利用MODIS数据反演森林生物量的方法研究

以东北三省为试验区,利用MOD IS时间序列上的植被指数NDVI,结合森林资源清查样地数据测算的林分生物量,以及年均降水量、年均蒸散量、年均湿润度、年均积温、经度、纬度等地理环境因子,采用多元线性回归的方法构建森林生物量遥感估测模型。通过样本检验,该模型对东北三省的森林生物量密度估测精度较高,与检验样本的平均每公顷生物量平均相差1.30%;通过样本定位检验,平均相差21.87%。该模型适宜在宏观尺度上估测森林生物量。     

麻栎叶片含水率与水分指数关系分析

选择江苏省连云港市花果山优势树种麻栎树为研究对象,采集其位于不同海拔位置的树木叶片,测量鲜重及经不同程度阴干处于不同水分状态下叶片的水分指数(W I)和含水率(FMC),在叶片水平上,研究水分指数与含水率之间的关系。研究表明,水分指数对麻栎叶片含水率的变化敏感,二者之间统计关系明显;叶片含水率可以通过水分指数进行曲线拟合,拟合曲线为y=19.022x2-32.707x+14.064,其稳定性较好。     

多元线性回归分析在经济林产品需求预测中的应用

详细分析了多元线性回归模型的基本原理,以5种水果为例,利用1991-2005年数据,论述多元线性回归在经济林产品需求预测的应用过程,最后依据所建模型对2006-2010年各水果需求进行预测及分析。     

林地变化驱动力研究中逻辑回归模型的应用

林地变化驱动力研究旨在揭示林地变化背后的驱动因素及其作用机制,是动态模拟、预测林地利用变化的前提工作。逻辑回归模型是研究林地变化驱动力的常见方法,但目前还没有学者对此进行系统的梳理。文中对逻辑回归模型在国内外林地变化驱动力研究中的应用进行综述,并提出对未来相关研究的建议; 通过文献分析法、归纳法等研究发现,相较于其他方法逻辑回归模型具有适用于因变量是分类变量的案例、重视空间机制等优势; 提出未来通过逻辑回归模型进行林地变化驱动力研究需要考虑数据的空间自相关性,选用恰当的研究单元、尺度以及变量。     

筇竹与黄皮树人工混交林中筇竹地上部分生物量模型构建

本研究以筇竹与黄皮树人工混交林中筇竹地上部分为研究对象,测定分析了1~4年生分株地上部分各构件生物量及含水率,建立人工筇竹分株地上部分各构件的生物量及总生物量模型,以期为人工筇竹林的经营管理及其碳汇项目的开发提供科学依据。结果表明：随着筇竹分株年龄的增加,各构件含水率和生物量均逐渐减少,筇竹1~4年生分株地上部分平均含水率分别为57.62%、53.40%、50.01%、42.66%,平均生物量分别为133.99、123.31、109.76、85.39 g/m²;各年龄分株地上部分生物量的分配均呈现出秆＞枝＞叶的变化规律。不同年龄分株的胸径与秆、枝、叶生物量及地上部分总生物量均有极显著相关性(P＜0.01)。以胸径为自变量建立的各年龄筇竹分株地上部分总生物量模型的决定系数(R²)均在0.93以上,具有较高的可信度,也有着较强的适用性,可用于类似立地条件下的筇竹分株生物量估测。     

新疆南疆棉农生产行为对土地退化影响分析

以2010年新疆南疆农户调查资料为基础,运用Logistic回归模型,对影响南疆土地退化的棉农生产行为进行研究.结果表明,棉农的文化程度、现有的棉花种植规模、作物种植模式、化肥的施用、地膜的残留、农业科技的培训与推广等因素对南疆棉田土地退化有显著影响.对此提出加大对棉农的教育与培训力度、优化棉花种植规模与模式、合理进行农资投入等措施以有效防治南疆土地退化.     

基于连续清查固定样地生物量的立地质量评价

以浙江省内陆立地区——非岩成土地区山地丘陵的立地为研究对象,用998个森林资源连续清查固定样地作为建模样本,以单位面积生物量年生产量为因变量,采用以生物量为指标的直接评价法,通过逐步回归分析筛选出立地质量主导因子,根据数量化理论I模型,构建立地质量数量化评价模型,评价研究区内各立地类型的立地质量等级,估算区域内各等级林地面积。结果表明：海拔、坡位、坡向、土层厚度、腐殖质层厚度5个因子可作为立地质量评价的主导因子;以生物量作为立地质量评价指标,具有较好的生物学意义;构建的立地质量评价模型,能有效评定研究区的立地质量等级,在林业生产应用中具有现实意义。     

应用因子分析法对林分蓄积相关因子的分析

利用2006年新疆阿勒泰山国有林管理局经营区森林资源连续清查2 493块样地数据,从中提取落叶松样地261块,通过因子分析法对与林分蓄积相关的因子进行分析。采用主成分分析法,提取特征值大于1的3个公因子,累积方差贡献率64.38%。结果表明:第一公因子为平均胸径、平均树高、平均年龄,其定义为基本林分因子,其方差贡献率为32.89%;第二公因子为郁闭度和样木总株数,定义为林分密度因子,其方差贡献率为18.16%;第三公因子为海拔和坡向,定义为立地条件因子,其方差贡献率为13.33%.最后把样地分为建模样本和验证样本,进行了多元回归并对其进行了验证,结果与因子分析的结果一致。     

基于岭回归的水资源承载力影响因素分析

采用岭回归方法建立模型并将其应用于烟台市水资源承载力影响因素分析中。结果表明：水资源承载力受总人口数的影响最大,其次是供水能力。影响程度最小的因素是工业单位个数,GDP和人均国民生产总值对承载力的影响相同。该模型保证了分析结果的准确性和科学性,为实现烟台市的水资源可持续发展提供了借鉴和参考意义。     

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。