基于Copula密度函数的毛竹胸径年龄结构特征二元联合分布

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[目的]针对森林结构特征因子常用二元联合分布研究方法存在的缺陷,选择适用条件低、适应范围广、应用价值大的二元Copula分布(密度)函数构建毛竹胸径年龄二元联合分布模型,为精确测量森林结构特征因子联合分布提供参考.[方法]选取5种常用二元Copula密度函数、二元Sbb密度函数和二元Weibull分布函数对2009年浙江省177块毛竹连续清查固定样地的胸径年龄二元联合分布进行描述,对比分析各函数的测量精度;经二维频数直方图和AIC评定,选择胸径年龄最优二元Copula密度函数,并在此基础上构建浙江省毛竹胸径年龄二元Copula联合分布模型,采用柯尔莫哥洛夫检验各分布(密度)函数的拟合优度.[结果]二元Weibull分布函数的确定系数(R2)=0.9901,二元Sbb密度函数的R2=0.7362,二元Gumbel Copula密度函数的R2=0.9841、AIC=19.5196,为5种常用二元Copula密度函数中AIC最小的函数;二元Gumbel Copula密度函数、二元Weibull分布函数和二元Sbb密度函数累计值的最大偏差分别为0.0158、0.0070和0.0781,在0.05显著性水平下的阈值为0.1798.[结论]二元Gumbel Copula密度函数为测量毛竹胸径年龄联合分布的最优Copula密度函数;二元Weibull分布函数的测量精度最高,但参数比二元Copula密度分布(密度)函数多,迭代参数没有二元Copula密度(分布)函数易收敛,二元Sbb密度函数的测量精度最低;毛竹胸径年龄联合分布均服从3种分布;二元Copula分布(密度)函数适合于胸径年龄的任意边缘分布,即不需要确定边缘分布函数类型;二元Copula分布(密度)函数参数拟合不需要胸径年龄联合分布数据,只有胸径年龄边缘分布值时,应用二元Copula分布(密度)函数可得到相应的胸径年龄联合密度值,二元Copula分布(密度)函数比常用二元分布(密度)函数的适用条件低、适应范围广、应用价值大.
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