【摘 要】
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以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15 275株马尾松数据,随机选取80%样地数据用于模型建立,20%样地数据用于模型检验。对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、胸高断面积以不同个数及组合形式加入基础模型,筛选最优广义模型。同时考虑样地水平的随机效应,对应构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,评价固定效应模型(两个)与非线性混合效应模型(两个)的拟合能力和预测精度,获得最佳树高预测模型。结果表明:最优基础模型为Chapman-R
【机 构】
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贵州大学林学院,贵州省林业科技推广总站
【基金项目】
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贵州油茶团队服务企业行动计划项目(黔科合服企[2018]4003)。
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以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15 275株马尾松数据,随机选取80%样地数据用于模型建立,20%样地数据用于模型检验。对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、胸高断面积以不同个数及组合形式加入基础模型,筛选最优广义模型。同时考虑样地水平的随机效应,对应构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,评价固定效应模型(两个)与非线性混合效应模型(两个)的拟合能力和预测精度,获得最佳树高预测模型。结果表明:最优基础模型为Chapman-R
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