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| 1 | 基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究显示文摘以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3)模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。 | 王轶夫 孙玉军 郭孝玉 | 2013 | 北京林业大学学报2013，35，2： | 31 |
| 2 | 森林生物量模型研究综述显示文摘从单木和林分两个水平系统综述了森林生物量模型特点及其构建方法,总结了单木生物量模型的基本特点及其构建方法,重点阐述了相容性森林生物量模型构建;从林分生物量模型、林分生物量因子模型及林分生物量遥感估测模型三个方面对在林分水平森林生物量模型进行了总结探讨。提出了新模型技术在森林生物量模型构建中的应用、整合环境因子的高精度森林生物量模型研究、森林生物量遥感模型构建的不确定性、基于相容性模型的主要树种生物量数表的编制研究展望。 | 欧光龙 胥辉 | 2020 | 西南林业大学学报(自然科学)2020，40，1： | 32 |
| 3 | 思茅松天然林林分生物量混合效应模型构建显示文摘本研究以云南省普洱市的思茅松天然林为对象,调查了3个位点45块样地的林分地上、根系和总生物量。以幂函数模型为基础构建林分生物量的基本模型;采用混合效应模型技术,考虑区域效应随机效应,选择基本混合效应模型,并分析模型的方差和协方差结构,分别构建3个维量的区域效应随机效应的混合效应模型;考虑林分因子、地形因子和气象因子固定效应,构建含环境因子固定效应和区域效应随机效应的林分生物量混合效应模型。所有模型均采用拟合指标和独立检验指标进行评价。结果表明:1)从模型拟合情况看,考虑区域效应的随机效应模型均能显著提高一般回归模型的精度;在3类含环境因子固定效应模型中,含地形因子固定效应的区域混合效应模型均具有最低的AIC和BIC值,表现最好;2)就模型独立性检验看,除地形因子固定效应的林分根系混合效应模型外,其余模型均优于一般回归模型;考虑环境因子固定效应的混合效应模型与普通区域效应混合模型相比,各个维量模型的独立性检验指标表现不一,但总体上差异不大;3)综合考虑模型拟合和独立性检验结果,除林分根系生物量选择普通区域效应混合模型外,另2个维量均选择含地形因子固定效应和区域效应随机效应的混合效应模型。 | 欧光龙 胥辉 王俊峰 肖义发 陈科屹 郑海妹 | 2015 | 北京林业大学学报2015，37，3： | 27 |
| 4 | 基于国家森林资源清查数据的不同生物量和碳储量估计方法的对比分析显示文摘[目的]通过对不同生物量和碳储量的估计方法进行对比分析,为确定在国家森林资源清查中生物量和碳储量的具体估计方法提供依据。[方法]以广东省2012年森林资源清查的100个杉木林和80个马尾松林的实测样地资料为基础,利用近年来我国建立的主要树种立木生物量模型,对改进IPCC法、生物量模型法和转换因子连续函数法(即方精云法)3种方法按一元和二元模型共6种方案进行了对比;同时,基于改进IPCC法一元和二元模型的生物量估计值,用平均含碳系数法、组分含碳系数法和固定含碳系数(0.5或0.47)法分别对碳储量进行估计。[结果]用二元生物量模型法得到的杉木林和马尾松林样地的总生物量分别为320 Mg和331 Mg,一元生物量模型法的结果分别相差0.9%和6.2%;改进IPCC法的估计结果,采用二元和一元模型时杉木林分别相差-3.6%和-11.9%,马尾松林分别相差-8.5%和-19.6%;而方精云法的估计结果,采用二元和一元模型时杉木林分别相差6.65倍和6.60倍,马尾松林分别相差-14.3%和-18.0%。平均含碳系数法和组分含碳系数法的碳储量估计结果,杉木林仅相差0.2%,马尾松林相差约0.4%;固定含碳系数法的估计结果因树种而异,对杉木林要低估0.6%5.4%,对马尾松林要低估3.3%9.1%。[结论]对生物量的估计,采用生物量模型法准确性最高,而林木水平的生物量模型其预估精度要高于林分水平的模型;IPCC法是基于材积源的通用方法,将其中的缺省参数改进为可变参数模型,可大大提高方法的适应性;方精云法只是基于IPCC法所建立的林分水平模型在大尺度上的一种具体应用方法,其精度要低于林木水平的生物量模型法,不适于中小尺度应用。对碳储量的估计,采用平均含碳系数法与组分含碳系数法差异很小,但采用固定含碳系数法则误差较大。 | 曾伟生 陈新云 蒲莹 杨学云 | 2018 | 林业科学研究2018，31，1： | 27 |
| 5 | 中国杉木相容性立木材积和地上生物量方程显示文摘以我国南方地区的最重要针叶树种——杉木为研究对象,采用误差变量联立方程组和哑变量模型方法,建立适合不同杉木生长区域(总体)应用的相容性立木材积方程、地上生物量方程及生物量转换因子函数。结果表明:二元立木材积方程和地上生物量方程均优于其相应的一元模型;不同总体的模型之间存在显著差异,总体A的模型估计值要大于总体B;一元和二元地上生物量方程的平均预估误差均在3%以内,可应用于不同区域的杉木林生物量估计。 | 曾鸣 聂祥永 曾伟生 | 2013 | 林业科学2013，49，10： | 25 |
| 6 | 东北地区两个主要树种地上生物量通用方程构建显示文摘目前,东北落叶松地上生物量方程主要采用分树种或把不同树种归为一体的方法,但是,既能反映落叶松生物量与自变量的平均关系,又能反映不同树种间生物量差异程度的通用性落叶松生物量方程迄今尚未构建。因此,以东北地区兴安落叶松和长白落叶松地上生物量数据为研究对象,构建一元(自变量为胸径)、二元(自变量为胸径和树高)和三元(自变量为胸径、树高和冠幅)的不同树种生物量通用方程。由于起源和地域的不同,生物量可能会存在一定程度差异,进而,在所构建的不同树种生物量通用方程的基础上,考虑起源和地域的差异,利用哑变量方法构建既能考虑不同树种又能考虑林分起源和不同地域的东北落叶松地上生物量通用方程,并利用加权最小二乘法剔除方程异方差。结果表明:通过哑变量方法构建不同树种生物量模型方法可行;不论是传统的生物量方程,还是只考虑树种或同时考虑树种、起源和地域的通用生物量方程,增加自变量能提高方程预测效果,即,三元生物量方程预测精度最高,二元生物量方程次之,一元生物量方程最低;当同时考虑树种、起源和地域时,方程预测精度最高,只考虑树种的生物量通用方程次之,传统生物量方程最低。因此,如果数据允许,建议构建考虑不同树种、起源和地域的三元生物量方程估计东北地区长白落叶松和兴安落叶松地上生物量。 | 符利勇 唐守正 张会儒 张则路 曾伟生 | 2015 | 生态学报2015，35，1： | 21 |
| 7 | 云南松地上生物量模型研究显示文摘森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础,但由于地域的不同,地上生物量及各分项生物量存在差异.以西藏、云南2 个省(自治区)的1 3 0株实测云南松Pinusyunnanensis生物量数据,分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的-元(胸径为自变量)、二元(胸径和树高为自变量)和三元(胸径、树高、冠幅为自变量)模型.结果表明:所建生物量模型中,地上总生物量模型精度最高,预估精度为0.930 0-0.960 0 ,其次是树干、树皮和干材生物量模型,预估精度为0.900 0-0.950 0 ,树叶生物量模型的预估精度相对较低,其值为0.850 0-0.890 0 ,而且所有的模型都满足二元模型的预估精度和确定系数比-元模型高,与三元模型相差不大.引入哑变量后的模型中,不管是-元模型、二元模型还是三元模型,模型的确定系数、预估精度都相应提高,确定系数为0.730 0-0.960 0 ,预估精度为0.880 0-0.960 0 ,而且估计值的标准误差和平均相对误差都减少了.因此,构建不同区域地上生物量和和各分项生物量模型时,建议引入哑变量,以提高模型精度和适用性,来解决不同地区模型不相容的问题。 | 冉启香 邓华锋 黄国胜 王雪军 陈振雄 | 2016 | 浙江农林大学学报2016，33，4： | 16 |
| 8 | 基于遥感的高山松连清固定样地地上生物量估测模型构建显示文摘【目的】研究利用遥感方法构建高山松固定样地地上生物量估测的参数模型,可以在今后前期样地的基础上直接快速、准确地估测生物量,或者开展少量的外业调查即可获取地上生物量。【方法】基于遥感因子与样地地上生物量变化量和线性混合模型提高生物量估测精度,以香格里拉市1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年7期国家森林资源清查固定样地和对应年份Landsat TM、OLI的Level-1数据为基础,首先对遥感数据进行预处理:包括辐射定标、大气校正、几何校正和地形校正,提取原始波段、比值因子、植被指数、图像增强信息、纹理指数、混合像元分解后的丰度、叶面积指数,计算5~30年间隔样地对应的遥感因子变化值。根据森林资源二类调查的高山松分布特征,选择地形因子作为线性混合模型的固定和随机效应,采用多元线性回归、非线性回归、地理加权回归、线性混合模型构建高山松地上生物量估测的静态模型,基于遥感光谱信息变化量构建了有树高和无树高参与的动态模型。最后对不同的建模方法和验证结果进行对比分析,选择最优结果作为估测模型并验证。【结果】(1)分析静态数据建模和验证的结果,采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子的线性混合模型的拟合R2最高,为0.75;但利用训练数据集和2017年数据验证,其精度都较低。(2)分析变化量数据建模和验证的结果,采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子、遥感因子变化量为自变量的线性混合模型拟合R2最高,为0.70,预测精度P值为(68.86±11.93)%;增加平均树高变化量,拟合R2最高为0.79,预测P值为(73.39±6.18)%。(3)无论是有、还是无树高参与的变化量模型其拟合和预测精度都达到80%,其预测精度达到了非参数模型预测精度。【结论】基于变化量的估测模型的拟合和预测精度较静态模型有所提高;综合遥感因子、地形因子构建的高山松地上生物量估测线性混合模型,其精度有较大提高;采用遥感因子变化量构建的高山松地上生物量估测模型,有效弥补了静态光学遥感数据估测生物量的不足,经检验可用于其他年期的估测。 | 张加龙 胥辉 | 2020 | 北京林业大学学报2020，，7： | 14 |
| 9 | 基于机载激光雷达的落叶松组分生物量反演显示文摘[目的]构建基于机载LiDAR的落叶松组分生物量反演模型,讨论不同方法对模型构建的影响。[方法]以地面实测样地数据和同步获取的机载LiDAR点云数据为数据源,分别采用多元线性回归(MLR)和随机森林(RF)方法,估测了长白落叶松的组分生物量,利用'刀切法'评价了模型的泛化能力。[结果]表明:(1)MLR筛选得到的H_(interval)、H_(80)、D_(10)、D_(20)与各组分生物量普遍表现为显著(P<0.05)或极显著水平(P<0.01)。(2)MLR模型的R^2高于0.82(枝、叶除外);RF模型的R^2均高于0.91,且均拥有较小rRMSE、TRE值。(3)MDI和MDA方法的变量相对重要值排序均能较好地体现LiDAR变量与生物量之间的关系,MDI在趋势性判断和阈值设定方面更具优势。[结论] LiDAR变量与组分生物量具有显著的相关性。RF拥有更好的拟合效果和泛化能力,MLR则对LiDAR和组分生物量的关系有更明确的解释能力。反演模型能较好地反映林分的现势特征,生物量被低估的现象会随着林龄的增加而逐步增多。 | 洪奕丰 张守攻 陈伟 陈东升 项伟波 庞勇 | 2019 | 林业科学研究2019，32，5： | 13 |
| 10 | 广东主要乡土阔叶树种含年龄和胸径的单木生物量模型显示文摘【目的】建立樟树、木荷和枫香3个树种以胸径、年龄为自变量的单木地上生物量模型,为精准估计森林生物量和碳储量变化规律提供理论、实践支撑和技术支持。【方法】基于每个树种按10个径阶均匀分配的90株伐倒木数据(3个树种共270株伐倒木),使用破坏性试验和树干解析分别获取生物量和年龄,采用哑变量方法区分起源,分别建立和比较3个树种不同起源(天然林和人工林)含胸径、年龄和2种常用的含胸径、树高单木地上生物量模型,并通过联立方程组总量控制法解决地上部分各组分(干材、树皮、树枝、树叶)的模型相容性问题。【结果】3个树种3个地上生物量模型修正的确定系数(R■)在0.89~0.94之间,使用含胸径、年龄的生物量模型(1)估计地上生物量是可行的,模型具有良好的估计效果且方便使用。增加哑变量后,3个树种3个地上生物量模型的R■均达0.90以上,模型(4)可以进一步提高模型精度,细化模型应用条件;基于B-D-T的相容性生物量模型系统(7)3个树种树干生物量模型的R■在0.90~0.95之间,树皮生物量模型的R■在0.84~0.94之间,树枝生物量模型的R■在0.73~0.91之间,树叶生物量模型的R■在0.63~0.75之间;构建含有哑变量的B-D-T相容性生物量模型系统(8),树干生物量模型的R■在0.88~0.97之间,树皮生物量模型的R■在0.82~0.93之间,树枝生物量模型的R■在0.84~0.90之间,树叶生物量模型的R■在0.62~0.69之间,表明含胸径、年龄的生物量模型比含胸径、树高的生物量模型效果更好,满足估计需求。【结论】含胸径、年龄的单木地上生物量模型(1)和分起源的单木地上生物量哑变量模型(4)拟合精度均高于2种常用的含胸径、树高的单木地上生物量模型(2)和(3)以及分起源的单木地上生物量模型(5)和(6),含哑变量的非线性联立方程组(8)比B-D-T模型系统(7)精度更高,同时含胸径、年龄的哑变量非线性联立方程组(8)精度指标也优于含胸径、树高的哑变量联立方程组(9)和(10),联立方程组(8)不仅可保证不同起源各分量生物量之间的相容性,还能得到更优化的参数估计。含胸径、年龄的单木生物量模型(1)和考虑起源的地上生物量模型(4)、模型系统(7)中的含胸径、年龄的地上各组分生物量相容性方程组以及考虑起源的地上各组分生物量相容性方程组(8)比2种常用的含胸径、树高的地上生物量模型拟合精度高,实践中更适用于人工阔叶林和碳汇造林项目的碳汇计量、监测和评估。 | 薛春泉 徐期瑚 林丽平 何潇 罗勇 赵菡 曹磊 雷渊才 | 2019 | 林业科学2019，55，2： | 12 |
| 11 | 新疆云杉一体化立木生物量模型系统研建显示文摘[目的]研究建立地上生物量与地下生物量、立木材积之间相容,以及地上生物量与各分量之间可加的一体化生物量模型系统,为准确估计森林生物量提供定量依据。[方法]以新疆自治区的云杉(Picea spp.)为研究对象,基于230株和78株样木的实测地上生物量、树干材积和地下生物量数据,综合利用误差变量联立方程组方法和哑变量建模方法,研究建立集地上生物量、树干材积和地下生物量为一体,兼具相容性和可加性的二元和一元生物量模型系统,并分析一元模型是否受地域的影响。[结果]所建云杉一元和二元一体化生物量模型系统,地上生物量方程的平均预估误差在7%以下,干、皮、枝、叶各分项生物量方程的平均预估误差在10%左右,地下生物量方程的平均预估误差在15%以下,均达到了相关技术规定的预估精度要求。除了干材和树皮生物量的估计效果不如二元模型外,一元模型对其它各项生物量的估计均要优于二元模型。比例控制法和代数控制法均能解决地上生物量与干、皮、枝、叶各分项生物量之间的可加性问题,且两种方法得出的模型预估结果无显著差异。[结论]将哑变量引入误差变量联立方程组,不仅能解决地上生物量和地下生物量样本单元数不相等时如何联合建模的问题,还能同时解决地上生物量与地下生物量和立木材积之间的相容性问题及地上生物量与各分量之间的可加性问题,方法切实可行;对地上生物量、地下生物量及立木材积的估计,含区域因子的哑变量模型均要优于总体平均模型。 | 马克西 曾伟生 李智华 | 2018 | 林业科学研究2018，31，6： | 12 |
| 12 | 基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型显示文摘【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.0286),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。 | 王君杰 夏宛琦 姜立春 | 2020 | 中南林业科技大学学报2020，40，9： | 10 |
| 13 | 基于非线性混合模型的油松天然林树高曲线研究显示文摘树高和胸径作为重要的林分因子,二者的异速生长关系是林分生长与收获预估的基础。以北京市古石峪61块油松(Pinus tabuliformis)天然林样地为研究对象,样地按郁闭度CD≥0.6(类型Ⅰ)、0.5≤CD<0.6(类型Ⅱ)、0.4≤CD<0.5(类型Ⅲ)、0.3≤CD<0.4(类型Ⅳ)和CD<0.3(类型Ⅴ)划分5个等级类型,采用非线性混合模型方法,从26种常用树高曲线中选择拟合精度最高的作为基础模型,以类型和样地作为随机效应,分别基于单水平和嵌套二水平,考虑异方差构建最优的油松天然林树高曲线。采用AIC、BIC和负2倍的对数似然值对不同模型的精度进行比较,并用平均绝对误差、剩余均方根误差和调整后的决定系数对模型进行检验。结果表明,混合参数个数不同,模型预测精度不同;考虑异方差结构的嵌套2水平非线性混合模型预测精度高,调整后的决定系数达0.924 4,剩余均方根误差为0.842 1,可以准确地反映油松树高与胸径的关系,但与以样地作为随机效应的单水平样模型的差异不显著。 | 李盈 许昊 | 2016 | 西北林学院学报2016，31，3： | 9 |
| 14 | 大兴安岭地区天然兴安落叶松疏开木冠幅预测模型显示文摘基于2016年大兴安岭地区十个林业局的天然兴安落叶松林样地调查数据,实测样地内疏开木的胸径与东、西、南、北四个方向的冠幅。分析疏开木胸径与冠幅之间的关系,采用线性模型和非线性模型作为备选模型,分别构建了天然落叶松的冠幅预测模型,经过拟合优度指标与检验结果进行最优模型的选取。将所有树木按照胸径的变化范围分为3个等级(即DBH≤20 cm、20 cm40 cm),基于选取的最优冠幅预测模型,采用哑变量的方法同时构建了3个等级天然兴安落叶松疏开木冠幅的通用模型,并进一步分析3个等级冠幅模型之间的差别。结果表明:线性模型和非线性模型均能够很好的拟合天然兴安落叶松疏开木的冠幅模型,由拟合优度和检验指标最终选取非线性模型作为基础模型。利用哑变量构建的3个等级疏开木冠幅的通用模型为CW=(0.353 3G_1+0.225 5G_2+1.537 6G_3)DBH^(0.587 5G_1+0.738 5G_2+0.190 4G_3)。其中,DBH≤20 cm、20cm40cm的两个系数则没有通过t检验。 | 张树森 贾炜玮 王玉霞 高慧淋 | 2017 | 森林工程2017，33，3： | 8 |
| 15 | 落叶松人工林枝条直径和长度的非线性混合模型显示文摘基于95株落叶松解析木、843个枝条实测数据,构建了枝条直径和长度的传统非线性模型、含树木变量的非线性模型、非线性混合模型和含有误差结构的非线性混合模型,比较了各模型的拟合精度,分析了枝条直径和长度的变化规律。结果表明:含有误差结构的落叶松人工林枝条直径和长度非线性混合模型拟合精度最优,决定系数R2分别为0.783 7和0.865 7,均方根误差(RMSE)分别为0.377 7和0.286 6,且消除了异方差现象,独立样本检验结果也证实该模型是最优预测模型;落叶松人工林枝条直径和长度与枝条所在位置和树木胸径、冠幅、高径比紧密相关,在树冠顶部分布的一级枝条直径和长度都较小,而在树冠底部分布的则较大,树冠下部枝条的直径和长度受树木形态因子的影响更明显。 | 陈东升 孙晓梅 李凤日 | 2015 | 南京林业大学学报(自然科学版)2015，39，6： | 8 |
| 16 | 林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理显示文摘林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。 | 章皖秋 岳彩荣 袁华 | 2016 | 西北林学院学报2016，31，5： | 8 |
| 17 | 基于地形与竞争因子的青冈栎次生林树高哑变量模型研究显示文摘考虑不同地形和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系的影响,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型,为青冈栎次生林的树高预测和可持续经营提供理论依据。以16个青冈栎次生林固定样地为研究对象,通过确定系数(R^2)、赤池信息量准则(AIC)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE)4个评价指标,从11个基础模型中筛选出最优的基础模型。利用F统计检验分析了不同坡向和坡度对青冈栎树高与胸径关系的影响,同时对Hegyi简单竞争指标进行了改进。基于坡向、坡度和竞争强度3个哑变量,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型。结果表明,对数模型M2为最优基础模型,其确定系数(R^2=0.686)最大,均方根误差(RMSE=1.380)和平均预估误差(MPE=1.242)最小;不同坡向和坡度下,模型的F统计值均大于F临界值;Hegyi改进指标与树高、胸径的相关系数达到-0.452、-0.418,相比Hegyi简单竞争指标有明显提高;基础模型中引入坡向、坡度和竞争强度哑变量后,模型的拟合精度均显著提高,R^2提高了0.035,RMSE减少了0.077,MPE减少了0.070%。从林木的水平和垂直空间上构建青冈栎林木竞争指标更加准确,坡向、坡度和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系存在显著影响。综合考虑地形与林木竞争的哑变量模型拟合精度更高,能为青冈栎树高生长的预测提供参考。 | 石振威 曾思齐 刘发林 龙时胜 | 2020 | 西北林学院学报2020，35，1： | 7 |
| 18 | 长白落叶松人工林单木和林分水平的相容性生物量模型研究显示文摘[目的]构建落叶松人工林单木和林分水平的相容性生物量模型,使之既在数据采集区域内能够表征不同水平下的差异程度,又具有较强的通用性。[方法]基于64株长白落叶松人工林样木生物量实测数据和40个每木检尺样地数据,在考虑和未考虑林龄2种情形下,利用哑变量和非线性似然无关回归方法相结合,构建单木和林分水平的一元相容性生物量模型。[结果]表明:(1)地上及全株生物量模型单木水平下的 R^ 2 adj 均大于0.95,林分水平下的 R ^2 adj 均大于0.78,(2)利用哑变量考虑林龄因素后,单木水平下各评价指标总体稳定,参数 b 值范围从0.905 5-2.512 5减小为1.047 0-2.202 8。林分水平下 R^2提升0.201 9,参数 b 值范围从0.071 1-1.560 7减小为0.781 1-1.055 1;且具有更小的 TRE、MPE和MSE 。(3)利用对数转换的线性回归模型,全株及各组分生物量模型残差的分布趋势均平行于横轴。[结论]非线性似然无关回归和哑变量相结合的方法灵活、建模过程简单、模型稳定性好,适用于不同因素下落叶松人工林相容性生物量模型构建。林龄因素对林分模型拟合效果的改善更显著,在建模过程中,单木模型可以不考虑林龄的影响,而林分模型需要考虑林龄的影响。 | 洪奕丰 陈东升 申佳朋 孙晓梅 张守攻 | 2019 | 林业科学研究2019，32，4： | 6 |
| 19 | 哑变量在云杉地上生物量模型中的应用研究显示文摘基于150株样木的生物量数据,采用常规回归方法和哑变量模型方法,构建了黑龙江、吉林两省云杉地上总生物量与各分项生物量的一元、二元以及三元模型。结果表明:2种方法建立的模型中,地上总生物量模型预估精度最高,在96%以上;树叶生物量最低,仍达87%以上;其他生物量预估精度均在91%以上;总相对误差均控制在±5%的范围内。通过对一元、二元和三元模型对比分析,发现随着解释变量增加,2种方法生物量模型的预估精度和确定系数都有所提高。引入地域哑变量后,一元、二元和三元模型的预估精度和确定系数都比常规模型有所提高,估计值的标准误差和总相对误差有一定下降,哑变量可以提高模型的拟合优度和预测效果。 | 杨英 冉啟香 陈新云 欧强新 | 2015 | 林业资源管理2015，，6： | 6 |
| 20 | 我国杉木通用性立木生物量模型研究显示文摘以我国南方地区的最重要针叶树种杉木为研究对象,综合利用非线性混合模型、哑变量模型和误差变量联立方程组方法,建立了适合杉木不同生长区域(总体)应用的一体化一元和二元地上生物量方程及根茎比函数。结果表明:不同总体的地上生物量模型之间存在显著差异,总体(一)的估计值要大于总体(二),而地下生物量则差异不明显;地上和地下生物量方程的平均预估误差分别在5%和10%以内,可应用于不同区域的杉木林生物量估计。 | 曾伟生 | 2013 | 中南林业调查规划2013，32，4： | 6 |
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