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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
基于气象因子,使用一元线性回归、多元线性回归、一元非线性回归以及BP神经网络4种不同的回归模型对森林病虫鼠害发生率进行预测,结果表明:对于线性模型,多元线性回归模型的判定系数和均方根误差均优于一元线性回归模型;对于非线性模型,BP神经网络模型的判定系数和均方根误差均优于一元非线性回归模型;按优劣排序为BP神经网络模型、一元非线性回归模型、多元线性回归模型和一元线性回归模型。气象因子与森林病虫鼠害发生率的关系并非单纯的线性关系,非线性的预测模型可以更好地解释森林病虫鼠害的发生程度。  相似文献   

2.
薛伟  耿志伟 《森林工程》2014,30(5):79-82
对落叶松原木楞堆做细水雾灭火实验,测定实验过程中楞堆各点的温度,利用SPSS软件对定点间温度场进行相关性分析、线性回归分析。研究结果表明:原木楞堆前部温度与其后部温度、左侧温度变化存在两元线性回归方程,前部温度的线性相关性较大;原木楞堆右侧温度与其顶层温度、中层温度、底层温度变化存在三元线性回归方程,中层温度线性相关性最大,上层温度线性相关性最小。利用回归性准确预测整个楞堆温度场变化,对保障林区贮木场的安全生产具有一定的实际意义。  相似文献   

3.
利用闽东北林木采伐伐区设计书资料及随机表进行多元线性回归,建立黄山松树高、胸径、蓄积量数学模型。结果表明,线性回归方程极端显著。  相似文献   

4.
杉木生长模型建立与多元线性回归的应用研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用福建省森林资源二类清查杉木纯林样地资料及正交表进行多元线性回归,建立杉木树高、蓄积量数学模型,结果表明,线性回归方程极端显著。  相似文献   

5.
通过对10个种源沙松(Abies holophylla)苗期高生长量的连续观测,并用Logistic方程对其生长动态过程进行拟合,获得苗高物候期与生长特征参数。结果表明:10个种源的沙松苗高生长节律基本一致,但各种源的速生期起止时间和持续时间存在差异,其中不同种源间线性生长始期最多相差5 d,线性生长末期最多相差7 d,线性生长期持续时间最多相差9 d。线性生长量占总生长量的55%以上,该时期为幼苗生长的关键期,应在线性生长期内做好除草、施肥、病虫害防治等管理工作,促进苗期苗高的生长。  相似文献   

6.
《林业资源管理》2017,(4):75-81
基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。  相似文献   

7.
川西亚高山针叶林生物量遥感估算模型研究   总被引:6,自引:1,他引:6  
利用野外实测68个样地的森林生物量数据、TM影像的单波段数据、植被指数数据以及地形数据在内的18个自变量建立了川西亚高山针叶林生物量的回归估算模型。研究表明:在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线性回归生物量模型中,以多元线性回归模型在森林生物量估算中有较好的精度。  相似文献   

8.
广义线性模型在林火发生预报中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
首先介绍了国内外广义线性模型在林火发生预报中的应用,其次分别阐述了常用于林火发生预测的正态分布、逻辑斯蒂分布、泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏等6种广义线性回归模型的表达式、参数估计方法和几种相关的假设检验方法,其中,逻辑斯蒂广义线性模型主要用于预测林火发生的概率,其他5种模型主要用于预测林火发生的频次。根据林火发生频次的数据结构特点和前人的研究结果分析得出,与正态分布相比,泊松分布、负二项分布、零膨胀、栅栏4种广义线性回归模型更适于预测林火发生的次数。当林火发生频次的方差接近于期望,应采用泊松或零膨胀泊松广义线性模型;如林火发生频次的方差显著大于期望,则宜采用负二项或零膨胀负二项广义线性模型。最后,对广义线性模型在我国林火发生预测中的应用提出了三方面建议:第一,增加模型的自变量(如森林可燃物特征、地形、人类活动等因子);第二,增加模型在景观层次林火发生预报中的应用;第三,拓展模型的建模方法,如建立广义线性混合效应模型和广义相加模型。  相似文献   

9.
采用KBr压片法对杉木/聚丙烯(PP)复合材料样品进行了红外光谱分析,确定杉木特征吸收谱带为1740~1730、1610~1590、1270~1260、1060~1050以及1040~1030 cm-1,以PP在1377 cm-1处吸收强度(I)为内标,对木塑复合材料(WPC)中木粉含量和杉木特征峰相对吸收强度进行相关性分析,并采用逐步多元线性回归法建立木粉含量与相对峰强间的多元线性回归方程。结果表明,选取I(1060-1050)/I1377、I(1270-1260)/I1377为回归变量建立的二元线性回归方程和以I(1060-1050)/I1377、I(1040-1030)/I1377及I(1270-1260)/I1377为回归变量建立的三元线性回归方程,具有较高的预测精度。木粉含量的预测值和参照值之间具有强烈的相关性,校正决定系数(R2c)超过0.98,验证决定系数(R2p)超过0.96。外部验证结果表明,线性回归方程预测准确性较高,预测相对偏差范围为0.9%至7.4%,其中三元线性回归方程预测准确性稍好于二元线性回归方程。  相似文献   

10.
程晓倩  翟付顺 《绿色科技》2022,(5):39-44,48
随着城市的迅速发展,城市与河流之间的矛盾开始突显,线性滨水空间景观提升逐渐受到重视.竖向设计是景观规划的专项设计之一,对城市线性滨水空间景观营造具有重要作用.以京杭大运河聊城城区段为例,通过对运河两岸线性滨水空间现状的实地调研与调查分析,针对其竖向设计存在的亲水性差、排水隐患大、竖向空间变化单一、道路连续性差等问题,从...  相似文献   

11.
基于生活力不同的种子在“吸水-干燥”过程中保水能力不同的种子生理理论;利用思茅松种子失水率与发芽率的对应关系,建立了y=143-5.1χ线性回归方程.可在短时间内(1天)估测出思茅松种子的发芽率,其误差不超过GB2772-1999的容许差距.  相似文献   

12.
柳州市马尾松地径一元材积表的编制   总被引:3,自引:0,他引:3  
结合二类调查的固定样地调查,收集了柳州市683株马尾松的胸径、地径成对值,拟合地径——胸径回归方程。利用一元立木材积表导算出柳州市马尾松人工林地径一元立木材积表,适用性检验结果,其精度达94.9%.  相似文献   

13.
杨晓民 《林业科技》2003,28(5):15-17
通过对哈思山油松人工林进行调查,并选择样树进行树干解析,建立了胸径与树高、高径比,株率与高径比的回归方程,分析了油松人工林前期生长过程、人工林林分结构和生长规律,为科学生产经营提供了依据。  相似文献   

14.
在收集辽宁地区1 761株樟子松样本的胸径、树高与材积的资料基础上,利用统计学原理,对樟子松的胸径与树高、材积分别进行了8种不同的曲线回归分析,得出胸径与材积最优回归方程为V=0.000 165D2.278 86,胸径与树高的最优回归方程为H=0.519 024+0.818 875D-0.023 36D2+0.000 818D3。  相似文献   

15.
本文采用线性回归法对近5年来样地内种植的马尾松生长量进行回归分析,建立胸径和树高的回归模型,并进行方差和t检验的差异分析。结果表明:XJ11的胸径与XJ10的胸径存在极显著的线性关系,回归模型为y=1.451+0.880x;2011年树高SG11与SG08存在显著的线性关系,回归模型为y=1.995+0.885x。所以可利用所建立的回归模型对马尾松胸径和树高进行预测和控制。  相似文献   

16.
雷文成  赵志连 《林业科学》1993,29(5):449-455
关于飞播成效与立地因子之间的关系,国内早期飞播造林已有较多的定性研究和报道,但在定性与定量相结合方面做得较少。本文根据鄂西北郧西县庙川播区油松飞播调查资料,采用方差分析和数量化逐步回归分析法,就其成效与立地条件之间的关系进行了研究,为今后选择播区、评价播区立地质量和预测飞播成效提出可行性评估的依据。  相似文献   

17.
CurveExpert 1.3是Windows系统的一个综合性的曲线拟合的软件,内置许多回归模型(线性和非线性),并可自定义模型,能准确、便捷的对数据进行拟合分析。本研究以辽东山区人工红松为目标,应用CurveExpert软件的函数自动拟合特性,对红松单木材积进行分析,结果显示:模型残差占实测值比例低于5%的模型,正弦函数、MMF模型和Gompertz模型适合拟合18~50 a的材积生长过程;二次多项式适合拟合22~50 a的单株材积生长过程;幂函数适合拟合24~50 a单株材积生长过程;Logistic模型适合拟合32~50 a的单株材积生长过程。从本研究结果来看,正弦函数、MMF模型和Gompertz模型的应用范围较广泛,而Logistic模型使用范围相对较窄。  相似文献   

18.
运用随机抽样法抽取马尾松成熟林分50个小班,调查胸径、树高、单位蓄积量及密度等测树因子,运用回归分析法进行测树因子相关性分析,结果表明,林分蓄积量对于密度、胸径、树高之间存在显著线性关系,其相关性数学模型可用三元线性回归方程y=b0+b1x1+b2x2+b3x3表示,其中,密度是影响林分蓄积量的主导因素。相关性变化趋势分析表明,在兼顾林分产量和林木径级的情况下,合理保留密度每667 m2为105株。  相似文献   

19.
应用思茅松人工林解析木所获的基础数据,建立了其林木胸径断面积生长量的Logistic曲线回归方程:y=202.134/(1 45.92 e-0.5101 t),依据此回归方程的几何特征,对思茅松人工林取样林分的林木胸径断面积生长量、断面积连年生长量的变化特点作了分析。进而确立并论述了以林木胸径断面积连年生长量确定思茅松人工林初始抚育间伐期的方法。  相似文献   

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