선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 개별 트리 기초 영역 증분 모델 개발
Summary
혼합 효과 모델은 임업의 계층적 스토세스 구조로 데이터를 분석하기 위한 유연하고 유용한 도구이며 산림 성장 모델의 성능을 크게 향상시키는 데 사용할 수도 있습니다. 여기서선형 혼합 효과 모델과 관련된 정보를 합성하는 프로토콜이 제시됩니다.
Abstract
여기서 중국 북서부 신장성에 위치한 779개의 샘플 플롯에서 21898 피케아 아스페라타 나무를 포함한 데이터 세트를 기반으로 5년 기저면적 증분의 개별 트리 모델을 개발했습니다. 동일한 샘플링 단위의 관측 값 간의 높은 상관관계를 방지하기 위해 난사 적 가변성을 고려하여 임의의 플롯 효과가 있는 선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 모델을 개발했습니다. 나무 크기, 경쟁 및 사이트 조건에 대한 인덱스와 같은 다양한 트리 및 스탠드 레벨 변수가 잔여 가변성을 설명하기 위한 고정 효과로 포함되었습니다. 또한, 이종분증 및 자기상관성은 분산 기능 및 자기 상관 구조를 도입하여 기술되었다. 최적의 선형 혼합 효과 모델은 아카이케의 정보 기준, 베이지안 정보 기준, 로가릿암 가능성 및 가능성 비율 테스트와 같은 여러 가지 적합성 통계에 의해 결정되었습니다. 그 결과 개별 나무 기저 면적 증분의 중요한 변수는 유방 높이에서 직경의 역 변환, 피사체 트리보다 큰 나무의 기저 면적, 헥타르당 나무 수 및 고도가 있음을 나타냈다. 또한 분산 구조의 오차는 지수 함수에 의해 가장 성공적으로 모델링되었으며, 1차 자동 회귀 구조(AR(1)에 의해 자가 상관관계가 현저히 수정되었다. 리니어 혼합 효과 모델의 성능은 일반 최소 제곱 회귀를 사용하여 모델에 비해 크게 향상되었습니다.
Introduction
짝수 숙성 된 단일 문화와 비교하여, 여러 목표를 가진 고르지 못한 숙성 혼합 종 산림 관리는 최근1,2,3의관심을 증가시켰습니다. 특히 복잡한 고르지 못한 혼합종 숲4에대해 강력한 산림 관리 전략을 수립하기 위해서는 다양한 관리 대안이 필요하다. 산림 의 성장과 수율 모델은 다양한 관리 계획에 따라 나무 또는 서 개발 및 수확을 예측하기 위해 광범위하게 사용되어왔다 5,6,7. 숲의 성장과 수율 모델은 개별 트리 모델, 크기 클래스 모델 및 전스탠드 성장 모델6,7,8로분류됩니다. 안타깝게도 크기 급 모델과 전스탠드 모델은 고르지 못한 숙성 된 혼합 종 숲에 적합하지 않으며, 산림 관리 의사 결정 과정을 지원하기 위해 보다 자세한 설명이 필요합니다. 이러한 이유로, 개별 나무 의 성장 및 수율 모델은 다양한 종 조성, 구조 및 관리 전략9,10,11로산림 스탠드에 대한 예측을 할 수있는 능력으로 인해 지난 수십 년 동안 증가 된 관심을 받고 있습니다.
일반 최소 제곱(OLS)회귀는 개별 트리 성장모델(12,13,14,15)의개발을 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 동일한 샘플링 단위(즉, 샘플 플롯 또는 트리)에서 고정된 시간 동안 반복적으로 수집된 개별 트리 성장 모델에 대한 데이터 집합은관측수(10,16)의독립성 및 높은 공간 적 및 시간적 상관관계가 없는 계층적 적재 구조를 갖는다. 계층적 적 재계 구조는 OLS 회귀의 기본 가정을 위반합니다: 즉 독립적 인 잔류물 및 일반적으로 동일한 분산 데이터를 분산합니다. 따라서 OLS 회귀의 사용은 필연적으로 이러한데이터(13,14)에대한 파라미터 추정치의 표준 오차에 대한 편향된추정치를생성한다.
혼합 효과 모델은 반복측정 데이터, 세로 데이터 및 다단계 데이터와 같은 복잡한 구조로 데이터를 분석할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 혼합 효과 모델은 고정 된 구성 요소, 전체 채우기에 공통, 그리고 각 샘플링 수준에 특정 하는 임의구성 요소로 구성 됩니다. 또한, 혼합효과 모델은 비대각선 분산-공변구조행렬(17,18,19)을정의함으로써 공간과 시간의 이종성 및 자기상관성을 고려한다. 이러한 이유로, 혼합 효과 모델은 직경 높이모델(20, 21,크라운 모델22,23,자가 감산 모델24,25,및 성장 모델26,27)과같은 임업에 광범위하게 사용되어 왔다.
여기서 주요 목적은 선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 개별 트리 기저 영역 증분 모델을 개발하는 것이었습니다. 우리는 혼합 효과 접근 방식이 광범위하게 적용될 수 있기를 바랍니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
혼합 효과 모델의 개발에 대 한 중요 한 문제는 어떤 매개 변수 임의 효과로 처리 될 수 있습니다 결정 하 고 고정 효과 간주 되어야 한다34,35. 두 가지 방법이 제안되었습니다. 가장 일반적인 방법은 모든 매개 변수를 임의의 효과로 처리한 다음 AIC, BIC, Loglik 및 LRT에서 선택한 최상의 모델을 사용하는 것입니다. 이것은 우리의 연구35에?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 중앙 대학에 대한 기본 연구 기금에 의해 투자되었다, 부여 번호 2019GJZL04. 우리는 산림 재고 및 계획 아카데미에서 교수 Weisheng Zeng 교수 에게 감사, 국립 임업 및 초원 행정, 중국에 대한 액세스를 제공에 대한.
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