應(yīng)用貝葉斯模型平均法建立東北云冷杉針闊混交林蓄積生長(zhǎng)模型1)

賈勃 王新杰

(北京林業(yè)大學(xué)，北京，100083)

針闊混交林是一種典型的森林植被類(lèi)型，在東北地區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)中具有不可替代的作用，準(zhǔn)確預(yù)估針闊混交林蓄積量對(duì)森林經(jīng)營(yíng)具有現(xiàn)實(shí)意義。隨著模型的愈加成熟，林業(yè)研究人員根據(jù)自變量和因變量的關(guān)系采用了多種模型方法進(jìn)行預(yù)估蓄積量，參數(shù)回歸方法大致分為線(xiàn)性方程和非線(xiàn)性方程，具有解釋性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)；非參數(shù)回歸方法(例如機(jī)器學(xué)習(xí))簡(jiǎn)單易操作，但存在計(jì)算量大，對(duì)樣本數(shù)要求高，易發(fā)生過(guò)擬合的缺點(diǎn)。洪奕豐等[1]、劉瓊閣等[2]基于偏最小二乘法估測(cè)蓄積量；閔志強(qiáng)等[3]采用多元線(xiàn)性回歸的方法對(duì)云南松的蓄積量進(jìn)行估算；唐文靜等[4]采用隨機(jī)森林的方法估測(cè)森林蓄積量及其動(dòng)態(tài)變化；周宇飛等[5]、曾霞輝[6]采用無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)估測(cè)森林蓄積量；王海賓等[7]和李世波等[8]基于高分一號(hào)遙感估測(cè)森林蓄積量；曾偉生等[9]、袁鈺娜等[10]利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測(cè)森林蓄積量。

然而不斷發(fā)展的這些蓄積量模型，仍無(wú)法很好地解決模型存在較大的不確定性的問(wèn)題[11]。解決模型不確定性的方法主要是將模型誤差歸結(jié)為模型參數(shù)的不確定性，進(jìn)而以觀測(cè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化。但這種方法也忽略了模型結(jié)構(gòu)的不確定性，因此，針對(duì)模型結(jié)構(gòu)的不確定性，貝葉斯模型平均法(BMA)被眾多研究者采納應(yīng)用，被認(rèn)為可以解決模型的不確定性問(wèn)題，較單一模型也能夠提高模型模擬和預(yù)測(cè)的精度[12]?！?br>