Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng quy mô nhỏ về cấu trúc rừng ở Jalisco, Mexico
Tóm tắt
Thông tin về tài nguyên thiên nhiên thường không có sẵn cho các khu vực sinh thái hoặc kinh tế nhỏ và các nhà hoạch định chính sách phải dựa vào bộ dữ liệu cấp bang để đánh giá tình trạng của các tài nguyên của họ (ví dụ: rừng, đất chăn thả, đồng cỏ, nông nghiệp, v.v.) ở cấp khu vực hoặc địa phương. Các tài nguyên này có thể được đánh giá bằng các kỹ thuật ước lượng quy mô nhỏ. Tuy nhiên, vẫn chưa biết kỹ thuật nào trong số các phương pháp quy mô nhỏ tạo ra kết quả hợp lệ và chính xác nhất. Độ tin cậy và độ chính xác của hai phương pháp, người ước lượng tổng hợp và người ước lượng hồi quy, được sử dụng trong phân tích quy mô nhỏ đã được xem xét trong nghiên cứu này. Hai phương pháp phân tích quy mô nhỏ đã được áp dụng cho dữ liệu từ điều tra tài nguyên thiên nhiên trên toàn bang Jalisco để kiểm tra độ chính xác của từng kỹ thuật trong việc dự đoán các đặc điểm đã chọn của cấu trúc rừng. Phương pháp hồi quy đưa ra ước lượng hợp lệ và chính xác nhất về các đặc điểm của rừng trên nhiều quy mô địa lý. Do đó, các nhà quản lý tài nguyên cấp bang và địa phương nên sử dụng phương pháp hồi quy trừ khi thông tin phụ trợ phù hợp không có sẵn.
Từ khóa
#tài nguyên thiên nhiên #ước lượng quy mô nhỏ #phương pháp hồi quy #phân tích quy mô nhỏ #cấu trúc rừng #JaliscoTài liệu tham khảo
Cochran WG. 1977. Sampling techniques. New York: John Wiley & Sons, 428 pp.
DuMouchel WH, Duncan GJ. 1983. Using sample survey weights in multiple regression analysis of stratified samples. J. American Statistical Association, 78: 535–543.
Fay RE, Herriot RA. 1979. Estimation of income for small places: an application of James-Stein procedures to censis data. J. American Statistical Association, 74: 269–277.
Flores-Garnica JG, Mendoza-Briseño MA, Aguirre-Bravo C. 2007. Monitoreo de ecosistemas con estrategias geostadisticas, una aplicación de gran escala en Jalisco, Mexico. Madera y Bosques, 13: 97–104.
Ghosh M, Rao JNK. 1994. Small area estimation: an appraisal. Statistical Sciences 9: 55–93.
Kearney M, Porter WP. 2004. Mapping the fundamental niche: physiology, climate and the distribution of a nocturnal lizard. Ecology, 85: 3119–3131.
Laake P. 1978. An evaluation of synthetic estimates of employment. Scandinavian Journal of Statistics, 5: 57–60.
Lehtonen RP, Pahkinen E. 2004. Practical Methods for Design and Analysis of Complex Surveys. Chichester, England: John Wiley & Sons, Ltd., 360 pp.
Pfeffermann D. 1999. Small area estimation — Big developments. Keynote Paper, Conference on Small Area Statistics, Riga, Latvia, August 1999.
Rao JNK. 1999. Some recent advances in model-based area estimation. Survey Methodology, 25: 175–186.
Rao JNK. 2003. Small Area Estimation. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 313 pp.
Reich RM, Aguirre-Bravo C, Bravo VA. 2008a. New approach for modeling climatic data with applications in modeling tree species distributions in the States of Jalisco and Colima, Mexico. Journal of Arid Environments, 72: 1343–1357.
Reich RM, Aguirre-Bravo C, Mendoza-Briseño MA. 2008b. An Innovative approach to inventory and monitoring of natural resources in the Mexican State of Jalisco. Journal of Environmental Monitoring and Assessment, 146: 383–396
SEDER-FIPRODEFO. 2007. Inventario y Monitoreo de los recursos Naturales del Estado de Jalisco-Reporte 2006. Gobierno del Estado de Jalisco, Secretaria de Desarrollo Rural (SEDER), Fideicomiso para la Administración del programa de Desarrollo Forestal (FIPRODEFO), Guadalajara, Jalisco, Mexico., Schreuder HT, Gregoire TG, Wood GB. 1993. Sampling methods for multiresource forest inventory. New York: John Willey and Sons, Inc. 464 pp.