适应性预测模型用于中国大兴安陵山脉Larix gmelinii自然森林的再生量
Chen Xiao1, Dong-Yuan Tian1, Rong Ma1
1Ministry of Education Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China.
Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology
|October 29, 2023
概括
这项研究开发了一种与自然森林再生量相容的预测模型,确保对单个树种和总树种群的预测是一致的. 这通过精确估计不同物种的再生来改善森林管理.
科学领域:
- 森林生态 森林生态
- 量化林业 量化林业是什么
- 生态建模 生态建模
背景情况:
- 传统的森林再生模型缺乏个体物种和总种群预测之间的一致性.
- 准确估计自然再生对于有效的森林管理策略至关重要.
研究的目的:
- 开发一种可兼容的预测模型,用于树群中不同树种的自然再生量.
- 为了确保对个体物种 (Larix gmelinii,Betula platyphylla,其他物种) 和总种群再生的预测之间的附加逻辑.
主要方法:
- 利用了大兴安山区96个地块的调查数据.
- 选择了30个指数,涵盖了地点,土壤,立场因素,树木多样性和空间结构.
- 采用Poisson和负二项式模型,以看似无关的回归来改进兼容性.
主要成果:
- 兼容的模型证明了用于预测再生量的附加逻辑.
- 关键的影响变量包括DBH的Pielou均度指数,草本覆盖面和土壤有机物.
- 根平均平方误差 (RMSE) 值在388到871树·hm-2之间,调整后的R2在0.389到0.488.8之间.
结论:
- 开发的兼容预测模型系统准确地估计了自然再生量.
- 这为自然森林的合理管理和决策提供了理论基础.
- 该模型确保了物种和种群层面的再生预测的一致性.
