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基于多水平非线性混合效应蒙古栎林单木断面积模型

符利勇 唐守正 张会儒 雷相东

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基于多水平非线性混合效应蒙古栎林单木断面积模型

  • 基金项目:

    国家自然科学基金青年科学基金项目(31300534); 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金"随机效应的森林立地指数模型和应用研究".

  • 中图分类号: S711

Multilevel Nonlinear Mixed-effects Basal Area Models for Individual Trees of Quercus mongolica

  • CLC number: S711

  • 摘要: 以吉林省汪清林业局184块样地中的10 111株蒙古栎为例,首先选用线性函数、Richards函数、Logistic 函数、指数函数等7种常用函数形式,分析4个因变量(后期胸径、后期胸高断面积、直径增量和胸高断面积增量)与前期胸径的影响,确定一个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时基础模型中最优的形式参数构造形式,利用逐步回归方法确定模型中所包含的林分变量,并分析和比较用来消除异方差的3种常用残差方差函数(指数函数、幂函数和常数加幂函数),最后检验模型预测效果。结果表明:Wykoff模型且因变量为后期胸高断面积拟合效果较好,故作为基础模型;除前期胸高直径(D)外,当考虑坡度正切(ST),对象木胸高直径与样地算术平均直径的比(RAD),样地胸高总断面积(TBA),样地中大于对象木直径所有树木的胸高断面积和(GSBA),对象木胸高断面积与样地算术平均胸高断面积的比 (RABA)和对象木胸高断面积与样地胸高总断面积的比(RBA)等林分变量时能进一步提高模型预测精度;对于残差方差,指数函数、幂函数和常数加幂函数都能消除异方差,但幂函数效果最好;当模型同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时预测精度最高。
  • [1]

    Cole D M, Stage A R. Estimating future diameter of lodgepole pine[M]. U S For Ser Res Pap,INT-131. 1972.
    [2]

    Dolph K L. Prediction of periodic basal area increment for young-growth mixed conifers in the Sierra Nevada U S[M]. For Ser Res Pap, 1988, RP-190.
    [3]

    Wykoff W R. A basal area increment model for individual conifers in the northern Rocky Mountains[J]. For Sci, 1990, 36(4): 1077-1104.
    [4]

    Calama R, Montero G. Interregional nonlinear height-diameter model with random coefficients for stone pine in Spane[J]. Can J For Res, 2004, 34: 150-163.
    [5]

    Calama R, Montero G. Multilevel linear mixed model for tree diameter increment in stone pine (Pinus pinea): a calibrating approach[J]. Sliva Fennica, 2005, 39(1): 37-54.
    [6]

    Uzoh F C C, Oliver W W. Individual tree diameter increment model for managed even-aged stands of ponderosa pine throughout the western United States using a multilevel linear mixed effects model . For Ecol Manage, 2008, 256: 438-445.
    [7]

    Gregoire T G, Schabenberger O, Barrett J P. Linear modeling of irregularly spaced, unbalanced, longitudinal data from permanent plot measurements[J]. Canadian Journal of Forest Research, 1995, 25: 137-156.
    [8]

    Biging G S. Improved estimates of site index curves using a varying-parameter model[J]. For Sci, 1985, 31(1): 248-259.
    [9]

    Keselman H J, Algina J, Kowalchuk R K, et al. A comparison of recent approaches to the analysis of repeated measurements[J]. Br J Math Stat Psychol, 1999, 52: 63-78.
    [10]

    Garrett M F, Laird N M, Ware J H. Applied Longitudinal Analysis[M]. Wiley-Interscience. John Wiley and Sons, Inc, Publication, New Jersey, 2004.
    [11] 符利勇,李永慈,李春明,等.利用2种非线性混合效应模型(2水平)对杉木林胸径生长量的分析[J]. 林业科学, 2012, 48(5):36-43.

    [12] 符利勇,唐守正.基于非线性混合模型的杉木优势木平均高[J].林业科学,2012, 48 (7):66-71.

    [13] 陈新美,张会儒,武纪成,等.柞树林直径分布模拟研究[J]. 林业资源管理,2008(1):39-43.

    [14] 洪玲霞,雷相东,李永慈.蒙古栎林全林整体生长模型及其应用[J]. 林业科学研究,2012, 25( 2): 201-206.

    [15] 杜纪山,唐守正,王洪良.天然林区小班森林资源数据的更新模型[J].林业科学,2000, 36( 2):26-32.

    [16] 亢新刚,崔相慧,王 虹.冀北次生林3 个树种林分生长过程表的编制[J].北京林业大学学报,2001,23( 3):39-42.

    [17] 王春霞,刘万成,刘瑰琦,等.大兴安岭林区蒙古栎生长过程研究[J].中国林副特产, 2005(5):12-14.

    [18] 于 洋,王海燕,雷相东,等.东北过伐林区蒙古栎天然林土壤有机碳研究[J].西北林学院学报,2011,26( 2):57-62.

    [19] 程徐冰,韩士杰,张忠辉,等.蒙古栎不同冠层部位叶片养分动态 .应用生态学报,2011,22( 9):2272-2278.

    [20] 沈琛琛,雷相东,王福有,等.金苍林场蒙古栎天然中龄林竞争关系研究[J].林业科学研究,2012,25( 3):339-345.

    [21]

    Pinherio J C, Bates D M. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS[M]. Spring-Verlag, New York, NY, 2000.
    [22]

    Fang Z, Bailey R L. Nonlinear mixed effects modeling for slash pine dominant height growth following intensive silvicultural treatments[J]. Forest Science, 2001, 47: 287-300.
    [23]

    Yang Y, Huang S. Comparison of different methods for fitting nonlinear mixed forest models and for making predictions[J]. Canadian Journal of Forest Research, 2011, 41(8): 1671-1686.
    [24]

    Pinheiro J C, Bates D M. Approximations to the loglikelihood function in the nonlinear mixed effects model[J]. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1995, 4: 12-35.
    [25]

    Pandhard X, Samson A. Extension of the SAEM algorithm for nonlinear mixed models with 2 levels of random effects[J]. Biostatistics, 2009, 10(1): 121-135.
    [26]

    Davidian M, Giltinan D M. Nonlinear Models for Repeated Measurement Data[M]. Chapman& Hall, New York, 1995.
    [27]

    Meng S X, Huang S. Improved calibration of nonlinear mixed-effects models demonstrated on a height growth function[J]. Forest Science, 2009, 55(3): 239-248.
    [28]

    Yang Y, Huang S, Meng S X, et al. A multilevel individual tree basal area increment model for aspen in boreal mixedwood stands[J]. Can J For Res, 2009, 39: 2203-2214.
    [29]

    Schrder J, Soalleiro R R, Alonso G V. An age-independent basal area increment model for maritime pine trees in northwestern Spain[J]. For Ecol Manage, 2002, 157(1-3): 55-64.
    [30]

    Monserud R A, Sterba H. A basal area increment model for individual trees growing in even-and uneven-aged forest stands in Austria[J]. For Ecol Manage, 1996, 80(1-3): 57-80.
    [31] 唐守正,郎奎建,李海奎.统计和生物数学模型计算 [M].北京:科学出版社,2008.

    [32]

    Lindstrom M J, Bates D M. Nonlinear Mixed Effects Models for Repeated Measures Data[J]. Biometrics, 1990, 46: 673-687.
    [33] 符利勇,孙 华.基于混合效应模型的杉木单木冠幅预测模型[J].林业科学,2013, 49(8):65-74.

  • [1] 洪玲霞雷相东李永慈 . 蒙古栎林全林整体生长模型及其应用. 林业科学研究, 2012, 25(2): 201-206.
    [2] 李永慈唐守正 . 用Mixed和Nlmixed过程建立混合生长模型. 林业科学研究, 2004, 17(3): 279-283.
    [3] 吕沅杭伊利启王儒林刘兆刚董灵波 . 基于空间结构参数的大兴安岭天然落叶松单木直径生长模型. 林业科学研究, 2021, 34(2): 81-91. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2021.02.009
    [4] 董莉莉刘红民赵济川高英旭汪成成范俊岗 . 林分结构对辽东山区蒙古栎林天然更新的影响. 林业科学研究, 2021, 34(5): 104-110. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2021.005.012
    [5] 李春明 . 基于广义线性混合效应模型的蒙古栎林单木枯损建模及影响因子分析. 林业科学研究, 2020, 33(6): 105-113. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2020.06.013
    [6] 张雄清张建国段爱国 . 杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯法估计. 林业科学研究, 2015, 28(4): 538-542.
    [7] 杜纪山唐守正 . 林分断面积生长模型研究评述. 林业科学研究, 1997, 10(6): 599-606.
    [8] 孙洪刚张建国段爱国何彩云童书振 . 杉木人工林单木断面积生长动态模拟. 林业科学研究, 2010, 23(5): 738-743.
    [9] 胡晓龙 . 长白落叶松林分断面积生长模型的研究. 林业科学研究, 2003, 16(4): 449-452.
    [10] 张守攻 . 单木生长模型边缘误差的传播规律*. 林业科学研究, 1994, 7(1): 1-6.
    [11] 张守攻唐守正惠刚盈 . 单木生长模型竞争指标的优化算法. 林业科学研究, 1993, 6(4): 351-357.
    [12] 全锋周超凡段光爽胡雪凡张会儒雷相东 . 基于蓄积生长率的蒙古栎天然次生林抚育间伐研究. 林业科学研究, 2020, 33(2): 61-68. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2020.02.008
    [13] 欧光龙王俊峰肖义发胥辉 . 思茅松天然林单木生物量地理加权回归模型构建. 林业科学研究, 2014, 27(2): 213-218.
    [14] 李希菲洪玲霞 . 杉木、落叶松断面积模型参数比较. 林业科学研究, 1997, 10(5): 500-505.
    [15] 李春明 . 基于Cox比例风险函数及混合效应的落叶松云冷杉混交林林木枯损模型研究. 林业科学研究, 2020, 33(3): 92-98. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2020.03.012
    [16] 李春明 . 基于纵向数据非线性混合模型的杉木林优势木平均高研究. 林业科学研究, 2011, 24(1): 68-73.
    [17] 姜立春李凤日张锐 . 基于线性混合模型的落叶松枝条基径模型. 林业科学研究, 2012, 25(4): 464-469.
    [18] 孙洪刚张建国段爱国童书振 . 5种Logistic模型在模拟杉木人工林胸高断面积分布中的应用. 林业科学研究, 2007, 20(5): 622-629.
    [19] 符利勇李永慈李春明唐守正 . 两水平非线性混合模型对杉木林优势高生长量研究. 林业科学研究, 2011, 24(6): 720-726.
    [20] 姜立春杜书立 . 基于非线性混合模型的东北兴安落叶松树高和直径生长模拟. 林业科学研究, 2012, 25(1): 11-16.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-28

基于多水平非线性混合效应蒙古栎林单木断面积模型

  • 1. 中国林业科学研究院资源信息研究所, 北京 100091
基金项目:  国家自然科学基金青年科学基金项目(31300534); 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金"随机效应的森林立地指数模型和应用研究".

摘要: 以吉林省汪清林业局184块样地中的10 111株蒙古栎为例,首先选用线性函数、Richards函数、Logistic 函数、指数函数等7种常用函数形式,分析4个因变量(后期胸径、后期胸高断面积、直径增量和胸高断面积增量)与前期胸径的影响,确定一个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时基础模型中最优的形式参数构造形式,利用逐步回归方法确定模型中所包含的林分变量,并分析和比较用来消除异方差的3种常用残差方差函数(指数函数、幂函数和常数加幂函数),最后检验模型预测效果。结果表明:Wykoff模型且因变量为后期胸高断面积拟合效果较好,故作为基础模型;除前期胸高直径(D)外,当考虑坡度正切(ST),对象木胸高直径与样地算术平均直径的比(RAD),样地胸高总断面积(TBA),样地中大于对象木直径所有树木的胸高断面积和(GSBA),对象木胸高断面积与样地算术平均胸高断面积的比 (RABA)和对象木胸高断面积与样地胸高总断面积的比(RBA)等林分变量时能进一步提高模型预测精度;对于残差方差,指数函数、幂函数和常数加幂函数都能消除异方差,但幂函数效果最好;当模型同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时预测精度最高。

English Abstract

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