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1.
依据实地调查和测量,结合室内燃烧床模拟野外计划烧除试验,考虑可燃物载量(x1)、温度(x2)、可燃物含水率(x3)、风速(x4)、坡向(x5)、坡度(x6)、林带高度(x7)、蔓延速度(x8)、火线强度(x9)及计划烧除防火隔离带宽度(y)等因子构建多元线性回归模型。结果表明,预测的多元线性回归模型为 y=-12.371+4.182x1+0.435x2+0.013x3+0.083x4+0.017x5+0.916x6+0.540x7,对计划烧除防火隔离带宽度的影响大小依次为 x6、x7、x1、x4、x3、x2、x5,利用该模型,可以用易于获取的可燃物特征、地形因子、气象因子、林分因子来开设防火隔离带,为合理开展计划烧除和营林用火等提供依据。 相似文献
2.
杉木幼林地表可燃物含水率对主要火环境因子的响应模型 总被引:7,自引:0,他引:7
为探索地表可燃物含水率对主要火环境因子的响应机制,于2003年和2004年的两个春季对福建省南平市原福建林学院后山的杉木Cunninghamia lanceolata人工幼林进行了定点观测,以地表可燃物含水率为因变量(y),以风速(x1)、空气相对湿度(x2)、空气温度(x3)和地表温度(x4)为自变量,采用多项式逼近和多元回归建立了单因子多项式函数、多元线性回归模型,并对模型的复相关系数和偏相关系数进行了t检验和实际验证。结果表明:风速不适于参与模型的建立,其余3个因子参与建立的三元线性模型y=42.345 0.736x2-1.011x3-0.981x4为最佳;模型y=33.406 0.541x2-1.538x3和y=19.049 0.630x2-1.147x4也获得了较高的精度。建议对空气相对湿度和空气温度构成的双因子响应模型进一步研究,以便获得高效快捷的估算地表可燃物含水率的指标。表3参16 相似文献
3.
积温分布的空间模拟及三维可视化初探 总被引:1,自引:0,他引:1
选取云南省130个气象站点的积温(≥10.8℃)、海拔、纬度、经度、坡度和坡向实测数据,结合云南省1∶250000DEM地形图提取的5个环境梯度因子数据,并经相关处理和转化后,利用回归分析方法和空间插值方法,构建海拔(x1)、纬度(x2)、经度(x3)、坡度(x4)、坡向指数(x5)与积温(y)的多元线性回归分布预测模型。结果表明,预测的多元线性回归模型为y=28978.223-2.080x1-232.423x2-144.803x3,对积温分布的影响大小依次为x2、x3、x1。利用ARCINFO软件将相关环境梯度因子代入模型得到平面积温分布图,对DEM数据进行渲染操作得到地形立体效果图,将平面积温分布图和DEM立体效果图相叠加即实现积温分布立体效果图可视化,以更好地观察地势高低的积温分布。 相似文献
4.
运用Pell方程、递推序列、同余式及平方剩余等初等数论知识,证明了不定方程5x(x+1)(x+2)(x+3)=18y(y+1)(y+2)(y+3)仅有4组非平凡整数解(x,y)=(6, 4),(-9, 4),(6,-7),(-9,-7),同时给出该不定方程的全部整数解,分别为(x,y)=(0, 0),(0,-1),(0,-2),(0,-3),(-1, 0),(-1,-1),(-1,-2),(-1,-3),(-2, 0),(-2,-1),(-2,-2),(-2,-3),(-3, 0),(-3,-1),(-3,-2),(-3,-3),(6, 4),(-9, 4),(6,-7),(-9,-7). 相似文献
5.
《吉林农业科学》2015,(3):83-86
本实验利用超声波活体测定技术测定了成年新疆褐牛的肉质性状(眼肌高度(x1)、背膘厚度(x2)、眼肌面积(x3))、体重(x4)、体尺(体高(x5)、体斜长(x6)、胸围(x7)、管围(x8))以及屠宰后各部位肉重,分析了肉质性状、体重、体尺与高档肉重(y1)、后部位肉重(y2)、优质肉重(y3)、全部切块重(y4)之间的相关性,并建立最优的回归方程。结果表明:背膘厚度、眼肌面积、体重对胴体的高档肉重;体重、体高、胸围对胴体的后部位肉重;眼肌面积、体重、体高、胸围对胴体的优质肉重和全部肉块重影响较大。新疆褐牛高档肉重、后部位肉重、全部肉块重、优质肉重与肉质性状、体重、体尺的最优回归方程分别为:y1=6.34 x2+0.141 x3+0.061 x4;y2=0.064x4+1.071 x5-0.459 x7;y3=0.279 x3+0.110 x4+0.813 x5-0.313 x8;y4=0.558 x3+0.221 x4+1.625 x5-0.626 x8。超声波活体测定的肉质性状、体重、体尺可以作为选择产肉性能的直接或间接指标。 相似文献
6.
引起早衰的水稻病害的调查及其对产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
调查了引起早衰的水稻病害菌核杆腐病和水稻纹枯病在江西南昌和吉安的发生情况,在两地菌核杆腐病病丛率为0%~10%,病株率为0%~1.6%,而纹枯病病丛率为22%~100%,病株率为6.15%~64.68%。测定了“金优桂99”水稻纹枯病的产量损失,其1、3、5和7级的产量损失率分别为4.29%、7.73%、10.73%和18.45%,纹枯病病情指数(x)与千粒重下降率(y1)的线性模型为y1=0.3485+4.8921x,与结实率降低率(%)(y2)的线性模型为y2=1.7655+11.8407x,与产量损失率(%)(y)的线性模型为y=1.2040+20.4680x。 相似文献
7.
《江西农业学报》2022,(2):126-129
选择57月龄左右阉割的土种杂交商品猪111头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。分析了猪胴体的基本性状及其相关性,并以瘦肉率(y)为因变量,其它指标为自变量,建立了胴体瘦肉率的回归拟合方程。结果表明,多元线性方程y=60.453+0.0971x10-0.2551x9-0.2432x5(R2=0.7342,RMSE=1.55238)能较好地预测胴体瘦肉率,倒数37月龄左右阉割的土种杂交商品猪111头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。分析了猪胴体的基本性状及其相关性,并以瘦肉率(y)为因变量,其它指标为自变量,建立了胴体瘦肉率的回归拟合方程。结果表明,多元线性方程y=60.453+0.0971x10-0.2551x9-0.2432x5(R2=0.7342,RMSE=1.55238)能较好地预测胴体瘦肉率,倒数34肋背膘厚(x5)、臀中肌垂直至背中线的最薄处膘厚(x9)、臀中肌末端垂直到脊髓管边缘处膘厚(x10)被选入方程,经实际生产验证,此模型准确度较高,方程可靠。 相似文献
8.
在果实生长发育期,通过测定金太阳杏果实纵、横、侧径、体积、鲜重及干重,建立起金太阳杏果实生长模型。金太阳杏果实纵、横、侧径、鲜重与体积生长曲线呈“双S”型,生长模型曲线分别为:y=-2.711 9+0.352 8x-0.007x2+5×10-5x3,R2=0.989;y=-2.751 8+0.303 3x-0.005 2x2+3.4×10-5x3,R2=0.990;y=-2.506 8+0.276 7x-0.004 8x2+3.2×10-6x3,R2=0.988;y=-22.756+1.978 4x-0.351x2+0.000 3x3,R2=0.991;y=-15.344+1.193 2x-0.01x2+8.8×10-5x3,R2=0.994。果实干重生长曲线呈“单S”型,生长模型曲线为y=1/(1/7+56.121 2×0.880 5x),R2=0.995。 相似文献
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建立高寒草甸牧区牧草养分与牧草总能之间的能值预测模型,为高寒草地健康评价及家畜管理提供理论及技术支持。以牧草干物质(DM,x1)、粗蛋白(CP,x2)、粗灰分(Ash,x3)、酸性洗涤纤维(ADF,x4)、中性洗涤纤维(NDF,x5)、钙(Ca,x6)、磷(P,x7)7种常规营养成分作为自变量,牧草总能(GE,y)作为依变量,建立高寒草甸暖季和冷季牧草不同自变量组合与总能之间的回归方程。结果表明:暖季牧草的DM、ADF和NDF与GE呈正相关,CP、Ash、Ca、P与GE呈负相关;冷季牧草的CP、Ash、ADF、Ca、P与GE呈正相关,DM和NDF与GE呈负相关,其中P与GE有较强的相关性;预测准确性较高的模型为:y=9 469-57.71x1+1.34x2-11.06x3+7.70x4+11.38x6+2 306x7,R2=0.906 3,CV=0.69%;y=-6 117+93.81x1+39.82x2+230.61x3+15.54x4-65.96x6-8 000x7,R2=0.815 9,CV=2.44%。综合得出,在高寒草甸草场可选择以牧草DM、CP、ADF、Ash、P建立与GE相关且准确性更高的预测模型。 相似文献
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大兴安岭林区草甸火顺风蔓延模型的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据1981~1983年在大兴安岭地区测得的草塘沟火烧试验数据,对影响草甸火蔓延的几个重要因子(风速、可燃物含水率、大气温度、相对湿度和可燃物干重量)进行了多元线性回归分析。分析结果表明,风速(V)和可燃物含水率(M)对火蔓延起决定性作用。据此,利用该二项因子V和M进行了二元线性回归,建立草甸火顺风蔓延速度预测模型:R=0.3370+0.0660V-0.0052M。复相关系数R_0=0.818。此模型可为大兴安岭林区火烧防火线安全用火,合理调配点火与扑火力量提供科学参考依据。 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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【目的】通过分析造林密度对3年生黄梁木Anthocephalus chinensis幼林的树高、冠幅、枝下高、胸径、单株材积和林分蓄积等的影响,探究造林密度与黄梁木人工幼林生长的关系。【方法】采用完全随机区组设计,共设5个造林密度,分别为625、667、833、1 667和2 500株·hm~(-2)。采用每木检尺法,测量每个小区内9株试验树主要生长指标。采用单因素方差分析和Duncan’s多重极差检验法比较不同造林密度间的差异,采用相关性分析对不同数据组间的相关性进行分析。【结果】造林密度对黄梁木的树高、冠幅、枝下高和林分蓄积生长有极显著影响(P0.01)。树高(y)与密度(x)呈极显著正相关关系,回归方程为y=-4.000 0×10~(-7)x~2+0.001 6x+8.270 3;林分蓄积(y)与密度(x)呈极显著正相关关系,回归方程为y=-1.000 0×10~(-5)x~2+0.112 7x-12.664 0;冠幅(y)与密度(x)呈极显著负相关关系,回归方程为y=15.942 5~(-4.000 0×10~(-5)x)。研究还发现,胸径(y)与冠幅(x)存在极显著正相关关系,回归方程为y=9.661 3x~2-103.950 0x+293.870 0。【结论】就黄梁木幼林而言,造林密度为2 500株·hm~(-2)幼林的树高和林分蓄积最大。 相似文献
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