总相对误差和均方根误差随样木数量的变化曲线

陆均松成熟林（a）和中龄林（b）单木照片
中国热带退化针叶混交林在维持生态系统功能方面发挥着举足轻重的作用，但近年来面临严重退化的威胁，而且关注这些森林退化的研究甚少。冠幅是预估森林生长和收获的重要林木因子之一，也是评价森林是否退化的重要参考指标。为此，资源所陈巧副研究员及研究小组，以热带地区典型的陆均松和鸡毛松针叶混交林为研究对象，考虑不同的立地条件（区组）和样地对冠幅的随机影响，即构建了两水平的非线性混合效应冠幅模型。通过与传统的建模方法相比，本研究所构建的冠幅模型精度明显提高。当利用该模型预估建模以外的其他陆均松和鸡毛松单木冠幅时，每个样地选用3株最大树估计样地和区组随机效应模型预测效果最好。该研究填补了中国热带地区退化针叶混交林冠幅研建的空白，为后续森林质量提升和退化林修复提供重要的技术支撑。
相关成果发表在国际顶级期刊Forest Ecology and Management 上，资源所陈巧副研究员、信阳师范学院段光爽讲师、资源所刘清旺副研究员为论文共同第一作者，符利勇研究员为论文通讯作者。该项研究得到了院基金项目“陆均松资源监测与枯竭机制研究”的支持。
近两年来，陈巧副研究员围绕森林生态和无人机图像处理等领域已在Knowledge-Based Systems、Remote Sensing 、Forest Ecology and Management等知名国际期刊上发表论文10余篇，其中以第一作者、共同第一作者和通讯作者发表SCI论文8篇。（胡博/资源所）
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378112721005752