哑变量在云杉地上生物量模型中的应用研究

基于150株样木的生物量数据,采用常规回归方法和哑变量模型方法,构建了黑龙江、吉林两省云杉地上总生物量与各分项生物量的一元、二元以及三元模型.结果表明:2种方法建立的模型中,地上总生物量模型预估精度最高,在96%以上;树叶生物量最低,仍达87%以上;其他生物量预估精度均在91%以上;总相对误差均控制在±5%的范围内.通过对一元、二元和三元模型对比分析,发现随着解释变量增加,2种方法生物量模型的预估精度和确定系数都有所提高.引入地域哑变量后,一元、二元和三元模型的预估精度和确定系数都比常规模型有所提高,估计值的标准误差和总相对误差有一定下降,哑变量可以提高模型的拟合优度和预测效果.