> legend("bottomright",c("Kask","Haab","Kuusk"),fill=c("cyan","green","magenta")) #Teen legendi VASTUS: Tee puude omavahelisest kaugusest joonis Hynyneni funktsiooniga. #Tee puude omavahelisest kaugusest joonis Hynyneni funktsiooniga #Kirjutan ümber valemi #L=10000/(exp(c1+c2)*log(D))^(1/2) #Mänd c1=12.669;c2=-1.844 #Valem, diameeter, kõrgus, paksus,värv, tiitlid ja pealkiri curve(10000/ (exp(c1+c2*log10(x)))^(1/2),from=5,to=60,ylim=c(20,120),lwd=1,type="p",col="orang e",xlab="Diameeter (cm)",ylab="Puudevaheline kaugus (cm)",main="Puude omavaheline kaugus") #Kuusk c1=11.414;c2=-1.301 curve(10000/ (exp(c1+c2*log10(x)))^(1/2),from=5,to=60,lwd=1,col="magenta",type="p",add=T) #Kask c1=13.891;c2=-2.331 curve(10000/ (exp(c1+c2*log10(x)))^(1/2),from=5,to=60,lwd=1,col="cyan",type="p",add=T) abline(h=seq(20,120,20),lty=3,col="gray") #Lisan horisontaalse abijooned abline(v=seq(5,60,5),lty=3,col="gray") #Lisan vertikaalse abijooned
abline(v=seq(0,40,10),lty=3,col="grey75") abline(h=seq(0,25,5),lty=3,col="grey75") # abijooned #lineariseerides Mnsld.1 <- lm(I(d_k/(h-1.3)^(1/3))~d_k, PD.KU) summary(Mnsld.1) PD.KU$h.nsld<- 1.3+(PD.KU$d_k/ (Mnsld.1$coefficients[1]+Mnsld.1$coefficients[2]*PD.KU$d_k))^3 with(PD.KU, sqrt(sum((h-h.nsld)^2)/(length(h)-2))) curve(1.3+(x/(Mnsld.1$coefficients[1]+Mnsld.1$coefficients[2]*x))^3, from=0, to=35, col="red",add=T,lwd=2,lty=2) rect(19,1,30,6,border=2,lty=2,col=0) ac1 <- round(Mnsld.1$coefficients,3) valem1 <- substitute(h==1.3+(frac(d, b0+b1*d))^3, list(b0=ac1[1],b1=ac1[2])) text(20,4,valem1,pos=4) s1 = round(with(PD.KU, sqrt(sum((h-h.nsld)^2)/(length(h)-2))),2) subr1 = substitute(s[e]==s1,list(s1=s1)) text(20,2,subr1,pos=4) # mittelineaarne Mnsld.2<-nls(h~1.3+(d_k/(a+b*d_k))^3, PD.KU, start=list(a=1,b=0.4)) summary(Mnsld.2) curve(1.3+(x/(coefficients(summary(Mnsld
CSV") # parameeter sep="," ja dec="." PD$d_k<-with(PD, ifelse(d2>0,(d1+d2)/2, d1)) PD.<-subset(PD, prt==642 & aasta==2001) PD.<-droplevels(PD.) plot(h~d_k,data=PD.) PD.H <- subset(PD., h>0 & hv>0) table(PD.H$pl) PD.KU<-subset(PD.H, pl=="KU") par(mar=c(4.5,4.5,1,1)) plot(NULL,xlim=c(0,40),ylim=c(0,25),xlab="diameeter, cm", ylab="kõrgus, m") abline(v=seq(0,40,10),lty=3,col="grey75") abline(h=seq(0,25,5),lty=3,col="grey75") # abijooned points(h~d_k,data=subset(PD.KU),lwd=1) with(subset(PD., pl=="KU"),rug(d_k)) 1. Sirge h=a+b*d M1 <- lm(h~d_k, data=PD.KU) summary(M1) D<-0:40 M1.pred <- predict(M1,newdata=data.frame(d_k=D)) lines(D,M1.pred, col="red") coefficients(M1)[1] coefficients(M1)[2] # dobavit' p-value v tablicu v vide * summary(M1)$adj.r.squared summary(M1)$sigma # sqrt(sum(M1$residuals^2)/(length(M1$residuals)-2)) AIC(M1) > coefficients(M1)[1] (Intercept) 7.758512 > coefficients(M1)[2] # dobavit' p-value v tablicu v vide *
homogeniseeritakse Millisesse kahte rühma on jaotatud pinnased Eestis Jäme- ja peeneteraline pinnas. Millisteks liikideks jaotatakse peeneteraline pinnas - Möll- ja savipinnas. Mis on külmakerkeline pinnas - on külma ja kapillaartõusu tõttu veega küllastuv pinnas, mille maht veesisalduse suurenemise tõttu külmudes oluliselt suureneb ja mis sulades kaotab seetõttu kandevõime. Mis on kapillaartõus vee vertikaalne liikumine mööda pinnase poore üles. Mis on LWD, FWD, HWD langeva raskusega koormamisseade/vajumimõõtja, millega mõõdetakse langeva raskuse poolt tekitatud katte läbipainet. LWD Light Weight Deflectometer; FWD Falling Weight Deflectometer; HWD Heavy Weight Deflectometer LWD- light weight deflectometer, mõõdab deformatsiooni(inspector ja loadman), kaalupomm 5kg-20kg; FWD-5t kaalupommiga järelhaagis; HWD- 20 t kaalupomm, kasutatakse lennujaamades.
annaabi.ee 
