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谢龙飞

作品数:8 被引量:25H指数:3
供职机构:东北林业大学林学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 8篇农业科学

主题

  • 5篇落叶松
  • 4篇可加性
  • 4篇长白落叶松
  • 3篇物量
  • 2篇生物量
  • 2篇立木
  • 1篇地形
  • 1篇地形因子
  • 1篇杨树
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇异方差
  • 1篇迎春
  • 1篇预测法
  • 1篇枝条
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇生物信息学分...
  • 1篇树冠
  • 1篇水曲柳

机构

  • 8篇东北林业大学

作者

  • 8篇谢龙飞
  • 7篇董利虎
  • 5篇李凤日
  • 1篇杨成君
  • 1篇李桂英
  • 1篇崔璨

传媒

  • 4篇应用生态学报
  • 2篇南京林业大学...
  • 1篇安徽农业科学
  • 1篇生态学杂志

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2023
  • 4篇2022
  • 1篇2018
  • 1篇2014
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于贝叶斯似乎不相关回归方法的天然蒙古栎生物量模型构建
2022年
以胸径和树高作为自变量,基于多元似然分析、似乎不相关回归等方法研建了黑龙江省天然蒙古栎可加性生物量模型系统。结果表明:树高显著提高了树干生物量模型的效果,决定系数(R^(2))从0.953提高到0.988,均方根误差(RMSE)减小14 kg,对树枝、树叶和树根生物量的影响并不显著。单变量(仅含胸径)和双变量(胸径、树高)幂函数形式的生物量模型系统的误差结构均为相乘型,表明对数转换后的线性模型形式更合适。树干、树枝、树叶、树根生物量模型的R^(2)分别为0.953~0.988、0.982~0.983、0.916~0.917、0.951~0.952,RMSE分别为13.42~27.03、6.84~7.00、1.95~1.97、9.71~9.84 kg。与广义最小二乘法(FGLS)相比,贝叶斯估计产生了相似的模型拟合效果,却提供了不同变异大小的参数估计值。FGLS各参数标准误为0.054~0.211,而使用Jeffreys不变先验的两种贝叶斯估计方法(DMC和Gibbs1)产生相似的参数变异(标准差为0.055~0.221);使用均值向量为0、方差为1000且协方差为0的多元正态先验(Gibbs2)和使用来自栎属树种生物量模型历史研究汇总的先验(Gibbs3)产生了更大的变异(标准差为0.080~0.278),使用自身数据获取的先验(Gibbs4)估计得到的各参数变异小于其他方法(标准差为0.004~0.013)。当使用Gibbs4法建立模型时,两类模型不仅能提供最窄的95%预测区间,还能产生更小的预估偏差,树干、树枝、树叶、树根和总生物量在单变量模型中的平均绝对偏差百分比(MAPE)分别为19.8%、24.7%、24.6%、29.0%和13.1%,树干和总生物量在双变量模型中的MAPE分别减小到10.5%和9.8%,其他组织MAPE未改变,表明Gibbs4法能提供更准确的生物量预测值。与传统回归方法相比,准确的先验信息使贝叶斯统计在估计稳定性和不确定性减小方面具有优势。
谢龙飞李凤日董利虎
关键词:生物量可加性贝叶斯
人工长白落叶松立木叶面积预估模型被引量:7
2018年
叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明:考虑样木层次随机效应的最优枝条叶面积混合效应模型包含lnBD(BD为枝条基径)、lnRDINC(RDINC为相对着枝深度)和lnCR(CR为冠长率)3个随机效应参数,具体形式为:lnBLA=β+1β+(β2+b2)lnBD(β+3+b3)lnRDINC4lnDBH+β(DBH 5lnHT/DBH+(β6+b6)lnCR,其中:βi和bi分别是模型的固定效应参数和随机效应参数;为树木胸高处直径;HT/DBH为树高与胸径的比值.模型的修正决定系数R2 a)为(0.90,均方根误差(RMSE)为0.5477,平均偏差(ME)为-0.03,平均绝对偏差MAE)为0.24,预测精度(P)为91%,枝条叶面积预估模型的预估效果较好.以枝条叶面积预估模型为基础,计算树冠叶面积并建立树冠叶面积预估模型,最终形式为:lnCLA=γ0+γln1DBH+γ2CR,其中,γi为模型参数.似然比检验结果(P>0.05)说明该模型不用考虑样地层次的随机效应.本研究所建立的立木树冠叶面积预估模型的决定系数(R2)为,0.87,RMSE为0.3847,拟合效果好可以很好地预测人工长白落叶松立木树冠叶面积,为以后叶面积分布和光合作用的研究提供了理论基础.
谢龙飞董利虎李凤日
关键词:长白落叶松
长白落叶松含碳率分析及含碳量异速生长模型被引量:7
2022年
森林碳储量约占陆地碳储量的45%,准确评估森林碳储量对于森林的科学经营管理及规划具有重要意义。基于2015—2018年黑龙江省佳木斯市孟家岗、尚志帽儿山、小九林场以及东京、林口林业局的77棵人工长白落叶松的解析木数据,分析5种树木成分(即干材、树皮、树枝、树叶和树根)的含碳量分配及含碳率变化,构建了长白落叶松总量及各分项的一元及二元可加性含碳量模型,模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法,并采用“刀切法”对模型进行检验,评价其预测能力。结果表明:各分项加权平均含碳率差异显著,树枝(49.3%)>树皮(48.7%)>树叶(48.5%)>干材(48.2%)>树根(47.1%)。地上含碳量约占总含碳量的80%,地下含碳量约占20%。可加性含碳量模型的调整后确定系数R_(a)^(2)大于0.89,平均绝对误差(MAE)小于4.1 kg,绝大多数模型的平均绝对误差百分比(MAE%)小于30%。引入树高变量,可以有效地提高大部分含碳量模型的拟合效果和预测能力。其中,总量、地上、干材和树皮含碳量模型拟合效果较好,树枝、树叶、树根和树冠含碳量模型拟合效果相对较差。
张悦谢龙飞董利虎
关键词:含碳量长白落叶松
混交比例对长白落叶松和水曲柳混交林碳储量及其分配格局的影响被引量:3
2022年
以长白落叶松和水曲柳混交林为研究对象,根据长白落叶松和水曲柳的栽植行数比选择4种不同行状混交比例的林分(类型Ⅰ:5∶3;类型Ⅱ:6∶4;类型Ⅲ:5∶5;类型Ⅳ:1∶1),建立长白落叶松和水曲柳生物量似乎不相关模型,分析林分各林层和生态系统碳储量的差异及其分配规律。结果表明:不同林分类型的乔木层碳储量为39.86~50.12 t·hm^(-2),类型Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ的乔木层碳储量显著高于类型Ⅲ;林下植被层碳储量为0.10~0.30 t·hm^(-2),类型Ⅱ的林下植被层碳储量显著高于其他类型;凋落物层碳储量为4.43~6.96 t·hm^(-2),类型Ⅱ、Ⅲ凋落物层碳储量显著高于其他类型;土壤层碳储量为34.97~54.66 t·hm^(-2),类型Ⅱ土壤层碳储量显著高于其他类型。在整个生态系统中,林分类型Ⅰ~Ⅳ碳储量分别为90.43、108.27、85.83、89.92 t·hm^(-2),类型Ⅱ生态系统碳储量显著高于其他类型。乔木层和土壤层为生态系统主要碳库,分别占生态系统碳储量的43.3%~55.7%和38.7%~50.5%。建议在未来的营林造林中,以6行长白落叶松和4行水曲柳交替种植。
闫嘉杰李凤日谢龙飞苗铮董利虎
关键词:长白落叶松水曲柳混交比例碳储量
基于林分及地形因子的落叶松人工林林分生物量模型构建
2023年
【目的】落叶松在我国东北地区广泛分布,是重要的造林和用材树种,具有生长速度快、耐寒等优点。为了准确地估算落叶松人工林林分生物量,构建了落叶松林分可加性生物量模型。【方法】以落叶松人工林为研究对象,基于黑龙江省的304块人工落叶松固定样地数据,采用非线性似乎不相关回归的方法建立了可加性生物量模型系统,使用留一交叉验证法对建立的模型进行检验。【结果】林分断面积和林分平均高对树干、树枝、树叶和树根生物量模型有显著影响,林龄和海拔也显著影响林分树干、树叶、树根生物量;坡率和坡向对树枝生物量有显著影响。树叶生物量与林分平均高、林龄和海拔呈显著负相关,树干与树根生物量则与之呈显著正相关,树枝生物量与林分平均高呈显著正相关。在所建立的可加性生物量模型中,调整后决定系数(Radj2)均在0.94以上,均方根误差(RMSE)较小。检验指标平均误差(MPE)和平均误差百分比(MPE%)均接近0,拟合指数(IF)均大于0.93,平均绝对误差(MAE)较小,且平均绝对误差百分比(MAE%)均小于11%。【结论】建立的落叶松人工林可加性生物量模型的拟合与预测效果均较好,可以进行黑龙江省林分尺度的落叶松人工林生物量预测。
孙宇李凤日谢龙飞董利虎
关键词:落叶松人工林林分生物量地形因子异方差
考虑样地效应的人工杨树立木可加性生物量模型构建
2024年
“迎春5号”杨树(Populus nigra×P.simonii)作为速生丰产林的重要树种之一,其生物量的准确估算有重要意义。根据胸径(DBH)和树高(H)对杨树各组分生物量的影响,本文分别构建两类似乎不相关回归(SUR)模型和引入了样地随机效应的SUR混合效应(SURM)模型(SUR1和SURM1:以DBH为自变量;SUR^(2)和SURM2:以DBH和H为自变量),对比分析了SURM模型在实际应用中的预测精度。结果表明:加入H后,对于干、枝、叶生物量模拟效果的改善较为明显(SUR模型R^(2)提高了0.1%~1.6%,SURM提高了0.6%~7.0%),对于皮和根改善较差。考虑样地水平随机效应后,枝、叶和根拟合效果改善较为明显,SURM模型各组分R^(2)均提高了5.7%~16.5%,干和皮拟合改善效果较小。此外,当预测生物量时,使用样地水平的混合效应模型SURM1要优于使用两个树木变量的SUR^(2)模型,SURM1模型各组分拟合效果均优于SUR^(2)模型(R^(2)提高了0.2%~9.9%),SURM模型对于迎春5号杨树各组分生物量拟合和预测效果均比SUR模型精度更高,在实际中使用SURM模型进行生物量预测时,考虑到生物量数据获取的难度,最终确定随机抽取4棵树用于随机效应的校正。本文所提出的两类SURM模型适用于不同的数据类型,可为准确评估迎春5号杨树生物量提供基础支撑。
李文博谢龙飞董利虎
关键词:混合效应模型生物量
基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建被引量:9
2022年
【目的】以长白落叶松(Larix olgensis)人工林干形指标为主要数据,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程,研究不同的二次抽样方案对混合效应模型预估精度的影响。【方法】在不同类型的削度方程中选择拟合效果最好的Kozak方程作为基础模型,通过再参数化的方法引入树冠特征变量,分析树冠大小对干形的影响;在包含树冠变量的模型基础上,结合混合效应模型考虑样地、样木效应对于干形的影响,建立长白落叶松削度方程;采用2种抽样方案(方案Ⅰ,不限定抽样位置;方案Ⅱ,抽样位置限定在相对高0.1以下)对混合效应模型进行精度检验。【结果】树冠变量中冠长率与干形关系最为密切,将冠长率引入模型后,提升了模型的拟合精度,且模型参数在5%显著性水平上均显著。通过似然比检验,样地效应和样木效应极显著提升了模型拟合效果(P<0.01),并使用指数函数和一阶连续自回归结构[CAR(1)]来解决削度方程中普遍存在的异方差和自相关问题,最终的混合效应模型调整后决定系数(R^(2)_(a))为0.994 1,均方根误差(RMSE)为0.623 1,拟合效果优于基础模型(R^(2)_(a)提高了0.4%,RMSE减小了24.6%)。当使用不同的抽样方案进行预测时,方案Ⅰ表现出最高的预测精度,抽样数量为5时,平均绝对误差(MAE)为0.470 0,平均绝对误差百分比(MAPE)为4.62%;而方案Ⅱ不同抽样数量之间的预测效果差别不大(MAE的变化范围为0. 520 3~0. 536 6,MAPE的变化范围为5. 14%~5. 22%),但仍优于基础模型。【结论】将冠长率引入模型后,模型对干形的模拟更贴合实际中的林木生长情况;包含样地效应、样木效应的两水平混合效应模型可以很好地模拟长白落叶松的干形变化,为精准估计长白落叶松各材种和立木材积提供了依据。
聂璐毅董利虎李凤日苗铮谢龙飞
关键词:长白落叶松干形非线性混合效应模型削度方程
吉尔吉斯白桦BkWRKY1基因克隆与序列分析
2014年
从吉尔吉斯白桦转录组文库测序中获得白桦BkWRKY1转录因子的cDNA序列,该序列包含2 189个碱基。序列比对和同源性分析表明,该基因cDNA序列包含1 728 bp的开放阅读框,可编码575个氨基酸,5'非翻译区(UTR)为119 bp,3'非翻译区(UTR)为342bp。该基因属于WRKY transcription factor家族,含有2个WRKY结构域,蛋白分子量为62.483 kD,理论等电点为7.32,负电荷残基(Asp+Glu)总数为62个,正电荷残基(Arg+Lys)总数为62个。蛋白不含有信号肽,具有一定的亲水性,为亲水蛋白,无跨膜结构。同源性比较与进化树分析表明,吉尔吉斯白桦WRKY蛋白与大豆和蒺藜苜蓿的WRKY蛋白在进化上关系较近。该基因在0.6%NaHCO3胁迫处理后表达量增加,为上调表达基因。
田玉富崔璨谢龙飞李桂英杨成君
关键词:WRKY转录因子生物信息学分析
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