Понятие об учетном дереве

9. Модельные и учетные деревья, методика их обработки.

Модельные деревья срубают за пределами тренировочной пробной площади. Их выбирают путем предварительного обмера высот и диаметров из числа деловых стволов, близких к среднему дереву. Диаметр выбранного дерева не должен отличаться от вычисленного среднего диаметра элемента леса более чем на половину принятой при перечете градации ступени толщины. Высота выбранной модели не должна отклоняться от высоты, найденной по графику, для данной ступени, более чем на 5%. Отобранные деревья должны быть средними для деревьев данной ступени толщины по форме и размерам крон.

Деревья, учитываемые на пробе, разделяют на модельные и учётные. Модельными будут те, которые измеряют после их рубки. Учетные деревья обмеряют без рубки, например при замерах высот. Для определения ряда таксационных показателей (запас, прирост, выход сортиментов и т.д.) отбирают разное количество модельных деревьев. Это определяется методикой исследования. В то же время есть единые принципы отбора моделей. Они заключаются в следующем.

Отбор проводится случайным путем. В условиях леса наиболее удобным и правильным методом отбора деревьев будет систематическая выборка, являющаяся разновидностью метода случайного отбора. Для осуществления отбора с помощью систематической выборки делают перечет деревьев.

Допустим, на пробной площади у нас оказалось 220 деревьев. Расчетным путем определили, что количество моделей, которое надо обмерить, будет 20. Следовательно, одна модель должна быть взята от 11 деревьев. Став в углу пробной площади, мы должны идти в том же направлении, как и при производстве перечёта. Допустим, что начнём отбор с 6 деревьев по счету. Затем берем каждое 11 дерево после 6: 17, 28, … до тех пор, пока не наберем 20 модельных деревьев. Нельзя выбирать «типичные» стволы или место их роста. Отбор должен носить случайный характер – это главное.

Случайный отбор исключает систематические ошибки, а случайные ошибки рассчитывают известными биометрическими методами. В то же время при отборе модельных деревьев следует исключить те из них, которые могут исказить суть изучаемого явления. Например, изучая прирост, нельзя брать усохшие стволы. При исследовании сортиментной структуры и во всех других случаях сломанные деревья и т.д.

Отбор моделей ведется по способу пропорционально-ступенчатого представительства. Например, нам надо отобрать 20 модельных деревьев из 220, которые представлены следующей перечетной ведомостью (таблица 11.4) Из таблицы 11.4 мы видим, что из ступени толщины 36 см по расчету модель не берется. Но наиболее толстые ступени толщины древостоев имеют значительную долю в запасе и приросте. Из самых толстых деревьев вырезают наиболее ценные сортименты. Поэтому желательно, чтобы модели были взяты из всех ступеней толщины, которые больше среднего диаметра. Это можно сделать как за счет уменьшения количества моделей в тонких или средних ступенях толщины, так и за счет увеличения на 1-4 числа взятых модельных деревьев, что видно из таблицы 11.3.Взятие несколько большего количества моделей, хотя и требует повышенных затрат труда, но это компенсируется увеличением точности исследования. Во время отбора ведется измерение деревьев и их точковка раздельно по каждой породе. Если в некоторой ступени толщины количество моделей, которые надо измерить, уже набрано, то, не нарушая порядок перечёта, измеряем следующее (или предыдущее) дерево.

В процессе измерений может оказаться, что из-за неточностей измерения или каких-либо ошибок количество отобранных моделей не совпадает с расчетным. Например, вместо 4 деревьев в ступени толщины 24 отобрано 5, а в ступени 20 получилось на одну модель меньше. В этом случае следует добрать 1 модель в ступени 20 и т.д. В результате получим большее число моделей, что ничуть не ухудшит искомый результат.

Источник

Деревья

Дерево — это нелинейная иерархическая структура данных. Она состоит из узлов и ребер, которые соединяют узлы.

Зачем нужны деревья

Другие структуры данных, например, массивы, списки, стеки и очереди, линейные. Это значит, что данные в них хранятся последовательно. Когда мы выполняем любую операцию в линейной структуре данных, временная сложность растет с увеличением размера данных. В современном мире это не очень круто.

Разные древовидные структуры позволяют быстрее и легче получать доступ к данным, поскольку дерево — структура нелинейная.

Части дерева

• Узел — это объект, в котором есть ключ или значение и указатели на дочерние узлы.
  Узлы, у которых нет дочерних узлов, называют листами или терминальными узлами.
  Узлы, у которых есть хотя бы один дочерний узел, называются внутренними.
• Ребро связывает два узла.
• Корень — это самый верхний узел дерева. Его ещё иногда называют корневым узлом.

Другие понятия

• Высота узла — это максимальная длина пути от этого узла к самому нижнему узлу (листу).
• Глубина вложенности узла — длина пути от корня до этого узла.
• Высота дерева — это высота корневого узла или глубина самого глубокого узла.
• Степень узла — это общее количество ребер, которые соединены с этим узлом.

• Лес — множество непересекающихся деревьев. Например, если «срезать» корень, получится лес.

Виды деревьев

Обход дерева

Чтобы выполнить какую-либо операцию с деревом, нужно добраться до определенного узла. Для этого и существуют алгоритмы обхода дерева. Они помогают «дойти» до необходимого узла.

Где используются

• Деревья двоичного поиска помогают быстро проверить наличие элемента в наборе.
• Куча — это тоже своеобразное дерево. Кучи используют в алгоритме сортировки кучей.
• Префиксные деревья используются в маршрутизаторах, они хранят информацию о маршруте.
• Большинство популярных баз данных основаны на B-деревья и T-деревья.
• Компиляторы используют абстрактное синтаксическое дерево, чтобы находить синтаксические ошибки в ваших программах.

СodeСhick.io — простой и эффективный способ изучения программирования.

2023 © ООО «Алгоритмы и практика»

Источник