基于ESDA-GIS的延吉市人口空间分布研究

利用延吉市人口普查数据及1982、1992、2000和2007年的延吉市街道人口数据,对延吉市人口全局和局部空间相关性进行了实证分析.结果表明,目前延吉市人口密度分布主要为单核心分布,在人口密度模型拟合中Smeed模型为最优模型,说明延吉市城市化目前正处于成熟阶段的初期;延吉市4个年份的人口全局Moran’s I指数为-0.39~-0.33,检验值Z为-2.46~-1.94,达到显著负相关,呈明显的全局空间分散分布现象.     

广东牛奶消费调查数据的检验与离群值的判断及处理

为保证广东省牛奶消费调查问卷数据分析的准确性,减少误差,必须对采集的数据进行检验,并对离群值进行处理.利用K-S检验法对采集的数据进行正态性检验,并对格拉布斯检验法检测出的离群值进行修正和处理,为数据的进一步统计分析奠定基础.     

运用地理加权泊松模型估测天然次生林枯损量分布

运用帽儿山实验林场2004年、2016年2期固定样地(共101块)数据,采用全局泊松模型和地理加权泊松模型(GWPR)对天然次生林枯损株数的空间分布进行了研究,利用Arc GIS软件绘制2种模型关于天然次生林枯损株数的空间分布图。结果表明:局域模型(GWPR)的赤池信息准则(AIC)值和均方误差(MSE)值显著小于全局泊松模型,拥有较高的拟合精度;局域模型残差的全局莫兰指数值在0上下浮动,变动程度明显小于全局模型,全局空间自相关性大大下降;局域模型的局域空间自相关性显著减小,形成了不同观测值少量聚类这一理想的空间分布模式;在对枯损株数空间分布的模拟上,局域模型的拟合偏差要小于全局模型。     

利用计算机对玉米粗缩病预测模型的建立和检验

采用逐步回归的方法,根据各自变量与因变量病株率的相关系数R值的大小,剔除不显著因子;依F值的大小及显著水平的高低,筛选方程.再结合病害、介体的生物学特性,选定预测模型.将试验调查数据和气象数据代入所得预测模型进行检验,并对病情的评估进行比较,检验模型对病害预测的符合度.     

板栗碱液脱皮中板栗颜色模型的建立

用碱液对新鲜板栗进行脱皮,并从板栗碱液脱皮后的颜色评判结果着手,应用格拉布斯(Grubbs)判断法,识别掺杂于大量试验数据中的假数据。根据试验结果拟合出板栗颜色值模型。其检验结果为：F=11．440。检验结果表明板栗颜色值模型有较高的回归精度。     

农业土壤环境背景值数据库设计

农业土壤环境背景值研究是环境科学和环境保护工作的一项基础性研究。由于评价背景值所要求的采样点多,背景数据量大,数据离散,同时要求检验的项目又多,这就给背景值数据的处理带来了困难。因此,利用电子计算机处理背景值数据是十分必要的     

转基因产品标准物质定值系统设计与应用

针对转基因产品标准物质定值对象复杂、流程繁琐、效率低下、准确度低的现状,设计并实现集数据抽取、数据分类、数据筛选与定值为一体的转基因产品标准物质定值系统。通过分析转基因生物标准物质的表现形式并对其分类,解决对象的复杂性问题;采用精密性检验、正态性检验、组内可疑值检验、组间平均值检验4个环节进行数据筛选,优化工作流程,提高定值效率;在此基础上,对筛选出的数据进行定值分析,最终提高了转基因产品标准物质的定值效率与准确度。试验证明,该系统能够满足实际应用的需求。     

福州市杉木人工林相对树高曲线模型研究

该文对福州市8个国有林场60片伐区的调查数据进行标准化处理,作为杉木相对树高曲线模型的基础数据,选择4个常用的相对树高曲线模型进行回归方程拟合,综合考虑拟合精度R2、Q值以及模型参数个数、模型的生物学意义等指标,认为杉木相对树高曲线的最佳模型为理查德函数变形固定参数模型,数学方程为Rhi=2.151937(1-e-0.3357·Rdi)0.6108。根据该数学方程,可估计各检验样本(伐区)各径阶树木的平均高,从而估计各检验样本的林分蓄积。采用t检验法对20片检验样本的蓄积调查值与估计值成对数据均值差异进行假设检验,结果无显著差异,精度达97.4%,表明该模型可在研究区域内应用。     

基于田间原位土壤含水量估测的可见/近红外光谱建模方法

为实时、准确地获取原位土壤含水量信息,利用可见/近红外光谱技术,分别使用全局偏最小二乘(PLS)建模、局部PLS建模方法,对田间原位土壤含水量进行快速估测。结果表明:全局PLS模型中,其建模集的决定系数(R~2)、交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.943和1.750%,检验集的决定系数(R~2)、预测均方根误差(RMSEP)分别为0.956和1.260%。局部PLS模型中,分别比较了选取定标子集的2种方法(欧氏距离法和马氏距离法),采用欧氏距离法和马氏距离法选取定标子集进行建模的R~2值分别为0.974和0.979,RMSEP值分别为0.976%和0.943%。因此,将可见/近红外光谱技术应用到田间原位含水量测量是可行的,其中,使用局部建模方法的效果优于全局建模。     

南京地区黑松、马尾松松材线虫病病、健木pH值的比较

 分别对黑松Pinus thumbergii和马尾松P.massoniana松材线虫病健木的pH值进行了比较, 通过方差分析, 确认其病、健木pH值差异是否显著, 以期获得利用指示剂对伐倒木进行快速检验可靠性的科学依据.结果表明, 黑松病、健木pH值的差异极显著, 因此, 通过适当指示剂在伐倒木上的颜色反应进行松材线虫病的检验是可靠的, 其可靠性可达95%以上.马尾松病、健木 pH 值差异不显著, 但是将所得数据进行平均数的差异显著性检验(t检验), 当概率值为0.20时, 则差异显著, 因此该种检疫检验方法对马尾松来说,可靠性较低,仅为80%.经分析,其可靠性较低的原因可能受所取试样含水量的影响.可见,这种检疫检验方法确有实际应用价值.     

实验数据粗差判别准则的分析

本文对常用的实验数据粗差判别准则逐一地进行了定量的分析,得到如下的结论:肖维勒准则和拉依达准则均不能对边远值进行可靠地检验,汤卜生准则对样本中只有一个位置误差(即A类沾污)所引起的边远值能进行可靠的检验;用狄克逊准则来检验两类沾污所引起的边远值,将有最佳的检验效果;若只在样本的一个极值处有这两类沾污,也可以用格拉布斯准则来进行检验。     

基于空间自相关分析的温瑞塘河底泥Ni、Zn空间聚类和异常值分析

将增量全局空间自相关技术和局部空间自相关技术相结合,以进一步完善环境污染的空间聚类和异常值分析方法,同时以温瑞塘河底泥Ni、Zn含量调查数据为例,展示了该方法的有效性和可靠性。结果表明,温瑞塘河流域底泥Zn和Ni的均值分别是土壤背景值的11.74和2.38倍。Zn和Ni含量呈现出显著的空间自相关性,而空间自相关性则展现出尺度效应。增量全局空间自相关分析能够确定空间自相关分析的最佳距离阈值,局部空间自相关分析能够识别出底泥重金属含量的空间聚类和异常值所在的具体位置,进而为采取针对性的污染防控决策提供科学依据。     

基于前置平滑的苗圃监测数据多元回归拟合方法

针对大面积苗圃生产环境监测网络中存在异常数据的问题,提出一种基于局部和全局平滑计算为前置条件的多元回归模型,实现监测数据的异常数据的去除和拟合处理。首先,利用局部加权回归散点平滑法和三次指数平滑法对实时采集数据进平滑处理,然后建立以两种方法数据平滑结果为自变量,预测结果为因变量的多元回归模型,进行数据精确拟合。该模型在苗圃监测系统中应用,通过模型计算可有效修正数据噪声,将异常值拟合至真实值附近,拟合精度稳定在10%以内,提高了苗圃监测数据的准确性和生产决策可信度。     

超级杂交早稻组合金优458的生长模拟

根据江西南昌2012—2013年超级杂交早稻金优458的分期播种田间试验数据,调试ORYZA2000模型中的作物参数;利用调试后的作物模型模拟数据与整理后的田间试验观测数据,对超级杂交早稻发育期、地上生物量、穗生物量等进行回代检验和外推检验。结果表明:超级杂交早稻金优458开花期的模拟值与实测值相差1~3 d,成熟期的模拟值与实测值相差0~3 d;开花期、成熟期的地上生物量的平均误差分别为5.2%、3.3%,成熟期穗生物量的平均误差为2.0%;调试后的ORYZA2000作物模型可用于对超级杂交早稻的生长进行模拟,可为评价气象条件对超级杂交早稻发育期和生物量的影响提供定量化的技术方法。     

长白落叶松树冠光分布的动态模拟

目的消光系数（k）是模拟树冠光分布的重要指标,本研究通过对比常见的获得k值的方法,筛选最优方法,对长白落叶松人工林树冠内光合有效辐射（PAR）进行动态估计。方法（1）将实测的PAR数据按3∶1划分为拟合数据和检验数据,利用拟合数据构建k值预估模型（方法I）。（2）用拟合数据,采用人为设定不同梯度的k值估计树冠PAR,筛选最优的k值（方法II）。（3）基于叶倾角数据,采用2种不同的平均叶倾角公式（方法III-1、方法III-2）,对k值进行计算。将检验数据作为独立样本对以上3种方法估计的PAR进行独立性检验。通过对比以上3种方法对树冠内PAR的估计效果,选择最优的k值计算方法,结合气象数据对PAR进行动态估计。结果根据实测PAR数据计算的树冠各轮层k值存在较大差异,总体在0.1 ~ 1.5之间,且与相对着枝深度（RDINC）呈明显的指数函数或幂函数关系。同时太阳高度角（S_a）、累积叶面积最大值（MCLA）、叶面积密度（NAD）和树冠表面积（CS）对k值的垂直变化也有明显影响。因此方法I将指数函数作为基础模型,以RDINC、S_a、CLA、NAD和CS为自变量建立了k值估计模型,模型的拟合效果较好（R2 = 0.736,RMSE = 0.124）。方法II中,当k取0.32时对PAR的估计效果最好。利用方法III计算的各轮层消光系数差异较小,总体在0.3 ~ 0.7之间。采用独立样本检验以上3种方法对PAR估计的效果,结果表明方法I对PAR的估计效果较好（平均误差ME = 2.88,平均误差绝对值MAE = 117.4,预估精度P = 91.53%）,方法II对PAR的估计效果次之（ME = ? 7.2,MAE = 217.5,P = 88.12%）,方法III对PAR最差（方法III-1中 ME = 121.4,MAE = 210.1,P = 55.85%;方法III-2中 ME = 226.4,MAE = 259.0,P = 42.93%）。结论k值在不同林木、不同轮层及不同的太阳高度情况下并不是一个固定值。本研究建立的k估计模型充分考虑了以上3个重要变量,符合客观实际,且对估计长白落叶松树冠PAR有良好的效果,研究结果为人工长白落叶松树冠内不同位置净光合速率的模拟提供了基础。      

云南山地城镇气温空间分异的影响因素分析

以云南省不同流域内典型山地城镇为分析区域,通过消除和减弱海拔、纬度因素对多年平均气温场的影响后,在同一海拔、纬度面的典型山地城镇气温场中,基于自然地理和社会经济数据,以普通最小二乘法（OLS）建立影响因素与气温分布的全局空间回归模型,以地理加权法（GWR）建立局部空间回归模型。结果表明：对山地城镇气温具有显著性影响的因素分别为城镇GDP、地形隆起高度、流域开口角度、植被指数、第三产业比值,OLS模型调整后R²可达0.789,GWR建立的局部空间回归模型更具可靠性;以预留小城镇为检验样本,对气温模型进行精度检验,消除海拔纬度方案平均绝对误差为1.09 ℃,均方根误差为1.35 ℃,消除海拔纬度的方案较单一消除海拔纬度、保留海拔纬度的方案对气温值具有更好的精度误差。研究结果反映了山地城镇自然地理格局以及人类社会活动对气温场的分布具有重要的影响。     

基于BP神经网络的农资库存数据插补技术

当前一般按照数据的后验分布,为缺失值插入估计值,通常低估了统计量的方差,导致统计量估计置信范围降低,检测显著性降低。为此,提出1种新的基于BP神经网络的农资库存数据插补技术。为了增强不同年份农资库存数据的可比性,对数据进行归一化处理。针对训练的BP神经网络,通过平均绝对误差、均方误差、平均预测误差、平均绝对百分误差完成统计分析,评价模拟值和观测模拟值间的离散程度。分析了BP神经网络结构,对农资库存数据进行插补的过程中,构造双向时间识别序列,改变应用前一时间段农资库存数据预测后期数据的传统方式,采用缺失时间段前后已有农资库存数据共同对缺失数据进行预测。完成农资库存数据的处理后,需对已有样本进行训练,如果检验拟合度指标值高于0. 8,则认为训练结果可靠,从而完成对缺失值的预测,实现农资库存数据插补。试验结果表明,所提技术插补精度高。     

WOFOST模型在河南省夏玉米主产区的校准与验证

为检验WOFOST模型在河南夏玉米主产区的适用性,通过大田试验数据,对WOFOST进行参数校准,并利用独立数据,对夏玉米叶面积指数、生物量、产量的模拟结果进行验证.结果表明,校准后的WOFOST对叶面积指数、生物量和产量的模拟效果较好.在整个生育期内,叶面积指数模拟值与观测值的归一化均方根误差(NRMSE)为20.7％,茎、叶、籽粒各器官干物质量及地上部生物量模拟值与观测值的NRMSE分别为10.6％、18.3％、21.3％、17.7％,夏玉米收获产量模拟值与观测值的NRMSE为6.1％.校准后的WOFOST可较准确地模拟夏玉米生长动态及生物量积累动态,适用于河南夏玉米主产区夏玉米生长模拟和产量预测.     

基于空间模型的白河林业局天然红松分布

根据长白山地区白河林业局的772块固定标准地调查数据,分别建立以最小二乘法为基础的全局模型(Logistic和Poisson)和以地理加权回归模型(GWR)为基础的局域模型(GWLR和GWPR)来预估该局天然红松的分布情况。结果表明:天然红松分布受坡度和小班内树木平均胸径的影响最为显著,主要分布在东部和西南部地区,在北部的部分地区也有分布,但数量相对较少。通过比较全局模型和局域模型的AIC值和模型残差的空间相关性指数发现:GWR模型的AIC值明显小于全局模型,并且能够产生更为理想的模型残差,即模型残差的空间相关性明显减小,因此,GWR模型可以有效解决样地间空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度。本研究将为大区域森林经营中的天然红松分布及其株数估测提供理论依据。      

证券投资1g函数风险度量方法应用研究

将1g函数风险理论引入到证券投资领域,提出适用于中国股票市场的1g函数风险度量方法。该方法将股票收益区间均分成若干子区间,计算收益率落在各子区间中的频数求1g函数风险值。同时选取上海证券交易所股票数据对度量方法进行实证检验。检验结果表明,1g函数风险值随区间密度的增加而增长,为使1g函数风险值被限定在固定范围内,文中引入调节因子使1g函数风险值标准化,标准化后的1g函数风险值在子区间数目达到320时趋于稳定。1g函数风险度量方法能有效评估股票风险。