【摘 要】
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为准确计量与监测木荷生物量以及准确评估其碳汇能力、生态效益等生态功能,基于160株木荷样木实测数据,以胸径（D）、树高（H）、冠幅（Cw）和冠长（Cl）作为模型的自变量,运用非线性最小二乘法,采用15种模型结构建立木荷各组分生物量模型,并以1/f（x）~2与1/f（x）1.6分别作为权函数对模型进行异方差的消除,对比分析各模型拟合结果并选取各组分最优生物量模型。结果表明,木荷各部分的生物量模型采用
【基金项目】
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森林生长动态预测模型及数表编制（KLB18H18A）； 森林资源资产精准计测及评估技术（KFA17283A）；
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为准确计量与监测木荷生物量以及准确评估其碳汇能力、生态效益等生态功能,基于160株木荷样木实测数据,以胸径（D）、树高（H）、冠幅（Cw）和冠长（Cl）作为模型的自变量,运用非线性最小二乘法,采用15种模型结构建立木荷各组分生物量模型,并以1/f（x）~2与1/f（x）1.6分别作为权函数对模型进行异方差的消除,对比分析各模型拟合结果并选取各组分最优生物量模型。结果表明,木荷各部分的生物量模型采用同一模型结构所拟合的效果大致相同;各自变量对生物量模型的拟合效果与贡献程度从大到小顺序为D＞H＞Cl＞Cw（其中自变量H与Cl的作用效果相近）;随着函数模型的多元化,从一元到二元模型的提升效果明显,而后二元到多元模型提升效果不大,建议实际应用中采用二元模型W=aDb1Hb2即可;采用1/f（x）1.6作为权函数消除异方差后模型整体的拟合效果与估计精度,优于未消除异方差与以1/f（x）~2作为权函数消除异方差的模型,证明以1/f（x）n作为通用权函数将更适用,但其具体n值需进一步研究。
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