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基于Python的树干径向变化数据分析程序(DAIP):以六盘山华北落叶松为例
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作者 刘泽彬 刘安迪 +1 位作者 于澎涛 涂立辉 《陆地生态系统与保护学报》 2021年第1期90-99,共10页
【目的】树干径向变化测量仪(Dendrometer)可以连续记录树干各阶段变化信息,包括树干收缩、恢复和生长等,提取和分析这些信息对于深入理解树木径向生长及其对环境的响应具有重要价值,而快速高效地提取和整合海量数据需进行繁复的数据处... 【目的】树干径向变化测量仪(Dendrometer)可以连续记录树干各阶段变化信息,包括树干收缩、恢复和生长等,提取和分析这些信息对于深入理解树木径向生长及其对环境的响应具有重要价值,而快速高效地提取和整合海量数据需进行繁复的数据处理与分析。为提高树干径向变化数据的分析效率和管理能力,林业工作者亟需易操作且实用的树干径向变化数据分析程序。【方法】针对常用周期循环法提取各阶段树干径向变化的原则和树干径向昼夜变化存在规律及树干径向变化测量仪运行中可能出现异常情况,基于Python语言开发了一个用户友好型的树干径向变化提取程序DAIP(Dendrometer Analyzer In Python),并以2019年生长季累月(6—9月)六盘山香水河与叠叠沟小流域的华北落叶松(Larix gmelinii var.principis-rupprechtii)人工林树干径向变化数据为例,提取和分析了树干径向变化的主要参数,并与半自动化提取程序“dendrometeR”进行了比较。【结果】在提取结果方面,DAIP提取树干半径变化的主要参数值与“dendrometeR”程序的提取结果基本一致,保证提取数据的可靠性。相比传统的数据处理方式,DAIP在异常数据判定和高效提取径向数据方面具有较大优势,可以较好识别分布在不同气候区内树体特征各异的华北落叶松树干径向变化数据集的“数据缺失”、“数据异常增加和减小”以及“数据无变化”等可疑数据类型;DAIP可快速自动提取生长季内树干半径的变化周期数、收缩阶段历时及收缩量、恢复阶段历时及恢复量、增加阶段历时及增量等主要参数。诚然,DAIP当前版本存在一定不足,如在异常数据判定方面,对“长时段数据无变化”这种异常数据的界定还存在不确定性;在树干径向变化参数提取方面,若各变化阶段分界点处的数据波动较大,对分界点的判定可能存在误差。【结论】DA 展开更多
关键词 树干径向变化测量仪 树干径向变化提取程序 PYTHON 华北落叶松 六盘山
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