估计密度的一般统计模型为：ｙ＝ｂｘ＋ｅ，其中ｙ为干重，ｘ为体积，ｂ为待估系数，即密度，ｅ为误差。式中ｂ值的估计，依据ｙ的方差与ｘ的关系的不同，有三种方法：（１）ｙ的方差与ｘ无关；（２）ｙ的方差正比于ｘ，即δ２ｙｘ＝ｘδ２；（３）ｙ的标准差正比于ｘ，即δｙｘ＝ｘδ。本文对这三种平均密度估计方法的结果进行了比较分析，并用哑变量方法对树干不同部位、不同龄组之间密度的差异性进行了检验。结果表明：方法（１）能较理想地描述树干材及树皮的体积和干重之间的关系，同时给出较小的误差估计；树干不同部位间密度总体上无显著差异，个别树种个别部位间有显著差异。不同龄组间密度无显著差异。据此，在利用材积密度法估计树干干重...

夯实基本养老保险缴费基数对于促进基本养老保险缴费应收尽收、保障参保人员的合法权益具有十分重要的作用。但是目前基于计算机技术的缴费基数的核定方法仅仅局限在使用"保底封顶"原则,不能识别较为狡猾的欺诈行为;而人工的核定手段在面对众多参保人员时往往采用抽样核查方法,很不全面。为此,本文基于参保人员"保底封顶"换算后的缴费基数,采用核密度估计的方法拟合申报的工资分布,进而推算出全体参保人员的平均工资,最终通过与当地职工平均工资的比较从宏观上衡量参保人员缴费基数申报的真实程度,为详细核查确定重点。本文使用三个典型地区的176874个基本养老保险参保人员的缴费数据开展实验,结果表明:一些地区参保人员普遍存...

树干液流在微时空尺度上具有较大的变异性,尺度扩展过程中又极易引起误差,而有些环境因子则是在较大空间尺度上发生变化,容易降低液流密度研究结果的可靠性。引入单位面积液流日累积量(Qa)和液流密度峰值(Jsmax)这2个参数,根据树高和胸径划分不同优势度,研究木荷树干液流时空动态特征及与环境因子的关系,探讨液流密度研究更合理的方法。结果表明:2007年9月到2008年4月木荷优势木、中等木和劣势木液流日进程均呈现单峰格型,根据树高划分优势度等级的木荷中等木平均液流密度要略大于优势木,劣势木的平均液流密度远远低于优势木和中等木;而根据胸径划分优势度等级的木荷优势木液流大于中等木,中等木液流大于劣势木;...

文章从VaR方法的定义出发,首先对VaR值的两种基本计算方法进行阐述,进而基于核密度估计,提出一种改进的VaR值计算方法。该改进方法将蒙特卡罗模拟法引入到核密度估计规则,并且考虑四分位距来构造核密度估计的窗宽,对股市收益率的变异性以及高峰厚尾现象进行了更好地刻画。实证验证了改进的VaR值计算方法的有效性及优越性。

文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足。并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性。

根据历史数据估计收益率的分布来计算VaR是一种常用的方法。然而,过多的历史数据所构成的时间序列可能不独立同分布。文章选择离预测时间较近且相对较少的历史数据,使其通过BDS检验,再对其进行Bootsrap抽样,得到足够的样本,选择适当的核密度分布函数,从而算出VaR。经比较发现,这种方法算出的VaR比传统方法更准确。

文章从VaR方法的定义出发,首先对VaR值的两种基本计算方法进行阐述,进而基于核密度估计,提出一种改进的VaR值计算方法。该改进方法将蒙特卡罗模拟法引入到核密度估计规则,并且考虑四分位距来构造核密度估计的窗宽,对股市收益率的变异性以及高峰厚尾现象进行了更好地刻画。实证验证了改进的VaR值计算方法的有效性及优越性。

大数据背景下，数据维度高是辅助变量的重要特征，会在超总体模型建模过程中带来模型的不确定性问题，导致单一模型辅助抽样估计精度降低。为此，文章将模型平均方法引入模型辅助抽样估计的框架中。首先，在线性超总体模型下，结合模型平均方法和广义回归估计思想，提出了模型平均辅助抽样估计量；其次，通过数值模拟验证了模型平均辅助抽样估计优于单一模型辅助抽样估计，尤其是在存在干扰信息时，其估计优势更加明显；最后，用实际数据验证了模型平均辅助抽样估计的优势。

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)以及MD_(pls))对总体森林蓄积量密度均值(MSVD)进行估计与对比分析。【结果】(1)DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)、MD_(pls) 5种方法估测的MSVD分别为212.54、202.09、202.38、210.07以及208.96 m~3/hm~2,精度分别为90.44%、91.54%、91.69%、96.35%和96.45%,方差依次减小。(2)其他4种方法相对于MD_(pls)方法的估计效率(RE)均大于1 (RE_(DBp,MDpls)=5.39,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69,RE_(HYpl,MDpls)=1.07);HY_(pl)相对于MD_(pls)的RE略大于1,但几倍于其他3种方法(RE_(DBp,HYpl)=5.02,RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56)。(3)包含LiDAR数据的HY_(pl)与MD_(pls)方法相对于包含Sentinel-2A数据的MD_(ps)与MA_(ps)方法均为正效率(RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69);MD_(ps)与MA_(ps)方法之间的RE接近1,但MA_(ps)的效率微高于MD_(ps)(RE_(MDps,MAps)=1.04)。【结论】和只利用样地数据的估计方法相比,将遥感数据作为辅助变量建立估测模型,无论是采用对蓄积量不够敏感的林场全覆盖Sentinel-2A多光谱遥感数据,还是采用对蓄积量很敏感的抽样式获取的LiDAR数据,都可有效提高林场总体MSVD的估测精度。涉及遥感数据应用的4种方法,估计精度最高的为MD_(pls),其次为HY_(pl),这2种方法都包含了LiDAR遥感抽样观测数据的应用,都是适应于林场总体MSVD估计的年度监测方法。可实现天空地3种观测数据协同应用的MD_(pls)估测精度和相对效率最高,可作为林场森林蓄积量年度监测的首选方法。

采用TDP技术对金沙江干热河谷元谋段主要造林树种印楝的树干液流密度动态变化进行了观测,得到3点主要结论:①无论干热季节或湿润季节,印楝树干液流密度昼夜变化的规律性较强,呈明显的单峰曲线;②由干热季节转向湿润季节时,印楝树干液流密度呈下降趋势,5年生印楝在5月、7月及10月的典型晴天里的树干液流密度日变化平均值分别为12.11、7.48及6.90cm3.cm-2.h-1;③在干热季节里印楝蒸腾耗水具有相当的被动性,而在湿润季节时其蒸腾耗水则表现出主动性和平衡性,反映了印楝在不同季节里的耗水机制差异。

时间地理核密度估计是经典核密度估计(KDE)基于时间地理的一种扩展,主要是将标准核函数的定义域扩展至时间地理的时空可达域,以通过增强定义域在时空方面的物理意义来避免非零密度被分配到可达域之外的问题。时空可达域包括时空碟和由时空碟复合而成的潜在路径区域(PPA)。这2类可达域用作核函数的定义域能解决上述问题,但也带来了新的问题。基于时空碟构建的核函数能叠加成PPA上的概率密度,但敏感于时空碟的时间点。而基于PPA构建的核函数相较于理想布朗桥模型缺乏双峰特性,且也不能生成时空碟上的概率密度函数。因此,时间地理与KDE相结合的研究还处于应用前的理论探索阶段,论文的目标就是对这一进程进行梳理并引出未来的发展趋势。论文围绕时空轨迹不确定性量化这一目标,首先回顾了时间地理与核密度估计的不同功用,然后对两者相融合的意义、框架和模式进行了阐述。最后,认为时间地理的可达域代替核密度估计的定义域是改进时空轨迹不确定性测度的重要手段,但距离目标的落地还有一定的距离。

该文介绍了非参数核密度估计的构造和主要性质，给出了确定窗宽的数学表达式，并结合实例，说明了该方法在拟合直径分布中的应用，对于林分直径模拟和预测，非参数方法可能成为一种有用的方法。

应用矮树虫口调查估计马尾松毛虫种群密度的研究毛超旭，王武昂，汤荣堂，严小君，周国法关键词马尾松毛虫，种群密度，树冠投影马尾松毛虫幼虫的调查一般均在２～３ｍ高的小树上直接进行。前人曾研究了松毛虫种群数量与马尾松树高、树冠大小之间的关系，并提出若以单位面...

【目的】分析不同因子对树干密度和木材密度的影响,为林木选育、碳汇计量提供数据支撑。【方法】基于广东省樟树、木荷、枫香3个乡土阔叶树种树干密度和木材密度的实测数据,利用含协变量和无交互作用的多因子方差分析法,从5大类30个因子(11个定性因子、19个定量因子)中,筛选出与树干密度和木材密度相关的因子,进而用增强回归树(BRT)来分析不同因子对3个树种树干密度和木材密度影响程度的大小。【结果】(1)植被类型、枝下高、胸径、植被总覆盖度、冠幅东西向宽度是影响樟树树干密度的主要因子,地市、植被类型是影响木荷树干密度的主要因子,坡向、海拔、平均高度为影响枫香树干密度的主要因子;3个树种树干密度的主要影响因子不同,无共同主要影响因子。(2)影响樟树木材密度的主要因子有枝下高、植被类型、海拔、植被总覆盖度、平均高度、灌木盖度、年龄、胸径、林种、土层厚度,影响木荷木材密度的主要因子有年龄、草本盖度、枝下高、平均胸径、土层厚度、植被类型,影响枫香木材密度的主要因子为坡向、海拔、平均高度、枝下高;3个树种木材密度具有共同主要影响因子枝下高,其相对贡献率相近,均在10%左右。(3)林分因子和单木因子同为影响樟树树干密度和木材密度的主导因子,其相对贡献率之和分别为87.04%和76.92%。林分因子、单木因子和地域因子是影响木荷树干密度的主导因子,其相对贡献率之和为79.96%;影响木荷木材密度的主导因子为林分因子、单木因子和土壤因子,其相对贡献率之和为83.04%。地形因子、林分因子和单木因子同是影响枫香树干密度和木材密度的主导因子,其相对贡献率之和分别为83.98%和92.70%。【结论】本文通过多因子方差分析和增强回归树对不同因子进行分析,得出林分因子和单木因子同是影响樟树、木荷、枫香树干密度和木材密度的主导因子。

利用热脉冲液流仪和微型自动气象站,在北京市延庆县上辛庄水土保持站观测研究了雨季不同天气条件下官厅库区的小叶杨树干边材液流通量密度变化规律及其对环境因子(气象条件、土壤水分)的响应。结果表明,边材液流通量密度曲线在不同天气条件下均具有明显的昼夜变化规律:液流通量密度通常于清晨5∶30—6∶30时开始上升;12∶00—13∶00时达到峰值;16∶00时开始持续下降,20∶00时下降速度变慢,至次日日出之前达到低谷。日液流通量密度(SFA)与日太阳辐射量(ESR)、日均空气温度(Ta)和日均空气相对湿度(RH)均存在极显著正相关关系,与日均0~40 cm土层蓄水量(Sw40)存在极显著负相关关系,经...