中国南方高海拔地区日本落叶松林冠宽度非线性混合效应模型构建与应用

来自中国的研究人员针对高海拔地区日本落叶松(L. kaempferi)林冠宽度(CW)预测难题，通过整合树高至冠基高度(HCB)、竞争指数(BAL)、春季0℃以下积温(DD_0sp)等变量，构建了包含初始种植密度与间伐强度的非线性混合效应模型(NLME-CW)。该模型采用功率方差方程消除异方差性，经留一法验证显示：胸径(DBH)正相关，HCB、BAL及DD_0sp负相关，间伐强度显著提升CW预测精度，为南方高山林区精准营林提供量化工具。

　　

在南方高海拔地区(1372-1932米)的日本落叶松(L. kaempferi)人工林中，科研团队对78块固定样地的3950株树木展开精密测量。研究发现，基于胸径(DBH)的幂函数模型在基础林冠宽度(CW)预测中表现最优，而引入树冠基部高度(HCB)、大于对象木的断面积竞争指数(BAL)以及春季零下积温(DD_0_sp)等变量后，模型预测能力显著提升。

通过虚拟变量法整合初始种植密度与间伐强度参数，构建的非线性混合效应模型(NLME-CW)展现出卓越的稳定性。采用功率方差方程成功消除残差异方差性，每样地随机抽取6株样本估计随机参数。模型揭示：CW随DBH增大而扩张，却因HCB升高、BAL加剧及DD_0_sp累积而收缩；密集种植抑制冠幅发育，而适度间伐可有效促进冠层扩展。

这项研究不仅为高山落叶松林的精准培育提供量化工具，更指出中等强度间伐是实现木材生产与管护成本平衡的最优策略。模型在预测中国南方高海拔特殊生境下的林冠动态方面具有重要实践价值，为应对气候变化下的森林适应性经营提供科学依据。