面向林业数据的统计分析模型开题报告

1. 研究目的与意义

以科学、规范的统计指标体系和统计标准体系为基础，充分利用信息技术、网络技术，建立一个综合的、系统性的林业统计指标体系，根据林业指标进行相应的信息反馈，更好的进行林业数据统计，全面实现林业统计信息处理和网络管理现代化。

填补林业统计的生态体系建设指标，充分发挥林业的生态、经济和社会效益，有利于提高人民生活环境和国家发展环境质量，与不断提高的物质文化生活的要求相匹配 。

2. 国内外研究现状分析

国内对林分生长预测模型的研究程度采处于刚刚起步的阶段，相比于国外还有很大进步空间；国内对于主要森林病虫害发生和防治面积的统计特征进行分析，提出了改进的gm（1，1）模型，部分模型还需进一步改进以提高模拟精度；同时国内通过样地调查和数学建模等方法对油松在不同抚育措施下林分生长状况进行了模拟预测，采用的是美国森林资源清查体系fia 。

国外的林分生长预测模型分为5种：双因素林分产量模型、三因素林分产量模型、森林生长模型、群落动力学模型和产量形成的模拟模型。

国内外也都会采用数据统计分析，数据统计分析（dsa）是计算机在林业中应用最早，也是最普遍的领域。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：林业统计是对林业生产、经营和科学技术等诸多方面综合效益的统计，涉及的范围较广，内容较多，具有较强的复杂性。

林业统计指标是对林业经济现象中的某一现象或情况表现出的数量和质量的概念标准。

因此，在进行林业数据统计时，要根据林业指标来进行相应的信息反馈，这就需要建立一个综合的、系统性的林业统计指标体系。

4. 研究创新点

1. 将林业数据数据充分利用起来，实现其价值。

2. 将抽象的林业的数据可视化。

3. 运用科学的模型从不同的角度分析林业数据，更好的预测林分生长。