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量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。 相似文献
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采用壳长与软体部组织湿重回归、温度实验、饥饿实验以及摄食实验获得估算文蛤(Meretrix meretrix)动态能量收支(dynamic energy budget, DEB)生长模型构建所需的7个关键参数。壳长与软体部组织湿重回归得到文蛤形状系数δ_m,其值为0.374;温度实验获得阿仑尼乌斯温度T_A,测得的阿仑尼乌斯温度值为(5 849.31±328.11) K。进行45 d的饥饿实验,测定单位时间单位体积维持生命所需的能量■、形成单位体积结构物质所需的能量[E_G]以及单位体积的最大存储能量[E_M],其值分别为28.35 J·cm~(-3)·d~(-1)、5 682.84 J·cm~(-3)和2 549.32 J·cm~(-3);摄食实验测定25℃时文蛤的摄食参数,主要包括:单位体表面积的最大摄食率■和单位表面积的最大吸收率■,其值分别为120.84 J·cm~(-2)·d~(-1)和87.00 J·cm~(-2)·d~(-1)。研究获得的7个生物学参数是构建文蛤动态能量收支模型必不可少的,可为今后构建文蛤动态能量收支模型提供数据资料。 相似文献
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基于生活史特征的数据有限条件下渔业资源评估方法比较 总被引:2,自引:2,他引:0
渔业资源评估是开展渔业资源管理,维系渔业可持续发展的基础工作。传统的渔业资源评估方法需要统计产量、资源丰度指数甚至年龄结构等大量数据,由于调查经费和数据的缺乏,全球仅1%的鱼种进行过系统性的资源评估。近年来,在数据有限(data-limited)条件下如何开展资源评估已日益成为学术界的关注热点。本文将基于生活史特征的评估方法分为仅需要生活史参数,需要产量数据和生活史参数,需要产量数据、生活史参数及体长或年龄数据等3大类,分别从方法、数据要求、输出结果及局限性进行了系统回顾分析,提供了关于生活史特征参数的常见估算方法,并就其中两种模型对北大西洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行了初步评估与比较。最后,对数据缺乏模型的使用及模型在中国近海渔业资源评估中的运用提出了建议。 相似文献
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为比较企鹅珍珠贝[(Röding,1798)]海南金唇选育系(GLHH)、海南白唇选育系(WLHH)、广西金唇选育系(GLGG)和广西白唇选育系(WLGG)的生长存活差异,及了解4个选育系的生长规律,自2018年1月底至2018年12月底连续监测养殖于海南陵水黎族自治县新村港的4个企鹅珍珠贝选育系F3的存活率及其壳长、壳高、壳宽、铰合线长和体重的生长情况。使用单因素方差分析和生长模型拟合等方法对数据进行分析。结果显示,4个企鹅珍珠贝选育系的生长及存活率存在显著差异(<0.05),海南金唇选育系的生长及存活率最优,广西白唇选育系的生长及存活率最差,表明企鹅珍珠贝的生长存活可能与环境、贝龄、壳色和地理种群有关。SGompertz生长模型为企鹅珍珠贝5个生长性状的通用生长模型。研究表明,4个企鹅珍珠贝选育系的生长规律存在差异,且企鹅珍珠贝5个生长性状的生长规律存在差异,其中壳长和铰合线长的生长拐点出现得最早,分别出现在7.9(GLHH)~8.5(WLHH)月龄和7.9(GLHH)~9.1(WLGG)月龄;其次是壳高和壳宽,生长拐点分别出现在11.6(GLHH)~15.9(WLGG)月龄和11.8(GLHH)~14.3(WLGG)月龄时;体重的生长拐点出现得最晚,在15.8(GLHH)~18.7(WLGG)月龄。该研究结果表明海南金唇选育系早期生长阶段具有高存活率和优良的生长性能,广西白唇选育系可能具有最大的生长潜力(生长性状的生长极限最大),本研究可为企鹅珍珠贝的良种选育、健康养殖及优质珍珠的生产提供借鉴。 相似文献
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为了研究蓝点马鲛()生活史特征的异质性,根据2018年10月至2019年3月在东海外海渔场的拖网调查采样数据,对其叉长和体重关系的月间及性别差异进行了研究。依据收集的367尾蓝点马鲛样本,求得其叉长和体重关系(b的估计均值为2.794。本研究构建了广义线性模型和9个线性混合模型,用于研究蓝点马鲛的叉长和体重关系()在时间及性别上的差异。贝叶斯信息准则(BIC)值和均方根误差值均表明,最复杂的线性混合模型(即月份和性别对两个参数P<0.01)。在最优模型中,a值则与此相反。本研究表明,月份和性别对蓝点马鲛叉长和体重关系具有显著的影响,线性混合模型能把月份和性别的异质性通过随机效应在单个模型中更准确、快速地体现,从而进一步证实了此模型在数据来源异质性研究中的优势。 相似文献
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为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。 相似文献