立木生物量建模方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

曾偉生，張會儒，唐守正 著

圖書標籤:

• 生物量
• 建模
• 森林
• 立木
• 生物統計
• 生態學
• 林學
• 遙感
• 碳匯
• 植被

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503860836

版次：1

商品編碼：10623380

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-02-01

用紙：膠版紙

頁數：168

字數：184000

內容簡介

《立木生物量建模方法》基於我國森林資源監測的實際，從服務全國森林生物量監測這一目的齣發，采用近代生物數學模型和統計分析方法，從劃分建模總體、確定樣本結構、采集建模樣本、明確建模方法、提齣評價指標等各個主要環節，到建立與材積相容的地上生物量方程、相容性地上生物量方程係統和地下生物量方程（根莖比方程），以及建立不同尺度（國傢和地方）相容的生物量方程、不同對象（林木和幼樹）兼顧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，進行瞭比較係統和深入的研究，獲得瞭一係列研究成果，並在多個方麵取得瞭突破性進展，其建模方法必將為即將開展的全國立木生物量建模工作提供技術支撐。
《立木生物量建模方法》可供從事森林資源監測和林業科研教學的廣大技術人員、科研人員和教職員工閱讀使用，也可作為林業院校相關專業大學本科生和研究生的參考用書。

目錄

前言
第1章國內外立木生物量研究綜述
1．1研究概述
1．2樣本采集
1．2．1建模總體劃分
1．2．2樣本單元數確定
1．2．3樣本數據采集
1．3建模方法
1．3．1模型結構的確定
1．3．2參數估計方法的選擇
1．4模型評價
1．5模型應用
1．6研究展望

第2章全國立木生物量建模總體劃分與樣本構成．
2．1引言
2．2數據與方法
2．3建模總體劃分
2．3．1國內外研究概況
2．3．2建模總體的劃分依據
2．3．3全國建模總體的劃分
2．4建模樣本構成
2．4．1國內外研究概況
2．4．2建模樣本的確定依據
2．4．3全國建模樣本的確定
2．5本章小結

第3章立木生物量建模樣本采集方法
3．1引言
3．2國內外研究現狀
3．2．1野外鮮重測定
3．2．2實驗室乾重測定

3．3樣本數據采集方法
3．3．1基本要求
3．3．2樣木選取和采伐
3．3．3樹乾鮮重測定和取樣
3．3．4樹冠鮮重測定和取樣
3．3．5樹根鮮重測定和取樣
3．3．6樣品含水率測定

3．4內業數據處理方法
3．4．1數據輸入
3．4．2材積計算
3．4．3含水率計算
3．4．4乾重計算
3．4．5檢查匯總
3．5本章小結

第4章立木生物量方程迴歸估計方法
4．1引言
4．2數據與方法
4．2．1數據
4．2．2方法

4．3結果與分析
4．3．1對數迴歸
4．3．2加權迴歸
4．4討論
4．5本章小結
第5章立木生物量方程評價檢驗方法
5．1引言
……
第6章與材積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係列建模方法
第8章地下生物量方程（根莖比方程）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章不同對象兼顧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
參考文獻

前言/序言

立木生物量估算：從理論到實踐的探索 引言 森林是地球上最重要的生態係統之一，它們不僅為地球提供瞭氧氣，調節瞭氣候，還孕育瞭豐富的生物多樣性。與此同時，森林作為巨大的碳匯，在減緩全球氣候變化方麵扮演著至關重要的角色。理解和量化森林的碳儲量，特彆是其中立木生物量的大小，是進行生態係統評估、碳排放核算、可持續森林管理以及氣候變化影響研究的基礎。然而，直接測量一棵樹甚至一片森林的生物量，是一個復雜且耗時的工作。因此，建立精確的生物量模型，能夠根據易於測量的林木因子（如樹高、胸徑、樹冠寬度等）來估算立木生物量，就顯得尤為重要。 本書《立木生物量建模方法》並非是簡單地羅列齣一係列估算公式，而是緻力於深入探討建立和應用這些模型背後的科學原理、方法論和技術細節。它旨在為讀者提供一個係統性的視角，幫助理解不同建模方法的優勢與局限，以及如何根據具體的應用場景和數據條件，選擇和構建最閤適的生物量估算模型。本書並非一本簡單的操作手冊，而是側重於引導讀者掌握模型構建的思維方式和科學流程，從而能夠獨立解決實際問題，並對模型的可靠性進行審慎評估。 第一部分：生物量估算的基礎與挑戰 在深入探討模型方法之前，我們首先需要理解立木生物量估算所麵臨的基本概念和挑戰。 生物量的定義與構成： 生物量不僅僅指樹乾的重量，它涵蓋瞭樹木所有部分的乾物質總和，包括樹乾、枝、葉、根等。不同的研究目的可能側重於估算不同部分的生物量。例如，在碳儲量估算中，通常需要包含樹乾、枝和根的生物量；而在研究森林生産力時，則可能需要考慮枝葉的生物量。理解生物量的構成對於選擇閤適的模型變量至關重要。 測量誤差與不確定性： 現場采集生物量數據是極其睏難和昂貴的。即使是最精確的測量，也可能存在儀器誤差、人為操作誤差以及抽樣代錶性不足等問題，這些都會引入不確定性。模型構建的目標之一就是盡量減小這種不確定性，並在模型輸齣中明確量化其存在。 異質性與變異性： 森林是一個高度異質性的生態係統。同一物種在不同生長環境下的樹木，其形態和生物量都可能存在巨大差異。此外，樹種、年齡、林分結構、地形、土壤條件和氣候等因素都會影響立木生物量的分布。模型需要能夠捕捉並解釋這種異質性，避免過度簡化而導緻模型失效。 數據驅動的挑戰： 生物量建模很大程度上依賴於實測數據。數據的質量、數量和代錶性直接決定瞭模型的精度和適用範圍。獲取高質量、大規模的生物量實測數據是建模過程中最主要的瓶頸之一。這不僅包括大量樣本的測量，還包括對測量的規範化處理，以確保不同研究人員、不同時間、不同地點采集的數據具有可比性。 模型選擇的睏境： 麵對如此復雜的現實，研究人員需要選擇閤適的模型來描述生物量與可測因子之間的關係。是選擇簡單的綫性模型，還是復雜的非綫性模型？是否需要考慮樹木的生長發育階段？是否需要引入環境因子？這些都需要在深入理解生物量形成機製的基礎上進行權衡。 第二部分：生物量建模的基本理論與常用方法 本部分將詳細介紹構建立木生物量模型所依賴的理論基礎，並深入剖析當前主流的建模方法。 allometric equation (異速生長方程) 理論： 異速生長方程是生物量建模中最基礎也是最核心的理論。它基於生物體不同部分生長速率之間的相對關係，提齣生物量（Y）與某個度量因子（X，通常是胸徑或樹高）之間存在冪函數關係：Y = aX^b。本書將深入探討其背後的生物學意義、適用範圍以及如何選擇閤適的度量因子。我們將分析為什麼冪函數能夠如此有效地描述生物量隨尺度變化的關係，並迴顧異速生長理論的發展曆程。 單木生物量模型： 通用異速生長模型： 這是最常用的模型形式，通常以胸徑（DBH）或胸徑與樹高（H）的組閤作為自變量，如 $ ext{Biomass} = a cdot ext{DBH}^b $ 或 $ ext{Biomass} = a cdot ext{DBH}^b cdot ext{H}^c $。我們將詳細分析這些模型的構建步驟，包括數據準備、變量選擇、參數估計（如最小二乘法、最大似然估計）、模型擬閤與檢驗。 基於樹冠參數的模型： 樹冠的形態和大小與生物量密切相關。本書將探討如何將樹冠寬度、樹冠長度等參數納入模型，以提高模型的精度，尤其是在某些特殊樹種或林分條件下。 考慮樹木生長階段的模型： 樹木的生物量增長並非始終保持恒定的比例。在幼年、成熟和衰老階段，其生物量積纍的速率和分配方式可能有所不同。本書將介紹如何構建考慮樹木生長階段的模型，例如通過引入年齡或生長率作為協變量。 特定物種模型與區域模型： 針對特定樹種或特定區域構建的模型，通常比通用模型具有更高的精度。本書將討論如何根據研究區域的特點，選擇或開發適用的模型，並強調模型移植（model transfer）的風險與策略。 林分生物量模型： 基於林分因子模型： 除瞭單木因子，林分因子（如林分密度、平均樹高、蓄積量等）也能提供關於林分整體生物量的信息。本書將探討如何構建以林分因子為基礎的模型，這對於大尺度生物量估算具有重要意義。 多層模型： 考慮森林的垂直結構，即分層生物量模型，例如區分喬木層、灌木層和草本層生物量。本書將討論如何針對不同植被層次建立相應的模型。 統計建模方法： 綫性迴歸模型： 盡管異速生長方程本身是冪函數，但通過對數轉換，可以將問題轉化為綫性模型問題，從而利用成熟的綫性迴歸技術進行參數估計和檢驗。我們將詳細闡述對數轉換的原理、優點和潛在缺點。 非綫性迴歸模型： 在某些情況下，直接對原始數據進行非綫性迴歸可能更優。本書將介紹常用的非綫性迴歸算法和診斷方法。 廣義綫性模型（GLM）： 當生物量數據不滿足正態分布假設時，GLM提供瞭一個更靈活的框架，例如泊鬆迴歸、負二項迴歸等，適用於計數數據或具有特定分布特徵的數據。 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 考慮到數據中的層級結構（例如，同一片林分內的樹木之間可能存在相關性），混閤效應模型能夠更有效地處理數據的不獨立性，並提高模型預測的泛化能力。本書將深入探討混閤效應模型在生物量建模中的應用，包括固定效應和隨機效應的設計。 機器學習方法： 隨著計算能力的提升，機器學習算法（如支持嚮量機、隨機森林、神經網絡等）在生物量建模中也展現齣巨大的潛力。本書將介紹這些方法的原理、在生物量建模中的應用場景、優勢與劣勢，並提供一些模型選擇和調參的指導。 第三部分：模型構建的實踐步驟與關鍵環節 除瞭理論知識，本書還將深入探討模型構建過程中的實際操作細節。 數據采集與預處理： 采樣設計： 如何設計科學的采樣方案，以確保數據的代錶性和有效性？本書將討論不同采樣方法的優缺點，如隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣等。 數據質量控製： 如何識彆和處理異常值、缺失值？如何進行數據標準化和轉換？ 變量選擇： 如何基於生物學原理和統計分析，選擇最相關的預測變量？我們將討論逐步迴歸、變量重要性評估等技術。 模型選擇與擬閤： 模型診斷： 殘差分析、擬閤優度檢驗（如R²、RMSE、AIC、BIC等），如何全麵評估模型的擬閤效果？ 模型比較： 當存在多個候選模型時，如何科學地進行模型選擇？我們將介紹各種模型選擇準則，並討論交叉驗證等方法。 模型驗證與評估： 獨立樣本驗證： 使用獨立的數據集來評估模型的預測性能，這是模型可靠性的關鍵。 適用性評估： 模型在不同區域、不同林分類型、不同樹種下的適用性邊界。 不確定性量化： 如何量化模型預測的不確定性？例如，使用置信區間、預測區間或濛特卡洛模擬。 模型應用與解釋： 生物量空間估算： 結閤GIS和遙感技術，實現大尺度生物量空間分布的估算。 模型結果的解釋： 如何清晰地嚮決策者和公眾解釋模型的含義和局限性。 模型更新與維護： 隨著新數據的積纍和環境的變化，模型需要不斷更新和優化。 第四部分：前沿進展與未來展望 本書的最後部分將聚焦於立木生物量建模的最新研究動態和未來發展方嚮。 集成模型： 如何結閤多種數據源（如地麵調查數據、遙感數據、傾斜激光掃描數據）和多種模型方法，構建更強大、更準確的集成模型？ 動態生物量模型： 考慮森林生長、死亡、采伐等動態過程，建立能夠模擬生物量隨時間變化的動態模型。 基於過程的建模： 結閤生態過程模型，利用生理學和生態學原理來解釋和預測生物量變化。 高分辨率生物量估算： 利用無人機、高光譜遙感等新技術，實現更精細尺度的生物量估算。 大數據與雲計算： 如何利用大數據技術和雲計算平颱，處理海量的林業數據，構建和應用復雜的生物量模型。 結論 《立木生物量建模方法》力求為讀者提供一個全麵、深入且實用的生物量建模指南。本書強調科學的建模流程、嚴謹的統計方法以及對模型不確定性的清晰認知。通過學習本書，讀者不僅能掌握構建和應用生物量模型的各種技術，更能培養獨立思考、解決復雜問題的能力，從而為森林生態係統研究、氣候變化應對以及可持續森林管理貢獻力量。本書相信，理解並恰當運用生物量模型，是我們更好地認識和保護地球森林的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

我很少看到一本書能將理論的嚴謹性和實踐的可操作性結閤得如此完美。這本書在闡述完復雜的理論模型後，總能緊接著給齣具體的應用場景和方法論指導。我發現書中的很多小技巧和建議，可以直接應用到我日常的工作流程中，極大地提高瞭效率。它不像有些書籍那樣高高在上，而是非常接地氣，真正想幫助讀者解決實際問題。對於那些希望將理論知識轉化為實際成果的讀者來說，這本書簡直是“聖經”級彆的存在。它不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”，而且是“如何做得更好”。這種實用主義的精神，讓這本書的價值倍增，我甚至會反復翻閱其中關於方法論的部分，把它當作一本隨身的工作手冊來使用。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對這類專業性很強的書籍有些畏懼，總覺得會是枯燥乏味的理論堆砌。但是，這本書完全顛覆瞭我的刻闆印象！它的敘事方式非常生動活潑，仿佛作者就在我身邊，用親切的口吻為我講解那些深奧的原理。它沒有一味地拋灑術語，而是巧妙地穿插瞭一些有趣的案例研究和曆史背景，讓冰冷的科學知識瞬間變得有血有肉起來。特彆是對那些經典實驗的描述，簡直像在讀精彩的偵探故事，充滿瞭懸念和反轉。這種講故事的能力，纔是區分優秀科普讀物和普通教材的關鍵。這本書讓我重新燃起瞭對學習的熱情，感覺自己不是在“啃”書，而是在享受一場知識的探險。強烈推薦給所有對生命科學抱有好奇心的人！

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計真是讓人眼前一亮，太有品味瞭！封麵設計簡約而不失深度，內頁的字體選擇和行距都恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更值得稱贊的是，書中穿插的插圖質量極高，色彩飽滿，細節豐富，很多圖錶甚至可以直接作為演示文稿的素材。我個人對那種圖文並茂的書籍情有獨鍾，而這本書在這方麵做得非常齣色。每一張插圖都不是簡單的裝飾，而是對文字內容的有力補充和深化。作者在內容組織上也頗具匠心，章節之間的邏輯過渡非常流暢自然，讀起來毫無生澀感。這種對細節的極緻追求，讓我感受到瞭作者對讀者的尊重，也體現瞭其專業素養。讀這本書的過程，本身就是一種視覺和智力的享受。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它絕不是那種蜻蜓點水的入門讀物。作者在深入探討基礎理論的同時，還對最新的研究熱點和尚未解決的科學難題進行瞭深入的剖析。我特彆欣賞它那種批判性思維的引導，它不滿足於給齣標準答案，而是鼓勵讀者去質疑、去思考“為什麼會是這樣？”。書中提齣的許多開放性問題，至今仍在學術界引起廣泛討論，這本書相當於提供瞭一個極佳的思考平颱。對於已經有一定基礎的研究者來說，這本書無疑是拓寬視野、激發靈感的寶貴資源。它提供的不僅僅是知識點，更是一種頂尖科學傢的思維框架。讀完後，我感覺自己的研究思路都被打開瞭好幾個維度，真是受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是知識的海洋！我拿到手還沒仔細看，光是翻閱目錄就感覺醍醐灌頂。它涉及的領域非常廣泛，從宏觀的生態係統動力學到微觀的細胞信號傳導，簡直是一本包羅萬象的百科全書。作者的寫作風格非常嚴謹，每一個論點都有詳實的文獻支撐，讀起來讓人感覺踏實可靠。尤其是一些前沿的研究方嚮，這本書都有所涉獵，讓我對未來的發展趨勢有瞭更清晰的認識。我特彆喜歡它在介紹復雜概念時，能用非常直觀的比喻和圖錶來輔助說明，即使是初學者也能迅速抓住重點。這本書不僅是教科書，更像是一本思想的啓發錄，它讓我開始用更係統、更全麵的視角去看待生物學問題。那種沉浸在知識的海洋裏，不斷探索未知的感覺，真是讓人欲罷不能。我已經在期待下一本由這位作者撰寫的著作瞭，相信一定同樣精彩。