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J-GLOBAL ID：202202236204162061   整理番号：22A0856268

中国東北部における3つの針葉樹樹木種の樹木バイオマス推定の精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the accuracy of tree biomass estimations for three coniferous tree species in Northeast China

著者 (5件)： Xie Longfei (Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management-Ministry of Education, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Fu Liyong (Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing, China) ,  Widagdo Faris Rafi Almay (Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management-Ministry of Education, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Dong Lihu (Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management-Ministry of Education, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Li Fengri (Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management-Ministry of Education, School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang, China)
資料名： Trees. Structure and Function  (Trees. Structure and Function)
巻： 36  号： 1  ページ： 451-469  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1902A  ISSN： 0931-1890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重要なメッセージ:Seeminglyに無関係な混合効果モデルを使用し,Larix olgensis,Pinus koraiensis,およびPinus sylvestrisのバイオマスモデルをモデル化し,開発したモデルはモデルの実用性を高めるために多重変数を考慮した。韓国カラマツ(Larix olgensis),韓国マツ(Pinus koraiensis),およびモンゴルマツ(Pinus sylvestris)は,P.Rの北東地域における重要な針葉樹種である。中国;したがって,これらの種の正確なバイオマス推定は,森林の健康を評価し,炭素貯蔵を計算するために重要である。胸高([数式:原文を参照]),樹高([数式:原文を参照]),年齢,生樹冠長および樹冠幅における直径の樹木変数に基づいて,成分バイオマスモデル(茎,枝,葉および根)の誤差構造が乗法的であることが証明されたので,線形一見無関係回帰(SUR)を用いて,3つの対数変換種特異的バイオマス機能を開発した。さらに,プロットレベルランダム効果をSURモデル,すなわちSURMモデルに導入し,より正確なバイオマス推定を達成した。結果は,SURMモデルが3つの種とモデルタイプのためにSURモデルより良い適合性能を有することを示した。決定係数,[数式:原文を参照]は対応するSURモデルよりもSURMモデルの方が常に大きかったが,二乗平均平方根誤差,[数式:原文を参照]はSURMモデルに対して常に小さかった。leave-one-out検証によって,平均予測パーセント誤差([数式:原文を参照])が0に近く,平均絶対パーセント誤差([数式:原文を参照])が,種およびモデルタイプにわたって対応するSURモデルのそれより小さいので,SURMモデルはより正確な予測を提供することが証明された。さらに,ランダム効果の較正に用いた試料のサイズと設計を,[数式:原文を参照]統計指数,[数式:原文を参照]を用いて評価した。SURMの較正は,サンプルサイズが増加するにつれてバイアスの減少を示したパターンを示し,より利用可能なサンプリング樹木がSURMモデルの予測精度を改善し,一方,サンプリング設計を通してわずかな差しか存在しなかったことを示した。全体として,新たに開発したバイオマスモデルは,種々のデータ構造において利点を持ち,中国北東部の3つの重要な種のバイオマスを正確に予測するために意味があり有用である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 森林 ,  *樹木 ,  根 ,  *葉 ,  乗算 ,  多重化 ,  カラマツ ,  マツ属 ,  *バイオマス ,  *針葉樹 ,  オウシュウアカマツ ,  樹冠 ,  カラマツ属 ,  樹高
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 見えていない回帰 ,  混合効果 ,  バイオマス ,  対数変換 ,  キャリブレーション

分類 (1件)： 植物生理学一般  (EH02010Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国東北部 ,  針葉樹 ,  樹木 ,  バイオマス ,  推定