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题名单木生物量平差随机模型的比较与分析
被引量：10
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作者
冯仲科
郭清文
张彦林
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机构
北京林业大学测绘与
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第S2期9-13,共5页
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基金
"863"国家高新技术项目(2003AA245030)
国家自然科学基金项目(90302014)
北京市自然科学基金项目(4041002)
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文摘
为解决生物量随机模型的确定、形式、意义和权函数的统计性能等问题,该文从数据采集出发重点分析归纳了生物量模型拟合误差的来源,证明了单木生物量模型拟合误差的异方差性的特点,并揭示了其方差与单木相应的鲜重成正比的本质.该文还详细论述了几种常用随机模型的特点及其在生物量模型研究中的适用性,并以函数模型为示例,着重分析比较了采用不同随机模型对回归参数及生物量估值的影响及所确定的随机模型的物理意义,并引入稳健估计抗差理论削弱粗差的影响.
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关键词
单木生物量
随机模型
最小二乘
稳健估计
定权
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Keywords
single tree biomass,random model,least-square,robust estimation,weight calculation
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分类号
S711
[农业科学—林学]
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题名森林每木生物量数据质控方法和技术研究
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作者
郭学兵
张黎
何洪林
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机构
中国科学院地理科学与资源研究所
国家生态科学数据中心
中国科学院大学
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出处
《数据与计算发展前沿》
CSCD
2023年第1期65-73,共9页
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基金
国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作/港澳台科技创新合作”重点专项项目“中国及中亚“一带一路”区域典型陆地生态系统综合监测与应用”(2019YFE0126500)。
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文摘
【目的】野外森林生态站乔木生物量长期动态观测数据,对于支撑中国典型森林碳储量、森林生产力等分析研究具有重要价值。每木生物量(Tree biomass weight,TBW)数据是估算森林生物量的基础。TBW数据质量是其长期观测的生命线,也是生物量数据相关科学研究获得正确结论的基础。【方法】TBW数据质控方法的研究、数据质控标准的建立和数据质控信息技术手段的使用,是提升TBW数据质量的三个方面。本文首先介绍中国生态系统研究网络(CERN)森林生态站TBW数据生产过程、TBW数据模式和数据项标准化内容,然后介绍TBW数据质控总体框架及质控方法,最后介绍信息技术(基于OLE编程、Python多进程计算)在TBW基础与实测数据质控及在派生数据自动核验方面的应用。【结果】本文实现了TBW数据一致性、准确性的快速检查,有助于形成标准化的数据质控业务流程,对于海量的森林生态站多样地TBW数据的高效质控和快速计算具有重要参考价值。
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关键词
森林乔木
每木生物量
数据质控
OLE
中国生态系统研究网络
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Keywords
forest tree
tree biomass weight
data quality control
Object Linking and Embedding
Chinese Ecosystem Research Network
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
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