基于随机效应的红松人工林一级枝条动态生长模型

摘要

基于孟家岗林场60株人工红松955个标准枝数据,使用非线性混合效应模型的相关理论和研究方法,分别考虑样地效应、单木效应和枝条效应,利用S-Plus软件中的NLME模块建立了红松人工林一级枝条动态生长模型.结果表明:红松人工林一级枝条基径和枝长的最优生长模型分别为Gompertz和Richards方程;随着随机效应尺度的减小(样地→单木→枝条),混合模型的模拟精度逐渐提高,枝条基径和长度最优混合模型分别较基础模型提高约30.0％和2.4％,32.7％和6.6％以及50.1％和24.6％;基于枝条效应的基径最优混合模型不需进行误差项的校正,而枝条长度混合模型采用ARMA(1,1)时间序列结构可有效消除模型的异方差问题;独立检验结果表明枝条基径和长度最优混合模型的决定系数与基础模型相比增加了0.1左右,而平均误差绝对值和均方根误差均显著减小,说明非线性混合模型较传统非线性模型更适合于描述红松人工林一级枝条的生长过程.