Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/6502
Название: Фиктивные переменные и смещения всеобщих аллометрических моделей при локальной оценке фитомассы деревьев (на примере Picea L.)
Другие названия: Dummy variables and biases of allometric models when local estimating tree biomass (on an example of Picea L.)
Авторы: Усольцев, В. А.
Колчин, К. В.
Воронов, М. П.
Дата публикации: 2017
Издатель: УГЛТУ
Библиографическое описание: Усольцев, В. А. Фиктивные переменные и смещения всеобщих аллометрических моделей при локальной оценке фитомассы деревьев (на примере Picea L.) = Dummy variables and biases of allometric models when local estimating tree biomass (on an example of Picea L.) / В. А. Усольцев, К. В. Колчин, М. П. Воронов // Эко-потенциал. – 2017. – № 1 (17). – С. 22–39.
Аннотация: Леса играют важную роль в снижении количества парниковых газов в атмосфере и предотвращении изменения климата. Одним из способов количественной оценки углеродного обмена в лесном покрове является определение изменений в запасах его фитомассы и углерода со временем. Запас фитомассы на единице площади начинается с определения его на уровне отдельных деревьев. Известно строгое и устойчивое аллометрическое соотношение между фитомассой дерева и его диаметром (простая аллометрия), или между фитомассой дерева и несколькими массообразующими (морфометрическими) показателями (многофакторная аллометрия). В настоящее время в разных странах и континентах проводятся интенсивные исследования применимости так называемых «всеобщих» аллометрических моделей (generic, generalized, common models), которые обеспечивали бы аллометрической модели приемлемую точность при оценке фитомассы насаждений. В статье на основе сформированной базы данных о фитомассе деревьев Picea в количестве 1065 определений построены аллометрические модели четырёх видов, включающие в себя фиктивные переменные, которые дают возможность дать региональные оценки их фитомассы по известным морфометрическим показателям (диаметр ствола и кроны, высота дерева). Предложенные аллометрические модели свидетельствуют об их адекватности фактическим данным (коэффициент детерминации от 0,959 до 0,984) и могут применяться при региональных оценках фитомассы деревьев ели. Однако всеобщие аллометрические модели, построенные по всему массиву фактических данных, дают в экорегионах слишком большие стандартные ошибки (до 402%) и неприемлемые смещения обоих знаков (от +311 до -86%), что исключает воз-можность их применения на региональных уровнях.
Forests play an important role in reducing the amount of greenhouse gases in the atmosphere and preventing climate change. One way to quantify сarbon exchange in forest cover is estimating changes in its biomass and carbon pools over time. Biomass estimating on the unit of area starts with harvesting sample trees and weighing their biomass. It is known the strong and sustainable relationship between tree biomass and its diameter (simple allometry), or between tree biomass and a number of mass-forming (morphometric) indices (multi-factor allometry). At present, in different countries and continents, the studies of the applicability of the so-called generic (generalized, common) allometric models are intensified that would give acceptable accuracy in estimating forest biomass. In the article on the basis of the compiled database of tree biomass of Picea at a number of 1065 trees, allometric models of the four modifications are designed, which include the block of independent dummy variables. These models provide an opportunity to give regional estimates of tree biomass when using some known mass-forming indices (stem and crown diameter and tree height). Allometric models proposed are indicative of their adequacy for the actual data (coefficients of determination are 0,959 to 0,984) and can be applied in regional estimating of spruce tree biomass. However, generic allometric models built using the total quantity of actual data give in different ecoregions too large standard errors (up to 402%) and unacceptable both positive and negative biases (from + 311 to -86%), that excludes any possibility of their application at regional levels
Ключевые слова: PICEA L.
ALLOMETRIC MODELS
TREE BIOMASS
SAMPLE PLOTS
REGIONAL DIFFERENCES
STANDARD ERRORS
BIASES
PICEA L.
АЛЛОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ФИТОМАССА ДЕРЕВА
ПРОБНЫЕ ПЛОЩАДИ
РЕГИОНАЛЬНЫЕ РАЗЛИЧИЯ
СТАНДАРТНЫЕ И СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ ОШИБКИ
URI: https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/6502
Источники: Эко-потенциал. – 2017. – № 1 (17)
Располагается в коллекциях:Эко-потенциал: журнал междисциплинарных научных публикаций

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
eko-17-02.pdf1,76 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.