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基于叶形分类的5种竹子叶面积预测模型研究

生物灾害科学 2023年第1期46卷 72-79页

作者：巫娟李思卓刘上胡姝珍江西省水利科学院江西南昌330029 江西农业大学林学院江西南昌330045

【目的】为提高竹类植物叶面积模型的适用性,为生产实际中的叶面积测量提供快速、准确、便捷的方法。【方法】研究通过对叶面积大小悬殊的观音竹(Bambusa multiplex var.riviereorum)、唐竹(Sinobambusa tootsik)、桂竹(Phyllostachys r... 详细信息

【目的】为提高竹类植物叶面积模型的适用性,为生产实际中的叶面积测量提供快速、准确、便捷的方法。【方法】研究通过对叶面积大小悬殊的观音竹(Bambusa multiplex var.riviereorum)、唐竹(Sinobambusa tootsik)、桂竹(Phyllostachys reticulata)、中华大节竹(Indosasa sinica)和箬竹(Indocalamus tessellatus)等5种竹子按照叶形进行分类,利用长宽积和扫描实际叶面积进行叶形分类和不分类(整体)建模,并采用均方根误差、残差平方和、预测精度来检验模型的精度,并与叶面积仪测量的面积进行对比。【结果】5个竹种按叶形分类拟合的R^(2)值(观音竹0.9884、唐竹0.9879、桂竹0.9858、中华大节竹0.9935、箬竹0.9939)均大于0.98,模型预测精度(观音竹95.08%、唐竹96.68%、桂竹96.64%、中华大节竹97.51%、箬竹97.61%)均大于95%,比整体拟合准确度高;分类拟合的均方根误差(0.07~2.58)和残差平方和(0.57~600.35)均比整体拟合小。5个竹种检验结果的R2值均大于0.98,预测精度也均大于95%。【结论】研究提出的5个竹种叶面积分类拟合测算模型准确、快捷,可用于叶片面积测量,解决了竹类植物叶片面积测量难的问题,为其相关的生态学研究和经营生产提供了基础。

关键词：竹类植物叶面积模型叶形叶片大小分类拟合

6种西番莲属(Passiflora)植物叶面积经验模型构建

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果树学报 2021年第9期38卷 1600-1610页

作者：吴凤婵李安定蔡国俊谭仲廷杨瑞贵州大学林学院贵阳550025 贵州科学院贵州省山地资源研究所贵阳550001 贵州科学院贵州省生物研究所贵阳550009

【目的】构建6种西番莲属植物最优叶面积(LA)经验模型,为这6种西番莲属植物生理生态及栽培技术等方面的研究提供理论基础,初步探讨LA模型构建的一般规律。【方法】以6种西番莲属植物叶片为研究材料,采用计算机图像法测量各树种叶片长(L... 详细信息

【目的】构建6种西番莲属植物最优叶面积(LA)经验模型,为这6种西番莲属植物生理生态及栽培技术等方面的研究提供理论基础,初步探讨LA模型构建的一般规律。【方法】以6种西番莲属植物叶片为研究材料,采用计算机图像法测量各树种叶片长(L)、叶片宽(W)、叶片面积(LA),并以LA为因变量,L、W及LL、WW、LW为自变量,选取12种目标模型,分别构建各物种LA经验模型,选取其中2个叶形相似、叶长宽比相近的西番莲属植物合并建模,并对这些模型进行评估以筛选出最优LA经验模型。【结果】6种西番莲属植物的最优LA经验模型分别为:紫果西番莲:LA=0.529 L1.141W0.868;樟叶西番莲:LA=0.828 L0.933W1.054;尤卡坦西番莲:LA=0.665 L0.665W1.367;西番莲:LA=0.559 L1.154W0.797;龙珠果:LA=0.763L0.64W1.327;玛格丽特女士西番莲:LA=0.6 L0.213,6种西番莲属植物的最优LA经验模型预测精度范围为91.28%~95.54%,紫果西番莲与玛格丽特女士西番莲合并构建的最优LA模型的预测精度为(92.08±0.56)%。【结论】构建LA经验模型预测这6种西番莲属植物LA预测精度均在90%以上,说明构建LA经验模型预测这6种西番莲科西番莲属植物的LA是可靠的;2种叶形相似、叶长宽比相近的西番莲属植物合并建模,得到的模型预测精度较高,初步表明叶形相似、叶长宽比相近的植物合并建模预测LA具有一定的可行性。

关键词：西番莲属叶面积经验模型分类拟合

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厚竹叶面积预测模型研究

南方林业科学 2022年第5期50卷 23-26页

作者：胡姝珍陈永镇巫娟刘上李思卓施建敏江西农业大学·林学院江西南昌330045 江西省竹子种质资源与利用重点实验室江西南昌330045

厚竹是毛竹优良品种,其叶片比毛竹小,竹叶易失水卷曲,叶面积测量误差大。基于前期毛竹叶面积预测模型研究,根据叶形对厚竹叶片进行聚类分析并将之分为3类,通过实际叶面积和叶片长宽之积进行建模,以叶面积仪所测量数据作为对照,并利用RMS... 详细信息

厚竹是毛竹优良品种,其叶片比毛竹小,竹叶易失水卷曲,叶面积测量误差大。基于前期毛竹叶面积预测模型研究,根据叶形对厚竹叶片进行聚类分析并将之分为3类,通过实际叶面积和叶片长宽之积进行建模,以叶面积仪所测量数据作为对照,并利用RMSE、SSE以及预测精度3个指标来验证模型预测精度。结果表明:厚竹叶片按长宽比分为3类,长宽比≤7.38、7.388.58;按叶形的分类拟合与不分类的整体拟合R2值均大于0.95,远超叶面积仪测量结果(R2值为0.89),模型预测精度分别为95.94%、95.39%;分类拟合的均方根误差和残差平方和均最小,仅为0.40和39.88。

关键词：厚竹叶面积预测模型分类拟合叶形

CINRAD-SA偏振雷达定量降水估测算法改进及应用评估

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气候与环境研究 2020年第3期25卷 305-319页

作者：郭佳吴艳锋罗丽肖辉北京敏视达雷达有限公司北京100085 中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴实验室北京100029 中国科学院大学北京100049

为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型(T-Matrix模型)进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数... 详细信息

为了提高雷达定量降水估测的精度,建立一套高精度的双偏振雷达定量降水估测方法,并对其在业务应用中的表现进行评估。本文利用雨滴谱仪数据使用非球形粒子的散射模型(T-Matrix模型)进行不同偏振量的模拟计算,根据计算结果对实测雨滴谱数据(DSD)进行分类拟合,实现对CSU-HIDRO(Colorado State University-Hydrometeor Identification Rainfall Optimization)优化降水估测算法的改进。为了评估改进后CSUHIDRO优化算法(简称CSU-HIDRO_I)的应用效果,本文选取2016~2017年两年汛期发生于中国华南地区的6次大范围强降水过程为评估对象,分别采用单偏振雷达定量降水估测的R(ZH)关系法(WSR-88D Precipitation Processing System,简称PPS法)和CSU-HIDRO_I法进行小时降水量估测。按照不同降水率大小以及距离雷达20~60 km和60~100 km范围分别对两种降水估测方法进行评估,并将雷达估测的小时降水量同地面雨量计小时降水量资料进行对比,结果表明:(1)CSU-HIDRO_I法在应用评估过程中取得了较好的评估效果,其估测精度及稳定性均较好。(2)PPS法对小雨(降水率R8 mm/h)存在明显低估,而CSU-HIDRO_I法能够有效的降低强降水的低估情况,同时提高了小雨的估测精度。与PPS法相比,CSU-HIDRO_I法对小雨、中雨、大雨及暴雨的估测偏差分别降低了38%、24%、17%、15%。(3)PPS法在降水估测中对离雷达的距离更为敏感,相同降水率下不同距离处的相对误差波动较大,CSU-HIDRO_I法对距离敏感性较弱,相同降水率强度下,相对误差随距离的变化波动较小。

关键词：双偏振雷达 T-Matrix模型分类拟合定量降水估测效果评估

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3种丛生竹叶面积预测模型研究

南方林业科学 2020年第1期48卷 7-12页

作者：王进杰杨军胡姝珍巫娟谈太腾张振烨武红燕婺源县林业局江西婺源333200 江西农业大学林学院江西南昌330045 瑞昌市林业局江西瑞昌332200

竹叶具有泡状细胞,失水易卷曲,增加了竹类植物叶面积测量的难度,本研究探求一种快速、准确、便捷测量丛生竹叶面积的方法。通过将孝顺竹、花孝顺、小佛肚竹叶片按照叶形进行分类,利用叶片长宽积和扫描实际叶面积进行建模,并采用均方根... 详细信息

竹叶具有泡状细胞,失水易卷曲,增加了竹类植物叶面积测量的难度,本研究探求一种快速、准确、便捷测量丛生竹叶面积的方法。通过将孝顺竹、花孝顺、小佛肚竹叶片按照叶形进行分类,利用叶片长宽积和扫描实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、残差平方和、预测精度来检验模型的精度,并与叶面积仪测量的面积进行对比,结果表明:(1)单个竹种和3个竹种合并拟合模型的叶面积测量结果均具有高精度(R^2>0.99,预测精度>97%),且优于叶面积仪测量的结果;(2)以叶片长宽的积建立了叶形分类拟合模型,模型的决定系数为0.9907、均方根误差为0.3525、残差平方和为312.6867、预测精度为97.28%,其预测结果优于叶面积仪测量结果。本研究建立的丛生竹叶片面积分类拟合模型快速、准确、便捷,仅需测量叶片长宽便可精准测量丛生竹叶面积,达到了预期目标,解决了叶面积测量难题,为丛生竹相关的生态学研究和经营生产提供了技术支撑。

关键词：丛生竹分类拟合叶面积仪叶形

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多元线性回归模型预测2020年奥运会成绩

电子制作 2018年第4期26卷 121-123页

作者：杨钦崴徐州市第一中学江苏徐州221000

奥林匹克运动会是世界上最受瞩目的体育赛事,旨在通过体育技能的切磋,鼓励人们积极进行体育运动,并促进人们互相了解、友好交流,是属于全世界人们的盛会。历届奥运会期间,各国取得的奖牌数量无疑是人们谈论最多的话题之一。近年来,数据... 详细信息

奥林匹克运动会是世界上最受瞩目的体育赛事,旨在通过体育技能的切磋,鼓励人们积极进行体育运动,并促进人们互相了解、友好交流,是属于全世界人们的盛会。历届奥运会期间,各国取得的奖牌数量无疑是人们谈论最多的话题之一。近年来,数据挖掘处理技术的极速发展为社会生产生活提供了极大的效益和便利。本文利用SPSS、EXCEL等软件,使用回归、决策树、聚类等经典机器学习算法,对历史成绩、综合国力、地区差异、人口数量等若干数据进行了统计和分析。

关键词：奥运金牌预测分类拟合地域差异多元线性模型