基于混合效应的马尾松单木断面积预估模型

摘要

[目的]基于湖南省湘西地区第七、八、九次(2004—2014年)全国森林资源连续清查数据,构建了马尾松单木断面积预估模型,以期为该研究区域马尾松的生长和经营提供科学依据.[方法]林业数据常常具有层次结构、重复测量等特点,不满足传统回归分析中要求的独立、正态分布和等方差的基本假设,因而会得到有偏的参数估计.为解决这一问题,采用了线性混合效应方法来构建模型.此外,还引入了自相关矩阵和异方差函数来描述样地内的自相关性和异方差.最后,根据赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(Log-likelihood)以及似然比检验(LRT)确定最终的模型.[结果]期初胸径的倒数(1/DBH)、每公顷断面积(BA)、对象木胸径与林分平均平方胸径之比(RD)以及海拔(EL)对于马尾松单木断面积的生长有显著的影响.在参数效应确定过程中,除海拔外,其余变量参数均为混合参数时模型有最好的表现.在3种随机效应方差-协方差结构中,广义正定矩阵表现最好.与指数函数和常数加幂函数相比,幂函数更好地模拟了模型误差的方差结构.由于引入自相关结构后模型未收敛,因此自相关结构未定义.[结论]与基于最小二乘法的基础模型相比,考虑层次结构的混合效应模型显著地改善了模型的表现,所构建的模型有一定的生物学意义和统计可靠性.