【摘 要】
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【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法（EBLUP）预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关
【机 构】
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中国林业科学研究院资源信息研究所,北华大学林学院,BritishColumbiaMinistryofForests
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【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法（EBLUP）预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模型,30株解析木数据用于EBLUP的预测分析。树高生长模型以Richards,Logistic,Korf等为基础模型,选用AIC,BIC及Loglik 3个统计量评价模型的拟合效果。模型拟合用R软件的nlme函数实现,预测分析以预测误差均方（MSPE）为评价标准。在分析观测间隔、
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