基于混合效应模型的大兴安岭地被可燃物含水率模型

基于黑龙江省大兴安岭林区南瓮河生态站的落叶松(Larix gmelinii)林、蒙古栎(Quercus mongolica)林、落叶松白桦(Betula platyphylla)混交林3种典型林分的288组可燃物含水率数据,选择基于平衡含水率的可燃物含水率实时变化模型为基础模型,采用非线性混合效应(NLME)模型方法,以林分因子作为随机效应,建立具有混合效应的可燃物含水率的实时变化预测模型,并通过给残差方差增加权重的方法解决异方差性问题。结果表明:考虑随机效应和异方差结构的可燃物含水率实时变化NLME预测模型的拟合效果(M_(AE)=0.716 7,M_(RE)=0.026 6)优于不含随机效应的可燃物含水率实时变化预测模型(M_(AE)=0.815 6,M_(RE)=0.031 2);其中以常数加幂函数作为异方差结构的模型精度最高(AIC=547.72,BIC=581.29,-2LL=527.72)且明显优于未给残差方差增加权重的可燃物含水率实时变化NLME预测模型(AIC=961.65,BIC=988.50,-2LL=945.65)。利用独立样本数据对模型进行检验,检验结果表明,对于可燃物含水率实时变化的预测,考虑随机效应和异方差结构的NLME模型的检验精度(M_(AE)=0.495 8,M_(RE)=0.034 2)比利用最小二乘法拟合的多元非线性回归模型(M_(AE)=0.588 5,M_(RE)=0.588 5)有所提高,说明基于混合效应模型的可燃物含水率实时变化模型可以很好地描述区域尺度上不同林分类型的可燃物含水率实时变化规律。     

三元肥效模型异方差诊断及其可行广义最小二乘回归建模研究

【目的】探讨肥效模型建模新方法,旨在进一步提高肥效模型建模科学性和田间试验成功率。【方法】根据171个早稻“3414”设计的氮磷钾田间肥效试验结果,应用现代回归分析理论,研究三元肥效模型异方差的产生原因和统计检验方法,应用可行广义最小二乘法（FGLS）建模策略消除肥效模型异方差的危害。【结果】根据肥效模型的专业特点,田间试验设计及其管理水平、土壤肥力水平及其空间异质性、模型设定优劣等因素是肥效模型产生异方差的主要原因。怀特（White）检验、帕克（Park）检验和冠因克-巴塞特（KB）检验表明,三元肥效模型异方差达到统计显著水平的比例为25.15%。针对严重异方差的田间试验资料,FGLS回归建模能将部分试验点的试验结果,由普通最小二乘法（OLS）回归建模未达统计显著水平转化为达到统计显著水平,或者将非典型式转化为典型肥效模型;典型式出现几率由OLS回归建模的27.68%提高到34.99%。对典型三元肥效模型,FGLS回归模型的推荐施肥量与OLS回归模型的推荐施肥量大致相当。研究表明,与OLS回归建模相比,FGLS回归建模大幅度降低回归模型的误差均方,同时也明显减小模型各个参数的方差,从而改善了肥效模型的拟合精度和模型预测能力。【结论】FGLS是消除或缓解三元二次多项式肥效模型异方差的有效方法,可明显提高田间试验资料的建模成功率。     

基于城乡消费差异的农民工市民化动态分析

本文主要研究非参数异方差回归模型的局部多项式估计问题.首先利用局部线性逼近的技巧,得到了回归均值函数的局部极大似然估计.然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数多项式拟合,得到了方差函数的局部多项式估计,保证了估计量的非负性,并证明了估计量的渐近性质.最后,通过对农村居民消费与收入的实证研究,说明了非参数异方差回归模型的局部多项式方法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好,并且预测的精度更高.     

应用比例法建立白桦商品材积预测模型

为了构建商品材积模型，以大兴安岭白桦解析木数据为研究对象，选取10个代表性较强的材积比模型作为候选模型，利用R软件的广义非线性(GNLS)模块对各个材积比模型进行拟合，并通过引入方差函数消除各模型在拟合过程中产生的异方差现象。使用交叉检验法对各模型进行检验。选择均方根误差、平均误差绝对值、确定系数(R²)和相对误差绝对值等指标对模型进行对比分析，使用分段比较法对不同相对树高(20%H、40%H、60%H、80%H)的各材积比模型的预测效果进行评价。结果表明：从整体评价结果来看，无论是拟合数据，还是检验数据，材积比模型(8)表现最优。在单独对不同材长(h_m)的商品材积进行预测时，最优材积比模型发生了变化：当h_m=20%H时，材积比模型(10)的检验精度最高；当h_m=40%H时，材积比模型(3)的检验精度最高；当h_m=60%H时，材积比模型(4)的检验精度最高；当h_m=80%H时，材积比模型(8)的检验精度最高。因此，当预测大兴安岭白桦树干上任意高度处距地面伐...     

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。     

中国渔业用冰量的分析评估

随着我国渔业生产的发展,渔业用冰需求量逐渐增大,而我国目前尚无官方公布的渔业用冰需求量统计数据,制冰企业无法根据市场需求调节生产规模;制冰企业对用冰消费市场结构和发展趋势不掌握,直接造成制冰企业生产存在盲目性。通过建立经典的线性回归模型,估算出1995—2016年渔业用冰量,并与全国水产冷库制冰量趋势线相拟合,得出两者趋势一致的结论。表明估算得到的结果相对客观准确,符合我国渔业用冰的实际情况。通过异方差检验、平稳性检验、协整检验等一系列计量检验,表明回归模型不存在异方差,变量之间存在稳定及长期均衡关系,因而估算结果具有严格的统计意义。从总体趋势上看,我国的渔业用冰量不断增长,说明我国渔业生产规模正呈现不断扩大的趋势。进一步研究表明:我国涉渔第一产业预估用冰量占比较大,为40.74%,但年均增长率为3.04%;涉渔第二产业预估用冰量在三个产业中占比最小,为12.17%,但年均涨幅最高,达到7.99%;涉渔第三产业预估用冰量占比最高,为47.09%,且年均增长率为4.73%。预计到2030年,渔业总用冰量达到1 927万吨。     

单木生物量平差随机模型的比较与分析

为解决生物量随机模型的确定、形式、意义和权函数的统计性能等问题,该文从数据采集出发重点分析归纳了生物量模型拟合误差的来源,证明了单木生物量模型拟合误差的异方差性的特点,并揭示了其方差与单木相应的鲜重成正比的本质.该文还详细论述了几种常用随机模型的特点及其在生物量模型研究中的适用性,并以函数模型为示例,着重分析比较了采用不同随机模型对回归参数及生物量估值的影响及所确定的随机模型的物理意义,并引入稳健估计抗差理论削弱粗差的影响.     

基于ARMA与GARCH-M模型对我国豆粕期货价格波动的分析预测

为探索豆粕期货价格与收益率的内在波动规律,构建了自回归滑动平均ARMA模型和多变量广义自回归条件异方差GARCH-M模型.研究发现:短期豆粕期价存在自回归条件异方差ARCH效应,对数波动率方差每增加1百分点豆粕期价收益率下降0.0024百分点,且最终收敛于0.000 17～0.000 18的无条件方差,表明豆粕期货市场...     

基于树干不同高度直径的落叶松立木材积方程

以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,基于树干15个不同相对高度处直径和1.3 m处胸径分别建立一元和二元材积方程。利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对各模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对立木材积模型拟合过程中产生的异方差现象进行校正。采用确定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差绝对值(B_(MA))和相对误差绝对值(B_(MP))4个指标对模型进行评价。结果表明,基于树干相对高度30%处直径的一元和二元模型拟合效果最好。模型检验结果表明:相对于传统的一元模型,基于相对树高30%处直径的一元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了25.6%、24.7%、24.7%;相对于传统的二元模型,基于相对树高30%处直径的二元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了55.6%、41.2%、41.2%。二元模型的检验精度明显优于相应的一元模型。     

应用地径对小兴安岭主要针叶树种胸径和材积预测模型的构建

以黑龙江省伊春市五营林业局丽林实验林场的小兴安岭3个主要针叶树种(落叶松(Larix gmelinii)、红皮云杉(Picea koraiensis)、臭冷杉(Abies nephrolepis))为研究对象,共选取472株解析木数据(树种、胸径、树高、地径等基本信息),采用平均断面积区分求积法计算解析木材积;选取线性、二项式、幂函数3种方程形式构建胸径-地径模型,选取线性、二项式、幂函数、指数函数、自然对数的方程形式构建材积-地径模型,采用加权回归法对模型异方差进行校正;选择平均偏差、平均绝对误差、预测平均百分比误差、平均绝对百分比误差4个指标,采用留一交叉法对所有模型进行预测精度评价;引入虚拟影响因素,采用非线性方差检测方法,检验不同树种间胸径-地径关系的差异、材积-地径关系的差异。结果表明：(1)分别采用线性、二项式、幂函数,拟合了3个树种的胸径-地径间的相关关系,其中二项式模型的预测精度最高。(2)分别选取线性、二项式、幂函数、指数函数、自然对数,拟合了3个树种的材积-地径间的相关关系,其中二项式模型的预测效果最好。(3)选择材积预测值作为误差方差函数评价指标,幂函数、指数函数...     

兴安落叶松天然林林分直径分布和树高分布

基于大兴安岭地区100块兴安落叶松天然林样地的调查数据,选用43个基础模型对兴安落叶松(Larix gmelinii)的直径分布和树高分布进行拟合,用10个基础模型对兴安落叶松的树高与直径关系进行回归模拟,求解模型参数值并用均方根误差(RMSE)、和相对误差(Bi)进行检验与评价。结果表明:Exp3P2模型的精度最高,可以很好的拟合兴安落叶松直径分布;柯列尔模型为最优兴安落叶松树高分布模型;树高与直径相关关系模型拟合与检验结果最优为Wykoffl模型。     

混合模型在福建省粗叶榕生物量模型中的应用

为建立粗叶榕灌木生物量的混合模型,精确估算灌木生物量,以福建省将乐县4种林分类型(杉木纯林、杉木马尾松混交林、马尾松纯林、毛竹林)的114组粗叶榕灌木生物量数据为基础,以粗叶榕各部分生物量(地上、地下、总生物量)为因变量,以地径、株高、冠幅等为自变量,从6种常用的灌木生物量模型中选择拟合精度最高的线性及非线性模型作为基础模型。以林分类型为随机效应,采用混合效应模型方法,建立粗叶榕的线性及非线性混合模型。利用幂函数、指数函数、常数加幂函数3种结构消除数据异方差对模型精度的影响。采用AIC、BIC和负2倍的对数似然值对模型进行精度比较,并用绝对平均误差、均方根误差和调整后的决定系数对模型进行检验。结果表明,考虑冠幅建立的非线性生物量模型拟合精度较高;以幂函数作为异方差结构建立的非线性混合模型在精度上有显著提高,检验数据显示地上、地下、总生物量模型的决定系数分别提高12.17%、21.01%、20.24%。利用混合模型,并考虑异方差结构建立的灌木生物量模型可以精确地预估粗叶榕的生物量。     

基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID400株/hm~2)、Ⅱ(400≤ID800株/hm~2)、Ⅲ(800≤ID1 200株/hm~2)、Ⅳ(1 200≤ID1 600株/hm~2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm~2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R~2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R~2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。     

基于分位数回归模型的人民币汇率风险测度方法研究

采用分位数回归模型探讨了人民币汇率收益率风险的测度方法。首先,对传统的GARCH族模型在测度人民币汇率收益率方面进行一定的改进,摒弃了传统的条件方差的正态分布假定,采用现阶段常用的测度金融风险的一种方法,用广义误差分布(GED)来代替收益率序列的正态分布假定,并用GEDGARCH模型来刻画收益率序列波动的时变性和聚集效应;其次在GED-GARCH模型的基础上,采用分位数回归(QR)模型,构建了QR-GED-GARCH模型以进一步度量汇率收益率序列的尾部风险特征。失败率检验以及拟合成功率的比较结果表明,QR-GED-GARCH模型可以全面地对汇率收益率序列的风险特征进行描述,在5%的显著性水平下,QR-GED-GARCH模型比GED-GARCH模型对汇率收益率风险的拟合成功率更高,达到98.08%。该方法不仅能够很好地处理汇率收益率序列的尖峰厚尾分布特征,对异常值的稳健性也很强,可以推广到其他金融子市场的风险测量分析中。     

东北粳稻叶片植被指数NDVI与PRI的相关性分析

以东北地区典型地带的粳稻为例,利用植被指数测量仪PlantPen,同时测量了粳稻叶片植被指数NDVI和PRI,并根据粳稻生长发育进程分成了与物候一致的4个生育时期。首先利用二元定距变量相关分析的方法对NDVI和PRI进行相关性分析;然后,分别利用线性回归和Cubic曲线回归建立NDVI拟合PRI的回归模型,并对回归模型进行拟合优度检验和精度验证,同时对线性回归模型与Cubic曲线回归模型的拟合效果和检验结果进行对比分析。结果表明,粳稻叶片植被指数NDVI和PRI在各生育时期均有极显著的相关关系,在粳稻生长发育进程中,相关性越来越高;线性回归模型和Cubic曲线回归模型均能使NDVI较好地拟合PRI,在粳稻生长发育进程中,拟合效果也越来越好;Cubic曲线回归模型在粳稻4个生育期平均相应的指标值判定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、绝对百分误差(MAPE)分别为0.8055、0.0358、0.534%,而线性回归模型的相应指标为0.7653、0.0488、1.365%。Cubic曲线回归模型的RMSE和MAPE值较小且R²较大。因此其拟合优度和检验精度均优于单纯的线性回归模型,可作为NDVI反演PRI一种参考模型。     

基于多谱辐射仪的柠条地上干生物量估算模型研究

以典型黄土丘陵区山西省偏关县柠条林为研究对象,用CROPSCAN多谱辐射仪实测了柠条的光谱值,并统计灌丛的地上生物量,以560nm光谱反射值与柠条地上干生物量建立回归模型。结果表明:黄土丘陵阴向斜缓坡以回归模型W=0.965R0.626拟合效果最好(r=0.706);黄土丘陵阳向斜缓坡以回归模型W=1.056+0.243R拟合效果最好(r=0.612);黄土丘陵区综合立地整体以回归模型W=0.937+0.949lnR拟合效果最好(r=0.659)。这些回归模型经检验均达到极显著水平(Sig=0.000)。基于多谱辐射仪的灌木林生物量测定方法快速、便捷、准确,可成为灌木生物量研究的重要方法。     

金沟岭林场天然云冷杉林冠幅模型和估计方法比较

  目的  对比不同冠幅预测方法对云冷杉幼树不同方向冠幅（东、西、南、北、东西、南北、平均冠幅）的预测精度的差异，为天然云冷杉林经营提供一定的理论依据。  方法  利用2013年金沟岭云冷杉3块1 hm2固定样地中云冷杉幼树各向冠幅实测数据，以逻辑斯蒂模型为基础模型，以非线性最小二乘法为基础方法进行模型初步拟合。以1/D、1/D0.5、1/D2作为模型的权函数进行模型异方差的消除。以不加权非线性似乎不相关法、加权非线性似乎不相关法、分位数回归法、非线性最小二乘法分别构建了云冷杉幼树冠幅各组分预测模型。  结果  模型拟合结果显示，分位数回归模型的拟合效果在云冷杉幼树冠幅预测模型中拟合精度最低；相较于分位数回归而言，加权非线性似乎不相关回归模型拟合效果与加权最小二乘模型拟合效果相当。模型拟合效果排序为:加权NSUR ≈ 加权OLS > OLS > QR。以1/D2作为模型的权函数时，模型残差图的异方差趋势被消除最明显，该权函数为最优权函数。  结论  本文中非线性分位数回归模型拟合效果不一定比非线性最小二乘法更好。加权NSUR模型（权函数为1/D2）可以为金沟岭林场云冷杉幼树冠幅的预测提供一定的理论基础。      

福建杉木树冠外轮廓和树冠体积相容性模型

  目的  树冠外轮廓模型不仅能够描述任意位置处树冠半径,而且能够推导预测树冠体积与树木地上部分生物量。根据福建地区98块杉木Cunninghamia lanceolata人工林样地的413株杉木调查数据,构建了具有同一套模型参数的树冠外轮廓模型和树冠体积预测联立方程组系统。  方法  选取4种常用的可积分树冠外轮廓备选模型,利用积分法对备选模型进行推导,得到树冠体积预测模型;将模型方程分别两两联立建立树冠外轮廓与体积相容性联立方程组,并利用SAS软件模块中的似乎不相关回归过程估计联立方程组模型系统的参数。为了消除模型异方差,采用加权回归方法拟合模型,并对不同模型系统的拟合精度、预测精度进行对比分析。  结果  基于模型4的联立方程组拟合精度高、预测性能好,其树冠外轮廓和体积拟合精度分别达到0.829 5和0.861 0,预测结果精度分别为0.803 9和0.856 0;通过似乎不相关回归法解决了联立方程组共线性问题,加权回归方法一定程度上消除了模型中存在的异方差性。  结论  所构建的树冠外轮廓-体积一致性模型方程实现了树冠外轮廓与体积模型之间互相推导,为进一步估测树木地上部分生物量提供了理论依据。     

我国生猪调控政策对猪肉价格波动的影响

基于2004—2018年周度猪肉价格、生猪疫情时间序列数据,采用一阶对数差分形式的广义自回归条件异方差模型(GARCH)和门限自回归条件异方差模型(TARCH),实证分析不同阶段猪肉价格的波动特征、不同生猪调控政策对猪肉价格波动的影响。结果表明,猪肉价格波动呈现波动性集聚特征和非对称特征,价格下跌引起的波动大于价格上涨引起的波动。不同的生猪调控政策对猪肉价格波动的影响不一样,生猪补贴政策、猪肉储备政策对猪肉价格波动起到抑制作用,可以减小市场波动风险;而近年来实施的"禁养区"等生猪调控政策提高了猪肉价格波动率。     

贵州省粮食生产影响因素分析

作为中国西南地区重要的农业省份之一,贵州省粮食生产产值在其国民经济组成中占有重要地位。根据贵州省1993—2012年粮食生产的相关数据,运用最小二乘回归方法建立了贵州省粮食生产影响因素初始回归模型,之后运用逐步回归法对上述回归方程进行精确性调整、相关性检验和异方差性检验,得到最佳拟合回归方程。通过对回归结果进行分析,发现粮食播种面积和化肥施用量是影响贵州省粮食生产的关键因素,并认为在粮食播种面积受限、化肥施用量达到使粮食边际产量开始递减的极限背景下,资本投入和农业技术进步是提高贵州省粮食产量的新途径。因此,贵州省应该通过有效保护耕地、稳定粮食作物种植面积、改善施肥结构、加大农业资本投入和技术投入等措施来保证本省粮食的稳产增产。