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摘要:
[目的]贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见.研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持.[方法]以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型.随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布.模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R2)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定.[结果]对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中.对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散.使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R2为0.94-6.MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低.[结论]层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高.此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木树高-胸径模型
来源期刊 南京林业大学学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 蒙古栎天然异龄林 树高-胸径模型 最大似然法 层次贝叶斯统计
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 131-137
页数 7页 分类号 S758.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2006.201901031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李玉堂 13 56 5.0 7.0
2 闫晓旺 9 30 4.0 5.0
3 姚丹丹 中国林业科学研究院资源信息研究所 4 36 2.0 4.0
4 徐奇刚 中国林业科学研究院资源信息研究所 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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蒙古栎天然异龄林
树高-胸径模型
最大似然法
层次贝叶斯统计
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
南京林业大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2006
32-1161/S
大16开
南京市龙蟠路159号南京林业大学
28-16
1958
chi
出版文献量(篇)
4299
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8
总被引数(次)
67156
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