基于混合效应模型和分位数回归的长白落叶松枝下高模型构建

枝下高是反映树冠特征的重要指标,准确预测枝下高对森林的经营管理和提高林分生产具有重要意义。本研究采用非线性回归构建枝下高广义基础模型,再进一步扩展到混合效应模型和分位数回归模型,通过“留一法”检验对模型的预测能力进行评价和比较。此外,使用4种抽样设计和不同抽样大小对枝下高模型进行校正,选择最佳的模型校正方案。结果表明：基于包含树高、胸径、林分每公顷断面积和优势木平均高的枝下高广义模型、扩展后的混合效应模型以及三分位数组合模型的预测精度均显著提高,混合效应模型略优于三分位数组合模型,最佳抽样校正方案为抽5株平均木。因此,推荐在实践应用中使用混合效应模型,抽5株样地平均木校正预测枝下高。     

人体核磁共振成像

前言 1945年布洛赫(F.Bloch)等人和珀塞尔(E.M.Purcell)等人在各自的研究中发现了物质一般状态下的核磁共振现象。此后,为了用这种现象研究物质的结构,就出现了一门新学科——核磁共振波谱学。到目前为止的近40年中,核磁共振研究获得了惊人的进展。由于核磁共振技术具有深入物质内部而又不破坏样品,并且可精密、准确地进行定性、定量分析,因此核磁共振波谱仪的应用范围迅速扩大。从1966～1968年,试制出用于生物学和医学中