图：基于各变量基础模型和最优混合模型的观测值和预测值的散点图

叶面积（LA）与树木生长密切相关，是量化树木潜在生产能力的重要因子，其动态变化直接驱动林木生长的变化。但是由于林木枝叶量巨大，想要完全实测，这在实际工作中是相当困难的。杉木作为我国最重要的速生丰产用材树种之一，对其建立精准的叶面积预测模型就显得尤为重要。

林业所人工林定向培育研究组依托江西、湖北和湖南3个地区48块样地，共144株解析木的数据，分别基于胸高处边材面积（SABH）、胸径（DBH）和冠基部直径（DCB）3个变量，考虑其它与叶面积相关的单木和林分因子，采用非线性混合效应模型构建杉木单木叶面积预测模型取得了新进展。

研究结果表明，与基于SABH和DBH构建的模型相比，基于DCB所构建的单木叶面积预测模型精度最高，混合模型总体平均水平比样地水平和基础模型预测精度更高。模型以样地作为随机效应，考虑多种随机效应组合方式，同时考虑以常数加幂函数作为异方差结构来消除数据间的异方差。模型中包含的变量包括DCB、树高（H）、冠幅（CW）、冠长率（CR）、每公顷断面积（BA）和优势木平均高（Hd）。发现LA与DCB、H和CW呈正相关，而与CR、BA、Hd呈负相关。当林分密度较大，树间竞争较强时（CR、BA、Hd较大），叶面积相对减少。

本研究以基于冠基部直径所构建的杉木单木叶面积模型，支持了管道模型理论。各变量都具有一定的生物学和统计学意义，在野外调查中也较易获取（非破坏性）。模型具有一定的实用性，且预测精度较高。研究不仅为杉木单木叶面积的精准预测提供了一个可行的方法，同时该方法也可为其他树种构建单木叶面积模型提供参考。

相关论文“Modeling tree leaf area of Chinese fir plantations”已发表在林业经典期刊《Canadian Journal of Forest Research》上。已毕业硕士生屈彦成为论文第一作者，张雄清研究员为通讯作者，张建国研究员指导并参与了该研究工作。该工作得到了国家自然科学基金面上项目的资助。