森林可以固碳以减缓气候变化,在全球碳循环中占有极为重要的地位。将低效杉木人工林改造为生态效益较高的碳汇林是我国林业建设的主题之一。对南亚热带杉木人工林进行皆伐改造,保留单株杉木萌芽条,并采用速生、乡土阔叶树种营造针阔混交...森林可以固碳以减缓气候变化,在全球碳循环中占有极为重要的地位。将低效杉木人工林改造为生态效益较高的碳汇林是我国林业建设的主题之一。对南亚热带杉木人工林进行皆伐改造,保留单株杉木萌芽条,并采用速生、乡土阔叶树种营造针阔混交林,分析幼龄林前期(3—7 a)与后期(9—11 a)的针阔混交林植被层、凋落物层和0—100 cm土壤层碳储量的变化。结果表明:针阔混交林生态系统前期和后期的碳储量分别为138.56和158.56 t C·hm^(-2),其中土壤层碳储量分别为127.93和118.88 t C·hm^(-2),植被层碳储量分别为9.55和37.46 t C·hm^(-2),凋落物层碳储量分别为1.07和2.23 t C·hm^(-2)。乔木层碳储量从前期的8.43 t C·hm^(-2)显著增大至后期的36.93 t C·hm^(-2),平均固碳速率为5.7 t·hm^(-2)·a^(–1)。随林龄增大,小径级(胸径<10 cm)植株个体数减少,碳储量增大,但变化不显著,而大径级(胸径≥10 cm)植株的个体数和碳储量均显著增大。从幼龄前期到后期,小径级植株的个体数比例从98%下降为71%,碳储量比例从85%下降为30%;在大径级个体中,阔叶树种的个体数比例为41%,但碳储量比例达62%,表明碳储量增大的主要原因是大径级个体的增多,其中造林树种黧蒴(Castanopsis fissa)、米老排(Mytilaria laosensis)、楝叶吴茱萸(Evodia glabrifolia)、木荷(Schima superba)和山杜英(Elaeocarpus sylvestris)的平均碳储量显著大于杉木,对提高幼龄针阔混交林的固碳能力贡献较大。展开更多
随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出...随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果.进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升.最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能.展开更多
文摘森林可以固碳以减缓气候变化,在全球碳循环中占有极为重要的地位。将低效杉木人工林改造为生态效益较高的碳汇林是我国林业建设的主题之一。对南亚热带杉木人工林进行皆伐改造,保留单株杉木萌芽条,并采用速生、乡土阔叶树种营造针阔混交林,分析幼龄林前期(3—7 a)与后期(9—11 a)的针阔混交林植被层、凋落物层和0—100 cm土壤层碳储量的变化。结果表明:针阔混交林生态系统前期和后期的碳储量分别为138.56和158.56 t C·hm^(-2),其中土壤层碳储量分别为127.93和118.88 t C·hm^(-2),植被层碳储量分别为9.55和37.46 t C·hm^(-2),凋落物层碳储量分别为1.07和2.23 t C·hm^(-2)。乔木层碳储量从前期的8.43 t C·hm^(-2)显著增大至后期的36.93 t C·hm^(-2),平均固碳速率为5.7 t·hm^(-2)·a^(–1)。随林龄增大,小径级(胸径<10 cm)植株个体数减少,碳储量增大,但变化不显著,而大径级(胸径≥10 cm)植株的个体数和碳储量均显著增大。从幼龄前期到后期,小径级植株的个体数比例从98%下降为71%,碳储量比例从85%下降为30%;在大径级个体中,阔叶树种的个体数比例为41%,但碳储量比例达62%,表明碳储量增大的主要原因是大径级个体的增多,其中造林树种黧蒴(Castanopsis fissa)、米老排(Mytilaria laosensis)、楝叶吴茱萸(Evodia glabrifolia)、木荷(Schima superba)和山杜英(Elaeocarpus sylvestris)的平均碳储量显著大于杉木,对提高幼龄针阔混交林的固碳能力贡献较大。
文摘随机森林是机器学习领域中一种常用的分类算法,具有适用范围广且不易过拟合等优点.为了提高随机森林处理多分类问题的能力,提出一种基于空间变换的随机森林算法(space transformation based random forest algorithm,ST-RF).首先,给出一种考虑优先类别的线性判别分析方法(priority class based linear discriminant analysis,PCLDA),利用针对优先类别的投影矩阵对样本进行空间变换,以增强优先类别样本与其他类别样本的区分效果.进而,将PCLDA方法引入随机森林构建过程中,在为每棵决策树随机选择一个优先类别保证随机森林多样性的基础上,利用PCLDA方法创建侧重于不同优先类别的决策树,以提高单棵决策树的分类准确性,从而实现集成模型整体分类性能的有效提升.最后,在10个标准数据集上对ST-RF算法与7种典型随机森林算法进行比较分析,验证所提算法的有效性,并将基于PCLDA的空间变换策略应用到对比算法中,对改进前后的算法性能进行比较分析.实验结果表明:ST-RF算法在处理多分类问题方面具有明显优势,所提出的空间变换策略具有较强的普适性,可以显著提升原算法的分类性能.