基于Copula函数的胸径-树高二元联合分布模拟

摘要

在林业研究中，胸径-树高二元联合分布多由相同边缘分布构造，而林分的胸径与树高的实际分布状况可能有所差异。为降低这种差异带来的影响，依据佳木斯市孟家岗林场的115块长白落叶松人工林数据，选择适用条件低、适应范围广的Copula函数方法拟合落叶松胸径-树高二元联合分布模型。首先选择威布尔（Weibull）、广义威布尔（G-Weibull）、逻辑斯蒂（Logistic）、轻量逻辑斯蒂（Logit-Logistic）、伽马（Gamma）、对数正态（Log-Normal） 6个分布函数作为备选基础模型，根据K-S（kolmogorov smirnov test）检验与半参数估计结果筛选并构建Copula胸径-树高二元联合分布模型，再通过负对数似然（negative log-likelihood,NLL）、Sn拟合优度统计量和似然比检验（likelihood ratio test,LRT）与二元对数logistic分布函数和二元Weibull分布函数进行比较，最后使用雷诺误差指数（error index of Reynolds,EI）对模型预测能力进行评估。结果表明，基于Copula函数的二元分拟合结果与模型（E_I=0.318 4）预估能力皆优于二元Weibull分布（E_I=0.638 1）和二元对数Logistic分布（E_I=0.949 0），说明此方法构建胸径-树高二元联合Copula分布模型能够很好地描述落叶松人工林胸径树高联合分布，以Copula方法构建树高-胸径联合分布是可行的。

关键词

长白落叶松 / 胸径树高联合分布 / Copula函数 / 雷诺误差指数 / 半参数估计