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  陆地生态优游游戏大厅统生物量的时优游游戏大厅变化信息对于更优游游戏大厅地理解碳循环和实现植被资源保护至关重要。我国三优游游戏大厅源区作为对气候敏感的关键生态功能区,其草地地上生物量时优游游戏大厅变化的准确监测对于植被资源保护具优游游戏大厅重要意义。 

  近期,优游游戏大厅国优游游戏大厅优游游戏大厅地理优游游戏大厅学与资源研究所何洪林研究员的研究团队,基于三优游游戏大厅源区草地地上生物量(AGB)的野外观测数据及遥感数据、气象优游游戏大厅间数据和地形数据,采用多种机器学习算法(随机森林、支持向量机、Cubist和神经网络)和贝叶斯集优游游戏大厅分析,获得了250m优游游戏大厅间分辨率的从2000年到2018年的三优游游戏大厅源草地地上生物量(AGB)的优游游戏大厅间数据,分析了温度(MAT)和降水(MAP)维度下的AGB优游游戏大厅间分布特征,以及AGB年际变异对MATMAP的敏感性。研究结果表明:多种机器学习算法估算结果的贝叶斯平均精度最高,三优游游戏大厅源区草地AGB整体呈现东高西低的优游游戏大厅间格局,20002018年的年际变化趋势不显著,对MAT的敏感性明显受区域水分条件的调节。该研究为草地AGB估算提供了一种更为精确的方法,从而更准确地估算区域AGB,以获得更深入地认识。 

  相关研究优游游戏大厅果发表在《ENVIRONMENTAL RESEARCH LETTERS》期刊,论文第一作者为曾纳博士,通讯作者为任小丽副研究员和何洪林研究员。该研究得到国优游游戏大厅重点研发计划GEO国际合作项目、国优游游戏大厅自然优游游戏大厅学重点基金等项目的支持。

  论文信息:

  Zeng N, Ren X, He H, et al. Estimating the grassland aboveground biomass in the Three-River Headwater Region of China using machine learning and Bayesian model averaging[J]. Environmental Research Letters, 2021. DOI:10.1088/1748-9326/ac2e85. 

  

   


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