基于线性混合模型的杉木人工林枝条大小预测模型

摘要：

基于福建省将乐国有林场杉木人工林40株解析木的2598组枝条解析数据，利用R语言的lme功能，采用线性混合效应（ LME）模型方法，以单株树木作为随机效应，建立杉木人工林枝条大小（基径和长度）的预测模型，并利用独立样本数据对模型进行检验。结果表明：考虑随机效应的枝条大小LME预测模型比传统多元线性回归模型的拟合精度高；不同随机效应参数的组合，其LME模型的精度不同，3个参数作为随机效应参数时模型精度最高，但超过3个参数时模型不收敛；考虑异方差结构的LME模型能够消除数据间的异方差性，其精度更高，其中，以幂函数作为异方差结构时的模型精度最高。模型检验结果表明：对于杉木人工林枝条大小的预测，线性混合模型的检验精度比传统多元线性回归模型的精度有明显提高。

关键词：杉木、枝条基径、枝条长度、线性混合模型、异方差

分类号：S758(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：国家林业局项目（非规范项目名称）;林业公益性行业科研专项;中央财政林业科技推广示范项目

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：97-103