【摘 要】
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林分生长模型的研究和林木生长过程的预测一直是林业中对于森林进行科学经营的重要技术手段之一,通过对模型的建立,可以更加准确预测林分的生长情况,为森林经营者和研究人员提供科学准确的参考,最终达到对森林效益最大化利用。本研究是以黑龙江省孟家岗、东京城和林口三个地区的长白落叶松人工林为研究对象,收集整理2017年三个地区的样地调查数据和解析木信息数据,利用SAS9.4统计软件分别拟合构建胸径、树高生长基础
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林分生长模型的研究和林木生长过程的预测一直是林业中对于森林进行科学经营的重要技术手段之一,通过对模型的建立,可以更加准确预测林分的生长情况,为森林经营者和研究人员提供科学准确的参考,最终达到对森林效益最大化利用。本研究是以黑龙江省孟家岗、东京城和林口三个地区的长白落叶松人工林为研究对象,收集整理2017年三个地区的样地调查数据和解析木信息数据,利用SAS9.4统计软件分别拟合构建胸径、树高生长基础模型以及胸径-树高曲线基础模型和冠幅预测基础模型。利用Excel计算出模型的拟合统计量（决定系数、均方根误差、平均误差、绝对误差等）进行比较,挑选出拟合效果最好的基础模型。再将区域这一特性因子作为哑变量引入最优基础模型中,利用SAS9.4统计软件建立整个大范围区域的哑变量模型,解决了不同区域模型不相容的问题,最后比较基础模型和哑变量模型的拟合精度。研究结论如下:（1）拟合效果最好冠幅生长基础模型和胸径树高曲线模型均为二项式函数模型:CW=0.82+0.0194DBH+0.0013DBH~2,H=1.3+29.9772/(1+5.5080-0.1235D);胸径、树高生长最优基础模型分别为Logistic和Richards:D=232.2e-215.9/（t+35.6966）,H=25.9374(1-e-H0.0480t)1.3978;枝下高和冠长率的最优基础模型为:HCB=H/1+e3.0358-0.02×DBH-1.7417×G-0.0236×H0;CR=0.9982-0.0283×H（10）0.0230×DBH-0.0109×BA。（2）经过对于不同参数加入哑变量后拟合情况进行比较分析,结果发现:加入哑变量后的模型其调整R~2相比最优的基础模型都在一定程度上有所提高,提高范围为0.01～0.0284,哑变量模型显示出更好的拟合效果和精度。
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