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更新時間：2025.05.11
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運用近紅外光譜對落葉松(Larix gemelinii Rupr)樣品密度進行了研究,分別運用偏最小二乘法及主成分回歸建立預測模型,并用建立的模型分別對每一個樣品進行了預測。基于偏最小二乘法的校正模型及驗證模型相關系數分別為0.964和0.918,校正標準誤差及預測標準誤差分別為0.016和0.021,模型預測值與實測值決定系數為0.93;主成分回歸模型中,校正模型及驗證模型相關系數分別為0.954和0.911,校正標準誤差及預測標準誤差分別為0.017和0.023,模型預測值與實測值決定系數為0.91。研究表明:基于主成分回歸法與偏最小二乘法的近紅外光譜分析建模,都可以實現對落葉松木材密度的有效預測,但相比較而言,偏最小二乘法略優于主成分回歸法,所建立的模型對落葉松木材密度預測更加準確可靠。
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以30年和54年生長白落葉松人工林為樣本,對木材材質性狀的株內變異進行了分析。試驗結果表明:(1)由樹干基部至樹梢,基本密度逐漸減少。管胞長度先逐漸增加。達最大值后逐漸縮短;(2)由髓心至形成層。基本密度,管胞長度迅速增大,至第20輪后增幅變小;(3)用胸高處任一半方向的基本和管胞長度可以估算樹干平均值;(4)胸高木芯法為合理的,實用的取樣方法。
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