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基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测
被引量:
15
1
作者
田惠玲
朱建华
+6 位作者
何潇
陈新云
简尊吉
李宸宇
郭学媛
黄国胜
肖文发
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期40-50,共11页
【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中...
【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中的作用以及科学制定国家“碳中和”行动路径和目标管理提供科学指导。【方法】利用1999—2018年4次全国森林资源连续清查固定样地监测数据,结合区域气候、土壤、林分和地形因子,采用随机森林模型构建区域主要优势树种(组)的生长-消耗模型,运用未来气候情景与未来乔木林面积扩增情景,预测东北三省2015—2060年间乔木林生物质碳储量变化与碳汇潜力。【结果】东北三省乔木林生物质碳储量2060年可达3393.15 TgC,比2015年增加1895.23 TgC,2015—2060年间年碳汇量为42.12 TgC·a-1,其中天然林是主体。辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质碳储量分别由2015年的139.19、463.58和895.15 TgC增至2060年的328.95、915.83和2148.37 TgC,乔木林平均生物质碳密度分别由2015年的32.71、59.75和45.11 MgC·hm-2增至2060年的75.20、109.32和85.24 MgC·hm-2。2015—2060年间辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质年碳汇量分别为4.22、10.05和27.85 TgC·a-1。【结论】本研究构建的随机森林模型表现效果较好,能够用于东北三省未来乔木林碳储量预测。2015—2060年东北三省乔木林生物质碳储量将增加1895.23 TgC,未来仍具有较大碳汇潜力。黑龙江省的碳汇潜力最大,年碳汇量达27.85 TgC·a-1,是未来重要的碳增汇区域;辽宁省的碳汇潜力较弱,年碳汇量仅为4.22 TgC·a-1。加强中、幼龄林经营管理,适度更新成、过熟林,有助于提升东北三省乔木林碳汇功能,发挥我国东北森林在增汇减排以及实现区域“碳中和”目标中的作用。
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关键词
生长-消耗模型
随机森林模型
森林资源清查
多变量
生物质碳储量
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职称材料
题名
基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测
被引量:
15
1
作者
田惠玲
朱建华
何潇
陈新云
简尊吉
李宸宇
郭学媛
黄国胜
肖文发
机构
中国林业科学研究院
森林
生态环境
与
自然保护
研究所
国家
林业
和
草原
局
森林
生态环境重点
实验
室
南京
林业
大学南方现代
林业
协同创新中心
中国林业科学研究院
资源
信息
研究所
国家
林业
和
草原
局
森林
经营
与
生长
模拟实验
室
国家
林业
和
草原
局
调查规划设计
院
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期40-50,共11页
基金
“十三五”国家重点研发计划课题“人工林生产力形成的关键生理生态与环境控制机制”(2016YFD0600201)。
文摘
【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中的作用以及科学制定国家“碳中和”行动路径和目标管理提供科学指导。【方法】利用1999—2018年4次全国森林资源连续清查固定样地监测数据,结合区域气候、土壤、林分和地形因子,采用随机森林模型构建区域主要优势树种(组)的生长-消耗模型,运用未来气候情景与未来乔木林面积扩增情景,预测东北三省2015—2060年间乔木林生物质碳储量变化与碳汇潜力。【结果】东北三省乔木林生物质碳储量2060年可达3393.15 TgC,比2015年增加1895.23 TgC,2015—2060年间年碳汇量为42.12 TgC·a-1,其中天然林是主体。辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质碳储量分别由2015年的139.19、463.58和895.15 TgC增至2060年的328.95、915.83和2148.37 TgC,乔木林平均生物质碳密度分别由2015年的32.71、59.75和45.11 MgC·hm-2增至2060年的75.20、109.32和85.24 MgC·hm-2。2015—2060年间辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质年碳汇量分别为4.22、10.05和27.85 TgC·a-1。【结论】本研究构建的随机森林模型表现效果较好,能够用于东北三省未来乔木林碳储量预测。2015—2060年东北三省乔木林生物质碳储量将增加1895.23 TgC,未来仍具有较大碳汇潜力。黑龙江省的碳汇潜力最大,年碳汇量达27.85 TgC·a-1,是未来重要的碳增汇区域;辽宁省的碳汇潜力较弱,年碳汇量仅为4.22 TgC·a-1。加强中、幼龄林经营管理,适度更新成、过熟林,有助于提升东北三省乔木林碳汇功能,发挥我国东北森林在增汇减排以及实现区域“碳中和”目标中的作用。
关键词
生长-消耗模型
随机森林模型
森林资源清查
多变量
生物质碳储量
Keywords
growth-loss model
random forest algorithm
national forest resources inventory
multivariate
biomass carbon stock
分类号
S718.55 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测
田惠玲
朱建华
何潇
陈新云
简尊吉
李宸宇
郭学媛
黄国胜
肖文发
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
15
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职称材料
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