欢迎访问林草资源研究
科学研究

二类调查与抽样调查数据的关系连接模型研究——以林分断面积为例

  • 肖云丹 ,
  • 侯瑞霞 ,
  • 纪平
展开
  • 中国林业科学研究院资源信息所,北京 100091
肖云丹(1982-),女,贵州瓮安人,助理研究员,主要从事数据库技术的应用研究工作。Email: xiaoyd@ifrit.ac.cn

收稿日期: 2016-12-09

  修回日期: 2017-03-31

  网络出版日期: 2020-10-10

基金资助

中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(CAFYBB2017SZ006)

Linking Model of Stand Basal Area from Forest Resource Inventory Data for Management and Systematic Plots

  • Yundan XIAO ,
  • Ruixia HOU ,
  • ping JI
Expand
  • Research Institute of Forest Resource Information Techniques,Chinese Academy of Forestry,Beijing 100091,China

Received date: 2016-12-09

  Revised date: 2017-03-31

  Online published: 2020-10-10

摘要

二类调查和经营单位抽样体系固定样地连续调查是我国两种重要的森林资源调查方法。这两种调查方法都能得到林分断面积,但它们却各有利弊。这两种方法的关系如何?怎样做到两种类型数据的信息互补?基于2004年和2009的二类调查数据构建了林分断面积贝叶斯模型,然后通过该模型预测2011年、2013年的林分断面积,并与这两年的系统样地数据建立连接模型。经研究分析可知,所建连接模型效果较好(R 2=0.6817)。

本文引用格式

肖云丹 , 侯瑞霞 , 纪平 . 二类调查与抽样调查数据的关系连接模型研究——以林分断面积为例[J]. 林草资源研究, 2017 , 0(2) : 34 -39 . DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.02.007

Abstract

Forest resource inventory data for management and systematic plots are the most important two survey methods in China,which both could output stand basal.However both of these two methods have advantages and disadvantages.It is important to explore the relationship between them,and link the two methods.In this study,we developed stand basal area model based on the FIDM data using Bayesian method,and predicted the stand basal area in 2011,and 2013.Then we linked the stand basal area from systematic plots in 2011 and 2013.The results showed that the linking model performed well (R 2=0.6817).

参考文献

[1] 陈新林 . 浅议森林资源二类调查存在的主要问题与对策[J]. 华东森林经理, 2016,30(3):19-22.
[2] 曾伟生 . 全国森林资源年度出数方法探讨[J]. 林业资源管理, 2013(1):26-31.
[3] Lindley D V . Bayesian thoughts[J]. Significance, 2004,1(2):73-75.
[4] Lamon E C, Clyde M . Accounting for model uncertainty in prediction of chlorophylla in Lake Okeechobee[J]. Journal of Agricultural Biological & Environmental Statistics, 2000,5(3):297-322.
[5] Clyde M . Model uncertainty and health effect studies for particulate matter[J]. Environmetrics, 2000,11(6):745-763.
[6] Ellison A M . Bayesian inference in ecology[J]. Ecology Letters, 2004,7(6):509-520.
[7] 李向阳 . 水文模型参数优选及不确定性分析方法研究[D]. 大连:大连理工大学, 2005.
[8] Bullock B P, Boone E L . Deriving tree diameter distributions using Bayesian model averaging[J]. Forest Ecology and Management, 2007,242(2-3):127-132.
[9] Zhang Xiongqin, Duan Aiguo, Zhang Jianguo . Tree biomass estimation of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata) based on Bayesian method[J]. PLOS ONE, 2013,8(11):1-7.
[10] 茹诗松, 王静龙, 濮晓龙 , 等. 高等数理统计[M]. 北京: 高等教育出版社, 1998.
[11] 张雄清, 张建国, 段爱国 . 基于贝叶斯法估计杉木人工林树高生长模型[J]. 林业科学, 2014,50(3):69-75.
[12] 张雄清, 张建国, 段爱国 . 杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯估计[J]. 林业科学研究, 2015,28(4):538-542.
[13] Gelman A, Carlin J B, Stern H S , Rubin DBBayesian Data Analysis[M]. 2nd ed.Boca Raton,FL,USA:Chapman and Hall/CRC., 2004.
[14] Ellison A M . Bayesian inference in ecology[J]. Ecology letters, 2004,7(6):509-520.
文章导航

/