【摘要】：立木材積方程在林業(yè)工作中應(yīng)用廣泛。建立立木材積方程,不但在森林資源研究中具有重要意義,而且可以為提高木材的商業(yè)價(jià)值提供良好的建議。本文基于大興安嶺地區(qū)落葉松及樟子松數(shù)據(jù),構(gòu)建三種立木材積模型,分析比較了各材積模型的誤差結(jié)構(gòu),并在各模型中加入誤差函數(shù)來消除異方差。利用Ballantyne(2013)提出的似然分析法來判斷落葉松和樟子松立木材積模型的誤差結(jié)構(gòu)。為了對(duì)比,利用S-PLUS軟件的廣義非線性GNLS模塊擬合非線性模型。針對(duì)模型擬合產(chǎn)生的異方差現(xiàn)象,采用誤差方差函數(shù)(固定方差、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)和常數(shù)加冪函數(shù))消除異方差。采用確定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、絕對(duì)誤差(Bias)和平均相對(duì)誤差(MRE)對(duì)立木材積方程精度進(jìn)行綜合比較分析。結(jié)果表明,經(jīng)似然分析法判斷,各模型計(jì)算出的落葉松和樟子松立木材積方程的誤差結(jié)構(gòu)均是相乘的。為了描述立木材積模型構(gòu)建過程中產(chǎn)生的異方差現(xiàn)象,將固定方差、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)和常數(shù)加冪函數(shù)加入到立木材積模型中,所有方差函數(shù)都能降低材積模型的異方差。基于落葉松數(shù)據(jù),在模型(1)中加入冪函數(shù)消除模型的異方差效果最好,模型(2)、(3)中加入常數(shù)加冪函數(shù)消除模型的異方差效果最好�；谡磷铀蓴�(shù)據(jù),模型(1)中加入常數(shù)加冪函數(shù)消除模型的異方差效果最好,模型(2)、(3)中加入冪函數(shù)消除模型的異方差效果最好。非線性(相加誤差結(jié)構(gòu))和線性(相乘誤差結(jié)構(gòu))擬合和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的比較表明,落葉松相加誤差結(jié)構(gòu)和相乘誤差結(jié)構(gòu)立木材積模型的擬合和檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)非常接近,模型(1)的相加誤差結(jié)構(gòu)擬合和檢驗(yàn)精度略高于相乘誤差結(jié)構(gòu),模型(2)、(3)相乘誤差結(jié)構(gòu)的擬合和檢驗(yàn)精度略高于相加誤差結(jié)構(gòu);樟子松相加和相乘立木材積模型擬合和檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)同樣非常接近,模型(1)的相加誤差結(jié)構(gòu)擬合和檢驗(yàn)精度略高于相乘誤差結(jié)構(gòu),模型(2)的相乘誤差結(jié)構(gòu)擬合和檢驗(yàn)精度略高于相加誤差結(jié)構(gòu),而模型(3)的相乘誤差結(jié)構(gòu)擬合精度略高于相加誤差結(jié)構(gòu),而相加誤差結(jié)構(gòu)的檢驗(yàn)精度略高。在分徑階檢驗(yàn)中,大徑階樹木的誤差結(jié)構(gòu)直接影響了整體結(jié)果,相對(duì)來說中小徑階樹木的影響較小。文章并沒有給出絕對(duì)和一致的結(jié)論,如果模型的預(yù)測是最重要的,建議對(duì)比非線性和對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換的線性模型,選擇精度較高的誤差結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S758

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2635801