电梯设备安全事故率的广义代数差分预测模型

为预测电梯设备安全事故发生率,采用广义代数差分法(GADA)建立动态差分预测模型。首先,采用GADA设置多自由参数,构建系列动态差分方程;其次,采用代数差分法(ADA)设置单自由变量,构建对照方程;然后,耦合分析统计指标和图形形态,厘定电梯设备安全事故率的最优GADA预测模型;最后,利用近16年我国电梯设备安全事故数据验证分析最优预测理论模型的有效性。结果表明:我国电梯设备的安全事故发生率呈整体降低的趋势,但万台事故率的下降趋势有所减缓;采用GADA由指数方程推导的模型偏差为0.0022,均方根误差(RMSE)为0.045352,拟合度为0.8868,是最佳预测模型,预测值相对误差为5.9%。该模型可根据电梯设备登记数、万台事故数等实时数据进行更新,预测我国电梯设备的安全事故发生率。

基于广义代数差分法和因子选择的杉木人工林立地质量评价

【目的】研究浙西南杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量,探究影响人工林立地质量的主要因素,为杉木人工林经营提供理论依据。【方法】以浙江省庆元县杉木人工林为研究对象,采用解析木数据,利用广义代数差分法,构建了杉木人工林地位指数模型,以此为因变量,使用随机森林算法从二类杉木小班数据中筛选出影响杉木林地位指数的主导因子,在此基础上,通过地位指数得分值确定立地质量等级,对庆元县杉木小班进行立地分类与立地质量评价。【结果】以Richards为基础构建的广义代数差分方程最符合庆元县杉木人工林的生长过程,其决定系数(R 2)为0.969,均方根误差(ERMS)为1.778,平均绝对误差(EMA)为0.400,且模型的多形曲线符合杉木林生长的生理学意义。通过随机森林的因子选择得出:影响杉木人工林地位指数的主要立地因子有地貌、腐殖质厚度、土层厚度,与传统的偏相关系数法相比,基于随机森林的因子选择具有更大的贡献度和更合理的因子非线性关系解释性。结合小班数据,以地貌、腐殖质厚度、土层厚度等3个立地因子将小班划分为17个立地类型,通过计算得分可知研究区立地质量处于中等及以上。【结论】基于广义代数差分法的地位指数模型适用于浙西南杉木人工林,与基于置换的因子选择方法筛选出的主导因子相结合能够对立地质量进行有效评价。

Generalized Algebraic Difference Site Index Model for Ponderosa Pine in British Columbia,Canada

Based upon 3 widely used base models, a total of 8 ADA/GADA site index models were derived.The data for these models in this study were obtained from 79 pith-split stem analysis plots and the estimation method was "indicator variable approach".We used both fit statistics and visual analysis to select the best-fit model,and attached more importance to the visual analysis.A comprehensive application analysis was also given to the selected model.The results showed:1) GADA outperformed ADA with respect to predictions.2) A GADA model derived from HossfeldⅣpresented the best prediction ability.It was suggested that the model be used to predict dominant height and to estimate site index for ponderosa pine stands ranging 30 -200 years in British Columbia,Canada.3) The best site index age was age of 100 years,based upon relative errors of predictions.

塞罕坝主要立地类型针阔混交林树高曲线构建

地位指数模型是一种有效、可用的评价林分立地生产力过程的方法,然而在多树种、多层次、林分结构复杂的混交林中,如何构建动态地位指数模型并对不同立地条件下混交林立地生产力进行科学合理的评价是一个亟待解决的科学问题。本文运用华北暖温带针阔混交林不同树种348株优势木解析木数据(华北落叶松174株、白桦174株),对基于Bertalanfy-Richards模型、Hossfeld模型和Lundqvist-Korf模型的5种动态地位指数模型在混交林立地质量评价中的适用性进行了研究,并运用线性几何回归方法建立了不同立地类型下混交林树种地位指数转换方程。结果表明:华北落叶松最优模型为基于Bertalanfy-Richards的模型,其指标评价值R2adj为0.948、Bias为0.088、RMSE为1.089;白桦最优模型为基于Lundqvist-Korf的模型,其指标评价值R2adj为0.966、Bais为0.066、RMSE为1.322;不同立地类型(低海拔阳坡、低海拔阴坡、高海拔阳坡、高海拔阴坡)华北落叶松和白桦立地指数相关系数分别为0.87、0.81、0.84、0.91,表明模型拟合较好。经过验证表明,地位指数转换方程适用于不同立地类型混交林立地质量评价及生产力预测。

差分生长模型的应用分析与研究进展

差分生长模型是一种特殊的混合参数模型,通过指定一个随林分而变化的参数来解释不同林分生长曲线间的差异。由于这一特征,差分生长模型在生长收获预估中得到了广泛应用。本文一般性地介绍了差分生长模型在林分和单木生长过程中的应用、差分方程的数学性质及数学性质间的相互关系;从统计角度详细论述了变量初值y1的统计意义和与y1相关联的随机误差e1对预测的影响作用;由于差分生长模型最新研究成果主要在于方程推导、参数估计和预测误差分析等方面,因此详细讨论了模型推导方法中的广义代数差分法(GADA)、主要的参数估计方法和预测误差分析方法。

华北落叶松人工林差分地位指数模型构建

以阴山山地苏木山林场华北落叶松人工林为研究对象,利用43株解析木数据,基于Richards方程构建差分地位指数模型。结果表明:差分模型拟合结果明显优于基础模型,R^(2)均在0.96以上,RMSE在0.86~0.96之间,MAE在0.42以下。ADA法推导的模型,以b或c为自由参数拟合结果要好于以a为自由参数;GADA法推导的模型,假设自由参数c与变量X_(0)成线性关系更合理。通过统计分析、残差分析和地位指数曲线簇比较,采用GADA法,假设自由参数a=e^(X_(0)),c=c_(1)+c_(2)X_(0)所推导的差分模型为最佳模型,满足生物学和统计学两方面的要求。地位指数越大,优势木树高及其连年生长量的极值也越大,到达拐点的时间也越早。研究结果可为华北落叶松人工林立地质量科学评价提供依据。

加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型

基于3种常用的理论生长模型,利用代数差分法和广义代数差分法推导8个差分型地位指数模型。模型拟合采用加拿大哥伦比亚省美国黄松林分79个临时样地的纵向剖面解析木数据和分类变量回归的参数估计方法,模型筛选采用统计指标和图形分析相结合的方法,并着重突出了图形分析的重要性;同时,本文对于最佳模型的应用也进行了较为全面的分析研究。结果表明:1)广义差分型地位指数模型具有更高的预测性能;2)基于Hossfeld IV生长模型的广义差分型地位指数模型表现出了最佳的性能,推荐采用该模型对加拿大哥伦比亚省30～200年的美国黄松林分进行树高生长预测和立地质量分类;3)依据预测的相对误差,确定100年为最佳指数年龄。

湖北省日本落叶松差分型立地指数模型构建

为了构建湖北省日本落叶松人工林立地指数模型,编制精度较高的立地指数表,为林分定向培育提供技术支撑,利用湖北省日本落叶松人工林主产区的86个标准地观测数据及优势木树干解析数据,基于Richards、Logistic、Korf、Mitscherlich以及Gompertz等常用的生长模型进行优势高生长拟合。选择拟合效果最优的Richards模型作为基础模型,分别利用代数差分法(ADA)和广义代数差分法(GADA)构建其动态指数差分模型,通过比较筛选出适合本区域的日本落叶松差分型立地指数模型。拟合结果表明,动态模型均能较好地提高拟合精度,调整后的决定系数(R2)均在0.997以上,除平均残差(MR)以外的其他各统计指标均明显优于理论模型。经过对动态模型的立地指数曲线簇进行分析,最终选择以a=exp X、c=b1+1/X为参数的GADA模型进行立地指数表的编制。经检验,GADA模型立地指数表的落点检验精度和跳级检验合格率分别为98.8%和91.5%,能够很好地反映湖北省日本落叶松生长实际,更适合评价湖北日本落叶松人工林立地质量。

基于广义代数差分法的长白落叶松人工林地位指数模型

【目的】森林立地质量评价是森林经营的基础工作,是估计林分生长量和收获量、评价森林生产潜力及确定合理经营措施的重要依据。本文基于60株优势木和亚优势木解析木数据,采用广义代数差分法(GADA)构建了更加灵活的异形地位指数模型,为黑龙江省长白落叶松人工林立地质量的精准评价提供了依据。【方法】选择修正Weibull、Korf和Richards生长方程为基础方程,使用GADA法推导出6个差分地位指数模型,基于1994—2017年在黑龙江省调查的解析木数据,利用非线性最小二乘法进行拟合。结合拟合样本和检验样本计算R2、均方根误差(RMSE)、模拟效率和平均绝对误差等4项指标检验模型的拟合效果与预测能力,初步筛选出较优模型。通过分析比较它们的残差图、地位指数曲线簇进一步筛选出最优模型。将最优模型和使用代数差分法(ADA)推导的模型绘制地位指数曲线簇,并对地位指数为12~22 m曲线的参数、年生长量达到最大值的时间(拐点)和数值进行分析比较。【结果】基于Richards方程h=a(1-e-bt)c,设定自由参数为a=eX0,c=c2/X0,X0=1/2[lnh1+(lnh12-4c2ln(1-e-bt1))1/2]的差分地位指数模型被选为最优模型。其参数的拟合结果为b=0.0468,c2=4.6754,R2为0.9874,RMSE为0.7491,平均绝对误差为0.9040,模拟效率为97.04%。相比于使用ADA法推导的模型,采用GADA法推导的最优模型能更好地预测优势木树高生长过程。【结论】在推导地位指数模型时,根据GADA法,指定多个参数为自由参数所推导出的差分模型不仅具有良好的拟合效果,也能同时符合多条水平渐近线与曲线多形性的性质,而ADA法只能满足其中一个条件。最优模型的拟合结果表明,随着地位指数的提升,优势木树高生长曲线的渐近最大值(参数)逐渐增大,连年生长量达到最大值(拐点)的时间越早。这说明立地条件越好长白落叶松人工林优势木树高年生长量和最大值越大,且年生长量更早达到最大值。

天然栎类阔叶混交林林分平均高与平均胸径关系模型

【目的】考虑天然混交林的林分密度、直径结构和树种结构,基于代数差分方程构建最适宜的林分平均高与平均胸径关系模型,为天然混交林的立地生产力估计与可持续经营提供理论依据。【方法】以吉林省天然栎类阔叶混交林为研究对象,利用4期连续调查固定样地数据,基于Richards方程构建4种数据结构类型即typeC、typeD、typeE和typeF的基础代数差分方程,比较分析得出最优数据结构类型;基于最优数据结构类型,以5个林分密度指标即林木株数(N)、林分断面积(BA)、林分密度指数(SDIr)、可加林分密度指数(SDIa)和郁闭度(CD),5个直径多样性指数即Shannon均匀度指数(ShaI)、Simpson指数(SimI)、McIntosh均匀度指数(MceI)、Gini系数(GinI)和Berger-Parker指数(BerI),4个树种多样性指数即ShaI、SimI、MceI和BerI,构建并比较分析不同多样性代数差分方程的差异,得出最佳方程为最适宜林分平均高与平均胸径关系模型。【结果】不同数据结构类型的建模效果由好到差排序:typeD>typeC>typeF>typeE。除了typeC,其他3个数据结构类型的模型参数b和r均显著不为零(P<0.01),说明typeD拟合的模型参数检验效果最佳。林分密度指标SDIr的建模效果最好。无论使用哪个林分密度指标,其模型参数b0、r和cSD均显著(P<0.01),说明5个林分密度指标的模型参数检验效果均比较理想。直径多样性指数ShaI的建模效果最好。除了GinI,其他4个直径多样性指数的模型参数b0、r、cSDIr和cDI均显著(P<0.01),表明ShaI、SimI、MceI和BerI均为较理想的直径多样性指数。4个树种多样性指数的建模拟合效果和检验数据效果差别不大。BerI的模型参数b0、r、cSDIr、cShaI和c SP均显著(P<0.01),说明BerI是较理想的树种多样性指数。ShaI、SimI和MceI的模型参数b0、r、cSDIr、cShaI和cSP均不能同时达到0.05显著水平,说明ShaI、SimI和MceI是不理想的树种多样性指数。【结论】typeD是最优的数据结构类型,林分密度、直径多样性和树种多样性对模型均有影响。其中,林分密度指标SDIr、直径多样性指数ShaI和树种多样性指数BerI建立的多样性代数差分方程拟合效果最佳,为最适宜的天然栎类阔叶混交林林分平均高与平均胸径关系模型。

基于广义代数差分法的杉木人工林地位指数模型

【目的】地位指数法是森林立地质量评价常用的一种方法。采用广义代数差分法建立适用于杉木人工林的动态地位指数模型。【方法】利用福建省将乐县国有林场杉木人工林的24个固定样地连续观测数据和20株杉木优势木树干解析数据,基于Bertalanffy-Richards模型、Lundqvist-Kolf模型和Hossfeld模型3个经典的生长方程,以广义代数差分法对杉木人工林构建了6个动态地位指数模型。模型比较时综合考虑了统计学和生物学特征,通过统计分析和图形分析筛选出最佳的模型。【结果】构建的6个动态地位指数模型都具有良好的拟合优度,调整后的决定系数都在0.9左右。基于Hossfeld生长方程,选择a=b_1+X和b=b_2/X作为与立地有关的参数推导的模型确定为最佳模型,推荐采用该模型对将乐县国有林场人工杉木林进行优势树高生长预测和立地质量分类。【结论】广义代数差分法建立的动态地位指数模型具有较好预测性能,说明广义代数差分法在推导地位指数模型时是准确而有效的。在选择最优生长模型时不仅要考虑统计分析,还应该进行图形分析,从而选出满足统计学以及生物学特征的模型。