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1.
2.
关于林业数学模型中参数的取值问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对国内林业期刊文献中普遍存在的数学模型参数取值不规范的问题,提出林业数学模型的参数取值,应遵循小数位统一和有效数统一的原则,而且有效数统一原则应该成为最高准则;同时还对与这两项原则有关的某些特定林业数表模型中参数的取值和估计问题进行讨论。 相似文献
3.
利用东北林区云冷杉林、落叶松林、樟子松林、红松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种森林类型的1947个样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先通过多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归估计模型,并通过对比分析,确定统一形式的基础回归模型;然后利用哑变量建模方法,建立基于不同森林类型参数和相同激光雷达变量的蓄积量模型。结果表明,研究建立的10种森林类型的线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~7之间,确定系数在0.460~0.858之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,确定系数在0.461~0.846之间。基于点云平均高度和平均强度建立的10种森林类型的二元蓄积量模型(研究称之为标准模型),其确定系数在0.440~0.815之间,平均预估误差在2.88%~4.42%之间,平均百分标准误差在16.76%~25.52%之间,预估精度基本达到森林资源规划设计调查技术规定要求。依据研究建立的10种森林类型的蓄积量模型,可以编制基于激光雷达数据的航空林分材积表,在森林资源调查实践中推广应用。 相似文献
4.
立木生物量方程的优度评价和精度分析 总被引:21,自引:0,他引:21
以建立东北落叶松和南方马尾松立木生物量模型为例,对模型的优度评价和精度分析进行专题研究。首先,在综合分析各种常用模型评价指标的基础上,提出6项基本评价指标,并通过对2个树种的生物量模型进行评价,证明是可行和有效的;然后,基于线性回归估计的基本假设及其置信区间计算公式,提出适合立木生物量模型预估的条件均值和单一预估值置信区间的估计方法,并确定2个树种生物量模型的置信区间;最后,通过蒙特卡罗模拟进行随机再抽样试验,结果表明采用检验样本进行适用性检验的做法不可取,应该利用全部样本(不分建模样本和检验样本)来建立模型,它能充分利用样本信息,使模型的预估误差最小。 相似文献
5.
贵州人工杉木相容性立木材积和地上生物量方程的建立 总被引:3,自引:1,他引:3
在国家级森林资源监测中增加森林生物量估计已成为必然趋势,而所需建立的生物量方程应该考虑与立木材积方程的相容性。本文以贵州省人工杉木立木材积和地上生物量数据为例,通过利用度量误差模型方法,研究建立了相容的立木材积方程、地上生物量方程及生物量转换函数。结果表明:在胸径基础上再增加树高因子,对立木材积方程的估计效果有明显改进... 相似文献
6.
试论森林资源与生态环境 总被引:5,自引:0,他引:5
通过分析我国现有森林资源的五大特点,对森林资源的生态作用及林业在生态环境建设中的主体作用进行了阐述,并从生态环境建设的角度出发,提出了我国林业的工作重点。 相似文献
7.
利用第六次至第九次全国森林资源清查河北省2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了18个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及12个树种组的林分材积生长率模型。结果表明,单木生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在3%以内,而平均百分标准误差(MPSE)、胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在20%左右;林分生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)大都在25%以内。所建模型可为河北省开展森林资源年度更新提供技术支撑。 相似文献
8.
9.
3种异速生长方程对生物量建模的对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
曾伟生 《中南林业调查规划》2014,(1):1-3,19
利用5个树种的1 055株样木的生物量实测数据,对3种常用的异速生长方程的建模效果进行比较分析。结果表明,二元生物量模型M=aDbHc的拟合效果通常要好于一元生物量模型M=aDb;基于组合变量的常用二元模型M=a(D2H)b并不适合于各类生物量的估计,仅对树干生物量和干材生物量的估计是有效的,对其它生物量的估计其效果还不如一元模型;建立树冠、树枝和树叶生物量模型时,采用组合变量D3/H可能是合适的。 相似文献
10.
我国杉木通用性立木生物量模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
曾伟生 《中南林业调查规划》2013,(4):4-11,15
以我国南方地区的最重要针叶树种杉木为研究对象,综合利用非线性混合模型、哑变量模型和误差变量联立方程组方法,建立了适合杉木不同生长区域(总体)应用的一体化一元和二元地上生物量方程及根茎比函数.结果表明:不同总体的地上生物量模型之间存在显著差异,总体(一)的估计值要大于总体(二),而地下生物量则差异不明显;地上和地下生物量方程的平均预估误差分别在5%和10%以内,可应用于不同区域的杉木林生物量估计. 相似文献