TAILIEUCHUNG - Phương pháp thẩm định chéo mô hình sinh khối cây rừng trên mặt đất

Nghiên cứu này giới thiệu kết quả thử nghiệm để lựa chọn phương pháp thẩm định chéo thích hợp cho các mô hình ước tính sinh khối cây rừng trên mặt đất (AGB). Bốn phương pháp thẩm định mô hình được thử nghiệm là: Sử dụng dữ liệu độc lập, leaveone out cross validation (LOOCV), k-fold và monte carlo. | KHOA HỌC CÔNG NGHỆ PHUUNG PHÁP THẨM ĐỊNH CHÉO MÕ HÌNH 5INH KHỐI CÂY RỬNG TRẼN MẶT ĐẤT Bảo Huy1 TÓM TẮT Các mô hình được sử dụng để ước tính sinh khối và báo cáo C02 tương đương từ rừng trong khuôn khổ chương trinh REDD Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng cần chỉ ra độ tin cậy và sai số vì vậy các mô hình sinh khối lựa chọn được đánh giá khả năng dự đoán trên cơ sở sử dụng 110 cây mẫu chặt hạ ở rừng lá rộng thường xanh vùng duyên hải Nam Trung bộ. Các hàm mũ khác nhau sử dụng các biến độc lập như đường kính ngang ngực DBH chiều cao cây H khối lượng thể tích gỗ WD và diện tích tán lá CA để dự đoán sinh khối cây rừng phần trên mặt đất AGB được đánh giá. Bốn phương pháp thẩm định chéo được áp dụng là sử dụng dữ liệu độc lập Leave-One-Out LOOCV k fold và Monte Carlo. Trong những phương pháp này Monte Carlo là thích hợp để cung cấp chỉ tiêu thống kê cùa mô hình sai số qua thẩm định chéo ổn định chính xác và có phàn bố chuẩn. Các chỉ tiêu thống kê thẩm định chéo Monte Carlo như chênh lệch Bias sai số trung phương RMPE và sai số tuyệt đối MAPE được tính bằng cách phân chia ngẫu nhiên bộ dữ liêu 200 lần môi lần có 80 dữ liệu dùng lập mô hình và 20 dữ liệu để thẩm định chéo sau đó các chỉ tiêu thống kê của mô hình và sai số được tính trung bình từ 200 lần rút mẫu. Mô hình tốt nhất được lựa chọn dựa vào hệ số xác định R2 chỉ tiêu AIC Akaike information criterion . AGB có quan hệ chặt chẽ vói bốn biến đầu vào là DBH H WD và CA theo mô hình tốt nhất là AGB ax DBIfHWD b x. CAC với sai số MAPE thấp nhất là 17 9 . Từ khóa K-fold LOOCV Monte Carlo mô hình sinh khối AGB thẩm định chéo. VẤNĐÉ Khi áp dụng hệ thống các mô hình sinh khối cây rừng để ước tính và báo cáo hấp thụ hoặc phát thải co2 tương đương từ rừng thông qua hệ thống Đo lường - Báo cáo - Thẩm định MRV trong chương trình Giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng của liên hiệp quốc UN-REDD4 cần chỉ ra sai số của các mô hình này. Các phương pháp thẩm định chéo Cross Validation là cơ sở đé thẩm định và báo

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.