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甘肃南部7种高寒杜鹃生物量模拟
被引量：
10
1
作者
陈国鹏
杨克彤
+3 位作者
张金武
王立
曹秀文
刘锦乾
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第13期5377-5384,共8页
精确测定与模拟高山-亚高山灌丛生物量是了解陆地生态系统碳功能的重要基础工作。以甘肃南部高山-亚高山地区常见的7种高寒杜鹃(Rhododendron spp.)灌木为对象,通过标准植株收获法,建立易测因子与各器官生物量及总生物量的方程并检验拟...
精确测定与模拟高山-亚高山灌丛生物量是了解陆地生态系统碳功能的重要基础工作。以甘肃南部高山-亚高山地区常见的7种高寒杜鹃(Rhododendron spp.)灌木为对象,通过标准植株收获法,建立易测因子与各器官生物量及总生物量的方程并检验拟合精度,筛选最优拟合方程。结果表明:(1)自变量和函数的类型对杜鹃生物量的模拟效果影响较大,700组方程中以D和D^(2)H为自变量和以幂函数为模型拟合的R^(2)相对集中、中位数都较高。(2)遴选出的35组单物种最优生物量模型的R^(2)介于0.66—0.99之间、中位数为0.92,除山光杜鹃(Rh.oreodoxa)的茎、叶生物量和地上生物量模型为线性函数、麻花杜鹃(Rh.maculiferum)的所有模型为指数函数外,其余的生物量模型均为幂函数;D和D^(2)H是单物种生物量模型的最佳预测变量,H仅是黄毛杜鹃(Rh.rufum)除根外、美容杜鹃(Rh.calophytum)叶生物量的最佳预测变量。(3)混合物种最优模型是以D^(2)H为自变量的幂函数,除对叶生物量的模拟精度相对较低外,对其它生物量的模拟均较好。甘肃南部7种高寒杜鹃灌木生物量模型的建立为高寒地区灌丛生态系统碳汇功能的研究提供了支撑。
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关键词
杜鹃
高寒灌木
生物量模拟
幂函数
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职称材料
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
2
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
甘肃南部7种高寒杜鹃生物量模拟
被引量：
10
1
作者
陈国鹏
杨克彤
张金武
王立
曹秀文
刘锦乾
机构
甘肃农业大学林学院
甘肃省白龙江林业管理局林业科学研究所
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第13期5377-5384,共8页
基金
国家自然科学基金(31800352)
甘肃农业大学科技创新基金(GSAU-RCZX201708,GSAU-STS-1734)。
文摘
精确测定与模拟高山-亚高山灌丛生物量是了解陆地生态系统碳功能的重要基础工作。以甘肃南部高山-亚高山地区常见的7种高寒杜鹃(Rhododendron spp.)灌木为对象,通过标准植株收获法,建立易测因子与各器官生物量及总生物量的方程并检验拟合精度,筛选最优拟合方程。结果表明:(1)自变量和函数的类型对杜鹃生物量的模拟效果影响较大,700组方程中以D和D^(2)H为自变量和以幂函数为模型拟合的R^(2)相对集中、中位数都较高。(2)遴选出的35组单物种最优生物量模型的R^(2)介于0.66—0.99之间、中位数为0.92,除山光杜鹃(Rh.oreodoxa)的茎、叶生物量和地上生物量模型为线性函数、麻花杜鹃(Rh.maculiferum)的所有模型为指数函数外,其余的生物量模型均为幂函数;D和D^(2)H是单物种生物量模型的最佳预测变量,H仅是黄毛杜鹃(Rh.rufum)除根外、美容杜鹃(Rh.calophytum)叶生物量的最佳预测变量。(3)混合物种最优模型是以D^(2)H为自变量的幂函数,除对叶生物量的模拟精度相对较低外,对其它生物量的模拟均较好。甘肃南部7种高寒杜鹃灌木生物量模型的建立为高寒地区灌丛生态系统碳汇功能的研究提供了支撑。
关键词
杜鹃
高寒灌木
生物量模拟
幂函数
Keywords
Rhododendron
alpine shrub
biomass simulation
power function
分类号
S685.21 [农业科学—观赏园艺]
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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
2
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
操作
1
甘肃南部7种高寒杜鹃生物量模拟
陈国鹏
杨克彤
张金武
王立
曹秀文
刘锦乾
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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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职称材料
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