包含哑变量的大兴安岭天然白桦林碳密度模型

国家自然科学基金项目（32271867）; 东北林业大学大学生创新训练计划项目（202310225616）

摘要

以内蒙古地区牙克石林业管理局的大兴安岭天然白桦林（Betula platyphylla）为研究对象，利用198块样地数据分析天然白桦林林分碳密度与各林分变量之间的关系，建立碳密度预测基础模型，同时将立地条件（草类白桦林、杜鹃-越桔白桦林、榛子白桦林）作为哑变量引入到预测模型中，对不同林型的林分碳密度进行预测，为林业研究中碳密度模型的构建以及森林碳汇工作提供思路和方法。结果表明，天然白桦林林分碳密度基础模型决定系数（R~2）为0.703，均方根误差（RMSE）为8.615 t/hm~2，赤池信息量（Akaike information criterion,AIC）为841.206，贝叶斯信息量（Bayesian Information Criterion,BIC）为851.071。引入立地条件哑变量后，R~2有所增大，最大达到0.818,RMSE均小于等于8.241 t/hm~2，说明模型具有较好的稳定性，预估参数较为精确。哑变量模型的AIC均小于等于541.431,BIC均小于等于550.320。哑变量模型能够反映不同立地条件下碳密度的变化，在模型的拟合和检验方面都显示适合于研究地区林分碳密度的预测，为天然白桦林碳密度估算提供参考。

关键词

天然白桦林 / 哑变量 / 林分碳密度 / 立地条件 / 碳密度模型