【摘 要】
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基于广东省樟树、木荷和枫香3个阔叶树种共270株样木的生物量实测数据,采用多元非线性联合估计,按分量相加和总量控制两种方法,分别构建了一元(胸径)和二元(胸径、树高和胸径、冠幅)的相容性生物量模型,比较分析了这两种相容性生物量模型的拟合效果和预估精度。结果表明:(1)分量相加和总量控制构建相容性模型对3个树种拟合效果均较好,预估精度均较高,二者之间差别不大,但总体上分量相加模型拟合效果较优。(2)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31770676); 广东省林业科技专项(2015-02); 广东省林业科技创新平台建设项目(2016CXPT03)资助;
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基于广东省樟树、木荷和枫香3个阔叶树种共270株样木的生物量实测数据,采用多元非线性联合估计,按分量相加和总量控制两种方法,分别构建了一元(胸径)和二元(胸径、树高和胸径、冠幅)的相容性生物量模型,比较分析了这两种相容性生物量模型的拟合效果和预估精度。结果表明:(1)分量相加和总量控制构建相容性模型对3个树种拟合效果均较好,预估精度均较高,二者之间差别不大,但总体上分量相加模型拟合效果较优。(2)二元模型拟合效果和预估精度普遍优于一元模型,但加入第二个变量的异同,在各个分量中的表现不一。加入树高因子,显著改进树干和树皮的拟合效果;加入冠幅因子,显著改进树枝、树叶和地上部分的拟合效果。选择胸径和冠幅因子建立二元生物量模型可以获得较高的拟合精度。(3)基于最优独立模型构建的相容性模型拟合和预估效果最优,地上部分总量甚至优于最优独立模型。因此,各分量相加构建的相容性模型略优于总量控制。对于阔叶树种自变量的选取,二元模型加入冠幅因子的精度高于加入树高因子。
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