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林木生物量模型研究存在的问题
2015/1/19

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一个好的统计模型不仅本身要具备优良的统计性能和良好的 估计效果,更重要的是它应具有较广泛的适用范围,在生物量调查 中,这一特性显得尤为突出。人们知道,生物量外业数据的获得要 经过一系列复杂而又繁重的体力劳动才能取得,同时,还需花大量 的时间对外业取回的木材样品进行处理,即木材含水率的测定和 木材密度的测定,最后得到建模所需要的数据。
正是由于生物量 测定的这种特殊性,人们很自然地想到不同林分的样木资料可否 相互借用?某个林分和地区的模型可否应用于其他林地?可以 说,只有这两个问题得以解决,回归估测方法才具有推广应用的价 值。一个树种在不同立地上的回归方 程之间的区别可能并不大,除非是立地条件优劣差异很大。许多 研究表明,同一树种在不同地段上,生物量回归模型具有相似特 性,但这些结论仅局限于在相同的立地条件和相似的林分特征条 件下。
对于不同的立地条件下形成的林分,树木个体间生物量差 异很大,构成了各自林分结构特征,而这种特征不可能用同一回归 模型来准确刻画。因此,在回归模型的应用范围上不能不分具体 对象条件一概而论,而应在使用前对方程加以必要的检验,也就是 说无论再好的模型,它都有一定适用范围。在一定范围内模型具 有良好的估计,而超出范围估计将会失真。在考虑立地条件的同 时,还应特别考虑所用回归方程样本资料的取值范围是否与该地 区林木大小相一致。大多数回归方程是以小或中等大小的林木为 基础的,这些回归方程不能用一定的置信度外推于大林木.否则回 归方程的估计或预测将产生很大的偏奇。

 

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