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基于清查数据的福建省马尾松生物量转换和扩展因子估算差异解析——3种集成学习决策树模型的比较
被引量:
23
1
作者
欧强新
李海奎
+1 位作者
雷相东
杨英
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期2007-2016,共10页
生物量转换和扩展因子(BCEFs)是估算森林生物量碳储量普遍使用的重要参数.厘清BCEFs估算差异的来源,可降低森林生物量碳储量评估的不确定性.利用基于集成学习的决策树模型能够很好地解决BCEFs估算差异来源问题.然而,不同此类模型的对比...
生物量转换和扩展因子(BCEFs)是估算森林生物量碳储量普遍使用的重要参数.厘清BCEFs估算差异的来源,可降低森林生物量碳储量评估的不确定性.利用基于集成学习的决策树模型能够很好地解决BCEFs估算差异来源问题.然而,不同此类模型的对比研究目前尚未见报道.本研究以第8次国家森林资源清查福建省331块马尾松的固定样地数据作为材料,分别利用增强回归树(BRT)、随机森林(RF)和立体派(Cubist)模型分析BCEFs(包括地上和地下部分)估算差异的来源.结果表明:研究区马尾松BCEFs呈右偏分布,平均值为0.69t·m^(-3),最小值为0.67 t·m^(-3),最大值为0.71 t·m^(-3).BRT、RF和Cubist模型对BCEFs的拟合和预测能力均很好,均能够解释92.8%以上的BCEFs变异.3种模型均给出了相同的前2个相对贡献率最大的自变量,为平均胸径和蓄积量.BCEFs随着平均胸径、蓄积量的增加呈逐渐减小的趋势.平均胸径、蓄积量、平均年龄和平均树高等林分特征因子对BCEFs的影响极大,而土壤因子和地形因子对BCEFs的影响均很小.在建立BCEFs模型时,利用平均胸径、蓄积量、平均年龄和平均树高等少量包含较多BCEFs预测信息的变量便能获取很好的预估精度.当应用固定BCEFs时,应选择在平均年龄、平均胸径以及蓄积等方面具有广泛代表性的样本计算BCEFs.
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关键词
增强回归树
随机森林
立体派模型
国家森林资源清查
生物量转换和扩展因子
原文传递
题名
基于清查数据的福建省马尾松生物量转换和扩展因子估算差异解析——3种集成学习决策树模型的比较
被引量:
23
1
作者
欧强新
李海奎
雷相东
杨英
机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
国家林业局调查规划设计院
出处
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期2007-2016,共10页
基金
国家林业公益性行业科研专项(201504303)资助~~
文摘
生物量转换和扩展因子(BCEFs)是估算森林生物量碳储量普遍使用的重要参数.厘清BCEFs估算差异的来源,可降低森林生物量碳储量评估的不确定性.利用基于集成学习的决策树模型能够很好地解决BCEFs估算差异来源问题.然而,不同此类模型的对比研究目前尚未见报道.本研究以第8次国家森林资源清查福建省331块马尾松的固定样地数据作为材料,分别利用增强回归树(BRT)、随机森林(RF)和立体派(Cubist)模型分析BCEFs(包括地上和地下部分)估算差异的来源.结果表明:研究区马尾松BCEFs呈右偏分布,平均值为0.69t·m^(-3),最小值为0.67 t·m^(-3),最大值为0.71 t·m^(-3).BRT、RF和Cubist模型对BCEFs的拟合和预测能力均很好,均能够解释92.8%以上的BCEFs变异.3种模型均给出了相同的前2个相对贡献率最大的自变量,为平均胸径和蓄积量.BCEFs随着平均胸径、蓄积量的增加呈逐渐减小的趋势.平均胸径、蓄积量、平均年龄和平均树高等林分特征因子对BCEFs的影响极大,而土壤因子和地形因子对BCEFs的影响均很小.在建立BCEFs模型时,利用平均胸径、蓄积量、平均年龄和平均树高等少量包含较多BCEFs预测信息的变量便能获取很好的预估精度.当应用固定BCEFs时,应选择在平均年龄、平均胸径以及蓄积等方面具有广泛代表性的样本计算BCEFs.
关键词
增强回归树
随机森林
立体派模型
国家森林资源清查
生物量转换和扩展因子
Keywords
boosted regression trees
random forest
Cubist model
national forest inventory
biomass conversion and expansion factors.
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于清查数据的福建省马尾松生物量转换和扩展因子估算差异解析——3种集成学习决策树模型的比较
欧强新
李海奎
雷相东
杨英
《应用生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
23
原文传递
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