回归分析与人工神经网络在社区森林松树材积预测中的比较研究

为解决传统材积模型精度不足及无法同时估算多类型体积的问题，研究人员对墨西哥南部社区森林的两种松树开展回归分析（NSUR）与人工神经网络（ANNs）建模研究。结果表明 ANNs 模型精度更高，能有效处理非线性关系，为森林资源评估提供新工具。

　　森林资源的精准评估是实现可持续林业管理的核心环节，而树木材积的准确预测则是其中的关键难题。传统的回归模型，如非线性看似不相关回归（NSUR），虽能通过直径（d）和树高（h）等变量估算树干材积（v_st）和全树材积（v_wt），但在处理复杂非线性关系时往往力有不逮。此外，墨西哥南部社区森林中沿用的老旧材积模型仅能估算树干材积，无法满足当前对全树材积及多物种精准评估的需求，尤其在应对气候变化下的碳储存计算和生物量分析时，传统方法的局限性愈发凸显。

为突破这一困境，来自墨西哥研究机构的科研团队开展了一项对比研究，旨在评估回归分析与人工神经网络（ANNs）在松树材积预测中的效能差异。研究以墨西哥南部社区森林的 56 棵展松（P. patula）和 51 棵拟北美乔松（P. pseudostrobus）为样本，通过破坏性采样获取涵盖广泛直径和树高范围的数据，系统比较了 NSUR 模型与多层感知器（MLP）人工神经网络在预测全树材积和树干材积方面的表现。该研究成果发表在《Ecological Informatics》，为林业建模领域提供了重要的方法学参考。

研究采用了两大核心技术方法：一是回归分析中的 NSUR 模型，通过单变量（仅直径）和双变量（直径与树高）模型构建加性体积系统，确保全树材积与树干材积、枝材积的一致性；二是人工神经网络方法，利用 L1 正则化和 Adam 优化器训练包含直径、树高、物种和体积类型（编码为 1 和 0）的四输入变量模型，通过 ReLU 激活函数和双隐藏层（各 100 神经元）结构捕捉复杂非线性关系。研究将数据集划分为 85% 训练集和 15% 测试集，采用决定系数（R²）、平均绝对误差（AAE）、总相对误差（TRE）等指标评估模型性能。

3.1 单变量与双变量体积模型

通过相对秩方法筛选出最优单变量模型（Berkhout 模型，M2）和双变量模型（Schumacher-Hall 模型，M1）。单变量模型以直径为唯一变量，R²>0.95，显示出良好的拟合效果；双变量模型加入树高后，R²>0.98，表明增加树高变量可显著提升预测精度。两类模型均通过图形分析验证了预测值与实测值的高度一致性。

3.2 加性模型构建

基于最优单变量和双变量模型构建加性系统，确保全树材积（v_wt=v_st+v_br）的生物相容性。双变量加性系统因纳入树高，在拟合统计量（SSE、RMSE、调整 R²）上表现更优，且通过怀特检验（White test）验证了残差方差的同质性。结果表明，展松和拟北美乔松的枝材积分别占全树材积的 6.4% 和 5.6%，体现了物种间的差异。

3.3 人工神经网络模型

经优化的 ANN 模型（4-100-100-1 拓扑结构）在训练集和测试集上均表现出色，R²>0.98，MSE 分别为 0.017 和 0.041。模型通过线性回归验证了预测值与实测值的强相关性，并能准确区分物种和体积类型，其残差分布均匀，显示出良好的泛化能力。与回归模型相比，ANN 在所有评估指标上均显著更优，相对秩和最低，证实了其预测效能的优越性。

研究表明，人工神经网络在松树材积预测中显著优于传统回归模型，其优势在于能够捕捉直径、树高、物种与体积类型之间的复杂非线性交互作用，同时确保全树材积与树干材积的生物相容性。该模型不仅为墨西哥社区森林的松树资源评估提供了更精准的工具，也为全球林业管理中应对多物种、多类型体积估算的挑战提供了新范式。此外，研究强调 ANN 在处理小数据集时的高效性，结合标准化输入变量的预处理策略，使其在资源有限的林业场景中具有广泛适用性。未来研究可进一步拓展至更多树种和结构组分，推动林业建模向智能化、精准化方向发展。