带度量误差的全林整体模型参数估计研究

该文以广西大青山马尾松全林整体模型为基础模型,进行模拟实验设计,并构造株数、直径、优势高、平均高和形高5个观测因子都有度量误差的模拟观测数据,用非线性度量误差联立方程组方法,对5个观测因子都有度量误差的全林整体模型进行估计.结果表明,与最小二乘估计方法一样,优势高、平均高和形高模型没有明显的系统偏差,与通常最小二乘估计方法不同的是断面积、直径和株数模型也没有出现明显的系统偏差.得出结论,在建立有度量误差的全林整体模型时,非线性度量误差联立方程组方法明显优于最小二乘法.

度量误差对模型参数估计值的影响及参数估计方法的比较研究

基于模型V=aDb,首先在Matlab下用模拟实验的方法,研究了度量误差对模型参数估计的影响,结果表明:当V的误差固定而D的误差不断增大时,用通常最小二乘法对模型进行参数估计,参数a的估计值不断增大,参数b的估计值不断减小,参数估计值随着 D的度量误差的增大越来越远离参数真实值;然后对消除度量误差影响的参数估计方法进行研究,分别用回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法对V和D都有度量误差的数据进行参数估计,结果表明:回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法都能得到参数的无偏估计,克服了用通常最小二乘法进行估计造成的参数估计的系统偏差,结果进一步表明度量误差模型方法优于回归校准法和模拟外推法．

利用度量误差模型方法建立相容性立木生物量方程系统

本文以马尾松(Pinus massoniana)地上生物量数据为例,通过利用度量误差模型方法,研究建立了地上生物量与干、皮、枝、叶4个分量的相容性方程系统。首先,从各个分量所占比例变化特点分析入手,采用比值函数分级联合控制和比例函数总量直接控制2种方案构建了以地上总生物量为基础的相容性方程系统,其中对地上总生物量模型的估计,又采取了独立估计和联合估计2种处理方法。结果表明,分级联合控制方案和总量直接控制方案效果基本相当,而独立估计方法和联合估计方法也几乎没有差异。然后,还对一元、二元和三元模型的拟合效果进行了对比分析,结果显示随着解释变量的增加,估计值的标准误差和平均预估误差会有所下降,但对模型效果的改善幅度并不大。最后,对各个分量占地上总生物量的比例随直径的变化特点进行了分析,结果表明干材生物量所占比例随林木直径的增大而提高,干皮和树叶生物量所占比例则随林木直径的增大而下降,而树枝生物量所占比例相对比较稳定。本文所建立的相容性生物量方程系统,地上总生物量的预估精度达到95%以上,树叶生物量的预估精度最低,但也达到了85%以上。

用度量误差模型方法编制相容的生长过程表和材积表

指出了按照常规方法建立的生长模型和材积模型不相容的原因.利用两阶段度量误差模型方法估计生长模型和材积模型的参数,进而编制相容的生长过程表和材积表.

基于非线性度量误差的杉木相容性生物量模型

以福建将乐国有林场人工杉木生物量实测数据为基础,利用非线性度量误差模型,建立了地上生物量与干材、干皮、树枝和树叶的相容性方程,并对模型的精度和适用性进行了检验。结果表明:非线性度量误差模型方法有效解决了生物量总量与分量之间的相容性问题,建立的相容性方程拟合效果好,预估精度高,可以较全面、客观地反映各分量之间生物量的分配关系。

一种多元非线性度量误差模型的参数估计及算法

本文讨论多元函数关系度量误差模型中参数的一种估计方法及算法的实现．

基于非线性度量误差的马尾松相容性立木生物量模型

以南方马尾松地上生物量数据为例,通过利用非线性度量误差模型方法,研究建立了地上生物量与树干、树冠的相容性联立方程组模型,并对模型的精度和适用性进行了检验。研究结果表明:方程最大平均绝对误差和方程最大平均相对误差均趋于无穷小,树干生物量Y1和树冠生物量Y2的确定系数分别为0.9502和0.8807,模型精度比较高,适用性较好。研究结果有助于为建立相容性立木生物量模型提供新方法。

基于度量误差的杉木与马尾松地位指数线性模型

地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数相关关系模型有助于立地质量的评定。然而,地位指数相关关系模型中其自变量和因变量均存在度量误差,所以采用常规的回归模型不合理或使用不便利。利用线性度量误差模型,以湖南省雪峰山杉木和马尾松地位指数为研究对象,建立了杉木和马尾松地位指数相关关系模型,并进行精度检验和模型适用性检验,其平均相对误差为5.391%,模型精度比较高。研究结果有助于不同树种间的立地质量评定。

度量误差对全林整体模型的影响研究

Based on the whole stand model of Daqingshan, using simulation method, the impact of measurement error of number of trees per hectare, average diameter, dominant height, average height and form height on the whole stand model were studied. The result indicated that, beting estimated by least square method, basal area model, average diameter model, number of trees per hectare model had obvious biases, but dominant height model, average height model and form height model had no clear biases.

线性度量误差模型的参数估计法与最小二乘法的关系

线性度量误差模型的参数分为度量误差向量的参数和非度量误差向量的参数,本文的研究表明:不论是非度量误差向量的参数估计还是度量误差向量的参数估计都可以由最小二乘估计法推广得到.

用两阶段度量误差模型方法和ForStat软件进行模型整合

以同龄林分的年龄X、平均单株胸径Y1 (cm)和平均单株材积Y2 (m3)的关系模型为例 ,应用ForStat软件 ,分别用常规方法和两阶段度量误差模型方法对模型进行整合。结果表明 ,应用常规方法得到的Y2 估计值明显有偏 ,而应用度量误差模型方法得到的Y2 估计值明显优于应用常规方法得到的估计结果。事实证明

度量误差对材积模型的影响及参数估计研究

为提高带度量误差的材积模型估计精度,该文以落叶松一元材积模型V=aDb为例,使用分析单一变量的度量误差对参数估计影响的方法,分别分析了因变量和自变量的度量误差对模型参数估计的影响;使用普通非线性回归方法和度量误差模型方法分别对模型进行估计,并对比分析了普通非线性回归方法和度量误差模型方法的估计结果。研究结果表明:因变量和自变量的度量误差对模型都有影响,度量误差模型估计方法优于普通非线性回归估计方法;对于带有度量误差的材积模型,使用度量误差模型方法进行估计效果更好。

基于度量误差方法的榛子叶片水分含量光谱反演

本研究旨在为榛子大田生产园中水分的精准管理提供科学依据。以榛子为研究对象,利用Unispec-SC便携式光谱仪测定榛子叶片光谱反射率。采用度量误差方法构建榛子树体水分含量光谱反演模型,并采用独立样本对模型精度进行检验。结果表明在可见光波段,榛子叶片光谱反射率随田间持水量的增加而增高,在近红外波段,光谱反射率则随田间持水量增加而降低。榛子4个生育期叶片水分含量与相应的敏感波段指数之间的三次函数数学关系成立,且基于三次函数数学关系构建的光谱反演度量误差模型具有较高精度。表明利用光谱技术进行榛子树体水分含量的监测是可行的。

用度量误差模型方法建立油松树高曲线方程组

根据一类清查数据,以Richards方程为基础,采用度量误差模型方法,建立油松林分相容性树高曲线方程组。结果表明：模型在0.05的水平上检验显著,对树高、胸径的预估精度分别为96.12%、96.53%;胸径生长的速生期滞后于树高生长的速生期,树高生长极盛期的林龄为20~30 a,胸径生长极盛期的林龄为30~40 a;胸径为5~10 cm时,树高生长最快,此后逐渐变缓;树高曲线与林分胸径、树高生长过程曲线之间具有相容性和一致性。

度量误差模型及其应用

本文介绍度量误差模型的基本概念和参数估计的基本结果以及与通常回归之间的关系．并讨论了这个模型在生物学中应用的可能性．

含度量误差的毛竹相容性生物量模型

相容性生物量模型能解决一套数据估算一套生物量分配结果,避免因采用各最优独立模型导致各分量估计值相加与总量不相等。以毛竹(Phyllostachys edulis)生物量估算为例,建立生物量方程和生物量比值因子方程为基础模型,利用度量误差模型模拟相容性生物量模型系统,比较以生物量方程为基础的总量分级控制法与以生物量比值因子方程为基础的总量直接控制法间的差异,通过联合估计法解决相容性问题。结果表明:改进异速生长方程拟合的毛竹独立生物量模型精度高(R2值达0.83以上),胸径是独立生物量模型的最佳解释变量,竹度对竹杆、地上、地下生物量影响较大,而冠长对树冠(枝、叶)生物量影响较大;以分级联合控制法和直接控制法拟合的相容性生物量模型检验基本一致,综合而言,总量生物量比值因子方程为基础的直接控制法较优。所建立的最佳相容性生物量模型系统,地上、竹杆的平均预测相对误差达到25%以内,模型拟合精度R2均达0.83以上。

广义线性度量误差模型

在线性度量误差模型中,需要假设所有变量的观测值都含有未知度量误差．因而该模型不适用于一部分变量的观测值含有度量误差、而另一部分变量的观测值可精确得到的情况．为此,本文提出了广义函数、结构和超结构关系线性度量误差模型．进一步,这里还讨论了这些广义线性度量误差模型中参数的最小二乘和极大似然估计方法,给出了参数估计的表达式．

结构关系度量误差回归模型的相合估计

讨论一般结构关系度量误差模型的大样本理论，给出了未知参数的一个强相合估计。

结构关系度量误差模型的参数估计

考虑结构关系度量误差模型的参数的估计问题，对于任何参数空间Θ，给出模型参数的一种估计方法，并证明这种估计是强相合的．

利用度量误差模型方法建立海南省桉树、木麻黄、马占相思重量与材积相容性模型

利用海南省桉树、木麻黄、马占相思实测数据,采用度量误差模型方法,研究建立树干去皮材积与重量相容性联立方程,并对使用普通非线性回归方法和度量误差模型方法得到的重量估计结果进行对比分析。结果表明:对于带有度量误差的重量模型,使用度量误差模型方法进行估计效果更好;所建立的树干去皮材积与重量相容性联立方程拟合效果均较好,且二元明显优于一元,采用一元材积的重量模型预估精度达到96%以上,采用二元材积的重模型预估精度达到98%以上。