摘要:
基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松955个标准枝数据,采用线性混合效应模型理论和方法,考虑树木效应,利用SAS软件中的MIXED模块拟合红松人工林一级枝条各因子(基径、枝长、着枝角度)的预测模型.结果表明: 通过选择合适的随机参数和方差协方差结构能够提高模型的拟合精度;把相关性结构包括复合对称结构CS、一阶自回归结构AR(1)及一阶自回归与滑动平均结构ARMA(1,1)加入到一级枝条大小最优混合模型中,AR(1)可显著提高枝条基径和角度混合模型的拟合精度,但3种结构均不能提高枝条角度混合模型的精度.为了描述混合模型构建过程中产生的异方差现象,把CF1和CF2函数加入到枝条混合模型中,CF1函数显著提高了枝条角度混合模型的拟合效果,CF2函数显著提高了枝条基径和长度混合模型拟合效果.模型检验结果表明:对于红松人工林一级枝条大小预测模型,混合效应模型的估计精度比传统回归模型估计精度明显提高.
董灵波,刘兆刚**,李凤日,姜立春. 基于线性混合模型的红松人工林一级枝条大小预测模拟[J]. 应用生态学报.
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