立木生物量建模方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾伟生，张会儒，唐守正 著

图书标签:

• 生物量
• 建模
• 森林
• 立木
• 生物统计
• 生态学
• 林学
• 遥感
• 碳汇
• 植被

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503860836

版次：1

商品编码：10623380

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：168

字数：184000

内容简介

《立木生物量建模方法》基于我国森林资源监测的实际，从服务全国森林生物量监测这一目的出发，采用近代生物数学模型和统计分析方法，从划分建模总体、确定样本结构、采集建模样本、明确建模方法、提出评价指标等各个主要环节，到建立与材积相容的地上生物量方程、相容性地上生物量方程系统和地下生物量方程（根茎比方程），以及建立不同尺度（国家和地方）相容的生物量方程、不同对象（林木和幼树）兼顾的生物量方程和通用性一元立木生物量方程的建模方法等，进行了比较系统和深入的研究，获得了一系列研究成果，并在多个方面取得了突破性进展，其建模方法必将为即将开展的全国立木生物量建模工作提供技术支撑。
《立木生物量建模方法》可供从事森林资源监测和林业科研教学的广大技术人员、科研人员和教职员工阅读使用，也可作为林业院校相关专业大学本科生和研究生的参考用书。

目录

前言
第1章国内外立木生物量研究综述
1．1研究概述
1．2样本采集
1．2．1建模总体划分
1．2．2样本单元数确定
1．2．3样本数据采集
1．3建模方法
1．3．1模型结构的确定
1．3．2参数估计方法的选择
1．4模型评价
1．5模型应用
1．6研究展望

第2章全国立木生物量建模总体划分与样本构成．
2．1引言
2．2数据与方法
2．3建模总体划分
2．3．1国内外研究概况
2．3．2建模总体的划分依据
2．3．3全国建模总体的划分
2．4建模样本构成
2．4．1国內外研究概况
2．4．2建模样本的确定依据
2．4．3全国建模样本的确定
2．5本章小结

第3章立木生物量建模样本采集方法
3．1引言
3．2国内外研究现状
3．2．1野外鲜重测定
3．2．2实验室干重测定

3．3样本数据采集方法
3．3．1基本要求
3．3．2样木选取和采伐
3．3．3树干鲜重测定和取样
3．3．4树冠鲜重测定和取样
3．3．5树根鲜重测定和取样
3．3．6样品含水率测定

3．4内业数据处理方法
3．4．1数据输入
3．4．2材积计算
3．4．3含水率计算
3．4．4干重计算
3．4．5检查汇总
3．5本章小结

第4章立木生物量方程回归估计方法
4．1引言
4．2数据与方法
4．2．1数据
4．2．2方法

4．3结果与分析
4．3．1对数回归
4．3．2加权回归
4．4讨论
4．5本章小结
第5章立木生物量方程评价检验方法
5．1引言
……
第6章与材积相容的地上生物量方程建?方法
第7章相容性地上生物量方程系列建模方法
第8章地下生物量方程（根茎比方程）建模方法
第9章不同尺度相容的生物量方程建模方法
第10章不同对象兼顾的生物量方程建模方法
第11章通用性一元立木地生物量模型研究
附件
参考文献

前言/序言

立木生物量估算：从理论到实践的探索 引言 森林是地球上最重要的生态系统之一，它们不仅为地球提供了氧气，调节了气候，还孕育了丰富的生物多样性。与此同时，森林作为巨大的碳汇，在减缓全球气候变化方面扮演着至关重要的角色。理解和量化森林的碳储量，特别是其中立木生物量的大小，是进行生态系统评估、碳排放核算、可持续森林管理以及气候变化影响研究的基础。然而，直接测量一棵树甚至一片森林的生物量，是一个复杂且耗时的工作。因此，建立精确的生物量模型，能够根据易于测量的林木因子（如树高、胸径、树冠宽度等）来估算立木生物量，就显得尤为重要。 本书《立木生物量建模方法》并非是简单地罗列出一系列估算公式，而是致力于深入探讨建立和应用这些模型背后的科学原理、方法论和技术细节。它旨在为读者提供一个系统性的视角，帮助理解不同建模方法的优势与局限，以及如何根据具体的应用场景和数据条件，选择和构建最合适的生物量估算模型。本书并非一本简单的操作手册，而是侧重于引导读者掌握模型构建的思维方式和科学流程，从而能够独立解决实际问题，并对模型的可靠性进行审慎评估。 第一部分：生物量估算的基础与挑战 在深入探讨模型方法之前，我们首先需要理解立木生物量估算所面临的基本概念和挑战。 生物量的定义与构成： 生物量不仅仅指树干的重量，它涵盖了树木所有部分的干物质总和，包括树干、枝、叶、根等。不同的研究目的可能侧重于估算不同部分的生物量。例如，在碳储量估算中，通常需要包含树干、枝和根的生物量；而在研究森林生产力时，则可能需要考虑枝叶的生物量。理解生物量的构成对于选择合适的模型变量至关重要。 测量误差与不确定性： 现场采集生物量数据是极其困难和昂贵的。即使是最精确的测量，也可能存在仪器误差、人为操作误差以及抽样代表性不足等问题，这些都会引入不确定性。模型构建的目标之一就是尽量减小这种不确定性，并在模型输出中明确量化其存在。 异质性与变异性： 森林是一个高度异质性的生态系统。同一物种在不同生长环境下的树木，其形态和生物量都可能存在巨大差异。此外，树种、年龄、林分结构、地形、土壤条件和气候等因素都会影响立木生物量的分布。模型需要能够捕捉并解释这种异质性，避免过度简化而导致模型失效。 数据驱动的挑战： 生物量建模很大程度上依赖于实测数据。数据的质量、数量和代表性直接决定了模型的精度和适用范围。获取高质量、大规模的生物量实测数据是建模过程中最主要的瓶颈之一。这不仅包括大量样本的测量，还包括对测量的规范化处理，以确保不同研究人员、不同时间、不同地点采集的数据具有可比性。 模型选择的困境： 面对如此复杂的现实，研究人员需要选择合适的模型来描述生物量与可测因子之间的关系。是选择简单的线性模型，还是复杂的非线性模型？是否需要考虑树木的生长发育阶段？是否需要引入环境因子？这些都需要在深入理解生物量形成机制的基础上进行权衡。 第二部分：生物量建模的基本理论与常用方法 本部分将详细介绍构建立木生物量模型所依赖的理论基础，并深入剖析当前主流的建模方法。 allometric equation (异速生长方程) 理论： 异速生长方程是生物量建模中最基础也是最核心的理论。它基于生物体不同部分生长速率之间的相对关系，提出生物量（Y）与某个度量因子（X，通常是胸径或树高）之间存在幂函数关系：Y = aX^b。本书将深入探讨其背后的生物学意义、适用范围以及如何选择合适的度量因子。我们将分析为什么幂函数能够如此有效地描述生物量随尺度变化的关系，并回顾异速生长理论的发展历程。 单木生物量模型： 通用异速生长模型： 这是最常用的模型形式，通常以胸径（DBH）或胸径与树高（H）的组合作为自变量，如 $ ext{Biomass} = a cdot ext{DBH}^b $ 或 $ ext{Biomass} = a cdot ext{DBH}^b cdot ext{H}^c $。我们将详细分析这些模型的构建步骤，包括数据准备、变量选择、参数估计（如最小二乘法、最大似然估计）、模型拟合与检验。 基于树冠参数的模型： 树冠的形态和大小与生物量密切相关。本书将探讨如何将树冠宽度、树冠长度等参数纳入模型，以提高模型的精度，尤其是在某些特殊树种或林分条件下。 考虑树木生长阶段的模型： 树木的生物量增长并非始终保持恒定的比例。在幼年、成熟和衰老阶段，其生物量积累的速率和分配方式可能有所不同。本书将介绍如何构建考虑树木生长阶段的模型，例如通过引入年龄或生长率作为协变量。 特定物种模型与区域模型： 针对特定树种或特定区域构建的模型，通常比通用模型具有更高的精度。本书将讨论如何根据研究区域的特点，选择或开发适用的模型，并强调模型移植（model transfer）的风险与策略。 林分生物量模型： 基于林分因子模型： 除了单木因子，林分因子（如林分密度、平均树高、蓄积量等）也能提供关于林分整体生物量的信息。本书将探讨如何构建以林分因子为基础的模型，这对于大尺度生物量估算具有重要意义。 多层模型： 考虑森林的垂直结构，即分层生物量模型，例如区分乔木层、灌木层和草本层生物量。本书将讨论如何针对不同植被层次建立相应的模型。 统计建模方法： 线性回归模型： 尽管异速生长方程本身是幂函数，但通过对数转换，可以将问题转化为线性模型问题，从而利用成熟的线性回归技术进行参数估计和检验。我们将详细阐述对数转换的原理、优点和潜在缺点。 非线性回归模型： 在某些情况下，直接对原始数据进行非线性回归可能更优。本书将介绍常用的非线性回归算法和诊断方法。 广义线性模型（GLM）： 当生物量数据不满足正态分布假设时，GLM提供了一个更灵活的框架，例如泊松回归、负二项回归等，适用于计数数据或具有特定分布特征的数据。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 考虑到数据中的层级结构（例如，同一片林分内的树木之间可能存在相关性），混合效应模型能够更有效地处理数据的不独立性，并提高模型预测的泛化能力。本书将深入探讨混合效应模型在生物量建模中的应用，包括固定效应和随机效应的设计。 机器学习方法： 随着计算能力的提升，机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络等）在生物量建模中也展现出巨大的潜力。本书将介绍这些方法的原理、在生物量建模中的应用场景、优势与劣势，并提供一些模型选择和调参的指导。 第三部分：模型构建的实践步骤与关键环节 除了理论知识，本书还将深入探讨模型构建过程中的实际操作细节。 数据采集与预处理： 采样设计： 如何设计科学的采样方案，以确保数据的代表性和有效性？本书将讨论不同采样方法的优缺点，如随机抽样、系统抽样、分层抽样等。 数据质量控制： 如何识别和处理异常值、缺失值？如何进行数据标准化和转换？ 变量选择： 如何基于生物学原理和统计分析，选择最相关的预测变量？我们将讨论逐步回归、变量重要性评估等技术。 模型选择与拟合： 模型诊断： 残差分析、拟合优度检验（如R²、RMSE、AIC、BIC等），如何全面评估模型的拟合效果？ 模型比较： 当存在多个候选模型时，如何科学地进行模型选择？我们将介绍各种模型选择准则，并讨论交叉验证等方法。 模型验证与评估： 独立样本验证： 使用独立的数据集来评估模型的预测性能，这是模型可靠性的关键。 适用性评估： 模型在不同区域、不同林分类型、不同树种下的适用性边界。 不确定性量化： 如何量化模型预测的不确定性？例如，使用置信区间、预测区间或蒙特卡洛模拟。 模型应用与解释： 生物量空间估算： 结合GIS和遥感技术，实现大尺度生物量空间分布的估算。 模型结果的解释： 如何清晰地向决策者和公众解释模型的含义和局限性。 模型更新与维护： 随着新数据的积累和环境的变化，模型需要不断更新和优化。 第四部分：前沿进展与未来展望 本书的最后部分将聚焦于立木生物量建模的最新研究动态和未来发展方向。 集成模型： 如何结合多种数据源（如地面调查数据、遥感数据、倾斜激光扫描数据）和多种模型方法，构建更强大、更准确的集成模型？ 动态生物量模型： 考虑森林生长、死亡、采伐等动态过程，建立能够模拟生物量随时间变化的动态模型。 基于过程的建模： 结合生态过程模型，利用生理学和生态学原理来解释和预测生物量变化。 高分辨率生物量估算： 利用无人机、高光谱遥感等新技术，实现更精细尺度的生物量估算。 大数据与云计算： 如何利用大数据技术和云计算平台，处理海量的林业数据，构建和应用复杂的生物量模型。 结论 《立木生物量建模方法》力求为读者提供一个全面、深入且实用的生物量建模指南。本书强调科学的建模流程、严谨的统计方法以及对模型不确定性的清晰认知。通过学习本书，读者不仅能掌握构建和应用生物量模型的各种技术，更能培养独立思考、解决复杂问题的能力，从而为森林生态系统研究、气候变化应对以及可持续森林管理贡献力量。本书相信，理解并恰当运用生物量模型，是我们更好地认识和保护地球森林的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对这类专业性很强的书籍有些畏惧，总觉得会是枯燥乏味的理论堆砌。但是，这本书完全颠覆了我的刻板印象！它的叙事方式非常生动活泼，仿佛作者就在我身边，用亲切的口吻为我讲解那些深奥的原理。它没有一味地抛洒术语，而是巧妙地穿插了一些有趣的案例研究和历史背景，让冰冷的科学知识瞬间变得有血有肉起来。特别是对那些经典实验的描述，简直像在读精彩的侦探故事，充满了悬念和反转。这种讲故事的能力，才是区分优秀科普读物和普通教材的关键。这本书让我重新燃起了对学习的热情，感觉自己不是在“啃”书，而是在享受一场知识的探险。强烈推荐给所有对生命科学抱有好奇心的人！

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真是让人眼前一亮，太有品味了！封面设计简约而不失深度，内页的字体选择和行距都恰到好处，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中穿插的插图质量极高，色彩饱满，细节丰富，很多图表甚至可以直接作为演示文稿的素材。我个人对那种图文并茂的书籍情有独钟，而这本书在这方面做得非常出色。每一张插图都不是简单的装饰，而是对文字内容的有力补充和深化。作者在内容组织上也颇具匠心，章节之间的逻辑过渡非常流畅自然，读起来毫无生涩感。这种对细节的极致追求，让我感受到了作者对读者的尊重，也体现了其专业素养。读这本书的过程，本身就是一种视觉和智力的享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是知识的海洋！我拿到手还没仔细看，光是翻阅目录就感觉醍醐灌顶。它涉及的领域非常广泛，从宏观的生态系统动力学到微观的细胞信号传导，简直是一本包罗万象的百科全书。作者的写作风格非常严谨，每一个论点都有详实的文献支撑，读起来让人感觉踏实可靠。尤其是一些前沿的研究方向，这本书都有所涉猎，让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。我特别喜欢它在介绍复杂概念时，能用非常直观的比喻和图表来辅助说明，即使是初学者也能迅速抓住重点。这本书不仅是教科书，更像是一本思想的启发录，它让我开始用更系统、更全面的视角去看待生物学问题。那种沉浸在知识的海洋里，不断探索未知的感觉，真是让人欲罢不能。我已经在期待下一本由这位作者撰写的著作了，相信一定同样精彩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，它绝不是那种蜻蜓点水的入门读物。作者在深入探讨基础理论的同时，还对最新的研究热点和尚未解决的科学难题进行了深入的剖析。我特别欣赏它那种批判性思维的引导，它不满足于给出标准答案，而是鼓励读者去质疑、去思考“为什么会是这样？”。书中提出的许多开放性问题，至今仍在学术界引起广泛讨论，这本书相当于提供了一个极佳的思考平台。对于已经有一定基础的研究者来说，这本书无疑是拓宽视野、激发灵感的宝贵资源。它提供的不仅仅是知识点，更是一种顶尖科学家的思维框架。读完后，我感觉自己的研究思路都被打开了好几个维度，真是受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我很少看到一本书能将理论的严谨性和实践的可操作性结合得如此完美。这本书在阐述完复杂的理论模型后，总能紧接着给出具体的应用场景和方法论指导。我发现书中的很多小技巧和建议，可以直接应用到我日常的工作流程中，极大地提高了效率。它不像有些书籍那样高高在上，而是非常接地气，真正想帮助读者解决实际问题。对于那些希望将理论知识转化为实际成果的读者来说，这本书简直是“圣经”级别的存在。它不仅告诉你“是什么”，更告诉你“怎么做”，而且是“如何做得更好”。这种实用主义的精神，让这本书的价值倍增，我甚至会反复翻阅其中关于方法论的部分，把它当作一本随身的工作手册来使用。