生物量计算新方法-唐守正

生物量计算
1 生物量的定义
生物量指的是生态系统中生物体的总量，包括生物体本身和其所处环境中的非生物因素。

生物量通常以干重为单位进行计算。

2 生物量计算方法
生物量计算常用的方法包括直接方法和间接方法。

直接方法是通过取样统计各种物种的数量和重量，然后计算出生物量。

这种方法适用于较小、密度较低的群落，如草原和水生植物群落。

间接方法则是通过离散点样、簇-积分、目视估算和生理生态学方法等进行。

这种方法适用于密度较高、种类繁多的群落，如林地和湿地。

3 生物量计算实例
以森林生态系统为例，生物量的计算通常需要用到样地调查和公式计算。

样地通常选择楼蓝、杉木、马尾松等具有代表性的树种，对每一株树进行测量，包括地径、高度、树种和树冠面积等。

然后可以根据公式计算出每一株树的生物量，再将所有树的生物量相加，得出整个样地的生物量。

生物量计算公式的选择取决于不同生物类型的特性和环境因素。

以森林为例，生物量计算公式为：
生物量（t/hm^2）=0.08 D^2H
其中，D为地径（cm），H为树高（m）。

0.08为系数。

4 生物量计算的意义
生物量是生态学和环境科学中重要的参考指标之一，可以反映生物对环境的适应性和环境对生物的影响。

生物量的变化可以反映生态系统的健康状况和生态环境的变化趋势，为环境管理和保护提供科学依据。

在农业、林业、渔业等领域中，生物量的计算也被广泛应用。

可以用来评估生产潜力、预测渔业资源、制定农业、林业特别是经济林经营计划，指导农、林、渔业的生产活动。

基于图像理解的树木直径抽取技术
王雪峰;张超;唐守正
【期刊名称】《林业科学》
【年(卷),期】2005(41)2
【摘要】介绍由摄像机图像抽取林木直径的方法、步骤,将度量误差模型算法应用到参数的求解当中,提出适合于林业野外作业的内、外参数分离策略,最后对文中算法、策略进行实际验证.结果表明:1)从图像中重构林木直径是可行的;2)由度量误差模型算法求解参数是一种很好的算法;3)将摄像机、内外参数分离,不仅减轻了繁重的林业野外作业,同时保证了三维重建精度;4)单独考虑摄像机焦距,增加了实际操作上的灵活性.
【总页数】5页(P16-20)
【作者】王雪峰;张超;唐守正
【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北
京,100091
【正文语种】中文
【中图分类】S758.5
【相关文献】
1.一种基于拉绳传感器的树木直径记录仪 [J], 陈金星;张茂震;赵平安;金雨菲;何卫安;郭含茹
2.一种基于直径变化率的树木模拟方法 [J], 刘小丹;董格;孙红岩
3.基于原野服务器的远程树木直径测定的研究 [J], 王雪峰;冯银花
4.基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型
——2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告 [J], 王炳乾;宿绍勋;梁天新5.中美日韩德图像理解技术发展比较——基于DII数据库的实证分析 [J], 陈玮;钟书华
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地上生物量的计算公式地上生物量是指植物在地表以上的部分的总重量，包括茎、叶、果实等。

它是研究生态系统结构和功能的重要指标，对于了解生态系统的生产力、能量流动和物质循环具有重要意义。

因此，准确计算地上生物量对于生态学研究具有重要意义。

本文将介绍地上生物量的计算公式及其应用。

地上生物量的计算公式通常是基于植物的生物量与其体积或面积的关系来推导的。

常用的计算公式包括以下几种：1. 单株生物量的计算公式。

单株生物量的计算公式一般是基于植物的体积或长度来推导的。

常用的计算公式包括：单株生物量 = 株高×茎径×叶片面积×比叶重。

其中，株高、茎径和叶片面积是通过实地测量获得的，比叶重是通过实验室测定获得的。

这种方法适用于对个体植物进行生物量的精确测定。

2. 样地生物量的计算公式。

样地生物量的计算公式一般是基于植被的覆盖度或密度来推导的。

常用的计算公式包括：样地生物量 = 植被覆盖度×植被高度×植被干重系数。

其中，植被覆盖度和植被高度是通过实地测量获得的，植被干重系数是通过实验室测定获得的。

这种方法适用于对大面积植被的生物量进行估算。

3. 土壤生物量的计算公式。

土壤生物量的计算公式一般是基于土壤中微生物和土壤动物的数量和生物量密度来推导的。

常用的计算公式包括：土壤生物量 = 土壤微生物数量×微生物生物量系数 + 土壤动物数量×土壤动物生物量系数。

其中，土壤微生物数量和土壤动物数量是通过实地采样和实验室分析获得的，微生物生物量系数和土壤动物生物量系数是通过实验室测定获得的。

这种方法适用于对土壤生物量进行定量分析。

以上是常用的地上生物量计算公式，不同的生态系统和研究目的可能需要选择不同的计算公式。

在实际应用中，还需要根据具体情况进行修正和调整，以提高计算结果的准确性和可靠性。

地上生物量的计算公式在生态学研究中具有重要的应用价值。

通过对地上生物量的准确计算，可以了解生态系统的生产力水平、能量流动路径和物质循环过程，为生态系统的管理和保护提供科学依据。

生态环评中森林植被生物量的估算方法郝媛;马俊杰【摘要】生物量的估算方法主要有皆伐实测法、标准木法、回归估计法、森林蓄积量与生物量的转换模型等四种方法,通过对四种方法分析比较,提出森林蓄积量与生物量的转换模型法是目前最适合在环境影响评价工作中进行生物量估算的方法.【期刊名称】《地下水》【年(卷),期】2012(034)006【总页数】3页(P215-217)【关键词】生物量;森林植被;模型【作者】郝媛;马俊杰【作者单位】西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127【正文语种】中文【中图分类】X826环境影响评价技术导则生态影响中的生态现状调查是生态现状评价、影响预测的基础和依据。

导则要求调查的内容和指标应能反映评价工作范围内的生态背景特征的和现存的主要生态问题，其中指出，一级评价应给出采样地样方实测、遥感等方法测定的生物量，二级评价的生物量可依据已有资料推断，或实测一定数量的、具有代表性的样方予以验证。

关于二级评价中生物量该如何进行估算，环评导则中并没有给出具体方法。

1 生物量1.1 生物量的概念生物量是单位面积上所有生物有机体的干重总量，是生态系统最基本的数量特征，是认识生态系统结构和功能的基础，它不仅反映了生态系统在特定时间段内积累有机物质的能力，也是描述生态系统特征的重要参数。

而绿色植物的生物量是整个生态系统的能量基础和物质来源，是生态功能系统最重要的特征和本质的标志。

其中森林生物量约占全球陆地植被生物量的90%以上［1］，其是森林固碳能力的重要标志，也是评估森林碳收支的重要参数，是研究很多林业问题和生态问题的基础。

1.2 生物量变化的环境影响生物量变化的环境影响主要表现在生态金字塔的稳定性、水土流失强度的变化、温室效应强度的变化和景观生态协调性几方面。

生态系统内的初级即第一营养级生物量的增加，必然会导致一级消费者如鸟、兔、鼠、松鼠及野猪等第二营养级生物量和昆虫生物量的增加，从而导致蛇等第三营养级生物量的增加;一般认为，水土流失强度与森林覆盖率相关，然而生物量也是一个重要影响因素;生物量变化对温室效应也有直接影响与间接影响;生物量的变化也会通过影响景观生态类型，从而影响局部地区的生态协调性［2］。

东北地区两个主要树种地上生物量通用方程构建符利勇;唐守正;张会儒;张则路;曾伟生【摘要】目前,东北落叶松地上生物量方程主要采用分树种或把不同树种归为一体的方法,但是,既能反映落叶松生物量与自变量的平均关系,又能反映不同树种间生物量差异程度的通用性落叶松生物量方程迄今尚未构建.因此,以东北地区兴安落叶松和长白落叶松地上生物量数据为研究对象,构建一元(自变量为胸径)、二元(自变量为胸径和树高)和三元(自变量为胸径、树高和冠幅)的不同树种生物量通用方程.由于起源和地域的不同,生物量可能会存在一定程度差异,进而,在所构建的不同树种生物量通用方程的基础上,考虑起源和地域的差异,利用哑变量方法构建既能考虑不同树种又能考虑林分起源和不同地域的东北落叶松地上生物量通用方程,并利用加权最小二乘法剔除方程异方差.结果表明:通过哑变量方法构建不同树种生物量模型方法可行;不论是传统的生物量方程,还是只考虑树种或同时考虑树种、起源和地域的通用生物量方程,增加自变量能提高方程预测效果,即,三元生物量方程预测精度最高,二元生物量方程次之,一元生物量方程最低;当同时考虑树种、起源和地域时,方程预测精度最高,只考虑树种的生物量通用方程次之,传统生物量方程最低.因此,如果数据允许,建议构建考虑不同树种、起源和地域的三元生物量方程估计东北地区长白落叶松和兴安落叶松地上生物量.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)001【总页数】8页(P150-157)【关键词】兴安落叶松;长白落叶松;地上生物量;通用方程【作者】符利勇;唐守正;张会儒;张则路;曾伟生【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;吉林省和龙林业局 133500;国家林业局调查规划设计院,北京 100714【正文语种】中文兴安落叶松和长白落叶松是东北地区两个主要落叶松用材树种，以兴安落叶松为例，其面积和蓄积分别占我国寒温带有林地面积和蓄积的55%和70%。

树木生物量计算一、引言树木生物量是指树木体内的生物质，是衡量森林生态系统碳储量和碳循环的重要指标。

准确计算树木生物量对于了解森林生态系统的健康状况、碳储量和气候变化的影响具有重要意义。

本文将介绍树木生物量计算的方法和应用。

二、树木生物量计算方法1. 直径法直径法是树木生物量计算中常用的一种方法。

该方法通过测量树干直径和树干高度，利用树木生物量模型来估算树木的生物量。

树木生物量模型包括两种类型：直径模型和直径高度模型。

直径模型通过树干直径来估算树木生物量，而直径高度模型通过树干直径和树干高度来估算树木生物量。

2. 基于树木组织密度的方法基于树木组织密度的方法是另一种常用的树木生物量计算方法。

该方法通过测量树木的直径和高度，然后根据树木组织密度来计算树木的生物量。

树木组织密度是指单位体积内的树木组织质量，通常以克/立方厘米表示。

3. 基于全株重量的方法基于全株重量的方法是一种直接测量树木生物量的方法。

该方法通过将整棵树木割伐并称重，然后再根据树木的体积来计算树木的生物量。

这种方法相对于其他方法来说更加准确，但也更加破坏性，只适用于研究目的。

三、树木生物量计算应用1. 森林碳储量评估树木生物量计算是评估森林碳储量的重要方法之一。

通过计算森林中树木的生物量，可以估算出森林中的碳储量。

这对于了解森林生态系统的健康状况、碳循环和气候变化具有重要意义。

2. 森林管理和保护树木生物量计算可以帮助进行森林管理和保护工作。

通过计算不同树种和不同林分的生物量，可以制定合理的森林管理方案，促进森林资源的可持续利用。

同时，树木生物量计算也可以用于评估森林植被的恢复和保护效果。

3. 气候变化研究树木生物量计算对于研究气候变化的影响具有重要意义。

树木生物量是森林生态系统中的碳储量，而碳储量的变化会对气候产生影响。

通过计算树木生物量的变化，可以研究气候变化对森林生态系统的影响，为应对气候变化提供科学依据。

四、总结树木生物量计算是了解森林生态系统碳储量和碳循环的重要手段。

浙江省毛竹竹秆生物量模型沈钱勇; 汤孟平【期刊名称】《《林业科学》》【年(卷),期】2019(055)011【总页数】8页(P181-188)【关键词】毛竹; 竹秆生物量; 胸高竹节长; 生物量模型【作者】沈钱勇; 汤孟平【作者单位】浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室浙江农林大学环境与资源学院杭州311300【正文语种】中文【中图分类】S757森林群落在单位时间单位面积内累积的生物量是评价林分生产力、反映林分经营与林木生长状况的重要指标(唐守正等， 2000；孟宪宇， 2006)。

毛竹(Phyllostachys edulis)是我国南方具有较高经济和生态价值的竹种(Song et al., 2011)，其生长周期短、产量高、用途广，在稳定调节碳平衡和护坡方面起着积极作用(周国模等， 2004；杨麒麟等， 2017)。

在当前我国木材资源短缺，倡导以竹代木、碳汇竹林的发展趋势下，开展毛竹生物量模型研究对精准估算竹林生物量和碳汇计量具有重要意义。

目前，竹生物量模型研究多基于非线性模型中的异速生长方程。

其中，独立模型既有基于胸径或眉径等单一变量的一元模型(黄兰等， 2016；彭成等， 2018)，也有基于胸径、竹高、冠幅和竹龄等因子的二元或多元模型(陈辉等， 1998；易贤军， 2010；曾掌权等， 2016)。

周国模等(2004； 2011)基于胸径和竹龄的单木生物量模型推算了区域尺度上的生物量。

近年来，郭孝玉等(2015)、杨星华(2016)和唐思嘉(2017)等针对毛竹的相容性生物量模型开展了相应研究。

毛竹地上部分生物量由竹叶、竹枝和竹秆3部分组成，其中竹秆占比最大，达75%～80%(黎曦等， 2007；杨星华， 2016；唐思嘉， 2017)。

可见，各竹类构件中，竹秆最重要(苏春花， 2017)。

洪伟等(1998)曾以胸径、竹高、枝下高和冠长等结构因子为自变量拟合毛竹枝和叶生物量模型；此后，许多学者针对竹类竹秆、竹枝、竹叶和地上部分生物量等各部分构件生物量模型开展了相关研究。

常见生物量的统计方法（干重DCW、体积、比浊OD、细胞数N、黏度、核酸、代谢物P、总氮）及...生物量（biomass）是指某一时刻单位面积内实存生活的有机物质（包括生物体内所存食物的重量）总量，通常用kg/m2或t/hm2表示。

广义的生物量是生物在某一特定时刻单位空间的个体数、重量或其含能量，可用于指某种群、某类群生物的（如浮游动物）或整个生物群落的生物量。

狭义的生物量仅指以重量表示的，可以是鲜重或干重。

与生产力是不同的概念，某一特定时刻的生物量是一种现存量（standing crop）。

本文主要针对微生物发酵过程中生物量的检测方法，进行整理和分析，具体如下：1、体积测量法通过测定一定体积培养液中所含菌丝的体积来反映微生物的生长状态。

取一定量的待测培养基体积为V1，放在有刻度的离心管内，设定一定的离心时间t和转速r，离心完成后到，倒出上清液并测得体积为V，则离心机压缩体积：PMV∣（t，r）=V1-V/V1特点：粗放、简便、快速、偏差大、常含有非菌体固形物，对于醪液发酵培养基不适用。

2、细胞干重法 DCW将单位体积的微生物培养液经离心收集并用水反复洗涤菌体，经常压或真空干燥后精确称重，即可计算出培养物的总生物量。

一般1mg细菌干重约等于4～5mg湿菌鲜重或相当于4×109～5×109 个细胞，可以以此作标准从干重做需要的转换。

特点：繁琐、耗时，不方便在线分析，本法适用于含菌量高、不含或少含非菌颗粒性杂质的环境或培养条件。

3、比浊法OD微生物的生长引起培养物浊度的增高、通过紫外分光光度计测定固定波长下的吸光值则可判断该微生物的生长状况。

通常在600nm处，测得吸光值（OD值）。

特点：常用与细菌、酵母，方便、快捷、在线监测反馈；对于浑浊程度较高的发酵醪液因超出检测范围需要进行稀释操作，稀释溶液最好为培养基。

4、细胞计数N（直接计数法）常用计数法包括：血球计数板法、平板菌落法，或者用电子计数器计数。

思茅松单木根系生物量的估算模型1）肖义发;欧光龙;王俊峰;胥辉;农世新【摘要】通过对思茅松31株样木的测定，分析了思茅松天然林单木根系生物量的变化规律；运用幂函数对模型进行拟合，分别构建了单木主根生物量、侧根生物量和根系总生物量的估算模型。

结果表明：（1）基于胸径、地径的单变量模型，以及基于胸径与树高、地径与树高的二变量模型，相关系数均高于0．93；主根生物量模型和根系总生物量模型相关系数均高于0．95。

（2）主根、侧根、根系总生物量都以地径和树高为变量拟合效果最佳，其相关系数分别达到0．9661、0．9572和0．9721；以地径为变量拟合效果次之，其相关系数分别达到0．9641、0．9512和0．9688。

%We investigated the root biomass models of 31 sample trees of Pinus kesiya ngbianensis in Simao District of Yunnan Province by power function, and built the individual biomass models of main root, lateral root and the total root of the Simao pine natural forest.The correlation coefficients (R2) of the models were higher than 0.93, and those of main root and total root biomass were higher than 0.95.Main root, lateral root and total root biomass fitting models with basal diameter and tree height as variables are the best with R2 of 0.966 1, 0.957 2 and 0.972 1, respectively.Then the models with the diameter were secondary with R2 of 0.964 1, 0.951 2 and 0.968 8, respectively.【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】4页(P57-60)【关键词】思茅松;根系生物量;主根;侧根;生物量模型【作者】肖义发;欧光龙;王俊峰;胥辉;农世新【作者单位】西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室西南林业大学，昆明，650224;西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室西南林业大学，昆明，650224;西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室西南林业大学，昆明，650224;西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室西南林业大学，昆明，650224;西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室西南林业大学，昆明，650224【正文语种】中文【中图分类】S758.5森林生物量是森林生态系统的功能指标，是物质循环与能量流动研究的基础，也是生态系统生产力的重要体现[1-3]。

陆地生态系统的生物量估算陆地生态系统是地球上最为复杂和多样化的生态系统之一，其中包括了森林、草原、沙漠、湿地等多种生态系统类型。

对于生态保护和管理而言，估算陆地生态系统的生物量是必不可少的一个环节。

本文将重点探讨陆地生态系统的生物量估算方法。

一、估算植被生物量植被生物量是估算陆地生态系统总生物量的重要组成部分。

在对植被生物量进行估算时，通常采用以下几种方法。

1. 直接收获法直接收获法是最为常用和直观的一种估算方法。

该方法是通过将植物整株或部分采摘，并进行干重称量来计算植被干重。

这种方法的优点在于估算结果比较准确，适用于生长周期长、有多遍生长季的植物。

2. 全地、干盤、鲜盤法全地、干盤、鲜盤法是一种常用的野外调查方法。

该方法的基本原理是在常规调查基础上，通过制定调查面积或长度，然后采集植被样品并进行称重等操作来进行生物量估算。

这种方法的优点是操作简单、高效、可靠并且适用于大面积平均估算。

然而，该方法的缺点是需要采集大量的植物样品才能得到较为准确的数据。

3. 遥感方法随着遥感技术的不断发展，遥感技术在生物量估算方面的应用越来越广泛。

遥感技术主要是利用卫星遥感数据、气象数据等来建立数学模型，通过对植被的反射光谱、植被高度、绿度等参数进行估算，得出植被的总生物量。

这种方法的优点是可以快速、准确地获得大范围的生物量数据，是一种高效、经济的估算方法。

但是，由于遥感数据本身的限制以及植被自身的变异性，该方法的估算结果还需要进一步的验证和修正。

二、估算土壤生物量土壤是陆地生态系统非常重要的组成部分，其中包含了各种细菌、真菌、线虫等微生物，以及甲虫、蛇、鼹鼠等无脊椎动物。

这些生物的干重总和便是土壤生物量。

为了估算土壤生物量，通常会采用以下这些方法。

1. 土壤直接萃取法土壤直接萃取法是一种比较常用的估算方法。

该方法通常是通过在土壤样品中加入溶剂（如甲醇、丙酮、乙醇等），然后过滤并烘干土样，称重后即可得到微生物的全干重。

生物量计算生物量计算，两个词中将“生物”和“量”结合在一起，旨在预测和估计植物的生长和发育情况，以及物种的数量。

生物量计算是一种关键的生态学技术，可以帮助科学家和研究人员更好地理解生态系统和它所处的环境，以及它们之间的关系。

生物量计算是以生物量学为基础，是一种独立的、多维的研究和计算方法。

生物量计算的核心是分析物种的总体的生物量，换句话说，它是计算活体及其活体组件的总生物质量的方法。

它涉及到植物物种的数量、大小和构成结构这些方面的研究，其中包括对植物叶子、根部和其他部分的分析。

生物量计算可以用来预测植物的环境适应能力，以及它们在不同程度的竞争下所处的竞争地位。

一般来说，大型物种在资源限制的环境中处于不利地位，而小型物种却能够受益于其较小的体积，这可能导致它们能够更好地在压力环境中繁殖。

通过生物量计算，科学家能够更好地预测物种的未来发展趋势，以便能够有效地进行植物的管理和保护。

生物量计算的应用非常广泛，主要应用于自然环境和人工管理的植物物种的研究。

它可以用来测定各种植物物种的数量和大小，对于对植物物种数量和大小进行精确估计，这一方法被认为是非常有效的。

此外，生物量计算也可以帮助科学家们发现和定义植物群落中存在的生物多样性，以更好地保护和管理生态系统。

另外，生物量计算可以用来评估不同类型的植物生物积累量，以确定植物的抗逆性能力。

生物量计算也可以应用于耕作植物的研究，例如确定植物叶片和根部的大小和生物量。

同样，它也可以用来确定植物的叶片体积和总质量，以及叶片构造。

通过这种方法，科学家可以更好地解释植物皮肤和叶片的特征，从而更好地理解植物的环境适应性。

最后，生物量计算还可以用来确定植物的死亡率。

死亡率的测定可以帮助科学家了解植物的自然变化，以及它们在不同的环境条件下的持续性的竞争状况。

这种方法可以帮助科学家发现植物的抗逆能力，帮助他们确定植物的繁殖能力，以及植物物种的变化和发展情况。

总之，生物量计算是一种重要的生态学技术，主要应用于植物物种的研究和管理。

一个新的通用性相对生长生物量模型曾伟生;唐守正【期刊名称】《林业科学》【年(卷),期】2012(048)001【摘要】To implement monitoring and assessment of national forest biomass, it is becoming the trend to develop generalized single-tree biomass models suitable for large scale forest biomass estimation. Considering that the theoretical biomass allometric model developed by West et al. (1997; 1999) was statistically different from the empirical one, the two parameters in the most commonly used biomass equation M = aDb were analyzed in this paper. Firstly, based on the ideas of geometry, the theoretical value of parameter b was deduced, I. E., b = 7/3 (≈2. 33) , and the comparison with many empirical studies conducted throughout the globe indicated that the theoretical parameter could describe soundly the average allometric relationship between above-ground biomass M and D ( diameter on breast height). Secondly, using S biomass datasets which consisted of 1 441 M-D pairs of sample trees, the new general biomass allometric model was validated. Finally, the relationship between parameter a and wood density p was analyzed, and the linear regression was developed. The new model, which is not only simple but also species-specific, offers a feasible approach on establishment of generalized biomass models for regional and national forest biomass estimation.%针对West等(1997；1999)提出的理论生物量模型与经验模型存在显著差异的问题,对应用最广的一元生物量模型M=aDb的2个参数进行专题研究.首先,基于几何学的观点推导出参数b的理论值为7/3(≈2.33),与大量已有研究结果的对比表明,该理论参数值能够很好地描述地上生物量与胸径之间的平均相对生长关系；然后,利用包含1441株样木的5组立木生物量数据对新提出的通用性理论模型进行验证；最后,分析参数a与木材密度ρ之间的相关性,并建立二者之间的线性回归模型.新的模型既简单明了,又能反映不同树种之间的生物量差异,可为建立用于区域性和国家级森林生物量估计的通用性生物量模型提供可行途径.【总页数】5页(P48-52)【作者】曾伟生;唐守正【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091【正文语种】中文【中图分类】S758【相关文献】1.生长曲线模型中LSE的一个新的相对效率 [J], 何春2.生长曲线模型中LSE的一个新的相对效率 [J], 张日权3.暖温带森林生态系统林下灌木生物量相对生长模型 [J], 万五星;王效科;李东义;冯学全;张千千;于小红4.利用线性混合模型和哑变量模型方法建立贵州省通用性生物量方程 [J], 曾伟生;唐守正;夏忠胜;朱松;罗洪章5.临安杉木生物量估算模型及其通用性研究 [J], 孙燕飞;王国英;侯建花;莫路锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

用两阶段度量误差模型方法和ForStat软件进行模型整合李永慈;唐守正;李海奎
【期刊名称】《林业科学》
【年(卷),期】2004(40)2
【摘要】以同龄林分的年龄X、平均单株胸径Y1(cm)和平均单株材积Y(m3)的关系模型为例,应用FrStat软件,分别用常规方法和两阶段度量误差模型方法对模型进行整合.结果表明,应用常规方法得到的Y2估计值明显有偏,而应用度量误差模型方法得到的Y2估计值明显优于应用常规方法得到的估计结果.事实证明:度量误差模型方法和ForStat软件为模型整合提供了有效的途径和工具.
【总页数】4页(P75-78)
【作者】李永慈;唐守正;李海奎
【作者单位】北京林业大学资源环境学院,北京,100083;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京,100091【正文语种】中文
【中图分类】S758.5
【相关文献】
1.基于度量误差方法的油松林分生长模型 [J], 王金池;冉啟香;邓华锋;黄国胜;王雪军
2.基于度量误差方法的油松林分生长模型 [J], 王金池;冉啟香;邓华锋;黄国胜;王雪军;
3.利用度量误差模型和分段建模方法建立云南云杉相容性立木材积和地上生物量模
型 [J], 梁文业;贺鹏;肖前辉
4.利用度量误差模型方法建立海南省桉树、木麻黄、马占相思重量与材积相容性模型 [J], 陈振雄;贺东北;丁长春
5.基于度量误差方法的杉木储备林间伐与未间伐林分生长模型研究 [J], 赵芸;王新杰;江涛;林晨
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