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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:
24
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
福建地区马尾松生物量转换和扩展因子的影响因素
被引量:
7
2
作者
欧强新
李海奎
杨英
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第17期5756-5764,共9页
基于第8次国家森林资源清查福建省331块马尾松的固定样地调查数据,利用增强回归树法(BRT)研究地上生物量转换和扩展因子(BCEF)和地下BCEF的影响因素。研究结果表明:林分特征因子和地形因子是影响地上BCEF以及地下BCEF的主导因素,二者对...
基于第8次国家森林资源清查福建省331块马尾松的固定样地调查数据,利用增强回归树法(BRT)研究地上生物量转换和扩展因子(BCEF)和地下BCEF的影响因素。研究结果表明:林分特征因子和地形因子是影响地上BCEF以及地下BCEF的主导因素,二者对地上BCEF影响的相对贡献率之和为87.20%、地下BCEF为86.59%。其中,龄组和坡向分别是林分特征因子和地形因子中影响地上BCEF的最大因素(41.13%和14.52%)。地上BCEF随龄组的增大而逐渐减小;在东南坡最大、西坡最小。此外,龄组和坡向分别是林分特征因子和地形因子中影响地下BCEF的最大因素(41.54%和15.16%)。地下BCEF随龄组的增大而逐渐减增大;在东南坡最小、西坡最大。土壤因子对地上BCEF以及地下BCEF的影响都较小(12.80%和13.41%),腐殖层厚度是土壤因子中影响地上BCEF以及地下BCEF的最大因素(9.02%和9.13%)。在所有的影响因素中,龄组对地上BCEF以及地下BCEF的影响均最大,依据龄组计算相应的BCEF或者建立林龄普适的BCEF模型,可以有效地提高生物量的估算精度。
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关键词
马尾松
生物量
转换
和
扩展
因子
(BCEF)
国家森林资源清查
增强回归树(BRT)
下载PDF
职称材料
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:
24
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
福建地区马尾松生物量转换和扩展因子的影响因素
被引量:
7
2
作者
欧强新
李海奎
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
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第17期5756-5764,共9页
基金
国家自然科学基金(31370634)
中国清洁发展机制基金赠款项目:2020年后林业增汇减排的行动目标研究(2013014)
文摘
基于第8次国家森林资源清查福建省331块马尾松的固定样地调查数据,利用增强回归树法(BRT)研究地上生物量转换和扩展因子(BCEF)和地下BCEF的影响因素。研究结果表明:林分特征因子和地形因子是影响地上BCEF以及地下BCEF的主导因素,二者对地上BCEF影响的相对贡献率之和为87.20%、地下BCEF为86.59%。其中,龄组和坡向分别是林分特征因子和地形因子中影响地上BCEF的最大因素(41.13%和14.52%)。地上BCEF随龄组的增大而逐渐减小;在东南坡最大、西坡最小。此外,龄组和坡向分别是林分特征因子和地形因子中影响地下BCEF的最大因素(41.54%和15.16%)。地下BCEF随龄组的增大而逐渐减增大;在东南坡最小、西坡最大。土壤因子对地上BCEF以及地下BCEF的影响都较小(12.80%和13.41%),腐殖层厚度是土壤因子中影响地上BCEF以及地下BCEF的最大因素(9.02%和9.13%)。在所有的影响因素中,龄组对地上BCEF以及地下BCEF的影响均最大,依据龄组计算相应的BCEF或者建立林龄普适的BCEF模型,可以有效地提高生物量的估算精度。
关键词
马尾松
生物量
转换
和
扩展
因子
(BCEF)
国家森林资源清查
增强回归树(BRT)
Keywords
Masson pine
biomass conversion and expansion factor (BCEF)
national forest inventory
boosted regressiontrees (BRT)
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
下载PDF
职称材料
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
24
原文传递
2
福建地区马尾松生物量转换和扩展因子的影响因素
欧强新
李海奎
杨英
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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