加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型

本文基于3种常用的理论生长模型，利用代数差分法和广义代数差分法推导了8个差分型地位指数模型。模型拟合采用加拿大哥伦比亚省美国黄松林分79个临时样地的纵向剖面解析木数据和分类变量回归的参数估计方法。模型筛选采用统计指标和图形分析相结合的方法，并着重突出了图形分析的重要性。同时，本文对于最佳模型的应用也进行了较为全面的分析研究。
研究表明:1.广义差分型地位指数模型具有更高的预测性能；2.基于Hossfeld IV生长模型的广义差分型地位指数模型表现出了最佳的性能，推荐采用该模型对加拿大哥伦比亚省30-200年的美国黄松林分进行树高生长预测和立地质量分类；3.依据预测的相对误差，确定100年为最佳指数年龄。

关键词：地位指数模型；广义代数差分法；美国黄松；指数年龄
 

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