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将国家森林清查（NFI）数据与高分辨率数字地点地图结合，使得对地点生产力的空间显式预测成为可能。本研究的目的是探讨该数据库分析挪威云杉高度生长环境依赖性以及预测与当地森林管理相关的地点指数（SI）的可能性与局限性。研究区域为德国联邦州巴伐利亚。探索性方法包括显著性检验和超体积分析。使用广义加性模型（GAM）对SI进行建模。在第二步中，使用增强回归树（BRT）对残差进行建模。温度模式与水供应之间的相互作用强烈影响高度增长。在温度模式和水供应非常相似的地点，如果底饱和度的深度梯度有利，则可以达到更大的高度。统计模型准则（双惩罚选择，AIC）更倾向于复合变量，以水供应和基本阳离子的供应为主。由于将土壤变量纳入模型的困难，预测局部尺度上的SI的能力受到限制.
Brandl等人（周三）研究了这个问题。