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

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31870624
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1608.森林信息学与森林经理学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

As the best method for forest restoration, natural regeneration has a profound impact on the structure and biodiversity of future forest. The model for natural regeneration can simulate the reality and future situation of natural regeneration and provide accurate forest plan for forest managers. In constructing the model for natural regeneration, the mixed effects model and survival analysis method have obvious advantages. But there are still many problems with these two methods. In zero-inflated model count model, multi-level random intercept effect or random coefficient effect is not considered simultaneously on two distributions. In constructing the survival model of sapling using survival analysis method, the influences of covariates and random effects were not taken into account. The method of height distribution model and total seedling estimation based on mixed effect model is still blank. In the study, a seedling counting model for natural regeneration was constructed based on multivariate (covariates) multilevel generalized linear mixed effect model; Based on the multivariate multilevel mixed effect model, logistic model and survival analysis method were used to construct the survival and development for the sapling of natural regeneration. The generalized distribution model for sapling height of natural regeneration is constructed based on the multivariate multilevel mixed effect model. The statistics of total seedling count of natural regeneration were fitted based on sampling and hybrid estimators methods.
天然更新是森林恢复最好的办法,对未来林分结构和生物多样性具有深远的影响。更新模型能够模拟天然更新的现实和未来状况,为森林经营者提供准确的森林计划。混合效应模型和生存分析方法在构建天然更新模型上具有明显的优势。但这两种方法目前还存在着诸多问题,在构建零膨胀计数模型时,没有同时在两个分布上考虑多水平随机效应;在构建幼苗-幼树生存模型时,基于生存分析方法的研究刚刚起步,并没有考虑协变量及随机效应对更新的影响;基于混合效应模型的幼树高度分布模型和幼苗总体估计量的方法研究还是空白。本研究基于多元(协变量)多水平广义线性混合效应模型方法,构建天然更新幼苗计数模型;基于多元多水平混合效应模型方法,分别采用logistic模型和生存分析方法,构建天然更新幼苗-幼树生存和发展模型;基于多元多水平混合效应模型方法,构建天然更新广义的幼树高度分布模型;基于混合估计量方法模拟天然更新幼苗总体株数统计量。

结项摘要

在森林经营中,在有条件的情况下,天然更新是森林恢复最好的办法,不仅能够节约时间和财力。更新模型能够模拟天然更新的现实和未来状况,为森林经营者提供准确的森林计划。混合效应模型和生存分析方法在构建天然更新模型上具有明显的优势。但这两种方法目前还存在着诸多问题,在构建零膨胀计数模型时,没有同时在两个分布上考虑多水平随机效应;在构建幼苗-幼树生存模型时,基于生存分析方法的研究刚刚起步,并没有考虑协变量及随机效应对更新的影响;基于混合效应模型的幼树高度分布模型和幼苗总体估计量的方法研究还是空白。本研究基于多元(协变量)多水平广义线性混合效应模型方法,构建了天然更新幼苗计数模型;基于多元多水平混合效应模型方法,分别采用logistic模型和生存分析方法,构建了天然更新幼苗-幼树生存和发展模型;基于多元多水平混合效应模型方法,构建了天然更新广义的幼树高度分布模型;基于混合估计量方法模拟了天然更新幼苗总体株数统计量。截止目前为止,在本基金的支持下,利用云冷杉阔叶混交林数据,完成上述全部研究内容,发表论文2篇,后续还将发表一些本课题资助的成果。这些成果能够为未来林分天然更新方法提供科学依据。

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)
基于混合效应模型及生存分析方法的落叶松云冷杉林单木生存模型研究
  • DOI:
    10.12171/j.1000-1522.20200112
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    北京林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李春明;张会儒;王卓晖
  • 通讯作者:
    王卓晖
基于广义混合效应模型的云冷杉林天然更新计数方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    西南林业大学学报(自然科学)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李春明;付卓
  • 通讯作者:
    付卓

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    --
  • 作者:
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  • 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
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    面上项目
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  • 批准年份:
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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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