【摘 要】
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树高曲线和削度方程是森林经营管理决策中的重要工具。本研究基于大兴安岭的190株白桦（Betula platyphylla Suk.）实测样木数据分别研建树高曲线和削度方程。首先基于建模数据,树高曲线通过常用的传统树高曲线模型以及应用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等机器学习算法分别构建,并基于检验数据通过残差平方和（SSE）、决定系数（R~2
【基金项目】
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黑龙江省应用技术研究与开发计划项目（GA19C006）
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树高曲线和削度方程是森林经营管理决策中的重要工具。本研究基于大兴安岭的190株白桦（Betula platyphylla Suk.）实测样木数据分别研建树高曲线和削度方程。首先基于建模数据,树高曲线通过常用的传统树高曲线模型以及应用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等机器学习算法分别构建,并基于检验数据通过残差平方和（SSE）、决定系数（R~2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等评价指标对已构建的树高曲线模型进行评价。其次基于建模数据分别拟合分段削度方程Max＆Burkhart（1976）、Valenti＆Cao（1987）、Fang et al.（2000）和变指数削度方程Bi（2000）、Kozak（2004）、Sharma＆Zhang（2004）,以选择最适合该地区白桦的削度方程。通过计算平均绝对误差（MAE）、均方根误差百分比（RMSPE）、决定系数（R~2）、赤池信息量准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）等评价指标来比较模型的总体拟合效果。通过检验数据和计算材积来评价模型的预测效果。研究结果表明:（1）Yoshida（1928）曲线方程具有较好的拟合能力和预测效果,选择作为最优传统树高曲线模型;（2）机器学习算法中,随机森林拟合效果较好,其次为人工神经网络、分类与回归树和支持向量机;（3）随机森林在拟合精度和预测效果均显著优于其他机器学习算法和最优传统树高曲线模型,当以预测为目的时,推荐使用随机森林的方法预测大兴安岭地区白桦树高;（4）通过拟合统计量比较发现分段模型中的Max＆Burkhart模型拟合效果较好;变指数模型中Kozak模型拟合效果较好,但较于模型Max＆Burkhart和模型Fang et al.拟合精度较低。通过检验统计量比较发现模型Kozak具有最好的预测效果;（5）通过计算材积发现所有模型计算大径阶材积比计算小径阶材积误差大,当径阶小于25cm时,所有模型预测材积精度较高。总体来看,分段模型具有比变指数模型更好的预测效果。
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