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题名马尾松树高-胸径非线性混合效应模型构建
被引量：16
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作者
陈浩
罗扬
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机构
贵州大学林学院
贵州省林业科技推广总站
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出处
《森林与环境学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期439-448,共10页
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基金
贵州油茶团队服务企业行动计划项目(黔科合服企[2018]4003)。
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文摘
以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15 275株马尾松数据,随机选取80%样地数据用于模型建立,20%样地数据用于模型检验。对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、胸高断面积以不同个数及组合形式加入基础模型,筛选最优广义模型。同时考虑样地水平的随机效应,对应构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,评价固定效应模型(两个)与非线性混合效应模型(两个)的拟合能力和预测精度,获得最佳树高预测模型。结果表明:最优基础模型为Chapman-Richards模型,其决定系数(R^(2)=0.636)最大,均方根误差(RMSE=2.472 m)、平均绝对误差(MAE=1.917 m)、平均相对误差绝对值(RMA=14.597%)最小;广义模型精度均优于基础模型,以含林分密度、优势木平均高、胸高断面积的广义模型预测精度最高(R^(2)=0.797、RMSE=1.845 m、MAE=1.383 m、RMA=10.913%);非线性混合效应模型预测能力优于固定效应模型,表明非线性混合效应模型能更好地描述树高-胸径关系,其中基础混合效应模型(R^(2)=0.864、RMSE=1.512 m、MAE=1.107 m、RMA=8.627%)和广义混合效应模型(R^(2)=0.863、RMSE=1.516 m、MAE=1.113 m、RMA=8.657%)拟合效果没有明显差异。与传统回归方法建立的基础模型和广义模型相比,基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测效果更具有优越性,用基础非线性混合效应模型预测马尾松人工林树高值,具有较高精度。
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关键词
马尾松
树高-胸径模型
随机效应
非线性混合效应模型
贵州省东北部
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Keywords
Pinus massoniana
height-diameter model
random effect
nonlinear mixed effect model
northeastern Guizhou Province
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分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
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