含随机效应和度量误差的生物量相容性方程系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    31570628
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    符利勇
  • 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：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Developing a system of compatible biomass equations is important and basic work for biomass modelling. So far, many methods have been proposed to develop systems of compatible biomass equations. However, all the obtained systems are adaptable only for the experimental conditions in which random effects are not involved. In fact, the random effects of factors such as site types, regions and genetic characteristics on each component of tree biomass may be very significant and cannot be ignored in the practice. When there are the random effects (in the case typical mixed-effects equations should be taken into account), the existing systems of compatible biomass equations do not work well. In addition to each component of tree biomass, the observed values of stand or tree variables as independent variables of the equation systems also contain measurement errors. The consideration of both random effects and measurement errors in development of compatible biomass equation systems will be challenging. For the purposes, this research aims at: 1) proposing a feasible parameter estimation algorithm for the existing equation system in which random effects on parameters are added; 2) after that, searching for the solution of the biased parameter estimation caused by the measurement errors in the observed values of both dependent and independent variables; and 3) following is the development of an unbiased system of compatible biomass equations considering both random effects and measurement errors.
构建生物量相容性方程系统是生物量建模技术中的一项重要基础工作。迄今为止，已提出了多种建模方法，但实际应用时，发现由这些方法得到的生物量相容性方程系统只适用于模型参数不受随机因素影响的实验条件。然而现实中树木各分项生物量常受一些因子的随机影响，如立地条件、生长状况和遗传等。当方程系统中部分或全部参数考虑随机效应时（此时的方程系统为混合效应模型联立方程组），已有的方程系统不再适用。此外，方程系统中除各分项生物量（自变量）含有度量误差外，其它林分或树木因子（因变量）也可能存在一定程度的度量误差。为此，本项目重点解决三个问题：（1）在已有生物量相容性方程系统研究基础上，考虑方程系统中参数受随机因素的影响，并推导出可行的参数估计算法。（2）在此基础上，进一步解决方程中自变量和因变量同时含有度量误差而引起的参数估计偏差问题。（3）基于以上研究成果，首次实现考虑随机效应的无偏的生物量相容性方程系统构建。

结项摘要

构建生物量相容性方程系统是生物量建模技术中的一项重要基础工作。迄今为止，已提出了多种建模方法，但实际应用时，发现由这些方法得到的生物量相容性方程系统只适用于模型参数不受随机因素影响的实验条件。然而现实中树木各分项生物量常受一些因子的随机影响，如立地条件、生长状况和遗传等。当方程系统中部分或全部参数考虑随机效应时（此时的方程系统为混合效应模型联立方程组），已有的方程系统不再适用。此外，方程系统中除各分项生物量（自变量）含有度量误差外，其它林分或树木因子（因变量）也可能存在一定程度的度量 误差。为此，本项目重点解决以下五个内容：（1）在已有生物量相容性方程系统研究基础上，构建了广义的非线性混合效应模型标准形式，并推导出可行的参数估计算法。（2）在此基础上，进一步解决方程中自变量和因变量同时含有度量误差而引起的参数估计偏差问题，并对常见的生物量相容性模型研建及估计方法进行比较。（3）构建了气候敏感的落叶松地上生物量可加模型，分析了气候变化对各分项生物量的影响。（4）基于机载雷达数据和度量误差回归方法构建单木直径和地上生物量相容性模型系统。（5）以马尾松林生物量估计为例，对不确定性进行度量。围绕这些研究成果，共发表论文28篇，包括SCI论文20篇，登记软件著作权5项，申请发明专利3项，编写专著1本，编写行业标准8项。研究结果将为我国生物量及碳汇监测和预估提供理论支撑，与此同时还将提升我国乃至世界林业统计模型的基础理论水平。

项目成果

期刊论文数量（28）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（3）
Comparing independent climate-sensitive models of aboveground biomass and diameter growth with their compatible simultaneous model system for three larch species in China
中国三种落叶松地上生物量和直径生长的独立气候敏感模型与其兼容的同步模型系统的比较
  • DOI：
    10.1142/s1793524519500530
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    International Journal of Biomathematics
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Gao Z.;Wang Q.;Hu Z.;Luo P.;Duan G.;Sharma R P.;Song X.;Fu L.
  • 通讯作者：
    Fu L.
Comparing height-age and height-diameter modelling approaches for estimating site productivity of natural uneven-aged forests
比较用于估计自然不均匀年龄森林场地生产力的高度-年龄和高度-直径建模方法
  • DOI：
    10.1093/forestry/cpx049
  • 发表时间：
    2018-10-01
  • 期刊：
    FORESTRY
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    Fu, Liyong;Lei, Xiangdong;Tang, Shouzheng
  • 通讯作者：
    Tang, Shouzheng
Additivity of nonlinear tree crown width models: Aggregated and disaggregated model structures using nonlinear simultaneous equations
非线性树冠宽度模型的可加性：使用非线性联立方程的聚合和分解模型结构
  • DOI：
    10.1016/j.foreco.2018.06.013
  • 发表时间：
    2018-11-01
  • 期刊：
    FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Lei, Yakai;Fu, Liyong;Yang, Guowei
  • 通讯作者：
    Yang, Guowei
Modelling a system of nonlinear additive crown width models applying seemingly unrelated regression for Prince Rupprecht larch in northern China
对中国北方鲁普雷希特王子落叶松应用看似不相关的回归进行非线性加性树冠宽度模型系统建模
  • DOI：
    10.1016/j.foreco.2016.11.038
  • 发表时间：
    2017-02-15
  • 期刊：
    FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Fu, Liyong;Sharma, Ram P.;Tang, Shouzheng
  • 通讯作者：
    Tang, Shouzheng
Additive-crown-width models comprising nonlinear simultaneous equations for Prince Rupprecht larch in northern China
中国北方鲁普雷希特王子落叶松非线性联立方程组加性冠宽模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Trees
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Fu L.;Wang Q.;Xiang W.;Hao K.;Tang S
  • 通讯作者：
    Tang S

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其他文献

几种相容性生物量模型及估计方法的比较
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    林业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    符利勇;雷渊才
  • 通讯作者：
    雷渊才
k-step adaptive cluster sampling with Horvitz–Thompson estimator
使用 Horvitz–Thompson 估计器进行 k 步自适应聚类采样
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    International Journal of Biomathematics
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    朱光玉;符利勇
  • 通讯作者：
    符利勇
林业资源数据特征分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    西北林学院学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    符利勇
基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型
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  • 发表时间：
    2018
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    --
  • 作者：
    朱光玉;胡松;符利勇
  • 通讯作者：
    符利勇
基于多水平非线性混合效应蒙古栎林单木断面积模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    林业科学研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    符利勇;唐守正;张会儒;雷相东
  • 通讯作者：
    雷相东

其他文献

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符利勇的其他基金

基于森林生物量的天然林立地质量评价和生产力估计
  • 批准号：
    31971653
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
林业中含度量误差的非线性混合效应模型研究
  • 批准号：
    31300534
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    20.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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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