不同抽样方法对兴安落叶松立木材积方程预测精度的影响

【目的】研究不同抽样方法对立木材积方程预测精度的影响,为各地编制不同树种材积表及构建立木材积方程提供基础数据抽样技术依据。【方法】以兴安落叶松立木材积方程为例,设计均匀、正态、右偏和左偏4种抽样方法,根据不同数据类型,利用SAS软件中proc surveyselect模块的简单随机抽样(SRS)并结合条件语句对数据进行分径阶抽样。采用Shapiro-Wilk对不同抽样方法下的胸径统计量进行正态性检验。以异速生长方程为基础材积模型,利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对4种立木材积拟合过程中产生的异方差现象进行校正。利用确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)对立木材积方程精度进行综合比较分析。【结果】1)指数函数、幂函数和常数加幂函数均能消除4种立木材积方程异方差的影响,加入变量为V^的幂函数消除异方差的效果最好。2)拟合结果表明,相对于均匀模型,正态模型的RMSE下降31.6%,右偏模型的RMSE下降23.1%,左偏模型的RMSE下降33.7%。3)分径阶检验表明,径阶分布在12~28 cm、36~40 cm和44~48 cm时,左偏模型的MAB和MPB均小于均匀、正态和右偏模型,即左偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和44~48 cm时,右偏模型的MAB和MPB均小于均匀和正态模型,即右偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和40~44 cm时,正态模型的MAB和MPB均小于均匀模型,即正态模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小。【结论】左偏模型的预测精度比均匀、正态和右偏模型高,右偏模型的预测精度比均匀和正态模型高,正态模型的预测精度比均匀模型高,总体模型检验精度顺序为左偏模型右偏模型正态模型均匀模型。     

基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

  目的  基于帽儿山红松人工林63块样地2 972株红松数据，利用非线性混合模型构建红松枝下高模型，为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。  方法  本文首先使用8个常用的枝下高模型，选出最优基础模型；其次，研究林分变量或单木变量对枝下高的影响，建立含林分变量的枝下高模型；最终在基础模型和含林分变量模型的基础上，考虑样地效应对红松枝下高的影响，构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式（随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树）和8种样本大小（1 ~ 8株树）对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。  结果  Logistic模型拟合精度好，符合生物学意义，且模型形式简单，选为最优基础模型。除树高、胸径以外，大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性，加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时，建议抽取胸径最小的4个样本；当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。  结论  枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型，建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。      

不同碳氮源对葡萄球菌JY02生长及降解苯酚能力的影响

从绝缘材料厂筛选到1个能够高效降解苯酚的葡萄球菌菌株JY02,研究了不同碳氮源对该菌株生长和降解苯酚能力的影响.试验表明,适当补充碳氮源有利于菌体的生长,并且能提高菌株对苯酚的降解能力;碳源优先顺序为葡萄糖＞蔗糖＞淀粉＞麦芽糖;氮源优先顺序为酵母粉＞蛋白胨＞牛肉膏＞硫酸铵＞硝酸铵.低浓度的碳氮源能够促进JY02对苯酚的降解,而高浓度则抑制其降解;低浓度的氮源比碳源更有利于JY02对苯酚的降解,在无机盐培养基中加入0.50％葡萄糖和0.50％酵母粉,苯酚降解率能达到99.6％.     

基于小波压缩的木材密度近红外光谱的预处理研究

近红外光谱数据维数多、数据量大,直接保存需要庞大储存空间,且海量数据会对网络化在线检测的分析速度和准确性产生影响。为探讨应用小波压缩进行近红外光谱预处理的可行性及其对枫桦木材密度预测精度的影响,通过强光探头采集木材圆盘的近红外光谱,在Matlab软件中应用小波变换法对枫桦木材密度近红外光谱数据进行压缩。结果表明:当小波基sym2分解层为6时,基于均衡稀疏标准形式的全局硬阈值压缩效果最好,将2 151个变量压缩成38个小波系数,其能量保留成分、零系数成分、压缩比分别为99.66%、98.34%、56.61%。用未处理光谱数据和压缩后的38个小波系数分别建立偏最小二乘定标分析模型,同时做内部交叉验证,并用未处理和压缩后的预测集做外部检验,得知压缩后校正模型对压缩后样品预测能力较好,预测决定系数为0.913 9。因此,小波压缩可有效简化近红外光谱数据,提高近红外光谱对枫桦木材密度的预测精度。      

川佛手总黄酮提取及抗氧化性研究

研究药用植物川佛手总黄酮的最佳提取工艺,为该药材质量研究奠定基础.以佛手作为研究材料,采用单因素和正交试验优化了提取工艺,用pH值梯度法和溶剂萃取法对粗黄酮进行了纯化精制,并对其抗氧化性进行了研究.结果表明:川佛手总黄酮的最适宜提取工艺是提取温度60 ℃,超声功率为420 W,提取时间40 min,超声提取2次,采用乙醇浓度70%,料液比为1 : 15.精制后的佛手总黄酮对猪油抗氧化能力较强,其抗氧化能力强于柠檬酸.该提取工艺操作简单,经济省时,方便可行.     

基于树干不同高度直径的落叶松立木材积方程

以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,基于树干15个不同相对高度处直径和1.3 m处胸径分别建立一元和二元材积方程。利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对各模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对立木材积模型拟合过程中产生的异方差现象进行校正。采用确定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差绝对值(B_(MA))和相对误差绝对值(B_(MP))4个指标对模型进行评价。结果表明,基于树干相对高度30%处直径的一元和二元模型拟合效果最好。模型检验结果表明:相对于传统的一元模型,基于相对树高30%处直径的一元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了25.6%、24.7%、24.7%;相对于传统的二元模型,基于相对树高30%处直径的二元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了55.6%、41.2%、41.2%。二元模型的检验精度明显优于相应的一元模型。     

木质素降解菌BP01的筛选、鉴定及其产酶特性

以长有子实体的腐木和长期堆积的竹枝为材料,从中分离并筛选出1株能有效降解木质素的菌株,命名为BP01。通过形态观察、生理生化及16S rDNA序列分析对菌株进行鉴定,结果显示,菌株BP01在系统发育树上与类芽孢杆菌B538(Paenibacillus xinjiangensis)聚集在同一个分支中,属于类芽孢杆菌属。产酶特性结果表明,菌株BP01在碳源(葡萄糖)15 g/L、氮源(酵母粉)6 g/L、温度为37℃、pH值7.0、装液量100 mL/250 mL条件下培养72 h,其产过氧化物酶(Lip)活性达到最高,为6.47 U/mL。本结果将为深入研究木质素的生物降解及其开发利用提供参考依据。     

2020-12期目录

  目的  基于广义加性模型理论，构建樟子松的广义加性树干削度方程，并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等（1997）、Bi（2000）以及Kozak（2004）进行预测精度比较。  方法  以大兴安岭樟子松为研究对象，使用胸径、树高和不同部位高度及该部位树干直径及其变形构建广义加性削度方程，利用R软件mgcv软件包gamm函数对广义加性模型进行拟合，拟合过程中采用6种样条函数:B样条函数（BS）、三次回归样条函数（CR）、Duchon样条函数（DS）、高斯过程平滑样条函数（GP）、P样条函数（PS）和薄板回归样条函数（TP）。使用留一交叉检验法对模型进行检验。  结果  （1）将相对直径作为因变量，将胸径的平方、相对树高的算术平方根和树高作为自变量构建了最优的广义加性削度方程结构。（2）拟合结果表明，除CR外，其他光滑样条函数表现了相似的拟合结果，且均优于变指数削度方程的统计指标。（3）交叉检验结果表明，除CR光滑样条函数外，广义加性模型（BS，DS，GP，PS，TP）总体与拟合结果基本一致，即预测精度都优于曾伟生等（1997）、Bi（2000）和Kozak（2004）模型，其中广义加性模型中BS模型的预测精度最高，变指数削度方程中Kozak（2004）预测精度最高。（4）通过对比BS和Kozak（2004）模型的干曲线模拟发现，Kozak（2004）在预测小树树干上部时误差较大，而BS在模拟小树和大树上都具有较高的精度。  结论  广义加性模型是构建削度方程的一种非参数方法，基于BS样条函数的广义加性削度方程预测精度最高，适合大兴安岭地区樟子松的干形预测。      

兴安落叶松立木材积和树皮材积可加性模型研建

【目的】确保立木材积和树皮材积预测的一致性并提高预测精度。【方法】以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,分别采用控制法和分解法研建了可加性模型系统。利用SAS统计软件模型模块proc model中的NSUR法进行拟合及参数估计。拟合结果采用确定系数(R2)和均方根误差(RMSE)进行评价;检验结果则通过确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)进行评价。【结果】从模型的整体评价结果来看,两种方法的拟合和检验效果均很好,基于分解法构建的模型略优于基于控制法构建的模型;不同径阶的检验表明,对于中等径阶的树木(20≤D<36 cm),基于控制法的模型相对较好,而对于小径阶(5≤D<20 cm)和大径阶的树木(D≤36 cm),基于分解法的带皮、去皮、树皮材积模型的预测精度要比基于控制法的各立木材积模型要稍好。【结论】总的来说,两种可加性模型系统均能很好地预测单木带皮材积、去皮材积和树皮材积,并确保得到满足一致性的预测结果,在具体应用时可根据实际情况选择适合的可加性材积模型系统。