基于线性分位数组合的兴安落叶松冠幅预测

【目的】 使用线性分位数回归和分位数组合对兴安落叶松(Larix gmelinii)冠幅进行建模和预测,为准确模拟和预测冠幅生长提供技术支持。【方法】 利用大兴安岭兴安落叶松天然林实测数据,采用线性回归和分位数回归构建基础和多元冠幅模型。比较7种分位数组合:三分位数组合(τ=0.1, 0.5, 0.9和τ=0.3, 0.5, 0.7)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9和τ=0.3,0.4,0.5,0.6,0.7)、七分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9和τ=0.1,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.9)和九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)的预测效果。分析4种抽取方案(随机抽样、选择最大树、平均木、最小树)和9种抽样数量(1~9株)对预测精度的影响。同时使用K折交叉验证对线性回归、最优分位数回归和最优分位数组合进行比较。【结果】 线性和分位数回归都能对冠幅模型进行拟合,中位数回归的拟合结果与线性回归相似,且在所有分位数中拟合能力最好。多元冠幅模型和分位数回归的拟合及检验效果都优于基础模型,冠幅与胸径和样地平均高(立地质量)呈正相关,与枝下高(树木大小)和样地内落叶松断面积(竞争)呈负相关。使用分位数组合可以提高模型的预测能力,7种分位数组合的差异很小,三分位数组合(τ=0.3, 0.5, 0.7)的预测能力最好。对于基础和多元分位数组合在实际应用时,最优抽取方案都为选取最大树,每个样地建议选取6株样木。【结论】 基于线性分位数组合的冠幅模型可以提高预测精度,建议使用三分位数组合和选取最大树及抽取数量为6株的方案对冠幅进行预测。     

利用削度方程编制长白落叶松材种出材率表

以相关指数结合残差分析的方法选择并建立了适合于长白落叶松的削度方程;根据此削度方程利用计算机程序进行理论造材,编制了长白落叶松材种出材率表.为材种出材率表的编制提出了一种可行方法.     

基于非参数方法的落叶松树干削度方程

【目的】基于非参数理论,研究构建大兴安岭兴安落叶松(Larix gmelinii)非参数可加性树干削度方程,并与传统的Max and Burkhart 参数削度方程进行对比。【方法】利用树高、胸径、不同高度处直径、不同部位高度等变量及其变形构建非参数可加性削度方程。采用 7种光滑样条函数:薄板回归样条函数(TP)、 Duchon 样条函数(DS)、三次回归样条函数(CR)、P-样条函数(PS)、高斯过程平滑样条函数(GP)、B-样条函数(BS)和局部回归光滑函数(LO),基于R软件mgcv包的Gamm函数对非参数模型进行拟合。【结果】使用相对直径(d/D)作为因变量,胸径的平方(D²)、树高(H)、相对树高的算术平方根($\sqrt{h/H}$)作为自变量, 构建兴安落叶松最佳非参数可加性树干削度方程。拟合结果表明:基于CR和LO样条函数的可加性削度方程具有较小的R²(决定系数)和较大的赤池信息量准则(AIC)值,且CR和LO的残差图重心线略呈中间高、两头低的趋势。其他基于5种光滑样条函数的可加性削度方程表现出相似的拟合结果。可加性模型除了使用LO样条函数外,其他样条函数都优于Max and Burkhart参数削度方程的拟合结果。总体检验结果表明,除了CR样条函数模型外,其他各非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)与拟合结果基本一致,即都优于Max and Burkhart参数削度模型的预测精度。基于树干不同高度直径预测的误差对比表明,除了CR模型外,非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)在大多数树干高度处直径预测的平均误差和绝对平均误差都小于Max and Burkhart参数模型预测值。【结论】非参数模型(TP、 DS、PS、 GP和BS)在拟合统计量、残差分布图、总体和树干不同高度处直径的预测精度都表现出一致性,并优于林业上通常使用的Max and Burkhart参数削度方程。当模型以预测为目的时,所构建的非参数可加性削度方程可用于大兴安岭兴安落叶松干形和材积预测。     

基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建

【目的】以长白落叶松(Larix olgensis)人工林干形指标为主要数据,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程,研究不同的二次抽样方案对混合效应模型预估精度的影响。【方法】在不同类型的削度方程中选择拟合效果最好的Kozak方程作为基础模型,通过再参数化的方法引入树冠特征变量,分析树冠大小对干形的影响;在包含树冠变量的模型基础上,结合混合效应模型考虑样地、样木效应对于干形的影响,建立长白落叶松削度方程;采用2种抽样方案(方案Ⅰ,不限定抽样位置;方案Ⅱ,抽样位置限定在相对高0.1以下)对混合效应模型进行精度检验。【结果】树冠变量中冠长率与干形关系最为密切,将冠长率引入模型后,提升了模型的拟合精度,且模型参数在5%显著性水平上均显著。通过似然比检验,样地效应和样木效应极显著提升了模型拟合效果(P<0.01),并使用指数函数和一阶连续自回归结构[CAR(1)]来解决削度方程中普遍存在的异方差和自相关问题,最终的混合效应模型调整后决定系数( R_{\mathrm{a}}^2)为0.994 1,均方根误差(RMSE)为0.623 1,拟合效果优于基础模型( R_{\mathrm{a}}^2提高了0.4%,RMSE减小了24.6%)。当使用不同的抽样方案进行预测时,方案Ⅰ表现出最高的预测精度,抽样数量为5时,平均绝对误差(MAE)为0.470 0,平均绝对误差百分比(MAPE)为4.62%;而方案Ⅱ不同抽样数量之间的预测效果差别不大(MAE的变化范围为0.520 3~0.536 6,MAPE的变化范围为5.14%~5.22%),但仍优于基础模型。【结论】将冠长率引入模型后,模型对干形的模拟更贴合实际中的林木生长情况;包含样地效应、样木效应的两水平混合效应模型可以很好地模拟长白落叶松的干形变化,为精准估计长白落叶松各材种和立木材积提供了依据。     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

金砖国家人口城市化对碳排放的影响——分位数对分位数回归的新证据

为探索金砖国家城市化发展对环境退化带来的影响，本文基于1960—2020年金砖国家城市化率与人均二氧化碳排放量数据，运用分位数对分位数回归方法实证分析了人口城市化对碳排放的影响。研究结果表明：金砖国家人口城市化的不同分位数与各种碳排放分位数之间存在正负两种依赖关系，但正影响程度大于负影响程度，从而推动了金砖国家碳排放的持续增长。此外，金砖国家人口城市化对碳排放的积极影响在各自城市化进程的不同阶段也存在较大差异性。巴西由低等城市化水平阶段进入中等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放，俄罗斯在进入高等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放，印度在城市化初始阶段末期和进入加速阶段增加了更多的碳排放，中国在低等城市化水平阶段比在中等城市化水平阶段增加了更多的碳排放，南非在进入中等城市化水平阶段后增加了更多的碳排放。     

基于指数加权分位数回归预测的CPFR成本模型

针对某些商品的高易变性、不对称性的需求模式,基于预测方法高精确度的要求,采用计量经济学前沿预测研究方法指数加权分位数回归预测法,建立了由零售商、制造商的成本模型和供应链系统总成本模型构成的CPFR供应链系统成本模型,为基于多层次CPFR的三级库存协调与优化研究中提高需求预测精度探索新的视角.该模型通过直接预测销售序列的分位数,避免既存研究中基于假设的预测失误,使预测结果更加贴近需求模式的真实值.数值分析表明指数加权分位数回归预测模型的预测精度较高.     

基于TLS数据的杨树削度方程建立及材积估算

【目的】削度方程可以很好地描述树干直径随树高变化的情况,基于地基激光雷达(terrestrial laser scanner, TLS)的高精度三维点云数据建立准确的削度方程并进行立木材积估算,对活立木尺度的材积估计具有重要意义。【方法】以江苏省黄海海滨国家森林公园杨树人工林为研究对象,获取4块样地的TLS点云数据,通过MATLAB 2020a软件计算点云平坦度和法向量以提取单木主干,采用圆拟合方法进行不同高度处的直径拟合,利用32株样木的数据,选取6种削度模型进行建模,得到杨树树干削度方程最优拟合模型,并进行材积估算。【结果】利用TLS数据提取的胸径能替代实测胸径,其平均误差小于0.90 cm。通过对6种模型的拟合优度检验,Schumacher and Hall模型为该地区杨树削度方程最优拟合模型,模型的决定系数R²=0.984,均方根误差为1.00 cm,相对百分误差为2.79%,平均预估误差为0.271%。利用Schumacher and Hall 削度方程最优拟合模型进行活立木材积的估算,经与二元材积方程估计结果进行对比,其相对差异为3.34%,二者在统计上无显著差异。【结论】该方法可以减少地面调查对树木造成的永久性破坏,为人工林的蓄积量调查提供有效的技术支持。     

位置精度对发动机寿命的影响

发动机多采用换件工艺进行大修,即将主要运动件大部或全部换为新件,而且多为标准件。经大修后的发动机,其工作寿命大约仅为新产发动机的一年,这并不是被换上的新件的精度,而是基础件的变形所造成的位置经度降低所引起的。通过试验研究探索位置精度对工作寿命的影响,找出其规律以及可采取的措施。     

基于样条估计分位数回归的光伏功率回归模型

光伏发电功率预测的准确与否是太阳能光伏发电是否能够有效地并入当前电网从而大大地提高太阳能利用率的关键.分位数回归是一种能够给出输出量的详细完整分布,从而便于分析与研究的回归模型.样条就是仅在节点处平滑连接的多项式函数,样条估计具有简单易行和计算速度快的优点.本文通过建立基于样条估计的分位数回归模型,在光伏面板发电功率数据的基础上,拟合光伏功率曲线,通过计算残差平方和和确定系数进行对拟合效果的评估.结果表明,该模型利用已有的光伏面板发电功率数据,可以在给出功率预测值的完整分布的同时,准确有效地分析相关因素对光伏发电功率的影响,展现不同分位点的回归拟合效果,从而有效地提高光伏系统对太阳能的利用率,避免光伏发电在接入电网时所产生的不利影响.     

气候变暖对黑龙江省五大连池兴安落叶松径向生长的影响

【目的】龙门石寨熔岩台地是五大连池火山群演替顶极群落兴安落叶松天然林的主要分布地。探讨近51年(1968—2018年)龙门石寨兴安落叶松树木径向生长对气候变暖的响应特征,进而为了解气候变暖背景下五大连池火山群植被演替趋势提供科学依据。【方法】采用Mann-Kendall检验方法确定研究区近51年气温变化的趋势和可能发生气温突变的年份,运用树轮气候学方法分析1968—1981年和1982—2018年两个时间段兴安落叶松径向生长对气候变化的响应特征。【结果】五大连池近44年(1975—2018年)平均气温呈增加趋势,且1981年为研究区年均气温升高的突变点。气候变暖后兴安落叶松年轮指数和胸高断面积增量都下降,年轮指数呈上升的趋势,而胸高断面积增量处于下降趋势,但均不显著。树木径向生长对于气温升高的响应出现了“分离效应”。水热条件共同控制兴安落叶松树木生长,但气温是径向生长的主要影响因子,气候变暖显著改变了兴安落叶松径向生长与气候因子的响应模式,树木径向生长对年平均气温、年平均最低气温和寒冷指数的响应敏感性显著增强。研究期上一年11月的降水以及当年2、3月和生长季前(4—5月)的平均最低气温是决定兴安落叶松年轮宽度的主要因素。【结论】1981年后五大连池气候显著变暖,气候变暖未显著改变兴安落叶松的径向生长,升温造成的干旱胁迫可能是树木径向生长对气温变化响应的“分离效应”及气候变暖后树木径向生长与气候因子的响应显著改变的重要原因。     

结构方程模型在兴安落叶松林生长中的应用

【目的】通过结构方程模型,确定气候、土壤和海拔对兴安落叶松林生长指标的影响以及路径关系。【方法】选取年平均气温、年平均降水量、太阳辐射、土壤全氮含量、土壤有机碳密度和海拔作为影响因素,探究兴安落叶松地上生物量、地下生物量、树高与这些影响因素的关系,并利用AMOS 21.0软件构建衡量兴安落叶松生长的3个指标与气候、土壤和海拔的结构方程模型。【结果】兴安落叶松的地上生物量、地下生物量随着海拔、年平均降水量的增大呈现先增大后减少的趋势,树高随着海拔的增加而增加。地上和地下生物量随着土壤有机碳密度的增加而增加。海拔对兴安落叶松生长的总效应系数为0.200且是正向效应,海拔对兴安落叶松生长的直接效应(0.224)大于间接效应(-0.024);气候因子对兴安落叶松林生长的总影响系数为-0.771且是负向效应;土壤因子对兴安落叶松生长的总影响系数为-0.216,其对兴安落叶松林生长起到一定的抑制作用。【结论】根据结构方程模型的路径系数,气候因子的总影响系数绝对值最大,其次是土壤和海拔,兴安落叶松林静态生长主要受到气候因子的制约。     

不同林型兴安落叶松林土壤团聚体及其有机碳特征

[目的]团聚体是土壤结构的基本单元,其对有机碳的保护作用是稳定土壤碳库的重要机制.采用野外调查与室内分析相结合的方法,探讨林型对兴安落叶松林土壤团聚体的分布、稳定性及有机碳含量的影响,为兴安落叶松林的可持续经营、碳汇功能提升提供参考.[方法]在内蒙古大兴安岭兴安落叶松原始林内,依据不同林型(草类-兴安落叶松林、杜香-兴...     

长期氮添加对落叶松和水曲柳人工林土壤碳、氮、磷含量和胞外酶活性的影响

【目的】氮(N)沉降速率的持续增加影响着森林生态系统的物质循环。本研究旨在探讨长期N添加对两种人工林土壤微生物生物量和胞外酶活性的影响。【方法】基于黑龙江帽儿山森林生态系统国家野外科学观测研究站落叶松(Larix gmelinii)和水曲柳(Fraxinus mandshurica)人工林的长期(16年)N添加[N添加速率为10 g/(m²·a)]试验,测定对照和N添加处理样地土壤的碳(C)、N、磷(P)各组分含量、微生物生物量以及C、N、P循环相关的胞外酶活性。【结果】长期N添加显著增加了两种人工林无机N含量,但降低了两种人工林微生物生物量C、N含量。N添加抑制了水曲柳人工林β-葡萄糖苷酶、过氧化物酶和酚氧化酶活性,但对落叶松人工林的这些C分解酶活性的抑制作用不显著。回归分析进一步发现微生物生物量、β-葡萄糖苷酶、过氧化物酶和酚氧化酶均随着土壤pH的降低而显著降低。几丁质酶活性在落叶松人工林中对N添加呈现负响应,却在水曲柳人工林中对N添加呈现正响应。然而,N添加均未显著改变两种人工林的磷酸酶活性、总有机C,以及酸水解法划分的C组分、全N、全P和有效P含量。【结论】长期N添加主要通过土壤酸化途径改变落叶松和水曲柳人工林土壤微生物生物量和酶活性,而N添加对胞外酶活性的影响因树种而异,这可能与两个树种的不同凋落物质量和菌根类型有关。N添加对土壤微生物和C分解酶活性的抑制作用并没有显著增加土壤C含量和改变C组分,其内在机制需要未来从土壤有机C的形成和稳定性方面进行揭示。     

长白落叶松-水曲柳混交林不同混交方式单木冠长预测模型

【目的】为了准确预估长白落叶松-水曲柳4种不同行间混交方式(行间混交比例分别为1∶1、2∶2、3∶3、5∶5)的单木冠长,采用联立方程组模型分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠长模型。【方法】基于黑龙江省尚志国有林场管理局的长白落叶松-水曲柳混交林54块标准地的样木数据,从3种非线性的基础冠长模型中选取最优冠长模型,以单分子式模型为树高曲线的基础模型,并将混交比例(Z_i)和树木在混交带内位置(K)作为哑变量,加入其他树木变量、林分变量和竞争因子,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠长模型;基于最优冠长模型和树高曲线模型建立联立方程组模型,采用非线性似乎不相关回归(NSUR)的方法进行参数估计,并对所构建的模型进行评价。【结果】长白落叶松冠长与高径比呈负相关,与林木树高和林分优势高之比呈正相关;水曲柳冠长与高径比呈负相关,与林木胸径和林分优势木胸径之比呈正相关;长白落叶松树高与长白落叶松优势木平均高呈正相关,水曲柳树高与水曲柳优势木平均高呈正相关。联立方程组预估长白落叶松冠长和树高的调整后决定系数 ( R_{\mathrm{a}}^2 )分别为0.478 1和0.821 6,联立方程组预估水曲柳冠长和树高的 R_{\mathrm{a}}^2 分别为0.395 8和0.752 9。【结论】构建冠长和树高联立方程组模型不仅具有较好的拟合效果及预测精度,还解决了冠长与树高之间内在相关性的问题。因此,本研究所构建的冠长模型可以很好地预测东北地区混交林内长白落叶松和水曲柳的冠长,为进一步研究混交林树木树冠结构提供依据。     

捷联惯性测量组件陀螺系统标定研究

对捷联惯性测量组件陀螺仪系统标定方案进行了研究.根据光纤陀螺系统静态误差参数模型,提出了一种在线组合标定方案和系统辨识算法,在线组合标定方法采用递推最小二乘算法对测试数据进行了在线处理,并通过该试验方案的仿真进行了验证,仿真结果表明这种方法是有效可行的.试验步骤简单,提高了标定的自动化水平.