基于FORECAST模型的塞罕坝林场森林生态系统碳汇研究

以河北省承德市塞罕坝机械林场华北落叶松(Larix Principis-rupprechtii)和白桦(Betula principis-rupprechtii Mayr)为研究对象,应用加拿大UBC大学森林生态学家Kimmins J B教授主持开发的FOREXAST模型,采用标准地方法收集相关数据,并将调查整理的数据输入模型中,模拟不同立地条件、不同初植密度华北落叶松和白桦混交林在300年、六个轮伐期内的碳储量时空变化,结果表明:较好立地条件碳储量优于中等立地条件碳储量优于较差立地条件碳储量。在较好立地条件下,初植密度为2500株/hm^(2)的林分在300年的模拟时间里积累碳储量最高,初植密度为5000株/hm^(2)所积累的碳储量最低;中等立地条件下,生态系统碳储量表现为初植密度3600株/hm^(2)略低于2500株/hm^(2)混交林,高于其它三种混交林分,在较差立地条件下,初植密度为5000株/hm^(2)的林分在300年的模拟时间里积累碳储量最高。此外,混交林净生产力和年均固碳量在较好立地条件下初植密度2500株/hm^(2)的混交林均表现最优。

增强碳汇能力、推动绿色发展——基于FORECAST模型塞罕坝机械林场碳汇变化

运用FORECAST模型,模拟不同立地条件下不同混交比例的塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦混交林的碳储量时空变化,结果表明:落桦混交比例1:2、1:3和1:5林分土壤碳储量在6个轮伐期内呈现上升趋势。落桦比为3:1和1:1混交林在6个轮伐期内土壤有机碳储量呈下降趋势,且华北落叶松比例越高,土壤退化程度越严重。落桦比为1:2的混交林在一个生长周期内碳储量最大,并且这种营林方式也有利于土壤有机碳库的积累。无论是从经济价值的角度还是从改良土壤有机碳库的角度来讲落桦比为1:2能够积累更多的碳储量。

FORECAST模型的原理、方法和应用

数学模型是一个重要的工具,可以很好地帮助科学家和政府决策人员进行规划和预测。最近几十年来,数学模型、经验模型和基于过程的计算机模型的大量涌现,为现代生态学的发展做出了巨大的贡献。其中森林生态系统过程模型就是一类非常重要的林业模型。FORECAST模型,是一个基于森林生态系统过程的林分水平模型。它可以模拟多种管理策略对森林的影响,而且能够预测森林生态系统结构和功能的未来发展趋势,帮助我们制定合适的管理策略,为森林生态系统的优化管理服务。主要从FORECAST模型的发展概况、原理、方法和实际应用,并针对目前该模型的优势和局限性进行了简介。

基于FORECAST模型的长白落叶松人工林经营措施对长期生产力的影响

为了对东北地区东部落叶松人工林的多代经营提供指导,以黑龙江省孟家岗林场的长白落叶松人工林为对象,采用森林生态系统经营管理模型FORECAST,从轮伐期长度、林地枯落物的管理和采伐剩余物的处理方面,评价不同经营措施下落叶松人工林的生物量、养分动态和长期生产力。结果表明:常规森林利用方式下维持落叶松人工林长期生产力的轮伐期应大于35a;落叶松林地枯落物的保留可以显著提高各种轮伐期长度时的林地生产力,短轮伐期时作用效果尤为明显;全面保留采伐剩余物可以维持不同轮伐期条件下落叶松人工用材林的长期生产力。

基于FORECAST模型模拟造林密度对杉木人工林碳储量的影响

应用FORECAST模型模拟了不同造林密度对杉木人工林固碳的长期影响,达到优化经营杉木人工林的目标。研究表明,随着杉木造林密度的增加,地上生物碳储量、地下生物碳储量、总生物碳储量、土壤有机碳储量、总碳储量都在增加,但密度超过3333株/hm^2后趋于稳定;当密度为1667~2500株/hm^2时每个轮伐期内的总生物碳储量都在减少;高密度造林会引起种间对光、水、肥等竞争的加剧,不利于森林生态系统的碳积累。根据立地条件的不同,杉木人工林适宜的造林密度应为2500~3333株/hm^2。

FORECAST模型在全球针叶林生态系统研究中的应用

FORECAST模型是一个基于森林生态系统过程的林分水平模型,它可以模拟多种管理策略对森林的影响来预测森林生态系统结构和功能的未来发展趋势,帮助我们制定合适的管理策略,为森林生态系统的优化管理服务。本文选取了国内外几种针叶树种,其中包括小干松(Pinus contorta)、欧洲赤松(P.sylvestris)、花旗松(Pseudotsugamenziesii)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、云杉(Picea asperata)、长白落叶松(Larix olgensis)、马尾松(Pinus massoniana),对FORECAST模型在其研究上的应用进行简介,通过对各种管理策略的结果分析,探讨各树种的合理管理模式,并利用FORECAST模型解决研究上的不足。

森林生态系统经营的新模式:FORECAST模型

系统地阐述了FORECAST模型的原理,其应用过程包括数据收集与调准、生态系统的构建、设置管理模式或自然干扰情景、模拟情景、分析模型输出结果.目前许多国家已开始运用该模型,模拟了不同管理措施对树木生产力的影响等.该模型不受特定的树种、立地条件的限制,可在很大程度上提高预测的准确度,成为预测森林经营管理的最佳模式.

基于FORECAST模型的油茶林分可视化生长模拟

油茶是我国特有的木本油料树种,也是世界四大木本食用油料树种之一,以生态模型可视化模拟油茶生长规律对研究其抚育栽培模式及可持续经营管理决策有着重要意义。通过比较分析相关领域文献,整理收集了贵州、湖南、江西、福建、浙江五省60年油茶林分生长数据,借助林分水平森林生态系统模拟模型FORECAST模拟油茶纯林50年生长变化规律。模拟结果包括林分尺度的林分平均高、平均冠幅、林分株密度、林分果实生物量参数,及单木尺度的林木胸径、树高、枝下高、冠幅参数。在模拟预测油茶生长参数的基础上,本研究还借助模型可视化技术,三维再现了5年、15年、25年、45年生油茶林分空间结构,用以验证模型及辅助决策。结果表明模型FORE-CAST拟合油茶林分生长曲线效果较好,其输出参数可视化也逼真再现了林分尺度纯林场景,较好的验证了数据。

基于FORECAST模型的塞罕坝机械林场森林碳储量动态变化

运用FORECAST模型,模拟不同立地条件下不同混交比例的塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦混交林的碳储量时空变化,结果表明:落桦混交比例1∶2、1∶3和1∶4林分土壤碳储量在6个轮伐期内呈现上升趋势。落桦比为2∶1和1∶1混交林在6个轮伐期内土壤有机碳储量呈下降趋势,且华北落叶松比例越高,土壤退化程度越严重。落桦比为1∶2的混交林在一个生长周期内碳储量最大,并且这种营林方式也有利于土壤有机碳库的积累。无论是从经济价值的角度还是从改良土壤有机碳库的角度来讲落桦比为1∶2能够积累更多的碳储量。

基于FORECAST模型模拟杉楠混交林的固碳量

研究不同混交比例对杉阔混交林固碳的影响,对增加人工林生物多样性、优化林分结构、提升固碳潜力具有重要意义。应用FORECAST模型模拟了不同混交比例对杉楠混交林固碳的长期影响,达到优化经营杉木人工林的目标。研究表明,在中等立地条件下,杉木和楠木混交时楠木比例不宜过大,杉木和楠木以3:1的混交比例最适宜,是混交林中固碳效果最优的。在增加土壤有机碳方面,楠木纯林>杉楠混交林>杉木纯林,这是因为楠木土壤有机质含量丰富,土壤结构较杉楠混交林和杉木纯林疏松。

皖南农村地区需水量特征分析及预测模型研究

需水量的准确预测对于提高农村地区水资源利用率、优化农饮水厂日常调度有着重要作用,然而现有预测算法面临农村部分地区可用历史数据少、质量差等问题,同时部分预测算法的计算负荷较高,无法有效适应农饮水厂运维环境。选取2021-2022年安徽省南部不同地区3处农饮水厂日供水量数据作为研究对象。经过特征分析发现,皖南农村地区日需水量存在季节性变化趋势明显而短期内波动较大的特点。针对该数据特点及实际计算需求,选取了使用网格搜索法优化后的ARIMA模型进行预测,并与SVR、LSTM、RF等模型进行对比分析。研究结果表明,使用网格搜索法的ARIMA模型可以更好地适应农饮水厂运维环境,利用其对于周期性、季节性数据较强的学习能力,对农饮水厂供水量变化趋势和规律进行准确预测,具有一定的普适性,且计算负荷明显优于其他方法。模型对比分析显示,ARIMA模型的预测精度最高,在3处农饮水厂测试集数据上的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.827、1.454、2.714。

基于融合影响因素PSO-Prophet模型的农产品价格预测

为了提高价格预测的准确度,在Prophet模型中融入了消费者物价指数(CPI)和经济政策不确定性指数(EPU)等影响因素,并使用粒子群算法优化参数。利用国际大蒜贸易网中的日价格数据,将该方法应用于山东省大蒜的价格预测。结果表明,融合影响因素的PSO-Prophet模型大蒜价格预测结果的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)比Prophet模型分别降低了82.88%、82.86%和77.49%。融合影响因素的PSO-Prophet模型可以有效提高预测精度。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

基于气象条件的上海悬铃木白粉病预报模型

白粉病是上海市悬铃木主要病害,气温和湿度是影响悬铃木白粉病发生发展的主要环境因子。本文基于上海市区2014—2020年悬铃木白粉病病情指数及同期气象资料(气温、相对湿度等),应用数理统计方法分析悬铃木白粉病病情指数与气象条件的关系,建立气象预报模型,为防控悬铃木白粉病提供依据。结果显示:悬铃木白粉病病情指数和6日滑动平均气温、最低相对湿度成正相关,相关系数分别为0.36和0.29(P<0.01);年内6日滑动平均气温首次≥19.2℃时,悬铃木白粉病开始发生;建立的悬铃木白粉病病情指数气象预报模型拟合效果为R2=0.96,RMSE=2.542,独立样本检验效果为R2=0.97,RMSE=1.661,模型效果较好,可用于白粉病气象预报服务。

基于CEEMDAN-GRU组合模型的碳排放交易价格预测研究

准确的碳价格预测有助于监管部门观测碳交易市场运行状况及投资者进行科学决策,对实现碳达峰和碳中和具有重要作用。但碳价序列具有非线性、非平稳性和高噪声的特性,很难对其进行准确预测。将完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法与门控循环单元(GRU)相结合,构建一个碳排放交易价格预测模型。该模型基于分解、集成思想,利用CEEMDAN将原始碳价序列分解,获得不同频率的本征模函数(IMF)和残差序列,使用GRU神经网络分别为各子序列建立预测模型,最后集成预测结果得到碳价预测值。以湖北省碳交易市场的日度成交价为例进行实证分析,结果表明:相较于其他5种基准模型,CEEMDAN-GRU模型具有更小的预测误差和更高的拟合优度,在碳价格预测上具有一定的优势。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

数值预报AI气象大模型国际发展动态研究

数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。

基于灰色GM(1,1)模型的我国医院感染患病率变化趋势及预测

目的了解我国医院感染患病率变化趋势,并采用灰色GM(1,1)模型对我国不同规模医院的医院感染患病率进行预测,为医院感染防控提供数据支持和新思路。方法采用描述性流行病学方法分析我国医院感染患病率变化趋势,2008—2016年我国医院感染患病率数据进行灰色GM(1,1)模型构建,2018—2020年数据进行模型验证。采用构建的灰色GM(1,1)模型对2022—2024年我国医院感染患病率进行预测。结果我国医院感染患病率呈下降趋势,随着医院规模的增加医院感染患病率升高。医院感染患病率灰色GM(1,1)模型的精度良好、拟合效果较高。2024年全国、<300张床位医院、300~599张床位医院、600~899张床位医院和≥900张床位医院的医院感染患病率可降为1.00%、0.49%、0.90%、1.13%和2.05%。结论我国医院感染防控效果明显,灰色GM(1,1)模型对我国医院感染患病率有较好的预测效果。