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用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型

郑冬梅,  曾伟生

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郑冬梅, 曾伟生. 用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6): 23-27.
引用本文: 郑冬梅, 曾伟生. 用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6): 23-27.
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ZHENG Dong-mei, ZENG Wei-sheng.. Using dummy variable approach to construct segmented aboveground biomass models for larch and oak in northeastern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 23-27.
Citation: ZHENG Dong-mei, ZENG Wei-sheng.. Using dummy variable approach to construct segmented aboveground biomass models for larch and oak in northeastern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 23-27.
shu

用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型

  • 1.

    国家林业局调查规划设计院

Using dummy variable approach to construct segmented aboveground biomass models for larch and oak in northeastern China.

  • 1.

    Academy of Forest Inventory and Planning, State Forestry Administration, Beijing, 100714, P. R. China.

  • 摘要: 采用单一的非线性方程拟合生物量模型常会导致小径阶林木的估计有偏。以东北地区落叶松和栎类的地上 生物量数据为例,提出采用哑变量方法改进立木生物量估计模型的预估效果,并建立了2 个树种的一元和二元立 木生物量模型。结果表明:哑变量方法能解决小径阶林木的偏估问题,同时能在一定程度上改善对整个模型的预 估效果;所建模型能同时适用于胸径 5 cm 的幼树和胸径逸5 cm 的林木;二元生物量模型的平均预估误差均在 5%以下,可应用于东北地区各类森林资源清查中落叶松和栎类的生物量估计。
    Abstract: Using single nonlinear equation with constant parameters to simulate tree biomass may result in obvious biased estimation for small diameter class saplings. Based on the aboveground biomass data of larch and oak in northeastern China, an approach with dummy variable was presented which could improve the estimation of tree biomass, and one-and two-variable tree biomass models for the two tree species were constructed. The results showed that: 1) the approach not only was effective in solving the problem of biased estimation for small saplings, but also improved the prediction results of biomass model for all sample trees to some extent; 2) the constructed models were suitable for both saplings with diameter at breast height (DBH) less than 5 cm and trees with DBH more than 5 cm for biomass estimation of larch and oak trees in all kinds of forest inventory in northeastern China, and through the two-variable biomass models, the mean predicting error was all less than 5%.
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    [18] 颜绍馗, 邓小文, 郑小贤, 杨平, 黄荣凤, 毛俊娟, 李瑞, 魏潇潇, 吴彩燕, 张洪江, 张莉俊, 刘杏娥, 王费新, 殷亚方, 胡万良, 何亚平, 秦爱光, 胡胜华, 高黎, 王芳, 白岗栓, 周永学, 袁怀文, 张璧光, 赵天忠, 杜社妮, 李猛, NagaoHirofumi, 樊军锋, 乔建平, 汪思龙, 王兆印, 戴思兰, 王晓欢, 王小青, 崔赛华, 罗晓芳, 张克斌, 谭学仁, 王胜华, 刘燕, 王正, 张岩, 孙向阳, 常旭, 费世民, 徐嘉, 王海燕, , 龚月桦, 李昀, 李华, 江玉林, KatoHideo, 张旭, 张占雄, 刘云芳, 陈放, 范冰, 孔祥文, 江泽慧, 韩士杰, 张双保, 高荣孚, , 郭树花, 陈秀明, 杨培华, 丁磊, 李媛良, 侯喜录, 陈宗伟, 常亮, 李晓峰, 任海青, IdoHirofumi, 刘秀英, , 张代贵, 费本华, 蒋俊明, 李考学, 张桂兰, 高建社, 薛岩, , 陈学平, 徐庆祥, 涂代伦, , 王晓东, 金鑫, 李雪峰, 续九如, 刘永红, , 张红丽, , 丁国权.  古建筑木材内部腐朽状况阻力仪检测结果的定量分析 . 北京林业大学学报, 2007, 29(6): 167-171.
    [19] 李云成, 王岩, 孙宇瑞, 李永慈, 谢响明, 张学俭, 柳新伟, 王盛萍, 何磊, 朱妍, 盖颖, 高鹏, 张金凤, 张文娟, 贺庆棠, 侯旭, 冶民生, 罗菊春, 蒋佳荔, 李绍才, 陆佩玲, 张华丽, 唐守正, 昌明, 成仿云, 吴玉英, 孙海龙, 申卫军, 张志强, 冯仲科, 马道坤, 崔保山, 王文棋, 李吉跃, 康向阳, 关文彬, 廖学品, 吕建雄, 何静, 石碧, 路婷, 王军辉, 何权, 蒋湘宁, 孙阁, 李小飞, 于晓南, 赵广杰, 吴斌, 张桂莲, 关毓秀, 史剑波, 杨志荣, 静洁, 张平冬, 彭少麟, 马克明, 王尚德, 陈永国, 孙晓霞, 蒲俊文, 赵燕东, 张满良, 汪燕, 刘国华, 余新晓, 胡文忠, 林威, 汪西林.  应县木塔修缮用木材的防裂措施 . 北京林业大学学报, 2006, 28(1): 98-102.
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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2013-11-30

用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型

  • 1. 国家林业局调查规划设计院
  • 收稿日期: 1900-01-01
  • 修回日期: 1900-01-01
  • 刊出日期: 2013-11-30

摘要: 采用单一的非线性方程拟合生物量模型常会导致小径阶林木的估计有偏。以东北地区落叶松和栎类的地上 生物量数据为例,提出采用哑变量方法改进立木生物量估计模型的预估效果,并建立了2 个树种的一元和二元立 木生物量模型。结果表明:哑变量方法能解决小径阶林木的偏估问题,同时能在一定程度上改善对整个模型的预 估效果;所建模型能同时适用于胸径 5 cm 的幼树和胸径逸5 cm 的林木;二元生物量模型的平均预估误差均在 5%以下,可应用于东北地区各类森林资源清查中落叶松和栎类的生物量估计。

English Abstract

郑冬梅, 曾伟生. 用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6): 23-27.
引用本文: 郑冬梅, 曾伟生. 用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6): 23-27.
shu
ZHENG Dong-mei, ZENG Wei-sheng.. Using dummy variable approach to construct segmented aboveground biomass models for larch and oak in northeastern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 23-27.
Citation: ZHENG Dong-mei, ZENG Wei-sheng.. Using dummy variable approach to construct segmented aboveground biomass models for larch and oak in northeastern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 23-27.
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