《表1 杉木人工林乔木层和下层灌木基本信息Tab.1 Basic information of Chinese fir plantation arbors and underlying shrubs》

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《杉木人工林灌木层生物量模型构建》

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注:C为灌木盖度；H为灌木均高；D为灌木平均地径；Ds为林分密度；CS为郁闭度；V为林分蓄积量；Dm为平均胸径；A为海拔；N为样方数。Notes:C，shrub cover；H，average shrub height；D，average diameter for shrub；Ds，stand density；CS，canopy；V，forest stock volume，Dm，average bre

结合一般生物统计回归分析经常使用的回归方程，可选择多种线性和非线性的数学形式来进行预测模型的建立，其基本形式有:线性y=mx+b，对数y=lnx+b，多项式y=b+c1x+c2x2+…，幂函数y=cxb和指数函数y=cebx[30]。根据决定系数（R2）和标准误（SEE）及回归检验显著水平（P<0.1或P<0.05）等指标选取R2值高且标准误小的最优模型作为估测生物量的方程。本研究采用105个样本建模，45个样本检验，以总相对误差TRE（-5%~5%）、均方根误差RMSE（趋近于0）和平均预估误差MPE（<30%）作为模型的精度评价检验指标来进行检验[31]。在建模的过程中，为避免各自变量之间存在严重的多重共线性问题，即同时存在于同一方程中会导致参数估计值的方差增大，采用方差膨胀因子（VIF）检验各变量之间的多重共线性，当VIF>2时则认为共线性严重，去除共线性严重的变量。