典型文献
基于分位数回归的杉木人工林自稀疏边界线
文献摘要：
合理的林分自稀疏边界线是判别林分自稀疏状态,把握种群变化动态的关键.以杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林为研究对象,采用分位数回归和常规选点方法(视觉法、死亡率法、区间法、相对密度法)拟合杉木的 自稀疏模型,综合对比后确定准确的 自稀疏边界线.结果表明,常规选点方法中,区间法构建的自稀疏模型决定系数R2在0.89以上,相对均方根误差RRMSE低于2.28％,模型系数变异性小.当分位数值设定为0.90时,分位数回归方法构建的杉木自稀疏模型斜率接近-2.0,与现有研究结论相似.相比于常规选点方法,分位数回归不依赖于数据选点,更加客观且拟合精度更高,可用于构建杉木人工林的自稀疏边界线.
文献关键词：
自稀疏规律;分位数回归;最大密度线;区间法;杉木;Cunninghamia lanceolata
中图分类号：
[3] 农业科学（S） / 林业（S7） / 林业基础科学（S71） / 森林生物学（S718） / 森林生态学（S718.5） / 森林生态系统（S718.55） / 森林生态系统平衡（S718.55+4）
作者姓名：
周林杰;杨佳;肖化顺;龙时胜
作者机构：
海南清兰林业工程咨询有限公司,海口 570100;海南省林业科学研究院,海口 570100;中南林业科技大学,长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]周林杰;杨佳;肖化顺;龙时胜-.基于分位数回归的杉木人工林自稀疏边界线)[J].林业科技通讯,2022(07):39-43
A类：
自稀疏,自稀疏规律
B类：
分位数回归,杉木人工林,边界线,林分,变化动态,Cunninghamia,lanceolata,选点,区间法,相对密度,稀疏模型,综合对比,定准,决定系数,RRMSE,变异性,不依,拟合精度,最大密度线
AB值：
0.200197
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