Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


Iskalni niz: "ključne besede" (jelka) .

1 - 10 / 45
Na začetekNa prejšnjo stran12345Na naslednjo stranNa konec
1.
Sušenje jelovih krošenj zaradi gliv povezanih s Pityokteines vorontzowi
Ana Brglez, Barbara Piškur, Andreja Kavčič, 2023, kratki znanstveni prispevek

Ključne besede: gozdovi, varstvo gozdov, bela jelka, Abies alba, Vorontzowov jelov lubadar, Pityokteines vorontzowi, Geosmithia sp.
Objavljeno v DiRROS: 24.03.2023; Ogledov: 31; Prenosov: 18
.pdf Celotno besedilo (267,85 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
Poročilo o preskusu št.: LVG 2022-217 : vzorec št. 2022/00710/AK
Andreja Kavčič, 2022, izvedensko mnenje, arbitražna odločba

Ključne besede: varstvo gozdov, morfološke analize, Pityokteines vorontzowi, Vorontzowov jelov lubadar, Abies alba, bela jelka
Objavljeno v DiRROS: 22.11.2022; Ogledov: 142; Prenosov: 0

3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelke
Andrej Ficko, Vasilije Trifković, 2021, izvirni znanstveni članek

Povzetek: V prispevku na primeru jelke predstavljamo sedem regresijskih modelov za modeliranje priraščanja dreves s podatki periodičnih meritev na stalnih vzorčnih ploskvah. Poleg polinomske regresije, modela z dodanim šumom in mešanega linearnega modela, predstavljamo regresijo z naravnimi zlepki in tri modele z omejenimi odvisnimi spremenljivkami: truncated regression, tobit regression in grouped data regression. Modele lahko uporabimo, kadar se zaradi načina merjenja in zaokroževanja podatkov ter hierarhičnosti podatkov srečamo z rezanimi ali krnjenimi slučajnostnimi spremenljivkami, nezveznostjo odvisne spremenljivke in pristransko oceno prirastka. Pri pojasnitvi debelinskega priraščanja 21.013 jelk na 4.405 ploskvah v obdobju 1990–2014 v raznomernih gozdovih v dinarskih jelovo-bukovjih so vsi modeli pokazali podoben vpliv prsnega premera, sestojne temeljnice, temeljnice debelejših dreves, raznomernosti, nagiba, nadmorske višine in le manjše razlike v regresijskih koeficientih in merah prileganja. Največje povprečne napovedi prirastka daje tobit model, mešani model pa se najbolj prilega podatkom. V primerjavi z drugimi modeli model z zlepki kaže na počasnejše zmanjševanje prirastka zelo debelih jelk po kulminaciji prirastka.
Ključne besede: prirastek, multipla regresija, statistične metode, tobit model, krnjenje, mešani modeli, jelka, modeli z omejenimi odvisnimi spremenljivkami, stalne vzorčne ploskve
Objavljeno v DiRROS: 01.12.2021; Ogledov: 2335; Prenosov: 1565
.pdf Celotno besedilo (2,97 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

10.
Iskanje izvedeno v 0.6 sek.
Na vrh