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基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测
1
作者
张金文
王文龙
+4 位作者
倪荣雨
张彬梅
曾爱聪
郭福涛
苏漳文
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025年第4期774-783,共10页
【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循...
【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循环模拟中的优化应用。【方法】基于全球土壤呼吸数据库(SRDB),构建了中国陆地生态系统的土壤异养呼吸及环境因子数据库,利用XGBoost和LightGBM 2种梯度提升机模型对2000—2023年中国陆地生态系统土壤异养呼吸进行估算与对比分析,并进一步探讨中国陆地生态系统土壤异养呼吸的空间分布趋势及其主要影响因素。【结果】①2个模型均展现出较高的预测精度(测试集决定系数均为0.91),XGBoost模型在训练集上表现出较强的拟合能力,LightGBM模型则在测试集上能够更好地控制误差。②在2000—2023年,XGBoost与LightGBM模型估算的中国陆地生态系统土壤异养呼吸年平均值分别为299.57和294.60 g·m^(−2)·a^(−1),年际变化幅度分别为19.51和32.43 g·m^(−2)·a^(−1)。③中国陆地生态系统土壤异养呼吸呈现南高北低的空间分布特征,主要受土壤性质和叶面积指数影响。这一空间异质性反映了土壤异养呼吸对环境变化的不同响应。【结论】梯度提升机模型在大尺度土壤异养呼吸建模与预测中表现出良好的适应性,能够有效捕捉土壤异养呼吸的时空变化特征,展现出较强的预测能力.
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关键词
土壤异养呼吸估算
陆地生态系统
极限梯度提升树(XGBoost)模型
轻量级梯度提升机(LightGBM)模型
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职称材料
题名
基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测
1
作者
张金文
王文龙
倪荣雨
张彬梅
曾爱聪
郭福涛
苏漳文
机构
福建农林大学林学院
漳州职业技术学院石油化工学院
出处
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025年第4期774-783,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0207800)
中国博士后科学基金第76批面上资助项目(2024M760460)。
文摘
【目的】极限梯度提升树(XGBoost)与轻量级梯度提升机(LightGBM)模型在梯度提升决策树框架下各具优势,系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异,有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力,并推动该类模型在大尺度碳循环模拟中的优化应用。【方法】基于全球土壤呼吸数据库(SRDB),构建了中国陆地生态系统的土壤异养呼吸及环境因子数据库,利用XGBoost和LightGBM 2种梯度提升机模型对2000—2023年中国陆地生态系统土壤异养呼吸进行估算与对比分析,并进一步探讨中国陆地生态系统土壤异养呼吸的空间分布趋势及其主要影响因素。【结果】①2个模型均展现出较高的预测精度(测试集决定系数均为0.91),XGBoost模型在训练集上表现出较强的拟合能力,LightGBM模型则在测试集上能够更好地控制误差。②在2000—2023年,XGBoost与LightGBM模型估算的中国陆地生态系统土壤异养呼吸年平均值分别为299.57和294.60 g·m^(−2)·a^(−1),年际变化幅度分别为19.51和32.43 g·m^(−2)·a^(−1)。③中国陆地生态系统土壤异养呼吸呈现南高北低的空间分布特征,主要受土壤性质和叶面积指数影响。这一空间异质性反映了土壤异养呼吸对环境变化的不同响应。【结论】梯度提升机模型在大尺度土壤异养呼吸建模与预测中表现出良好的适应性,能够有效捕捉土壤异养呼吸的时空变化特征,展现出较强的预测能力.
关键词
土壤异养呼吸估算
陆地生态系统
极限梯度提升树(XGBoost)模型
轻量级梯度提升机(LightGBM)模型
Keywords
soil heterotrophic respiration estimation
terrestrial ecosystem
XGBoost model
LightGBM model
分类号
S153 [农业科学—土壤学]
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1
基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测
张金文
王文龙
倪荣雨
张彬梅
曾爱聪
郭福涛
苏漳文
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025
0
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