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更新时间：2026.06.07
运用近红外光谱对落叶松(Larix gemelinii Rupr)样品密度进行了研究,分别运用偏最小二乘法及主成分回归建立预测模型,并用建立的模型分别对每一个样品进行了预测。基于偏最小二乘法的校正模型及验证模型相关系数分别为0.964和0.918,校正标准误差及预测标准误差分别为0.016和0.021,模型预测值与实测值决定系数为0.93;主成分回归模型中,校正模型及验证模型相关系数分别为0.954和0.911,校正标准误差及预测标准误差分别为0.017和0.023,模型预测值与实测值决定系数为0.91。研究表明:基于主成分回归法与偏最小二乘法的近红外光谱分析建模,都可以实现对落叶松木材密度的有效预测,但相比较而言,偏最小二乘法略优于主成分回归法,所建立的模型对落叶松木材密度预测更加准确可靠。
以30年和54年生长白落叶松人工林为样本,对木材材质性状的株内变异进行了分析。试验结果表明:(1)由树干基部至树梢,基本密度逐渐减少。管胞长度先逐渐增加。达最大值后逐渐缩短;(2)由髓心至形成层。基本密度,管胞长度迅速增大,至第20轮后增幅变小;(3)用胸高处任一半方向的基本和管胞长度可以估算树干平均值;(4)胸高木芯法为合理的,实用的取样方法。
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