经验模型和过程模型对油松林枯损预测的比较     

廖梓延  田相林  薛海连  王彬  孙帅超  曹田健  陈书军  侯琳 《东北林业大学学报》2017,45(3)

研究采用西北农林科技大学开发的可变密度全林模型QUASSI 1.0,基于赫尔辛基大学开发的CROBAS碳平衡模型框架,融合二类调查数据、文献数据以及解析木数据,进行参数校正及优化,本地化了CROBASPT(油松)枯损模块的参数。并根据立地条件和初始密度选取了9个代表性油松林分,以20年为预测期,比较分析了经验模型和过程模型在不同密度、不同地位级条件下对枯损预测的差异,探索有效的林分枯损预测方法。同时采用平均误差、平均绝对误差和平均相对误差分析了过程模型CROBAS-PT与经验模型QUASSI 1.0预测值的偏差。结果表明:对于不同初始密度的油松林,CROBAS-PT和QUASSI 1.0在预测期内均呈现初始密度越大,林分年枯损率越大的规律;对于不同地位级的油松林,无论CROBAS-PT还是QUASSI 1.0在预测期内,林分枯损受立地条件的影响均不敏感。CROBAS-PT枯损预测的机理过程分析说明,油松树冠投影在20~40 a预测期内呈现先增加后降低的趋势。立地质量越好的林分,树冠投影越大,枯损率越大。误差检验分析显示,过程模型CROBASPT枯损预测结果符合统计检验要求,尽管CROBAS-PT对于枯损的预测相比经验模型QUASSI 1.0存在一定程度的低估。在缺乏连续观测样地数据,无法保证经验模型的建模数据需求时,采用过程模型方法预测林分枯损不失为一种有效补充。  相似文献   

委托-代理模型在农业保险中的应用及修正     

薛海连  张海霞 《安徽农业科学》2010,38(28):16007-16008

建立了信息对称时的农业保险中的委托一代理模型和信息不对称时的委托-代理模型,在信息对称时,保险人按照一阶最优§件来选择努力水平口’;当信息不对称时,一阶最优条件改变,产出越高,投保人的收入越高。并对模型进行修正,修正后,信息对称时,保险人通过修正后的一阶最优条件来确定投保人的努力水平;信息不对称时,模型的一阶最优条件也相应改变。结果表明,当努力成本函数与投保人（农业生产者）的期望效用相关联时,保险人与投保人能达到双赢：若投保人更加认真管理保险标的,就会降低灾害的发生率,从而减少了保险公司对投保人的理赔,增加了保险公司的收益。  相似文献