雷州半岛不同林龄尾细桉生物量预测评价

分析不同林龄尾细桉各器官生物量分配特征,构建并筛选最优生长模型,为有效估算尾细桉各器官生物量提供参考。以广东湛江雷州半岛不同林龄(1、3、5、7、8年生)尾细桉为研究对象,测量树干、树皮、树枝、树叶、树根各器官生物量,并计算地上部分以及单株总生物量。将胸径(D)和树高(H)及其派生变量DH和D^(2)H,作为预测变量构建生物量模型,进而预测不同林龄尾细桉各器官、地上部分以及单株总生物量,并对其预测效果进行比较,筛选最优模型。结果表明:林龄显著影响尾细桉各器官生物量的分配格局,且随着林龄的增加,树干生物量占比不断增加,稳定在70%左右,树皮、树枝和树叶生物量占比不断减小,根生物量占比相对稳定。以D、H、DH和D~2H作为预测变量构建的生物量方程大多能达到相对较高的预估精度,可在尾细桉生物量评估中应用,最优自变量则因器官不同有所差异。引入林龄因子重新建模,各器官生物量、地上部分生物量和单株总生物量预测模型的拟合效果均有改善,降低了林龄对生物量的影响,提升模型拟合效果。

不同立地类型水杉根系特征与生物量预测

利用解析木法和雷达无损探根法对水杉行道树和公园树根系分布特征调查研究。结果表明,水杉行道树和公园树根系分布状况差异明显,前者有明显的垂直型特征,后者垂直分布比较均匀,水平扩展范围较大。两种根形对树木生物量产生影响,根据解析木各器官生物量测定,分别建立水杉行道树和公园树生物量预测模型,拟合度达到极显著水平。水杉不同立地类型根系分布研究和生物量预测为科学配置水杉林分和准确预估生物量变化提供了科学依据。

基于卷积神经网络算法的微藻识别及生物量预测

微藻培养的生物量产率直接决定了其能源利用效率。传统的生物量测定需要依靠离线人工检测分析手段,不可避免地产生巨大的人力浪费和时间成本。基于ResNet、MobileNet以及EfficientNet三种深度卷积神经网络模型,将图像分析与微藻培养相结合,提出了一种能够识别藻种类别,同时直接通过图像信息拟合微藻图像−浓度的非线性映射关系并精确预测微藻生物量的检测方法。研究表明,三种模型对三种实验藻种(小球藻、红藻以及螺旋藻)的分类识别准确率均超过99%。其中,红藻得益于其颜色特征,具有最佳的预测表现。而ResNet对藻生物量预测性能最优,三种藻生物量在该模型下的预测决定系数R2分别为0.7664、0.9628和0.9215。该方法基本满足了微藻培养过程中藻生物量的监测需求,为微藻能源化的工业过程监测提供了一种具有潜力的技术方案。

滇池藻生物量与水环境因子逐步回归分析及初步预测

使用滇池外海3年水质监测数据,应用逐步回归分析藻生物量与水环境因子关系,初步建立藻生物量预测方程,用于预测滇池藻生物量变化情况。结果表明,叶绿素a、水温、溶解氧、总氮、p H、五日生化需氧量、透明度为滇池藻生物量的显著相关因子。方程不能预测大多数峰值,变化趋势大体可以预测。应在预测方程的后续研究中相应地加入气象、水文参数。

杉木人工林林下植物生物量的动态特征和预测模型

对不同地位指数和不同林龄杉木林下植物生物量进行了研究。结果表明 :除中龄林林下植物生长发育较差外 ,林下植物总生物量和灌木层生物量基本上随林龄的增加而增加 ,而草本层生物量的变化较为复杂 ;不同地位指数和不同林龄杉木及其林下植物的凋落物积累量也存在明显差异 ,杉木凋落物积累量随林龄的增大而增加。 14地位指数的林下植物凋落物量随林龄的增大而增加 ,而 16和 18地位指数的林下植物凋落物量除中龄林很少外 ,其他年龄段也随林龄的增大而增加。应用数量化模型Ⅰ进行分析 ,结果表明 :林分密度、林龄、地形和土壤条件是影响林下植物生物量、杉木凋落物量和林下植物凋落物量的重要因子 。

广东红树植物木榄生物量模型

【目的】研究红树植物木榄的生物量预测模型,为有效估算红树植物各器官生物量奠定基础。【方法】以广东湛江红树林自然保护区的木榄(Bruguiera gymnorrhiza)为研究对象,将基径(D)和树高(H)这2个因子派生为多个一元及多元变量,包括D、H、D^2、DH和D^2H,用其作为变量构建直线方程和指数方程来预测木榄各器官(木材、树皮、树冠)、地上部分、地下部分以及全株总生物量,并对直线方程和指数方程的预测效果进行比较。【结果】指数方程对木榄各器官及全株总生物量的预测效果优于直线方程;在所有的一元回归方程中,木榄各器官及全株生物量与D之间具有较强的相关性,决定系数较高,且以D或D^2为预测变量所构建方程的残差平方和(RSS)、均方根误差(RMSE)和赤池信息准则(AIC)值较以H为变量构建的方程小,说明D的预测效果优于H。所有预测模型对木榄地上部分生物量的预测效果均优于地下部分,用D或D与H结合预测地下部分生物量的效果均不理想。双变量指数模型的RSS、RMSE和AIC值普遍较单变量模型小,说明DH和D^2H的统计效力更好,预测效果更佳。D^2H和DH与木榄各器官生物量之间具有较强的相关性,且以D^2H为预测变量的指数模型预测木榄各器官、地上部分及全株生物量的RSS、RMSE和AIC值,以及以DH为预测变量的指数模型预测木榄地下部分生物量的RSS、RMSE和AIC值均较其他模型小。【结论】以D^2H为预测变量的指数模型对木榄各器官、地上部分及全株生物量的预测拟合效果最好,以DH为预测变量的指数模型对木榄地下部分生物量的预测拟合效果最佳,可以将其作为最优的生物量预测模型用于木榄各器官及全株生物量估算。

森林多重效益项目（FCCB）隆阳区造林树种生物量预（估）测模型研究

在保山市隆阳区FCCB项目实施地周边林区设置了标准地150块，选取了150株标准木进行树干解析，测量树干的材积、重量及树枝、树叶、树根的重量，取得求解生物量、估测参数的基础数据。选择数学模型，应用计算机对模型参数进行计算，最后得出了云南松、桤木等5个树种的相应模型。

基于遗传算法和支持向量机的乳杆菌发酵过程建模

由于生化反应过程的复杂性和高度非线性,多数简单的数学模型不能准确描述。该文基于Matlab软件,利用改进的支持向量机(υ-SVR)对植物乳酸杆菌发酵这一典型生化过程进行研究,应用遗传算法估计模型最优参数,建立植物乳杆菌的菌体密度预测模型。同时建立传统的logistic动力学模型以进行比较。结果表明,采用结合遗传算法的υ-SVR预测模型拟合误差小,皮尔森相关系数(R)更高,可以较好地预测乳酸杆菌的发酵过程,为其优化控制及放大提供依据。