一种预测桐花树地上部分生物量的方法.pdf

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1、(10)授权公告号 CN 102217499 B (45)授权公告日 2013.05.08 CN 102217499 B *CN102217499B* (21)申请号 201110144371.3 (22)申请日 2011.05.31 A01G 7/00(2006.01) (73)专利权人江苏大学地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路 301 号 (72)发明人付为国吴沿友黄文岳 (74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人楼高潮 (54) 发明名称一种预测桐花树地上部分生物量的方法 (57) 摘要本发明公开一种预测桐花树地上部分生物量的方法。

2、，属沿海红树林生态系统保护和修复的技术领域。按照下述步骤进行：选择大小不同的具有统计学意义的一定数量 n 的桐花树个体，分别测得其冠幅、树高后，采用收割法实测地上部分生物，按照 Y=aXb形式的幂指数方程进行回归，从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程；实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高 H(m) 和冠幅 CD(m)，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的 AGB 值即为待预测的桐花树地上部分生物量 (kg, 鲜重 )。本发明采用具有明显特征的株高和冠幅指标，因而精确度高。提供的预测方法简便，易于操作，尤其在。

3、泥泞的红树林沼泽湿地。 (51)Int.Cl. 审查员冯勋伟权利要求书 1 页说明书 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利权利要求书1页说明书3页 (10)授权公告号 CN 102217499 B CN 102217499 B *CN102217499B* 1/1 页 2 1. 一种预测桐花树地上部分生物量的方法，其特征在于按照下述步骤进行：（1）选择大小不同的具有统计学意义的一定数量 n 的桐花树个体，分别测得其冠幅 CD，单位为 m、树高 H，单位为 m 后，采用收割法实测地上部分生物量 AGB，鲜重单位为 kg，按照 Y=aXb。

4、形式的幂指数方程进行回归，求出回归系数 a、 b，其中自变量 X 为 CD2*H，因变量 Y 为 AGB ；从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程： AGB=a (CD2*H)b；（2）实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高 H，单位为 m 和冠幅 CD，单位为 m，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的 AGB 值即为待预测的桐花树地上部分生物量，鲜重单位为 kg ；其中所述的具有统计学意义的一定数量 n，其取值为 n 16 ；其中求出回归系数 a、 b ，其值为 a=3.1253， b=0.9063，将系数代入后得方程：。

5、AGB=3.1253(CD2*H)0.9063 。权利要求书 CN 102217499 B 1/3 页 3 一种预测桐花树地上部分生物量的方法技术领域 0001 本发明公布一种预测红树植物桐花树地上部分生物量的方法，属沿海红树林生态系统保护和修复的技术领域。 0002 背景技术： 0003 作为生态系统最活跃、最关键因子的植物，其生物量的大小直接影响着该生态系统的结构和功能，同时也是生态系统健康状况的重要评价指标之一，因此，植物生物量的获得对于生态系统的研究意义重大。通常情况下，植物生物量的获得常采用直接的样方收割法，然而，对于海岸带本就脆弱而又珍稀的红。

6、树林生态系统，直接的样方收割法不仅破坏性大，而且因泥泞也难以收割。因此，人们常利用一些简单易测的生长指标，通过类似的回归方程分析，预测不同红树植物的地上部分生物量 (Aboveground Biomass， AGB)。其中，红树植物的胸径（Diameter at Breast Height， DBH）、树高（Tree Height， H）、基径（Basal Diameter， D）是最为常用的生长指标。应用的回归方程主要有 logAGB=m+nlog(DBH2*H)， logAGB=m+nlogH， logAGB=m+nlogDBH， logAGB =m+nl。

7、og(D2*H) 等几种对数方程形式。也有将以上几种形式相应转换为 AGB=a(DBH2*H)b， AGB=aHb， AGB=aDBHb， AGB=a(D2*H)b等幂指数方程形成。其中 a, b, m, n 等回归系数均为常数。也曾有个别研究增加了冠幅（Canopy Diameter， CD）指标与树高、基茎两指标一起，采用以下方程预测红树植物的地上生物量： AGB=a+bH/ H+cCD+dD2，其中 a, b, c, d 等回归系数均为常数。以上回归方程目前被广泛应用于白骨壤、秋茄、海桑、海漆、角木果等具有明显主茎的乔灌木红树植物地上部分生物量的预测，精确度。

8、较高。也有学者将以上回归方程应用于没有明显主茎、多为呈丛生状的桐花树地上部分生物量的预测上，尽管结果显示也有较高的精确度，但在实际的预测中，桐花树的胸径、基茎等生长指标均难以准确、甚至无法确定，因而预测的精确度将会大大降低。为了解决这一问题，国外有研究利用以上预测方式，将具有多茎（丛生）的桐花树逐个茎分别预测后相加，求得整株地上部分生物量，这虽增加了预测的精确度，但却大大地增加了预测的复杂程度。 0004 发明内容： 0005 本发明目的是通过选择与地上部分生物量高度相关、且方便易测的某些生长指标，构建地上部分生物量与这些指标间回归方程，从而实现对。

9、桐花树、及与其形态类似（多茎丛生）的多种红树植物地上部分生物量简便精确地预测。 0006 为实现以上目标，本发明主要采用以下技术方案，一种预测桐花树地上部分生物量的方法，按照下述步骤进行： 0007 （1）选择大小不同的具有统计学意义的一定数量 n 的桐花树个体，分别测得其冠幅、树高 H（m）后，采用收割法实测地上部分生物量 AGB（kg，鲜重），按照 Y=aXb形式的幂指数方程进行回归，求出回归系数 a、 b，其中自变量 X 为 CD2*H，因变量 Y 为 AGB ；从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程： AGB=。

10、a (CD2*H)b ； 0008 （2）实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高 H(m) 和冠幅 CD(m)，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的AGB值即为待预测的桐花树地上部分生物量(kg,鲜重)。说明书 CN 102217499 B 2/3 页 4 0009 本发明中所述的具有统计学意义的一定数量 n，其取值为 n 16 ； 0010 本发明中求出回归系数 a、 b ，其值为 a=3.1253， b=0.9063，将系数代入后得方程： 0011 AGB=3.1253(CD2*H)0.9063 。 0012 本发明的优点：桐花树在株型上属于无明显主茎、呈丛。

11、生状的灌木和小乔木，其胸径和基径均不明显，但目前预测均采用以上两指标，因而误差较大。本发明采用具有明显特征的株高和冠幅指标，因而精确度高。本发明所提供的回归方程，不仅可直接预测桐花树地上部分生物量，而且其原理和方法，可用于精确预测与桐树花具有相似株型的其他植物的地上部分生物量。本发明提供的预测方法简便，易于操作，尤其在泥泞的红树林沼泽湿地。 0013 具体实施方式： 0014 实施例 1 ：实施地点位于福建省泉州湾洛阳江河口湿地，该湿地目前已被列为福建省红树林自然保护区，红树植物以桐花树、秋茄和白骨壤为主。十月下旬，于湿地中选取大小不同、株型结。

12、构正常的 16 株健康桐花树个体，测量各自的冠幅（m）、树高（m）后，利用收割法实测其地上部分生物量（kg，鲜重），按照幂指数方程 AGB=a (CD2*H)b进行回归，求得 a、 b 值分别为 3.1253 和 0.9063。从而得到可预测桐花树地上部分生物量的回归方程（表 1）。 0015 表 1 ：基于冠幅和树高的地上部分生物量预测回归分析 0016 0017 无论从判定系数 R2，还是从实测值和预测值的相对误差率上看，该回归方程对桐花树地上部分生物量均有极好的预测效果。 0018 验证实施例：为了进一步验证该方程的预测效果，于 11 月份再次。

13、从湿地中选取大小不同、株型结构正常的 15 株健康桐花树个体，与之前一样，分别测得各自的冠幅、树高和地上部分生物量。然后将各株的冠幅和树高代入幂指数回归方程AGB=3.1253 (CD2*H) 0.9063 中，求出该株桐花树地上部分生物量的预测值，再与其实测值进行比较，从而验证和评价该幂指数回归方程的预测效果（表 2）。 0019 表 2 地上部分生物量预测回归方程的验证 0020 说明书 CN 102217499 B 3/3 页 5 0021 表 2 的验证效果显示，在 15 组验证数据中，其中 10 组的预测值和实测值相对误差低于 10%，占总数的 66.67% ；另 4 组预测值和实测值相对误差在 10-20% 之间，占总数的 26.67% ；仅有 1 组的预测值和实测值相对误差稍高于 20%，占总数的 6.67%。因此，利用冠幅和树高两指标预测桐花树地上部分生物量的幂指数回归方程幂指数回归方程 AGB=3.1253 (CD2*H) 0.9063具有极为精确的预测效果。说明书 CN 102217499 B 。

摘要
申请专利号：	CN201110144371.3	申请日：	20110531
公开号：	CN102217499B	公开日：	20130508
当前法律状态：		有效性：	失效
法律详情：
IPC分类号：	A01G7/00	主分类号：	A01G7/00
申请人：	江苏大学
发明人：	付为国,吴沿友,黄文岳
地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
优先权：	CN201110144371A
专利代理机构：	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人：	楼高潮
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内容摘要

本发明公开一种预测桐花树地上部分生物量的方法，属沿海红树林生态系统保护和修复的技术领域。按照下述步骤进行：选择大小不同的具有统计学意义的一定数量n的桐花树个体，分别测得其冠幅、树高后，采用收割法实测地上部分生物，按照Y=aXb形式的幂指数方程进行回归，从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程；实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高H(m)和冠幅CD(m)，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的AGB值即为待预测的桐花树地上部分生物量(kg,鲜重)。本发明采用具有明显特征的株高和冠幅指标，因而精确度高。提供的预测方法简便，易于操作，尤其在泥泞的红树林沼泽湿地。

权利要求书

1.一种预测桐花树地上部分生物量的方法，其特征在于按照下述步骤进行：（1）选择大小不同的具有统计学意义的一定数量n的桐花树个体，分别测得其冠幅CD，单位为m、树高H，单位为m后，采用收割法实测地上部分生物量AGB，鲜重单位为kg，按照Y=aX形式的幂指数方程进行回归，求出回归系数a、b，其中自变量X为CD*H，因变量Y为AGB；从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程： AGB=a (CD*H)；（2）实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高H，单位为m和冠幅CD，单位为m，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的AGB值即为待预测的桐花树地上部分生物量，鲜重单位为kg；其中所述的具有统计学意义的一定数量n，其取值为n≥16；其中求出回归系数a、b ，其值为a=3.1253，b=0.9063，将系数代入后得方程：AGB=3.1253(CD*H) 。

说明书

技术领域

本发明公布一种预测红树植物桐花树地上部分生物量的方法，属沿海红树林生态系统保护和修复的技术领域。

背景技术：

作为生态系统最活跃、最关键因子的植物，其生物量的大小直接影响着该生态系统的结构和功能，同时也是生态系统健康状况的重要评价指标之一，因此，植物生物量的获得对于生态系统的研究意义重大。通常情况下，植物生物量的获得常采用直接的样方收割法，然而，对于海岸带本就脆弱而又珍稀的红树林生态系统，直接的样方收割法不仅破坏性大，而且因泥泞也难以收割。因此，人们常利用一些简单易测的生长指标，通过类似的回归方程分析，预测不同红树植物的地上部分生物量(Aboveground Biomass，AGB)。其中，红树植物的胸径（Diameter at Breast Height，DBH）、树高（Tree Height，H）、基径（Basal Diameter，D）是最为常用的生长指标。应用的回归方程主要有logAGB=m+nlog(DBH2*H)，logAGB=m+nlogH，logAGB=m+nlogDBH，logAGB =m+nlog(D2*H) 等几种对数方程形式。也有将以上几种形式相应转换为AGB=a(DBH2*H)b，AGB=aHb，AGB=aDBHb， AGB=a(D2*H)b等幂指数方程形成。其中a, b, m, n等回归系数均为常数。也曾有个别研究增加了冠幅（Canopy Diameter，CD）指标与树高、基茎两指标一起，采用以下方程预测红树植物的地上生物量：AGB=a+bH/㏑H+cCD+dD2，其中a, b, c, d等回归系数均为常数。以上回归方程目前被广泛应用于白骨壤、秋茄、海桑、海漆、角木果等具有明显主茎的乔灌木红树植物地上部分生物量的预测，精确度较高。也有学者将以上回归方程应用于没有明显主茎、多为呈丛生状的桐花树地上部分生物量的预测上，尽管结果显示也有较高的精确度，但在实际的预测中，桐花树的胸径、基茎等生长指标均难以准确、甚至无法确定，因而预测的精确度将会大大降低。为了解决这一问题，国外有研究利用以上预测方式，将具有多茎（丛生）的桐花树逐个茎分别预测后相加，求得整株地上部分生物量，这虽增加了预测的精确度，但却大大地增加了预测的复杂程度。

发明内容：

本发明目的是通过选择与地上部分生物量高度相关、且方便易测的某些生长指标，构建地上部分生物量与这些指标间回归方程，从而实现对桐花树、及与其形态类似（多茎丛生）的多种红树植物地上部分生物量简便精确地预测。

为实现以上目标，本发明主要采用以下技术方案，一种预测桐花树地上部分生物量的方法，按照下述步骤进行：

（1）选择大小不同的具有统计学意义的一定数量n的桐花树个体，分别测得其冠幅、树高H（m）后，采用收割法实测地上部分生物量AGB（kg，鲜重），按照Y=aXb形式的幂指数方程进行回归，求出回归系数a、b，其中自变量X为CD2*H，因变量Y为AGB；从而得到基于冠幅和树高，可预测桐花树地上部分生物量的幂指数方程： AGB=a (CD2*H)b；

（2）实地测量待预测生物量的桐花树植株的株高H(m)和冠幅CD(m)，分别将其值代入以上幂指数方程后，计算出的AGB值即为待预测的桐花树地上部分生物量(kg,鲜重)。

本发明中所述的具有统计学意义的一定数量n，其取值为n≥16；

本发明中求出回归系数a、b ，其值为a=3.1253，b=0.9063，将系数代入后得方程：

AGB=3.1253(CD2*H)0.9063 。

本发明的优点：桐花树在株型上属于无明显主茎、呈丛生状的灌木和小乔木，其胸径和基径均不明显，但目前预测均采用以上两指标，因而误差较大。本发明采用具有明显特征的株高和冠幅指标，因而精确度高。本发明所提供的回归方程，不仅可直接预测桐花树地上部分生物量，而且其原理和方法，可用于精确预测与桐树花具有相似株型的其他植物的地上部分生物量。本发明提供的预测方法简便，易于操作，尤其在泥泞的红树林沼泽湿地。

具体实施方式：

实施例1：实施地点位于福建省泉州湾洛阳江河口湿地，该湿地目前已被列为福建省红树林自然保护区，红树植物以桐花树、秋茄和白骨壤为主。十月下旬，于湿地中选取大小不同、株型结构正常的16株健康桐花树个体，测量各自的冠幅（m）、树高（m）后，利用收割法实测其地上部分生物量（kg，鲜重），按照幂指数方程AGB=a (CD2*H)b进行回归，求得a、b值分别为3.1253和0.9063。从而得到可预测桐花树地上部分生物量的回归方程（表1）。

表1：基于冠幅和树高的地上部分生物量预测回归分析

无论从判定系数R2，还是从实测值和预测值的相对误差率上看，该回归方程对桐花树地上部分生物量均有极好的预测效果。

验证实施例：为了进一步验证该方程的预测效果，于11月份再次从湿地中选取大小不同、株型结构正常的15株健康桐花树个体，与之前一样，分别测得各自的冠幅、树高和地上部分生物量。然后将各株的冠幅和树高代入幂指数回归方程AGB=3.1253 (CD2*H) 0.9063中，求出该株桐花树地上部分生物量的预测值，再与其实测值进行比较，从而验证和评价该幂指数回归方程的预测效果（表2）。

表2 地上部分生物量预测回归方程的验证

表2的验证效果显示，在15组验证数据中，其中10组的预测值和实测值相对误差低于10%，占总数的66.67%；另4组预测值和实测值相对误差在10-20%之间，占总数的26.67%；仅有1组的预测值和实测值相对误差稍高于20%，占总数的6.67%。因此，利用冠幅和树高两指标预测桐花树地上部分生物量的幂指数回归方程幂指数回归方程AGB=3.1253 (CD2*H) 0.9063具有极为精确的预测效果。