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东北地区落叶松人工林生物量转换与扩展因子空间自回归模型

         
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[目的]基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据.[方法]选择多种模型形式建立BCEF普通回归模型,从中选择拟合效果最好的模型,运用空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)2种空间自回归方法重新拟合模型,采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对模型进行评价,使用莫兰指数(MI)检验各变量和BCEF模型残差的空间自相关性.[结果]1)BCEF存在明显的空间自相关性,空间距离较小时,同一省内的落叶松人工林BCEF属性相似,随着空间距离增大,各省之间的BCEF属性差异逐渐体现出来,最终趋向随机分布;2)在普通回归模型中,异速生长模型、对数模型和双曲线模型拟合效果较好,不同自变量对应的最优模型形式不同;林分平方平均直径(Dg)是解释能力最高的变量,以Dg为自变量的有效模型的R2在0.945～0.958之间;其次是林分平均高和蓄积量,其有效模型的R2在0.60以上;林分平均年龄的解释能力略低,其有效模型的R2仅0.50左右;林分断面积(BA)和密度(N)对BCEF的解释能力较差,R2均不超过0.50;以Dg为自变量的普通回归模型的残差存在明显空间自相关性;3)以Dg为自变量的双曲线空间自回归模型最优,且SEM优于SLM,与对应普通回归模型相比,SEM的R2提高3％,RMSE和rRMSE分别降低33％和35％,模型残差的MI不超过0.02,可较好消除空间自相关性.[结论]双曲线是BCEF最稳定的模型形式,Dg是解释BCEF的最优变量,建议采用以Dg为预测变量的双曲线函数空间误差模型估算BCEF.

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