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1.
2.
林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。 相似文献
3.
合理选取标志放流鱼的规格是成功监测放流鱼类动态及评估增殖效果的关键步骤。本研究以黄鳍棘鲷为对象,通过2个实验评价标志鱼的适宜规格。实验1对比了4种体长的黄鳍棘鲷(平均体长5、7、11和14 cm)作T型标志后其生长、存活和标志保留情况,并利用逻辑斯蒂回归模型分别分析标志鱼存活率和标志保留率的规格特异性;实验2模拟了不同混合比例下2种体长黄鳍棘鲷标志鱼与不标志鱼的捕捞情况,并利用重抽样方法对捕捞结果作计算机重抽样,分析2种鱼能否充分混合以及标志鱼的规格、比例对捕捞结果的影响。结果显示:(1)7、11和14 cm标志组的特定生长率与对照组无显著差异;(2)标志鱼的存活率随体长的增加而增加(5 cm标志组的鱼在标志后7 d内全部死亡,7、11和14 cm标志组的存活率分别为77.5%、92.5%和100.0%)。标志鱼的存活率与初始体长的逻辑斯蒂回归关系式为P=exp(0.099X-6.900)/[1+exp(0.099X-6.900)];(3)各组的标志保留率较高(7、11和14 cm标志组的标志保留率分别为97.5%、100.0%和100.0%),但与体长无明显关系;(4)模拟捕捞结果与计算机重抽样结果无显著差异,二者均不受鱼体规格的影响,但受标志鱼比例的影响极显著,标志鱼比例越高,其捕获率也越高。综上,建议今后采用T型标志方法开展增殖放流品种(如黄鳍棘鲷)的相关研究时,应综合考虑成本和可接受的误差范围以选择符合研究目的的标志鱼规格,若需标志鱼的存活率高于50.0%,则体长至少为7 cm,高于75.0%则体长至少为8 cm,高于95.0%则体长至少为10 cm。此外,在成本允许的条件下,建议尽可能增加放流鱼类中标志鱼的比例以提高增殖效果评估的代表性,而具体适宜的比例值得深入研究。 相似文献
4.
建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。 相似文献
5.
最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。 相似文献
6.
为分析上海销售端扇贝冻品的品质状况及存在的问题,探究市售扇贝冻品的品质评价方法以及冻藏过程中导致其品质劣变的关键因素,本研究依据冰柜温度、冻藏时间、产品形式、包装方式和摆放位置共5种常见影响因素,对上海市售的11种扇贝冻品商品进行采样,测定白度、解冻损失、蒸煮损失、持水力、回复性、内聚性、弹性、咀嚼性、硬度和感官评分共10项品质指标,利用因子分析构建扇贝冻品品质评价模型,并结合多元线性回归分析确定影响扇贝冻品品质劣变的关键因素。结果显示,扇贝冻品10项品质指标之间存在一定相关性,通过因子分析提取了3个因子成分,累计方差贡献率为73.33%,可以代替原有指标来综合评价扇贝冻品的品质,建立了市售扇贝冻品的品质评价模型:f=0.467f1+0.302f2+0.231f3,其中,f1公因子包括弹性、回复性、内聚性、蒸煮损失和持水力,f2公因子包括硬度、白度和咀嚼度,f3公因子包括解冻损失和感官评分;进一步由多元线性回归分析得出,冻藏时间、冰柜温度和产品形式是影响扇贝冻品品质的关键因素,其他2种因素无显著影响。研究表明,基于因子分析和多元线性回归的方法能够较好地进行扇贝冻品的品质评价并分析导致其品质劣变的影响因素。 相似文献
7.
为了深入研究树木的冠层特性,从冠层孔隙度方面入手,利用半球摄影法获取沈阳市常用行道树银杏、国槐、银中杨的冠层孔隙度图像,通过Gap Light AnalyzerV2.0计算出冠层孔隙度,并同步测绘树木的胸径、树高、冠幅;对3种乔木的孔隙度和生长参数分别进行单因素方差分析、回归分析。结果表明:1)3种乔木的孔隙度具有显著差异,Q银中杨<Q国槐<Q银杏(Q为冠层孔隙度);2)冠幅和胸径分别与冠层孔隙度呈极显著负相关(P<0.01),高度与冠层孔隙度呈显著负相关(P<0.05),相关系数表明孔隙度受冠幅的影响大于受胸径的影响;3)对与冠层孔隙度相关系数较高的冠幅和胸径构建多元线性回归模型,分别为Q国槐=44.808-2.218×W国槐-50.545×D国槐;Q银杏= 45.637-2.613×W银杏-43.156×D银杏;Q银中杨=33.084-3.834×W银中杨+41.105×D银中杨。本研究提供了冠层孔隙度与生长参数的关系,可为林下光环境、反演叶面积指数以及树木数字模拟提供有效参数和数据基础。 相似文献
8.
中晚熟区主要高粱品种耐瘠性综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】土壤肥力是影响作物生长发育和产量的重要因素。中国人均耕地资源缺乏,全国约有21.95%的耕地生产障碍问题突出,保障中国未来粮食安全不仅要兼顾现有耕地产能提升,同时要高度重视后备耕地资源合理开发利用,因此,在贫瘠的土地上种植耐瘠作物,避免与主要粮食作物生产竞争,对满足粮食需求至关重要。为利用边际土地发展高粱生产,2019年在山西省榆次区比较研究中晚熟区高粱品种耐瘠性差异,筛选耐瘠性强的高粱品种和高粱耐瘠性评价指标,为边际土壤高粱种植品种筛选提供依据。【方法】以23个高粱品种为试验材料,采用大田试验,设置高土壤肥力(对照处理)和低土壤肥力(瘠薄胁迫)2个处理,调查其对高粱产量性状、干物质积累、养分吸收等15个指标影响,计算各指标的耐瘠指数,采用基于主成分分析的隶属函数法与聚类分析评价参试高粱的耐瘠能力,筛选耐瘠品种;利用耐瘠指数和耐瘠综合评价值(D值),通过回归分析与相关性分析确定高粱耐瘠性鉴定的适宜指标。【结果】瘠薄胁迫下,高粱产量、穗粒数、收获指数(HI)、干物质积累量、抽穗后干物质积累量、抽穗时叶面积指数(LAI)、穗长和穗宽有不同程度降低,降低幅度依次为抽穗后干物质积累量>产量>穗粒数>干物质积累量>LAI>穗宽>HI;籽粒氮、磷、钾累积量和植株氮、磷、钾累积量有不同程度下降,其中,氮累积量对瘠薄胁迫最为敏感。通过主成分分析将15个指标转化成5个综合指标(累计贡献率为89.28%),计算各参试品种D值,聚类分析后,将23个高粱品种划分为4种类型,其中,耐瘠性强6个(0.633≤D≤0.755)、耐瘠性较强7个(0.467≤D≤0.592)、耐瘠性较弱7个(0.310≤D≤0.421)和耐瘠性弱3个(0.166≤D≤0.246)。不同高粱品种中,冀酿2号、辽杂19、晋杂18、晋杂22、金丰301和晋杂28的D值最高。利用逐步回归分析建立高粱耐瘠评价的最优回归方程,筛选出产量、干物质累积量、植株氮累积量、籽粒磷累积量、籽粒钾累积量和穗宽6个指标对高粱耐瘠能力有显著影响。相关性分析表明,干物质积累量、产量、植株氮累积量、植株磷累积量、籽粒氮累积量和籽粒磷累积量的耐瘠指数与D值的相关性较高,其相关系数分别达到0.845、0.836、0.766、0.778、0.761和0.757。【结论】在瘠薄胁迫条件下,不同高粱品种耐瘠性存在遗传差异,冀酿2号、辽杂19、晋杂18、晋杂22、金丰301和晋杂28为耐瘠性强的品种。产量、干物质累积量、植株氮累积量和籽粒磷累积量可用于高粱耐瘠能力的快速评价。 相似文献
9.
【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
10.