基于林分平均直径的二类小班调查和系统抽样数据的融合

林分平均直径是评价立地生产力的一个重要指标。通过系统样地调查和二类调查数据均可得到林分平均直径。那么该如何做到二类调查数据到系统样地的融合?利用贝叶斯法构建了基于2004年和2009的二类调查数据的林分平均直径模型,然后通过该模型预测2011、2013年的林分平均直径,并与这两年的系统样地数据建立融合模型,研究得到融合模型效果较好(R~2=0.5861)。     

黔南森林火险因子数据仓库的设计

收集近10a来贵州省黔南州的气象及火灾数据,建立贵州省黔南火险因子数据仓库。设计和建立黔南州火灾影响因子多维数据模式,确定多维数据的组织方式,进行数据仓库多维分析。对数据仓库内各气象因子与火灾进行关联分析,找出气候对黔南森林火灾的影响。     

黔南地区气象因子与森林火灾发生次数之间的关系

对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛选。结果表明:Poisson回归模型不适用于处理过度离散的数据,负二项回归模型相对于Poisson回归模型,比较适用于过离散数据;但是对于零个数过多的数据,这2类模型拟合效果较差,零膨胀负二项模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法。零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合效果优于其他2种模型,而且Hurdle模型好于零膨胀负二项模型。     

数据集成技术在我国林业中的应用进展

文中概述了数据集成的概念以及数据集成在科学研究和决策分析中的重要应用价值,介绍了模式集成、数据复制和综合集成3种典型的数据集成技术,总结分析了这些数据集成技术在林业上的应用进展,并从未来林业科学研究和林业发展对数据应用的要求出发,分析了数据集成应用框架,构建了将来数据应用的技术路线。     

黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火时空动态

运用克里格空间数据制图和传统统计分析相结合的方法对2001—2008年黔南州森林春季防火期主要气象因子与林火情况进行研究,结果表明:黔南州森林春季防火期内降雨量、蒸发量和最大风速相对空间分布不均匀,而最高气温、最小空气相对湿度则相反;空间分布上存在一定的水平地带性和垂直地带性,时间动态明显;森林火灾次数及火场面积呈逐渐增加趋势;空间分布上以都匀、平塘和罗甸3地为分界线,东南部6个县市森林火灾次数及火场面积大于西北部6县市。