以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林２４块固定样地中的２ ５９８株红松为研究对象，利用Ｃｈａｐｍａｎ－ＲｉＣｈａＲｄｓ方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高－胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数（Ｒ＿ａ～２）、平均相对误差绝对值（Ｒｍａ）和均方根误差（ＲｍｓＥ）。对于混合效应模型，设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木４种抽样方案计算随机参数，通过对比４种抽样设计下模型的误差统计量，分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明：基于混合效应模型的红松单木树高－胸径模型拟合效果（简单模型的Ｒ＿ａ～２在０．７５３～．．．

以西北农林科技大学测量的39块栓皮栎样地数据为例,首先选择非线性最小二乘法对6个常用方程进行模拟,找出模拟精度最高的模型作为基础模型。然后,利用基础模型及模拟数据构建非线性混合效应模型,分别考虑区域效应和样地效应,通过变化混合参数个数并利用SAS软件进行模拟,选择对数似然值、AIC和BIC值最小并且收敛的混合模型作为最优模型。最后利用验证数据与传统的非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明:由于h=1.3+[(a1+a2BA+a3ha)exp(b1/D)]+ei考虑了林分断面积和优势木平均高,在模拟单木的树高时精度比其他5个模型高,并且该模型对于描述单木树高的生长趋势效果显著,因此作为构建非线性...

【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型，为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对应的气候数据，选择7个常用的树高-胸径模型，筛选出模拟精度最高的模型作为基础模型，再引入代表林分竞争、立地条件和气候因子的变量构建广义非线性模型，并在此基础上，加入样地效应构建杉木非线性混合效应模型。最后，运用十折交叉验证法对3种模型进行检验。【结果】Chapman-Richards模型为最佳杉木树高-胸径关系基础模型，林分优势高、林分断面积和年平均降水量与树高生长显著相关，用于构建广义非线性模型，对比分析确定随机参数为3个的组合构造非线性混合效应模型。基础模型、广义非线性模型、非线性混合效应模型的调整决定系数分别为0.674 2、0.797 3和0.857 3，平均绝对误差分别为1.607 5、1.270 1和1.010 6 m，均方根误差分别为2.032 1、1.632 1和1.338 4 m，相对均方根误差分别为20.796 4%、16.703 3%和13.697 3%，混合效应模型呈现出更好的拟合效果。【结论】引入林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型可以较好地描述杉木树高胸径曲线，适用于大范围的树高预测。

［目的］建立多树种、多层次混交林的树高－胸径生长关系非线性混合效应模型，为研究混交林多树种生长规律提供参考依据。［方法］以河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松－白桦针阔混交林为研究对象，基于８７块标准地（２０ ｍ×３０ ｍ）的４ ９５３株华北落叶松和３ ６０８株白桦单木数据，选取１３个具有代表性且具有生物学意义的树高－胸径模型进行拟合，从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建混合效应模型的基础模型，并在混合效应模型中加入哑变量以解决样地内不同树种带来的差异。［结果］１）在１３个树高－胸径候选模型中，模型１３的确定系数最大（Ｒ２＝０．９１５ ７），绝对误差（Ｂｉａｓ＝１．２００ ６）、均方根误差（Ｒｍ．．．

以黑龙江省带岭林业局大青川林场80株人工兴安落叶松解析木数据为例,采用Richards生长模型作为基础模型,利用S-PLUS软件中的NLME过程,分别拟合非线性树高和直径生长模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:当对树高-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好;当对直径-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好。把相关性结构包括一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构[ARMA(1,1)]加入到树高和直径最优混合模型中,一阶自回归结构AR(1)显著...

选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合模型的基础模型,然后对模型1衍生出的665种模型及模型2衍生出的2703种模型进行计算和比较:对于模型1,有57种模型计算收敛,当形参b0同时考虑区组和样地效应、而b4和b5只考虑区组效应时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型1的最佳拟合模型;对于模型2,有24种模型计算收敛,当形参b5同时考虑区组和样地效应、b1只考虑区组效应并且固定效应b0的取值与各区组水平有关时...

【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。

以黑龙江省带岭林业局大青川林场84株人工落叶松解析木数据为例,采用Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,利用SAS软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的4个参数和2个拐点参数同时估计。参数估计显著性检验(P

基于两层次线性混合效应模型方法,建立江西省杉木人工林单木胸径生长量模型。研究所用数据来自于长期观测的固定样地数据,数据库包括82个区域、365个样地、5416株树木共计16248条记录。为了解决不同区域及不同样地之间的差异,本文构建的混合模型分别考虑样地层次、区域层次及两层次的随机参数效应。针对数据存在的重复测量及嵌套结构特性,在模拟时选择合适的异方差和自相关模型矩阵来解决此类问题。最后利用独立的抽样验证数据对模拟结果进行验证。结果表明:林分断面积、对象木胸径、林分内大于对象木的断面积之和与对象木胸径的比值以及海拔对单木胸径生长量有显著影响。与林业中常用的传统最小二乘方法相比,采用混合效应模型...

为了建立南京地区马尾松Pinus massoniana根径与胸径的相关关系模型,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松根径和胸径数据,分别采用线性、乘幂、双曲线、三次曲线等11种一元模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松根径和胸径的相关关系。结果表明,所有一元模型的相关指数均大于0.8,其中,一元线性模型的拟合优度最高(R2=0.919,SEE=1.854 8),总相对偏差、平均相对误差和平均相对误差绝对值最小(TRB=-1.34%,E=1.33%,P=7.734%)。适应性检验结果显示,一元线性模型有较好的适用性(E=1.125%,P=7.4645%)。与一元线性模型相比,...

【目的】探索树高-胸径模型构建新方法，将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建，以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1 306株杉木的实测树高、胸径数据，从4个树高-胸径模型中筛选拟合效果最好的为基础模型，基于基础模型分别采用非线性混合效应、分位数回归以及非线性分位数混合效应构建树高-胸径模型。采用评价指标均方根误差（RMSE）、调整后决定系数（Ra~2_(dj)）和均方差（MSE），对各模型的拟合结果进行评价比较，采用赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）以及对数似然函数值（Loglik）比较各最优模型的拟合精度和预测精度。【结果】根据评价指标对比显示，Logistic模型为基础模型。非线性混合效应模型的拟合效果最优（AIC为3 953.986,BIC为3 988.199,Loglik为-1 969.993），非线性分位数混合效应模型（AIC为3 979.418,BIC为4 028.293,Loglik为-1 979.709）次之。模型拟合效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。比较各模型的残差图可知各模型均不存在异方差现象，预测效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。【结论】本研究将分位数回归与非线性混合效应法相结合，该方法对分组数据结构中不同分位点个体间的差异与关联做出解释，提高了模型的稳定性以及拟合精度，将该方法应用到树高-胸径关系的研究上是一个可行的思路，为构建树高-胸径模型提供新方法。

【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程，并对比分析非线性模型、不同分位点（τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9）模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度，为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种（红松、色木槭、紫椴和水曲柳）为研究对象，基于21.12 hm~2样地数据，首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型；其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型；最后在基础模型和广义模型的基础上，构建分位数模型，同时考虑样方效应对树高的影响，构建混合效应模型。【结果】（1）各树种均以Richards模型拟合精度更高，且具有生物学意义，选定为基础模型；考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性，加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。（2）各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳，且与非线性回归预测精度相近，红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R~2值分别为0.811、0.809、0.724和0.617，广义中位数回归预测能力得到进一步提高，R~2值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。（3）混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度，其中基础混合模型略优于广义混合模型，4个树种R~2值达到0.937、0.919、0.906和0.643，表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较，基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高，其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。

【目的】建立宁夏盐池地区柠条林株高生长量与种植年限关系模型,为精确掌握柠条林的生长过程提供依据。【方法】以盐池县北部、中部、南部的柠条林为研究对象,考虑不同地区立地条件的差异性及种植密度对株高生长的影响,对原有生长方程进行改进,并在改进的基础上利用非线性混合效应(NLME)模型方法建立其株高生长量与种植年限的关系模型,用幂函数、指数函数、常数加幂函数考虑数据间的异方差性,最后对NLME模型与传统模型、改进后的模型、不含随机效应的NLME模型的精度进行对比分析。【结果】相较其余3种模型,含有随机参数且考虑异

【目的】建立马尾松Pinus massoniana-木荷Schima superba混交林树高-胸径模型，将树种作为哑变量引入模型，考虑模型残差空间自相关和异质性，为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交林727组树高-胸径调查数据，构建普通最小二乘法模型(OLS)、广义可加模型(GAM)、线性混合模型(LMM)、地理加权回归模型(GWR)和地理加权回归克里格模型(GWRK)的树高-胸径全林木模型，在此基础上，将树种作为哑变量引入，选择全局莫兰指数(Moran’I)、局域Moran’I和组内方差分析5种模型残差空间自相关与空间异质性，并采用决定系数(R2)，均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对模型进行评价。【结果】(1)马尾松-木荷混交林全林木基础模型的拟合精度从低到高依次为OLS、GAM、LMM、GWR、GWRK。(2)将树种作为哑变量引入模型后，各模型拟合精度均高于全林木基础模型。(3)OLS和GAM模型残差的全局Moran’I在α=0.05水平下显著(Z>1.96)，局域Moran’I分布图中存在较多热点，表现出强烈的空间自相关。而LMM、GWR和GWRK模型残差全局Moran’I在α=0.05水平下不显著(-1.96≤Z≤1.96)，且在局域Moran’I分布图中存在较多冷点，说明模型残差空间自相关已被消除。(4)5种模型残差的组内方差均表现随着滞后距离增大而增大的趋势，但GWR和GWRK模型具有更小的组内方差，能较好地降低模型残差空间的异质性。【结论】OLS和GAM模型拟合精度不高，并且不能消除模型残差空间自相关和异质性，因此不是用来建立树高-胸径模型的最佳选择。LMM、GWR和GWRK模型在提高模型拟合精度和降低空间自相关性方面表现良好，但GWR和GWRK模型在降低空间异质性方面显著，是最适合的树高-胸径模型。图2表3参38