Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 34.239.154.240
    [SESS_TIME] => 1670014209
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => b34ed095160c17bec00c92a69b45e83f
    [UNIQUE_KEY] => dc8fd85b4cb068a251332e3577a8b559
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский лесной журнал

2020 год, номер 5

НОВЫЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ ПЕРЕМЕННЫХ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА УСЫХАНИЯ ДЕРЕВЬЕВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИКИ ГОДИЧНЫХ КОЛЕЦ

А.В. Качаев1, И.А. Петров2, В.И. Харук1,2, Е.Н. Белова1
1Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
avkachaev@gmail.com
2Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Красноярск, Россия
petrovilsoran@gmail.com
Ключевые слова: дендрохронология, годичный прирост, сосна кедровая сибирская Pinus sibirica du Tour, Хамар-Дабан, dendrochronology, annual increment, Siberian stone pine Pinus sibirica du Tour, Khamar-Daban
Страницы: 37-44

Аннотация

Годичный прирост деревьев является одним из интегральных показателей абиотических и биотических процессов, происходящих в лесной экосистеме. Один из подходов к изучению процессов смертности деревьев - построение логистических регрессионных моделей с использованием годичного прироста. Многообразие формирования логистических переменных в научных исследованиях определяется различным выбором статистик (среднее, медиана, тренд роста и т. д.) и счетом их в «окне» за последние 5, 10, …, 40 лет. Нами предлагается новая схема формирования логистических переменных, фиксирующая статистику вычисления среднего и выбора двух непересекающихся «окон» по измерениям приростов годичных колец. Выбор непересекающихся «окон» позволяет задать отношение среднего прироста годичных колец деревьев в разные периоды. Нами исследуется последний период (41 год) прироста деревьев. На множестве пар непересекающихся «окон» полным перебором строятся логистические регрессионные модели с ограничением на значения суммы чувствительности и спецификации не менее 1.6. Расчет процента предсказания «живое» дерево или «усыхает» определяется через таблицу сопряженности в логистической регрессионной модели. Визуализация логистических регрессионных моделей осуществлена с использованием ROC-кривых. Модели сравниваются по экспертной шкале на основании рассчитанной площади под ROC-кривыми. Верификация логистической регрессионной модели проведена с использованием бутстрэп-метода. Расчеты выполнены с использованием языка программирования R для деревьев сосны кедровой сибирской Pinus sibirica du Tour, произрастающих в Прибайкалье (хр. Хамар-Дабан). Построенная логистическая регрессионная модель предсказывает живые и усыхающие деревья в более чем в 80 % случаев.

DOI: 10.15372/SJFS20200504
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину