-
题名基于ARMA模型的森林蓄积量精确预测研究
- 1
-
-
作者
郜昌建
王海龙
蓝艺涵
王世红
-
机构
浙江省林业勘测规划设计有限公司
-
出处
《浙江农业科学》
2025年第6期1526-1530,共5页
-
文摘
森林蓄积量作为评估森林资源丰度、生态系统健康及碳汇能力的重要指标,其精准预测对于林业可持续经营与碳中和路径制定具有重要意义。本研究综合对比了自回归移动平均(ARMA)模型结合相关最小二乘算法(ARMAP)、普通最小二乘算法(ARMAO)、灰色系统理论(GST)及BP神经网络(BPNN)4种方法在森林蓄积量预测中的性能。以福州市永泰县城峰镇1986—1999年林地面积与森林蓄积量数据为基础构建模型,并采用1998、1999年数据进行预测验证。结果表明,ARMAP模型通过有效滤除有色噪声,实现了最高预测精度,其残差方差和预测误差均显著低于其他模型。进一步利用该模型对浙江省2020年森林蓄积量进行了预测验证,结果显示,模型表现出较强的泛化能力。研究表明,ARMAP模型能够在复杂干扰情境下实现高精度、高效率的森林蓄积量预测,为森林资源管理与碳汇评估提供了方法支持。
-
关键词
森林蓄积量
ARMA模型
相关最小二乘算法
-
Keywords
forest volume
ARMA model
partial least squares method
-
分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
-
