基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程
2015-03-15分类号:S791
【部门】中国林业科学研究院资源信息研究所 北华大学林学院 British Columbia Ministry of Forests Lands and Natural Resources Operations Forest Analysis and Inventory Branch
【摘要】【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模型,30株解析木数据用于EBLUP的预测分析。树高生长模型以Richards,Logistic,Korf等为基础模型,选用AIC,BIC及Loglik 3个统计量评价模型的拟合效果。模型拟合用R软件的nlme函数实现,预测分析以预测误差均方(MSPE)为评价标准。在分析观测间隔、观测次数和预测时长对MSPE的影响时,为分离出1个因素的影响效果,将2个因素保持不变,以分...
【关键词】混合效应模型 经验线性无偏最优预测法 树高生长模型 美国黄松
【基金】国防科工局重大专项项目(21-Y30B05-9001-13/15)
【所属期刊栏目】林业科学
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