基于纵向数据非线性混合模型的杉木林优势木平均高研究
以江西省大岗山实验局不同初植密度的杉木林为研究对象,选择修改的 Richards 模型形式,考虑样地效应,采用 SAS 软件进行非线性混合效应模型的模拟,利用 AIC 和 BIC 值评价模型模拟效果.在此基础上考虑优势木平均高连续观测数据的时间序列相关性,并把初植密度以哑变量形式考虑进去,再进行混合模型的模拟.最后,利用验证数据对混合模型方法与传统的非线性回归模拟方法进行精度比较.研究结果表明,修改的 Richards 形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高,增加随机效应参数个数能够提高模型的估计精度.一阶白回归误差结构矩阵模型在解释优势木平均高的时间序列相关性时不仅提高了混合模型的模拟精度,而且能够很好的表达连续观测数据间误差分布情况;同时考虑样地的随机效应、观测数据的时间序列相关性及不同初植密度的混合模型模拟精度比传统的非线性回归方法模拟精度高.
杉木、优势木平均高、非线性混合效应模型、时间序列相关性
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S791.27(森林树种)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金课题IFRIT200901;国家"十一五"科技支撑课题"东北天然林保护与可持续经营技术试验示范"2006BAD03A08部分研究内容
2011-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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