林业科学
林業科學
임업과학
SCIENTIA SILVAE SINICAE
2013年
5期
110-120
,共11页
金星姬%李凤日%贾炜玮%张连军
金星姬%李鳳日%賈煒瑋%張連軍
금성희%리봉일%가위위%장련군
空间点模式%空间点过程%Gibbs模型%Ripley's K-function%马尔可夫链Monte Carlo (MCMC)%Metropolis算法%Takacs-Fiksel方法
空間點模式%空間點過程%Gibbs模型%Ripley's K-function%馬爾可伕鏈Monte Carlo (MCMC)%Metropolis算法%Takacs-Fiksel方法
공간점모식%공간점과정%Gibbs모형%Ripley's K-function%마이가부련Monte Carlo (MCMC)%Metropolis산법%Takacs-Fiksel방법
spatial point pattern%spatial point process%Gibbs model%Ripley's K-function%Markov Chain Monte Carlo (MCMC)%Metropolis algorithm%Takacs-Fiksel method
传统的林分生长与收获模型不能为林分和生态系统管理提供准确的空间信息.采用3种配对势函数的Gibbs点过程模型对美国东北部50块云冷杉样地里树木的空间分布模式进行模拟.该Gibbs模型能够较好地模拟这50块样地中的82％～84％,但其对完全随机分布和规则分布的样地模拟比对聚集分布的样地模拟效果要好.使用常用的林分变量如林分密度、公顷断面积、林分平均胸径、平均树高、平均冠幅和冠长建立经验回归模型对Gibbs模型的2个参数进行预测.结果表明这些回归模型对81％的样地可以得到满意的模拟效果,其中,100％的完全随机分布样地、71％的规则分布样地和56％的聚集分布样地模拟效果较好.选择3块样地对树木的模拟空间位置和实际观测位置的相似性进行对比和说明.
傳統的林分生長與收穫模型不能為林分和生態繫統管理提供準確的空間信息.採用3種配對勢函數的Gibbs點過程模型對美國東北部50塊雲冷杉樣地裏樹木的空間分佈模式進行模擬.該Gibbs模型能夠較好地模擬這50塊樣地中的82％～84％,但其對完全隨機分佈和規則分佈的樣地模擬比對聚集分佈的樣地模擬效果要好.使用常用的林分變量如林分密度、公頃斷麵積、林分平均胸徑、平均樹高、平均冠幅和冠長建立經驗迴歸模型對Gibbs模型的2箇參數進行預測.結果錶明這些迴歸模型對81％的樣地可以得到滿意的模擬效果,其中,100％的完全隨機分佈樣地、71％的規則分佈樣地和56％的聚集分佈樣地模擬效果較好.選擇3塊樣地對樹木的模擬空間位置和實際觀測位置的相似性進行對比和說明.
전통적림분생장여수획모형불능위림분화생태계통관리제공준학적공간신식.채용3충배대세함수적Gibbs점과정모형대미국동북부50괴운랭삼양지리수목적공간분포모식진행모의.해Gibbs모형능구교호지모의저50괴양지중적82％～84％,단기대완전수궤분포화규칙분포적양지모의비대취집분포적양지모의효과요호.사용상용적림분변량여림분밀도、공경단면적、림분평균흉경、평균수고、평균관폭화관장건립경험회귀모형대Gibbs모형적2개삼수진행예측.결과표명저사회귀모형대81％적양지가이득도만의적모의효과,기중,100％적완전수궤분포양지、71％적규칙분포양지화56％적취집분포양지모의효과교호.선택3괴양지대수목적모의공간위치화실제관측위치적상사성진행대비화설명.
