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1加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型显示文摘基于3种常用的理论生长模型,利用代数差分法和广义代数差分法推导8个差分型地位指数模型。模型拟合采用加拿大哥伦比亚省美国黄松林分79个临时样地的纵向剖面解析木数据和分类变量回归的参数估计方法,模型筛选采用统计指标和图形分析相结合的方法,并着重突出了图形分析的重要性;同时,本文对于最佳模型的应用也进行了较为全面的分析研究。结果表明:1)广义差分型地位指数模型具有更高的预测性能;2)基于Hossfeld IV生长模型的广义差分型地位指数模型表现出了最佳的性能,推荐采用该模型对加拿大哥伦比亚省30~200年的美国黄松林分进行树高生长预测和立地质量分类;3)依据预测的相对误差,确定100年为最佳指数年龄。赵磊 倪成才 Gordon Nigh 2012林业科学2012,48,3:13
2基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程显示文摘【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模型,30株解析木数据用于EBLUP的预测分析。树高生长模型以Richards,Logistic,Korf等为基础模型,选用AIC,BIC及Loglik 3个统计量评价模型的拟合效果。模型拟合用R软件的nlme函数实现,预测分析以预测误差均方(MSPE)为评价标准。在分析观测间隔、观测次数和预测时长对MSPE的影响时,为分离出1个因素的影响效果,将2个因素保持不变,以分析第3个因素的影响作用。在R软件拟合结果的基础上,用SAS的IML过程进行EBLUP预测分析。【结果】拟合结果表明,Logistic方程的拟合精度最高,选为EBLUP预测分析的基本模型。预测分析结果表明,观测次数、观测间隔和预测时长对预测精度均有显著影响。随着观测次数的增加,MSPE一般表现出减少的趋势,但下降幅度与观测间隔有关:当间隔较大时,不同的观测值可以提供更充分的生长过程信息,因而可以显著降低MSPE值;但当间隔较小时,观测值所提供的生长信息相互重叠,对提高预测精度的增益有限。从预测时长角度看,在观测值附近一定区域内,EBLUP预测结果非常精确,但随着预测时长增加,预测误差呈逐渐增加的趋势。【结论】EBLUP预测相当于两阶段拟合过程的第二阶段。第一阶段拟合为估计混合参数模型确定参数的过程,而第二阶段则是在第一阶段拟合结果的基础上,依据一个特定林分的若干树高观测值用EBLUP法预测此林分的随机效应值,并进一步预测树高生长过程。祖笑锋 倪成才 Gorden Nigh 覃先林 2015林业科学2015,51,3:12
3非线性混合效应生长模型的拟合、随机效应预测和应变量预测间对应关系显示文摘【目的】在非线性混合效应模型的拟合、随机效应预测和应变量预测3个环节上,常用一阶泰勒近似法将非线性模型线性化,泰勒近似的基点一般为随机效应参数的数学期望或迭代终值。在林业中,3个环节的基点常常并不完全一致,并可能影响预测精度。本研究以树高生长过程为例,分析了不一致的基点对预测精度的影响程度。【方法】以加拿大哥伦比亚省美国黄松解析木数据为基础,以三参数Logistic为基本模型,随机抽取49株用于拟合,30株用于验证。采用R语言的nlme函数和SAS的nlmixed过程拟合模型。nlme函数以随机效应的数学期望为基点,而nlmixed过程则以迭代终值为基点。利用SAS的IML过程预测随机效应与应变量,并计算预测精度。以预测误差均方(MSPE)、平均相对误差(MPE)、平均相对误差绝对值(MAPE)作为评价预测精度的指标。【结果】预测随机效应与预测应变量的基点不同,预测精度将大幅度下降。【结论】预测随机效应和预测应变量的基点必须一致,且仅需二者一致,与模型拟合的基点基本无关。如果二者一致,以数学期望或迭代终值为基点对预测精度基本上无显著影响;如果预测随机效应和预测应变量的基点不同,将显著降低预测精度。祖笑锋 李秋实 倪成才 覃先林 Nigh Gorden 2016林业科学2016,52,10:2
4A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development 显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
5Superplastic behavior of a fine-grained,yttria-stabilized,tetragonal zirconia polycrystal(Y-TZP)显示文摘NIGH T G WADSWORTH J 1990Acta Metallurgica Materialia1990,38,6:1
6Buffer or Bridge? Environmental and Organizational Determinants of Public Affairs Activities in American Firms 显示文摘MEZNAR M B NIGH D 1995Academy of Management Journal1995,38,4:1
7A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
8A brain-specific micro- RNA regulates dendritic spine development 显示文摘Schratt GM Tueblng F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
9A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘SCHRATT G M TUEBING F NIGH E A 2006Nature2006,439,7074:1
10A brain specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘SCHRATT GM TUEBING F NIGH EA 0,,:1
11A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
12A brain-specific microRNA regu-lates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 0,,:1
13Predicting crown class three west- ern conifer species显示文摘Nigh G D Love B A 2004Canadian Journal of Forest Resea- rch2004,34,3:1
14A brain- specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘SCHRATT GM TUEBING F NIGH EA 2006Nature2006,439,7074:1
15A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
16A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,:1
17Growth patterns of plantation-grown Taiwania cryptomerioides following thinning显示文摘CHIU C M NIGH G CHIEN C T 2010Australian Forestry2010,73,4:1
18A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
19A brain-specific mieroRNA regulates dendritic spine develepment 显示文摘Schratt GM Tuebing F Nigh EA 2006Nature2006,439,7074:1
20, A brain-specific microRNA regulates dendritic spine development显示文摘Schratt G M Tuebing F Nigh E A 2006Nature2006,439,7074:1
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