刘恩斌
- 作品数：46 被引量：361H指数：11
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- 相关领域：农业科学生物学理学轻工技术与工程更多>>
- 一种毛竹胸径年龄二元联合分布精确估算方法
- 本发明公开了一种毛竹胸径年龄二元联合分布精确估算方法，包括以下步骤：一，将毛竹林胸径年龄按株数汇总成二维统计数据；二，绘制毛竹胸径年龄的三维频数直方图；三，得若干种常用二元Copula密度函数的参数向量；四，绘制毛竹胸径...
- 刘恩斌周国模杜华强
- 一种毛竹胸径年龄联合分布动态模型的构建方法
- 本发明公开了一种毛竹胸径年龄联合分布动态模型的构建方法，包括以下步骤：步骤一，收集研究区域毛竹连续清查样地数据；步骤二，将研究区域每期毛竹样地的连续清查数据汇总成毛竹胸径年龄二维统计数据；步骤三，计算毛竹胸径与年龄的边缘...
- 周国模刘恩斌杜华强
- 基于最大熵原理的浙江毛竹胸径分布及测量不确定度评定被引量：11
- 2009年
- 应用最大熵原理构造了测树因子概率分布的统一模型,这样构造的模型具有明确的解析表达式,并能克服常用方法无法解释测树因子服从某种概率分布的真正原因,从而为测树因子统计分布建模提供了一种有效方法。使用1-3阶样本矩、1-4阶样本矩与1-5阶样本矩,用所构建的概率分布统一模型分别对浙江省域毛竹胸径分布分别作了仿真试验,结果表明当采用1-4阶样本矩时,仿真效果最好,而且比通过假设检验的Weibull分布仿真结果理想:(1)图形非常相似,对实测数据都能很好的模拟;(2)最大熵法的离差平方和为0.00018,Weibull分布的为0.00045[1]。由于各种系统与非系统的原因,都会影响测量结果的准确性,对所构建的模型作了不确定度评定,表明结果具有很大的可靠性,测量结果的估计:7.85100,测量结果的标准不确定度:1.82710,置信概率:0.96020。
- 刘恩斌周国模葛宏立
- 关键词：最大熵原理WEIBULL分布测量不确定度
- 测树因子二元概率分布:以毛竹为例被引量：6
- 2010年
- 应用二元联合熵函数,仿照一元最大熵函数的推导过程,构建测树因子二元最大熵概率密度函数,指出该函数实际上是二元多参数指数族分布,其幂是二维连续函数空间基的线性组合;一元与二元最大熵函数的构建可以得出:这种构建模型的方法可以推广到测树因子二元以上概率分布的情形;对二元最大熵函数与二元Weibull分布模型做对比分析,并指出前者具有更广的适应性;对已有二元函数如二元SBB函数与二元Beta函数做了概述,介绍SBB函数初值选取方法,并指出二元SBB函数能反映2个随机变量的相关程度;用二元最大熵函数、二元SBB函数与二元Beta函数分别测量浙江省域尺度毛竹胸径、年龄联合分布信息,结果表明前2者的测量精度非常高,都适合于描述毛竹胸径、年龄联合分布规律,回归离差平方和、R2与柯尔莫哥洛夫检验统计量依次为9.97677e-05,0.9960,0.99983;0.00084,0.96400,0.97998;二元Beta函数测量精度最低,函数初值选取与变量区间变换还有待于进一步研究。
- 刘恩斌周国模施拥军葛宏立
- 关键词：测树因子
- 基于混合概率密度的区域尺度毛竹碳储量精确测算方法
- 本发明公开了一种基于混合概率密度的区域尺度毛竹碳储量精确测算方法，包括：收集对象区域待测年份毛竹固定样地连续清查数据；计算各径阶各龄级的单株毛竹生物量值；计算各固定样地毛竹株数的实测概率；估算各固定样地毛竹株数的概率；计...
- 刘恩斌朱月清周国模施拥军杜华强
- 浙江毛竹林分非空间结构特征及其动态变化被引量：12
- 2013年
- 利用2004与2009年浙江省两期森林连续清查毛竹样地数据,应用因子分析、聚类分析、相关分析、多元方差分析及核密度估计方法,采用7个指标(样地生物量,样地株数,林分平均胸径,1,2,3和≥4度竹所占比例)描述毛竹林分非空间结构特征。结果表明:毛竹林分非空间结构特征的主导因素依次为年龄结构因子、样地生物量因子、林分平均胸径因子;浙江现有毛竹林老龄化问题较突出,林分中各龄级所占比极不合理,现有经营措施存在较大缺陷,从而使林分生产力衰退;样地株数较少时,林分平均胸径与样地株数几乎没有相关性,但随着样地毛竹株数的增加,表现出一定的负指数关系;影响毛竹林分生物量的主要因素依次是样地株数与林分平均胸径;7个指标中除3度竹所占比例没有显著差异外,其他指标都存在显著差异,使得毛竹林分非空间结构(由7个指标构成)在2004年与2009年存在显著性差异;平均胸径小于8.7 cm的林分随着毛竹的生长所占比重在减少,而平均胸径大于8.7 cm的林分在增加,这也说明2009年林分平均胸径比2004年显著增大,样地株数和林分生物量与林分平均胸径有类似的趋势。研究结果对毛竹林的可持续经营与固碳功能的提高有一定的参考价值。
- 刘恩斌施拥军李永夫周国模杨东
- 关键词：毛竹显著性差异
- 毛竹林分胸径分布的估算方法
- 本发明公开了一种毛竹林分胸径分布的估算方法，包括对L函数、K函数与P函数的建模，L函数为G函数Dg＝exp(ω+βa+γb+ηc)带入参数ω，β，γ，η的具体值而得，K函数为H函数Dg<Sup>2</Sup>＝exp(ε...
- 刘恩斌周国模徐林
- 生物量统一模型构建及非线性偏最小二乘辩识——以毛竹为例被引量：12
- 2009年
- 树种生物量数据是研究许多林业与生态问题的基础,如何准确估算树种的生物量十分重要,建立生物量模型是生物量估测的主要手段。鉴于常用估算生物量模型具有多样性、经验性、在实际应用中有很大限制等特点,提出利用Chebyshev正交多项式系构建生物量估算统一模型的新思路,这种构建模型的方法有完备的理论基础、统一的模型结构,其实质是一种进行变量区间变换,缩小变量定义域的数值插值方法,模型阶数越高,插入的点越多,估算结果越符合实际,这与树木的树干解析与树木生长原理是相一致的;鉴于常用最小二乘具有的一些缺陷,用适应范围更广的偏最小二乘对统一模型进行参数辩识;指出毛竹生物量的研究与其它树种生物量的研究不同,根据毛竹自身的生长特征,把其生物量的研究分成2个阶段;最后估算了毛竹第1阶段的生物量,结果表明拟合精度很高:当提取55个主成分时,SPRESS,h达到最小,其值为31.4390,R2=0.9987,离差平方和为0.2518,比传统方法估计误差5.623提高了一个数量级。
- 刘恩斌周国模姜培坤葛宏立杜华强
- 关键词：偏最小二乘毛竹
- 基于随机过程的毛竹笋期生长模型构建及应用被引量：11
- 2013年
- 毛竹笋期生长与毛竹生长快、产量高、固碳功能强有非常密切的关系，研究毛竹笋期生长模型意义重大。本研究指出毛竹笋期生长受很多随机因素的干扰，其实质上是随机过程，并应用随机过程理论与Sloboda生长方程构建了毛竹笋期生长的随机过程模型，及对该模型的特征函数进行研究。用本文构建的模型结合实测数据资料表明：1）毛竹笋期生长在大约55天完成，其生长过程可以分为2个阶段：1—25天为第1阶段，该阶段毛竹生长比较缓慢，25—55天为第2阶段，该阶段毛竹处于爆发式生长；2）对于给定的生长时间（本文指天数），毛竹的累积生长量是随机变量，其概率分布曲线由左偏峰逐步转化为正态分布，且其分布的峰值起初显著下降，后逐步变为平稳；3）毛竹笋期生长的第1阶段（1～25天），其生物量的累积量不大，但在生长的第2阶段（25—55天），因竹高处在爆发式增长阶段且地径不变，其生物量的累积速度非常快，体现了毛竹超强的固碳功能；4）对于不同的毛竹，Sloboda生长方程参数k，b的值相同，而SI的值服从正态分布。本研究给出的毛竹笋期生长随机过程特征函数（均值函数、相关函数与标准差函数），为进一步研究毛竹其他性质奠定基础。
- 施拥军刘恩斌周国模沈振明俞淑红
- 基于非空间结构的浙江省毛竹林固碳潜力被引量：6
- 2012年
- 在毛竹单株生物量模型及其林分特征的基础上,构建基于非空间结构的毛竹林固碳潜力模型,并阐述模型的生物学意义;应用Matlab提供的Linprog函数与Solve函数,对所建模型在满足约束条件下进行优化求解,结果表明,当1度竹、2度竹、3度竹和≥4度竹占毛竹样地总株数的百分比均为0.25,毛竹林分立竹度为4363株·hm-2,平均胸径为12.1691cm时,毛竹林碳储量达到最大,其值为42220.2149kg·hm-2;根据优化结果与2004年浙江省毛竹林结构现状,提出增加毛竹林固碳量的一些措施。
- 刘恩斌施拥军李永夫周国模
- 关键词：毛竹固碳潜力
