基于线性混合模型的红松人工林枝条大小预测模型
以黑龙江省东北部地区孟家岗林场60株人工红松995个标准枝数据为例,采用线性混合效应模型理论和方法,考虑树木效应,利用SAS软件中的MIXED模块拟合红松人工林枝条各因子(基径、枝长、着枝角度)预测模型。结果表明：当拟合枝条基径和角度模型时,a0、a1同时作为混合参数时模型拟合效果最好；当拟合枝条长度模型时,a0、a1、a2同时作为混合参数时模型拟合效果最好。把相关性结构包括复合对称结构”CS”、一阶自回归结构”AR(1)”及一阶自回归与滑动平均结构”ARMA(1,1)”加入到枝条大小最优混合模型中,一阶自回归矩阵模型”AR(1)”显著提高了枝条基径和角度混合模型的拟合精度,但3种结构均不能提高枝条角度混合模型的精度。为了描述混合模型构建过程中产生的异方差现象,把和函数加入到枝条混合模型中,函数显著提高了枝条角度混合模型的拟合效果,函数显著提高了枝条基径和长度混合模型拟合效果,并且消除了异方差现象。模型检验结果表明：对于红松人工林枝条大小预测模型,混合效应模型的估计精度比传统回归模型估计精度明显提高。
红松人工林 枝条基径 枝条长度 枝条角度 线性混合模型
董灵波 刘兆刚 李凤日
黑龙江 哈尔滨 东北林业大学林学院 150040
国内会议
南京
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1-13
2012-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）