【摘要】通过调查云南省思茅区思茅松天然林63株思茅松单木的地上部分干、枝、叶生物量数据,并测定其中30株的根系生物量数据。基于普通最小二乘模型选型,采用地理加权回归的方法构建思茅松单木树干生物量、树枝生物量、树叶生物量和地上部分生物量,以及根系生物量和整株生物量模型。结果表明:(1)地理加权回归模型(GWR)的决定系数(R2)大于普通最小二乘(OLS)模型,且GWR模型拟合的R2值除树叶生物量模型外,其余生物量维量模型均大于0.950;Akaike信息指数(AIC)值小于普通最小二乘(OLS)模型,平均相对误差(EE)和平均相对误差绝对值(RMA)的绝对值除树枝生物量外均小于OLS模型,说明GWR模型...