利用分位數回歸預測混交林樹高技術應用案例檢視原始碼討論檢視歷史

來自 搜狐網 的圖片

利用分位數回歸預測混交林樹高技術應用案例利用線性分位數回歸方法建立不同分位點，兩種樹高於胸徑，兩種樹高於活枝高之間的數學模型技術，應用於黑龍江大興安嶺新林區北部翠崗地區。

一、應用場景

利用線性分位數回歸方法建立不同分位點，兩種樹高於胸徑，兩種樹高於活枝高之間的數學模型技術，應用於黑龍江大興安嶺新林區北部翠崗地區。該地區，海拔1000-1400m，地理坐標北緯43°-53°30ʹ，東經117°20′-126°。大興安嶺為寒溫帶大陸性季風氣候，被稱為中國的「寒極」，南北氣候差異明顯，由南向北年均溫為-5.7-4.0℃，年降水量北部為400-500mm、南部及部分西坡小於400mm。森林覆蓋率達86.6%，木材蓄積量占全省26.6%，占全國7.8%；樹種以興安落葉松和樟子松為主。

二、主要解決的問題

利用分位數回歸研究了樹高、胸徑和活枝高的相關關係。在一元線性分位數回歸模型中，落葉松胸徑對樹高的影響在低尾處較明顯，而白樺胸徑對樹高的影響在高尾處較明顯，兩樹種對照組胸徑每增加1cm，樹高增加的高度都明顯高於間伐組；落葉松和白樺活枝高對樹高的影響均在中高尾處較明顯，兩樹種對照組活枝高每增加1m，樹高增加的高度都明顯高於間伐組。在二元線性分位數回歸模型中，落葉松和白樺胸徑對樹高的影響均在高尾處較明顯，而落葉松和白樺活枝高對樹高的影響均在低尾處較明顯，兩樹種對照組胸徑對樹高的影響以及活枝高對樹高的影響均明顯強於間伐組。在樹高、胸徑和活枝高的相關關係中，單個因素的影響規律與多個因素相比具有一定的差異，追求更加精準的分析應適當選取影響程度大的一些影響因素綜合進行分析。

三、技術要點

分位數回歸是回歸分析的方法之一。分位數是指將一個隨機變量的概率分布範圍分為幾個等份的數值點。分位數回歸是給定回歸變量、估計響應變量條件分位數的一個基本方法，不僅可以度量回歸變量在分布中心的影響，而且還可以度量在分布上尾和下尾的影響，進一步推論因變量的條件概率分布。

四、應用成效

依據黑龍江省大興安嶺地區落葉松白樺混交林的樹高、胸徑、活枝高以及樹冠的東、南、西、北冠幅數據，利用最小二乘法建立了兩樹種樹高與胸徑、樹高與活枝高之間的數學模型，並利用線性分位數回歸方法建立了不同分位點（符號1.png0.1，0.25，0.5，0.75，0.9)兩樹種樹高與胸徑、樹高與活枝高之間的數學模型，分析符號2.png間距相同的19個分位數點的兩樹種樹高與胸徑、樹高與活枝高之間的數學模型，得出不同分位數點處胸徑、活枝高與樹高之間的關係，比較了對照組與間伐組數據所建立模型的差異。利用分位數回歸對影響樹高的因素進行研究，並對其影響程度的大小進行分析，為混合林的經營策略提供了參考。

五、適用範圍

此方法可以應用到其他高寒林業地區或其他混交樹種的樹高的研究上，也可以應用到其他非高寒林業地區，並且進行地域之間（從空間上）比較樹高問題，以便對人工混交林的種植起到指導作用。