本技術(shù)涉及涉及林業(yè)，具體地涉及林分生長與收獲統(tǒng)計模型，更具體地涉及一種基于杉木閩楠近自然改造林分的杉木胸徑生長預(yù)測方法、系統(tǒng)及裝置。

背景技術(shù)：

1、杉木（cunninghamia?lanceolata?(lamb.)?hook.）是我國特有的重要速生人工用材樹種。由于長期單一經(jīng)營的杉木人工林，導(dǎo)致杉木人工生態(tài)問題日益凸顯，如土壤地力退化，木材產(chǎn)量下降、結(jié)構(gòu)功能單一，病蟲害頻發(fā)、土壤碳儲量枯竭以及土壤微生物群落的變化等。為克服以上這些問題，杉木人工林近自然改造在我國得到了快速發(fā)展。閩楠（phoebebournei）為樟科常綠高大喬木，又是我國特有的珍貴闊葉用材樹種，其材性優(yōu)良，經(jīng)濟價值比較高。由于閩楠早期生長相對耐陰，因此，杉木人工林近自然改造中，閩楠通常被作為更新樹種引入杉木林中，使得杉木針葉林向針闊混交林轉(zhuǎn)化。當前，杉木閩楠近自然改造模式是當前我國杉木人工林近自然改造的主要技術(shù)模式。

2、在進行森林管理和營林決策中，胸徑dbh（diameter?at?breast?height）是一個常用的關(guān)鍵單木參數(shù)。在森林調(diào)查中，胸徑便于測量，且誤差較小。胸徑與樹高、材積、立地等存在著緊密的相關(guān)性。通過構(gòu)建胸徑與林齡、林分、立地質(zhì)量和近自然改造模式等的關(guān)系模型，預(yù)測杉木胸徑生長變化，為當前我國常用的杉木閩楠近自然改造模式下杉木材種生長量的長期變化預(yù)測及指導(dǎo)指定合理的近自然改造管理策略提供理論支撐。

3、目前，獲取胸徑生長數(shù)據(jù)主要有兩種方法：一是利用森林固定樣地中獲取的林分調(diào)查數(shù)據(jù)，提取各林齡階段對應(yīng)的單木胸徑數(shù)據(jù)；二是利用樹木年輪寬度數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為胸徑生長數(shù)據(jù)，進而推算出單木的胸徑生長情況。但是由于林分調(diào)查數(shù)據(jù)的時間間隔較長、生長變量不準確以及推算過程精度低等原因，都會造成目前的胸徑預(yù)測準確性低、預(yù)測效率低等問題。

4、上述陳述僅用于提供與本技術(shù)有關(guān)的背景技術(shù)信息，除非在此指出，否則在本部分中描述的內(nèi)容對于本技術(shù)其它部分內(nèi)容而言不是現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的基于杉木閩楠近自然改造林分的杉木胸徑生長預(yù)測方法，本技術(shù)通過在杉木閩楠近自然改造下的杉木胸徑數(shù)據(jù)的獲取過程、各個影響胸徑生長的各變量通過評價計算后引入模型，并采用非線性混合效應(yīng)模型構(gòu)建杉木胸徑生長模型，并考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型，大大提高胸徑生長模型估計的精度，提高了胸徑預(yù)測的準確性和效率，對提升杉木人工林質(zhì)量和產(chǎn)量具有重要的意義。

2、另外，本技術(shù)使用單次調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合年輪寬度數(shù)據(jù)來建立模型，可以在缺乏連年復(fù)測數(shù)據(jù)的情況下完成杉木閩楠近自然改造模式下的杉木胸徑生長模型的構(gòu)建，為后續(xù)預(yù)測杉木閩楠近自然改造模式下的杉木材種出材量，篩選適宜的杉木閩楠近自然改造模式提供參考依據(jù)。

3、根據(jù)本技術(shù)實施例的第一個方面，提供了一種杉木胸徑生長預(yù)測方法，包括：

4、獲取杉木閩楠近自然改造下的杉木胸徑數(shù)據(jù)作為模型數(shù)據(jù)集；

5、構(gòu)建多個備選杉木胸徑生長模型，并進行模型評價確定胸徑生長基礎(chǔ)模型；

6、篩選模型的多類別自變量，確定有效自變量；并將有效自變量加入胸徑生長基礎(chǔ)模型中,?構(gòu)建基于多變量及啞變量的胸徑生長模型；

7、根據(jù)胸徑生長模型，考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型；通過杉木胸徑混合效應(yīng)生長模型進行杉木胸徑生長預(yù)測。

8、在本技術(shù)一些實施方式，獲取杉木閩楠近自然改造下的杉木胸徑數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

9、根據(jù)每木調(diào)查數(shù)據(jù)確定杉木閩楠近自然改造各樣地標準木，挑選多棵胸徑與標準木最為接近的樹木作為樹木樣本；

10、使用瑞典生長錐haglof?sweden，沿著東西和南北方向分別從樹木樣本的胸高處鉆取樹芯，每棵樹總?cè)筛鶚湫緲颖荆?/p>

11、對樹芯樣本進行干燥及打磨處理后進行定年分析，利用lintab?6年輪分析儀和tasp-win軟件精確測量年輪寬度；

12、運用tsap軟件對所有樣本進行交叉定年處理。

13、在本技術(shù)一些實施方式，構(gòu)建多個備選杉木胸徑生長模型，并進行模型評價確定胸徑生長基礎(chǔ)模型，包括以下步驟：

14、選擇多個生長方程作為杉木胸徑生長模型的備選方程，構(gòu)建得到多個備選杉木胸徑生長模型；對備選杉木胸徑生長模型進行分別擬合并對比模型擬合效果；

15、使用決定系數(shù)r2、均方根誤差rmse和平均絕對誤差mae三個統(tǒng)計指標構(gòu)成的第一評價公式進行模型評價，確定胸徑生長基礎(chǔ)模型。

16、其中，第一評價公式具體計算公式如下：

17、；

18、；

19、。

20、其中，n位樣本個數(shù)，為第i個樣地第j棵樹的胸徑實測值，為i個樣地第j棵樹的胸徑估計值，?為胸徑平均值。

21、在本技術(shù)一些實施方式，篩選模型的多類別自變量，確定有效自變量，包括以下步驟：

22、確定模型的自變量的來自林分因子、競爭因子、模式因子以及立地因子四個方面；

23、過濾掉在建模過程中去掉與胸徑相關(guān)性較弱、參數(shù)不顯著的自變量，篩選與其他變量存在共線性的自變量后，確定有效自變量。

24、其中，篩選的具體步驟為：（1）使用線性回歸方法篩選不顯著的因子，并計算各自變量的方差膨脹因子vif，去掉值大于5的因子；（2）使用相關(guān)性矩陣篩選掉相關(guān)性絕對值小于0.1的因子；（3）最后再次計算vif值，二次篩選得到最后可選擇的因子。

25、在本技術(shù)一些實施方式，將有效自變量加入胸徑生長基礎(chǔ)模型中,?構(gòu)建基于多變量及啞變量的胸徑生長模型，包括：

26、使用非線性混合效應(yīng)模型構(gòu)建杉木胸徑生長模型，其一般形式為：

27、；

28、其中，dij為第i個樣地第j?株樹在 t年齡時的胸徑值；

29、其中，f?(β，ui，t)描述的是dij與t的關(guān)系，即胸徑與林齡之間的函數(shù);?μi為標準地隨機效應(yīng)參數(shù)估計值;?d?為隨機效應(yīng)方差－協(xié)方差矩陣；rij為樣地內(nèi)方差－協(xié)方差矩陣；μi?~n(0,?t)?表示隨機參數(shù)服從期望為0、方差為 d?的正態(tài)分布;?eij為誤差項，服從期望為0、方差為rij的正態(tài)分布，eij與μi相互獨立。

30、在本技術(shù)一些實施方式，根據(jù)胸徑生長模型，考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型，包括：

31、根據(jù)杉木胸徑生長模型，使用nlme函數(shù)并以樣地為隨機變量，構(gòu)建由多種參數(shù)配置的多個隨機效應(yīng)模型；并根據(jù)模型評價指標確定最優(yōu)隨機效應(yīng)模型；

32、根據(jù)最優(yōu)隨機效應(yīng)模型，使用一階自回歸方法消除模型的自相關(guān)性，并分別采用指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)和常數(shù)加冪函數(shù)消除數(shù)據(jù)間的異方差性；并使用第二評價公式評價模型擬合優(yōu)度，選擇模型收斂、擬合精度最高的模型作為基于某變量的最優(yōu)模型；同時，對多個隨機效應(yīng)模型進行似然比檢驗，選擇差異顯著的模型；最后確定杉木胸徑混合效應(yīng)生長模型。

33、其中，第二評價公式包括評價赤池信息量準則aic值和貝葉斯信息量準則bic值越小為越優(yōu)；同時，判斷對數(shù)似然值loglik越大越優(yōu)。

34、根據(jù)本技術(shù)實施例的第二個方面，提供了一種杉木胸徑生長預(yù)測系統(tǒng)，包括：

35、數(shù)據(jù)集模塊，用于獲取杉木閩楠近自然改造下的杉木胸徑數(shù)據(jù)作為模型數(shù)據(jù)集；

36、基礎(chǔ)模型模塊，用于構(gòu)建多個備選杉木胸徑生長模型，并進行模型評價確定胸徑生長基礎(chǔ)模型；

37、混合效應(yīng)模型模塊，用于篩選模型的多類別自變量，確定有效自變量；并將有效自變量加入胸徑生長基礎(chǔ)模型中,?構(gòu)建基于多變量及啞變量的胸徑生長模型；

38、隨機效應(yīng)適應(yīng)模塊，用于根據(jù)胸徑生長模型，考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型；

39、預(yù)測模塊，用于通過杉木胸徑混合效應(yīng)生長模型進行杉木胸徑生長預(yù)測。

40、根據(jù)本技術(shù)實施例的第三個方面，提供了一種杉木胸徑生長預(yù)測裝置，包括：存儲單元，用于存儲可執(zhí)行指令；以及處理單元，用于與存儲器連接以執(zhí)行可執(zhí)行指令從而完成杉木胸徑生長預(yù)測方法。

41、根據(jù)本技術(shù)實施例的第四個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序；計算機程序被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)杉木胸徑生長預(yù)測方法。

42、采用本技術(shù)的杉木胸徑生長預(yù)測方法、系統(tǒng)及裝置，包括構(gòu)建多個備選杉木胸徑生長模型，并進行模型評價確定胸徑生長基礎(chǔ)模型；篩選模型的多類別自變量，確定有效自變量；并將有效自變量加入胸徑生長基礎(chǔ)模型中,?構(gòu)建基于多變量及啞變量的胸徑生長模型；根據(jù)胸徑生長模型，考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型。本技術(shù)通過在杉木閩楠近自然改造下的杉木胸徑數(shù)據(jù)的獲取過程、各個影響胸徑生長的各變量通過評價計算后引入模型，并采用非線性混合效應(yīng)模型構(gòu)建杉木胸徑生長模型，并考慮不同參數(shù)的隨機效應(yīng)構(gòu)建最優(yōu)的胸徑混合效應(yīng)生長模型，大大提高胸徑生長模型估計的精度，提高了胸徑預(yù)測的準確性和效率，對提升杉木人工林質(zhì)量和產(chǎn)量具有重要的意義。