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J-GLOBAL ID：202002267991248273   整理番号：20A2587398

混合効果モデルに基づく人工紅松枝下高モデル構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of the height to crown base mixed model for Korean pine

著者 (3件)： Yan Yunfei (東北林業大学林学院,森林生態系統可持続経営教育部重点実験室,黒竜江 哈爾浜 150040) ,  Wang Junjie (東北林業大学林学院,森林生態系統可持続経営教育部重点実験室,黒竜江 哈爾浜 150040) ,  Jiang Lichun (東北林業大学林学院,森林生態系統可持続経営教育部重点実験室,黒竜江 哈爾浜 150040)
資料名： Beijing Linye Daxue Xuebao  (Beijing Linye Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 9  ページ： 28-36  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2404A  ISSN： 1000-1522  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： 【目的】研究は,チョウセンゴヨウ人工林の63の塊状地の2972のチョウセンゴヨウのデータに基づき,非線形混合モデルを使用して,チョウセンゴヨウの下高モデルを構築し,成長と収穫モデルの更なる研究のための理論的基礎を提供した。[方法]まず、8つの常用枝下高モデルを用いて、最適な基礎モデルを選出した。次に,林分変数や単木変数が枝下高に及ぼす影響を検討し,林分変数を含む枝下高モデルを構築した。最後に,基礎モデルと林分変数モデルに基づいて,チョウセンゴヨウの枝下高さに及ぼす土壌効果の影響を考慮して,高基礎混合効果モデルと一般化混合効果モデルを構築した。モデルは4種類のサンプリング方式(ランダム抽出、最大樹抽出、最小樹抽出、平均樹抽出)と8種類のサンプルサイズ(18株)を用いて、基礎混合効果モデルと広義混合効果モデルに対してサンプリング検証を行った。【結果】ロジスティックモデルには,良い適合精度があり,生物学的意味に合致し,そして,モデルは,単純であり,そして,最適基礎モデルであった。樹高、胸径以外、対象木の切断面積の和、優勢木の高さと樹冠幅は枝下高と顕著な相関性があり、加えられた後、モデルのフィッティング精度は明らかに向上した。枝下高広義混合効果モデルのフィッティング効果は他のモデルより優れている。モデルの検証結果は,基礎混合効果モデル予測が適用されたとき,4つのサンプルが最小胸直径の4つのサンプルを抽出するのに提案され,4つのサンプルが一般化混合効果モデル予測でランダムに抽出されるのを示している。[結論]枝下高広義混合効果モデルは、フィッティング効果と予測精度において他の3種類のモデルより優れ、このモデルを人工紅松枝下高モデルとして提案した。一般化混合効果モデル予測を適用するとき,4つのサンプルをランダムに抽出した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 断面積 ,  人工林 ,  *林分 ,  無作為抽出 ,  樹冠 ,  樹高
準シソーラス用語： ロジスティックモデル ,  予測精度 ,  チョウセンゴヨウ ,  *枝下高 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 測樹学  (FF01040T) ,  森林生物学一般  (FF02010T) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 混合効果モデル ,  人工 ,  松 ,  枝下高 ,  モデル構築