以内蒙古地区牙克石林业管理局的大兴安岭天然白桦林(Betula platyphylla)为研究对象,利用198块样地数据分析天然白桦林林分碳密度与各林分变量之间的关系,建立碳密度预测基础模型,同时将立地条件(草类白桦林、杜鹃-越桔白桦林、榛子白...以内蒙古地区牙克石林业管理局的大兴安岭天然白桦林(Betula platyphylla)为研究对象,利用198块样地数据分析天然白桦林林分碳密度与各林分变量之间的关系,建立碳密度预测基础模型,同时将立地条件(草类白桦林、杜鹃-越桔白桦林、榛子白桦林)作为哑变量引入到预测模型中,对不同林型的林分碳密度进行预测,为林业研究中碳密度模型的构建以及森林碳汇工作提供思路和方法。结果表明,天然白桦林林分碳密度基础模型决定系数(R^(2))为0.703,均方根误差(RMSE)为8.615 t/hm^(2),赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)为841.206,贝叶斯信息量(Bayesian Information Criterion,BIC)为851.071。引入立地条件哑变量后,R^(2)有所增大,最大达到0.818,RMSE均小于等于8.241 t/hm^(2),说明模型具有较好的稳定性,预估参数较为精确。哑变量模型的AIC均小于等于541.431,BIC均小于等于550.320。哑变量模型能够反映不同立地条件下碳密度的变化,在模型的拟合和检验方面都显示适合于研究地区林分碳密度的预测,为天然白桦林碳密度估算提供参考。展开更多
文摘以内蒙古地区牙克石林业管理局的大兴安岭天然白桦林(Betula platyphylla)为研究对象,利用198块样地数据分析天然白桦林林分碳密度与各林分变量之间的关系,建立碳密度预测基础模型,同时将立地条件(草类白桦林、杜鹃-越桔白桦林、榛子白桦林)作为哑变量引入到预测模型中,对不同林型的林分碳密度进行预测,为林业研究中碳密度模型的构建以及森林碳汇工作提供思路和方法。结果表明,天然白桦林林分碳密度基础模型决定系数(R^(2))为0.703,均方根误差(RMSE)为8.615 t/hm^(2),赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)为841.206,贝叶斯信息量(Bayesian Information Criterion,BIC)为851.071。引入立地条件哑变量后,R^(2)有所增大,最大达到0.818,RMSE均小于等于8.241 t/hm^(2),说明模型具有较好的稳定性,预估参数较为精确。哑变量模型的AIC均小于等于541.431,BIC均小于等于550.320。哑变量模型能够反映不同立地条件下碳密度的变化,在模型的拟合和检验方面都显示适合于研究地区林分碳密度的预测,为天然白桦林碳密度估算提供参考。
