Name: development of an individual-tree basal area increment model using a linear mixed-effects approach
Uploaded: 2020-07-03T13:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 35 s
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이 연구는 중앙 대학에 대한 기본 연구 기금에 의해 투자되었다, 부여 번호 2019GJZL04. 우리는 산림 재고 및 계획 아카데미에서 교수 Weisheng Zeng 교수 에게 감사, 국립 임업 및 초원 행정, 중국에 대한 액세스를 제공에 대한.

1. 데이터 준비
<ol><li>개별 트리 정보(1.3m의 유방 높이의 종 및 직경)와 플롯 정보(경사, 측면 및 고도)를 포함하는 모델링 데이터를 준비합니다. 이 연구에서는 중국 북서부 신장성에서 8일(2009년)과 9일(2014년) 중국 국유림 인벤토리에서 779개의 표본플롯을 관측한 21,898건의 관측을 통해 입수했다. 이 샘플 플롯은 1 Mu (0.067 ha에 해당하는 면적의 중국 단위)의 크기로 사각형 모양이며 4km x 8km의 격자 위에 체계적으로 배치됩니다. 참고: 모델링(기초 영역) 증분에 대한 데이터는 적어도 하나의 성장 기간(즉, 두 가지 관찰)이 필요합니다.</li>
	<li>623개의 샘플 플롯에서 17,145개의 관측값과 156개의 샘플 플롯에서 4,753개의 관측으로 구성된 모델 유효성 검사(모델 유효성 검사 데이터 집합)의 20%로 구성된 모델 피팅(모델 개발 데이터 집합)에 사용되는 샘플 플롯의 데이터의 80%와 데이터를 무작위로 두 개의 데이터 집합으로 나눕니다. 사용되는 주요 변수에 대한 설명 통계는 표 1에제공됩니다. 참고: 모델링 절차의 이 단계를 생략할 수 있으며 모든 데이터는 모델 개발에 사용됩니다.</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td rowspan="2">변수</td>
			<td colspan="4">데이터 피팅</td>
			<td></td>
			<td colspan="4">유효성 검사 데이터</td>
		</tr>
<tr>
<td>분</td>
			<td>최대</td>
			<td>의미</td>
			<td>Sd.</td>
			<td></td>
			<td>분</td>
			<td>최대</td>
			<td>의미</td>
			<td>Sd.</td>
		</tr>
<tr>
<td>DBH 1(cm)</td>
			<td>5</td>
			<td>124.8</td>
			<td>19.9</td>
			<td>13.2</td>
			<td></td>
			<td>5</td>
			<td>101.5</td>
			<td>19.5</td>
			<td>13.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>QMD(cm)</td>
			<td>6.7</td>
			<td>82.3</td>
			<td>22.5</td>
			<td>8.5</td>
			<td></td>
			<td>9.2</td>
			<td>73.3</td>
			<td>21.8</td>
			<td>9.2</td>
		</tr>
<tr>
<td>신분증(cm)</td>
			<td>0.1</td>
			<td>14.4</td>
			<td>1.1</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
			<td>0.1</td>
			<td>16.9</td>
			<td>1</td>
			<td>1.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>BAL (m3)</td>
			<td>0</td>
			<td>5.2</td>
			<td>1.7</td>
			<td>0.9</td>
			<td></td>
			<td>0</td>
			<td>5.4</td>
			<td>1.7</td>
			<td>1</td>
		</tr>
<tr>
<td>NT(나무/하)</td>
			<td>14.9</td>
			<td>3642</td>
			<td>1072</td>
			<td>673.7</td>
			<td></td>
			<td>14.9</td>
			<td>3418</td>
			<td>1205</td>
			<td>829.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>BA (m2/ha)</td>
			<td>0.1</td>
			<td>77.5</td>
			<td>34.2</td>
			<td>13.9</td>
			<td></td>
			<td>0.1</td>
			<td>80.6</td>
			<td>34.5</td>
			<td>15.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>EL (m)</td>
			<td>2</td>
			<td>3302</td>
			<td>2189</td>
			<td>340.3</td>
			<td></td>
			<td>1441</td>
			<td>3380</td>
			<td>2256</td>
			<td>308.3</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1. 피팅 및 유효성 검사 데이터에 대한 요약 통계입니다. DBH1: 유방 높이에서 초기 직경 1.3 m (DBH), DBH2: DBH는 5 년 의 성장 후 측정, QMD: 이차 평균 직경, ID: 5년 동안 직경 증분(DBH2 - DBH1),BAL: 피사체 트리보다 큰 나무의 기저면적(주제트리: 경쟁 지수를 계산한 나무), NT: 헥타르당 나무 수, BA: 헥타르당 나무 수, EL: 고도, S.D.: 표준 기량
2. 기본 모델 개발
<ol><li>개별 트리 기초 영역 증분에 영향을 주는 변수를 식별하려면 참조를 참조하십시오.</li>
	<li>데이터를 기반으로 변수를 선택하고 계산합니다. 일반적으로, 개별 나무 기저면적 증분은 트리 크기, 경쟁 및 사이트조건(27,28,29,30)의세 가지 변수 그룹에 의해 영향을 받습니다.<ol>
<li>DBH1,DBH 1(1/DBH1)의 <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq11.jpg"> 역변환, DBH1(logDBH 1)또는 조합의 일반적인 로고릿헴과같은 나무 크기 효과를 고려한다.</li>
		<li>경쟁의 1면 지수와 같은 경쟁 효과를 고려하여 나무가 경험한 경쟁 수준을 보다 포괄적으로 정량화하고 스탠드 내의 사회적 위치를 보다 포괄적으로 정량화하십시오. 일방적 경쟁으로는 BAL 및 상대 밀도 지수(RD=DBH 1/QMD)가 포함됩니다. 양면 경쟁으로는 NT와 BA가 포함됩니다. 참고: 데이터를 사용할 수 있는 경우 거리 종속 경쟁 지수를 고려해야 합니다.</li>
		<li>위상(ASP), 경사(SL), EL. SL 및 ASP와 같은 사이트 효과를 스테이지 변환31을사용하여 포함해야 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>로그를 <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq12.jpg"> 선택(- <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq11.jpg"> +1) <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq12.jpg"> (DBH2의정사각형)을 종속 변수로 나타낸다.</li>
	<li>단계별 회귀 방법을 사용하여 기본 모델을 개발합니다. 모델이 생물학적으로 합리적이고 독립적인 변수 간에 상당한 차이를 보이는지 확인합니다. 분산 인플레이션 계수(VIF)를 활용하여 다중 collinearity를 확인합니다.</li>
	<li>기본 모델에 는 독립적인 변수를 p&lt, 0.05 및 VIF & lt; 5로 둡니다.</li>
	<li>기본 모델 결과와 잔여 플롯을 출력합니다. 여기서 생산되는 기본 모델은 혼합 효과 모델의 추가 개발을 위한 토대가 됩니다.</li>
</ol>3. R 소프트웨어의 패키지 "nlme"와 선형 혼합 효과 모델 개발
<ol><li>모델 개발 데이터 집합을 읽고 패키지 "nlme"를 로드합니다. >model.development.dataset=read.csv("E:/DATA/JoVE/모델링 데이터.csv.csv 헤더=TRUE) >라이브러리(nlme)</li>
	<li>샘플 플롯을 임의 효과로 선택하여 혼합 효과 모델을 개발합니다.</li>
	<li>최대 가능성(ML) 메서드와 임의 효과의 가능한 모든 조합을 맞추고 결과를 출력합니다. >모델&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=model.development.dataset, 방법 ="ML", 무작위 =~1| 플롯) >요약(모델) 
	<ol>
<li>랜덤 =~1을 설정하는 것은 임의의 매개 변수에 대한 가로채기입니다. 모든 조합이 장착될 때까지 임의문을 변경합니다. 예를 들어 1/DBH1 및 BAL을 임의 매개 변수로 설정하려면 코드는 다음과 같습니다: 임의 =~1/DBH1+BAL-1. 또한 피팅 과정에서 코드는 장착된 모델의 수렴되지 않아 오류를 보고할 수 있습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>아카이케의 정보 기준(AIC), 베이지안 정보 기준(BIC), 로가릿가능성(Loglik), 가능성 비율 테스트(LRT)로 최고의 모델을 선택합니다. >아노바 (모델.1, 모델.6) >아노바 (모델.6, 모델.23) >아노바 (모델.23, 모델.30)</li>
	<li>R i의 구조를 결정합니다. Ri32의이종과 자기 상관 관계를 해결하십시오. Ri는 다음과 같이 작성됩니다. <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq1.jpg">(1) σ2가 모델 잔여 분산과 동일한 알 수 없는 스케일링 계수인 경우 Gi는 이종성을 설명하는 대각선 행렬이며 Γ나는 자기 상관 관계를 설명하는 매트릭스입니다.<ol>
<li>잔류물잔류가 잔류 음모로부터 이종성이 있는지 관찰한다. 이종성(잔류에는 명확한 패턴 또는 추세가 있음)이 있는 경우, 오류 분산 구조를 모델링하기 위해 상수 플러스 전원 기능, 전원 함수 및 지수 함수와 같은 자주 사용되는 세 가지 분산 함수를 소개합니다. >Model.30.1&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.개발.데이터셋, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯 가중치=varConstPower(폼=~ 장착(.)) >요약(모델.30.1) >Model.30.2&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.개발.데이터셋, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯 가중치=varPower(폼=~ 장착(.)) >요약(모델.30.2) >Model.30.3&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.개발.데이터셋, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯 가중치=varExp(폼=~ 장착(.)) >요약(모델.30.3)
</li>
		<li>AIC, BIC, Loglik 및 LRT에 따라 모델에 가장 적합한 분산 함수를 결정합니다. >아노바(모델.30, 모델.30.1) >아노바(모델.30, 모델.30.2) >아노바 (모델.30, 모델.30.3)
</li>
		<li>일반적으로 사용되는 세 가지 자동 상관 구조(CS), 일차 자동 회귀 구조 [AR(1)], 선차 자동 회귀 및 이동 평균 구조 [ARMA(1,1]]의 조합 --자기 상관 관계를 고려합니다. >Model.30.3.1&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.development.dataset, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯, 가중치=varExp(폼=~장착(.)), 코르= 코르콤심()) >요약(모델.30.3.1) >Model.30.3.2&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.development.dataset, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯, 가중치=바렉스(폼=~ 장착(.)), 코르=코라1()) >요약(모델.30.3.2) >Model.30.3.3&lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.development.dataset, 메서드="ML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯, 가중치=varExp(폼=~ 장착(.)), 코르=코르아르마(q=1,p=1)) >요약(모델.30.3.3)
</li>
		<li>AIC, BIC, Loglik 및 LRT에 따라 최고의 자기 상관 구조를 결정합니다. >아노바 (모델.30.3, 모델.30.3.2) 참고: 이종성 및 자기 상관관계가 없는 경우 Gi와 Γi를 정의할 수 없습니다.</li>
		<li>제한된 최대 가능성(REML) 방법을 사용하여 혼합 효과 모델의 최종 결과를 출력합니다. >Mixed.model&lt;lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL, 데이터=모델.개발.데이터셋, 메서드="REML", 랜덤=~1/DBH1+BAL+NT| 플롯 가중치=varExp(폼=~ 장착(.)), 코르=코르아1()) >요약(혼합.모델)
</li>
	</ol></li>
</ol>4. 바이어스 수정
<ol><li>로그리스믹 스케일의 최종 모델을 사용하여 기초 영역 증분의 예측값을 원래 축척으로 변환합니다. 그러나 로그 변환 모델에서 예측값의 선형 백 변환은 연결된 로그 변환 편향을 생성합니다. 로그 바이어스를 처리하기 위해 보정 계수가 파생되고 예측 방정식에 통합되어 지정된 트리 [방정식(2)]에 대한 실제 예측 기저 영역 증분을 추정합니다. <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq2.jpg">(2) <img alt="Equation 13" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq13.jpg">여기서 모델으로부터 기저면적증의 로그와스믹값이 예측되는 반면, <img alt="Equation 14" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq14.jpg"> 로그 변환 편향을 보정한 후 5년 동안 기저면적증의 예측된 역변화값은 <img alt="Equation 15" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq15.jpg"> 플롯및 σ2의 무작위 효과로부터의 분산이다.</li>
	<li>기저 면적 <img alt="Equation 14" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq14.jpg"> 증분()을 직경 증분으로 변환합니다.</li>
</ol>5. 모델 예측 및 평가
<ol><li>예측을 위해 섹션 1.2에서 생성된 모델 유효성 검사 데이터 집합을 준비합니다.</li>
	<li>선형 혼합 효과 모델을 사용하여 개별 트리 기저 영역 증분을 예측합니다. 임의 구성 요소는 다음과 같은 최고의 선형 편향되지 않은 예측 변수를 사용하여 계산되었습니다. <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq3.jpg">(3) <img alt="Equation 16" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq16.jpg">임의 구성 요소에 대한 벡터는 어디; 플롯 간 <img alt="Equation 17" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq17.jpg"> 가변성에 대한 분산-코바변 <img alt="Equation 18" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq18.jpg"> 매트릭스; 상호 보완적인 관측에서 작용하는 임의구성요소에 대한 설계 매트릭스; <img alt="Equation 19" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq19.jpg"> 고정효과 모델을 이용한 기저 면적 증분과 예측된 증분의 차이에 의해 구성요소가 주어지는 잔류 벡터이다.</li>
	<li>다음 세 가지 통계지표(23,33)를사용하여 기본 모델 및 선형 혼합 효과 모델의 예측 능력을 평가하고 비교한다. <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq4.jpg">(4) <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq5.jpg">(5) <img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq6.jpg">(6) obji가 기저 면적 증분인 경우, esti는 예측된 기저 면적 증분이며, <img alt="Equation 20" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq20.jpg"> 관측의 평균이며, N은 관측수의 수입니다.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Meng, J., Lu, Y., Ji, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transformation+of+a+Degraded+Pinus+massoniana+Plantation+into+a+Mixed-Species+Irregular+Forest:+Impacts+on+Stand+Structure+and+Growth+in+Southern+China.">Transformation of a Degraded Pinus massoniana Plantation into a Mixed-Species Irregular Forest: Impacts on Stand Structure and Growth in Southern China.</a> Forests. 5 (12), 3199-3221 (2014).</li><li>Sharma, A., Bohn, K., Jose, S., Cropper, W. 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A linkage among whole-stand model, individual-tree model and diameter-distribution model.</a> Journal of Forest Science. 56 (56), 600-608 (2010).</li><li>Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Growth+and+yield+models+for+uneven-aged+stands:+past,+present+and+future.">Growth and yield models for uneven-aged stands: past, present and future.</a> Forest Ecology &amp; Management. 132 (2), 259-279 (2000).</li><li>Lhotka, J. M., Loewenstein, E. 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P., Hao, K., Tang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+generalized+interregional+nonlinear+mixed-effects+crown+width+model+for+Prince+Rupprecht+larch+in+northern+China.">A generalized interregional nonlinear mixed-effects crown width model for Prince Rupprecht larch in northern China.</a> Forest Ecology &amp; Management. 389 (2017), 364-373 (2017).</li><li>Hao, X., Yujun, S., Xinjie, W., Jin, W., Yao, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linear+mixed-effects+models+to+describe+individual+tree+crown+width+for+China-fir+in+Fujian+Province,+southeast+China.">Linear mixed-effects models to describe individual tree crown width for China-fir in Fujian Province, southeast China.</a> Plos One. 10 (4), 0122257 (2015).</li><li>Vanderschaaf, C. L., Burkhart, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparing+methods+to+estimate+Reineke's+Maximum+Size-Density+Relationship+species+boundary+line+slope.">Comparing methods to estimate Reineke's Maximum Size-Density Relationship species boundary line slope.</a> Forest Science. 53 (3), 435-442 (2007).</li><li>Zhang, L., Bi, H., Gove, J. H., Heath, L. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+alternative+methods+for+estimating+the+self-thinning+boundary+line.">A comparison of alternative methods for estimating the self-thinning boundary line.</a> Canadian Journal of Forest Research. 35 (6), 1507-1514 (2005).</li><li>Hart, D. R., Chute, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+von+Bertalanffy+growth+parameters+from+growth+increment+data+using+a+linear+mixed-effects+model,+with+an+application+to+the+sea+scallop+Placopecten+magellanicus.">Estimating von Bertalanffy growth parameters from growth increment data using a linear mixed-effects model, with an application to the sea scallop Placopecten magellanicus.</a> Ices Journal of Marine Science. 66 (9), 2165-2175 (2009).</li><li>Uzoh, F. C. C., Oliver, W. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+tree+diameter+increment+model+for+managed+even-aged+stands+of+ponderosa+pine+throughout+the+western+United+States+using+a+multilevel+linear+mixed+effects+model.">Individual tree diameter increment model for managed even-aged stands of ponderosa pine throughout the western United States using a multilevel linear mixed effects model.</a> Forest Ecology &amp; Management. 256 (3), 438-445 (2008).</li><li>Cond&#233;s, S., Sterba, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparing+an+individual+tree+growth+model+for+Pinus+halepensis+Mill.+in+the+Spanish+region+of+Murcia+with+yield+tables+gained+from+the+same+area.">Comparing an individual tree growth model for Pinus halepensis Mill. in the Spanish region of Murcia with yield tables gained from the same area.</a> European Journal of Forest Research. 127 (3), 253-261 (2008).</li><li>Pokharel, B., Dech, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mixed-effects+basal+area+increment+models+for+tree+species+in+the+boreal+forest+of+Ontario,+Canada+using+an+ecological+land+classification+approach+to+incorporate+site+effects.">Mixed-effects basal area increment models for tree species in the boreal forest of Ontario, Canada using an ecological land classification approach to incorporate site effects.</a> Forestry. 85 (2), 255-270 (2012).</li><li>Wykoff, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+basal+area+increment+model+for+individual+conifers+in+the+northern+Rocky+Mountains.">A basal area increment model for individual conifers in the northern Rocky Mountains.</a> Forest Science. 36 (4), 1077-1104 (1990).</li><li>Stage, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Notes:+An+Expression+for+the+Effect+of+Aspect,+Slope,+and+Habitat+Type+on+Tree+Growth.">Notes: An Expression for the Effect of Aspect, Slope, and Habitat Type on Tree Growth.</a> Forest Science. 22 (4), 457-460 (1976).</li><li>Gregorie, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Generalized+Error+Structure+for+Forestry+Yield+Models.">Generalized Error Structure for Forestry Yield Models.</a> Forest Science. 33 (2), 423-444 (1987).</li><li>Zhao, L., Li, C., Tang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual-tree+diameter+growth+model+for+fir+plantations+based+on+multi-level+linear+mixed+effects+models+across+southeast+China.">Individual-tree diameter growth model for fir plantations based on multi-level linear mixed effects models across southeast China.</a> Journal of Forest Research. 18 (4), 305-315 (2013).</li><li>Hall, D. B., Bailey, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+and+Prediction+of+Forest+Growth+Variables+Based+on+Multilevel+Nonlinear+Mixed+Models.">Modeling and Prediction of Forest Growth Variables Based on Multilevel Nonlinear Mixed Models.</a> Forest Science. 47 (3), 311-321 (2001).</li><li>Yang, Y., Huang, S., Meng, S. X., Trincado, G., Vanderschaaf, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+multilevel+individual+tree+basal+area+increment+model+for+aspen+in+boreal+mixedwood+stands+:+Journal+canadien+de+la+recherche+forestie&#768;re.">A multilevel individual tree basal area increment model for aspen in boreal mixedwood stands : Journal canadien de la recherche forestie&#768;re.</a> Revue Canadienne De Recherche Foresti&#232;re. 39 (39), 2203-2214 (2009).</li><li>Pinheiro, J. C., Bates, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mixed-effects+models+in+S+and+S-Plus.">Mixed-effects models in S and S-Plus.</a> Publications of the American Statistical Association. 96 (455), 1135-1136 (2000).</li></ol>

저자는 공개 할 것이 없습니다.

혼합 효과 모델의 개발에 대 한 중요 한 문제는 어떤 매개 변수 임의 효과로 처리 될 수 있습니다 결정 하 고 고정 효과 간주 되어야 한다34,35. 두 가지 방법이 제안되었습니다. 가장 일반적인 방법은 모든 매개 변수를 임의의 효과로 처리한 다음 AIC, BIC, Loglik 및 LRT에서 선택한 최상의 모델을 사용하는 것입니다. 이것은 우리의 연구35에?...

짝수 숙성 된 단일 문화와 비교하여, 여러 목표를 가진 고르지 못한 숙성 혼합 종 산림 관리는 최근1,2,3의관심을 증가시켰습니다. 특히 복잡한 고르지 못한 혼합종 숲4에대해 강력한 산림 관리 전략을 수립하기 위해서는 다양한 관리 대안이 필요하다. 산림 의 성장과 수율 모델은 다양한 관리 계획에 따라 나무 또는 서 개발 및 수확을 예측하기 위해 광범위하게 사용되어왔다 5,6,7. 숲의 성장과 수율 모델은 개별 트리 모델, 크기 클래스 모델 및 전스탠드 성장 모델6,7,8로분류됩니다. 안타깝게도 크기 급 모델과 전스탠드 모델은 고르지 못한 숙성 된 혼합 종 숲에 적합하지 않으며, 산림 관리 의사 결정 과정을 지원하기 위해 보다 자세한 설명이 필요합니다. 이러한 이유로, 개별 나무 의 성장 및 수율 모델은 다양한 종 조성, 구조 및 관리 전략9,10,11로산림 스탠드에 대한 예측을 할 수있는 능력으로 인해 지난 수십 년 동안 증가 된 관심을 받고 있습니다.
일반 최소 제곱(OLS)회귀는 개별 트리 성장모델(12,13,14,15)의개발을 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 동일한 샘플링 단위(즉, 샘플 플롯 또는 트리)에서 고정된 시간 동안 반복적으로 수집된 개별 트리 성장 모델에 대한 데이터 집합은관측수(10,16)의독립성 및 높은 공간 적 및 시간적 상관관계가 없는 계층적 적재 구조를 갖는다. 계층적 적 재계 구조는 OLS 회귀의 기본 가정을 위반합니다: 즉 독립적 인 잔류물 및 일반적으로 동일한 분산 데이터를 분산합니다. 따라서 OLS 회귀의 사용은 필연적으로 이러한데이터(13,14)에대한 파라미터 추정치의 표준 오차에 대한 편향된추정치를생성한다.
혼합 효과 모델은 반복측정 데이터, 세로 데이터 및 다단계 데이터와 같은 복잡한 구조로 데이터를 분석할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 혼합 효과 모델은 고정 된 구성 요소, 전체 채우기에 공통, 그리고 각 샘플링 수준에 특정 하는 임의구성 요소로 구성 됩니다. 또한, 혼합효과 모델은 비대각선 분산-공변구조행렬(17,18,19)을정의함으로써 공간과 시간의 이종성 및 자기상관성을 고려한다. 이러한 이유로, 혼합 효과 모델은 직경 높이모델(20, 21,크라운 모델22,23,자가 감산 모델24,25,및 성장 모델26,27)과같은 임업에 광범위하게 사용되어 왔다.
여기서 주요 목적은 선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 개별 트리 기저 영역 증분 모델을 개발하는 것이었습니다. 우리는 혼합 효과 접근 방식이 광범위하게 적용될 수 있기를 바랍니다.

<table><tbody><tr><td>Computer</td><td>acer</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Microsoft Office 2013</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>R x64 3.5.1</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

development of an individual-tree basal area increment model using a linear mixed-effects approach

여기서 중국 북서부 신장성에 위치한 779개의 샘플 플롯에서 21898 피케아 아스페라타 나무를 포함한 데이터 세트를 기반으로 5년 기저면적 증분의 개별 트리 모델을 개발했습니다. 동일한 샘플링 단위의 관측 값 간의 높은 상관관계를 방지하기 위해 난사 적 가변성을 고려하여 임의의 플롯 효과가 있는 선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 모델을 개발했습니다. 나무 크기, 경쟁 및 사이트 조건에 대한 인덱스와 같은 다양한 트리 및 스탠드 레벨 변수가 잔여 가변성을 설명하기 위한 고정 효과로 포함되었습니다. 또한, 이종분증 및 자기상관성은 분산 기능 및 자기 상관 구조를 도입하여 기술되었다. 최적의 선형 혼합 효과 모델은 아카이케의 정보 기준, 베이지안 정보 기준, 로가릿암 가능성 및 가능성 비율 테스트와 같은 여러 가지 적합성 통계에 의해 결정되었습니다. 그 결과 개별 나무 기저 면적 증분의 중요한 변수는 유방 높이에서 직경의 역 변환, 피사체 트리보다 큰 나무의 기저 면적, 헥타르당 나무 수 및 고도가 있음을 나타냈다. 또한 분산 구조의 오차는 지수 함수에 의해 가장 성공적으로 모델링되었으며, 1차 자동 회귀 구조(AR(1)에 의해 자가 상관관계가 현저히 수정되었다. 리니어 혼합 효과 모델의 성능은 일반 최소 제곱 회귀를 사용하여 모델에 비해 크게 향상되었습니다.

P. 아스페라타에 대한 기본 기저영역 증분 모델은 방정식(7)으로 표현되었다. 매개 변수 추정, 해당 표준 오류 및 적합성 부족 통계가 표 2에표시됩니다. 잔여 플롯은 그림 1에표시됩니다. 잔류물의 발음이 관찰되었다. <img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq7.jpg">(7)
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>견적</td>
			<td><str...

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Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach

혼합 효과 모델은 임업의 계층적 스토세스 구조로 데이터를 분석하기 위한 유연하고 유용한 도구이며 산림 성장 모델의 성능을 크게 향상시키는 데 사용할 수도 있습니다. 여기서선형 혼합 효과 모델과 관련된 정보를 합성하는 프로토콜이 제시됩니다.

선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 개별 트리 기초 영역 증분 모델 개발

Here, we developed an individual-tree model of 5-year basal area increments based on a dataset including 21898 Picea asperata trees from 779 sample plots ...

development-an-individual-tree-basal-area-increment-model-using

Research

JoVE Journal

Biology

3.3K 조회수.  Beijing Forestry University. 혼합 효과 모델은 임업의 계층적 스토세스 구조로 데이터를 분석하기 위한 유연하고 유용한 도구이며 산림 성장 모델의 성능을 크게 향상시키는 데 사용할 수도 있습니다. 여기서선형 혼합 효과 모델과 관련된 정보를 합성하는 프로토콜이 제시됩니다.

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Experimental Protocol for Manipulating Plant-induced Soil Heterogeneity

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as plant-soil feedbacks (PSF) have large effects on plant performance, and create environmental heterogeneity that depends on the community composition. Understanding the importance of PSF for plant community assembly necessitates understanding of the role of heterogeneity in PSF, in addition to mean PSF effects. Here, we describe a protocol for manipulating plant-induced soil heterogeneity. Two example experiments are presented: (1) a field experiment with a 6-patch grid of soils to measure plant population responses and (2) a greenhouse experiment with 2-patch soils to measure individual plant responses. Soils can be collected from the zone of root influence (soils from the rhizosphere and directly adjacent to the rhizosphere) of plants in the field from conspecific and heterospecific plant species. Replicate collections are used to avoid pseudoreplicating soil samples. These soils are then placed into separate patches for heterogeneous treatments or mixed for a homogenized treatment. Care should be taken to ensure that heterogeneous and homogenized treatments experience the same degree of soil disturbance. Plants can then be placed in these soil treatments to determine the effect of plant-induced soil heterogeneity on plant performance. We demonstrate that plant-induced heterogeneity results in different outcomes than predicted by traditional coexistence models, perhaps because of the dynamic nature of these feedbacks. Theory that incorporates environmental heterogeneity influenced by the assembling community and additional empirical work is needed to determine when heterogeneity intrinsic to the assembling community will result in different assembly outcomes compared with heterogeneity extrinsic to the community composition.

Understanding the role of environmental heterogeneity in species coexistence has typically focused on types of heterogeneity that are extrinsic to the community&#8217;s species composition. We provide novel detailed methods for creating soil heterogeneity treatments using soils subject to plant-soil feedback conditioning, or heterogeneity intrinsic to the community composition.

조작 식물에 의한 토양의 이질성에 대한 실험 프로토콜

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as ...

연구

환경과학

A Simple Planting Technique for Re-establishing Trees Where Frequent Inundation Occurs

Many of the Everglades tree islands have lost elevation over the past century and most of their trees have died such that they are now covered with herbaceous plants. This protocol describes a simple, cost-effective tree planting technique needed for restoring degraded Everglade tree islands. The design is patterned after a natural Everglades process that creates floating peat islands, which allows tree survival and growth in flooded conditions and often leads to the development of tree islands. Commercially available peat bags were used as the medium for the growth and establishment of potted native tree saplings. The pop-up configuration floated initially and provided additional elevation to minimize inundation, with a single native tree species sapling and a single tree fertilizer spike. During a 3 year study involving 105 pop-ups, most plants survived (80%) and many thrived. Determining whether this technique can establish trees on a degraded tree island will require longer studies and extensive field tests.

This protocol describes a simple, cost-effective tree planting technique for restoring degraded Everglades tree islands that experience inundation. The design creates an island (pop-up) which floats initially and adds elevation to promote tree survival and growth under flooded conditions.

간단한 다시 설정 나무에 대 한 기술을 설치 하 여 자주 침수 발생

Many of the Everglades tree islands have lost elevation over the past century and most of their trees have died such that they are now covered with ...

Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for describing the vegetation structure in the fields of ecology, forestry, and agriculture. Therefore, procedures of three commercially used methods (litter traps, needle technique, and a plant canopy analyzer) for performing LAI estimation were presented step-by-step. Specific methodological approaches were compared, and their current advantages, controversies, challenges, and future perspectives were discussed in this protocol. Litter traps are usually deemed as the reference level. Both the needle technique and the plant canopy analyzer (e.g., LAI-2000) frequently underestimate LAI values in comparison with the reference. The needle technique is easy to use in deciduous stands where the litter completely decomposes each year (e.g., oak and beech stands). However, calibration based on litter traps or direct destructive methods is necessary. The plant canopy analyzer is a commonly used device for performing LAI estimation in ecology, forestry, and agriculture, but is subject to potential error due to foliage clumping and the contribution of woody elements in the field of view (FOV) of the sensor. Eliminating these potential error sources was discussed. The plant canopy analyzer is a very suitable device for performing LAI estimations at the high spatial level, observing a seasonal LAI dynamic, and for long-term monitoring of LAI.

An accurate estimation of leaf area index (LAI) is crucial for many models of material and energy fluxes within plant ecosystems and between an ecosystem and the atmospheric boundary layer. Therefore, three methods (litter traps, needle technique, and PCA) for taking precise LAI measurements were in the presented protocol.

순수 낙엽 스탠드에서 세 가지 뚜렷한 방법을 사용한 잎 영역 지수 추정

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for ...

A Method for Quantifying Foliage-Dwelling Arthropods

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimates of density requires a method with high detection probability and a known sampling area. While most described methods provide a qualitative or semi-quantitative estimate adequate for describing species presence, richness, and diversity, few provide an adequately consistent detection probability and known or consistent sampling areas to provide an index or estimate with adequate precision to detect differences in abundance across environmental, spatial, or temporal variables. We describe how to quantify leaf-dwelling arthropods by sealing the leaves and end of branches in a bag, clipping and freezing the bagged material, and rinsing the previously frozen material in water to separate arthropods from the substrate and quantify them. As we demonstrate, this method can be used at a landscape scale to quantify leaf-dwelling arthropods with adequate precision to test for and describe how spatial, temporal, environmental, and ecological variables influence arthropod richness and abundance. This method allowed us to detect differences in density, richness, and diversity of leaf-dwelling arthropods among 5 genera of trees commonly found in southeastern deciduous forests.

We describe how to quantify leaf dwelling arthropods by sealing the leaves and end of branches in a bag, clipping and freezing the bagged material, and rinsing the previously frozen material in water to separate arthropods from the substrate for quantification.

단풍 주거 절지동물을 정량화하는 방법

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimates of density ...

Quantifying Corticolous Arthropods Using Sticky Traps

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimate of density requires a method with high detection probability and a consistent sampling area. We used manufactured sticky traps to compare abundance, total length (a surrogate for biomass), richness, and Shannon diversity of corticolous arthropods among the boles of 5 tree species. Efficacy of this method was adequate to detect variation in corticolous arthropods among tree species and provide a standard error of the mean that was &#60;20% of the mean for all estimates with sample sizes from 7 to 15 individual trees of each species. Our results indicate, even with these moderate sample sizes, the level of precision of arthropod community metrics produced with this approach is adequate to address most ecological questions regarding temporal and spatial variation in corticolous arthropods. Results from this method differ from other quantitative approaches such as chemical knockdown, visual inspection, and funnel traps in that they provide an indication of corticolous arthropod activity over a relatively long-term, better including temporary bole residents, flying arthropods that temporarily land on the tree bole and crawling arthropods that use the tree bole as a travel route from the ground to higher forest foliage. Furthermore, we believe that commercially manufactured sticky traps provide more precise estimates and are logistically simpler than the previously described method of directly applying a sticky material to tree bark or applying a sticky material to tape or other type of backing and applying that to the tree bark.

We describe a semi-quantitative approach of measuring characteristics of corticolous (bark-dwelling) arthropod communities. We placed commercially manufactured sticky traps on tree boles to estimate abundance, total length (a surrogate to biomass), richness, and Shannon diversity for comparison among tree species.

끈적 끈적한 함정을 사용하여 코르티몰러스 절지동물을 정량화

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimate of density ...

Field Measurement of Effective Leaf Area Index using Optical Device in Vegetation Canopy

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between green components of plants and the atmosphere, and many physiological processes occur there, primarily photosynthetic uptake, respiration, and transpiration. LAI is also an input parameter for many models involving carbon, water, and the energy cycle. Moreover, ground-based in situ measurements serve as the calibration method for LAI obtained from remote sensing products. Therefore, straightforward indirect optical methods are necessary for making precise and rapid LAI estimates. The methodological approach, advantages, controversies, and future perspectives of the newly developed LP 110 optical device based on the relation between radiation transmitted through the vegetation canopy and canopy gaps were discussed in the protocol. Furthermore, the instrument was compared to the world standard LAI-2200 Plant Canopy Analyzer. The LP 110 enables more rapid and more straightforward processing of data acquired in the field, and it is more affordable than the Plant Canopy Analyzer. The new instrument is characterized by its ease of use for both above- and below-canopy readings due to its greater sensor sensitivity, in-built digital inclinometer, and automatic logging of readings at the correct position. Therefore, the hand-held LP 110 device is a suitable gadget for performing LAI estimation in forestry, ecology, horticulture, and agriculture based on the representative results. Moreover, the same device also enables the user to take accurate measurements of incident photosynthetically active radiation (PAR) intensity.

Fast and precise leaf area index (LAI) estimation in terrestrial ecosystems is crucial for a wide range of ecological studies and calibrating remote sensing products. Presented here is the protocol for using the new LP 110 optical device for taking ground-based in situ LAI measurements.

식물 캐노피에서 광학 장치를 사용하여 효과적인 잎 영역 지수의 현장 측정

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between ...

High-Throughput Tree Ring Analysis and Density 추정

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and quantitative wood anatomy (QWA) data without the need for labor-intensive surface treatment or any physical sample preparation. The focus here is on increment cores and scanning procedures at resolutions ranging from 60 &#181;m down to 4 &#181;m. Three scales are defined at which wood should be looked at: (i) inter-ring scale, (ii) ring scale, i.e., tree-ring analysis and densitometry scale, as well as (iii) anatomical scale, the latter approaching the conventional thin-section quality. Custom-designed sample holders for each of these scales enable high-throughput scanning of multiple increment cores. A series of software routines were specifically developed to efficiently treat three-dimensional X-ray CT images of the tree cores for TRW and densitometry. This work briefly explains the basic principles of CT, which are needed for a proper understanding of the protocol. The protocol is presented for some known species that are commonly used in dendrochronology. The combination of rough density estimates, TRW and MXD data, as well as quantitative anatomy data, allows us to broaden and deepen current analyses for climate reconstructions or tree response, as well as further develop the field of dendroecology/climatology and archeology.

저자 스포트라이트: 나무 코어 분석을 위한 X-ray CT 도구 체인의 발전

Here we show how to process tree cores with an X-ray computed tomography toolchain. Except for chemical extraction for some purposes, no further physical lab treatment is needed. The toolchain can be used for biomass estimations, for obtaining MXD/tree-ring width data as well as for obtaining quantitative wood anatomy data.

X선 컴퓨터 단층 촬영을 사용한 나무 코어 분석

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and ...

JenaTron - An Experimental Approach to Study the Effects of Plant History and Soil History on Grassland Ecosystem Functioning

The global loss of biodiversity has motivated many studies that experimentally vary plant species richness and examine the consequences for ecosystem functioning. Such experiments generally show a positive relationship between above- and below-ground biodiversity and the functioning of terrestrial ecosystems. Moreover, this relationship tends to strengthen over time, seen as enhanced functioning of diverse plant communities and reduced functioning of low-diversity plant communities. Differences in multitrophic community assembly and biotic interactions in high- versus low-diversity plant communities are hypothesized to affect plant performance by altering consumer community structure and function and driving plastic or micro-evolutionary responses of plant species in the plant communities. To resolve this complex interplay of community history, we separated these effects into plant and soil history. Plant history refers to all plant-level responses to past abiotic and biotic selection pressures experienced in their communities, while soil history relates to all abiotic and biotic soil properties developed as a legacy of plant-soil interactions under variable plant diversity. We set up a biodiversity experiment in an Ecotron, a terrestrial mesocosm facility that allows controlling environmental conditions above- and below-ground, to test whether the strengthening biodiversity-ecosystem functioning relationship is due to soil history, plant history, or a combination of both. We established a plant diversity gradient consisting of 1, 2, 3, and 6 grassland plant species and factorially nested with soil history and plant history treatments for each level of plant species richness. Representative results demonstrate the successful establishment of target treatments in the Ecotron experiment, observing the effects of plant and soil history on initial plant development and final plant growth. Additionally, we provide a case study for data analysis of individual response variables. We outline research objectives and methods to comprehensively assess the multifunctional responses to the experimental treatments necessary to ultimately address the overarching hypothesis.

Here we present a study established in the iDiv Ecotron, terrestrial mesocosm chambers with controlled environmental conditions above- and below-ground, to study the independent and interactive effects of plant history and soil history on ecosystem functioning of grassland communities along a plant diversity gradient.

JenaTron - 식물의 역사와 토양의 역사가 초원 생태계 기능에 미치는 영향을 연구하는 실험적 접근 방식

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선형 혼합 효과 접근 방식을 사용하여 개별 트리 기초 영역 증분 모델 개발

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