基于线性混合模型重构范杜森森林年度清查混合估计量及其最大似然估计优化研究

本研究针对森林资源年度清查中传统估计方法的局限性，创新性地将van Deusen提出的混合估计量(ME)重构为线性混合模型。来自美国蒙大拿州的研究人员通过模拟实验和实际数据验证，证明该模型通过引入年度随机效应和相关结构，在最大似然(ML)估计框架下显著提升估计精度，为森林动态监测提供了更稳健的统计方法论。

　　

研究人员将van Deusen提出的年度森林清查混合估计量(ME)重新表述为线性混合模型，这种等效结构揭示了ME本质上是带有年度特异性随机效应的多项式回归模型，且随机效应间存在相关性。该重构不仅提供了新的模型解读视角，更关键的是推导出了最大似然(ML)估计的必要条件。通过模拟实验和美国蒙大拿州森林清查数据的实际应用，研究证实采用ML估计的ME表现出更优越的估计性能。同时研究也讨论了该估计方法在模型设定错误情况下的局限性，为森林资源动态监测提供了重要的方法论参考。