植物生态学报 ›› 2010, Vol. 34 ›› Issue (5): 571-577.DOI: 10.3773/j.issn.1005-264x.2010.05.011
郭福涛1, 胡海清1,*(), 金森1, 马志海2, 张扬1
收稿日期:
2009-11-02
接受日期:
2010-01-13
出版日期:
2010-11-02
发布日期:
2010-05-01
通讯作者:
胡海清
作者简介:
* E-mail: huhq@nefu.edu.cn
GUO Fu-Tao1, HU Hai-Qing1,*(), JIN Sen1, MA Zhi-Hai2, ZHANG Yang1
Received:
2009-11-02
Accepted:
2010-01-13
Online:
2010-11-02
Published:
2010-05-01
Contact:
HU Hai-Qing
摘要:
雷击火的发生与气象因子之间存在着密切的关系。该文选用符合大兴安岭地区林火发生数据结构的负二项(negative binomial, NB)和零膨胀负二项(zero-inflated negative binomial, ZINB)两种模型对大兴安岭林区1980-2005年间雷击火的发生与气象因素间的关系进行建模分析, 并与以往研究中所使用的最小二乘(OLS)回归方法相对比。使用SAS和R-Project统计软件进行模型拟合运算, 计算得出模型各参数。结果表明, NB和ZINB模型对数据拟合较好, 模型内各气象因子显著性水平较高, 对雷击火发生次数均具有较好的预测能力。运用AIC和Vuong等检验方法, 进一步比较了NB和ZINB模型对数据的拟合水平以及模型预测水平, 结果表明ZINB模型无论在数据拟合还是模型预测上都要优于NB模型。提出了大兴安岭地区林火发生与气象因子关系的最优模型。
郭福涛, 胡海清, 金森, 马志海, 张扬. 基于负二项和零膨胀负二项回归模型的大兴安岭地区雷击火与气象因素的关系. 植物生态学报, 2010, 34(5): 571-577. DOI: 10.3773/j.issn.1005-264x.2010.05.011
GUO Fu-Tao, HU Hai-Qing, JIN Sen, MA Zhi-Hai, ZHANG Yang. Relationship between forest lighting fire occurrence and weather factors in Daxing’an Mountains based on negative binomial model and zero-inflated negative binomial models. Chinese Journal of Plant Ecology, 2010, 34(5): 571-577. DOI: 10.3773/j.issn.1005-264x.2010.05.011
气象因子 Weather factor | 月平均风速 Monthly average wind speed (MAWS) | 月平均降水 Monthly average precipitation (MAP) | 月平均温度 Monthly average temperature (MAT) | 月相对湿度 Monthly relative humidity (MRH) | 月平均蒸发量Monthly average evaporation (MAE) |
---|---|---|---|---|---|
方差膨胀因子 Variance inflation factor | 1.685 7 | 2.726 8 | 5.686 1 | 2.212 1 | 4.712 3 |
表1 多重共线性诊断
Table 1 Multicollinearity diagnostics
气象因子 Weather factor | 月平均风速 Monthly average wind speed (MAWS) | 月平均降水 Monthly average precipitation (MAP) | 月平均温度 Monthly average temperature (MAT) | 月相对湿度 Monthly relative humidity (MRH) | 月平均蒸发量Monthly average evaporation (MAE) |
---|---|---|---|---|---|
方差膨胀因子 Variance inflation factor | 1.685 7 | 2.726 8 | 5.686 1 | 2.212 1 | 4.712 3 |
参数 Parameter | 自由度 df | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | 卡方值 Chi-Square χ2 | p |
---|---|---|---|---|---|
截距 Intercept | 1 | 2.737 9 | 1.105 4 | 6.14 | 0.013 3* |
月平均降水 MAP | 1 | -0.010 1 | 0.005 1 | 3.96 | 0.046 5* |
月平均温度 MAT | 1 | 0.224 6 | 0.030 6 | 54.03 | < 0.000 1*** |
月相对湿度 MRH | 1 | -0.090 9 | 0.020 1 | 20.41 | < 0.000 1*** |
离差 Dispersion | 1 | 3.029 4 | 0.743 3 | - | - |
表2 负二项回归模型参数检验
Table 2 Parameter estimates of negative binomial model
参数 Parameter | 自由度 df | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | 卡方值 Chi-Square χ2 | p |
---|---|---|---|---|---|
截距 Intercept | 1 | 2.737 9 | 1.105 4 | 6.14 | 0.013 3* |
月平均降水 MAP | 1 | -0.010 1 | 0.005 1 | 3.96 | 0.046 5* |
月平均温度 MAT | 1 | 0.224 6 | 0.030 6 | 54.03 | < 0.000 1*** |
月相对湿度 MRH | 1 | -0.090 9 | 0.020 1 | 20.41 | < 0.000 1*** |
离差 Dispersion | 1 | 3.029 4 | 0.743 3 | - | - |
参数 Parameter | 自由度 df | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | Z 值 Z value | p |
---|---|---|---|---|---|
截距 Intercept | 1 | 2.654 4 | 0.423 6 | 6.08 | < 0.006 1** |
月平均降水 MAP | 1 | -0.014 6 | 0.010 0 | -4.86 | < 0.003 1** |
月平均温度 MAT | 1 | 0.235 8 | 0.017 4 | 5.41 | 0.000 1*** |
月相对湿度 MRH | 1 | -0.067 3 | 0.004 8 | -30.54 | < 0.000 1*** |
表3 广义估计方程参数分析
Table 3 Analysis of generalized estimating equations parameter estimates
参数 Parameter | 自由度 df | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | Z 值 Z value | p |
---|---|---|---|---|---|
截距 Intercept | 1 | 2.654 4 | 0.423 6 | 6.08 | < 0.006 1** |
月平均降水 MAP | 1 | -0.014 6 | 0.010 0 | -4.86 | < 0.003 1** |
月平均温度 MAT | 1 | 0.235 8 | 0.017 4 | 5.41 | 0.000 1*** |
月相对湿度 MRH | 1 | -0.067 3 | 0.004 8 | -30.54 | < 0.000 1*** |
模型类型 Model types | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | Z 值 Z value | p | |
---|---|---|---|---|---|
点模型 Count model | 截距 Intercept | -3.637 9 | 0.429 3 | -8.47 | < 0.000 1*** |
月平均温度 MAT | 0.124 6 | 0.025 3 | 4.92 | < 0.0001*** | |
月平均蒸发量 MAE | 0.010 4 | 0.002 8 | 3.74 | 0.000 2*** | |
零膨胀模型 Zero-inflation model | 截距 Intercept | -72.175 9 | 25.676 4 | -2.810 | 0.004 9 ** |
月相对湿度 MRH | 0.962 9 | 0.338 9 | 2.840 | 0.004 5 ** |
表4 零膨胀负二项回归模型参数分析
Table 4 Analysis for parameters of zero-inflated negative binomial model
模型类型 Model types | 估值 Estimate | 标准误差 Standard error | Z 值 Z value | p | |
---|---|---|---|---|---|
点模型 Count model | 截距 Intercept | -3.637 9 | 0.429 3 | -8.47 | < 0.000 1*** |
月平均温度 MAT | 0.124 6 | 0.025 3 | 4.92 | < 0.0001*** | |
月平均蒸发量 MAE | 0.010 4 | 0.002 8 | 3.74 | 0.000 2*** | |
零膨胀模型 Zero-inflation model | 截距 Intercept | -72.175 9 | 25.676 4 | -2.810 | 0.004 9 ** |
月相对湿度 MRH | 0.962 9 | 0.338 9 | 2.840 | 0.004 5 ** |
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