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J-GLOBAL ID：201802264532211605   整理番号：18A0212075

変量に基づく雲南松蓄積成長モデル【JST・京大機械翻訳】

The volume growth model of Pinus yunnanensis based on dummy variables

著者 (5件)： Wang Jinchi (北京林業大学林学院,北京,100083) ,  Deng Huafeng (北京林業大学林学院,北京,100083) ,  Ran Qixiang (北京林業大学林学院,北京,100083) ,  Huang Guosheng (国家林業局調査規画設計院,北京,100714) ,  Wang Xuejun (国家林業局調査規画設計院,北京,100714)
資料名： Fujian Linxueyuan Xuebao  (Fujian Linxueyuan Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 453-458  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2391A  ISSN： 1001-389X  CODEN： FLXUE7  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： 雲南省におけるPinus massoniana林分の成長と成長の規則を理解するために,雲南省における雲南省におけるPinus massonianaの分類データに基づいて,SchumacherとRichardsモデルに基づいて,異なる林分密度指標を選択した。本論文では,Pinus yunnanensisの林分成長モデルを最適化し,異なる林分タイプを統合し,間伐林と未間伐林の間の蓄積成長モデルを確立するために最適な基礎モデルを導入した。結果は以下を示した。4つの伝統的成長モデルのシミュレーション結果は,より良く,R2と予測精度は,それぞれ0.9716と96.79%であり,異なる林分密度指数は,モデルの予測効果に及ぼす大きな影響を持った。林分密度としての林分断面積を用いることにより,Richardsモデルの予測精度は96.79%に達したが,予測精度は96.79%に達することが示された。最適な従来の成長モデルにおいて,モデルのR2と推定精度は,従来の成長モデルよりもわずかに高く,それぞれ0.9730,96.84%に達した。モデルの適応性試験により、構築した変量モデルの推定精度は98%を超え、かつ間伐林分に対するフィッティング効果はより良く、異なる措置下の雲南省雲南省松の林分の蓄積成長規則を記述でき、異なるタイプの林分合併モデリングの不一致の問題を解決できた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  立木密度 ,  最適化 ,  モデリング ,  予測 ,  間伐 ,  断面積 ,  *林分 ,  適応性
準シソーラス用語： 推定精度 ,  予測精度 ,  *成長モデル ,  *雲南省 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Pinus yunnanensis Franch ,  thinning ,  dummy variable ,  volume ,  growth model

分類 (2件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変量 ,  雲南 ,  松 ,  蓄積 ,  成長モデル