土耳其东部黑海地区东方山毛榉树高-直径关系的非线性混合效应模型研究

来自土耳其的研究人员针对东方山毛榉树高预测精度问题，通过构建36种非线性模型（含简单型、固定效应型和广义混合效应型），基于33个样地的1,355组数据，采用非线性混合效应模型（NLME）方法优化了Crecente-Campo模型。研究发现NLME使拟合指数（FI）提升3%，同时将AAE、RMSE和Bias降低16-54%，为森林资源评估提供了更精准的树高预测工具。

　　

在森林生态学研究领域，树高(H)与直径(D)的量化关系是评估立地质量、木材体积和林分生长的核心参数。这项针对土耳其东部黑海地区东方山毛榉(Fagus orientalis)的研究颇具匠心——科研团队从33个随机样地采集了1,355组H-D测量数据，系统比较了三大类共36种非线性模型，包括基础模型、固定效应模型和广义混合效应模型。

令人振奋的是，采用非线性混合效应建模(NLME)技术后，Crecente-Campo模型的预测性能显著提升，可解释90%的H-D关系变异。与传统非线性回归(NLRM)相比，NLME处理使模型误差指标全面优化：拟合指数(FI)增长3%，而绝对平均误差(AAE)、均方根误差(RMSE)和偏差(Bias)的降幅高达16-54%。该成果为异龄林分生长建模提供了新范式，其创新的区域效应和发育年龄分层分析方法，尤其适用于黑海沿岸复杂森林生态系统的精准管理。