基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型

【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R^2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R^2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R^2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。

上海市主要造林树种的胸径-树高模型研究

胸径和树高是森林调查中2个主要的调查因子。随着遥感技术的发展,在大区域的森林资源调查中,可以很容易地测量单株树的高度,其精度与传统的地面测量方法相当。最近几年,林业研究者构建了一系列胸径-树高方程来通过机载雷达所测的树高来估计树木的胸径,然而,大多数的模型都只是将树高作为唯一的变量来研究胸径-树高模型,却很少将冠幅与树高和胸径两者结合来研究胸径-树高模型。利用6种常用的胸径-树高模型,以上海市主要造林树种:池杉(n=241株)、柳树(n=82株)、木兰类(n=119株)、女贞(n=512株)、水杉(n=469株)、杨树(n=138株)、榆树类(n=235株)、樟树(n=1129株)为研究对象,基于R^2、平均偏差和平均绝对偏差为评价指标,对这6种胸径-树高方程的模拟精度进行评价和比较,最终得到了各树种对应的最优模型结果。结果表明,模型(3)适用于榆树类、女贞和柳树;而模型(5)则适用于池杉、木兰类、水杉、杨树和樟树。模型(3)和(5)相对于其他4个模型来说有着更加准确的模拟精度。研究结果可为该地区通过机载雷达调查森林提供基础。