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在小面积估计气候变化态度的小面积估计中使用新数据源
气候变化是一个全球问题，对世界经济和社会产生重大影响。为了有效地应对气候变化和其他社会挑战，决策者通常需要在次国家层面上可靠地估计相关变量。全国代表性调查并不经常为此目的而设计。在这项研究中，我们建议使用小面积估计技术，以获取可靠的估计值，以使人们非常担心区域水平的气候变化。我们方法的一个新方面是，我们将非传统的辅助信息（特定的网络数据）包括在我们的模型中。对于本文中使用的数据，我们的结果表明，与没有模型的模型相比，合并Web数据的可靠估计更可靠。最后，我们还承认并解决了与小区域估算中使用Web数据相关的某些限制。
火炬松小面积估计的新应用...
火炬松 ( Pinus taeda L.) 是全球种植最广泛的树种之一。随着估计森林特征（例如体积、生物量和碳）的可靠性变得越来越重要，可用于评估的必要资源通常不足以满足所需的置信度水平。研究了小区域估计 (SAE) 方法在提高 9-43 岁火炬松人工林体积估计精度方面的潜力。开发了包括激光雷达高度百分位数和林分稀疏状态作为辅助信息的区域级 SAE 模型，以测试是否可以实现精度增益。与单独使用激光雷达相比，使用两种辅助数据的模型提供了更大的精度增益。在某些情况下，与区域级模型相比，发现单位级 SAE 模型提供了额外的增益；然而，结合激光雷达和稀疏状态的区域级模型表现几乎一样好甚至更好。尽管单元级模型在精度方面有潜在的提升，但由于需要高度精确、空间定义的样本单元，并且无法纳入某些区域级协变量，因此在实践中应用起来更加困难。这项研究的结果引起了那些希望减少林分参数估计不确定性的人的兴趣。随着估计精度的提高，管理者、利益相关者和政策制定者可以对资源评估更有信心，从而做出明智的决策。