空间效应及其回归模型在林业中的应用

在目前林业产业发展过程中,为能够实现林业产业的更理想发展,越来越多的相关理论得以应用,而空间效应及其回归模型就是其中比较重要的一种,有利于对林业产业发展的实际情况实行分析,在林业产业的发展中能够提供较好的理论支持与基础。因此,在目前林业产业的发展过程中,应当对空间效应及其回归模型合理应用,从而为林业产业的更好发展提供有效支持与依据。     

南京市住宅价格的空间回归分析

简要介绍了空间滞后模型(Spatial Lag Model,SLM)和空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)及其估计与检验方法,应用南京市住宅小区均价数据运行特征价格模型,并根据拉格朗日乘数检验以及空间回归模型选择原则,选择空间滞后模型进行了回归分析,结果表明,在分析住宅小区均价的影响因素时,空间滞后模型比特征价格模型具有更强的解释能力.     

线性模型逆回归统计方法

逆回归是统计学中的重要内容,在实际中有非常广泛的应用。利用极大似然估计(MLE)探讨了线性模型逆回归问题。     

回归方程的主成分估计在林业预测中的应用

讨论了林业中使用主成分估计方法克服回归模型复共线性问题。研究和分析了材积方程模型，油松林木平均高与立地环境因子回归模型中存在的复共线性，以及主成分估计方法在建立上述回归方程的应用。     

GIS在林业调查中的应用与实践意义分析

通常人们所称的地理信息系统(GIS)也叫做"地学信息系统",它是一种至关重要的特定空间信息系统,该系统以计算机软件及硬件系统为技术支持,针对整体或者部分的地球表层空间中的地理分布数据进行相对应的采集、储存、管理等。在针对林业资源进行调查的过程中有效运用该系统,可以呈现出十分显著的应用优势,所以在林业调查中得到越来越广泛的应用。基于此,本文重点探讨和分析了GIS在林业调查中的应用与实践。     

空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估

以南京江宁区为例,基于遥感影像及其他数据,利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析,探索其空间异质性特征.结果表明：1) 空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变,二者的解释能力在logistic模型基础上 (51%) 得到显著提升,有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设;2) 较之于空间扩展模型,地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征,更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究;3) 邻近变量中的DIS2INDU,DIS2ORD及DIS2CENT,邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素.     

林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成——以潜山县马尾松毛虫为例

林业生物灾害精细化预报就是通过对林业生物灾害监测数据建模分析,从中寻找林业有害生物的种群变化动态与环境因子变化之间的关系,建立预测预报模型,实现林业生物灾害预报在时间、空间、强度等维度有较高分辨率。现以安徽省潜山县马尾松毛虫为例,潜山县以现有的监测数据,使用SPSS,采用回归、时间序列与神经网络3种算法建立精细化预报模型,通过对历史发生数据与预报值的对比分析发现,采用回归与神经网络算法建立的预报模型要优于时间序列算法建立的预报模型,其预报精度基本能满足精细化预报精度要求。     

天然云冷杉针阔混交林单木胸径树高空间自回归模型研究

林木间普遍存在着空间自相关,这直接关联着林木间的竞争与相互作用。单木胸径树高模型是森林生长、收获与预测的基础,忽略林木间的空间自相关将会导致胸径树高模型的普通最小二乘(OLS)回归违背残差独立分布假设,导致犯第一类错误的可能性变大,以及模型参数标准差的有偏估计和回归模型估计的有效性降低。因此,本文选择我国东北地区主要森林类型即天然云冷杉针阔混交林为研究对象,考虑林木间的空间自相关,选用合适的线性化单木胸径树高OLS模型为基准模型,利用3个同步自回归(SAR)模型即空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间Durbin模型(SDM),构建该混交林的单木胸径树高模型。与此同时,每个SAR模型分别采用5个不同的空间加权矩阵即Delaunay三角网(DT)矩阵、逆距离一次幂(ID1)、逆距离二次幂(ID2)、逆距离五次幂(ID5)和高斯变异函数(GV)矩阵,利用极大似然(maximum likelihood)估计3个SAR模型的参数。对OLS和3个SAR模型的回归参数进行t检验,对3个SAR模型的自回归参数进行似然比检验。选择Morans I(MI)指数比较分析4个模型的残差空间自相关,选择决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和Akaike信息准则(AIC)3个拟合指标比较分析这4个模型的拟合效果,选择均方误差(MS)检验模型预测效果。结果表明:未考虑空间自相关的OLS模型残差存在正空间自相关;3个SAR模型拟合效果均优于OLS,SDM和SEM的拟合效果最好,SLM最差;无论使用哪个空间加权矩阵,SLM均不能消除模型残差空间自相关,但可降低空间自相关,在一定程度上提高了模型的拟合效果;5个空间矩阵应用于SDM和SEM时,均可以消除模型残差空间自相关,但空间加权矩阵GV只适用于SEM;ID2是5个空间加权矩阵中最好的空间加权矩阵,将ID2应用于4个模型进行预测时,SDM和SEM的预测效果明显优于SLM,但3个SAR模型的预测效果均优于OLS。利用3个SAR模型提高了单木胸径树高模型拟合和预测的精度,为合理经营天然云冷杉针阔混交林提供了理论基础。      

GIS技术在林业产业数字化建设中的应用

随着现代信息技术的发展,GIS技术在林业产业中的应用不断深入,对林业工程信息化、数字化建设具有重要意义。为了进一步了解GIS技术在林业发展中的应用,从林业属性和空间分布数据库建设、林区调查规划设计、生态项目建设、林地确权登记、林区灾害预测和防治、林业工程信息化建设等方面分析了GIS技术体系在林业建设中的应用,明确了林业产业信息化、数字化建设的意义。     

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析

【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R²=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R²=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉,RP...     

地理信息系统（GIS）在林业产业数字化建设中的应用

GIS技术系统在林业产业建设发展应用不断深入,对林业工程信息化数字化建设具有重要意义,为了进一步了解GIS技术系统在林业发展中的应用,从林业属性和空间分布数据库建设、林区调查规划设计、生态项目建设、林地确权登记、林区灾害预测和防治、林业工程信息化建设等方面分析了GIS技术体系在林业建设中的应用,明确了林业发展信息化数字化建设的意义。     

林业生态修复对林业经济增长的影响分析——基于西北5省的实证研究

运用投入—产出(C-D)模型,以丝绸之路(中国)经济带涉及的陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆5省为研究对象,采用stata面板数据模型进行回归,分析林业生态修复对林业经济增长以及对林业第一产业、第二产业及第三产业的影响。研究结果认为:2005—2014年间,西北5省林业生态修复对林业经济增长具有正向促进作用,造林面积每增加1%,拉动林业经济增长0.682%,拉动林业第一、第三产业增长0.638%、0.613%,林业第二产业回归结果不显著。本研究结果对"林业在丝绸之路经济带建设、西部大开发及生态建设中"具有指导意义,对丝绸之路经济带生态、经济可持续发展有一定贡献。     

基于灰色线性回归组合模型的河南省国内生产总值预测

根据灰色灾变预测原理,构建了基于GM(1,1)与线性回归的组合模型.对于具有数据跳变日期点的预测问题,用GM(1,1)模型;对非跳变日期点用线性回归预测.对河南省国内生产总值的预测结果表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较高的应用价值.     

华山松球果螟幼虫空间分布型研究

应用多个聚集度指标和Iwao，Talor等的回归分析法对华山松球果螟越冬代幼虫的空间分布型进行了研究．结果表明：越冬代幼虫的空间分布型为聚集分布(云南地区)，聚集的原因是由害虫本身的生物学特性和环境因子共同作用所造成．在回归分析检验中，4种回归模型的拟合效果良好，但以La-m模型最优．     

面向林业资源管理和决策的GridGIS体系结构研究与应用

我国林业信息化建设现状和林业空间应用需求决定了我国林业GridGIS是资源异构、分布式协作、自适应管理的解决方案。合理的体系结构设计有助于GridGIS的实现。参照GridGIS的已有研究成果,从网络结构、层次模型、系统实现技术原则3个角度,设计了林业GridGIS的体系结构。对等式网络结构有助于解决跨网络、跨地域下分布式协作与系统自适应管理问题;4分层模型有助于降低系统设计复杂性,减少系统的耦合性;包括基于标准构建、复用中间件、SOA在内的技术原则,有助于系统的稳定、可扩展、可更新。应用实践表明,该体系结构能够满足林业空间网格的技术需求。     

鄱阳湖生态经济区土地城镇化时空格局特征与驱动因素分析

以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。     

应用结构关系识别法对黑龙江省森林碳储量的预测

采用森林蓄积量扩展法,计算黑龙江省1986—2016年森林碳储量。从林业碳保护管理行为、碳吸引管理行为、林业经济发展规模三个方面,选取森林病虫害发生面积、森林火灾受害面积、造林面积、森林抚育面积、森林采伐量、林业基本建设投资、林业总产值7个指标,结合黑龙江省1986—2016年间森林碳储量相关指标数据,运用格兰杰因果检验、弱外生性检验识别森林碳储量与变量间的联系;通过Johansen协整检验,分析内生变量是否存在长期均衡关系;选用自回归滑动平均(ARMA)模型、向量自回归(VAR)模型、向量误差修正(VECM)模型进行样本内预测,比较模型预测准确性。结果表明:森林病虫害发生面积、林业总产值,与森林碳储量间存在格兰杰因果关系;造林面积通过影响林业总产值,间接影响森林碳储量;森林火灾受害面积与森林病虫害发生面积存在关联;可采用预测结果最优的VECM模型对黑龙江省森林碳储量进行样本外预测。     

试析地理信息系统在林业精细化管理中的应用

本文对地理信息系统(GIS)在林业精细化管理中进行应用的必要性进行了介绍,分析了地理信息系统在林业资源精细化管理中应用的系统需求,研究了地理信息系统在林业精细化管理应用中的关键技术,对地理信息系统在林业精细化管理中的应用研究具有一定的参考价值。     

新陈代谢GM(1,1)模型在林业产值预测中的应用

利用灰色预测的建模机理,结合我国林业生产发展实例,建立了林业生产的新陈代谢GM(1,1)预测模型,通过实例计算表明,该模型优于常规GM(1,1)模型。应用该模型预测可知,我国的林业产值在2011～2012年期间将保持快速发展态势。     

鄱阳湖生态经济区土地城镇化时空格局特征与驱动因素分析

以鄱阳湖生态经济区32个县域单元为研究对象,运用探索性空间数据分析、因子分析、普通最小二乘回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探究2011、2015年土地城镇化时空格局特征及其驱动因素。研究表明:(1)鄱阳湖生态经济区土地城镇化水平整体呈上升趋势,空间分布上具有"高值呈孤立点,低值呈带状分布"的聚集特征,存在正向空间自相关性;(2)推动土地城镇化的主导因素不同年份有所差异,地方财政支出和人口城镇化对土地城镇化水平的影响始终占主导地位;(3)土地城镇化驱动因素在县域尺度上具有明显的空间分异性;(4)运用GWR模型对土地城镇化驱动因素进行分析相较于OLS模型更加适用。研究结果揭示了土地城镇化进程中的空间分异和内在驱动力机制,实现了驱动因素的空间可视化。