基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

• 作者: 李凤日 王佳慧 白东雪 苗铮 董利虎
• 来源期刊: 南京林业大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 红松 二级枝条数量 Poisson回归模型 广义线性混合模型
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 121-128
• 页数: 8页
• 分类号: S757.1
• 字数: 6253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2006.201604066

摘要

[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)、R2DINC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技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,R2DINC、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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凤日	东北林业大学林学院	167	2057	23.0	35.0
2	董利虎	东北林业大学林学院	51	484	12.0	20.0
3	王佳慧	东北林业大学林学院	4	17	3.0	4.0
4	白东雪	东北林业大学林学院	2	6	1.0	2.0
5	苗铮	东北林业大学林学院	1	6	1.0	1.0