江西省杉木林碳储量模型研建OA

【目的】基于国家标准《主要树种立木生物量模型与碳计量参数》(GB/T 43648—2024),构建适用于江西省的杉木林分水平碳储量估算模型,以提升估算结果的精度和可靠性。【方法】以Logistic、修正Weibull和Gompertz 3个理论生长方程为基础模型,分别引入反映林分密度的2种幂函数结构ND_(g)^(φ)和N^(δ)D_(g)^(φ),构建6个可变密度林分水平碳储量模型,并将常用的幂律异速生长方程纳入模型对比体系。采用非线性加权最小二乘方法进行参数拟合,通过模型评价和检验确定最优模型。为进一步验证所建模型的有效性,将最优模型与传统方法的预估结果进行了系统比较。【结果】1)纳入幂函数结构ND_(g)^(φ)的修正Weibull方程具有最大的确定系数(R^(2)=0.973)以及最小的估计值标准差(SEE为3.004 t·hm^(-2))、总相对误差(TRE为0.06%)、平均系统误差(MSE为-0.07%)、平均预估误差(MPE为1.77%)、平均百分标准误差(MPSE为8.99%)和赤池信息准则(AIC为920.6),TRE和MSE均控制在±3%以内,MPE和MPSE分别满足小于3%和15%的一般精度要求,模型残差在异方差性和正态性方面得到了显著改善。2)与传统方法相比,修正Weibull方程的预估值与观测值线性拟合的R^(2)(0.978)和参数m(0.950)均为最大,参数n与0无显著差异(P>0.1),TRE(2.89%)的绝对值最小,预估值与观测值之间的系统偏差不显著(P>0.1)。在传统方法中,BEF法的R^(2)为0.974,参数m为0.934,参数n与0无显著差异(P>0.1),TRE为10.57%,预估值存在系统性低估(P<0.001),比观测值平均低了1.427 t·hm^(-2);CBEF1法和CBEF2法的R^(2)分别为0.792和0.872,参数m分别为0.575和0.681,参数n分别为10.921和8.715,TRE分别为-13.17%和-12.36%,预估值均存在严重系统性高估(P<0.05),分别比观测值平均高了4.227 t·hm^(-2)和3.673 t·hm^(-2)。【结论】基于国家标准构建的修正Weibull方程为研究区杉木林碳储量估算的最优模型,其估算结果的精度和可靠性优于传统方法,具备较好的实际应用价值。