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J-GLOBAL ID：202102248202447667   整理番号：21A0044221

ハイブリッド効果に基づく飛翔Pinusmassoniana林の樹冠幅予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Individual Crown Diameter Prediction Models for Aerially Seeded Pinus massoniana Based on Mixed Effects Models

著者 (7件)： Yang Yang (po陽湖流域森林生態系統保護与修復国家林業和草原局重点実験室,江西 南昌 330045;江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045) ,  Peng Haoxian (江西利森林業技術服務有限公司,江西 南昌 330038) ,  Pan Ping (江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045) ,  Ouyang Xunzhi (po陽湖流域森林生態系統保護与修復国家林業和草原局重点実験室,江西 南昌 330045;江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045) ,  Zang Hao (po陽湖流域森林生態系統保護与修復国家林業和草原局重点実験室,江西 南昌 330045;江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045) ,  Ji Renzhan (江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045) ,  Yu Xiao (江西農業大学 林学院,江西 南昌 330045)
資料名： Jiangxi Nongye Daxue Xuebao  (Jiangxi Nongye Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 5  ページ： 990-1001  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2944A  ISSN： 1000-2286  CODEN： JNXUEV  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】Pinusmassoniana林の単木キャノピーの予測モデルを構築し,単一木の樹冠幅の予測精度と科学的経営の参照を提供する。[方法]Pinusmassonianaを研究対象とし、標準的にI(9001500株/hm2)、II(15002100株/hm2)、III(21002700株/hm2)、IV(27003300株/hm2)の4つの密度群に分けた。基本モデルとして,10の一般的樹冠予測モデルから最適モデルを選択し,このモデルは密度群などの林分因子と林木因子に基づいて広義モデルを作り,同時に標準地レベルのランダム効果を考慮して非線形混合キャノピーモデルを作り,べき関数と指数関数を用いてモデル中の異分散を排除した。[結果]べき関数形式の基礎モデルフィッティングと予測効果は良好であり、枝下高、密度群を追加した広義モデルは基礎モデルより精度が最も大きい。ランダム効果を考慮して,モデルの適合精度が効果的に改善され,次に,大きいから小さい順に,以下の結果を得た。広義混合モデル(R2=0.6508,RMSE=0.6246,MAE=0.4928),基礎混合モデル(R2=0.6338,RMSE=0.6396,MAE=0.5028),広義モデル(R2=0.6010)。RMSE=0.6676,MAE=0.5318),および基礎モデル(R2=0.5693,RMSE=0.6981,MAE=0.5482)は,混合モデルにおける異分散が指数関数によって最も良く除去されたことを示した。【結語】説明変数とランダム効果の増加は,キャノピーモデルの精度を効果的に改善でき,混合効果に基づく一般化混合モデルは,異なる密度群の飛翔したPinusmassonianaの樹冠幅の成長をよく予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指数関数 ,  *飛翔 ,  林木 ,  林分 ,  キャノピー ,  *樹冠 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モデルあてはめ ,  混合モデル ,  枝下高 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 飛翔 ,  樹冠 ,  予測モデル