《表8 模型检验结果：基于混合效应的飞播马尾松林单木冠幅预测模型》

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《基于混合效应的飞播马尾松林单木冠幅预测模型》

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对于基础模型和广义模型的检验，将检验数据直接代入到模型中，而混合效应模型的检验由二次抽样数据估计模型的随机参数，再将各参数代入模型中检验，多数研究表明选取样本中的4株平均木作为检验样本对模型预测精度的提升最明显[26]，且随着样本株数的增加RMSE与MAE的降低速度缓慢[27]，故本研究从每个标准地中随机抽取4株平均木，计算模型的随机效应参数值，将各参数代入各模型进行模型预测，检验结果见表8。由表8可知，各模型的检验指标优度由大到小依次为广义混合模型、基础混合模型、广义模型和基础模型，说明增加林分变量与随机效应均能提高模型的预测精度。