12、状态模型与马尔可夫链:从植物生长到动物种群分布的建模分析

状态模型与马尔可夫链:从植物生长到动物种群分布的建模分析

1. 植物生长阶段模型示例

1.1 植物阶段划分

以川续断(Teasel Dipsacus sylvestris)这种多年生植物为例,它具有六个生长阶段:第一年休眠种子($X_1$)、第二年休眠种子($X_2$)、小莲座叶丛($X_3$)、中莲座叶丛($X_4$)、大莲座叶丛($X_5$)和开花植物($X_6$)。莲座叶丛是一种非开花的营养生长阶段,因其叶子从中心点向外伸展而得名。其状态图展示了各阶段之间的转换关系。

1.2 转换矩阵

该状态图对应的转换矩阵为:
[
A =
\begin{pmatrix}
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 322.38 \
0.966 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \
0.013 & 0.010 & 0.125 & 0 & 0 & 3.448 \
0.007 & 0 & 0.125 & 0.238 & 0 & 30.170 \
0.008 & 0 & 0 & 0.245 & 0.167 & 0.862 \
0 & 0 & 0 & 0.023 & 0.750 & 0
\end{pmatrix}
]
由于该矩阵规模较大,后续分析借助Mathematica软件完成,相关计算的笔记本位于Mathema

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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