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北京地区侧柏人工林标准木生长过程研究 总被引：2，自引：0，他引：2
从北京地区的6个郊区县设置侧柏人工林样地17块,获取了34株标准木,进行树干解析,建立胸径和树高生长模型,对其生长过程进行分析研究。结果表明:所建立的北京侧柏人工林标准木的胸径和树高生长模型均具有较高的预估精度,其精度分别为98.992 1和93.073 4;胸径的最优生长模型为Gompertz模型,树高的最优生长模型为Richards模型,可用于北京地区侧柏人工林生长过程的预测。在树龄<48a时,胸径生长的增长速度较快,在48a<树龄<81a期间,胸径的生长维持在较高的水平;胸径连年生长量出现3次较明显的生长高峰,且每隔一定年限发生1次,可用于指导间伐抚育期。树高生长在24a以内都维持在一个较高的水平,连年生长量和平均生长量的最大值均出现在9～18a,第15年时,平均和连年生长量相等,在树龄大于24a后,平均和连年生长量一直处于下降水平,维持在0.04～0.16m。 相似文献
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【目的】研究北京市蒙古栎天然林的林分树高生长规律,为林分的科学、合理经营管理提供参考。【方法】根据北京市蒙古栎一类清查数据,以Richards方程为基础,采用度量误差模型方法建立林分相容性平均树高曲线方程组。【结果】经检验,所建模型在置信水平α=0.05时显著,对林分树高、胸径的预估精度分别为96.39%和97.23%。随着蒙古栎林分林龄的增长,胸径生长速生期滞后于树高生长速生期,大约在15年时,林分树高生长速度最快,大约在23年时,林分胸径生长速度最快;而林分树高随其胸径的生长变化则是在林分胸径为10cm左右时生长最快,此后逐渐减缓。【结论】所建立的林分树高曲线联立方程组比较合理,既使得林分树高曲线与林分胸径、树高生长过程曲线之间具有相容性和一致性,也考虑了模型中自变量的度量误差。 相似文献
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北京市13 个常见树种胸径估测研究 总被引：3，自引：1，他引：2
随着高分辨率遥感数据、LiDAR 技术在森林资源调查中应用的日益普遍,以及自动快速提取树木冠幅、树高 方法的日益成熟,需要建立新的树木模型来估测其他林分因子,以适应林业调查手段更新和发展的需求。在参考 国内外大量文献的基础上,选择常用的胸径鄄冠幅模型和树高鄄胸径曲线模型,根据北京市178 块森林样地调查数 据,建立了北京市13 个常见树种的胸径鄄冠幅模型,胸径鄄树高模型,胸径鄄冠幅、树高综合模型。结果表明:并不是 所有树种的冠幅、树高都与胸径有高相关性;13 个树种中,只有臭椿、雪松、栾树和加杨的胸径鄄冠幅模型的R2 大于 0郾7,胸径鄄树高模型R2 大于0郾5,胸径鄄冠幅、树高综合模型达到0郾8 以上;油松、杨树、槲栎、圆柏4 个树种的胸径鄄 冠幅模型的R2 小于0郾3;核桃、油松、火炬树、柳树、国槐5 个树种的胸径鄄树高模型R2 低于0郾3。并提出在下一步工 作中,把林龄,林分密度,立地条件如坡度、坡向、海拔、地位级等林分因子与树木冠幅、树高联合建立估测模型来提 高胸径估测的精度。该方法可用于现代遥感技术快速获取树木冠幅、树高之后,根据已有的数据库资料,用树种的 冠幅、树高估测胸径,再推算其他林分因子,实现森林资源的快速调查与更新。 相似文献
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根据一类清查数据,以Richards方程为基础,采用度量误差模型方法,建立油松林分相容性树高曲线方程组。结果表明：模型在0．05的水平上检验显著,对树高、胸径的预估精度分别为96．12％、96．53％;胸径生长的速生期滞后于树高生长的速生期,树高生长极盛期的林龄为20～30 a,胸径生长极盛期的林龄为30～40 a;胸径为5～10 cm时,树高生长最快,此后逐渐变缓;树高曲线与林分胸径、树高生长过程曲线之间具有相容性和一致性。 相似文献
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[目的]调查广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子间的关系。[方法]对在广西南宁树木园新塘和横县林区内生长正常的巨尾桉(DH32-28)植苗林进行调查,分别测定每株树的胸径、树高、年龄等树木调查因子,并对其相关性进行分析,建立胸径与造林时间、树高与造林时间、胸径与树高等因子之间的一系列数学模型,并进行模型的实用性和精度检验。[结果]胸径、树高与造林时间的对数函数关系比较密切,树高与胸径的二次函数模型关系比较密切。胸径与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-3.310+4.132lnx来反映,树高与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-15.881+8.816lnx来反映,胸径与树高的关系可以用二次函数模型y=0.635+0.822x+0.042x~2来反映。[结论]模型揭示了广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子之间的生长规律性,同时还可以用于桉树人工林林分生长预估中单株树木潜在的生长分析,对桉树人工林的可持续经营利用和森林生态系统恢复具有一定的指导意义。 相似文献
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大通东峡林区青海云杉林生长预测 总被引：1，自引：0，他引：1
应用灰色系统理论提出的建模方法，来拟合青海云杉生长过程，并根据生长变量自身的数据序列，建立起青海云杉个体生长的灰色动态预测模型。结果表明，应用灰色系统理论建立的树高总生长量模型和胸径总生长量模型，精度相当高，能够准确地预测青海云杉树木生长的未来趋势。 相似文献
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《西南农业学报》2018,(12)
【目的】研究广东琼楠树高(H)、胸径(DBH)、材积(V)与树龄(T)间的回归关系及最优生长模型,以期掌握广东琼楠的生长规律,为林木快速生长期的科学抚育及森林质量和产量的提高提供参考。【方法】以广西南宁树木园内33年生广东琼楠人工林为研究对象,采用树干解析的方法对广东琼楠人工林测树因子各年间变化动态进行测定。【结果】33年生广东琼楠人工林的平均胸径、树高和材积分别为23. 6 cm、19. 7 m和0. 37471 m~3;树高和胸径的平均生长量曲线和连年生长量曲线出现多个交叉点,变化幅度较大,但其单株材积生长曲线在33年间不断攀升,表现良好的生长趋势。各生长曲线表明6～12年为广东琼楠的速生期,所拟合回归模型R~2均达到0. 99以上,检验精度较高。【结论】广东琼楠树高最优生长模型为苏马克(Schumacher)模型,胸径生长最优模型为理查德(Richards)模型,材积生长最优模型为坎派兹(Compertz)模型; 30～32年之间材积生长达到数量成熟;拟合模型精度较高,可运用于生产实践中的预测。 相似文献
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基于Elman神经网络的烤烟鲜烟叶含水量模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在Matlab中利用ANN方法建立了鲜烟叶含水量Elman非线性动态预测数学模型,利用计算机视觉技术,选取在改进AHP法中占较大权重综合评判指标叶片宽、面积以及均值特征量,作为网络的输入,克服了用单一指标进行评判的缺陷,通过实验数据对Elman模型进行验证和误差分析,结果表明该含水量模型可对鲜烟叶含水量进行预测,预测精度大于90%,预测结果达到预期目标,在此基础上进行了含水量检测系统软件的开发。 相似文献
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番鸭体重生长非线性混合效应模型评价的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】定量描述和估计本地番鸭体重生长的轨迹和参数。【方法】本研究对116只番鸭进行了21 weeks的饲养和观测;利用5种生长函数(Gompertz、Logistic、Von Bertalanffy、Richards和Brody)拟合了番鸭体重生长的非线性混合效应模型;分别计算了这些模型的8个生长参数(成熟体重、拐点日龄、拐点体重、初生体重、绝对生长率、相对生长率、绝对成熟率和相对成熟率);根据信息准则、误差方差的大小和生长参数估计值的准确度,比较了不同模型间的拟合和估计结果。【结果】与非线性固定效应模型比较,5种非线性混合效应模型拟合的番鸭体重生长方程和估计的8个生长参数,其准确度整体上提高了许多;全群番鸭体重生长Gompertz非线性混合效应模型,其信息准则最小,误差方差减少量达99.92%;雄、雌番鸭体重生长Richards非线性混合效应模型, 其信息准则最小,误差方差减少量分别是89.80%、91.81%。【结论】Gompertz和Richards非线性混合效应模型分别是评价全群和雄、雌番鸭体重生长的最优模型。 相似文献
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利用非线性混合模型进行杉木林分断面积生长模拟研究 总被引：4，自引：1，他引：3
李春明 《北京林业大学学报》2009,31(1):44-49
该文描述了传统生长收获模型存在的问题及非线性混合效应模型在预估林分断面积方面的应用,介绍了非线性混合效应模型的表达形式。选择常用的Richards和Schumacher两种基本模型形式,通过变化自变量进行断面积生长模拟,采用非线性最小二乘回归法进行拟合;然后选择复相关系数及预估精度较高的函数作为基础模型,并在此基础上构造非线性混合效应模型;最后对非线性混合效应模型与传统模型拟合的效果进行了比较分析。结果表明,考虑初植密度效应的非线性混合效应模型比传统的回归模型估计精度高。 相似文献
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植被-侵蚀动力学是一门研究流域植被与侵蚀在人类活动影响下演变规律的边缘学科.现有植被-侵蚀动力学模型是基于指数增长模型建立的,在多数时段具有较高精度,但在高植被覆盖度（V）、低侵蚀率（E）,以及低V高E等特殊时段精度略差.为提高模型模拟精度并扩大其适用范围,该文提出了一种基于Logistic模型的非线性模型,并将两种模型应用于北京西山地区、宁夏西吉黄家二岔、陕西长武王东沟以及广东惠州上杨试验站等小流域植被及侵蚀演变过程的模拟.结果表明,非线性模型在一般时段的模拟精度与线性模型相当,而在特殊时段,前者的精度明显高于后者.但是非线性模型求解复杂,引入的两个新参数需深入研究确定.同时,由非线性模型推出的植被-侵蚀状态图形式复杂且不完全符合实际情况,不如由线性模型得到的植被-侵蚀状态图简单实用.非线性模型还有待于进一步地修正和完善. 相似文献
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利用北京市1960-2004年的月平均气温数据,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)与Elman神经网络模型,分别运用粒子群算法(PSO)与试凑法对这2种模型进行优化,并对2005-2009年的月平均气温进行预测估计,比较2种模型的预测结果,以便找出更准确的气温预测模型。结果表明,2种模型总体上均能较好地拟合气温序列(R2均大于0.985),但是对于低温预测效果均相对欠佳;PSO_LSSVM预测误差(RMSE=1.380 6)明显小于Elman神经网络(RMSE=1.732 5),拟合精度更高,能更好地对短期气温变化进行模拟。因此,可用PSO_LSSVM模型进行气温预测,指导当地的农业生产与工业开发。 相似文献
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利用3种曲线模型拟合蝇蛆体质量的生长曲线 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究蝇蛆的生长发育规律,以12 h为周期,测定1.0~4.0日龄蝇蛆的体质量数据,共采集到7个时间点数据,采用3种(Gompertz、Logistic、Bertalanffy)非线性生长模型对7个时间点的体质量进行生长曲线拟合。结果表明：3种非线性生长模型均具有较高的拟合度(R2＞0.970),其中Bertalanffy模型的拟合效果最好(R2=0.988),但其拐点与实际测量值相差甚远;Logistic模型与Gompertz模型拟合的拐点分别为(1.75 d,13.64 mg)、(1.53 d,10.30 mg),能较好地反映蝇蛆体质量的生长规律,但Logistic模型拟合度(R2=0.978)小于Gompertz模型的(R2=0.986),且整体标准误偏大。可见,在本研究条件下,Gompertz模型最适合用来拟合蝇蛆体质量的生长发育规律。 相似文献
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[目的]研究木材干燥过程的Elman神经网络模型。[方法]在人工神经网络理论的基础上,选用Elman神经网络建立木材干燥过程模型。针对木材干燥过程的特点,Elman神经网络利用木材干燥过程材堆的温度、湿度以及对应的木材含水率建立模型。[结果]通过实际干燥过程数据对模型的准确度进行验证,结果表明Elman神经网络利用少量数据就可以建立模型,并且模型预测精度高,对数据的联想记忆和优化能力强。[结论]Elman神经网络建立的木材干燥过程模型准确,对于提高木材干燥过程的控制水平具有重要研究意义。 相似文献
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首先以1993～2004年黑龙江省人口数据资料为依据,应用Logistic增长模型,线性回归模型,灰色系统GM（1,1）理论,分别构建人口预测模型,预测结果与实际数值比较、分析,表明模型应用效果比较符合实际。然后考虑到定性和定量性,将模型有机的结合,建立一个更合理的模型,提高模型预测精度,对2007～2012年黑龙江省的已有人口数和未来人口规模进行分析与预测。 相似文献