为准确计量与监测木荷生物量以及准确评估其碳汇能力、生态效益等生态功能,基于160株木荷样木实测数据,以胸径(D)、树高(H)、冠幅(Cw)和冠长(Cl)作为模型的自变量,运用非线性最小二乘法,采用15种模型结构建立木荷各组分生物量模型,并以1...为准确计量与监测木荷生物量以及准确评估其碳汇能力、生态效益等生态功能,基于160株木荷样木实测数据,以胸径(D)、树高(H)、冠幅(Cw)和冠长(Cl)作为模型的自变量,运用非线性最小二乘法,采用15种模型结构建立木荷各组分生物量模型,并以1/f(x)^2与1/f(x)^1.6分别作为权函数对模型进行异方差的消除,对比分析各模型拟合结果并选取各组分最优生物量模型。结果表明,木荷各部分的生物量模型采用同一模型结构所拟合的效果大致相同;各自变量对生物量模型的拟合效果与贡献程度从大到小顺序为D>H>Cl>Cw(其中自变量H与Cl的作用效果相近);随着函数模型的多元化,从一元到二元模型的提升效果明显,而后二元到多元模型提升效果不大,建议实际应用中采用二元模型W=a D b1 H b2即可;采用1/f(x)^1.6作为权函数消除异方差后模型整体的拟合效果与估计精度,优于未消除异方差与以1/f(x)^2作为权函数消除异方差的模型,证明以1/f(x)n作为通用权函数将更适用,但其具体n值需进一步研究。展开更多
文摘为准确计量与监测木荷生物量以及准确评估其碳汇能力、生态效益等生态功能,基于160株木荷样木实测数据,以胸径(D)、树高(H)、冠幅(Cw)和冠长(Cl)作为模型的自变量,运用非线性最小二乘法,采用15种模型结构建立木荷各组分生物量模型,并以1/f(x)^2与1/f(x)^1.6分别作为权函数对模型进行异方差的消除,对比分析各模型拟合结果并选取各组分最优生物量模型。结果表明,木荷各部分的生物量模型采用同一模型结构所拟合的效果大致相同;各自变量对生物量模型的拟合效果与贡献程度从大到小顺序为D>H>Cl>Cw(其中自变量H与Cl的作用效果相近);随着函数模型的多元化,从一元到二元模型的提升效果明显,而后二元到多元模型提升效果不大,建议实际应用中采用二元模型W=a D b1 H b2即可;采用1/f(x)^1.6作为权函数消除异方差后模型整体的拟合效果与估计精度,优于未消除异方差与以1/f(x)^2作为权函数消除异方差的模型,证明以1/f(x)n作为通用权函数将更适用,但其具体n值需进一步研究。
