【目的】基于非參數(shù)理論,研究構(gòu)建大興安嶺興安落葉松（Larix gmelinii）非參數(shù)可加性樹干削度方程,并與傳統(tǒng)的Max and Burkhart參數(shù)削度方程進(jìn)行對比�！痉椒ā坷脴涓摺⑿貜�、不同高度處直徑、不同部位高度等變量及其變形構(gòu)建非參數(shù)可加性削度方程。采用7種光滑樣條函數(shù):薄板回歸樣條函數(shù)（TP）、 Duchon樣條函數(shù)（DS）、三次回歸樣條函數(shù)（CR）、P-樣條函數(shù)（PS）、高斯過程平滑樣條函數(shù)（GP）、B-樣條函數(shù)（BS）和局部回歸光滑函數(shù)（LO）,基于R軟件mgcv包的Gamm函數(shù)對非參數(shù)模型進(jìn)行擬合�！窘Y(jié)果】使用相對直徑（d/D）作為因變量,胸徑的平方（D²）、樹高（H）、相對樹高的算術(shù)平方根■作為自變量,構(gòu)建興安落葉松最佳非參數(shù)可加性樹干削度方程。擬合結(jié)果表明:基于CR和LO樣條函數(shù)的可加性削度方程具有較小的R²（決定系數(shù)）和較大的赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）值,且CR和LO的殘差圖重心線略呈中間高、兩頭低的趨勢。其他基于5種光滑樣條函數(shù)的可加性削度方程表現(xiàn)出相似的擬合結(jié)果。可加性模型除了使用LO樣條函數(shù)外,其他樣條函數(shù)都優(yōu)... 

【文章來源】：南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,44(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

擬合數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)胸徑-樹高的散點圖

為了詳細(xì)比較參數(shù)模型和非參數(shù)模型的擬合效果,分別繪制了各模型的殘差分布見圖2。從圖2可以看出,基于光滑樣條函數(shù)CR 和LO非參數(shù)模型(9)的殘差圖散點重心線略呈中間高、兩頭低的趨勢,尤其是光滑樣條函數(shù)LO重心線在預(yù)測值為22 cm時明顯較高。參數(shù)模型Max的殘差圖散點重心線則略呈左高右低的趨勢。其他各非參數(shù)模型(TP、 DS、PS、 GP和BS)顯示了較均勻、隨機(jī)的殘差分布。2.2.3 非參數(shù)模型各變量的效應(yīng)分析

非參數(shù)模型各變量的影響可以通過非參數(shù)模型的偏效應(yīng)圖來直觀判斷。圖3表示除樣條函數(shù)LO外非參數(shù)模型(9)添加不同光滑樣條函數(shù)后的偏效應(yīng)圖。在同一個光滑樣條函數(shù)對應(yīng)的偏效應(yīng)圖中,可以看出所有模型中隨著D2的變化,曲線表現(xiàn)出相似的變化趨勢,隨著D2增大相應(yīng)樣條函數(shù)估計表現(xiàn)出不確定性的趨勢(置信區(qū)間變大)。所有模型中隨著H的變化也具有相似的變化趨勢,且在H較小時樣條函數(shù)估計表現(xiàn)出不確定性的趨勢(置信區(qū)間變大)。另外,樣條函數(shù)估計隨著相對樹高平方根 ( h/Η ) 的增大而減小,表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性關(guān)系,其中在相對樹高值較小時,CR樣條表現(xiàn)出了嚴(yán)重的不確定性,且隨著相對樹高的增大出現(xiàn)了異常的折線變化,其他光滑樣條函數(shù)的估計都隨著相對樹高的變化表現(xiàn)出相似的趨勢。非參數(shù)可加性模型的截距和非參數(shù)項的擬合結(jié)果見表5,可以看出,影響擬合結(jié)果的變量有胸徑的平方、樹高、相對高度的算數(shù)平方根。通過對各模型的非參數(shù)項進(jìn)行顯著性檢驗發(fā)現(xiàn)P值均小于0.001,這說明這些變量對于樹干干形變化有顯著的意義。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3591591