地理加权机器学习模型在单木地上碳储量估测中的应用

2021年7—8月份,在陕西省延安市黄陵县双龙林场,以栎类次生林为研究对象,设置21块20 m×30 m的固定样地,调查样地内胸径5 cm及以上所有乔木树种种名、胸径、树高、株数、冠幅、第一活枝高等因子以及样地内每株乔木的坐标等数据;依据对21块样地调查的数据,以单木地上碳储量为评价指标,以林分因子、单木因子、立地因子为影响因素,分别构建普通最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)、地理加权随机森林模型(GRF)、地理加权神经网络模型(GWANN),对研究区的单木地上碳储量进行模拟估测;采用决定系数、均方根误差、平均绝对误差对4种模型的拟合效果进行评价,利用全局莫兰指数检验4种模型残差的空间自相关性,分析地理加权机器学习模型在处理林木空间非线性关系方面的应用。结果表明:使用地理加权的模型,拟合效果明显优于普通最小二乘模型,其中地理加权神经网络模型的拟合效果最好(决定系数为0.980、均方根误差为0.169,平均绝对误差为0.119)。普通最小二乘模型和地理加权回归模型的残差,表现出明显的自相关性;地理加权随机森林模型和地理加权神经网络模型的残差,则表现为随机分布。3种使用地理加权的模型(地理加权回归模型、地理加权随机森林模型、地理加权神经网络模型)大幅度降低了模型的残差自相关性,减少了残差空间上聚集分布情况的出现。综合分析研究结果,与地理加权回归模型相比,地理加权随机森林模型和地理加权神经网络模型2种地理加权机器学习模型,能够更好地反映单木地上碳储量与各影响因素间的复杂关系,预测单木地上碳储量的效果更好,具有良好的应用潜力。

黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力

快速准确地估计植被地上碳储量及其动态变化,对评估森林固碳能力具有重要意义。以陕西省黄龙林区森林为研究对象,基于样地实测和卫星遥感数据,建立黄龙山林区植被地上碳储量模型,实现研究区2000—2021年长时间序列的森林植被地上碳储量的反演及时空分异研究。结果表明:(1)黄龙山森林植被地上碳储量平均值总体呈波动上升趋势,碳储量高于全省平均水平。(2)研究区东部、南部、中部及西北部是植被地上碳储量高值分布地区,且呈增加趋势;而东北部、西部和西南部植被地上碳储量较低,且呈减少趋势,研究区22年间森林植被地上部分固碳量增加,生产力提升。(3)年均温、年蒸散发量、年降水量和海拔是2000—2021年影响研究区森林植被地上碳储量空间分异主要因素;任意两个因子间的交互作用对黄龙山森林地上碳储量影响都大于单个因子,表明黄龙山森林植被地上碳储量在不同时间的空间分布受多种因素共同作用。年降水量对其空间分布影响逐渐减小,森林稳定性提高。研究在信息有限的基础上提出了快速估算地区植被地上碳储量的方法,了解了地区森林植被地上碳储量时空分异情况及其驱动因素,为掌握地区植被地上碳储量信息、评估森林固碳能力提供了重要依据。

陕西省林业企业时空格局演变及影响因素分析

林业是生态文明建设的主战场,也是经济社会发展的重要基础产业。林业企业作为林业产业经济的具体落脚点,其时空演变规律和影响因素分析可以辅助决策者合理安排林业产业布局,促进林业产业良好发展。基于2000—2020年陕西省林业企业数据,采用平均最近邻、标准差椭圆、核密度分析等地理信息系统(GIS)空间分析方法,分析了陕西省林业企业的时空演变特征;运用普通最小二乘法(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型,探讨了107个县区林业企业分布数量影响因素的空间异质性,揭示了不同因素的影响作用及空间分异特征。结果表明:(1)陕西省林业企业数量增长幅度逐渐加大,空间格局具有明显的集聚特征且集聚程度不断增强。(2)陕西省林业企业空间分布整体向东偏移,但核密度热点区域始终位于西安市,并与咸阳市形成连片的高值区域。(3)陕西省林业企业经营范围鲜明,以林业相关的“销售”和“服务”为主,随着产业结构进一步优化,从初加工、再加工到深加工,林业企业技术含量不断增加,并扩增相关服务项目。(4)从林业企业分布数量的影响因素看,社会消费品零售总额、地区生产总值、常住人口数量等外部社会经济条件对于林业企业分布数量的影响强度最大,但第一产业增加值占比、林地面积等产业条件也具有正向作用,企业注册资本平均值、园地面积、公路密度与林业企业数量的负相关性,反映了同类型企业的竞争压力、体现了林业企业面积较大的客观现实,也与林业产业中第一产业比重大的特点契合。陕西省林业企业分布的影响因素存在显著空间分异,政府及相关部门在制定产业政策时需要考虑不同地区的特点,采取针对性措施,促进林业产业的健康协调发展。

杭州市城区热岛效应与景观格局的动态研究

以杭州市城区为研究对象,以1992年、2004年Landsat-5,2015年Landsat-8卫星遥感数据为信息源,利用单窗算法反演三期城区地表温度,通过提取土地利用类型信息来计算景观格局指数,结合多元回归线性模型分析了杭州市城区景观格局对地表温度的影响。结果表明:(1)在研究时间段内,杭州市城区存在着明显的热岛效应,高温区域不断扩张、分散;(2)多元线性回归模型可以很好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系,景观格局指数PLAND,ED,LSI和AI与地表温度的相关性最高,分别达0.753,0.771,0.779,0.772,景观的面积指标、形状指标、边缘指标和聚合指标等共同影响着杭州市城区热岛效应的强度;(3)在城市化建设进程中,应通过增加绿地景观的面积,合理选择植物物种,形成集中成片的绿地,从而对城镇用地进行分割,提高现有绿地景观的立体化程度,建设较为复杂的绿地生态网络系统等方式,来缓解和改善热岛效应,达到改善人居环境的目的。

不同密度油松飞播林灌草多样性与林分空间结构关系

林下植被是森林生态系统的重要组成部分,物种多样性和林分空间结构是评估森林生态系统功能和林分经营质量的关键指标。本文以44年生油松飞播林为研究对象,通过典型样地调查,运用单因素方差分析和相关分析,分析林分密度对油松飞播林灌草多样性和林分空间结构的影响。结果表明:(1)林分密度对灌草多样性指数影响差异显著,灌草多样性指数均在低密度的样地中达到最大值。(2)混交度和密集度受林分密度影响显著,而林分密度对乔木胸径和树高的影响体现在林分水平上,而非空间结构单元中。(3)林分空间结构与灌草多样性之间有密切联系,影响林下植被多样性的最主要因子是乔木层混交度。因此,未来在飞播林经营活动中,调整林分密度的同时,应综合考虑林木分布格局,兼顾灌草多样性保护。

基于无人机倾斜影像的阔叶林单木参数提取

基于倾斜影像提取单木参数是当前无人机在林业研究中的热点,以银杏(Ginkgo biloba L.)阔叶林分为研究对象,利用无人机倾斜摄影数据,采用局部最大值法进行了3种探测窗口的单木顶点识别和单木树高提取,并分别进行了精度验证;比较了种子区域增长算法和标记控制分水岭算法提取冠幅的精确度。结果表明:1)在3m×3m,5m×5m,7m×7m探测窗口下,银杏树顶点识别的F得分分别为0.87,0.88,0.83,5m×5m窗口识别效果最好,其树高预测拟合方程中R2达到了0.99,RMSE为1.91m;2)在预测冠幅相对误差为30%的情况下,种子区域增长算法和标记控制分水岭算法提取树冠面积的正确率分别为73.14%和63.43%,对于建立预测与实测冠幅的线性回归关系中,两种算法的R2分别为0.98和0.97,RMSE分别为1.79m^(2)和2.44m^(2),总体上种子区域增长算法的树冠分割精度较标记控制分水岭算法高。研究指出了无人机倾斜摄影技术在对银杏阔叶林进行自动化、精准化单木识别与分割上具有可行性,在森林资源调查中具有一定的应用潜力。

黄龙山油松人工林结构与稳定性、生产力之间影响的关联分析

我国是人工林大国,人工林具有巨大的经济价值与生态效益,探究人工林内在影响关系具有重大意义。根据黄龙山林区野外业调查样地数据,通过典型相关分析(CCA)与结构方程模型(SEM)进行建模,构建了含有环境因子、林分结构因子、林分稳定性因子、林分生产力因子的结构方程模型。结果表明,环境因子对林分结构因子有0.338的正向直接影响,对林分生产力因子、林分稳定性因子之间有正向间接影响,影响系数分别问0.283、0.209。林分结构因子对林分生产力因子有正向影响,总影响系数为0.837,直接影响为0.764,间接影响为0.073。林分结构因子对林分稳定性因子有正向影响,影响系数为0.619。林分稳定性因子对林分生产力因子有着正向直接影响,影响系数为0.118。经检验各指标值均表明模型适配性较好,模型显示结构因子与稳定性因子、生产力因子之间的影响强烈,通过改良结构,调整稳定性与生产力的经营思路可行。

陕北黄土高原林草景观破碎化时空演变特征分析

以退耕还林还草生态工程重点区域陕北地区为研究区,采用土地利用转移矩阵、FLUS模型、Fragmentation模型分析1980-2015年林草景观破碎化的空间结构特征以及生态演化过程。结果表明:1)研究区域以林地、草地和耕地的景观类型为主,退耕还林还草工程实施后,林草总面积大幅增加,植被覆盖率提高,明显改善了陕北黄土高原的生态环境;2)Kappa系数与FOM系数数值均表明FLUS模型精度较高,可适用于未来土地利用情景模拟,利用FLUS模型预测2030年陕北黄土高原地区各土地利用类型的分布情况,发现研究区2030年耕地将明显减少,林草面积有大幅增加,建设用地持续扩张;3)空间格局上,景观破碎化呈现以“大核心类型为主导,边界类型集中分布”的特点,景观破碎化程度减弱。研究结果为陕北黄土高原地区林草景观结构优化和生态系统服务价值提升提供一定的参考。

油松人工林乔木层结构与林下灌木多样性耦合关系研究

人工林生态系统是森林生态系统的重要组成部分,以陕西省延安市黄龙山林区油松人工林为研究对象,对比了4种不同密度的油松人工林样地内乔木空间结构(角尺度、混交度、密集度和大小比数)和灌木多样性(Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Pielon指数、Gleason指数和Margalef指数)的差异,建立了乔木空间结构与灌木多样性的耦合关系,探讨了乔木空间结构和灌木多样性的作用关系。结果显示:1)在不同密度的样地中,株数密度为2300~2800株/hm2的样地空间结构最佳;2)灌木多样性受林分密度影响显著,灌木多样性在不同密度中排序为低密度>较低密度>较高密度>高密度;3)不同密度的林分中,乔木空间结构对灌木多样性的影响不同,其中株数密度为2300~2800株/hm2的林分中,灌木多样性与乔木空间结构具有较强的相关关系,在该密度下可以通过调整乔木层的结构而改变灌木层的多样性。

黄龙山油松林水平空间结构分析

通过对比各类油松林分类型水平空间结构指数的差异,为应用结构指数调控林分抚育提供依据。以黄龙山林区的57块油松林固定样地为研究对象,基于角尺度(W)、胸径大小比(U)、混交度(M)和密集度(C)探讨油松天然林和人工林空间、不同坡向油松林的空间结构和不同林龄油松林空间结构的差异。结果表明,在角尺度方面,天然林显著高于人工林(P=0.028<0.05),且极显著高于人工成熟林(P=0.0047<0.01),阴坡人工成熟林(AMC)显著低于其余不同林分类型(P<0.05);胸径大小比数(U)方面,不同林分类型中均无显著差异,但是在径阶分布上天然林的胸径大小比数分布呈双峰,而人工林的呈单峰;在混交度(M)方面,阴坡油松林显著高于阳坡油松林(P=0.0027<0.05),中龄林极显著低于成熟林(P=0.0094<0.01);在密集度(C)方面,天然林的密集度显著低于人工林的密集度(P=0.0003<0.05),阴坡油松林显著高于阳坡油松林(P=0.53>0.05),成熟林显著高于近熟林(P=0.018<0.05),天然林极显著低于人工近熟林(P=0.0012<0.01)。在水平格局分布上,起源影响了油松林分布的均匀与聚集程度;在林木大小分化方面,坡向影响了林木的竞争强度;林分的树冠拥挤程度上,起源影响了油松林的树冠竞争;在林分混交上,坡向和林龄都会影响林分的混交程度,阳坡天然近熟林(NSS)和阳坡人工近熟林(ASS)显示了一个极低的混交度,表明短期单纯抚育或者封育较难提升阳坡油松林的混交度。

中国古代漆树栽培与地理分布考究

漆树是我国最古老的经济树种之一,本文主要介绍了"漆"字的演变,中国古代的漆树栽培技术与地理分布,利用Arc Map软件绘制了先秦时期、唐宋时期的漆树分布略图和明清时期我国产漆地点分布略图,直观地反映出中国古代漆树地理分布范围。

浅谈音乐教学中的审美教育

在我国的教育事业中，音乐教学一直以来就是学校 教育的弱项，在世界艺术的大舞台中音乐一直是追求美的艺 术形式之一，学习音乐就是学习欣赏美的事物，是对学生审 美的教育。在日常生活中，重视审美能够让我们提升美感体 验，音乐审美能够陶冶学生的情感，强化学生的艺术修养， 最终促进学生的全面发展。本文主要针对音乐教育审美中 存在的问题进行具体分析，最终提出具有针对性的对策和建 议。

桥山林区辽东栎次生林生态位及多样性特征与林分分布格局的关系

探究辽东栎次生林灌木层生态位特征及物种多样性与林分空间分布格局的关系,对于深入认识次生林林下群落结构和数量分布具有重要意义。采用桥山林区辽东栎(Quercus wutaishanica)次生林22个标准地内110个样方的灌木群落的调查数据,基于方差比率法(VR)、卡方检验、联结系数(AC)和Spearman秩相关检验研究28个主要物种的种间联结及相关,并采用单因素方差分析揭示辽东栎次生林灌木群落的生态位及多样性特征在不同空间分布格局下的差异。结果表明:灌木层主要种的生态位重叠程度整体较低,种间竞争态势不激烈;重要值和生态位宽度均较大的物种为南蛇藤(Celastrus orbiculatus)、中华胡枝子(Lespedeza chinensis)和陕西荚蒾(Viburnum schensianum);灌木层主要物种总体呈显著正联结(P<0.05),卡方检验和AC、Spearman秩相关分析的正负联结比率分别为1.12、1.17和1.37,群落结构趋于稳定;χ^(2)检验的正负联结显著率分别为5.8%和0.6%,Spearman秩相关检验正负相关显著率分别为28.0%和6.3%,种对间呈弱联结,趋向独立分布;灌木层群落生态位宽度受林分空间分布格局影响不显著,生态位重叠在不同的分布格局中则表现出显著差异;呈随机分布的林分中Margalef指数、Shannon指数及Pielou均匀度指数均与均匀、聚集分布状态的林分存在显著性差异(P<0.05);灌木群落生态位特征及物种多样性水平在随机分布的林分中表现最好。未来森林经营中,宜在调整灌木物种配置的同时兼顾林分空间分布格局,使其向随机分布的方向发展,以提升森林生态系统的稳定性。

油松飞播林土壤有机碳密度的影响因素

森林土壤碳库是森林生态系统碳库的重要组成部分,对于调节陆地生态系统碳循环和大气CO_(2)浓度变化起着非常重要的作用。以往的研究主要探究了各种因素(如地形、植被、土壤理化性质等)与森林土壤碳之间的单因子或多因子关系。然而,对于多因子中的关键因子识别及其相互作用机制尚不清楚。本研究利用陕西省商洛市丹凤县50块油松(Pinus tabuliformis)飞播林标准地调查数据,采用结构方程模型探究土壤有机碳密度的影响因素。选取了林分结构、物种多样性、生物量、土壤理化性质等方面的23个指标作为观测指标,形成乔木特征,林下灌、草及凋落物特征,其他土壤理化性质和土壤有机碳密度4个潜变量,构建偏最小二乘法的结构方程模型。结果表明:(1)最终的结构方程模型筛选出12个观测变量,其他土壤理化性质中筛选出3个观测变量,分别为土壤全氮、土壤全磷、土壤含水量;林下灌、草及凋落物特征潜变量中筛选出5个观测变量,分别为灌木Simpson指数、草本Simpson指数、草本Margalef指数、草本生物量、凋落物层厚度;乔木特征潜变量中筛选出3个观测变量,分别为乔木Simpson指数、林分大小比数、乔木物种数。(2)其他土壤理化性质是土壤有机碳密度的直接影响因素(路径系数为0.877,P<0.01),林下灌、草及凋落物特征与乔木特征是土壤有机碳密度的间接影响因素(路径系数分别为0.552和-0.299,均P<0.01)。(3)林下灌、草及凋落物特征通过直接影响其他土壤理化性质(路径系数为0.630,P<0.01)进而影响土壤有机碳密度,乔木特征通过直接影响林下灌、草及凋落物特征(路径系数为-0.541,P<0.01)进而影响土壤有机碳密度。本研究为揭示不同驱动因素之间的关系提供了新的见解,对于理解飞播林土壤有机碳调节有重要意义。

基于GF-2的油松人工林地上生物量反演

油松是黄土高原地区重要的造林树种.快速准确地估测其地上生物量,对开展该地区森林资源动态监测等具有重要作用.本研究选取陕西省黄龙山林区石堡林场的油松人工林为对象,结合国产卫星高分二号(GF-2)的多光谱遥感影像与野外同时段实测样地数据,对其地上生物量进行了估算.提取了5种植被指数和8种纹理信息,基于普通回归、逐步回归、岭回归、拉索回归与主成分回归5种方法在4种纹理窗口(3×3、5×5、7×7和9×9)下建模,使用留一法交叉验证测试了每个模型的估算精度.结果表明:提取的遥感因子之间存在着较为严重的多重共线性关系,大部分遥感因子与油松人工林地上生物量有较为显著的相关性;GF-2数据在石堡林场油松人工林地上生物量的反演中可以实现较高精度,其中估算效果最好的是使用了9×9纹理窗口的主成分回归模型,估算效果最差的是使用了3×3纹理窗口的普通回归模型.利用国产高分辨率卫星影像对油松人工林地上生物量进行反演研究,可以为西北地区林业部门进行森林生物量监测、资源管理与可持续经营提供科学依据.

油松飞播林灌木层主要物种种间联结及其环境解释

物种的种间联结和生态位特征反映了物种的资源利用及水平空间配置情况,是了解群落结构和分布的重要基础。本研究采用样方法,调查了陕西丹凤县流岭油松(Pinus tabuliformis)飞播林区30个样地内150个样方的灌木群落,并基于方差比率法、卡方检验和联结系数研究了物种种间联结,采用典范对应分析探讨环境因子与物种分布的关系,揭示了油松飞播林灌木群落的结构和分布特征。结果表明:(1)灌木层主要物种的生态位重叠程度总体较低,种间竞争不激烈;重要值和生态位宽度较大的物种为麻叶绣线菊(Spiraea cantoniensis)、胡枝子(Lespedeza bicolor)、绣线菊(Spiraea salicifolia)。(2)灌木层主要物种总体联结性呈显著正联结(P<0.05),卡方检验和联结系数的正负关联比分别为1.47和1.87,群落结构趋于稳定;卡方检验的正负联结显著率分别为4.3%和0.9%,种对间联结性较弱,趋于独立分布。(3)灌木层主要物种分布受海拔、坡向、坡度、枯落物厚度影响较大。在今后的森林经营活动中,可根据灌木种间联结规律、生态位特征以及影响物种分布的环境因子调控灌木配置,维持和提升灌木群落的稳定性。