用SAS的mixed过程拟合林分的线性差分生长模型

本研究的目的在于研究如何用SAS的proc mixed过程拟合线性代数差分模型。所用数据来源于148个集约经营火炬松人工林。直接拟合了一个胸高断面积的收获模型,而非代数差分生长模型。模型拟合过程如下:i).同时确定随林分变化的参数和最优拟合的方差结构模型;ii).依据AIC、BIC和极大似然比检验化简期望模型;iii).用代数差分法将拟合的收获模型转化为代数差分生长模型。     

差分生长模型预测误差的分析

差分模型是一种特殊随机参数模型,仅有一个参数为随机参数。对于未参与抽样建模的林分,差分模型首先对应变量在林龄Aij0时的期望函数求解关于随机参数的表达式,然后用非随机参数的估计值和应变量在Aij0时的观测值Yij0分别取代对应参数和数学期望E(Yij0)来估计随机参数。显而易见,Yij0相当于E(Yij0)的估计值。由于这种特有的统计特征,经典非线性回归模型不能准确地估计差分模型预测误差的方差。针对这一不足,依据非线性回归模型预测误差的方差估计量的推导过程,导出了一个适用于差分模型的预测误差的方差估计量,并给出一个应用示例。所提出的估计量充分地考虑了重复观测数据的自相关性和Yij0对预测的影响作用。结果表明,该估计量能够描述未抽样林分预测误差的方差及其构成分量的变化趋势,而对于抽样建模的林分应该使用非线性回归模型的估计量进行预测误差分析。      

加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型

基于3种常用的理论生长模型,利用代数差分法和广义代数差分法推导8个差分型地位指数模型。模型拟合采用加拿大哥伦比亚省美国黄松林分79个临时样地的纵向剖面解析木数据和分类变量回归的参数估计方法,模型筛选采用统计指标和图形分析相结合的方法,并着重突出了图形分析的重要性;同时,本文对于最佳模型的应用也进行了较为全面的分析研究。结果表明:1)广义差分型地位指数模型具有更高的预测性能;2)基于Hossfeld IV生长模型的广义差分型地位指数模型表现出了最佳的性能,推荐采用该模型对加拿大哥伦比亚省30～200年的美国黄松林分进行树高生长预测和立地质量分类;3)依据预测的相对误差,确定100年为最佳指数年龄。     

红松人工林修枝技术对林木生长和干形的影响

通过对２４块红松人工林固定标准地的研究知得；修枝可显著提高林分的材积生长率并可改良林木的干形；修枝方法和侧枝粗细对切口愈合有着显著影响，一般应在侧枝较细时及时修枝，并可适当增加林分密度来限制侧枝粗度以利于修枝切口的愈合，修枝方法应采用紧贴树干平切的方法，在修枝强度上，提出了侧枝相对生长曲线法，该方法可较好地确定不同林分的修枝强度。     

长白山木本植物性别系统及其生态关联性

植物性别系统影响生态系统组成及种群进化，同时受多种生态因子影响。为了分析长白山木本植物性别系统分布及其生态关联性，本文调查了长白山不同海拔木本植物206种，对其花部特征、果实类型、生活型、传粉特征进行了详细观察与记录。运用卡方检验和多元Logistic回归的方法分析了上述特征与植物性别系统之间的关联性，对比了长白山与其他植物群落木本植物的性别系统的组成，探讨了影响木本植物性别系统组成的因素及其繁殖策略。研究结果表明，长白山木本植物性别系统中51.9%为雌雄同体、18.5%为雌雄同株、29.6%为雌雄异株，随着海拔高度的增加，雌雄同株和雌雄异株的比例增大，雌雄同体植物比例明显高于北美洲温带森林；灌木与雌雄同体植物显著相关，乔木与雌雄同株和雌雄异株植物显著相关；白色大型单花、两侧对称、虫媒传粉、肉果等特征与雌雄同体显著相关，黄绿色小花组成的花序、辐射对称、风媒或泛化传粉方式、干果等特征与雌雄同株与雌雄异株显著相关。长白山木本植物繁育系统组成与植物种系发生有关，又体现了与昆虫多样性变化的协同进化关系。      

差分生长模型的应用分析与研究进展

差分生长模型是一种特殊的混合参数模型,通过指定一个随林分而变化的参数来解释不同林分生长曲线间的差异。由于这一特征,差分生长模型在生长收获预估中得到了广泛应用。本文一般性地介绍了差分生长模型在林分和单木生长过程中的应用、差分方程的数学性质及数学性质间的相互关系;从统计角度详细论述了变量初值y1的统计意义和与y1相关联的随机误差e1对预测的影响作用;由于差分生长模型最新研究成果主要在于方程推导、参数估计和预测误差分析等方面,因此详细讨论了模型推导方法中的广义代数差分法(GADA)、主要的参数估计方法和预测误差分析方法。     

基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程

【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法( EBLUP)预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模型,30株解析木数据用于 EBLUP 的预测分析。树高生长模型以Richards,Logistic,Korf等为基础模型,选用AIC,BIC及Loglik 3个统计量评价模型的拟合效果。模型拟合用R软件的 nlme函数实现,预测分析以预测误差均方( MSPE)为评价标准。在分析观测间隔、观测次数和预测时长对 MSPE的影响时,为分离出1个因素的影响效果,将2个因素保持不变,以分析第3个因素的影响作用。在 R 软件拟合结果的基础上,用SAS的IML过程进行EBLUP预测分析。【结果】拟合结果表明,Logistic方程的拟合精度最高,选为EBLUP预测分析的基本模型。预测分析结果表明,观测次数、观测间隔和预测时长对预测精度均有显著影响。随着观测次数的增加,MSPE一般表现出减少的趋势,但下降幅度与观测间隔有关：当间隔较大时,不同的观测值可以提供更充分的生长过程信息,因而可以显著降低 MSPE 值;但当间隔较小时,观测值所提供的生长信息相互重叠,对提高预测精度的增益有限。从预测时长角度看,在观测值附近一定区域内,EBLUP预测结果非常精确,但随着预测时长增加,预测误差呈逐渐增加的趋势。【结论】EBLUP 预测相当于两阶段拟合过程的第二阶段。第一阶段拟合为估计混合参数模型确定参数的过程,而第二阶段则是在第一阶段拟合结果的基础上,依据一个特定林分的若干树高观测值用 EBLUP法预测此林分的随机效应值,并进一步预测树高生长过程。     

一个无全局参数的单木胸径生长模型的应用与实例分析

提出了一个无参数的胸径生长模型。该模型可直接应用于任何具有2次胸径观测值的林分,与林分表法的应用条件基本一致。对140株火炬松人工林15年逐年观测数据的验证表明,预测效果虽略逊于有参数的Schnute模型和Korf模型,但与林分表法相比,预测精度大幅提高。建议替代林分表法用于未建立生长模型林分的胸径预测。     

火炬松人工林胸高断面积差分模型的拟合与筛选

以148个样地的逐年观测数据为基础,建立了集约经营的火炬松人工林胸高断面积的Schumacher差分生长模型.与传统建模方法不同,本文首先拟合了胸高断面积的Schumacher收获模型,然后用代数差分法导出了相对应的差分生长模型.对随林分变化的参数的识别是以模型拟合结果为标准进行的,并得到了新的代数差分模型.方差结构模...