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机构地区:[1]浙江农林大学经济管理学院,浙江临安311300
出 处:《林业经济问题》2012年第3期211-214,共4页Issues of Forestry Economics
基 金:教育部人文社会科学规划基金项目(11YJAZH065;12YJAZH073);浙江省自然科学基金项目(Y6110486;LY12G03006);浙江省人文社科重点研究基地重大招标项目支撑子项目(RWSKZD01-2012ZB1);杭州市哲学社会科学规划基金项目(B11YJ12)
摘 要:尝试引入云模型和云理论对林地利用引发的森林生态系统碳源汇变化进行测度,采用期望值(Ex)、熵(En)和超熵(He)3个参数来对相关定性概念进行表征,以便有效地反映定性定量转换中的模糊与随机双重特性,从而纠正了传统模糊数论中隶属度转换太过随意性的误区,使云模型和云理论成为解决森林碳循环变化测度难题的一种有效方法。同时,进行了基于林地利用实践的一个测度案例分析。研究结果表明:该方法测度的精确性与观测的样本数据即云滴数的容量密切相关,测度误差将随着观测的样本数据即云滴数的增多而减少。This paper attempts to introduce the cloud model and cloud theory into the differential measure between the carbon source and the carbon sinks in the process of the forest land use. Taking the expected value (Ex) , entropy (En) and super entropy (He) to characterize the qualitative concept, integrates the fuzziness and randomness together in the conversion of qualitative and quantitafive, and overcomes the inherent defects of the membership function in fuzzy set theory, so this paper provides a new solution methods for the research of forest carbon cycle changes caused by forestland use. The results show that when the number of observed sample data (cloud droplets) small, measurement error may be larger; if the number of observed sample data ( cloud droplets) increase, measurement errors will be reduced.
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