A method for calculating numerical estimates of gear selectivity curve

The present paper proposes a method for estimating the numerical curve of gear selectivity without the assumption of function of selectivity curve and estimating confidence intervals, using data of catch per unit effort at length for several nets of different mesh sizes obtained from fishing experiments. The paper assumes such geometric similarity as the selectivity is the same if the rate of fish length to mesh size is the same. The basic idea is due to a technique of numerical integration that uses the derivatives at various points. The natural logarithm of selectivity is expressed by an approximation equation using its cumulated derivatives. The values of derivatives at various lengths are calculated from the data. The confidence intervals are made from the bootstrap samples. The method was applied to the data of catch at length by mesh size of gill net for pink salmon Oncorhynchus gorbuscha . Data collection, modification and issues of the method are discussed.     

Efficiency of presence-absence sampling used to estimate the mean abundance of fish eggs

ABSTRACT:   Statistical properties of estimators relating to the mean abundance of fish eggs were investigated using the data from the presence-absence sampling (PAS) and counting sampling (CS). PAS, which focuses on the presence-absence of eggs in a sample, is more cost-effective yet is unlikely to give more precise estimates than CS, which counts the number of eggs. But when limitations are given on the sampling cost and number of sampling stations, PAS may have advantages. This study shows that the mean square error (MSE) of the maximum likelihood estimator (MLE) based on PAS may become smaller than the MSE of the MLE based on counting data when the number of observations for PAS becomes larger. The observation number for PAS is determined, which minimizes the MSE of a combined estimator from the two MLE under a restriction of the total cost of observation. A dual problem is also solved. It is shown that MSE of the MLE in PAS is a monotone increasing function of the oversight probability. PAS becomes more informative as the distribution of the number of eggs is more aggregated.     

非急性水污染对渔业影响的定量估算方法的探讨

由于水域污染，导致水产生物受害变质，糜烂乃至死亡，其危害所及不仅破坏自然水体中的生态平衡，减少生物多样性，恶化人类的生存环境，而且直接或间接地导致渔业资源的重大损失。 水污染导致渔业资源受损的事件一般可分为二类，一类是局部水域发生突发性的急性污染事故，如工业废水的超标排放，装载污染物质的船舶泄漏、排放等。急性污染事故对渔业资源造成的损失主要通过对事故现场的调查、取证及相应的统计，估算而获得损失的数额［１，２］。另一类是大江、大湖、大海等开放性大水面在非急性污染事故下，因受各类污水的长期排放，水质…     

澳洲坚果树体生物量的数学估测

以4龄、8龄、25龄H2澳洲坚果树为试材,采用个体收获法,分别采集澳洲坚果树根、茎、叶,并测其鲜重和水分系数,同时测定各龄树干周、树冠周长,分别以树龄、干周、树冠周长为自变量,树体总干重和各器官干重为因变量,用12种数学模型进行回归分析,筛选最适合数学模型及最适易测因子,为澳洲坚果树体生物量估测提供合适数学模型及参数。结果表明：①在12种数学模型中,以Richards模型R2值最大,在3种因子中,以干周为自变量的R2值最大; ②以干周(X,单位为cm)为自变量,澳洲坚果树树体总干重、根、茎、叶干重为因变量(Y,单位为kg)的Richards数学模型分别为：Y总干重＝768.304×{1＋0.376×exp[-0.066×(X－57.658)]}-2.66,Y根＝206.353×{1＋2.66×exp[-0.316×(X-59.026)]}-0.376,Y茎＝455.588×{1－0.059×exp[-0.042×(X－56.289)]}16.95,Y叶＝65.20×{1＋15.404×exp[-1.108×(X-52.856)]}-0.065。     

生态系统服务价值时空变化和权衡及其与人类活动强度关联性分析——以慈利县为例

为了探究以林业为主的县域生态系统服务价值时空变化与权衡特征,分析生态服务价值与人类活动强度的关联性,为今后林业县域生态保护和恢复政策的制定和实施以及生态文明建设的推进提供依据。应用修正的生态系统服务价值估算模型、相关性分析法和双变量空间自相关分析法,评估及分析了慈利县长时间序列下生态系统服务价值时空变化以及生态系统服务内部和生态系统服务与人类活动强度之间的权衡协同关系。结果表明:(1)慈利县生态系统服务价值总量呈增长趋势,林地对于生态系统服务价值的贡献相对较高。(2)生态系统服务价值较高的区域主要集中在慈利县的东部、中部、西北部和南部,价值较低的地区主要集中于中东部; 中部、南部和西北部区域价值上升较为明显。(3)协同关系在慈利县生态系统服务权衡协同关系中占主导地位。生态系统服务价值和人类活动强度呈负相关关系。综上,近40年来慈利县实现了经济发展与生态保护的双赢局面,未来应将生态保护重心放在林地的生态质量上。     

闽北丝栗栲的单木级生物量模型及估算参数

[目的]研究丝栗栲单木级生物量模型及估算参数。[方法]以闽北典型的阔叶树种——丝栗栲为研究对象,基于20株标准木的测量数据建立丝栗栲的单木级生物量模型和生物量估算参数。[结果]①筛选出总量及各部分生物量模型分别是B=0.095D2.561(整株)、B=0.026(D2H)0.986(树干)、B=0.004D2.916(树枝)、B=0.002D3.074(树叶)、B=0.085D2.536(地上)和B=0.010D2.718(地下)。②生物量换算系数的平均值为0.853 mg/m3(n=20,SD=0.167);生物量扩展系数的平均值为1.403(n=20,SD=0.260);根茎比的平均值为0.189(n=20,SD=0.046)。[结论]该研究为亚热带常绿阔叶林的森林生物量准确估算提供了必要的数据支撑。     

用岭估计估测以分类为前提的森林蓄积量

为克服自变量间多重相关性对森林蓄积量估测的不利影响,采用岭估计建立估测模型。在确定岭参数时,分别试验了岭迹法、方差扩大因子法、Hoerl-Kennard法和预测残差平方和法,对不同地类分别建立蓄积量估测方程。根据建模样地的蓄积量拟合残差和预报样地的蓄积量估测偏差分别计算中误差,利用残差中误差（δ＾R）和预报偏差中误差（＾δF ）构造评价函数0．5（＾δR＋＾δF ）,并测度岭参数的优劣,进而确定监测区域的估测模型。结果表明：当影响蓄积量估测的自变量间存在复共线性时,分类建立模型的精度明显优于统一建模的精度。     

大兴安岭北部兴安落叶松天然林单木地上生物量

基于大兴安岭北部林区19块样地内104株天然兴安落叶松实测生物量数据,建立兴安落叶松天然林地上总量和分量相容性生物量模型,分别采用权函数和联立线性方程组消除方程的异方差和度量误差。结果表明：1)含度量误差的单木生物量相容性模型能解决总量生物量模型和分量生物量模型不兼容的问题,而且模型的预估精度高于经验模型;2)所建模型参数的决定系数 R2和模型偏差统计量,估计值的标准差 SEE、平均估计误差MPE、平均相对偏差 ME、平均相对偏差绝对值 MAE 分别为0.907～0.947,1.887～17.368,1.011%～2.703%,-4.937%～6.998%,5.408%～10.886%;3)对大兴安岭北部兴安落叶松天然林样木实测值进行统计分析,得到兴安落叶松天然林单木干材生物量占地上生物量的60.37%～76.80%,所占比例随年龄增加先增加再减小。树皮生物量占地上生物量的7.15%～20.11%,所占比例随年龄增加而减小;树枝生物量占地上生物量的8.51%～14.29%,所占比例随年龄增加基本呈现增加趋势;树叶生物量占地上生物量的5.12%～7.09%,在低林龄期时所占比例最大。     

河套灌区参考作物蒸发蒸腾量估算方法研究

参考作物蒸发蒸腾量（ET₀）是计算作物需水量的基础,一般用FAO推荐的Penman-Monteith公式（PM公式）计算。但是在河套灌区部分地区缺少辐射数据的观测,因而无法利用PM公式计算ET₀。本文选用河套灌区临河气象站1990—2012年的气象资料,分析了利用PM公式计算参考作物蒸发蒸腾量ET₀与气象要素的关系,发现对ET₀影响最大的气象因素为净辐射,其次为饱和水气压差和平均温度。建立了基于饱和水气压差、温度和风速的ET₀估算公式,验证结算显示相关系数、纳什效率系数和总量平衡系数分别为0.96、0.92、1.00。在风速缺测的条件下,也建立了基于饱和水汽压差和温度的ET₀估算公式。以上两个公式为河套灌区缺资料条件下ET₀的估算提供了简单且准确的估算方法。     

基于ASAR的冬小麦不同生育期土壤湿度反演

基于ASAR高级合成孔径雷达ASAR数据和地面调查数据,结合MIMICS模型分析方法,研究ASAR后向散射数据与土壤湿度及冬小麦结构参数之间的关系,构建冬小麦不同生育期土壤湿度反演模型。研究结果表明：冬小麦冠层散射影响ASAR信号探测土壤湿度的深度,冬小麦生长初期（起身期前）ASAR信号探测土壤湿度的最佳深度为0～20 cm,拔节期后ASAR信号探测土壤湿度的最佳深度为0～5 cm。冬小麦抽穗期前,ASAR IS2 VV模式后向散射系数与土壤湿度线性相关性较高,可以利用经验统计模型方法反演土壤湿度;冬小麦生长旺盛期（抽穗期）,经验模型土壤湿度反演精度较差,多角度ASAR数据模型能够提高土壤湿度反演精度。利用该土壤湿度反演模型,起身期、拔节期和抽穗期土壤湿度反演的均方根误差分别为0.0125、0.0247和0.0298 g/g。