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题名基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建
被引量：10
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作者
燕云飞
王君杰
姜立春
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机构
东北林业大学林学院
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期28-36,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(31570624)
黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GA19C006)
中央高校基本科研业务费专项(2572019CP15)。
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文摘
【目的】基于帽儿山红松人工林63块样地2972株红松数据,利用非线性混合模型构建红松枝下高模型,为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。【方法】本文首先使用8个常用的枝下高模型,选出最优基础模型;其次,研究林分变量或单木变量对枝下高的影响,建立含林分变量的枝下高模型;最终在基础模型和含林分变量模型的基础上,考虑样地效应对红松枝下高的影响,构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式(随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树)和8种样本大小(1~8株树)对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。【结果】Logistic模型拟合精度好,符合生物学意义,且模型形式简单,选为最优基础模型。除树高、胸径以外,大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性,加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时,建议抽取胸径最小的4个样本;当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。【结论】枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型,建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。
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关键词
红松
非线性混合模型
枝下高
人工林
混合模型校正
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Keywords
Korean pine
nonlinear mixed model
height to crown base
plantation
mixed model calibration
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分类号
S758.5
[农业科学—森林经理学]
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