中国林科院“十三五”国家自然科学基金项目优秀成果汇编报道21

——森林生物量精准估计的统计学基础
森林经理学：首次提出了一种广义的非线性混合效应模型标准形式及参数估计算法，解决了方程系统中自变量和因变量同时含有度量误差而引起的参数估计偏差问题，构建了含度量误差的生物量可加性模型系统，提高了模型预估精度。开展了研建新一代气候敏感的林分生长收获模型系的研究，建立了新的气候敏感的长白落叶全林整体模型CS-ISGM，及区域层次的气候敏感的落叶松人工林生长模型CSM-larch，拓展了森林经验生长模型的应用，为我国落叶松林适应性经营措施提供了部分依据。研究提出了随机分布林分角尺度置信区间和角尺度判断林木分布格局的检验方法，为样地或林分密度不同时精确判断林木（树种）分布格局提供了新的方法和途径，具有广阔的应用前景。
森林生物量精准估计的统计学基础
Statistical foundation on the accurate estimates of forest biomass
构建各分项（干材、干皮、树枝、树叶和树根）立木生物量可加性方程系统是解决森林生物量精准估计的核心内容。采用传统回归方法估计的参数是有偏估计，从而影响了生物量预估精度。
中国林科院资源所符利勇研究员带领的研究团队在国家自然科学基金面上项目（批准号：31570628）的资助下，围绕生物量精准计测，得到了一套完整的理论成果（模型提出—理论证明—参数估计—软件开发—成果行业应用）。首次提出了一种广义的非线性混合效应模型标准形式，并给出参数估计算法；编制了程序，并在ForStat软件上创建相应的模块；在此基础上，进一步解决方程系统中自变量和因变量同时含有度量误差而引起的参数估计偏差问题，即构建含度量误差的生物量可加性模型系统。该方法有效解决了生物量模型中自变量（直径、树高和冠幅）和因变量（各分项生物量）的观测值同时含有误差时所出现的估计偏差问题，从而提高了模型预估精度。
基于该研究成果，共编制了8项生物量有关的行业标准，并且利用项目研究成果对我国第九次全国森林资源清查的森林生物量和碳储量进行测算，最终测算结果已由国家林业和草原局对外发布。以上研究成果（包括建模理论和生物量估算应用）已到达国际领先水平，部分研究成果已在国外知名林业期刊Forest Ecology and Management、Remote Sensing等期刊上发表。
中国林科院科技处 2021-02-25

关键词 自然科学基金  科技成果  科技创新  森林经理学  森林生物量  统计学  图片