ICS 65.020.01 LY B 65 中华人民共和国林业行业标准 LY/T2258-2014 1 立木生物量建模方法技术规程 Technical regulation on methodology for tree biomass modeling 2014-12-01实施 2014-08-21发布 国家林业局 发布 LY/T2258—2014 目 次 前言 1 范围 2 规范性引用文件 术语和定义 前期工作 4 建模总体要求 地上生物量模型 6 分项生物量模型 8 地下生物量模型 质量控制 9 10 提交成果 LY/T22582014 前言 本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草。 本标准由国家林业局森林资源管理司提出。 本标准由全国森林资源标准化技术委员会（SAC/TC370)归口。 本标准起草单位：国家林业局调查规划设计院、中国林业科学研究院资源信息研究所。 本标准主要起草人：曾伟生、李海奎、王军、党永峰、程志楚、张敏、白卫国。 .. .. - I LY/T2258—2014 立木生物量建模方法技术规程 1范围 本标准规定了利用采集的立木生物量建模样本数据，建立符合要求的通用性立木生物量模型的建 模过程、技术方法与质量标准。 2规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 LY/T2259立木生物量建模样本采集技术规程 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 立木生物量treebiomass 指某一时刻存在于活立木中的有机物质总量（干重），分地上生物量和地下生物量。其中，地上生物 根（2mm<直径<10mm），直径2mm以下须根不计人根系生物量而计人土壤有机质含量。 3.2 立木生物量模型treebiomassmodel 指以立木测定因子（胸径、树高等)为自变量，以立木总生物量或各分项生物量为因变量，利用统计 分析原理和方法而建立的回归模型。 3.3 生物量转换因子biomassconversionfactor 指将立木材积转换为地上生物量的换算因子，用BCF表示，单位为g/cm。如果生物量转换因子 随胸径、树高等而变化，则称其为生物量转换因子函数。 3.4 建模异常数据 abnormal data formodeling 指因调查或记录错误，以及样木本身的特异性而明显偏离正常分布范围的数据。可以是立木生物 量等推算数据，也可以是胸径、树高、冠幅、冠长等测定数据。 4前期工作 4.1异常数据检查 4.1.1数据准备 从建模样本数据库中提取以下核心信息：胸径、树高、冠幅、冠长、带皮材积、树干密度、木材生物量、 1 LY/T2258-2014 树皮生物量、树枝生物量、树叶生物量、地上生物量、地下生物量和总生物量，并单独形成文件。样本数 据采集按LY/T2259执行。 4.1.2数据检查 可采用统计方法，按2倍或3倍标准差分别径阶来检查是否存在异常数据。还应通过绘制下述各 类散点图，检查是否存在异常数据： 绘制各项生物量与胸径、树高、冠幅、冠长之间的散点图； 一一绘制地下生物量与地上生物量比值（根茎比)与胸径、树高之间的散点图； 一绘制树冠生物量与树干生物量比值（冠干比）与胸径、树高之间的散点图； —-绘制干皮与干材生物量比值与胸径、树高之间的散点图； 一一绘制树枝与树叶生物量比值与胸径、树高之间的散点图。 4.1.3数据处理 若发现存在异常数据，要查找原始调查或测定记录。若为数据错误，要及时予以改正；数据没有错 误的，要认真分析原因。鉴于生物量建模样本资料弥足珍贵、数量有限，且每株样木的数据都是成套匹 配的，只要数据客观真实，原则上尽量不要剔除。 4.2变量相关分析 4.2.1结合上述异常数据检查，通过绘制散点图，掌握各项生物量及有关比值（因变量）与胸径D、树高 H、冠幅Cw、冠长CI等解释变量（自变量）之间的相关规律，同时应进一步分析与自变量的一些常见组 合变量D"、D"H、H/D、Cw和CwCI之间的相关规律。 4.2.2利用双重筛选逐步回归方法，建立各项生物量与全部自变量及其组合变量之间的线性回归关 系，分析各项生物量主要与哪些自变量相关，是正相关还是负相关，为构建非线性立木生物量模型提供 依据。 5建模总体要求 5.1 基本原则 5.1.1坚持地上生物量与材积的相容性原则； 5.1.2坚持分项生物量与总量的可加性原则； 5.1.3坚持地下与地上生物量的协调性原则。 5.2精度要求 5.2.1全树和地上生物量的平均预估误差应小于10%； 5.2.2地下生物量的平均预估误差应小于15%。 5.3模型结构 非线性立木生物量模型的一般结构形式见式（1)： y- ...(1 ) 式中： y——立木总生物量或分项生物量； a,一自变量(D、H、Cw、CI等）； 2 LY/T2258--2014 β,—模型参数。 5.4模型估计 5.4.1生物量数据都存在异方差，模型的求解应当采取消除异方差的措施，本规程统一采用加权回归 估计方法。 5.4.2加权回归估计的权函数，宜采用通用权函数w=1/f（a)[其中f（z）是回归模型的表达式]；若 效果欠佳，应采用特定权函数w=1/g（z），它根据普通回归估计的残差平方拟合方程e一g（a）"得到。 5.5模型评价 5.5.1综合考虑各种因素，在评价立木生物量模型时，将确定系数（R²）、估计值的标准差（SEE）、总相 对误差（TRE）、平均系统误差（ASE）、平均预估误差（MPE）和平均百分标准误差（MPSE）等6项指标 作为基本评价指标，见式（2)～式（7)： R=(()2 (2) SEE=/(y-)"/(n-p) ...(3) TRE=(:-)/×100 ..(4) ASE=(y:-y)/y:/n×100 .(5) MPE=t。·(SEE/y)/nX100 (6) MPSE=/(y:-y.)/y://n×100 (7) 式中： y：—-实际观测值； 3：模型预估值； ——样本平均值； n——样本单元数； p——参数个数； t。一—置信水平α时的t值。 评价模型是否达到预定精度要求的重要统计指标是平均预估误差（MPE）。当平均预估误差超出 规定的误差限时，要分析原因，必要时应适当增加样本数量，以提高模型的预估精度。 5.5.2利用建模样本的生物量实测值和模型预估值，按式（2)式（7)计算各项统计指标，并分析模型 参数是否稳定（t值大于2或变动系数小于50%），观察残差分布是否随机，以综合评价模型是否达到预 定要求。同时，将建模样本按径阶组分别计算总相对误差和平均系统误差，分析是否存在系统偏差。 5.6模型拓展 5.6.1胸径5cm以上林木和5cm以下幼树宜一起建模。若用同一个模型难以保证各个径阶（尤其是 小径阶）的立木生物量估计精度，可采用哑变量模型方法或分段建模方法改进建模效果。 适合不同总体的通用性模型。 6地上生物量模型 6.1# 独立模型的建立 6.1.1单独建立地上生物量模型，分别一元、二元和多元模型进行拟合，其中一元和二元非线性生物量 3