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基于R語言的氣候影響下青岡櫟非線性混合效應(yīng)生長預(yù)測模型

發(fā)布時間:2020-06-15 00:15
【摘要】:森林的生長和發(fā)育直接影響著林業(yè)生態(tài)效益,研究有效的森林生長模型,有利于森林的可持續(xù)經(jīng)營。氣候變化對全球森林生態(tài)系統(tǒng)的影響非常明顯,不僅影響溫度、降水、CO2,濕度和陽光可見度,還影響土質(zhì),腐殖質(zhì),并間接影響生物多樣性、物候和林分結(jié)構(gòu),因此,研究氣候影響下森林生長預(yù)測模型具有重要理論和實(shí)踐意義。論文以青岡櫟為研究對象,構(gòu)建氣候影響下的青岡櫟非線性混合效應(yīng)生長預(yù)測模型,并對未來三種氣候條件下的生長趨勢進(jìn)行預(yù)測,具體研究工作包括以下幾個方面。首先,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析處理。論文收集18株基于實(shí)測的樹高、材積、胸徑、年齡的青岡櫟林?jǐn)?shù)據(jù),并從climateAP平臺上下載過去氣候和未來RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5的氣候數(shù)據(jù),對氣候數(shù)據(jù)做主成分分析,計算主成分個數(shù)和主成分得分,將主成分得分作為自變量,用于非線性生長曲線的擬合和非線性混合效應(yīng)擬合。然后,構(gòu)建青岡櫟非線性混合效應(yīng)生長預(yù)測模型。選擇合適的生長方程并確定參數(shù)效應(yīng),對含有混合參數(shù)的生長方程進(jìn)行非線性回歸擬合及參數(shù)檢驗(yàn),得到混合模型隨機(jī)效應(yīng)的所有形式,并使用R語言里的nlme函數(shù)包對多個非線性混合效應(yīng)模型進(jìn)行擬合,比較各自的AIC,BIC,LL和估計參數(shù)P值,從中選擇一個最優(yōu)的非線性混合效應(yīng)模型,并對模型參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),最終構(gòu)建分別基于胸徑、材積和樹高的三個非線性混合效應(yīng)生長預(yù)測模型。最后,利用預(yù)測模型對未來三種氣候條件下的生長趨勢進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明,RCP8.5氣候條件最有利于青岡櫟的生長,RCP4.5其次,RCP2.6氣候條件最不利于青岡棟生長。
【學(xué)位授予單位】:中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:S716.3;S792.18
【圖文】:

技術(shù)路線圖,混合效應(yīng),生長趨勢,氣候數(shù)據(jù)


情景下的生長趨勢。論文研宄分5個步驟,第1步獲取林木數(shù)據(jù)與氣候數(shù)據(jù),第2步建逡逑立混合效應(yīng)模型,第3步對非線性混合效應(yīng)模型擬合,第4步選擇最優(yōu)模型并檢驗(yàn)?zāi)P湾义吓c參數(shù),第5步預(yù)測三種氣候情景下的生長趨勢,具體技術(shù)路線如圖1-1所示。逡逑climateAP下載氣逡逑P臼紓ü,未辶x俠矗遙茫腥痔跫懼濉義希卞,逦…一Ud五、、'、.辶x掀蛞蜃又麇濉!逦^邋}潁蓿恚潁鑠危蓿尉洌

本文編號:2713585

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