《表3 模型综合评价结果：桉树生物量估算模型及与IPCC法的对比分析》

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《桉树生物量估算模型及与IPCC法的对比分析》

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R2和SEE是回归模型的最常用指标，可以反映模型的拟合优度，也可以反映自变量的贡献率和因变量的离差状况。由表2可知，各生物量模型的评价指标SEE和R2数值相近，难以直观确定模型的优劣程度，故需对模型进行综合评价[53]。首先，对逆向指标SEE进行一致化处理（即绝对值取倒数），再对一致化处理后的数据和正向指标R2进行Z-score标准化处理。根据各指标的标准差占所有指标标准差的权重计算各指标的权重系数，模型的综合评价结果见表3。模型（7）对地上部分生物量预估效果最好，模型（2）对地下部分生物量预估效果最好，模型（3）对单株生物量预估效果最好。