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黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
被引量：
2
1
作者
李希来
Jay Gao
师研
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1964-1976,共13页
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸...
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸地上生物量(Aboveground biomass,AGB)进行了模拟,并分析了AGB的时空分布与地形因子的关系。结果表明,仅使用GV构建的模型表现较差(0.122<R^(2)<0.486),MV和VT分别与GV结合使用时能提高模拟精度0.104~0.203(R^(2)),GM与GV结合使用时,模型精度达到了最高(0.678<R^(2)<0.705)。在没有GM参与的情况下,深度神经网络(Deep neural network,DNN)模型结合GV-VT-MV变量组合获得了最好模拟精度为0.686(R^(2))。混合使用多种植被类型的数据可以提高模拟精度。本研究发现海拔是影响黄河源流域单位内高寒草甸AGB时空分布的重要决定因素,并且对AGB年变化量影响最强。
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关键词
青藏高原高寒草甸
机器学习
谷歌引擎
地上
生物量
模拟
地上生物量空间分布
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职称材料
题名
黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
被引量：
2
1
作者
李希来
Jay Gao
师研
机构
青海大学农牧学院
奥克兰大学环境学院
出处
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1964-1976,共13页
基金
青海省自然科学基金创新团队项目(2020-ZJ-904)
国家自然科学联合基金项目(U21A20191)
+1 种基金
高等学校学科创新引智计划项目(D18013)
青海省科技创新创业团队项目“三江源生态演变与管理创新团队”资助。
文摘
本研究基于谷歌引擎通过四种常用模型及多种输入组合(地理空间变量(Geospatial variables,GV),植物功能类型(Plant functional types,VT),地面测量(Ground measurements,GM),气象变量(Meteorological variables,MV))对黄河源区高寒草甸地上生物量(Aboveground biomass,AGB)进行了模拟,并分析了AGB的时空分布与地形因子的关系。结果表明,仅使用GV构建的模型表现较差(0.122<R^(2)<0.486),MV和VT分别与GV结合使用时能提高模拟精度0.104~0.203(R^(2)),GM与GV结合使用时,模型精度达到了最高(0.678<R^(2)<0.705)。在没有GM参与的情况下,深度神经网络(Deep neural network,DNN)模型结合GV-VT-MV变量组合获得了最好模拟精度为0.686(R^(2))。混合使用多种植被类型的数据可以提高模拟精度。本研究发现海拔是影响黄河源流域单位内高寒草甸AGB时空分布的重要决定因素,并且对AGB年变化量影响最强。
关键词
青藏高原高寒草甸
机器学习
谷歌引擎
地上
生物量
模拟
地上生物量空间分布
Keywords
Qinghai Tibet Plateau alpine meadow
Machine learning
Google Earth Engine
Aboveground biomass simulation
Spatial distribution of aboveground biomass
分类号
Q141 [生物学—生态学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
黄河源永曲河流域高寒草甸地上生物量模拟与时空分布特征研究
李希来
Jay Gao
师研
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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