林业科学

作者：何潇,雷相东*

单位：中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 100091

关键词：生物量转换与扩展因子,空间自回归模型,林分平方平均胸径,落叶松人工林

基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(CAFYBB2019SY025);林业公益性行业科研专项项目(201504303)

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。

来源：2021年第10期

《林业科学》期刊编辑部

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