大兴安岭不同区域落叶松相容性材积方程及异方差研究

[目的]对不同区域立木相容性材积方程以及不同异方差校正方法进行详细对比分析,建立相容性材积方程预估大兴安岭不同区域落叶松的立木材积。[方法]以大兴安岭3个不同区域的落叶松为研究对象,采用误差变量联立方程组的方法构建不同区域立木相容性材积方程。采用非线性额外平方和的方法(F检验)进行区域性检验。使用多种权函数分别对3个区域存在异方差的材积方程进行加权回归。[结果]表明:任何2个区域的立木材积方程都有显著不同(P0.000 1),区域1和区域3的材积相差较大,区域2与区域1和区域3的材积相差较小。不同区域立木材积方程的错误应用会导致较大的预测误差。在参数稳定性和评价指标方面,加权估计会优于普通最小二乘估计。基于平均相对误差(MRE)和总相对误差(TRE),区域1(-0.11、0.97)、区域2(0.04、0.08)和区域3(1.04、0.93)的最优权函数分别为1/F(x)、1/D4.99、1/D3.38。[结论]立木材积方程是森林调查和林分生长与收获模型的主要组成部分,本文所构建3个区域的相容联立方程组模型预测误差均不超过±3%。建立相容性立木材积方程时应考虑其异方差的影响。最优权函数没有统一的形式。为尽可能得到稳定的参数估计,在加权回归估计过程中应选用多种权函数进行对比分析。     

河南省经济增长与城乡居民收入差距关系的实证分析

选取泰尔指数度量了河南省城乡收入差距,并运用协整检验和格兰杰因果关系检验,以及基于向量自回归模型的脉冲响应函数及方差分解等方法,实证分析了河南省1978～2009年的经济增长与城乡收入之间的关系。研究发现,经济增长与城乡收入差距之间存在长期均衡关系;经济增长对城乡收入差距的扩大具有很大的影响,而城乡收入差距的扩大对于经济增长存在着一定的制约作用。     

基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法

根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法.该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度.利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行.     

基于非线性混合效应模型的柠条株高生长过程研究

【目的】建立宁夏盐池地区柠条林株高生长量与种植年限关系模型,为精确掌握柠条林的生长过程提供依据。【方法】以盐池县北部、中部、南部的柠条林为研究对象,考虑不同地区立地条件的差异性及种植密度对株高生长的影响,对原有生长方程进行改进,并在改进的基础上利用非线性混合效应(NLME)模型方法建立其株高生长量与种植年限的关系模型,用幂函数、指数函数、常数加幂函数考虑数据间的异方差性,最后对NLME模型与传统模型、改进后的模型、不含随机效应的NLME模型的精度进行对比分析。【结果】相较其余3种模型,含有随机参数且考虑异方差结构的NLME模型精度有显著提高,其调整后的决定系数可达到0.986 5,平均绝对误差和剩余均方根误差分别为0.073 2和0.094 2。【结论】基于改进后Korf方程建立的柠条株高生长量与种植年限关系的NLME模型,考虑了种植密度对株高生长的影响,消除了数据间的异方差性,可准确描述盐池县不同地区柠条株高的生长过程。     

基于支持向量机的苹果叶部病害识别方法研究

为提高苹果叶部病害自动识别水平并实现快速有效地识别苹果叶部病害,本研究首先采用小波滤波算法对采集的苹果叶部锈病、斑点落叶病的图像进行去噪平滑,然后利用病斑颜色差异和边界跟踪算法对病斑进行分离,最后提取病斑颜色、形状和纹理等方面的特征,采用支持向量机(SVM)技术对病害进行自动识别。试验表明,该方法对苹果叶锈病和斑点落叶病样本进行处理识别的正确率较高,能够满足实际需求。该结果对苹果叶部病害的自动快速诊断和防治具有一定的指导意义。     

差分生长模型预测误差的分析

差分模型是一种特殊随机参数模型,仅有一个参数为随机参数。对于未参与抽样建模的林分,差分模型首先对应变量在林龄Aij0时的期望函数求解关于随机参数的表达式,然后用非随机参数的估计值和应变量在Aij0时的观测值Yij0分别取代对应参数和数学期望E(Yij0)来估计随机参数。显而易见,Yij0相当于E(Yij0)的估计值。由于这种特有的统计特征,经典非线性回归模型不能准确地估计差分模型预测误差的方差。针对这一不足,依据非线性回归模型预测误差的方差估计量的推导过程,导出了一个适用于差分模型的预测误差的方差估计量,并给出一个应用示例。所提出的估计量充分地考虑了重复观测数据的自相关性和Yij0对预测的影响作用。结果表明,该估计量能够描述未抽样林分预测误差的方差及其构成分量的变化趋势,而对于抽样建模的林分应该使用非线性回归模型的估计量进行预测误差分析。      

自动观测与人工观测能见度的差异性分析及检验

利用安徽省安庆气象观测站2012年自动观测与人工观测能见度资料,分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性。采用相关系数法计算不同情形下的自动观测与人工观测能见度的相关性。通过差值的统计特征分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性,并利用符号检验法和Wilcoxon秩检验法对两者的差异性进行假设检验。结果表明,不同观测时次的自动观测和人工观测能见度近似呈完全正相关性,不同天气现象的自动观测和人工观测能见度的相关性也较高;不同观测时次和不同天气现象的自动观测和人工观测能见度均存在显著性差异。     

基于可见光谱色彩指标Otsu 法的水稻冠层图像分割

水稻冠层数字图像分析技术在水稻生长监测、氮营养诊断及产量预测上具有应用潜力,而水稻像元精确分割、提取是水稻冠层数字图像分析结果准确、稳定、可靠的前提。最大类间方差法(Otsu法)具备分割质量稳定、自适应强的特性,分割效果较好,是一种常用的阈值分割方法。通过提取计算水稻冠层图像9种图像色彩指标R、G、B、CIEL*a*b*色彩空间的L*、a*、b*分量、HSV色彩空间的H分量、绿度叶片指数(GLD)以及植被指数(VIGreen),并以各种图像色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像进行分割,比较其图像分割效果。结果表明,水稻和土壤像元的a*、b*、GLD、VIGreen色彩指标双峰性明显,且重叠性小,可作为分割水稻与土壤背景的候选图像色彩指标;基于a*、GLD、VIGreen色彩指标的Otsu法的分割精度较高,且基于a*色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像分割效果的信噪比最大、误差率最低,其次是基于VIGreen色彩指标的Otsu法;基于CIEL*a*b*色彩空间的a*色彩指标是Otsu法的水稻冠层图像分割中较优的图像色彩指标。     

基于最大类间方差法的黄瓜病害叶片分割

以黄瓜病害叶片为研究对象,采用直方图阈值分割法去除背景,分别采用最大类间方差法(Otsu)和边缘检测法来分割黄瓜叶片中的病害部位,对比这2种方法的分割效果。最后,对已有的最大类间方差法进行了改进,对病害叶片图像的红色分量进行了病斑分割。结果表明,边缘检测法分割出来的病斑部位轮廓具有不完整性,而最大类间方差法的分割效果较好。采用最大类间方差法对黄瓜病害叶片分割取得了较理想的效果,为后续病害识别奠定了基础。     

财政支农支出与农业产值·农民收入的动态关系分析

运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解方法对1978~2009年中国财政支农支出、农业产值与农村居民家庭人均纯收入的动态关系进行了经验研究。结果表明,长期来看,政府支农支出对农业产值和农民收入有很强的促进作用;但短期来看,这种促进作用不明显,同时农业产值对农民收入和政府支农支出的促进作用也较小,而农民收入对农业产值和政府支农支出的促进作用则较大。