[发明专利]毛竹林分胸径分布的估算方法

说明书

本发明公开了一种毛竹林分胸径分布的估算方法，包括对L函数、K函数与P函数的建模，L函数为G函数Dg＝exp(ω+βa+γb+ηc)带入参数ω，β，γ，η的具体值而得，K函数为H函数Dg²＝exp(ε+θa+μb)带入参数ε，θ，μ的具体值而得，P函数为F函数c＝φb^υ带入参数φ，υ的具体值而得；L函数、K函数与P函数联合在一起，在只知道林分平均胸径的条件下可以解出任何一个林分的Weibull概率密度函数3参数，进而可以建立待估年份毛竹林分胸径分布的通用模型。本发明具有可以估算任意毛竹林分胸径分布的优点。

技术领域

本发明涉及一种林分胸径分布的估算方法，特别是一种毛竹林分胸径分布的估算方法。

背景技术

胸径结构是林分结构最重要的指标，毛竹林分具有独特的生物学特征，为研究林分胸径结构分布提供了一个很好的试验样本，毛竹林分胸径分布对毛竹林生物量估算及其经营活动起着非常重要的作用，不仅可预估毛竹林各径阶株数、生长量测定、产量预估、枯损量计算等，还能对毛竹林抚育间伐设计及其碳库估算提供科学依据。

目前对毛竹林分胸径结构研究最多的是林分胸径分布函数的构建、比较与选择，而通过构建林分胸径分布通用模型来估算毛竹林分胸径分布还尚待深入研究，毛竹林分胸径分布通用模型的构建可直接估算任意毛竹林分的胸径分布，不仅对生产经营有重要指导意义，而且能减少林分调查所消耗的人力、物力与财力。因此，亟需建立一种毛竹林分胸径分布估算的通用模型。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种毛竹林分胸径分布的估算方法。它具有可以估算任意毛竹林分胸径分布的优点。

本发明的技术方案：毛竹林分胸径分布的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，收集待估年份的N个毛竹固定样地连续清查数据；

步骤二，用3参数Weibull概率密度函数分别拟合步骤一中每个毛竹样地连续清查数据并用柯尔莫哥洛夫检验法对每个样地的Weibull概率密度函数进行拟合优度检验；

步骤三，根据柯尔莫哥洛夫拟合优度检验结果，计算能用3参数Weibull概率密度函数描述毛竹样地胸径分布的样地数占总毛竹样地数的比例，得毛竹林分服从Weibull分布；

步骤四，从N个毛竹样地中取M个样地为建模样本，其余的N-M个样地为检验样本；

步骤五，设样地平均胸径Dg与样地平均胸径的平方Dg²都服从gamma分布，联接函数均为对数函数，以待估年份毛竹样地Weibull概率密度函数的位置参数a、尺度参数b与形状参数c为解释变量，毛竹样地的平均胸径Dg与Dg²为因变量，用广义线性模型建立样地平均胸径与位置参数a、尺度参数b、形状参数c的函数关系式Dg＝exp(ω+βa+γb+ηc)，即为G函数，其中ω，β，γ，η为G函数参数，用广义线性模型建立样地平均胸径的平方Dg²与位置参数a、尺度参数b的关系式Dg²＝exp(ε+θa+μb)，即为H函数，其中ε，θ，μ为H函数参数；

步骤六，用matlab软件的glmfit函数分别拟合G函数的参数ω，β，γ，η与H函数的参数ε，θ，μ，拟合函数的数据采用建模样地连续清查数据；

步骤七，用matlab软件的glmfit函数分别计算G函数与H函数的拟合误差W₁与W₂，计算拟合误差的数据采用建模样地连续清查数据，再查χ²分布表得与的值，其中M为建模样本数，r₁与r₂分别为G函数与H函数的参数个数；