Mirzaei, Mehrdad;Bonyad, Amir Eslam;Bijarpas, Mahboobeh Mohebi;Golmohamadi, Fatemeh
Journal of Forest and Environmental Science
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제31권2호
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pp.73-77
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2015
Acquiring accurate quantitative and qualitative information is necessary for the technical and scientific management of forest stands. In this study, stratification and systematic random sampling methods were used to estimation of quantitative characteristics in study area. The estimator ($((E%)^2xT)$) was used to compare the systematic random and stratified sampling methods. 100 percent inventory was carried out in an area of 400 hectares; characteristics as: tree density, crown cover (canopy), and basal area were measured. Tree density of stands was compared through systemic random and stratified sampling methods. Findings of the study reveal that stratified sampling method gives a better representation of estimates than systematic random sampling.
Precise Point Positioning (PPP) is an increasingly recognized precisely the GPS/GNSS positioning technique. In order to improve the accuracy of PPP, the error sources in PPP measurements should be reduced as much as possible and the ambiguities should be correctly resolved. The correct ambiguity resolution requires a careful control of residual errors that are normally categorized into random and systematic errors. To understand effects from two categorized errors on the PPP ambiguity resolution, those two GPS datasets are simulated by generating in locations in South Korea (denoted as SUWN) and Hong Kong (PolyU). Both simulation cases are studied for each dataset; the first case is that all the satellites are affected by systematic and random errors, and the second case is that only a few satellites are affected. In the first case with random errors only, when the magnitude of random errors is increased, L1 ambiguities have a much higher chance to be incorrectly fixed. However, the size of ambiguity error is not exactly proportional to the magnitude of random error. Satellite geometry has more impacts on the L1 ambiguity resolution than the magnitude of random errors. In the first case when all the satellites have both random and systematic errors, the accuracy of fixed ambiguities is considerably affected by the systematic error. A pseudorange systematic error of 5 cm is the much more detrimental to ambiguity resolutions than carrier phase systematic error of 2 mm. In the $2^{nd}$ case when only a portion of satellites have systematic and random errors, the L1 ambiguity resolution in PPP can be still corrected. The number of allowable satellites varies from stations to stations, depending on the geometry of satellites. Through extensive simulation tests under different schemes, this paper sheds light on how the PPP ambiguity resolution (more precisely L1 ambiguity resolution) is affected by the characteristics of the residual errors in PPP observations. The numerical examples recall the PPP data analysts that how accurate the error correction models must achieve in order to get all the ambiguities resolved correctly.
In our previous articles, an approach has been proposed for the evaluation of the uncertainty of overall result from multiple measurements. In the approach, uncertainty sources were classified into two groups: the first including those giving same 'systematic' effect on each individual measurement and the second including the others giving 'random' effect on each individual measurement and causing a variation among individual measurement results. The arithmetic mean of the replicated measurements is usually assigned as the value for the overall result. Uncertainty of the overall result is determined by separately evaluating and combining an overall uncertainty from sources of the 'systematic' effect and another overall uncertainty from sources of the 'random' effect. This conceptual approach has been widely adopted in chemical metrology society. In this study, further logical proof with more detailed mathematical expressions is provided on the approach.
We have examined the random error of eddy covariance (EC) measurements on the basis of two-tower approach during daytime. Two EC towers were placed on the grassland with different vegetation density near Gumi-weir. We calculated the random error using three different methods. The first method (M1) is two-tower method suggested by Hollinger and Richardson (2005) where random error is based on differences between simultaneous flux measurements from two towers in very similar environmental conditions. The second one (M2) is suggested by Kessomkiat et al. (2013), which is extended procedure to estimate random error of EC data for two towers in more heterogeneous environmental conditions. They removed systematic flux difference due to the energy balance deficit and evaporative fraction difference between two sites before determining the random error of fluxes using M1 method. Here, we introduce the third method (M3) where we additionally removed systematic flux difference due to available energy difference between two sites. Compared to M1 and M2 methods, application of M3 method results in more symmetric random error distribution. The magnitude of estimated random error is smallest when using M3 method because application of M3 method results in the least systematic flux difference between two sites among three methods. An empirical formula of random error is developed as a function of flux magnitude, wind speed and measurement height for use in single tower sites near Nakdong River. This study suggests that correcting available energy difference between two sites is also required for calculating the random error of EC data from two towers at heterogeneous site where vegetation density is low.
The Korean bottom trawl survey has been deployed on a regular basis for about the last decade as part of groundfish stock assessments. The regularity indicates that they sample groundfish once per grid cell whose sides are half of one latitude and that of one longitude, respectively, and whose inside is furthermore divided into nine nested grids. Unless they have a special reason (e.g., running into a rocky bottom), their sample location is at the center grid of the nine nested grids. Given data collected by the survey, we intended to show how to appropriately estimate not only the survey index of a fish stock but also its uncertainty. For the regularity reason, we applied the systematic sampling theory for the above purposes and compared its results with a reference, which was based on the simple random sampling. When using the survey data about 11 fish stocks, collected by the spring and fall surveys in 2014, the survey indices of those stocks estimated under the systematic sampling were overall more precise than those under the simple random sampling. In estimates of the survey indices in number, the standard errors of those estimates under the systematic sampling were reduced from those under the simple random sampling by 0.23~27.44%, while in estimates of the survey indices in weight, they decreased by 0.04~31.97%. In bias of the estimates, the systematic sampling was the same as the simple random sampling. Our paper is first in formally showing how to apply the systematic sampling theory to the actual data collected by the Korean bottom trawl surveys.
In this study, the author uses a MATLAB simulation to develop and test a generalization of the traditional Random Search model which allows both the searcher and target to move and to be in different, but overlapping, areas. Also the best evasion speed for a randomly moving target against a Systematic Search is studied.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
Modelling the dependence via random effects in censored multivariate survival data has recently received considerable attention in the biomedical literature. The random effects models model not only the conditional survival times but also the conditional hazard rate. Systematic likelihood inference for the models with random effects is possible using Lee and Nelder's (1996) hierarchical-likelihood (h-likelihood). The purpose of this presentation is to introduce Ha et al.'s (2000a,b) inferential methods for the random effects models via the h-likelihood, which provide a conceptually simple, numerically efficient and reliable inferential procedures.
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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