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国度生态迷信数据中间提出基于机械进修随机丛林模子进步国度规范植被碳密度预算精度的方式

  差别海洋生态体系模子在预算国度规范植被碳密度存在较着的差别,为评价地区碳源汇带来了不肯定性。多模子摹拟功效之间能够存在非线性的依靠干系,可是罕见的多形式集成的方式仅简略的处置了这类接洽。机械进修的随机丛林方式具备充实发掘变量之间非线性干系的上风。 

  中国迷信院地舆迷信与资本研讨所黄玫副研讨员、王昭生博士等基于AVIM2CEVSA2BIOME-BGCCLASS-CTEM-NCLM4CLM4VICDLEMISAMTEMP6TRIPLEX-GHG模子摹拟的1982-2010年中国植被碳密度数据,连系田野查询拜访的植被碳密度数据,操纵机械进修随机丛林方式构建了新的中国海洋植被碳密度的预算模子,从头预算了1982-2010中国海洋植被碳密度。与观察数据比拟,随机丛林多模子集成摹拟功效仅低估了约0.2% (图1)。而传统的多模子均匀的功效高估了约2%的中国地区植被碳密度。同时,泰勒模子比拟功效标明,基于机械进修的模子摹拟功效具备最小的规范差,最大的相干系数(图2a)。另外,随机丛林多模子集成摹拟功效与NDVI的年变更趋向较为分歧,而多模子均匀功效与NDVI的年变更趋向相反(图2b)。总之,随机丛林多模子集成模子能够有用进步预算国度规范海洋植被碳密度的精度,有助于削减大规范植被碳储量预算的不肯定性。本研讨为集成多模子摹拟功效削减碳预算不肯定性供给了新的预算方式。 

  相干研讨功效颁发于英国生态学会老牌期刊Methods in Ecology and Evolution,相干数据见。论文第一作者为王昭生博士和巩贺博士,通信作者为黄玫副研讨员。该研讨获得中国迷信院计谋性先导科技专项、国度重点研发打算名目、国度天然迷信基金和青藏高原二次科考等名目的撑持。 

  论文信息: 

  Wang, Z., Gong, H., Huang, M., Gu, F., Wei, J., Guo, Q., & Song, W. (2021). A multimodel random forest ensemble method for an improved assessment of Chinese terrestrial vegetation carbon density. Methods in Ecology and Evolution, 00, 1– 16. . 

  1 a)多模子均匀植被碳密度与观察的植被碳密度之差;(b)本研讨的模子与观察的植被碳密度之差(Mg C ha-1 

2a)观察与摹拟的中国地区植被碳密度的泰勒图;(b)机械进修方式与多模子均匀方式摹拟的植被碳密度与NDVI相干系数比拟


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