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Model errors in tree biomass estimates computed with an approximation to a missing covariance matrix

机译:树木生物量估算中的模型误差其近似于缺失的协方差矩阵

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摘要

BackgroundBiomass and carbon estimation has become a priority in national and regional forest inventories. Biomass of individual trees is estimated using biomass equations. A covariance matrix for the parameters in a biomass equation is needed for the computation of an estimate of the model error in a tree level estimate of biomass. Unfortunately, many biomass equations do not provide key statistics for a direct estimation of model errors. This study proposes three new procedures for recovering missing statistics from available estimates of a coefficient of determination and sample size. They are complementary to a recently published study using a computationally intensive Monte Carlo approach.
机译:背景技术生物量和碳估算已成为国家和地区森林清单中的优先事项。使用生物量方程式估算单个树木的生物量。对于生物量的树级估计中的模型误差的估计的计算,需要生物量方程中的参数的协方差矩阵。不幸的是,许多生物量方程式没有提供直接统计模型误差的关键统计数据。这项研究提出了三种新的程序,用于从确定系数和样本量的可用估计中恢复缺失的统计数据。它们是对最近发表的使用计算密集型蒙特卡洛方法的研究的补充。

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