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树木死亡是多种因素共同作用的结果,然而不同径级的林木,导致其死亡的原因是否相同尚不明确.以坝上地区小叶杨为对象,于2016-2017年调查了100块20m×20m样地.以林木胸径、林木相对断面积、林龄、林分密度、不同土层土壤含水量和土壤容重等11个因子为输入变量,运用随机森林算法分别不同径级建立树木死亡模型,分析各因子对不同径级树木死亡的影响大小,并得到关键影响因子的阈值.结果 表明:依据不同径级树木死亡与影响因子的相关性不同,可将林木径级划分为< 10cm、10-25cm、>25cm;胸径<10om时,林木相对断面积对树木死亡的影响最大,当0.23<林木相对断面积<0.43时,树木死亡率最低;胸径为10-25cm时,密度对树木死亡的影响最大,当密度>600株/hm2时,树木死亡率随着密度的增加明显上升;胸径>25cm时,20-60cm土壤水分和林分断面积对树木死亡的影响最大且相近,当20-60cm土壤质量含水量>5%时,树木死亡率明显下降;基于随机森林算法建立的树木死亡模型可以解释树木死亡70%-90%的变异,具有一定的预测优势和应用价值,可为坝上地区树木死亡预测和防护林的经营管护提供参考.

作者:常晓敏;余新晓;贾国栋;孙立博;刘自强;杨照国;闫腾飞

来源:生态学报 2019 年 39卷 21期

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作者:
常晓敏;余新晓;贾国栋;孙立博;刘自强;杨照国;闫腾飞
来源:
生态学报 2019 年 39卷 21期
标签:
树木死亡 径级 随机森林
树木死亡是多种因素共同作用的结果,然而不同径级的林木,导致其死亡的原因是否相同尚不明确.以坝上地区小叶杨为对象,于2016-2017年调查了100块20m×20m样地.以林木胸径、林木相对断面积、林龄、林分密度、不同土层土壤含水量和土壤容重等11个因子为输入变量,运用随机森林算法分别不同径级建立树木死亡模型,分析各因子对不同径级树木死亡的影响大小,并得到关键影响因子的阈值.结果 表明:依据不同径级树木死亡与影响因子的相关性不同,可将林木径级划分为< 10cm、10-25cm、>25cm;胸径<10om时,林木相对断面积对树木死亡的影响最大,当0.23<林木相对断面积<0.43时,树木死亡率最低;胸径为10-25cm时,密度对树木死亡的影响最大,当密度>600株/hm2时,树木死亡率随着密度的增加明显上升;胸径>25cm时,20-60cm土壤水分和林分断面积对树木死亡的影响最大且相近,当20-60cm土壤质量含水量>5%时,树木死亡率明显下降;基于随机森林算法建立的树木死亡模型可以解释树木死亡70%-90%的变异,具有一定的预测优势和应用价值,可为坝上地区树木死亡预测和防护林的经营管护提供参考.