昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究

摘要: 采用Richards、Schumacher和Korf模型作为林分断面积生长备选模型，运用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行模型参数求解，根据 R 2和RMSE选择模型拟合结果、算法迭代次数和残差分布，比较各优化算法的效率和参数稳定性。结果表明：华山松、云南松、油杉和柏木地位级表落点检验值分别为97.9%、98.3%、98.1%和98.9%，精度符合要求，能够用于林区林业生产经营活动；优化算法求解模型参数的效率由高到低的顺序为LM > DE > PSO > GA > SA，PSO求解参数的拟合优度较差；针叶树种断面积生长模型更适宜采用Richards模型，Schumacher模型参数拟合结果更稳定。运用优化算法进行林分断面积生长模型参数估计并分析其优劣，对提高模型精度具有重要作用，研究结果为优化算法在生长模型参数估计中的运用提供了依据