Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | SLO | ENG

Naslov:Primerjava različnih regresijskih modelov za napovedovanje debelinskega priraščanja jelke
Avtorji:Ficko, Andrej (Avtor)
Trifković, Vasilije (Avtor)
Jezik:Slovenski jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo SciVie - Gozdarski inštitut Slovenije
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
Leto izida:2021
UDK:630*56:630*17(045)=163.6
ISSN pri članku:2335-3112
COBISS_ID:87358979 Povezava se odpre v novem oknu
DOI:10.20315/ASetL.126.6 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:816
Število prenosov:521
Datoteke:.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,97 MB)
URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://doi.org/10.20315/ASetL.126.6
 
Nadgradivo:Acta Silvae et Ligni
Gozdarski inštitut Slovenije, založba Silvae Slovenica
 
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
  
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.


Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:V4-2014
Naslov:Razvoj modelov za gospodarjenje z gozdovi v Sloveniji

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:PRP 2014-2020, podukrepa 16.2 Razvoj novih proizvodov, praks, procesov in tehnologij Evropskega partnerstva za inovacije (EIP),
Številka projekta:1119/2020/11.
Naslov:Digitalizacija kmetijskih gospodarstev za načrtovanje gospodarjenja z gozdovi
Akronim:DIGIGOZD

Licence

Licenca:CC BY-NC-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo in zahteva, da uporabnik predelana dela objavi z enako licenco.
Začetek licenciranja:01.12.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:A comparison of alternative types of regression models for predicting the diameter increment of silver fir
Povzetek:We present seven alternative statistical models for modelling tree diameter increment with data from permanent sampling plots. In addition to the polynomial regression model, we present a regression model with added random noise, a mixed linear model, regression with natural splines, and three models with limited dependent variables: truncated regression, tobit regression and grouped data regression. The models may be used when dealing with truncated or censored variables, biased estimation of the increment due to censoring and rounding down, or when having multilevel data. The parametrization of the models was done using 21,013 fir trees on 4,405 plots in the period 1990–2014 in uneven-aged Dinaric fir-beech forests. All models showed a similar effect of tree diameter, stand basal area, basal area of larger trees, diameter structure diversity, altitude and slope. There were only minor differences in the regression coefficients and fit measures. The highest increment predictions were given by the tobit model. The mixed model fit the data best and, compared to the other models, predicted a slower decrease in the growth of large-diameter trees after growth culmination.
Ključne besede:diameter increment, multiple regression, statistical methods, tobit model, censoring, mixed models, silver fir, limited dependent variable models, permanent sampling plots


Nazaj