Главная – Журналы – Сибирский лесной журнал 2021 номер 1

Перспективными методами поиска закономерностей в экспериментальных данных, которые к настоящему времени не нашли широкого применения в лесной науке России, являются регрессионные модели смешанных эффектов. К ним за последние два десятилетия в мировом научном сообществе значительно возрос интерес. Модели смешанных эффектов представляют собой расширения регрессионных моделей для данных, которые собираются по отдельным группам. В качестве отдельных групп, оказывающих влияние на результативный признак, в лесном хозяйстве могут, например, рассматриваться отдельные древостои, пробные площади, географические регионы и др. По сравнению с классическими моделями фиксированных эффектов добавление случайной компоненты позволяет избегать нарушения предположения о независимости при повторных измерениях, поэтому оценки параметров являются более надежными. Модели смешанных эффектов применяются для решения широкого спектра задач в лесном хозяйстве - от описания парных связей между отдельными таксационными показателями до отражения динамики древостоев. Более точные прогнозы таксационных показателей по сравнению с традиционными моделями, в которые включены только фиксированные эффекты, позволят повысить производительность труда и экономическую эффективность лесного хозяйства. Большой положительный опыт использования моделей смешанных эффектов за рубежом не должен оставаться незамеченным в отечественной лесной науке. Их активное применение позволяет вскрывать закономерности в экспериментальных данных, тем самым давая новый вектор в развитии лесоведения, лесоводства, лесной таксации и других лесохозяйственных научных дисциплин.