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【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm2样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R2值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,... 相似文献
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【目的】基于林木分级构建大兴安岭地区兴安落叶松的树高曲线模型,为该地区兴安落叶松的生长规律提供理论依据及森林可持续经营提供技术支撑。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场56块固定样地数据为基础,根据单木相对直径(d)把林木分为了优势木、平均木、被压木3个等级,依据调整决定系数(Radj2 )最大、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)最小的标准筛选出天然兴安落叶松各等级林木的最优树高曲线基础模型,并进一步评价和比较分位数回归和哑变量回归对兴安落叶松不同等级林木树高曲线模型模拟精度的影响。【结果】天然兴安落叶松树高曲线的最优基础模型均为Wykoff方程;当将林分分级哑变量同时添加在Wykoff方程的参数a和b上时,模型的拟合效果最好,其中兴安落叶松树高曲线模型的调整系数(Radj2)、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)分别为0.858 8、1.642 4和2 081.902;兴安落叶松中的不同等级林木对应的最优分位数模型与林分整体无差别,均表现为中位数模型最优(即τ=0.5),其树高曲线的3... 相似文献
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依据黑龙江省大兴安岭地区落叶松白桦混交林的树高、胸径、活枝高以及树冠的东、南、西、北冠幅数据,利用最小二乘法建立了两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,并利用线性分位数回归方法建立了不同分位点(τ=0.10、0.25、0.50、0.75、0.90)两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,分析τ∈(0,1)间距相同的19个分位数点的两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,得出不同分位数点处胸径、活枝高与树高之间的关系,比较了对照组与间伐组数据所建立模型的差异。 相似文献
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2020-02ml 目录 总被引:2,自引:2,他引:0
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【目的】研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据。【方法】建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各模型预测精度进行比较。【结果】单项预测模型中,仅ARIMA模型通过了确定性系数检验;最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高;组合预测模型中,仅ARIMA-MLR和ARIMA-ANN最优加权组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型。【结论】最优加权组合模型的精度不但取决于各单项预测模型的精度,也与其之间的相关性有关,适合西营河枯季径流预测的最优加权组合模型是ARIMA-MRL和ARIMA-ANN组合模型。 相似文献
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沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPSFPAMPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。 相似文献
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【目的】研究洪水预报的多模型组合预报模式,丰富洪水预报的方式方法。【方法】将最优非负可变加权系数的组合预测方法应用于洪水预报中,分别建立最优加权组合预测模型和最优非负可变加权系数组合预测模型,以新安江模型、萨克拉门托模型、水箱模型和陕北模型为例进行组合预报,并用东洋河1982年8月的一场洪水实测流量值对2种组合模型进行了实例验证和比较。【结果】最优非负可变加权系数组合预测模型的3种误差指标均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为18.394 0,51.317 2和0.131 4,明显小于最优加权组合预测模型的28.110 7,108.816 7和0.268 9,且前者的确定性系数(DC)为0.961 3,明显大于后者的0.909 5,表明应用最优非负可变加权系数组合预测模型的预测结果优于定权重的最优加权组合预测模型的预测结果。【结论】考虑变权重的最优组合预测能进一步提高洪水预测的精度。 相似文献
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城市森林主要树种树冠尺度及生长空间需求 总被引:2,自引:0,他引:2
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行道树是城市园林植物的重要组成部分,研究其科学合理的种植密度对于城市园林植物的规划设计和管理养护具有重要意义。以海口市建成区椰子等10种行道树为研究对象,分别进行“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性分析,并通过SPSS软件对调查数据进行回归分析,比较决定系数R2,P值等相关数据后,通过拟合精度检验值(总误差、平均误差、平均相对误差)检验拟合效果,最终从8个预选模型中选出各树种的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型。结果表明,10种行道树的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性显著,各自的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型准确度较高,20个最优模型中,幂函数模型和S模型居多。 相似文献
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油松、刺槐单木与林分水平耗水量的尺度转换 总被引:30,自引:4,他引:30
该文在单木液流测定的基础上 ,采用边材面积作为纯量 ,对京北山区水源保护林的主要树种油松、刺槐林进行由单木到林分耗水的推算 .结果发现 ,两树种边材面积与胸径之间均存在较高的相关性 ,两者之间的关系可以用幂模型得到很好的拟合 .通过实测标准地的胸径分布 ,可以推算出林地边材面积的分布 .利用热脉冲技术测定单木液流通量 ,实时推算林分的实际耗水量 相似文献
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为考察柚木生长因子与冠幅的关系,准确反映各生长因子与冠幅之间的关系,建立冠幅预测模型,为柚木人工林目标树经营提供理论依据。以广西凭祥、云南德宏、云南景洪、海南乐东4个地区不同林龄阶段的柚木人工林中优势木为研究对象,以胸径、树高、冠长、林龄4个因子作为变量与冠幅进行回归分析,筛选关键因子建立柚木冠幅生长的预测模型。结果表明,胸径(R=0.5342,P=0.0001)、树高(R=0.1798,P=0.0026)是影响柚木冠幅的关键因子;胸径、树高与冠幅的一元回归方程:冠幅与胸径y=15.7893x+1.84766(F=516.4180,P=0.0001),冠幅与树高y=0.3717x-0.60189(F=174.2954,P=0.0001)。并应用胸径、树高2个关键因子与冠幅建立回归模型:y=13.5658x1+0.1064x2+0.35866(F=279.5048,P=0.0001),计算结果与实际测量结果差异性较小(F=0.0140,P=0.9072)。可以根据目标树的培育目标胸径、树高因子,利用该模型来预测该目标树的冠幅,从而确定单位面积内保留目标树的数量。 相似文献
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小黑杨树木特征因子与木材生长量的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了揭示树木生长特征与木材生长量(幼龄材、成熟材面积及心、边材面积)的关系,该文以山西朔州地区的小黑杨为研究材料,采用相关性分析方法,建立了基于树木特征因子的木材生长量经验模型,并对模型进行了弹性分析. 结果表明:冠幅、冠长、胸径与木材生长量呈显著正相关性;以树木胸径、树高、冠幅、尖削度为自变量,采用乘幂函数的方程形式能很好地拟合小黑杨树木特征因子与其木材生长量的关系,其决定系数为0.606~0.932.回归模型的标准回归系数分析表明,胸径对木材生长量的贡献最大. 弹性分析进一步表明胸径的影响最大,且模型因子间存在互补又竞争的复杂关系. 相似文献
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为了揭示浙江柑橘黄龙病菌PCR阳性病株空间分布信息和染病特征,2017—2018年对7个柑橘黄龙病发生样地2 900株橘树进行黄龙病菌PCR检测,按10株1样方取得290组样本资料,应用聚集度指标法对其空间分布型进行数据测定,结果达到C>1、I>0、K>0、CA>0、M*/$\bar{x}为了揭示浙江柑橘黄龙病菌PCR阳性病株空间分布信息和染病特征,2017—2018年对7个柑橘黄龙病发生样地2 900株橘树进行黄龙病菌PCR检测,按10株1样方取得290组样本资料,应用聚集度指标法对其空间分布型进行数据测定,结果达到C1、I0、K0、C_A0、■,均为聚集分布格局,表明柑橘黄龙病菌PCR阳性病株田间分布趋向聚集分布。经Iwao的M~*-线性模型回归检验表明,柑橘黄龙病菌PCR阳性病株空间分布的基本成分是个体群,病株间相互吸引,表现有明显的发病中心;经Taylor的■幂法则模型检验分析表明,黄龙病菌阳性病株的空间分布具有密度依赖性,阳性病株密度越高越趋向聚集分布,即聚集强度随阳性率上升而增强。其理论抽样数模型为■及序贯抽样公式为T_n=1.6976/[D■+0.9296/n]。应用这些参数特征对提高田间柑橘黄龙病早期预警效率和决策防控具有良好的指导意义。 相似文献