生态环评中森林植被生物量的估算方法

生物量的估算方法主要有皆伐实测法、标准木法、回归估计法、森林蓄积量与生物量的转换模型等四种方法,通过对四种方法分析比较,提出森林蓄积量与生物量的转换模型法是目前最适合在环境影响评价工作中进行生物量估算的方法.     

火烧云铅锌矿矿石小块体重多元线性回归模型建立及检验

运用Excel“数据分析”的“回归”功能模块建立了和田县火烧云铅锌矿区小体重多元线性回归模型,并对其质量进行拟合优度、误差分析、方程显著性检验（F检验）和回归系数显著性检验（t检验）,证明在火烧云铅锌矿资源量估算中,运用多元线性回归方法确定小体重值是快捷便利、精确、科学的方法,也可以推广应用于其他贱金属矿床的资源量估算。     

基于HJ-CCD影像数据的新疆喀纳斯自然保护区植被叶面积指数估算

以新疆喀纳斯自然保护区为研究区, 评价了HJ-CCD影像数据估算植被叶面积指数(LAI)的能力及其对大气订正方法的敏感性.分别利用6S和FLAASH两种大气订正模型对HJ1B-CCD2影像进行大气订正, 比较了大气订正前后不同植被(针叶林、阔叶林、针阔混交林和草地)反射率及5种植被指数(NDVI、SR、SAVI、MSR、ARVI)的变化, 进而建立了4种植被类型LAI的遥感估算模型, 分析了LAI的空间分布格局.结果表明: 大气订正后可见光波段的反射率降低, 6S模型订正后近红外波段的反射率上升, 而FLAASH模型订正后近红外波段的反射率下降.大气订正后NDVI、SR、SAVI(除针叶林)和MSR上升, 6S模型订正后所有植被类型的ARVI下降, FLAASH模型订正后针叶林和阔叶林的ARVI上升, 而针阔混交林和草地的ARVI下降.大气订正提高了植被指数与LAI之间的相关性, 对于针叶林、阔叶林、针阔混交林而言, 利用6S模型订正后的反射率建立的模型优于FLAASH模型订正后的反射率建立的模型, 而草地却相反.经过大气订正, HJ-CCD影像数据可应用于研究区植被LAI的估算.研究区LAI的高值集中在湖泊和河流附近, 低值分布在海拔较高处.山地森林草原带、亚高山森林带、高山灌丛草甸带、高山冻原、高山冰川带植被LAI的平均值分别为2.6、3.9、2.5、1.7和1.0.     

一元回归分析的计算机化在地质学中的应用

<正> 回归分析是研究变量(随机变量)之间关系的一种多元统计方法。用这种方法可以判断出变量间是否相关,确定变量之间的变化规律(联系形式)。回归分析按处理的变量的个数、变量间的联系形式等依据可分为一元、多元、线性、非线性回归分析。在实际工作中一元回归分析应用较多,     

煤层煤质参数测井解释模型

摘　 要　 以确定煤质参数的体积模型法为基础‚结合煤样实验室分析资料‚利用概率模型法 （多元线性回归） 确定煤质参数的测井解释模型。经 F 检验‚说明建立的方程组有效‚线性关 系显著。实际解释结果表明‚解释模型估算的煤质参数与煤样实验室分析的煤质参数之间一 致性好‚解释精度高。     

煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性

多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。      

矿石体重不同分析方法的对比探讨——以长山锌金多金属矿床为例

矿石体重的准确获取,对降低矿床储量计算误差十分重要.文章以长山锌金多金属矿为例,建立矿石体重与Cu、Pb、Zn、S等元素之间的数学模型.首先探讨矿石体重和元素之间的数学关系,并证明当矿石中有多种硫化物建立回归模型时,不需要对全硫进行扣减;在此基础上,分别建立2种多元线性回归模型和1种神经网络模型,并对3种模型拟合精度进...     

多元线性回归分析法计算顶管施工引起的地面沉降

采用多元线性回归分析法建立了一个地面沉降和其产生的主要因素之间的回归模型,并利用VC编程实现了这个回归模型。程序运行中与实测数据紧密结合动态更新回归模型,预测的沉降结果与实测数据比吻合。     

低孔低渗储层渗透率测井解释模型研究

采用岩心分析数据与测井曲线相结合的方法,引入泥质含量参数配合声波时差进行多元线性回归分析。建立鄂尔多斯盆地研究区低孔低渗储层渗透率测井解释模型。根据泥质含量特征二次分类后进行多元线性回归,建立两个渗透率测井解释模型相关性良好,对应于研究区两种不同的沉积微相特征;测井解释渗透率与岩心实测渗透率匹配良好,解释模型满足研究区精度要求。在沉积微相背景约束条件下,对研究区储层选择合理参数多元线性回归建立渗透率测井解释模型,可以使低孔低渗储层渗透率解释达到良好应用效果。     

东北过伐林区蒙古栎林分相容性生物量模型研究

基于东北过伐林区吉林省汪清林业局187块蒙古栎林的样地调查数据,结合单木生物量模型,研究蒙古栎林的林分生物量和估计模型.结果表明: 蒙古栎林的平均生物量为: 树干 178.73Mg/hm2, 树枝13.766Mg/hm2, 树叶 5.159Mg/hm2, 树根 29.373Mg/hm2, 全部为 227.028Mg/hm2. 采用联立方程组方法,建立了相容性林分生物量模型.该模型包括树干、树枝、树叶、根和全部各分量,自变量为林分公顷株数和断面积.各模型的预估精度均在95%以上,95%的误差分布在[-24.144,23.712],[-5.146,5.578],[-1.743,1.919],[-3.493,3.440]和[-30.156,30.166](置信水平为95%).由于模型的自变量林分公顷株数和断面积是森林调查中的常规因子,也是传统森林生长收获模型中的重要变量,因此,一方面可利用建立的模型和固定样地通过统计推断获得森林经营单位或区域尺度的森林生物量,或基于小班调查数据进行估算; 另一方面可以和传统的生长收获模型相结合,预测林分生物量的变化.为气候变化下林分、森林经营单位和区域生物量和碳贮量的计量和预测提供了方法和依据.     

钻探总成本影响因素的多元线性回归预测与控制问题

本文从模型建立、模型显著性检验、预测与控制三个方面阐述多元线性回归分析技术基本思想,同时运用青海省某地质队钻探总成本影响因索做了详细的应用说明,并提出了使用多元线性回归分析方法应注意的几个问题。     

钻探总成本影响因素的多元线性回归预测与控制问题

本文从模型建立、模型显著性检验、预测与控制三个方面阐述多元线性回归分析技术基本思想，同时运用青海省某地质队钻探总成本影响因素做了详细的应用说明，并提出了使用多元线性回归分析方法应注意的几个问题。     

干旱半干旱区土壤含盐量和电导率高光谱估算

以新疆南疆地区渭干河-库车河三角洲绿洲不同盐渍化程度的土壤为研究对象, 将土壤样品的含盐量与电导率数据和使用ASD FieldSpec Pro FR光谱仪测得土壤样品高光谱数据作为本研究原始数据. 首先, 对原始土壤光谱反射率曲线进行Savitzky-Golay滤波以消除光谱曲线噪声可能引起的误差, 对得到的光谱曲线进行对数、 倒数等15种光谱变换; 其次, 对土壤样品含盐量与电导率关系进行分析, 并通过两者与土壤光谱反射率不同光谱变换形式的相关性比较分析, 遴选出一阶微分、 对数倒数一阶微分、 连续统去除和连续统去除一阶微分四种相关性较好的变换形式; 最后, 以此变换形式对含盐量和电导率进行建模, 并对二者进行了高光谱估算精度的比较. 结果表明: 渭干河-库车河三角洲绿洲的含盐量与电导率的相关性较高, 达到0.9975; 电导率与四种不同光谱变换形式之间的相关性要优于含盐量, 特别在一些土壤盐渍化的敏感波段尤为突出; 无论是含盐量还是电导率, 多元逐步回归模型均优于一元线性模型, 且以电导率建立的两种回归模型的决定系数均高于含盐量. 研究表明, 土壤电导率对高光谱信息的反应比含盐量更敏感, 同时, 以电导率建模的估算精度比含盐量更高. 因此, 以电导率替代含盐量进行土壤盐渍化高光谱估算研究是一种精度更高、 速度更快的方法, 可为提高土壤盐渍化高光谱估算提供理论依据.     

基于MODIS数据的东北地区积雪覆盖率估算

东北地区是我国三大积雪区之一,森林覆盖面积占总面积的40%左右。受森林冠层的影响,当前的MODIS雪盖产品（V6）提供的积雪覆盖率标准模型对东北地区积雪覆盖率估算结果存在明显的低估现象。基于此,采用分区建模的方式：在森林地区,计算归一化差值林地积雪指数（NDFSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDFSI及NDVI之间的线性关系;在非森林地区,采用MOD10A1 V6提供的归一化差值积雪指数（NDSI）,建立像元积雪覆盖率（FSC）与NDSI及NDVI之间的线性关系。采用Landsat 8 OLI数据提取的积雪覆盖率（FSC）对分区建模的估算结果与标准模型的估算结果进行对比,发现进行估算的过程中均方根误差和平均绝对误差这两项指标的数值相对于标准模型有了大幅下降,这一结果在林区有更显著的表现。计算得到的决定系数R²,在本文模型也有提高。以T1林区影像为例,本文模型的均方根误差和平均绝对误差分别为0.246、0.055,而标准模型的两项指标则分别为0.420、0.348。本文模型和标准模型的决定系数分别为0.675、0.641。     

松南地区浅部储层测井参数研究

本文根据常规测井响应特征，利用岩石化验分析资料，采用一元—多元线性回归的数理统计方法，分析储集层参数与测井响应的对应关系，建立起地区性的经验参数和经验公式，形成测井分析的最基本方法。完成测井识别油气、评价储层的任务中收到了令人满意的效果     

不同方法在感潮河段ADCP在线测流系统中应用的比较分析

在水力因素多变的长江下游感潮河段建立ADCP在线测流系统实时采集指标流速,可选用合适的方法推求断面平均流速,从而实现流量的实时报汛和整编。多元线性回归分析和BP神经网络具有原理明晰、实现便捷等特点,为比较以上两种方法在断面平均流速计算中的优劣,以南京水文实验站2014年以来实测数据为例,分析不同情况下两种模型的拟合精度和预测精度。结果表明,两种模型均具有较好的有效性、精确性和稳定性,且拟合精度与模型选用的监测指标有关;对于只采用单一指标流速而言,BP神经网络模型的结果明显优于多元线性回归模型。同时,两种模型都能较好的预测断面平均流速,其中BP神经网络适应更好。     

典型北方山前岩溶泉历史流量序列重建研究

泉水流量序列的缺失严重影响对水文地质条件变化的认识,故对缺失的泉水流量序列重建具有重要意义。以北方某典型山前岩溶大泉泉群实测流量、流入下游湖水流量和补给区降水量为研究对象,基于泉水动态的周期性和趋势性,采用多元线性回归模型、考虑泉流滞后降水的多元线性回归模型、SARIMA模型和SARIMA与多元线性回归相结合模型,开展了1961—1974年缺失的该典型大泉泉群流量序列的重建研究。结果表明采用SARIMA和多元线性回归相结合模型重建的流量结果较合理。     

松地地区浅部储层测井参数研究

本文根据常规测井响应特征，利用岩石化验分析资料，采用一元－多元线性回归的数理统计方法，分析储集层参数与测井响应的对应关系，建立起地区性的经验参数和经验公式，形成测井分析的最基本方法；完成测井识别油气，评价储层的任务中收到了令人满意的效果。     

线性回归模型和灰色预测系统GM(1,1)模型在旱灾预测中的比较应用

为了比较不同预测方法在洛阳旱灾预测中精度和优缺点,根据1368—2016年河南干旱灾害发生时间及灾情统计数据,在分析河南省干旱灾变特点、规律和成因的基础上,建立线性回归模型和灰色预测系统GM(1,1)模型对干旱年份进行预测,利用回归模型理论,经Excel求解得到回归方程。该模型具有很高的精度,可以用来预测旱灾发生年份。利用灰色系统理论,建立GM(1,1)模型模拟洛阳市灾变年份,经Matlab求解得到时间响应序列函数。通过计算机仿真发现预测值和实测值拟合良好,具有很高的精度。最后对数据预测精度进行一个比较分析,得出结论:灰色建模和灰色预测在一些特定的情况下,是一种较一元线性回归预测精度更好的实用预测方法。     

土壤有机碳含量高光谱建模研究——以青藏高原三江源区为例

土壤有机碳(SOC)是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,也是评价区域土壤质量、土地退化程度和作物产量的重要指标。高寒生态系统土壤有机碳含量估算,对于高寒地区土壤碳库核算和土壤质量评价等都具有重要意义。本研究以青藏高原三江源区作为研究区,基于野外采集的272个土壤样本的SOC和土壤光谱室内测试数据,首先对原始光谱数据进行一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、倒数对数(RL)、去包络线(CR)和多元散射校正(MSC)等多种数学变换;然后基于8种光谱变换数据与SOC含量的相关性分析提取特征波段,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种方法,分别构建SOC含量的高光谱反演模型;对各种模型的模拟精度和稳定性进行评价,明确SOC含量反演的最佳光谱变换和模型组合模式。结果表明：三江源区SOC含量较高,且不同植被类型和不同土壤类型的SOC含量差异较大;总体上,单一数学变换形式中基于一阶微分(FD)变换构建的反演模型的模拟精度最高(尤其是FD-RF组合模型,其验证集R²=0.86,RMSE=8.40,RPD=2.64);多种数...