Souvent d'espace pertinent, directement lié à la concurrence et à l'interaction forestière. Single Wood Bhabal Tao High modèle est une croissance forestière, une récolte et des prévisions, ignorant l'espace depuis la forêt, qui conduira à la plus petite régression au carré (OLS) de la poitrine et à une hypothèse de distribution indépendante, ce qui entraîne le premier potentiel de devenir une erreur majeure. et l'efficacité de l'estimation des gemmes de paramètres de modèle et l'efficacité de l'estimation des schémas de régression est réduite. Par conséquent, cet article choisit la forêt principale de mon pays américain, qui est un mélange naturel de nuages naturels pour des objets de recherche, compte tenu de l'espace en bois forestier, utilisant des modèles de plantes Psion simples linéaires de manière appropriée, utilisez le modèle de remboursement de l'auto-remboursement trois (SAR ) Synchronisation ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, chaque modèle utilise une matrice de poids SAR 5 Différents espaces, Matrix Delanay triangulaire (DT), la capacité principale de la distance d'inversion (ID1), le deuxième point de la deuxième distance (ID2), le renversement de cinq sources (ID5)) et la transformation de la matrice fonctionnelle gaussienne (GV) pour estimer les paramètres de 3 modèles SAR avec des capacités maximales (capacités maximales) . Les paramètres de régression des modèles OLS et 3 SAR sont testés et les paramètres d'auto-enregistrement de trois modèles SAR peuvent être testés. Choisissez l'index i (MI) de Moran pour comparer l'espace restant de quatre modèles, sélectionnez le facteur décisif (R2), l'erreur moyenne moyenne (RMSE) et un guide pour comparer les instructions d'information AKIIKE (AIC) de 4 effets appropriés du modèle, Sélection de l'effet de prévision du modèle de vérification des erreurs carrés (MS). Les résultats montrent qu'un espace positif corrélaille avec le modèle OLS restant est contraire à l'éthique; Les effets appropriés de 3 modèles SAR sont meilleurs que conformément à OLS, SDM et SEM, SLM est mauvaisplus; Quel que soit l'espace pesant les deux matrices, SLM peut éliminer la corrélation de corrélation de l'espace modèle restant, mais peut réduire la corrélation de l'espace, améliorer l'effet approprié du modèle dans une certaine mesure; 5 matrices spatiales peuvent être supprimées lorsque le modèle d'espace restant peut être supprimé lorsque 5 matrices spatiales sont appliquées sur SDM et SEM. La corrélation se corrélate elle-même, mais la matrice GV a un poids spatial ne convient que pour SEM; ID2 est la matrice la mieux pondérée de 5 matrices avec du poids de l'espace, et lorsque ID2 est appliqué à 4 modèles, SDM et SEM Les prévisions sont nettement meilleures que la SLM. Cependant, les effets prévus de 3 modèles SAR sont excellents dans les OLS. L'utilisation de trois modèles SAR augmente la précision des usines pilotes de la poitrine de haut niveau et prédit, fournissant la base théorique des forêts intensives raisonnables.