基于混合模型的森林生长模拟方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31170589
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    42.0万
  • 负责人：
    李春明
  • 依托单位：
    中国林业科学研究院资源信息研究所
  • 学科分类：
    C1608.森林信息学与森林经理学
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

森林在生长发育过程中，受立地条件、气候变化、森林经营及本身特性的影响，存在着生长上的差异。以往构建的森林生长及收获模型，没有考虑样地或地域间的差异性，也没有考虑异方差和连续观测相关误差，造成模拟和预测结果存在很大偏差。混合模型由固定和随机效应两部分组成，既可以反映总体平均变化，又可以反映个体差异，能够有效降低误差，应用于很多领域，在构建森林生长模型方面优势明显。但混合模型在多层次(例如林分-经营单位-区域层次)模型方法构建、联立方程组系统及各层次相互耦合研究方面还存在诸多问题，甚至空白。本研究以吉林省汪清林业局蒙古栎林为例，研究林分及多层次非线性混合模型的构建方法（包括层次确定、混合参数选择、参数估计方法等）；研究基于混合模型的多层次联立方程组模型的构建方法；研究单层次与多层次混合模型之间的相互耦合与整体化方法；最后构建基于多层次林分优势木平均高、林分断面积及蓄积联立方程组的混合模型。

结项摘要

混合效应模型由固定和随机效应两部分组成，既可以反映总体的平均变化趋势，又可以提供数据方差、协方差等多种信息来反映个体之间的差异。另外还考虑连续观测数据存在的时间上序列相关性问题。为了提高和充分利用林业调查数据资料所蕴含的信息，减少误差偏性，有必要基于混合效应模型方法来构建森林生长模型。目前，混合效应模型在多层次模型方法构建、联立方程组系统及各层次相互耦合研究方面存在诸多问题，甚至空白。为了解决这些问题，本研究的主要内容包括：林分优势木平均高混合模型的构建方法研究；林分断面积混合模型的构建方法研究；基于混合模型的林分蓄积联立方程组的构建方法研究；多层次模型耦合研究。截止目前为止，共发表论文4篇，其中2篇SCI，2篇中文核心期刊。这些成果为进一步提高森林生长模型的估计精度提供了科学依据和保障。

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于两层次线性混合效应模型的杉木林单木胸径生长量模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    林业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李春明
  • 通讯作者：
    李春明

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其他文献

Spatial Autoregressive Models for Stand Top and Stand Mean Height Relationship in Mixed Quercus mongolica Broadleaved Natural Stands of Northeast China
东北栎阔叶天然混交林林分最高与林分平均高度关系的空间自回归模型
  • DOI：
    10.3390/f7020043
  • 发表时间：
    2016-02
  • 期刊：
    Forests
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    娄明华;张会儒;雷相东;李春明;臧灏
  • 通讯作者：
    臧灏
一种视频图像序列人脸检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《电子测量与仪器学报》
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李春明;李玉山
  • 通讯作者：
    李玉山
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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趋化因子对胚胎植入的调控
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中华医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李春明;张为远
  • 通讯作者：
    张为远

其他文献

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李春明的其他基金

基于混合效应模型及生存分析方法的森林天然更新模拟方法研究
  • 批准号：
    31870624
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    60.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于混合效应模型的联立方程组及概率分布模型在模拟森林生长中的方法研究
  • 批准号：
    31570625
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    64.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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