基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

编号 zgly0001546751

文献类型 期刊论文

文献题名 基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

作者 苗铮  董利虎  李凤日  白东雪  王佳慧 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 南京林业大学学报(自然科学版 

年卷期 2017年04期

年份 2017 

分类号 S791.247 

关键词 红松  二级枝条数量  Poisson回归模型  广义线性混合模型 

文摘内容 【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnRDINC(RDINC为着枝深度)、RDINC2和CL（冠长）4个随机效应参数以及自相关矩阵AR（1）的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnRDINC、CL和DBH（胸径）前的系数为正值,RDINC2、HDR（高径比）前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R2为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。