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基于全球数据库的森林土壤呼吸模型研究
被引量：
3
1
作者
田秋燕
赵正勇
+1 位作者
杨旗
朱航勇
《林业与环境科学》
2019年第6期1-6,共6页
森林土壤呼吸在陆地生态系统的碳平衡中发挥了重要作用,准确估算森林土壤呼吸量对于了解陆地碳平衡的变化至关重要。这项研究以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为基础数据,通过开发人工神经网络(ANN)模型建立由年平均气温(MAT)、...
森林土壤呼吸在陆地生态系统的碳平衡中发挥了重要作用,准确估算森林土壤呼吸量对于了解陆地碳平衡的变化至关重要。这项研究以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为基础数据,通过开发人工神经网络(ANN)模型建立由年平均气温(MAT)、年平均降水(MAP)、森林类型驱动的土壤呼吸模型,预测全球森林土壤呼吸变化。模型估算的结果表明,从1960年到2017年,全球森林平均年土壤呼吸量为40.10±0.48 PgCyr",全球森林土壤对全球土壤呼吸的贡献在40.9%-49.8%之间。人工神经网络模型预测的准确度达到0.63,进一步改善了全球森林土壤呼吸模型预测的精度。
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关键词
全球气候数据
全球森林土壤呼吸数据库
森林生态系统
人工神经网络
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题名
基于全球数据库的森林土壤呼吸模型研究
被引量：
3
1
作者
田秋燕
赵正勇
杨旗
朱航勇
机构
广西大学林学院
广东省森林培育与保护利用重点实验室/广东省林业科学研究院
出处
《林业与环境科学》
2019年第6期1-6,共6页
基金
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA050135)
广东省林业科技计划项目(2019-07)
文摘
森林土壤呼吸在陆地生态系统的碳平衡中发挥了重要作用,准确估算森林土壤呼吸量对于了解陆地碳平衡的变化至关重要。这项研究以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为基础数据,通过开发人工神经网络(ANN)模型建立由年平均气温(MAT)、年平均降水(MAP)、森林类型驱动的土壤呼吸模型,预测全球森林土壤呼吸变化。模型估算的结果表明,从1960年到2017年,全球森林平均年土壤呼吸量为40.10±0.48 PgCyr",全球森林土壤对全球土壤呼吸的贡献在40.9%-49.8%之间。人工神经网络模型预测的准确度达到0.63,进一步改善了全球森林土壤呼吸模型预测的精度。
关键词
全球气候数据
全球森林土壤呼吸数据库
森林生态系统
人工神经网络
Keywords
global climate data
global forest soil respiration database
forest ecological system
artificial neural network
分类号
S718 [农业科学—林学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于全球数据库的森林土壤呼吸模型研究
田秋燕
赵正勇
杨旗
朱航勇
《林业与环境科学》
2019
3
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