柞樹林分分布結(jié)構(gòu)研究(編輯修改稿)
2025-02-02 03:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 圖 2 樹高 分布 與分布擬合曲線 Tree height distribution and distribution fitting curve 將 標(biāo)準(zhǔn)地的樹高 數(shù)據(jù)進(jìn)行合并， 柞樹林分平均樹高 為 ，在 ～ 之間變動(dòng)，分布范圍較大，最小值 為 5，最大值 為 11，統(tǒng)計(jì) 柞樹的樹高 分布株數(shù)如圖 2 所示。由圖 2 可以看出， 分布依然呈單峰山狀分布， 峰值偏右。 其 分布 結(jié)構(gòu) 中， 處于 的林木株數(shù)最大，隨著樹高 的增大，株數(shù)開始逐漸遞減， 在 處稍有凸起 。其中， ～ 之間 的林木株數(shù)所占比重最多，累計(jì)百分比已達(dá)到 %。 表 3 樹高 分布 曲線數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量 Distribution of tree height curve data statistics 密度函數(shù) Density function 偏度 Skewness 峭度 Kurtosis 卡 方 X2 Chi square X2 自由度 Degrees of freedom pX2 的概率 The probability of pX2 正態(tài)分布 Normal distribution 10 韋布分布 Weibull distribution 10 Logistic 分布 Logistic distribution 10 對數(shù)正 態(tài)分布 Log normal distribution 10 伽瑪分布 Gamma distribution 9 柞樹林 的 5 種分布的卡方檢驗(yàn)可以看出（表 3），韋布分布 、 Logistic 分布 、 對數(shù)正態(tài)分布、伽瑪分布 的假設(shè)檢驗(yàn)的 p 值依次為 、 、 、 均小于 ，假設(shè)不成立，因此 柞樹林的樹高 分布不 符合 韋布分布、 Logistic 分布 、 對數(shù) 正態(tài)分布、伽瑪分布 。表 3 中， 正態(tài)分布 （ ） 檢測偏度均為負(fù) 值，即直徑分布為左 偏； 正態(tài)分布 （ ）的檢測削度為負(fù)值，即樹高分布曲線較為離散 。經(jīng)過卡方檢驗(yàn)，正態(tài)分布 大于 的卡方臨界值，其假設(shè)檢驗(yàn)的 p 為 ， 大于 ，假設(shè)檢驗(yàn)成立， 柞樹 林 的樹高 分布 符合 正態(tài)分布 （圖 2） 。 枝下高 結(jié)構(gòu)與分布擬合 利用 的“統(tǒng)計(jì)分布假設(shè)檢驗(yàn)”功能，對標(biāo)準(zhǔn)地 柞樹 枝下高 的株數(shù)數(shù)據(jù) 以 高間距 進(jìn)行直徑分布擬合 。其 柞樹 枝下高 株數(shù)的擬合結(jié)果的頻率分布檢驗(yàn)見圖 3，枝下高 的分布函數(shù)擬合分布參數(shù)值及 ?2 檢驗(yàn)見表 4。 05101520253035401 2 3 4 5 6 7枝下高 / mUnder branch height理論頻數(shù)/nTheoretical frequency 實(shí)際頻數(shù) 正態(tài)分布 韋布分布 對數(shù)正態(tài)分布 伽瑪分布 Logistic分布 圖 3 枝下高 分布 與分布擬合曲線 Under branch height distribution and distribution fitting curve 將 柞樹 林 4 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地的枝下高 數(shù)據(jù)進(jìn)行合并， 林分平均枝下高 為 ，在 ～ 之間變動(dòng)，分布范圍較大，最小值 為 1，最大值 為 7，統(tǒng)計(jì) 柞樹林的枝下高 分布株數(shù)如圖 3 所示。由圖 3 可以看出， 柞樹 林 枝下高結(jié)構(gòu)分布 呈單峰山狀分布 ； 處于 4m 處的林木株數(shù)最大，隨著高度 的增大，株數(shù)開始逐漸遞減 ，到達(dá) 之后，遞減速度開始變緩并趨于平穩(wěn)。其中， 3～ 5m 的林木株數(shù)所占比重最多，累計(jì)百分比已達(dá)到 %，中間部分的林木分布占多數(shù) 。 表 4 枝下高 分布 曲線數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
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