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                题名基于竞争指数的马尾松冠幅模型构建
            
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                            作者
                                谭茜
                                谭伟
                                田昕
                                梅本清
                                樊隆高
                
            
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                    机构
                    
                            贵州大学林学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《中南林业科技大学学报》
                    
                    
                2025年第9期71-81,105,共12页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点研发计划项目(2023YFD2201705)。
                        
                    
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                    文摘
                        【目的】分析林木竞争与马尾松冠幅的相关关系,构建含竞争指数的马尾松冠幅广义模型、广义可加模型和非线性混合效应模型,对比分析不同模型的拟合效果,选出最优的马尾松冠幅预测模型,为更全面地表达马尾松树冠特征以及科学经营和管理马尾松人工林提供理论依据。【方法】以贵州省开阳县楠木渡镇的2259株马尾松为研究对象,利用八邻域平移法消除边缘效应,采用Voronoi图确定竞争单元。采用Pearson相关性分析法,结合Hegyi竞争指数(CI1)、以大小比数为权重的交角竞争指数(CI2)、综合竞争指数(CI3),分析竞争与马尾松冠幅的相关关系。对冠幅基础模型进行扩展,构建含上述3种竞争指数的广义模型、广义可加模型和非线性混合效应模型,对比模型的拟合精度,分析竞争指数对模型的影响,同时采用十折交叉验证对模型的预测能力进行检验。【结果】1)3种竞争指数均与马尾松冠幅呈极显著的负相关关系(P<0.001);3种竞争指数之间都呈极显著的正相关关系(P<0.001),其中CI1与CI3的相关性更强。2)在基础模型的拟合中,Logistic模型拟合精度最高(R2为0.6105,RMSE为0.7429 m,MAE为0.5851 m,AIC为5075.895),选定其为最优基础模型。3)不管是加入竞争指数之前还是之后,模型的拟合精度从高到低都依次为非线性混合效应模型、广义可加模型、广义模型。4)添加竞争指数能提高3种模型的精度,广义模型和广义可加模型中都是添加CI3时模型效果最佳,非线性混合效应模型中则是添加CI1时模型效果最佳且优于其他模型。【结论】竞争效应对冠幅的生长具有明显的抑制作用。协变量、随机效应以及竞争指数的加入能提高马尾松冠幅模型的预测精度,但不同竞争指数在不同模型中表现能力不同。包含CI1的非线性混合效应模型相较于其余3种模型具有更好的预测能力,是最优的马尾松冠幅预测模型。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            马尾松
                            冠幅模型
                            竞争指数
                            非线性混合效应模型
                            广义可加模型
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Pinus massoniana
                            crown width model
                            competition index
                            nonlinear mixed effect model
                            generalized additive model
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    S791.248
[农业科学]                                
                            
                    
                
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