河北省小麦白粉病发生气象等级动态预警

根据河北省4县2001—2010年小麦白粉病病情和逐日气象资料,采用因子膨化、秩相关分析、通径分析、Bayes准则、模糊数学(Fuzzy)和广义回归神经网络(GRNN)等方法,筛选影响小麦白粉病发生的关键期和关键因子,建立了小麦白粉病发生气象等级指标模型、基于Bayes准则的Fuzzy模型和基于Fuzzy模型的GRNN模型。结果表明:影响河北4县小麦白粉病发生气象等级的关键因子是前三候至当候的平均温度、前三候至当候的降水量、前三候至当候的降雨系数和前一候的小麦白粉病实际发生等级;3种预警模型具有层层递进的关系,预报准确率基于Fuzzy模型的GRNN模型基于Bayes准则的Fuzzy模型指标模型,并均超过了85%,可以用于对候尺度小麦白粉病发生等级进行中短期预报。     

西双版纳热带森林空心树形成概率及其影响因素

空心树是森林生态系统的重要结构组分,它在维持森林动物群落的物种多样性方面起着重要作用。选取西双版纳20 hm~2热带森林动态监测样地为研究对象,采用地面观测法调查了样地内所有胸径≥5 cm的活体乔木,研究热带森林主要空心树形成概率及其影响因素。运用逻辑斯蒂回归模型探讨空心树形成概率与胸径的关系;再结合地形数据,拟合空心树形成概率的最优模型。结果表明:该样地森林的空心树形成概率与物种有关,空心树形成概率最高的4个种分别是红锥(Castanopsis hystrix)(21.23%)、黑毛柿(Diospyros hasseltii)(13.53%)、毛猴欢喜(Sloanea tomentosa)(12.06%)和短刺锥(C.echidnocarpa)(11.99%);空心树形成概率随着树木胸径的增加而增加,相同径阶下各树种空心树形成概率不同;根据拟合的最优模型,空心树形成概率主要受胸径、坡度、坡向的影响。这些结果表明,空心树形成概率不仅与树木本身的生长有关,还受到地形因子的影响。提出对热带森林多样性的保护与管理的建议。     

数学分析方法在水稻螟虫测报上的应用研究

本利用福建省将乐县1963-1994年测报积累的观察赍料和气象资料,建立了越冬代二化螟、三化螟蛾高峰逐步回归顶测模型．Fuzzy分析预报模型,四代三化螟发生期发生量璜测模型。     

Fuzzy综合评判在生物科学中的应用

Fuzzy数学是研究和处理模糊现象的最年轻的数学分支,它为解决生物数学中非实数特性的困难开辟了一条新途径。而模糊综合评判是Fuzzy数学的基本内容之一。为便于生物学工作者了解这一方法,本文首先就有关基本概念及Fuzzy综合评判的数学原理作一简单介绍,然后通过两个实例说明Fuzzy综合评判在生物科学中的应用。一、Fuzzy集合的基本概念(一)模糊数学并不“模糊”Fuzzy即“勿晰”、“模糊”,因此Fuzzy数学在国内就称之为“模糊数学”。乍一听,似乎不可思议,其实它真实的含义是使数学这一精确方法,打入模糊现象的     

参数仪器变量估计近似分布方差的一种算法

本文对更一般的结构模型给出了参数的一种常用的仪器变量估计近似分布方差的一种算法．并且给出了未知真值x服从指数分布的例子．此算法对生物科学中统计规律的探讨有一定的应用价值．     

向海自然保护区土地覆盖分类研究

探讨了Fuzzy ARTMAP神经网络在向海自然保护区土地覆盖分类中的应用.全文阐述了Fuzzy ARTMAP网络结构及其采用的算法,提出一种引入遥感图像判读结果的警戒系数自动调整方法,能够解决人为选择警戒参数效率低、难以取得合适数值的问题.结果表明,具有警戒系数调整功能的Fuzzy ARTMAP神经网络能够有效的对向海自然保护区的TM影像进行分类,它与最大似然法和传统的Fuzzy ARTMAP神经网络相比对样本的依赖程度较低,分类精度较高.警戒系数自动调整方法根据遥感影像判读结果自动调整网络参数,提高了网络的运行速度.从分类结果可以看出,向海自然保护区目前开荒现象比较严重,草场有所退化,沼泽有荒漠化迹象,应当采取相应的措施保护向海湿地资源.     

非线性增长模型的回归分析

本文对Logistic模型和Gompertz模型给出了计算参数值的迭代公式,并提出了一种确定迭代初始值的新方法．     

模糊数学在牧草产量预报中的应用

本文在“广义Fuzzy运算的综合评判”的基础上,并结合牧草产量预报实践,提出了一个经验“模型V”,简称“综合决策模型”。 该模型不仅具有计算简捷,容易为群众掌握的优点,而且还扩大了“广义模糊运算的综合评判”的应用范围,为了弥补其不足,还运用数学统计法建立如下的预报模型: (?)=-6.8223-0.4871R_1 0.3033R_2 0.0791R_3 2.8231R_4 0.6361R_5 (7)同时,还用周期方差分析来预报牧草产量。最后,综合运用了上述3种方法来预报牧草产量,提高了预报的精确度,效果更好。本文还举例说明了计算方法,并且讨论了同时运用几种方法进行产量预报的必要性和优越性。     

检测生物体表空气负离子浓度的数学模型及装置

本文介绍一种检测生物体表任一点空气负离子浓度的数学模型,并根据该模型设计了一种检测装置．此装置具有体积小、价廉、操作简便和数字显示等优点．临床应用证明效果良好．     

基于因果网络模型的城市生态安全空间分异——以大连市为例

城市生态系统是一个脆弱而不稳定的生态系统,与自然系统相比较具有高能耗物耗、高环境污染、低自然资源储备的特点.同时,其生态安全评价也存在特有的空间特性、非线性和随机性.城市化进程的快速推进引发了众多生态环境问题,而且问题发展日趋严重.生态环境安全在城市中的空间分异现象也日益彰显.分析了PSR、DSR、DPSIR因果链结构模型的利弊,提出了一种新的生态安全评价模型-因果网络模型DPSRC模型,结合地理信息系统空间分析的方法,研究大连市生态系统健康状况,得到如下结论:①根据城市生态系统的复杂性,分析了以往链式模型的弊端,提出了网络分析模型,并且拟定"驱动力-压力-状态-响应-控制"DPSRC模型指标体系,运用模糊层次分析法(Fuzzy AHP)和综合比较法赋权并量化计算;②实地调查、收集了关于城市生态安全的数据资料,并将其数字化建立大连市生态安全指数的矢量网格数据库;③运用地理信息系统空间分析方法,揭示了大连城市生态健康状况和城市生态安全空间分异格局.     

Neuro-fuzzy decision trees

Fuzzy decision trees are powerful, top-down, hierarchical search methodology to extract human interpretable classification rules. However, they are often criticized to result in poor learning accuracy. In this paper, we propose Neuro-Fuzzy Decision Trees (N-FDTs); a fuzzy decision tree structure with neural like parameter adaptation strategy. In the forward cycle, we construct fuzzy decision trees using any of the standard induction algorithms like fuzzy ID3. In the feedback cycle, parameters of fuzzy decision trees have been adapted using stochastic gradient descent algorithm by traversing back from leaf to root nodes. With this strategy, during the parameter adaptation stage, we keep the hierarchical structure of fuzzy decision trees intact. The proposed approach of applying backpropagation algorithm directly on the structure of fuzzy decision trees improves its learning accuracy without compromising the comprehensibility (interpretability). The proposed methodology has been validated using computational experiments on real-world datasets.     

太白山针叶林的Fuzzy分类研究

应用模糊聚类分析法和模糊图论分析对太白山针叶林进行了数量分类比较研究。将２６个样地分为两大类共７个群落类型。研究结果表明,两种方法在植物群落分类研究中,不但是可行的,而且所分类的实际结果是等价的,与实际观测情况也是吻合的。其中的图论法直接依据模糊相似系数得到树状图,简便易行,显示出更大的适用性。     

模糊图论分类的截取水平选择

在数量分类中,模糊图论的最大树方法可直接依据模糊相似系数得到树状图。但至目前为止,模糊图论分类中的截取水平通常由分析者主观给定,或者是以逐步试验、逐步修改的方法确定的。用太白山针叶林的数量分类研究结果表明,模糊图论分类的截取水平应选在模糊关系变化较大处,并可用数学方法确定。研究的植被分类实例结果与模糊聚类分析是一致的。     

互信息理论结合决策树算法的土壤质量预测

在充分利用土壤类型、土地利用方式、岩性类型、地形、道路、工业类型等影响土壤质量主要因素,准确获取区域土壤质量的空间分布特征的基础上,采用互信息理论对13个辅助变量（岩性类型、土地利用方式、土壤类型、到城镇的距离、到道路的距离、到工业用地的距离、到河流的距离、相对高程、坡度、坡向、平向曲率、纵向曲率和切线曲率）进行筛选,然后通过决策树See5.0预测研究区土壤质量.结果表明： 影响研究区土壤质量的主要因素包括土壤类型、土地利用方式、岩性类型、到城镇的距离、到水域的距离、相对高程、到道路的距离和到工业用地的距离;以互信息理论选取的因子为预测变量的决策树模型精度明显优于以全部因子为预测变量的决策树模型,在前者的决策树模型中,无论是决策树还是决策规则,分类预测精度均达到80%以上.互信息理论结合决策树的方法在充分利用连续型和字符型数据的基础上,不仅精简了一般决策树算法的输入参数,而且能有效地预测和评价区域土壤质量等级.     

干旱半干旱区不同林型人工林水源涵养能力比较研究

通过引入模糊物元模型优化水源涵养能力估算方法,从而为研究区林分结构调整、水源涵养能力提升提供科学依据。运用欧式贴近度,以青海省大通县塔尔沟小流域6种不同林型人工林云杉×白桦混交林（YB）、云杉×青杨混交林（YQ）、云杉×落叶松混交林（YL）、云杉纯林（Y）、落叶松纯林（L）、青杨纯林（Q）作为研究对象,定量评价其水源涵养能力。结果表明：欧式贴近度大小排序为YB （0.794） > YQ （0.723） > YL （0.655） > Y （0.494） > L （0.416） > Q （0.270）,欧式贴近度越大,该林分类型水源涵养能力更强。6种林型中,白桦×青杨混交林水源涵养能力最强,青杨林水源涵养能力最差。     

基于改进PSO的洞庭湖水源涵养林空间优化模型

以结构化森林经营思想为理论基础,从与水源林涵养水源、保持水土功能密切相关的林分物种组成(树种混交)、种内及种间竞争、空间分布格局、垂直结构4个方面选择混交度、竞争指数、角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数作为水源林健康经营和林分空间结构优化的目标函数,建立洞庭湖水源林林分多目标空间优化模型,应用改进的群智能粒子群算法求解林分空间结构优化模型,并针对模型输出的目标树空间结构单元制定周密的经营策略.研究结果表明,优化模型能准确定位林分空间关系的薄弱环节,调控措施能显著改善林分空间结构,有利于促进森林生态系统的正向演替,为恢复洞庭湖水源林生态功能和健康经营提供理论依据和技术支撑.应用优化模型进行水源涵养林健康经营突破了传统森林经营模式,为智能信息技术在森林空间经营中的应用提供了新的思路.     

Mapping historical forest types in Baraga County Michigan,USA as fuzzy sets

Data on tree location and species in a portion of Northern Michigan were gathered from General Land Office (GLO) survey notes (ca. 1850), digitized, and generalized to represent forest types. Fuzzy membership values describing the degree of membership of each species in each forest type were derived from (a) semantic information in the forestry literature and (b) a fuzzy clustering routine applied to data from randomly placed circular plots. The fuzzy membership values assigned to each tree point for each forest type were interpolated to form continuous surfaces using kriging and co-kriging. Advantages of this method over traditional discrete mapping methods include: (a) multiple options are available for the display and analysis; (b) classification uncertainty and the continuity of natural vegetation can be represented; and (c) the classification scheme is applied systematically across the entire map area and can be altered to produce alternative maps. The subset of available display and analytical products presented include: discrete forest type maps; a surface representing the confusion between forest types; fuzzy logical overlays of forest types; and discrete class maps with color value altered within each class to indicate degree of confusion at each location.     

Patterns of tree species richness in Jalisco,Mexico: relation to topography,climate and forest structure

The objective of this study was to identify the major environmental variables and components of forest structure associated with variability in tree species richness on a network of 806 permanent plots in the State of Jalisco, Mexico. Tree data recorded on the sample plots were used to characterize tree species richness by forest type and climatic conditions (temperature and precipitation) in the State. Species composition and other diversity indices were also calculated. Explanatory variables identified in a Poisson regression identified forest cover type, elevation, tree basal area, canopy closure, and winter precipitation as being important to changes in tree species richness. An “extreme quantile curve estimation” approach was then used to approximate the boundary that represented the maximum potential species richness response to the various levels of important variables. Maximum tree species richness decreased with increasing elevation. The relationships between maximum species richness and tree basal area, canopy closure, and winter precipitation followed a hump-back unimodal model, with intermediate values supporting the largest species richness. We believe that results of the current study will contribute to further development of a conservation plan for tree species in the State of Jalisco, Mexico.     

Phylogenetic information complexity: Is testing a tree easier than finding it?

Phylogenetic trees describe the evolutionary history of a group of present-day species from a common ancestor. These trees are typically reconstructed from aligned DNA sequence data. In this paper we analytically address the following question: Is the amount of sequence data required to accurately reconstruct a tree significantly more than the amount required to test whether or not a candidate tree was the ‘true’ tree? By ‘significantly’, we mean that the two quantities do not behave the same way as a function of the number of species being considered. We prove that, for a certain type of model, the amount of information required is not significantly different; while for another type of model, the information required to test a tree is independent of the number of leaves, while that required to reconstruct it grows with this number. Our results combine probabilistic and combinatorial arguments.     

鄂西南后河一个典型稀有濒危植物群落的结构特征研究

研究了鄂西南后河一个典型的稀有濒危植物群落的结构特征。结果表明：在1400m^2的样地中自然分布有15种稀有濒危植物;群落优势种为水青树（Tetracentron sinensis)、金钱戚（Dipteronia sinensis);主要种群的空间分布格局除银鹊树为随机分布外,都为集群分布的格局;水青树银鹊树（Tapiscia sinsis)和珙桐（Davidia involucrata）种群结构呈衰老型,金钱椒、天师栗（Aesculus wilsonii)和光叶珙桐（Davidia involucrata var.vilkmorniana)种群表现为旺盛增长型结构,水青冈（Fagus longipetiolata)则表现为成熟的种群结构;群落垂直分层明显,可分为乔木层、灌木层和草本层;整个群落结构稳定,稀有濒危植物在群落中无论是在乔木层还是在其他层次中均占有很大的优势;但如果人为大量采挖稀有濒危植物小苗,群落将会演替成以水青冈等稀有濒危植物为主的群落。