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1.
【目的】通过建模来研究高山松单木木材碳密度在纵向(从树干基部到树梢)和径向(从木材髓心向外)的变化规律。【方法】对云南省香格里拉市10株高山松样木进行树干解析,测定不同树高位置和部位的高山松木材碳密度,使用单因素方差分析法分析高山松单木木材碳密度变化规律;采用非线性混合效应模型技术,以纵向的树高效应和径向的部位效应作为随机效应,构建高山松单木木材碳密度混合效应模型。【结果】高山松单木木材碳密度在纵向和径向的变异均极显著,且高山松木材碳密度呈现从树干基部到树梢逐渐增加、从木材髓心向外逐渐减小的变化趋势;与基础模型相比,将树高效应、部位效应作为随机效应的单水平混合效应模型和两水平混合效应模型均提高了模型的拟合精度,且考虑部位随机效应的混合效应模型具有最佳的拟合表现;所有模型的预估精度均在97%以上,且考虑部位随机效应的混合效应模型和两水平混合效应模型的预估精度高于98%,尤其是两水平混合效应模型的预估精度达到98.04%。【结论】高山松单木木材碳密度随部位和树高变化差异显著,且考虑部位和树高随机效应的两水平混合效应模型在模拟高山松单木木材碳密度时具有更高的拟合精度和预估精度。 相似文献
2.
为了探究枝条生长的动态变化规律，以张家口永定河上游地区为研究区，在研究区设置4个100 m×100 m的固定样地，每个样地采集生长良好的白桦样木4株，共计采集16株天然白桦3 576个枝条数据。在白桦枝长的广义非线性模型的基础上构建样木效应混合模型、枝级效应混合模型和样木枝级嵌套混合模型，采用赤池信息准则(BIC)、贝叶斯信息准则(AIC)、对数似然值(LL)和似然比检验(LRT)等指标比较各模型的拟合效果。结果表明：样木和分枝等级两水平混合效应模型明显优于广义基础模型、样木效应模型和枝级效应模型；当b0、b2、b3作为样木随机参数，b1、b3作为分枝等级随机参数时，两水平混合模型拟合最优，决定系数(R2)和均方根误差分别为0.870 4、11.461 3。因此，考虑样木和分枝等级嵌套两层次的混合模型预测精度均高于广义非线性模型、样木随机效应模型和分枝等级随机效应模型，... 相似文献
3.
《西南林业大学学报》2017,(5)
在普洱市调查测定了8株思茅松标准样株单木的木材碳密度,分析不同林木间、不同高度及径向不同部位的差异;并采用混合效应模型技术,构建单木木材碳密度预测模型。结果表明:思茅松木材碳密度在不同林木间存在显著差异,且随树木高度增加而显著不同,由髓心向外存在极显著差异且呈现出先增加后持平或略有减小的规律性变化;相较于传统回归模型,混合效应模型均具有更低的AIC和BIC值;考虑林木和高度效应的二水平混合模型具有最小的AIC、BIC值和最大的log Lik值;R2最大、RMSE最小的模型是三水平混合模型。各混合效应模型的预估精度均在95%以上,且综合考虑林木和径向部位随机效应的两水平混合效应模型的拟合精度达到96.1%,相较传统回归模型混合效应模型能够更好的描述并预估思茅松单木木材碳密度。 相似文献
4.
林分生长率非线性混合模型的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
《西南林业大学学报》2017,(1)
以浙江省丽水市为研究地,利用连续2期固定样地监测数据为建模样本,以林分平均胸径为自变量,以保留木进界木生长量之和减去枯损木消耗量后的林分蓄积年生长率为因变量,先采用联立方程组方法进行模型拟合和初选,再采用非线性混合模型方法对选定模型进行固定效应和随机效应分析,构建了胸径与生长率混合模型的联立方程组。结果表明:利用联立方程组方法构建的模型及参数,反映了建模总体生长率的平均水平,但由于未考虑起源、龄组、树种组等随机效应,拟合效果欠佳,需要采用混合模型方法进一步分析拟合。联立方程组方法拟合的模型参数,已能很好解释混合模型的固定效应;混合模型的随机效应对生长率具有显著作用,其参数值差异达显著水平。利用混合模型的随机变量各类目随机效应参数之和为零的特点,可在联立方程组模型中加入随机效应参数值建立生长率混合模型,构建胸径模型和生长率混合模型的联立方程组。模型适用性检验表明,其预测值与实测值无系统偏差,方程组具有较好的适用性;利用同期小班数据,对全市林分生长进行模型预测,其生长量和生长率与同期固定样地监测结果相比,准确度分别达到91.5%和98.7%。 相似文献
5.
思茅松天然林林分生物量混合效应模型构建 总被引：1，自引：1，他引：1
本研究以云南省普洱市的思茅松天然林为对象,调查了3个位点45块样地的林分地上、根系和总生物量。以幂函数模型为基础构建林分生物量的基本模型;采用混合效应模型技术,考虑区域效应随机效应,选择基本混合效应模型,并分析模型的方差和协方差结构,分别构建3个维量的区域效应随机效应的混合效应模型;考虑林分因子、地形因子和气象因子固定效应,构建含环境因子固定效应和区域效应随机效应的林分生物量混合效应模型。所有模型均采用拟合指标和独立检验指标进行评价。结果表明:1) 从模型拟合情况看,考虑区域效应的随机效应模型均能显著提高一般回归模型的精度;在3类含环境因子固定效应模型中,含地形因子固定效应的区域混合效应模型均具有最低的AIC和BIC值,表现最好;2) 就模型独立性检验看,除地形因子固定效应的林分根系混合效应模型外,其余模型均优于一般回归模型;考虑环境因子固定效应的混合效应模型与普通区域效应混合模型相比,各个维量模型的独立性检验指标表现不一,但总体上差异不大;3) 综合考虑模型拟合和独立性检验结果,除林分根系生物量选择普通区域效应混合模型外,另2个维量均选择含地形因子固定效应和区域效应随机效应的混合效应模型。 相似文献
6.
基于非线性混合效应的高山松林生物量模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《江西农业大学学报》2017,(1)
以云南省香格里拉县的高山松林为研究对象,选取遥感因子与地形因子作为模型中的固定效应,并以幂函数模型为基础进行林分生物量基本模型的构建;采用混合效应模型技术,根据海拔高低把样地划分为6个区域,将区域效应作为随机效应,并在基础混合效应模型基础上考虑方差和协方差结构,构建林分生物量混合效应模型,以此估测高山松林分生物量。利用AIC、BIC和Log Lik 3个拟合指标评价模型的拟合效果,利用SRE、MRE和AMRE进行最终林分生物量混合效应模型的独立性检验。结果表明:从模型拟合结果看,考虑区域效应的混合效应模型的拟合效果明显高于基础模型,其AIC和BIC值最低,Log Lik达到最大;从模型独立性检验看,考虑区域效应的混合效应模型的绝对平均误差最小(AMRE=31.52%),精度达到77.83%。综合分析,混合效应模型可有效提高高山松林分生物量估测精度。 相似文献
7.
基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID400株/hm~2)、Ⅱ(400≤ID800株/hm~2)、Ⅲ(800≤ID1 200株/hm~2)、Ⅳ(1 200≤ID1 600株/hm~2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm~2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R~2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R~2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。 相似文献
8.
《西南林业大学学报》2020,(1)
以曲靖市云南松林为研究对象,基于2016年曲靖市二类调查数据以及同时期Landsat 8OLI遥感影像,利用随机选取的小班样地提取遥感因子统计值建立数据集,基于不同曲线拟合定量研究曲靖市云南松林生物量估测的光饱和值;并以线性逐步回归模型为基本模型,考虑区域和龄组随机效应建立云南松林生物量遥感估测模型,以期减小生物量遥感估测中光饱和引起的估测误差。结果表明:利用三次模型拟合研究区云南松生物量饱和值为167 t/ha;不同效应水平的混合模型的拟合精度均优于一般逐步回归模型。在独立性样本检验中混合效应模型的预估精度(91.556%)要高于一般逐步回归模型的预估精度(83.826%);从生物量分段残差检验结果与研究区生物量反演结果上看,混合效应模型相较于一般逐步回归模型有着更大的估测范围,在一定程度上能够解决高值低估和低值高估问题,减小光学遥感影像数据存在数据饱和的影响。 相似文献
9.
10.
基于混合效应模型的新疆天山云杉单木胸径预测模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】建立新疆天山云杉单木胸径生长模型,以期对天山云杉胸径生长进行预测,为天山云杉经营管理提供理论依据。【方法】以天山云杉为研究对象,基于新疆自治区一类清查数据中70块天山纯林复测样地,样地中测得活立木共计1 914株,随机选取1 531组数据作为训练数据,383组数据作为检验数据。对比分析传统单木胸径模型和混合效应模型在云杉单木胸径模型的应用,在运用R语言的nlme模块构建混合效应模型时考虑密度水平效应、样地效应以及嵌套两水平效应,并用平均绝对误差(E)、均方根误差(RMSE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)、调整决定系数(R_(adj)~2)来检验模型的拟合效果。【结果】混合效应模型(R_(adj)~2=0.762)优于传统胸径模型(R_(adj)~2=0.505)。混合效应模型中,基于嵌套两水平混合效应模型最好,其平均绝对误差(E)、均方根误差(RMSE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)、调整决定系数(R_(adj)~2)值分别为0.589 cm、0.804 cm、0.966%、-0.042%、0.899。混合效应模型拟合效果由高到低依次为:嵌套两水平混合效应模型(R_(adj)~2=0.899)样地混合效应模型(R_(adj)~2=0.766)密度水平混合效应模型(R_(adj)~2=0.762)。幂函数能有效消除异方差结构的影响,一阶自回归矩阵AR(1)可以有效消除数据的时间相关效应。【结论】研究求得的天山云杉单木胸径生长混合效应模型可作为新疆天山云杉单木胸径预测的主要模型,其中嵌套密度水平效应和样地效应的混合效应模型对单木胸径的预测效果最好(R_(adj)~2=0.899),此研究表明混合效应模型是新疆天山云杉单木胸径预测的有效方法,为大面积新疆天山云杉单木胸径预测提供理论基础及新的方法。 相似文献