罗马尼亚特兰西瓦尼亚南部森林树高与冠长非线性多层次混合效应模型的多元联立分析

本研究针对森林生长模型中树高(H)和冠长(CL)预测的协同优化问题，采用非线性多层次多元混合效应模型(NSURME)框架，对罗马尼亚特兰西瓦尼亚地区5个主要树种建立了H-DBH和CL-DBH联立方程模型。研究通过18,000余株树木测量数据，发现混合效应模型能显著提升H预测精度10%以上，并实现跨模型随机效应校准，为多响应异速生长模型开发提供了新范式。

　　

森林生态系统动态预测一直是林业科学的核心挑战。树木的生长过程涉及复杂的形态特征互作，其中树高(H)和冠长(CL)作为关键生物量分配指标，直接影响光合效率与竞争能力。传统单变量模型虽广泛应用，但忽视了H与CL间的内在关联，导致生长预测存在系统性偏差。特别是在多物种混交林分中，种间竞争与垂直结构异质性使得这些关系更为复杂。罗马尼亚特兰西瓦尼亚地区的森林具有典型的结构多样性，为探究这些问题提供了理想研究场景。

为突破这些限制，罗马尼亚国家林业研究院"Marin Dr?cea"等单位的研究人员开展了创新性研究。通过建立非线性多层次多元混合效应模型(NSURME)，同时拟合H和CL的生长关系，解决了传统单变量模型无法捕捉的残差相关性难题。这项发表在《Forest Ecosystems》的研究，不仅提高了预测精度，更开创了多响应异速生长模型校准的新方法。

研究采用系统聚类抽样网络获取数据，在Bra?ov周边14,262.7公顷林区设置407个样点，测量欧洲水青冈(BE)、挪威云杉(SPR)、银冷杉(FIR)等5个优势树种的DBH、H和枝下高(HCB)指标。技术方法的关键在于：1)使用Curtis和N?slund方程构建基础模型；2)引入Dg(断面积平均直径)、BALMOD(改良大木断面积竞争指数)等生态变量；3)采用两层次(样地和样方)随机效应结构；4)通过BLUP(最佳线性无偏预测)实现跨模型校准。

【3.1. 简单H-DBH和CL模型性能】比较四种两参数模型发现，Curtis模型对H预测表现最优(RMSE 1.7-2.6m)，而N?slund模型更适合CL预测(RMSE 1.5-2.5m)。固定效应预测时CL模型表现更优，表明DBH单独解释CL变异的能力较强。

【3.3. 广义H-DBH和CL联立混合效应模型】构建的NSURME模型显示残差相关性达0.462-0.677。引入ln(Dg)和G_species(物种断面积)等变量后，H模型固定效应预测RMSE改善10.6-13.5%，显著优于简单模型。

【3.4. 响应曲线】关键发现包括：1)Dg每增加1单位，H增长13.4-23.4%；2)混交林中BE的H比纯林低但CL更长；3)BALMOD每增加1单位，CL下降0.15-0.95cm，反映竞争抑制效应；4)Gini指数(结构异质性指标)与CL正相关，证实复杂林分结构促进冠层发育。

【3.5. 模型校准】校准策略评估显示：1)同时使用H和CL观测时，8株校准树可使RMSE降低15%；2)仅用H观测跨模型校准CL时，精度提升2-5%；3)近Dg取样策略效果最优，验证了"均值树"的代表性。

研究结论部分强调了三方面突破：首先，多元联立框架解决了传统模型级联预测的误差累积问题，通过残差协方差矩阵实现了H与CL的生态一致性预测。其次，结构变量如Gini指数的引入，首次量化了林分垂直异质性对冠层发育的影响。最后，跨模型校准机制大幅降低实地测量成本，仅需少量H观测即可同步优化CL预测。

讨论部分深入分析了种间差异的生物学基础：BE在混交林中表现出最强的形态可塑性，其CL响应幅度达12.4cm，远高于SPR的4.8cm。这种差异反映了耐荫树种与喜光树种的不同适应策略。研究还指出，BALMOD指数整合了水平与垂直竞争维度，其表现优于传统BAL(大木断面积)指标达17%。

该研究的核心价值在于建立了可扩展的多元生长建模框架。正如作者所述，该方法可延伸至DBH增量预测，通过H/CL观测校准生长模型，解决林业实践中增量数据缺失的难题。模型参数中Dg与G_species的显著效应，也为近自然森林经营中的目标树抚育提供了量化依据。这些创新使该成果成为森林生长模型发展的重要里程碑。