【摘 要】
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[目的]考虑湖南杉木人工林的立地条件、林分密度和林分年龄,基于混合效应构建最适宜的林分平均高与优势木平均高相关关系模型,为湖南杉木人工林的立地质量评价与可持续经营提供理论依据.[方法]以湖南省内设置的512块杉木样地数据为基础,基于基础线性模型,利用数量化方法Ⅰ、k-means聚类和线性混合效应回归建模方法,构建基于混合效应的湖南杉木林分平均高和优势木平均高相关关系模型.[结果]1)采用数量化方法Ⅰ筛选出坡位、坡形、土壤类型、土壤厚度、株数密度和土壤松紧度是对高比值(林分优势木平均高和林分平均高之比)影响
【机 构】
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中南林业科技大学 林学院,湖南 长沙 410004;国家林业和草原局中南林业调查规划设计院,湖南 长沙 410014
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[目的]考虑湖南杉木人工林的立地条件、林分密度和林分年龄,基于混合效应构建最适宜的林分平均高与优势木平均高相关关系模型,为湖南杉木人工林的立地质量评价与可持续经营提供理论依据.[方法]以湖南省内设置的512块杉木样地数据为基础,基于基础线性模型,利用数量化方法Ⅰ、k-means聚类和线性混合效应回归建模方法,构建基于混合效应的湖南杉木林分平均高和优势木平均高相关关系模型.[结果]1)采用数量化方法Ⅰ筛选出坡位、坡形、土壤类型、土壤厚度、株数密度和土壤松紧度是对高比值(林分优势木平均高和林分平均高之比)影响显著的因子;2)构建线性混合效应模型可以显著提高建模精度,立地类型作为随机效应加在参数b上时确定系数最高,相对于基础线性模型,其确定系数从0.790158提高到0.914348.3)构建基于聚类的线性混合效应模型可以进一步提高建模精度,立地类型组作为随机效应加在参数b上时确定系数最高,确定系数达到了0.9435128,相对于基础线性模型,确定系数提高了19.41%,平均绝对误差降低了53.89%,均方根误差降低了48.11%;4)添加株数密度和林分年龄作为固定效应对模型精度提升不明显.[结论]林分密度和林分年龄对林分平均高与优势木平均高相关关系无显著影响;基于立地效应的混合模型可以反映平均高与优势木平均高相关关系变化的整体趋势,也可以体现立地条件差异对两者相关关系的影响,模型精度更高,适用性更好.
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