
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,646,055 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,246,178 |
بررسی مدلهای قطر- ارتفاع گونه پده (Populus euophratica Oliv.) در جنگلهای کرانرودی شوش، استان خوزستان | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
دوره 30، شماره 1، فروردین 1402، صفحه 87-106 اصل مقاله (1.13 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2023.21092.2008 | ||
نویسندگان | ||
رضا بریهی1؛ رضا بصیری* 2؛ ملیحه مزین3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه جنگلداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی خاتم الانبیاء بهبهان، بهبهان، ایران. | ||
2دانشیار، گروه جنگلداری، دانشگاه صنعتی خاتم الانبیاء بهبهان. | ||
3استادیار ، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی خاتم الانبیاء بهبهان، بهبهان، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: اندازهگیری قطر برابر سینه در مطالعات میدانی نسبت به ارتفاع درختان سادهتر، دقیقتر و کم هزینهتر است. فهم و درک ارتباط بین قطر و ارتفاع برای توسعه مدلهای رویش، مدلهای آلومتریک جهت برآورد زیتوده و ترسیب کربن در راستای مدیریت جنگل امری ضروری و اساسی میباشد. وجود رابطه قوی بین قطر و ارتفاع درختان به عنوان یک شاخص مفید در مدیریت جنگل محسوب شده و میتوان آن را با مدلهای ریاضی توصیف کرد. با توجه به اینکه مدلهای غیرخطی انعطاف پذیر، دارای قابلیت تفسیر و قوی هستند لذا در این مطالعه برخی از مهمترین مدلها مورد ارزیابی قرار گرفت. مواد و روش ها: در این تحقیق 21 مدل غیرخطی به همراه مدل خطی ساده به دادههای قطر- ارتفاع درختان پده در منطقه شوش استان خوزستان و در قطعات نمونه 100 متر مربعی برازش داده شد. دادههای 1163 درخت پده مورد استفاده قرار گرفت و بطور تصادفی به دو بخش تقسیم شد، 80% دادهها جهت برآورد پارامترهای مدل استفاده شد (برازش مدل) و مابقی دادهها (20%) جهت اعتبارسنجی مدل نگه داشته شدند. تمامی مدلها با استفاده از معیارهای ارزیابی عملکرد مدل مثل: آماره t پارامترهای مدل، درصد مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE%)، درصد میانگین قدرمطلق خطا (MAE%)، درصد میانگین اریب (Bias mean%)، معیار اطلاعات آکائیک (AIC) و معیار اطلاعات بیزی (BIC) مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفت. یافته ها: پارامترهای 8 مدل در سطح خطای 5% معنیدار نشد. مقادیر RMSE%، MAE%، درصد میانگین اریب، AIC و BIC برای مدل M12 به ترتیب: 98/8%، 78/6%، 0010/0-%، 82/1451 و 73/1469 بدست آمد. همین مقادیر برای مدل M21 به ترتیب: 15/9%، 94/6%، 0005/%0، 95/1476 و 86/1494 بدست آمد. مقادیر پیشبینی و واقعی ارتفاع در این دو مدل در سطح خطای 5% تفاوت معنی-داری نداشتند. نتایج آزمون t جفتی نشان داد که مدلهای غیرخطی M21 و M12 ارتفاع درختان پده را با دقت مناسب پیشبینی کرده-اند. دو مدل (Prodan1 با نام M12) و (Prodan2 با نام M21) بر اساس رتبهبندی تمام معیارهای ارزیابی عملکرد مدل در دادههای برازش و اعتبار به عنوان بهترین مدل انتخاب شد. نتیجه گیری: اکثریت مدلهای دو پارامتری و برخی از مدلهای سه پارامتری برازش معنیداری را با دادهها نشان دادند. اما از نظر کلیه معیارهای ارزیابی عملکرد دو مدل سه پارامتری به عنوان بهترین مدل انتخاب شدند. نتایج این مطالعه، تنوع انواع مدلهای غیرخطی دو و سه پارامتری، وجود مدلهای مخلوط که در کنار متغیرهای اصلی یک یا دو متغیر کمکی را نیز در مدلسازی دخالت میدهند و رویشگاههای متفاوت با ساختار مختلف بیانگر این موضوع میتواند باشد که تحقیقات بیشتری در این رابطه صورت پذیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
آماربرداری؛ بومسازگانهای خشک؛ مدلهای غیرخطی؛ مدل قطر- ارتفاع | ||
مراجع | ||
1.Eusemann, P., Petzold, A., Thevs, N., and Schnittler, M. 2013. Growth patterns and genetic structure of Populus euphratica Oliv. (Salicaceae) forests in NW China: implications for conservation and management. Forest Ecology and Management. 297: 27-36.
2.Basiri, R., Moradi, M., Kiani, B., and Maasumi Babaarabi, M. 2018. Evaluation of distance methods for estimating population density in Populus euphratica Olivier natural stands (case study: Maroon riparian forests, Iran). J. of forest science. 64: 5. 230-244.
3.Kuba, M., Aishan, T., Cyffka, B., and Halik, U. 2013. Analysis of connections between soil moisture, groundwater level, and vegetation vitality along two transects at the lower reaches of the Tarim River, Northwest China. Geo-Oko. 34: 103-128.
4.Molto, Q., He´rault, B., Boreux, J.J., Daullet, M., Rousteau, A., and Rossi, V. 2014. Predicting tree heights for biomass estimates in tropical forests: a test from French Guyana. Biogeosciences. 11: 3121-3130.
5.Wang, Y.F., Yue, T.X., Du, Z.P., and Zhao, M.W. 2015. Improving the accuracy of the height–diameter equation using the classified factors method. Environmental Earth Sciences. 74: 8. 6471-6480.
6.Schmidt, M., Kiviste, A., and Gadow, V.K. 2011. A spatially explicit height–diameter model for Scots pine in Estonia. European J. of Forestry Research. 130: 2. 303-315.
7.Nascimento, R.G.M., Vanclay, J.K., Figueiredo Filho., A., Machado, S.DO A., Ruschel, A.R., Hiramatsu, N.A., and Freitas, L.J.M.de. 2020. The tree height estimated by non-power models on volumetric models provides reliable predictions of wood volume: the Amazon species height modeling issue. Trees, Forests, and People. 2: art.100028, DOI: https://doi.org/10.1016/j.tfp.2020.100028.
8.Bolat, F., Urker, O., and Günlü, A. 2022. Nonlinear height-diameter models for Hungarian oak (Quercus frainetto Ten.) in Dumanlı Forest Planning Unit, Anakkale/Turkey. Austrian J. of forest science. 139: 199-220.
9.Vargas-Larreta, B., Dorado, F.C. Lvarez Gonzalez, G.J. Barrio-Anta, M., and Cruz Cobos, F. 2009. A generalized height-diameter model with random coefficients for uneven-aged stands in El Salto, Durango (Mexico). Forestry. 82: 445-462.
10.Aishan, T., Halik, U., Betz, F., Gartner, P., and Cyffka, B. 2016. Modeling height–diameter relationship for Populus euphratica in the Tarim riparian forest ecosystem, Northwest China. J. of forestry research. 27: 4. 889-900.
11.Hassanzad Navroodi, I., Alavi, S.J., Ahmadi, M.K., and Radkarimi, M. 2016. Comparison of different non-linear models for prediction of the relationship between diameter and height of velvet maple trees in natural forests (Case study: Asalem Forests, Iran). J. of Forest Science. 62: 2. 65-71.
12.Mohammadi, J., and Shataee, Sh. 2017. Study of different height-diameter models for hornbeam (Carpinus betulus L.) in uneven-aged stands of Shastkalateh forest of Gorgan. Iranian J. of Forest and Poplar Research. 24: 4. 700-712. (In Persian) 13.Wang, T.Y., and Lam, T.Y. 2021. Modeling the height-diameter relationship of fifteen tree species planted on reclaimed agricultural lands with random species effects. Tropical Forestry. 1053: 1-5 doi:10.1088/1755-1315/1053/1/012013.
14.Hamidi, S.K., Fallah, A., Bayat, M., and Hosseini Yekani, S.A. 2021. Investigating the diameter and height models of beech trees in uneven age forest of northern Iran (Case study: Forest Farim). Ecology of Iranian Forests. 9: 17. 30-40.
15.Imani, F., Moradi, M., and Basiri, R. 2018. Biological diversity of vegetation in the dunes after two decades of consolidation activities and afforestation (Case study: Region Magran Susa). J. of plant research (Iranian J. of Biology). 31: 1. 12-23.
16.Zobeiri, M. 2019. Forest inventory measurement of trees and forest. Tehran Univ. Press, 424p. (In Persian)
17.Clarkson, B.R., Sorrell, B.K., Reeves, P.N., Champion, P.D., Partridge, T.R., and Clarkson, B.D. 2004. Handbook for monitoring wetland condition coordinated monitoring of New Zealand wetlands. A Ministry for the Environment Sustainable Management Fund Project (5105). 73p.
18.Han, L., Wang, H., Zhou, Z., and Li, Z. 2008. Spatial distribution pattern and dynamics of the primary population in a natural Populus euphratica forest in Tarim Basin, Xinjiang, china. Frontiers of Forestry in China. 3: 4. 456-461.
19.Subedi, M.R., Oli, B.N., Shrestha, S., and Chhin, S. 2018. Height-diameter modeling of Cinnamomum tamala grown in natural forest in mid-hill of Nepal. International J. of Forestry Research. https://doi.org/10.1155/ 2018/ 6583948.
20.Alijani, V., Namiranian, M., Feghhi, J., Bozorg-Haddad, O., and Etemad, V. 2020. Investigation of height-diameter models in different development stages of unmanaged Beech forest (Case study: educational and research forest of Kheirud). J. Environmental Science Technology, 21: 12. 125-134.
21.Naslund, M. 1937. Skogsf¨orsoksanstaltens gallringsf¨ors¨ok i tallskog (Forest research intitute’s thinning experiments in Scots pine forests). Meddelanden frstatens skogsf¨ors¨oksanstalt. 29: 1-169.
22.Peschel, W. 1938. Mathematical methods for growth studies of trees and forest stands and the results of their application. Tharandter Forstliches Jahrbuch. 89: 169-247.
23.Loetsch, F., Haller, K.E., and Zöhrer, F. 1973. Forest Inventory. BLV Verlagsgesellschaft, Munich, 905p.
24.Curtis, R.O. 1967. Height-diameter-age equations for second-growth Douglas-fir. Forest Science. 13: 365-375.
25.Schumacher, F.X. 1939. A new growth curve and its application to timber yield studies. J. of Forestry. 37: 819-820.
26.Schreuder, H.T., Hafley, W.L., and Bannett, F.A. 1979. Yield prediction for unthinned natural slash pine stands. Forest Science. 25: 25-30.
27.Huang, S., Titus, S.J., and Wiens, D.P. 1992. Comparison of nonlinear height-diameter functions for major Alberta tree species. Canadian J. of Forest Research. 22: 9. 1297-1304. https://doi.org/10.1139/x92-172.
28.Mehtatalo, L. 2005. Height-diameter models for Scots pine and birch in Finland. Silva Fennica. 39: 1. 55-66.
29.Wykoff, W.R., Crookston, N.L., and Stage A.R. 1982. User’s guide to the stand prognosis model. General technical report INT-133. Ogden, Intermountain Forest, and Range Experiment Station. USDA Forest Service. 112p.
30.Sharma, R.P. 2011. Allometric models for total-tree and componenttree biomass of Alnus nepalensis D. Don in Nepal. Indian Forester. 137: 1386-1390.
31.Watts, S.B. 1983. Forestry handbook for British Columbia. 4th Ed. Vancouver, University of British Columbia: 773p.
32.Huang, S., Price, D., and Titus, S.J. 2000. Development of ecoregion-based height-diameter models for white spruce in boreal forests. Forest Ecology and Management. 129: 1-3. 125-141.
33.Strand, L. 1959. The accuracy of some methods for estimating volume and increment on sample plots.Medd. norske Skogfors. 15: 4. 284-392. In Norwegian with English summary.
34.Sibbesen, E. 1981. Some new equations to describe phosphate sorption by soils. European J. of Soil Science, 32: 67-74.
35.Ratkowsky, D.A. 1990. Handbook of nonlinear regression models, M. Dekker, New York, 241p.
36.Flewelling, J.W., and De Jong, R. 1994. Considerations in simultaneous curve fitting for repeated height-diameter measurements. Canadian J. of Forest Research. 24: 1408-1414.
37.Weibull, W. 1951. A statistical distribution function of wide applicability. J. of Applied Mechanics. 18: 3. 293-297.
38.Ratkowsky, D.A., and Reedy, T.J. 1986. Choosing near-linear parameters in the four-parameter logistic model for radio ligand and related assays. Biometrics. 42: 575-582.
39.Richards, F.J. 1959. A flexible growth function for empirical use. J. of Experimental Botany. 10: 29. 290-300.
40.Prodan, M. 1968. Forest biometrics. Oxford, Pergamon Press: 447p.
41.Burnham, K.P., and Anderson, D.R. 2002. Model selection and multimodel inference: A practical information-theoretic approach, Springer, New York, NY, USA, 2nd edition. 488p.
42.Saud, P., Lynch, T., and Guldin, J. 2016. Using quadratic mean diameter and relative spacing index to enhance height–diameter, and crown ratio models fitted to longitudinal data. Forestry International J. of Forest Research. 89: 215-229.
43.Aertsen, W., Kint, V., Orshoven, J.V., Ozkan, K., and Muys, B. 2010. Comparison and ranking of different modeling techniques for prediction of site index in Mediterranean mountain forests. Ecological modeling. 221: 8. 1119-1130.
44.Vanclay, J.K., and Skovsgaard, J.P. 1997. Evaluating forest growth models. Ecological Modelling. 98: 1. 1-12.
45.Grothendieck, G. 2022. nls2: Non- linear regression with brute force. (Version 0.3-3) https://github.com/ ggrothendieck/nls2.
46.R Development Core Team. 2013. R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org.
47.Alemi, A., Oladi, J., Fallah, A., and Maghsoudi, Y. 2018. Evaluating of height-diameter nonlinear models for Alnus specie in Hyrcanes forest (Case study: Golestan Rezaeian forest). J. of Natural Ecosistems of Iran. 9: 2. 1-12. (In Persian)
48.Meng, S.X., Huang, S., Lieffers, V.J., Nunifu, T., and Yang, Y. 2008. Wind speed and crown class influence the height-diameter relationship of lodgepole pine: Nonlinear mixed effects modeling. Forest Ecology and Management. 256: 4. 570-577.
49.Mehtatalo, L., de-Miguel, S., and Gregoire, T. 2015. Modeling height-diameter curves for Prediction. Canadian J. of Forest Research. 45: 7. 826-837.
50.Ahmadi, K., Alavi, S.J., and Aertsen, W. 2014. Comparison of non-linear height and diameter functions for oriental beech (Fagus orientalis Lipsky.) in a mixed and uneven-aged Caspian forest (Case study: Tarbiat Modares University forest research station). Iranian J. of Forest. 6: 1. 11-22.
51.Temesgen, H., LeMay, V., and Mitchell, S.J. 2005. Tree crown ratio models for multi-species and multi-layered stands of southeastern British Columbia. The Forestry Chronicle. 81: 1. 133-141.
52.Esteban, G.G., Ulises, D.A., Fernando, C.D., and Felipe, C.C. 2014. A comparison of model forms for the development of height–diameter relationships in even-aged stands. J. of forestry research. 60: 3. 560-568. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 217 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 214 |