Смещения всеобщих видоспецифичных аллометрических моделей при локальной оценке биомассы деревьев сосны, кедра и пихты

Abstract

На основе сформированной базы данных о биомассе деревьев двух- и пятихвойных сосен и пихт в количестве 1234 определений построены аллометрические модели четырёх структурных форм, включающие в себя фиктивные переменные, которые дают возможность дать региональные оценки их надземной биомассы по известным морфометрическим показателям (диаметр ствола и кроны, высота дерева). Предложенные аллометрические модели свидетельствуют об их адекватности фактическим данным с коэффициентом детерминации от 0,725 до 0,990 (исключение составила зависимость надземной биомассы от диаметра кроны пихты с коэффициентом детерминации 0,430) и могут применяться при региональных оценках биомассы деревьев трёх древесных пород. Однако всеобщие аллометрические модели, построенные по всему массиву фактических данных, дают в экорегионах слишком большие стандартные ошибки (до 572%) и неприемлемые смещения обоих знаков (от +315 до -92%), что исключает возможность их применения на региональных уровнях.

Оn the basis of the compiled database of tree biomass of 2- or 5-needled pines and firs at a number of 1234 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 above-ground 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 having the coefficients of determination between 0,725 and 0,990 (the only exception was the dependence of fir biomass upon crown diameter with a coefficient of determination 0,430) and can be applied in regional estimating above-ground biomass of the above-mentioned tree species. However, generic allometric models built using the total quantity of actual data give in different ecoregions too large standard errors (up to 572%) and unacceptable both positive and negative biases (from + 315 to -92%), that excludes any possibility of their application at regional levels.