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人工长白落叶松立木叶面积预估模型 被引量：8
1
作者 谢龙飞 董利虎 李凤日 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2843-2851,共9页
叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明:考虑... 叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明:考虑样木层次随机效应的最优枝条叶面积混合效应模型包含lnBD(BD为枝条基径)、lnRDINC(RDINC为相对着枝深度)和lnCR(CR为冠长率)3个随机效应参数,具体形式为:lnBLA=β+1β+(β2+b2)lnBD(β+3+b3)lnRDINC4lnDBH+β(DBH 5lnHT/DBH+(β6+b6)lnCR,其中:βi和bi分别是模型的固定效应参数和随机效应参数;为树木胸高处直径;HT/DBH为树高与胸径的比值.模型的修正决定系数R2 a)为(0.90,均方根误差(RMSE)为0.5477,平均偏差(ME)为-0.03,平均绝对偏差MAE)为0.24,预测精度(P)为91%,枝条叶面积预估模型的预估效果较好.以枝条叶面积预估模型为基础,计算树冠叶面积并建立树冠叶面积预估模型,最终形式为:lnCLA=γ0+γln1DBH+γ2CR,其中,γi为模型参数.似然比检验结果(P>0.05)说明该模型不用考虑样地层次的随机效应.本研究所建立的立木树冠叶面积预估模型的决定系数(R2)为,0.87,RMSE为0.3847,拟合效果好可以很好地预测人工长白落叶松立木树冠叶面积,为以后叶面积分布和光合作用的研究提供了理论基础. 展开更多
关键词 长白落叶松 枝条叶面积 树冠叶面积 混合效应 经验线性无偏最优预测法
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基于模型的小域估计方法及其拓展——由单变量推广到多变量情形 被引量：5
2
作者 于力超 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2019年第3期473-482,共10页
小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的... 小域估计是当今抽样调查领域的研究热点,通过建立小域估计模型,将所有调查区域通过公共的参数连接起来,利用相关区域数据作为辅助信息,解决多层次抽样调查中某些域样本量不足的问题,提高参数的估计精度。本文首先在目标变量是单变量的情形下,研究了域层次模型和单元层次模型的参数估计方法,进而推广到目标变量是多变量的情形,考虑变量之间的相关性,研究了多变量Fay-Herriot模型参数的经验最优线性无偏预测及其均方误差矩阵的性质,最后通过一个实例,验证了参数估计具有良好效果。 展开更多
关键词 小域估计 混合线性模型 Fay-Herriot模型 经验最优线性无偏预测
原文传递
基于空间误差分量Fay-Herriot模型的小域估计 被引量：3
3
作者 李腾 魏传华 苏宇楠 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第11期11-16,共6页
Fay-Herriot模型已在小域估计中得到了广泛应用,进而提出一类新的空间误差分量Fay-Herriot模型用以刻画空间效应。基于所提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量;同时,还给出所提估计量对应均方误差的估计,并通过数... Fay-Herriot模型已在小域估计中得到了广泛应用,进而提出一类新的空间误差分量Fay-Herriot模型用以刻画空间效应。基于所提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量;同时,还给出所提估计量对应均方误差的估计,并通过数值模拟验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 Fay-Herriot模型 空间误差分量模型 小域估计 经验最佳线性无偏预测
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问卷分割设计的模拟研究——小域估计的一种应用 被引量：2
4
作者 朱钰 陈晓茹 《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第10期14-18,共5页
针对长问卷存在无回答率和回答负担,从而导致统计调查精度降低的问题,采用问卷分割法解决该问题,并且通过小域估计的方法进行参数估计。模拟研究表明,利用小域估计方法对分割问卷进行参数估计显然优于用多重插补法进行参数估计。研究结... 针对长问卷存在无回答率和回答负担,从而导致统计调查精度降低的问题,采用问卷分割法解决该问题,并且通过小域估计的方法进行参数估计。模拟研究表明,利用小域估计方法对分割问卷进行参数估计显然优于用多重插补法进行参数估计。研究结果表明,运用小域估计方法对分割问卷进行参数估计,能显著提高统计调查的精度。 展开更多
关键词 回答负担 矩阵抽样 经验最佳线性无偏预测 多重插补
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基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计
5
作者 李腾 魏传华 于力超 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第2期339-348,共10页
作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出... 作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 Fay-Herriot模型 混合地理加权回归模型 小域估计 经验最佳线性无偏预测
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