[发明专利]基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种森林生物量多尺度估测方法，特别是一种基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法。

背景技术

生物量尺度转换一直是森林生态学研究的热点和难点之一，已成为生态学研究的主流，如何解决生物量估算时小尺度与大尺度之间的转换已引起重视。小尺度(单株树木与样方水平)的生物量可以通过建立理论或经验模型获得，而且还具有相当高的精度，但由于生态学中的尺度最具复杂性和多样性，因此在更大区域内(大尺度)如何精确估测生物量仍是研究的难点，性能优良的尺度转换方法是精确估算区域尺度森林生物量的关键。

目前在区域尺度生物量的估测中，基于森林资源连续清查数据的森林生物量尺度转换方法有平均生物量法、生物量转换因子法与生物量转换因子连续函数法。但是，平均生物量法存在着估测精度较低，得出的结论不可靠的缺点；而对于没有蓄积量的森林类型，生物量转换因子法和生物量转换因子连续函数法无法进行生物量的尺度转换，如毛竹林和灌木林。针对没有蓄积量的毛竹林，有人提出了一种基于最小尺度的毛竹生物量尺度转换方法，该方法需要知道待估测区域的毛竹总株数，而毛竹总株数是根据实测数据统计出来的，因此有一定滞后性，无法用来预测区域尺度未来的毛竹生物量；而对于灌木林这种株数很难统计的植被类型，该方法也不适用。因此，现有的森林生物量多尺度估测方法存在着估测精度较低、适用范围较小和具有滞后性的问题。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法。本发明不仅具有估测精度高和适用范围广的优点，还能够进行区域尺度森林生物量的预测，提高估测效率。

本发明的技术方案：基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法，包括以下步骤：

a、通过查阅待估尺度森林的面积统计资料获得某年份的待估尺度森林面积，得A值；

b、收集该年份待估尺度森林固定样地的连续清查数据；

c、通过连续清查数据和现有的单株生物量模型计算单株生物量，并分别累加待估尺度森林中各固定样地内的所有单株生物量，得各固定样地的森林生物量；

d、将各固定样地的森林生物量均设定为单位面积森林生物量；

e、选出所有单位面积森林生物量中的最小值与最大值，得E1值和E2值；

f、使用weibull概率密度函数构建混合weibull概率分布模型，得F函数；

g、使用核密度法计算该年份待估尺度森林各固定样地森林生物量的实测概率，得G组数据；

h、使用G组数据拟合F函数的各参数，得H函数；

i、采用多尺度转换法进行生物量的多尺度转换估测，得待估尺度的森林生物量。

前述的基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法中，所述步骤f中的混合weibull分布模型的函数形式为f(x)＝p₁f₁(x)+p₂f₂(x)+…+p_nf_n(x)，其中x为单位面积森林生物量，p_i(i＝1,2…,n)为权重参数且n为2、3或4，n的取值根据G组数据拟合精度选取，当n分别取2、3和4时，进行步骤h中的拟合，然后取拟合精度最高时的n值即可，

为weibull概率密度函数。

前述的基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法中，所述步骤g中的核密度法为一种借助一个移动的单元格对点或线格局的密度进行计算的方法，公式为

其中k( )为核函数，h为带宽，x-x_i为估计点x处到样本x_i处的距离。

前述的基于混合weibull分布的森林生物量多尺度估测方法中，所述步骤i中的多尺度转换法的公式为其中f(m)为步骤h中的H函数，m为待估尺度的单位面积森林生物量，N和n分别等于步骤e中的E1值和E2值，A等于步骤a中的A值。