一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法

一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法
一、技术领域
1.本发明涉及一种树木年龄预测方法，尤其是一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法。
二、技术背景
2.树木年龄的预测是林业科学中的一项重要研究内容，而现有的预测方法主要包括年轮分析法、同位素法、数学模型法。年轮分析法是目前常用的树木年龄预测方法之一，其基本原理是通过树木横截面的年轮形态和数量来推算树木年龄，具有较高的精度，但需要伐倒树木，具有破坏性。同位素法是利用树木体内稳定同位素的变化来推算树木年龄，对树木有一定的损害，且需要专业仪器和技术支持。数学模型法是通过测量树木的形态参数(如胸径)来推算树木年龄，其基本原理是通过统计学方法建立树木年龄和形态参数之间的数学模型，无需破坏性测量，且具有简单易行等优点，因此逐渐成为研究和应用的热点。但是，数学模型法的预测精度受到一定的限制。一种可能的原因是样本量不足导致预测精度偏低。为了解决这个问题，可以通过加大样本量来提高精度。另一种可能的原因是模型形式过于简单，不能很好地反映树木生长规律。为了解决这个问题，需要从生态学角度出发，发展符合树木生长规律的新模型形式。
三、

技术实现要素：

3.本发明提供了一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法。相对胸径指标是是一种归一化的指标，通过考虑树木胸径随时间推移的相对位置处理得出，使得不同胸径的树木之间可以进行比较。基于相对胸径指标，本发明提出了一种新的树木年龄预测模型形式。具体来说，首先建立树木年龄与相对胸径之间的数学模型1，以及建立相对胸径和胸径之间的数学模型2。然后，将这两个模型组合起来，通过最小二乘法或最大似然法等参数估计方法对两个模型的参数进行联合估计，通过交叉验证筛选出最优的树木年龄预测模型。
4.主要

技术实现要素：

5.1、建立相对胸径指标；
6.2、建立基于相对胸径指标的树木年龄预测方法；
7.本项发明与现有方法相比具有以下优点：
8.(1)相对胸径指标的引入能够将树木胸径进行归一化处理，将其限定在(0,1)区间内，使得不同胸径的树木之间可以进行比较，同时也避免了胸径数据的数量级差异导致的预测误差。
9.(2)与传统的数学模型法相比，在树木年龄预测模型中引入相对胸径指标，通过复合函数构建以及参数联合估计，能够提高模型的准确性和可靠性。
四、具体实施方式
10.1.选择树种并进行采样：根据研究目的和数据可用性等因素选择某一树种，并在
该树种中进行采样。假设采样数量为n，每个样本需要测量其年龄(t)和胸径(d)时间序列。计算第1棵树的相对胸径(rd)序列：选择最长的序列为第1棵树，计算第1棵树的相对胸径序列。相对胸径的计算公式为：rdi＝di/d
max
，其中di表示第i年的胸径，d
max
表示最大年限的胸径。计算得到第1棵树的相对胸径序列序列值在(0,1)之间。计算剩下n-1棵树的相对胸径序列：对于剩下的n-1棵树，根据其胸径与第1棵树的相对胸径进行匹配，以此为基础计算它们的相对胸径序列。具体地，第i棵树的胸径序列为年龄最大为匹配与其最接近的年龄的第1棵树的相对胸径值满足条件，得到第i棵树在达到第1棵树最大年龄时的胸径值再计算出第i棵树的相对胸径序列通过以上这些步骤，我们可以计算出每棵树的相对胸径序列，为后续树木年龄预测模型的构建提供基础数据(表1)。
11.表1建模数据
[0012][0013]
2.从定义上看，相对胸径表示的是树木随时间推移的胸径相对位置。因此，随着树木年龄的增加，相对胸径也会逐渐增加，这两者之间存在着递增关系。为了建立树木年龄和相对胸径之间的数学模型1，可以采用不同的基函数进行建模。这里选择线性函数、指数函数、幂函数、对数函数、二次多项式和三次多项式这6种基函数。这些基函数具有不同的形状和灵活性，可以适应不同的数据分布和变化趋势。同样地，由于相对胸径和胸径之间也存在递增关系，因此选择相同的6种基函数来建立相对胸径和胸径之间的数学模型2。
[0014]
3.基于数学模型1和数学模型2，采用不同的复合函数组合方式，可以将数据的非线性关系拟合成更加复杂的形式，得到新的树木年龄预测模型。具体来说，以模型1预测出的相对胸径作为模型2的输入，并以此建立模型1和模型2的复合函数，共有36种不同的复合函数组合形式。针对每一种组合方式，可以使用最小二乘法或最大似然法等参数估计方法对模型1和模型2中的参数进行联合估计，并优化模型1和模型2中的参数。联合估计方法可以充分考虑两个模型之间的相关性和相互影响，提高模型预测的准确性和鲁棒性。为了进
一步提高模型的可靠性，在参数估计之后，使用交叉验证等方法对每一种组合的表现进行评估，并从中选择表现最优的组合作为新的树木年龄预测模型。这样的模型选择方式可以充分考虑模型的泛化能力，使得模型在面对未知数据时也能有良好的预测表现。


技术特征：
1.一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法，其特征是：构建了一种相对胸径指标，建立了基于相对胸径指标的树木年龄预测方法，将树木胸径进行归一化处理，将其限定在(0,1)区间内，并建立树木年龄和相对胸径之间的数学模型1，以及相对胸径和胸径之间的数学模型2，使用最小二乘法或最大似然法等参数估计方法对数学模型1和数学模型2中的参数进行联合估计，使用交叉验证评估出最优的组合作为树木年龄预测模型，具体步骤如下：1)选择树种并进行采样：根据研究目的和数据可用性等因素选择某一树种，并在该树种中进行采样；假设采样数量为n，每个样本需要测量其年龄(t)和胸径(d)时间序列；计算第1棵树的相对胸径(rd)序列：选择最长的序列为第1棵树，计算第1棵树的相对胸径序列；相对胸径的计算公式为：rd
i
＝d
i
/d
max
，其中d
i
表示第i年的胸径，d
max
表示最大年限的胸径；计算得到第1棵树的相对胸径序列序列值在(0,1)之间；计算剩下n-1棵树的相对胸径序列：对于剩下的n-1棵树，根据其胸径与第1棵树的相对胸径进行匹配，以此为基础计算它们的相对胸径序列；具体地，第i棵树的胸径序列为年龄最大为匹配与其最接近的年龄的第1棵树的相对胸径值满足条件，得到第i棵树在达到第1棵树最大年龄时的胸径值再计算出第i棵树的相对胸径序列通过以上这些步骤，我们可以计算出每棵树的相对胸径序列，为后续树木年龄预测模型的构建提供基础数据(表1)；表1建模数据2)从定义上看，相对胸径表示的是树木随时间推移的胸径相对位置；因此，随着树木年龄的增加，相对胸径也会逐渐增加，这两者之间存在着递增关系；为了建立树木年龄和相对胸径之间的数学模型1，可以采用不同的基函数进行建模；这里选择线性函数、指数函数、幂函数、对数函数、二次多项式和三次多项式这6种基函数；这些基函数具有不同的形状和灵活性，可以适应不同的数据分布和变化趋势；同样地，由于相对胸径和胸径之间也存在递增
关系，因此选择相同的6种基函数来建立相对胸径和胸径之间的数学模型2；3)基于数学模型1和数学模型2，采用不同的复合函数组合方式，可以将数据的非线性关系拟合成更加复杂的形式，得到新的树木年龄预测模型；具体来说，以模型1预测出的相对胸径作为模型2的输入，并以此建立模型1和模型2的复合函数，共有36种不同的复合函数组合形式；针对每一种组合方式，可以使用最小二乘法或最大似然法等参数估计方法对模型1和模型2中的参数进行联合估计，并优化模型1和模型2中的参数；联合估计方法可以充分考虑两个模型之间的相关性和相互影响，提高模型预测的准确性和鲁棒性；为了进一步提高模型的可靠性，在参数估计之后，使用交叉验证等方法对每一种组合的表现进行评估，并从中选择表现最优的组合作为新的树木年龄预测模型；这样的模型选择方式可以充分考虑模型的泛化能力，使得模型在面对未知数据时也能有良好的预测表现。

技术总结
本发明提供了一种基于相对胸径指标的树木年龄预测方法，其特征是，构建了一种相对胸径指标，并建立了基于该指标的树木年龄预测方法，应用相对胸径指标，将树木胸径进行归一化处理，将其限定在(0,1)区间内，并建立树木年龄和相对胸径之间的数学模型1，以及相对胸径和胸径之间的数学模型2，使用最小二乘法或最大似然法等参数估计方法对数学模型1和数学模型2中的参数进行联合估计，使用交叉验证评估出最优的组合作为树木年龄预测模型。最优的组合作为树木年龄预测模型。


技术研发人员：冯仲科 王珊 付贺宁
受保护的技术使用者：北京林业大学
技术研发日：2023.04.25
技术公布日：2023/7/12