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Modeling Pinus tree taper data using mixed-effects models
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AI
DOI：10.1007/s11676-026-01985-5.png)
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摘要
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修整模型被广泛应用于估算树干排序并相应地根据库存数据估算森林产量。然而，对于Pinus taeda，很少有研究采用能够明确考虑林业数据层次结构和方差异质性的混合效应修整模型。本研究通过开发和评估基于Kozak（1969）方程修改版本的混合效应修整模型来解决这一差距。这些模型在农场/森林区域、林分和树木层面纳入随机效应，并允许不同的方差结构，从而能够捕捉P. taeda林分中常见的异质性。采用最小混淆残差法的诊断程序用于评估模型充分性。与传统的固定效应修整模型相比，所选的混合效应模型实现了更优的性能，包括减少偏差、提升各树干部分的拟合度以及提高预测精度。此外，在附录中，我们提供了一个教程，概述了在R软件中针对该物种进行混合效应模型框架下统计建模的计算流程。
Keyword:
Aper modeling
Pinus taeda L.
Mixed-effects models
Least confounded residuals
Sustainable forest practices
期刊
IF:
4.6
论文数:
2.3K
被引数:
5.2K
机构
引用论文
Global Tree Taper Modelling: A Review of Applications, Methods, Functions, and Their Parameters.png)
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