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J-GLOBAL ID：201702278599731148   整理番号：17A0203449

直接推定法は,MAOERSHAN農場における林の可燃物含水量の適用性解析【JST・京大機械翻訳】

Applicability analysis method in water Mao’ershan birch forest fuel rate estimated directly

著者 (3件)： Ma Zhuang (College of Forestry, Northeast Forestry University) ,  Li Liang (College of Forestry, Northeast Forestry University) ,  Jin Sen (College of Forestry, Northeast Forestry University)
資料名： Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao  (Zhongnan Linye Keji Daxue Xuebao)
巻： 36  号： 11  ページ： 54-58  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2295A  ISSN： 1673-923X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,春 のの地上の可燃物を,森林 内の異なる空間位置の分類基準に従って採取し,これらのデータにより,実験室で実験室で試験し,データを記録した。2つの森林タイプに対して,NELSONモデルとSIMARDモデルを平衡含水量として使用し,そして,直接的推定法を用いて,地表の可燃物の含水量を予測した。結果は以下を示す。(1)NELSONモデルに基づく可燃物含水量予測誤差は,SIMARDモデルに基づくものより少なく,一般的に,NELSONモデルに基づく含水量予測効果は,SIMARDモデルに基づく含水量予測効果より優れていた。しかし、林の腐植質と混合可燃物については両者の差が大きくなく、予測効果もよく、誤差の要求は3%以内で使用できる。(2)林の落葉落枝と半腐植物質に対して、誤差が3%以内である場合、NELSONモデルを用いて、可燃物含水量の予測精度を予測する必要がある。(3)異なる層の含水量の予測精度は,以下の通りであった。混合物,腐植質,半腐植質,および落葉落枝であった。実験は室内で行われるので,最大誤差は外部誤差の影響を減少させる可能性があるため,直接推定法を用いてベツリンのモデル誤差を予測する最小値として用いることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 腐植 ,  *適応性 ,  予測誤差 ,  農場 ,  フミン酸 ,  *含水量 ,  落葉落枝 ,  地表面 ,  オレフィン化合物 ,  脂環式アルコール ,  五環トリテルペン ,  ジオール ,  第二アルコール
準シソーラス用語： モデル誤差 ,  予測精度 ,  平衡含水率 ,  *可燃物 ,  *推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Fuel ,  Moisture ,  Maoer mountain ,  Delay ,  Equilibrium moisture content ,  Forecast

分類 (3件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z) ,  固体の乾燥  (XD03022F) ,  火災  (RA02020B)

物質索引 (1件)： ベツリン

タイトルに関連する用語 (7件)： 推定法 ,  農場 ,  林 ,  可燃物 ,  含水量 ,  適用性 ,  解析