检索结果-内蒙古大学图书馆

南京林业大学学报（自然科学版） 2021年第3期45卷 206-216页

作者：董灵波刘兆刚东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】森林生态系统具有明显的层级结构,如何将样本点或样本区健康评价结果推广到区域尺度上是一个亟待解决的关键问题。为此,本研究尝试采用统计学方法实现森林健康评价结果在单木、林分和区域尺度间的转换,为森林健康经营提供理论... 详细信息

【目的】森林生态系统具有明显的层级结构,如何将样本点或样本区健康评价结果推广到区域尺度上是一个亟待解决的关键问题。为此,本研究尝试采用统计学方法实现森林健康评价结果在单木、林分和区域尺度间的转换,为森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭地区盘古林场51块样地和森林资源二类调查数据为基础,采用熵值-AHP法构造单木尺度健康评价模型,并汇总得到林分尺度健康评价结果,即平均值(Hm)、标准差(Hsd)、变异系数(Hcv)、偏度(Hpd)和峰度(Hfd),进而采用度量误差模型建立林分尺度健康综合评价模型。最后,借助所建模型和森林资源二类调查数据以及DEM数据进行区域尺度森林健康得分空间分布制图,并分析其空间分布规律。【结果】所建林分尺度健康综合评价模型的预估精度相对较高,Hm、Hsd、Hcv、Hpd和Hfd预测模型的确定系数R2分别达到0.4643、0.3056、0.9096、0.2981和0.4485,能够基本满足森林健康评价的需求;单木、林分和区域尺度评价结果均表明该地区森林整体处于亚健康水平,其中林分因子(树高、优势高、树种数量、株树密度、断面积和单位蓄积)与地形因子(海拔、坡度、坡位)共同影响林分健康得分及其分布情况;盘古林场森林健康得分平均值(Hm)为0.6234,整体处于亚健康水平;各评价指标均具有明显的空间分布趋势,其中Hm、Hcv、Hpd和Hfd较大的区域主要集中在林场北部且靠近居民点和交通便利的地区,而在南部偏远地区则普遍较低,但Hsd的空间分布格局则完全相反,表明适当的森林经营有助于提升森林的健康水平。【结论】统计学方法能够实现森林健康评价结果从单木、林分到区域尺度的有效转换。

关键词：森林健康评价尺度转换森林冠层度量误差模型空间分布

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东北地区3个树种不同器官氮磷含量及计量特征

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南京林业大学学报（自然科学版） 2024年第5期48卷 147-155页

作者：孙慧珍李杉刘珊珊王兴昌东北林业大学生态学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】探究东北地区生态习性各异的山杨(Populus davidiana)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)和东北红豆杉(Taxus cuspidata)地上地下器官氮(N)、磷(P)养分分配模式,为深入揭示树种间养分分配策略与权衡关系提供理论参考。【方法】以... 详细信息

【目的】探究东北地区生态习性各异的山杨(Populus davidiana)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)和东北红豆杉(Taxus cuspidata)地上地下器官氮(N)、磷(P)养分分配模式,为深入揭示树种间养分分配策略与权衡关系提供理论参考。【方法】以野外山杨、水曲柳和东北红豆杉成年植株为研究对象,对比分析3个树种地上器官叶片枝条和地下器官粗根细根N、P含量以及叶与枝、根N、P分配比例,采用标准主轴回归斜率检验3个树种地上、地下器官N与P元素之间及地上与地下器官养分双向运输N、P同一元素的增长关系。【结果】(1)山杨与水曲柳叶片N、P含量接近,山杨与水曲柳叶片N、P含量分别显著高于、低于东北红豆杉针叶相应数值(P<0.05);东北红豆杉枝条N、P含量最高;3个树种粗根N含量接近,水曲柳粗根P含量及细根N、P含量均最高。(2)水曲柳叶片与枝条、山杨叶片与粗根N、P含量比均最高,水曲柳叶片与细根N、P含量比最低。(3)山杨和东北红豆杉地上器官、地下器官N与P含量分别为异速、等速关系,且地下器官N与P元素间的变化斜率仅为地上部分的1/2;而水曲柳地上器官、地下器官两元素之间的变化斜率相似,均为显著大于1的异速增长关系。山杨地上与地下双向P、东北红豆杉上行方向P含量斜率均为相应N含量的一半,东北红豆杉下行方向N、P关系均不显著,水曲柳上行方向N、P含量斜率相似,下行方向P含量斜率是N的2/3左右。【结论】与山杨和东北红豆杉相比,水曲柳倾向于将N和P养分分配到代谢活跃的叶片和细根,且其地上(地下)器官N与P含量、地上与地下N、P含量变化速率具有协调一致性。

关键词：氮磷计量养分分配种间差异山杨水曲柳东北红豆杉

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基于广义加性模型的樟子松树干削度方程研建

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北京林业大学学报 2020年第12期42卷 1-8页

作者：何培辛士冬姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】基于广义加性模型理论,构建樟子松的广义加性树干削度方程,并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等(1997)、Bi(2000)以及Kozak(2004)进行预测精度比较。【方法】以大兴安岭樟子松为研究对象,使用胸径、树高和不同部位高度... 详细信息

【目的】基于广义加性模型理论,构建樟子松的广义加性树干削度方程,并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等(1997)、Bi(2000)以及Kozak(2004)进行预测精度比较。【方法】以大兴安岭樟子松为研究对象,使用胸径、树高和不同部位高度及该部位树干直径及其变形构建广义加性削度方程,利用R软件mgcv软件包gamm函数对广义加性模型进行拟合,拟合过程中采用6种样条函数:B样条函数(BS)、三次回归样条函数(CR)、Duchon样条函数(DS)、高斯过程平滑样条函数(GP)、P样条函数(PS)和薄板回归样条函数(TP)。使用留一交叉检验法对模型进行检验。【结果】(1)将相对直径作为因变量,将胸径的平方、相对树高的算术平方根和树高作为自变量构建了最优的广义加性削度方程结构。(2)拟合结果表明,除CR外,其他光滑样条函数表现了相似的拟合结果,且均优于变指数削度方程的统计指标。(3)交叉检验结果表明,除CR光滑样条函数外,广义加性模型(BS,DS,GP,PS,TP)总体与拟合结果基本一致,即预测精度都优于曾伟生等(1997)、Bi(2000)和Kozak(2004)模型,其中广义加性模型中BS模型的预测精度最高,变指数削度方程中Kozak(2004)预测精度最高。(4)通过对比BS和Kozak(2004)模型的干曲线模拟发现,Kozak(2004)在预测小树树干上部时误差较大,而BS在模拟小树和大树上都具有较高的精度。【结论】广义加性模型是构建削度方程的一种非参数方法,基于BS样条函数的广义加性削度方程预测精度最高,适合大兴安岭地区樟子松的干形预测。

关键词：广义加性模型样条函数樟子松削度方程

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利用分位数组合预测兴安落叶松枝下高

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北京林业大学学报 2021年第3期43卷 9-17页

作者：王君杰姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分... 详细信息

【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R^(2)_(adj))。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R^(2)_(adj)提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。

关键词：枝下高分位数回归分位数组合抽样设计

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基于机器学习算法的樟子松立木材积预测

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南京林业大学学报（自然科学版） 2023年第1期47卷 31-37页

作者：孙铭辰姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】通过非线性和多种机器学习算法构建并对比不同的立木材积模型,为樟子松(Pinus sylvestris ***)立木材积的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭图强林业局184株樟子松伐倒木数据为基础,建立非线性二元材积模型(NLR),并通... 详细信息

【目的】通过非线性和多种机器学习算法构建并对比不同的立木材积模型,为樟子松(Pinus sylvestris ***)立木材积的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭图强林业局184株樟子松伐倒木数据为基础,建立非线性二元材积模型(NLR),并通过十折交叉检验和袋外数据(OOB)误差检验的方法得到3种最优机器学习算法,包括:反向神经网络(BP)、ε-支持向量回归(ε-SVR)和随机森林(RF)。对比分析不同模型间的差异,得到最优立木材积模型。【结果】机器学习算法在立木材积的拟合和预测中均优于传统二元材积模型,具体拟合结果排序为RF>BP>ε-SVR> NLR。其中RF的决定系数(R2)比传统模型的提高了2.00%,均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、平均绝对误差(MAE)分别降低了22.90%、22.93%、36.34%,且与真实值相比平均相对误差(MRB)的绝对值更低,证明了RF在立木材积预测中的优越性。【结论】机器学习算法作为一种新兴的建模方法可以有效地提高立木材积的预测精度,为森林资源的精准调查和经营管理提供新的解决方案。

关键词：樟子松二元材积模型 BP神经网络 ε-支持向量回归(ε-SVR) 随机森林(RF)

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六种温带森林类型凋落物量长期动态及其环境驱动

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生态学报 2023年第17期43卷 7307-7316页

作者：马转转张全智王传宽东北林业大学生态研究中心哈尔滨150040 森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

阐明凋落物动态及其环境控制机制,可以为森林生态系统生产力及碳汇功能的维持提供重要的数据支持和理论依据。以长白山系余脉张广才岭西坡林龄相近但立地条件不同的4种天然次生林(即硬阔叶林、杨桦林、杂木林和蒙古栎林)和2种人工林(落... 详细信息

阐明凋落物动态及其环境控制机制,可以为森林生态系统生产力及碳汇功能的维持提供重要的数据支持和理论依据。以长白山系余脉张广才岭西坡林龄相近但立地条件不同的4种天然次生林(即硬阔叶林、杨桦林、杂木林和蒙古栎林)和2种人工林(落叶松人工林和红松人工林)为研究对象,对其地上凋落物产量及其组分以及相关环境因子进行了14年(2008-2021年)的连续测定,旨在揭示森林凋落物量及其组分的时空变化(林型间和年际变异)及其环境驱动机制。结果表明:6种森林类型的凋落总量(TL)无显著差异,波动范围为500.5-556.1 g m^(-2)a^(-1);但其叶凋落量(LL)、繁殖组织凋落量(RT)和其他组织凋落量(OT)均存在显著差异,波动范围依次分别为333.9-391.8 g m^(-2)a^(-1)、8.43-69.93 g m^(-2)a^(-1)和93.4-185.9 g m^(-2)a^(-1)。6种森林类型的TL均存在显著的年际变化;其中LL和OT年际变化的显著性因森林类型而不同,而RT的年际变化不显著。除落叶松人工林外,其余5种森林类型的LL与生长季平均气温、日最低气温均值、土壤10 cm深度处的平均温度、最低温度(Tsmin)和土壤5 cm含水量(Ms)均呈显著正相关。杂木林、硬阔叶林和红松人工林的RT与Ms呈显著负相关;杂木林、杨桦林和硬阔叶林的OT与Tsmin呈显著负相关。样地水平的LL与土壤10 cm处含水量存在显著的正相关关系,而RT和OT则与其呈现显著负相关关系。这些结果表明林龄相似的温带森林地上凋落物总量有趋同趋势,但其通过改变组分分配格局来适应立地条件的变化;土壤湿度和温度变化会引起凋落物量的年际变化,但不同森林类型的凋落物量对环境波动的敏感性不同。

关键词：凋落物产量凋落物组成年际动态非生物因子温带森林

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基于抚育间伐效应的红松人工林枝条密度模型

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北京林业大学学报 2021年第2期43卷 10-21页

作者：贾炜玮罗天泽李凤日东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】分析抚育间伐对红松人工林枝条数量的影响,建立基于间伐效应的生物数学模型,为制定更加科学合理的间伐体制提供理论依据。【方法】基于黑龙江省林口林业局和东京城林业局不同林分条件及抚育间伐强度下的红松人工林49株解析木4 ... 详细信息

【目的】分析抚育间伐对红松人工林枝条数量的影响,建立基于间伐效应的生物数学模型,为制定更加科学合理的间伐体制提供理论依据。【方法】基于黑龙江省林口林业局和东京城林业局不同林分条件及抚育间伐强度下的红松人工林49株解析木4 370组枝解析数据,利用R语言的nlme包,建立了基于抚育间伐效应的枝条密度单水平非线性混合模型,并利用调整决定系数(Ra2)、赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(Log-likelihood)以及似然比检验(LRT)等评价指标对所收敛的模型进行评价。【结果】当地位指数和树木等级相近时,抚育间伐强度和冠长越大,枝条密度越大;当抚育间伐强度和树木等级相近时,地位指数和冠长越大,枝条密度越大;而抚育间伐强度和地位指数相近时,树木胸径与枝条密度呈负相关。基于样地效应的混合模型模拟精度均高于基础模型和基于样木效应的混合模型,最终选用含有总着枝深度(DINC)、相对着枝深度的自然对数(lnRDINC)、相对着枝深度的平方(RDINC2)、胸径(DBH)、抚育间伐强度与间伐年龄的比值(TI/TA)这5个随机效应参数的非线性混合模型为枝条密度最优预测模型,其R_(a)^(2)为0.825 7,均方根误差(RMSE)为2.171 4。【结论】基于抚育间伐效应的红松枝条密度最优非线性混合效应模型,不但能提高模型精度,还能更加准确地体现抚育间伐对林木枝条产生的影响。

关键词：抚育间伐枝条密度非线性混合效应模型红松人工林

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基于树种组成的大兴安岭天然林主要树种树高⁃胸径曲线研究

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南京林业大学学报（自然科学版） 2023年第4期47卷 157-165页

作者：路文燕董灵波田园汪莎杉曲宣怡魏巍刘兆刚东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】分析混交林中不同树种组成情况对单木树高⁃胸径关系的影响,构建大兴安岭地区兴安落叶松和白桦的树高曲线模型,为森林质量精准提升提供理论依据。【方法】以大兴安岭中部地区112块兴安落叶松(Larix gmelinii)⁃白桦(Betula platyp... 详细信息

【目的】分析混交林中不同树种组成情况对单木树高⁃胸径关系的影响,构建大兴安岭地区兴安落叶松和白桦的树高曲线模型,为森林质量精准提升提供理论依据。【方法】以大兴安岭中部地区112块兴安落叶松(Larix gmelinii)⁃白桦(Betula platypiylla)混交林的样地调查数据为基础,采用多元逐步回归建立包含单木、林分和树种组成信息的兴安落叶松和白桦树高⁃胸径预测基础模型,并采用层次分割方法量化不同变量对单木树高⁃胸径关系的影响程度。最后,采用混合模型方法解决样地调查数据中存在的嵌套效应和异方差问题。【结果】大兴安岭地区兴安落叶松⁃白桦混交林中主要树种(兴安落叶松和白桦)单木树高⁃胸径关系除受自身胸径大小影响,还受林分特征(优势木树高、林分平均胸径和林分平均树高)和树种组成(兴安落叶松、白桦蓄积比例)信息的共同影响,其对各树种树高⁃胸径变异的解释能力依次为单木胸径(82%)>林分因子(16%)>树种组成(2%);各树种树高⁃胸径混合模型均以包含3个随机参数、方差协方差结构pdSymm和异方差校正函数varPower的组合最优,兴安落叶松和白桦单木树高⁃胸径混合模型的调整决定系数(R^(2)_(adj))分别较基础模型提升约2.50%和3.44%,达到了0.7895和0.7447。【结论】在具体的森林经营实践中,可通过采伐或补植的方式来调整林分的树种组成情况以达到促进林木树高生长的作用。

关键词：树种组成兴安落叶松白桦树高曲线天然林混合模型大兴安岭

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寒温带4种乔木树种不同径级根系分解及碳氮释放动态

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北京林业大学学报 2023年第7期45卷 36-46页

作者：刘思琪满秀玲张頔徐志鹏东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】探讨我国寒温带地区不同树种不同径级根系分解及碳、氮养分释放特征,为了解我国寒温带地区乔木树种根系分解和碳、氮养分循环提供科学参考。【方法】在2020年8月-2021年8月采用网袋分解法,连续1年对我国大兴安岭地区主要乔木树... 详细信息

【目的】探讨我国寒温带地区不同树种不同径级根系分解及碳、氮养分释放特征,为了解我国寒温带地区乔木树种根系分解和碳、氮养分循环提供科学参考。【方法】在2020年8月-2021年8月采用网袋分解法,连续1年对我国大兴安岭地区主要乔木树种白桦、山杨、兴安落叶松和樟子松的(细根(≤2 mm)、中根(2~5 mm)和粗根(5~10 mm))的分解速率及碳、氮元素动态进行研究。【结果】(1)分解1年后,白桦、山杨、兴安落叶松和樟子松各径级根系年分解率分别波动在(29.75%~39.92%)、(33.90%~39.45%)、(22.08%~28.80%)和(22.62%~33.75%)之间,且不同径级间根系分解率表现为细根>中根>粗根,白桦和山杨高于兴安落叶松和樟子松,且分解初期(0~61 d)分解速率较高,243~365 d分解速率较低。(2)利用Olson指数衰减模型计算各树种根系年分解系数k发现:同一树种根系年分解系数均随直径增大而减小,白桦细根分解系数最高,为0.5085。同一径级不同树种间,白桦和山杨根系年分解系数显著高于兴安落叶松和樟子松,且樟子松中根和粗根年分解系数仅为山杨的50%左右。(3)不同分解时期,4个树种各径级根系碳和氮表现出不同程度的释放或富集,碳和氮释放率均在分解初期(0~61 d)表现为最大,碳释放率在分解243~273 d时较小,分解304~365 d时氮富集较多。分解1年时间,4个树种各径级根系均表现为碳和氮的释放,释放率分别在(18.68%~34.21%)和(14.90%~28.92%)之间,且白桦和山杨碳和氮的释放率高于兴安落叶松和樟子松,细根碳释放率最大,而中根和粗根氮释放率相对较高。【结论】不同树种、不同径级根系在不同分解时期分解速率及碳、氮养分释放率存在较大差异,白桦和山杨分解速率及碳、氮释放率均高于兴安落叶松和樟子松。

关键词：分解率径级养分释放大兴安岭地区

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基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

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北京林业大学学报 2020年第9期42卷 28-36页

作者：燕云飞王君杰姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】基于帽儿山红松人工林63块样地2972株红松数据,利用非线性混合模型构建红松枝下高模型,为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。【方法】本文首先使用8个常用的枝下高模型,选出最优基础模型;其次,研究林分变量或单木变量对枝... 详细信息

【目的】基于帽儿山红松人工林63块样地2972株红松数据,利用非线性混合模型构建红松枝下高模型,为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。【方法】本文首先使用8个常用的枝下高模型,选出最优基础模型;其次,研究林分变量或单木变量对枝下高的影响,建立含林分变量的枝下高模型;最终在基础模型和含林分变量模型的基础上,考虑样地效应对红松枝下高的影响,构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式(随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树)和8种样本大小(1~8株树)对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。【结果】Logistic模型拟合精度好,符合生物学意义,且模型形式简单,选为最优基础模型。除树高、胸径以外,大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性,加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时,建议抽取胸径最小的4个样本;当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。【结论】枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型,建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。

关键词：红松非线性混合模型枝下高人工林混合模型校正

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