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J-GLOBAL ID：201802275995681640   整理番号：18A0168312

混合効果モデルとEBLUPに基づいて,コウヨウザンの樹高成長過程を予測した。【JST・京大機械翻訳】

Based on mixed-effects model and empirical best linear unbiased predictor predicting growth profile of height for Chinese fir

著者 (2件)： Wang Mingchu (北京林業大学林学院,北京,100083) ,  Sun Yujun (北京林業大学林学院,北京,100083)
資料名： Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao  (Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 5  ページ： 782-790  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2747A  ISSN： 2095-0756  CODEN： ZNDXBB  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： 福建省における15の標準林における30のスギCunninghamia lanceolata標準木の解析データに基づいて,5つの成長方程式を非線形最小二乗法によって適合させて,最良のモデルを選択した。解析木データを用いて,非線形混合効果の樹高成長モデルを構築した。個々の樹木をランダム効果として、混合効果パラメータの数を変換することにより、Rソフトを用いて赤池情報基準(AIC)を選択し、ベイズ情報基準(BIC)が最小で、対数尤度関数(Loglik)値が最大の混合効果モデルを最適モデルとする。混合効果モデルに基づき,経験的線形不偏最適予測法(EBLUP)を用いて,樹高成長過程の特性を予測した。結果は以下を示した。Weibull方程式の中で、β1、β2とβ3などの3つのパラメータはいずれも混合効果パラメータのモデルシミュレーション精度が最も高い。観測時間が同じであるとき,観測間隔を延長することは予測誤差を減少して,予測精度を改良することができた。観測間隔が同じであるとき,観測精度を増加して,予測精度を改良することができた。図2,表9,参考文献23Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対数 ,  *モデル ,  線形性 ,  予測誤差 ,  尤度関数
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モデルシミュレーション ,  *樹高成長 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： forest measuration ,  height growth model ,  mixed-effects model ,  EBLUP ,  Chinese fir

分類 (5件)： 人体の汚染及び防止  (MB02020Z) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  線量計測・計測器  (AD08050Q) ,  雪氷学  (DC08000N) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 混合効果モデル ,  コウヨウザン ,  樹高 ,  成長過程 ,  予測