吉林省森工区森林蓄积随机序列的最优递推线性滤波

森林资源系统是一个典型随机性动系统，该系统的蓄积状态变量，受多种因素的影响，应以随机变量描述，森林蓄积随机变量是系统的待估状态。森林蓄积状态估计，经历着从静态估计到动态估计“估计”是一个很广泛的问题，根据随机序列的最优递推线性滤波原理，将离散时刻的状态估计和状态空间的描述，结合起来，采用Ｋａｌｍａｎ滤波递推方程，作为森林蓄积量的动态估计模型，按递推法计算蓄积量状态估计值和状态滤波值，同时给出相应的     

森林资源动态系统Kalman预测

为了实现对森林资源的最优控制,需要知道森林蓄积状态向量X_t,但因X_t受很多随机因素的干扰。因此需要预估X_t,要求预估值X_t愈接近于实际值愈好。为了实现最优预估,于1940年维纳提出最优线性滤波;接着于1960年Kalman又提出最优线性递推预估和递推滤波。本文根据Kalman的最优线性预估原理,采用离散系统Kalman预估方程,做为森林蓄积的递推预估方程,对森林蓄积向量X_k进行递推预估。     

森林资源动态系统Kalman预测

为了实现对森林资源的最优控制，需要知道森林蓄积状态的向量Ｘｔ，但因Ｘｔ受很多随机因素的干扰。因此需要预估Ｘｔ，要求预估值Ｘｔ愈接近于实际值愈好。为了实现最优预估，于１９４０年维纳提出最优线性滤波：接着于１９６０年Ｋａｌｍａｎ又提出最优线性递推预估和递推滤波。     

森林资源卡尔曼滤波预测

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念,对森林资源动态系统进行描述,该系统的蓄积状态是随机变量,是待估对象。通过建立生长(状态)方程和抽样(量测)方程作为系统滤波的基础模型。利用Kalman滤皮方程组,对森林蓄积进行预测和滤波,经反馈取得系统蓄积总估计量。通过误差对比分析,来衡量取样的参数可靠性,基础模型的适应性,计算方法的可取性,滤波效果的可信性。     

森林资源量测系统为有色噪声的Kalman滤波

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念,对森林资源动态系统进行描述,该系统的蓄积状态是随机变量,是系统的待估对象。通过建立状态方程（即生长方程）和量测方程（即抽样方程）作为系统滤波的基础模型。为解决量测系统为有色噪声,解决的思路是改变量测方程,使等效的量测方程的附加噪声为白色噪声。然后利用Kalman滤波方程组,对森林蓄积进行预估和滤波,用蓄积的滤波值,经过反馈求得系统蓄积总估计量。通过误差的对比分析来衡量:取样数据的可靠性,基本模型的适应性,计算方法的可取性,滤波效果的可信性。     

森林资源现状和变化的动态估计

本文介绍了卡尔曼线性滤波——动态递推估计及其在森林连续清查中的应用,并研究了使用线性滤波的两个估计值:(1)滤波差——滤波向量两个元素之差;(2)递推差——两期估计值之间的差。前者此后者更为有效,但后者便于保持两期估计值之间的相互一致。本文还提出了两期森林连续清查不同SPR方案的滤波公式,并根据吉林省一个林业局的三期清查结果,对有关这个方法的某些问题进行了讨论和分析。     

吉林省经营区森林分层抽样最优递推线性滤波

吉林省经营区森林分层抽样最优递推线性滤波赵书田，刘振寰（吉林省林业勘察设计院长春市１３００２２）为了实现对森林资源的最优控制，需要知道蓄积状态向量Ｘ（ｔ），在森林蓄积增长过程中，往往受随机因素的干扰，其状态方程为：Ｘ（＋１）。Ａ（＋１，ｔ）Ｘ（ｔ＋Ｂ...     

森林资源量测系统为有色噪声的Kalman滤波

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念，对森林资源动态系统进行描述，该系统的蓄积状态是随机变量，是系统的待估对象，通过建立状态方程（即生长方程）和量测方程（即抽样方程）作为系统滤波的基础模型，为解决量测系统为有色噪声，解决的思路是改变量测方程，使等效的量测方程的附加噪声为白色噪声。然后利用Kalman滤波方程组，对森林蓄积进行预估和滤波用蓄积的滤波值，经过反馈求得系统蓄积总估计量。通过误差的对比分析来衡量；取样数据的可靠性，基本模型的适应性，计算方法的可取性，滤波效果的可信性。     

森林资源二类调查系统抽样2种样地调查方法的比较与分析

以贵州省锦屏县第四次森林资源二类调查系统抽样为例,对角规点抽样的标准表法和圆形样地每木检尺的二元立木材积表法进行了比较和分析。结果表明:角规样地与圆形样地对总体蓄积抽样精度分别为90.28%,90.38%,均达到规定的精度要求(≥90%),总体蓄积估计值仅相差1.63%;角规样地检尺样木株数较少,外业工作量相当于圆形样地的40%左右,抽样效率较高;角规样地对大部分林分公顷株数、公顷断面积、公顷蓄积的抽样估计偏低。小班蓄积采用角规辅助调查的标准表法,总体蓄积采用圆形样地每木检尺的二元立木材积表法进行抽样控制的方法是可行的。     

辽东日本落叶松树高—蓄积生长率模型建立与检验

运用森林生长量建模是研究森林生长变化规律及预估林分生长量的基础手段,也是林业信息化的核心与基础技术之一.文章基于辽宁森林资源连续清查资料,以林业相关软件为运算平台,以日本落叶松为研究对象,建立了辽东日本落叶松树高—蓄积生长率模型,通过RSR值综合评价,选出最优方程,经对其进行总相对误差、F检验,实测值与估计值没有明显差...     

单木和林分水平一元与二元材积模型的预估精度对比

利用各240株的杉木和马尾松立木材积实测数据,以及100个杉木和80个马尾松样地的调查数据,对基于单木和林分水平一元与二元模型的预估误差进行了对比分析。结果表明:不论是单木水平还是林分水平模型,基于一元模型得到的估计值,其相对误差基本位于-40%~+60%之间,最大极差可以达到2.5倍以上;一元材积估计方法的精度要显著低于二元材积估计方法,国家森林资源连续清查中基于一元材积公式计算的样地蓄积数据,不宜用于森林质量和森林生产力等方面的评估。建议逐步建立各主要树种的二元林分蓄积模型,不断完善森林调查计量体系。     

应用自助法抽取样本估计林分蓄积量

采用Ｅｆｒｏｎ１９７９年提出的自助法估计林分蓄积量，既保证了估计蓄积的精度，又节省了外业调查的工作量，是一种值得推广的估计林分蓄积的方法。     

绥宁县用材林林龄结构优化研究

针对绥宁县用材林林龄结构现状,应用系统动力学原理对用材林林龄结构优化进行建模,通过计算预测在不同采伐模式下用材林蓄积保有量和出材量的变化,从而找出最优的采伐模式。结果表明:用材林最优采伐模式即轮伐期为40年,择伐周期为15年,择伐强度为30%,抚育间伐周期为15年,抚育强度为15%。在这种优化模式下,到2025年绥宁县用材林蓄积保有量将达到10 186 848 m3,出材量将达到249 006 m3,使用材林发展达到生态效益和经济效益兼顾的最优状态。     

CASIO fx—3600P计算器的总体平均数比估计运算程序

比估计是利用一个辅助因子来提高主要因子估计精度的。当满足比估计条件时,它亦是林业资源调查中较为有效的抽样估计方法。现利用CASIOfx—3600计算器对总体平均数比估计试编运算程序如下: 一、运算公式 1、比值R及总体平均数(?)的估计值     

基于针刺仪平稳卡尔曼滤波器的树木年龄估计

【目的】研究卡尔曼滤波在针刺仪抗钻阻力值序列中的应用,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器估计树木年龄,为活立木年龄估计提供方法和依据。【方法】以山西省羊圈沟林场华北落叶松为研究对象,使用针刺仪在同一水平位置不同方向钻入华北落叶松获取323组抗钻阻力值序列作为研究样本,在针刺位置5 cm内截取104个圆盘作为参考样本。将卡尔曼滤波器理论应用于针刺仪,通过分析滤波器的性质,简化参数,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器。以针刺仪钻入华北落叶松获得的抗钻阻力值作为平稳卡尔曼滤波器的输入,以最小均方误差为最佳准则的最优估计值序列作为输出,根据最优估计值序列的波峰波谷数估计树木年龄,并将平稳卡尔曼滤波算法估计的树木年龄和针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄分别与相应的圆盘年轮数进行成对数据t-检验。【结果】针刺仪平稳卡尔曼滤波器缩减初始参数数量,使得抗钻阻力的最优估计值序列只依赖于参数Rat值的选取。将323组活立木抗钻阻力值序列经过针刺仪平稳卡尔曼滤波器,依据相应活立木胸径大小选择恰当的参数Rat值可以得到较好去噪效果,算法估计树木年龄与实际树木年龄比较接近。算法估计树木年龄相对误差分布大多集中在-10%～10%之间,最小相对误差为0%,最大相对误差为25.69%,平均相对误差为0.75%,经成对数据t-检验后t为-0.468 16,算法估计树木年龄均值与实际树木年龄均值之间无显著差异。而针刺仪自带DECOM软件自动判定的树木年龄结果相对误差较大,大多集中在-20%～-60%之间,最小相对误差为-7.69%,最大相对误差为-84.78%,平均相对误差为-40.49%,与实际树木年龄进行成对数据t-检验后t为20.245,差异显著。【结论】针刺仪平稳卡尔曼滤波器应用于针刺仪抗钻阻力值序列能够较准确估计华北落叶松年龄,优于针刺仪自带DECOM软件自动判定结果,具有微损、操作快、测量精度高等特点,可为华北落叶松年龄估计提供一种有效途径。     

蓄积生长量点抽样

“蓄积生长量点抽样”是利用点抽样这一先进技术,解决森林生长量调查的一种快速估计每公顷蓄积生长量的新方法,现将其原理、方法简介如下,不妥之处,请批评指正。一、原理林分蓄积净增量Z可以理解为林分平均     

冀北山地人工林蓄积生长优势度研究

以近自然经营理论为指导,按照 Hegyi 竞争指数模型分析林木竞争优势范围及蓄积生长优势。分析了林内林木蓄积生长优势度,进而找到最利于提高林分总蓄积的竞争压力指数范围,林木竞争压力在7.7左右时,其蓄积生长优势为最优,长势最好,最利于提高蓄积生产量,蓄积生长优势度随着竞争压力值递增而递减。在间伐选择过程时,以此为评价标准,使林内一定范围内林木更接近最优竞争压力范围,提高林分总蓄积。其次,在更新林木时,选择竞争压力较低的区域,不仅利于新苗生长而且可以降低其对其他林木产生影响。     

不同选择条件下预期遗传进度的可靠性分析

从遗传力与回归系数的关系入手．通过对亲子回归中子代平均数理论估计值Ｙ的误差进行分析，结果表明：遗传力是一个群体概念，不适合估算个体的遗传进度．特别是在遗传力较低或选择差较小时，个体的遗传进度估计值的可靠性更差；用遗传力估算由多个个体组成的小群体的遗传进度时，其遗传进度估计值的可靠性将大大提高．只要入选样本容量足够大．其遗传进度估计值的误差估计可以降低到允许的范围．     

最小二乘递推估计与一次估计的一致性

回归模型是随机模型的框架性模型，随机差分方程及Ｋａｌｍａ滤波等模型均是回归模型框架中的特殊模型。弄清回归模型的最小二乘递推估计与一次估计的一致性，也就弄清了随机差分方程及Ｋａｌｍａ滤波等模型的递推估计的实质。为此，本文论述最小二乘递推估计与一次估计的一致性。     

西藏自治区人工林碳储量估算

科学估算人工林碳储量是了解人工造林固碳功能的基础。我国人工林龄组成以幼龄林、中龄林为主,其中胸径小于5 cm的幼树占一定的比例。林业上对胸径小于5 cm的乔木不计算其蓄积量,因此在应用生物量—蓄积转换模型估算人工林碳储量时会导致估计值小于真实值。以西藏自治区人工林为例,通过建立单位面积蓄积—林龄的相关关系,提出了解决胸径不足5 cm的乔木碳储量估算的方法,进而估算了人工林植被碳储量。