基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程

摘要：

基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型.以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点.结果表明:Weibull方程中,β1,β2和β3等3个参数都作为混合效应参数的模型模拟精度最高.观测次数相同时,延长观测间隔能够降低预测误差,提高预测精度;观测间隔相同时,增加观测次数,预测精度会提高.图2表9参23

关键词：森林测计学、树高生长模型、混合效应模型、经验线性无偏最优预测法、杉木

所属期刊栏目：34

分类号：S797.27(森林树种)

资助基金：基于FORPLAN的森林多功能经营技术引进项目2015-04-31;国家林业局重点资助项目2012-07;林业科技成果国家级推广项目[2014]26

在线出版日期：2017-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：782-790