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林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理
被引量：
10
1
作者
章皖秋
岳彩荣
袁华
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期230-237,共8页
林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回...
林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。
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关键词
随机效应
空间
相关性
与异质性
时间相关性与异质性
混合效应模型
空间回归模型
地理加权回归
回归克里金
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职称材料
题名
林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理
被引量：
10
1
作者
章皖秋
岳彩荣
袁华
机构
西南林业大学林学院
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期230-237,共8页
基金
国家自然科学基金(31260156)
云南省教育厅基金一般项目(2014Y333)
西南林业大学林学一级学科博士研究生创新基金项目
文摘
林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。
关键词
随机效应
空间
相关性
与异质性
时间相关性与异质性
混合效应模型
空间回归模型
地理加权回归
回归克里金
Keywords
random effect
spatial correlation and heterogeneity
temporal correlation and heterogeneity
mixed effect model
spatial regression model
geographically weighted regression
regression Kriging
分类号
S711 [农业科学—林学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理
章皖秋
岳彩荣
袁华
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2016
10
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