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1.
在对Ripley′s指数的物理背景进行分析的基础上提出了一个新的变形——G(d)指数。原始Ripley′s指数K(d)是一个半径为d(d为尺度)的圆的面积估计量,是有量纲的,且K(d)随着d的增大迅速增大,应用起来不太方便。Ripley′s指数的变形L(d)将K(d)换算成d的估计量,再减去d,使得L(d)在随机分布的假定下有数学期望0,这使得L(d)的应用比K(d)要方便。但L(d)还是一个具有长度单位的量,其上下包迹线呈明显的喇叭形状,对于应用还不是十分方便。提出的G(d)指数是一个比值,无量纲,数学期望也是0。文章给出了4个例子,这些例子说明,它保持了L(d)指数区分分布类型的能力,同时具有稳定这个良好特性,到了一定尺度以后,上下包迹线趋向常数。进一步分析得知,这些常数与单位面积的个体密度相关,呈对数关系,其相关系数r2达到0.9左右。这样在实际应用中,包迹线只要模拟到稳定点即可,余下部分可通过回归公式计算,从而节省计算工作量。  相似文献   
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在对Ripley′s指数的物理背景进行分析的基础上提出了一个新的变形——G(d)指数。原始Ripley′s指数K(d)是一个半径为d(d为尺度)的圆的面积估计量,是有量纲的,且K(d)随着d的增大迅速增大,应用起来不太方便。Ripley′s指数的变形L(d)将K(d)换算成d的估计量,再减去d,使得L(d)在随机分布的假定下有数学期望0,这使得L(d)的应用比K(d)要方便。但L(d)还是一个具有长度单位的量,其上下包迹线呈明显的喇叭形状,对于应用还不是十分方便。提出的G(d)指数是一个比值,无量纲,数学期望也是0。文章给出了4个例子,这些例子说明,它保持了L(d)指数区分分布类型的能力,同时具有稳定这个良好特性,到了一定尺度以后,上下包迹线趋向常数。进一步分析得知,这些常数与单位面积的个体密度相关,呈对数关系,其相关系数r2达到0.9左右。这样在实际应用中,包迹线只要模拟到稳定点即可,余下部分可通过回归公式计算,从而节省计算工作量。  相似文献   
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当前,全球变暖对地球生态系统的影响正引起世界的广泛关注.为减缓其影响进程,让决策者获得准确的碳源/碳汇空间分布信息与动态至关重要.目前面临的重大挑战是如何准确估计森林碳的空间分布和分析估计结果的不确定性.本研究基于森林资源连续清查样地数据和遥感影像数据发展了一个森林碳制图的一般方法.基于序列高斯协同模拟算法,结合样地数据与卫星影像数据进行模拟,将森林碳汇分布图的尺度从30 m×30 m转换到900m×900m(区域、国家和全球森林碳制图单位大小).以临安市为例,利用全市2004年森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,进行研究区森林碳(地上部分)模拟和尺度转换.结果显示,方法准确重现了森林碳空间分布和变异规律,在分布上模拟结果与地面样地属性具有较好的一致性,在数量上模拟结果的总体平均值较地面样地的总体平均值低约24.9%;模拟还提供了其估计结果的不确定性, 包括估计值的方差和估计值大于一定阈值的概率,这些可用于不确定性传播模型的模拟分析,进而实现对森林碳估计结果的评价.  相似文献   
4.
Ripley''s指数的一个新变形——G(d)   总被引:2,自引:1,他引:1  
在对Ripley's指数的物理背景进行分析的基础上提出了一个新的变形--G(d)指数.原始Ripley's指数K(d)是一个半径为d(d为尺度)的圆的面积估计量,是有量纲的,且K(d)随着d的增大迅速增大,应用起来不太方便.Ripley's指数的变形L(d)将K(d)换算成d的估计量,再减去d,使得L(d)在随机分布的假定下有数学期望0,这使得L(d)的应用比K(d)要方便.但L(d)还是一个具有长度单位的量,其上下包迹线呈明显的喇叭形状,对于应用还不是十分方便.提出的G(d)指数是一个比值,无量纲,数学期望也是0.文章给出了4个例子,这些例子说明,它保持了L(d)指数区分分布类型的能力,同时具有稳定这个良好特性,到了一定尺度以后,上下包迹线趋向常数.进一步分析得知,这些常数与单位面积的个体密度相关,呈对数关系,其相关系数r2达到0.9左右.这样在实际应用中,包迹线只要模拟到稳定点即可,余下部分可通过回归公式计算,从而节省计算工作量.  相似文献   
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