论文研究 基于条件燃料加载概念的燃料模型空间分布

燃料模型映射大致遵循两个趋势：1）间接推论，其中一些可能与燃料生产相关的因素与给定的燃料模型有关； 2）专家咨询，已用于分类和验证其他人的分类。 但是，依赖专家判断意味着一种主观的方法。 因此，我建议将地统计学技术与条件燃料装载概念（CFL）集成在一起，以在燃料模型映射中定义一个更为客观的视角。 这项研究中使用的信息是在墨西哥奇瓦瓦州的一个森林中收集的，在该森林中的554个（1000平方米）样地中对燃料进行了盘点。 使用CFL对这些样地进行了分类。 并使用普通克里金法（高斯，球面和指数）对燃料模型值进行插值。 使用Akaike的信息准则，球形模型的效果最佳。 该方法可以更好地定义燃料模型的空间