非线性混合模型在杉木林分断面积预测中的优势分析

"利用非线性混合模型进行杉木林分断面积生长模拟研究 (2009年)" 本文探讨了传统林木生长收获模型在预测林分断面积时存在的局限性，并介绍了非线性混合效应模型在这一领域的应用。非线性混合效应模型是一种能够考虑个体差异和群体总体效应的统计方法，它在处理复杂数据结构，如林业生长数据时，具有更高的适应性和准确性。 在研究中，作者选择了两种经典的林木生长模型——Richards模型和Schumacher模型，它们是描述树木生长曲线的常用基础模型。通过改变自变量，这两个模型可以用来模拟断面积随时间的变化。使用非线性最小二乘回归法，对模型进行拟合，以找到最能描述实际数据的参数组合。 接着，作者基于复相关系数和预估精度，从Richards和Schumacher模型中选取最优的基础模型，并在此基础上构建非线性混合效应模型。这种模型不仅考虑了个体间的差异，还考虑了初植密度对林木生长的影响，因此能够提供更精确的预测。 通过对非线性混合效应模型与传统回归模型的比较分析，结果显示，考虑了初植密度效应的非线性混合模型在估计林分断面积方面具有更高的精度。这表明，在林木生长模拟中，非线性混合模型可以作为一种更有效的工具，对于森林管理和资源规划具有重要意义。 这篇论文为林业研究提供了新的方法论，即使用非线性混合模型来更准确地模拟和预测杉木林分的断面积生长，这对于优化森林资源的管理和可持续发展策略具有重要参考价值。此外，这种方法也可能适用于其他类型的森林生态系统，对于全球气候变化下的森林管理策略制定具有深远影响。