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1.
2.
【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   
3.
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   
4.
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   
5.
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   
6.
基于不同植被指数的TRMM数据降尺度及误差校正研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的] 对不同时间尺度的热带测雨卫星(TRMM)数据进行空间降尺度及误差校正研究,为华中地区洪涝灾害监测等提供科学参考。[方法] 主要借助增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)分别运用地理加权回归(GWR)模型实现2001—2019年华中地区TRMM数据的空间降尺度,并结合地理差异分析(GDA)和地理比率分析(GRA)对年、季和月的降尺度结果进行误差校正,通过气象站数据对校正前后的数据进行对比分析。[结果] ① TRMM数据和气象站数据的决定系数(R2)在年(0.630)、季(0.710~0.865)和月(0.637~0.875)尺度都表明了TRMM数据在华中地区具有较好的适用性;②通过GWR模型实现了TRMM数据空间分辨率由0.25°到1 km的降尺度转换,且TRMMEVI数据精度优于TRMMNDVI数据,说明华中地区TRMM数据与EVI的关系比NDVI更为密切;③对优选的TRMMEVI数据分别进行GDA,GRA校正,结果表明GDA校正结果优于GRA校正,且在降雨量越多的月份校正效果越好。[结论] 在华中地区,EVI比NDVI更加适合TRMM数据降尺度研究。降尺度数据采用GDA校正比GRA校正效果更为显著。  相似文献   
7.
Globally, cocoa is famous for the production of chocolates and beverages. However, it also serves as a source of raw material for the manufacturing of high-quality cosmetic and pharmaceutical products. Due to its high demand, cocoa is regarded as a major commodity for poverty alleviation in deprived cocoa farming communities. Government has therefore instigated relevant measures to address issues facing the sector by investing in extension programs. These programs act as information dissemination tools for teaching modern farming technologies and enhancing learning among farmers. This study highlighted the effects of the Cocoa Life Project(CLP) by Cooperative for Assistance and Relief Everywhere(CARE) International on farm productivity and income of 200 cocoa farmers in three districts of the Eastern Region, Ghana. Regression on covariates, Heckman's treatment effects model, and propensity scores were used to test the robustness of the estimates. A positive association between extension program participation, farm productivity, and household income was discovered. Specifically, after correcting for selection bias, the estimated results of the Heckman's model showed that the extension program significantly increased participating farmers' cocoa yield by 14.3%. The effects on total farm income showed a significant increase of 25.1 and 42.9%, respectively from regression on propensity scores and the Heckman's model. Across all three models, program participation led to an increase in total household income by 46.1, 31.7, and 69.3%, respectively. Other variables such as farming characteristics, institutional and demographic factors affected farmers' income, depending on the estimation method used. This study reiterated the supporting role played by extension programs in enhancing cocoa production and increasing household income in Ghana. Conclusively, government and development partners should invest in extension programs by providing enough logistics, training qualified agents, and creating a conducive atmosphere to support learning and technology adoption.  相似文献   
8.
化肥施用量对中国粮食产量的影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
化肥对粮食生产的影响是粮食经济研究的重要议题,文章基于1994—2018年中国粮食主产区玉米、小麦、水稻三种主粮作物化肥施用量和粮食产量的面板数据,构建分位数回归模型,分析化肥施用量对粮食产量的影响。研究表明,随着化肥施用量的持续增加,对粮食作物的单产水平具有显著的关联效应,且呈现明显的阶段性增长特征。1997年以前,化肥施用量和单位面积粮食产量浮动程度趋于水平。1998—2004年,化肥施用量呈现大幅度跳跃趋势,但其总体产量始终维持在5 000 kg/hm~2以上。2004—2015年,化肥施用量和粮食单产都呈现出逐步递增的发展趋势。2016年后,化肥施用量和粮食单产出现小幅度增长再到小幅度回落的趋势。此外,在0.1~0.9分位点上,随着分位点的升高,玉米的化肥施用量对其单产存在正向作用,但已呈现边际效用递减特征,反观小麦、水稻的化肥施用量对其单产的促进作用逐渐减弱。为此,在坚持化肥施用零增长的前提下,需注重科学施肥、结合有机肥混合施用以提高化肥利用率,便于在保障粮食安全与促进农业可持续发展之间达成平衡。  相似文献   
9.
不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。  相似文献   
10.
以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。  相似文献   
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