基于最大熵原理的浙江毛竹胸径分布及测量不确定度评定

应用最大熵原理构造了测树因子概率分布的统一模型,这样构造的模型具有明确的解析表达式,并能克服常用方法无法解释测树因子服从某种概率分布的真正原因,从而为测树因子统计分布建模提供了一种有效方法.使用1-3阶样本矩、1-4阶样本矩与1-5阶样本矩,用所构建的概率分布统一模型分别对浙江省域毛竹胸径分布分别作了仿真试验,结果表明当采用1-4阶样本矩时,仿真效果最好,而且比通过假设检验的Weibull分布仿真结果理想:(1)图形非常相似,对实测数据都能很好的模拟;(2)最大熵法的离差平方和为0.00018,Weibull分布的为0.00045[1].由于各种系统与非系统的原因,都会影响测量结果的准确性,对所构建的模型作了不确定度评定,表明结果具有很大的可靠性,测量结果的估计:7.85100,测量结果的标准不确定度:1.82710,置信概率:0.96020.     

基于最大熵原理的多尺度毛竹胸径分布统一模型构建及应用

在生态学中,尺度问题一直是重点也是难点,多尺度胸径分布问题经常遇到且至今没有很好的解决方法,建立多尺度胸径分布统一模型是解决问题的关键;多尺度胸径分布统一模型的建立包括2方面的内容:第一,选择合适的概率分布函数,应用最大熵原理推出胸径分布统一模型,它具有明确的解析表达式,既能克服常用方法无法解释测树因子服从某种概率分布的真正原因,也能克服常用方法无法区分测树因子服从多种概率分布的不足,从而可以作为林分尺度测树因子概率分布的统一模型.第二,尺度与尺度转换,常用研究尺度问题的方法具有2个不足:(1)研究大尺度时损失了样地(林分尺度)资料的宝贵信息;(2)研究林分尺度时无法进行尺度转换.提出的联合最大熵概率密度函数可以克服常用研究尺度方法的以上2个不足,该函数的每一个组成部分都是最大熵函数;联合最大熵概率密度函数可以作为多尺度胸径分布统一模型,既可以最大限度的利用每个样地的信息,又可以进行多尺度的自由转换,从而为测树因子统计分布建模提供了一种有效方法;用森林资源连续清查样地中属于安吉的22个毛竹样地对文中提出的方法进行了验证,结果表明方法可行且对每个样地的拟合精度都很高.     

Weibull分布参数辨识改进及对浙江毛竹林胸径年龄分布的测度

非线性模型迭代参数初始值的选取及拟合的结果能否可用非常重要且一直是一个难题.传统的方法只是凭感觉偿试不进行定量评估,对于用阻尼最小二乘进行拟合只注重精度高低,没有从理论上研究和分析评价得出的结果能否可用.为了克服这一不足,使参数选取较好,阻尼最小二乘得出结果可用.利用非线性回归原理在这两方面做了探讨,提出了二个判别指标：β^T＜1,β^N＜1,分析了每一指标在参数不同状态的控制作用,并在Weibull分布函数参数辨识中做了应用.针对目前毛竹林林分结构规律研究的不足,利用浙江省230个毛竹林样地资料研究了省域尺度的毛竹林胸径分布规律,经SPSS软件中的P-P图检验与柯尔莫哥洛夫检验,表明毛竹林胸径结构服从Weibull分布;再经对Weibull分布模型拟合求解与作图对比,结果显示Weibull分布能很好地描述毛竹林胸径分布规律.利用Weibull分布三参数与林分特征因子间的相关关系,经分析研究,导出了一个改进的二元分布模型,用该二元分布模型很好地测度了浙江省毛竹林胸径和年龄分布规律,最后得到了浙江省毛竹林株数按胸径年龄分布的理论频数.     

浙北地区常见绿化树种光合固碳特征

高固碳能力的树种选择是营造优质碳汇林,发展碳汇林业的重要基础工作.以浙北地区常见的30种造林绿化树种为研究材料,利用LI-6400便携式光合测定仪,测定树木光合日变化及不同光强梯度下光合作用的光响应特性,并根据实验观测值进行计算,对30个树种的日净固碳量和光合生理拟合参数进行Ward法聚类分析和因子分析.结果表明:香樟的固碳量最大((11.374±1.020) g·m-2·d-1),其次为碧桃、垂柳、石栎、无患子,固碳量最小的为红叶李((2.178±0.605) g·m-2·d-1),香樟和红叶李的日净固碳量有极显著差异(P＜0.01);树木的生理特性指标分析进一步反映了树种在浙北地区生长适应性及固碳能力大小,同时,根据树木的生理特性指标进行因子分析和聚类分析的结果,香樟、碧桃在浙北地区生长适应性较好,其次为无患子、垂柳、女贞等;根据树种固碳量及生理指标综合测定分析,建议在浙北地区造林绿化中可以优先选用香樟、碧桃、垂柳、无患子、石栎、女贞这些树种.     

混交林测树因子概率分布模型的构建及应用

基于最大熵原理,针对目前对混交林测树因子概率分布模型研究的不足,提出了联合最大熵概率密度函数,该函数具有如下特点：1）函数的每一组成部分都是相互联系的最大熵函数,故可以综合混交林各主要组成树种测树因子的概率分布信息;2）函数是具有双权重的概率表达式,能体现混交林结构复杂的特点,在最大限度地利用混交林每一主要树种测树因子概率分布信息的同时,还能精确地全面反映混交林测树因子概率分布规律;3）函数的结构简洁、性能优良.用天目山自然保护区的混交林样地对混交林测树因子概率分布模型进行了应用与检验,结果表明：模型的拟合精度(R²=0.9655)与检验精度(R²=
0.9772)都较高.说明联合最大熵概率密度函数可以作为混交林测树因子概率分布模型,为全面了解混交林林分结构提供了一种可行的方法.     

生物量精确估算模型与参数辨识方法及应用

从生物量模型的构建与参数辨识方法的改进对生物量进行精确估算。用Chebyshev多项式系的组合构建了p维连续函数空间的一组乘积型基,进而建立了生物量估算统一模型,它具有如下特点:(1)可以克服常用生物量估算模型的经验性、不稳定性、不通用性及对生物量影响因素适应性差的特点,(2)它适合于影响生物量的任何因素,故适应范围非常广且很稳定,(3)可根据实际需要及估算精度确定影响生物量的因素及其阶数大小,(4)模型对生物量的估算相当于在区间[-1,1]上进行的数值插值,变量阶数越高,所插入的点就越多,估算结果越符合实际,整个估算的插值过程与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的。对所建模型的参数辨识方法做了探讨,经典最小二乘算法是生物量估算的最常用参数辨识方法,由于它本身固有的一些缺陷使常用最小二乘的估算精度与使用范围受到很大的限制,现代多元统计分析的偏最小二乘算法可以克服常用最小二乘的缺陷,但在提取成分时仍具有不足,针对偏最小二乘的缺陷本文对它做了改进,改进算法即能克服偏最小二乘的不足还能使估算精度大大提高。用2个案例对3种生物量估算方法做了对比分析,结果表明生物量估算统一模型与偏最小二乘改进算法精度最高,其生物量估计误差在零附近排成一条直线。     

天目山物种多样性尺度依赖及其与空间格局关系的多重分形

以浙江省天目山国家级自然保护区为例,采用多尺度分析思想,利用多重分形分析方法,研究了不同尺度下物种多样性的变化、空间分布格局以及多样性与空间格局之间的关系。研究主要得到3方面的结论：（1）物种多样性具有尺度依赖性,随着空间尺度的增大,Shannon-Wiener多样性指数Ⅳ增大,Margalef多样性指数足和均匀度指数E减小;（2）多重分形参数αmin。多重分形谱的变化范围SR等能够定量反映物种的空间分布特征,空间大尺度越大,物种越聚集,空间分布越不均匀;（3）物种多样性与空间格局存在线性或幂函数关系。研究表明多重分形分析定量描述物种空间格局是有效性的,多重分形参数与生物多样性之间的定量关系为研究物种空间格局、生态属性与尺度之间的关系奠定了基础。因此,分形结合传统方法,在生物多样性方面的研究将有很大的潜在价值。     

生物量统一模型构建及非线性偏最小二乘辩识——以毛竹为例

树种生物量数据是研究许多林业与生态问题的基础,如何准确估算树种的生物量十分重要,建立生物量模型是生物量估测的主要手段.鉴于常用估算生物量模型具有多样性、经验性、在实际应用中有很大限制等特点,提出利用Chebyshev正交多项式系构建生物量估算统一模型的新思路,这种构建模型的方法有完备的理论基础、统一的模型结构,其实质是一种进行变量区间变换,缩小变量定义域的数值插值方法,模型阶数越高,插入的点越多,估算结果越符合实际,这与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的;鉴于常用最小二乘具有的一些缺陷,用适应范围更广的偏最小二乘对统一模型进行参数辩识;指出毛竹生物量的研究与其它树种生物量的研究不同,根据毛竹自身的生长特征,把其生物量的研究分成2个阶段;最后估算了毛竹第1阶段的生物量,结果表明拟合精度很高:当提取55个主成分时,SPRESS,h达到最小,其值为31.4390,R2=0.9987,离差平方和为0.2518,比传统方法估计误差5.623提高了一个数量级.