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基于Stacking算法的5種樹(shù)種適生區(qū)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-19 23:37
   珍貴樹(shù)種木材材質(zhì)好、用途廣、商業(yè)價(jià)值高,是一種經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和市場(chǎng)特需的戰(zhàn)略資源。浙江省作為林業(yè)大省,是發(fā)展培育珍貴樹(shù)種資源的最適宜省份之一,發(fā)展珍貴樹(shù)種意義重大。主要內(nèi)容有:(1)根據(jù)浙江省古樹(shù)名木調(diào)查資料分析5種珍貴樹(shù)種在浙江省的生長(zhǎng)環(huán)境。(2)在不同研究尺度下(浙江省和麗水市),利用R軟件中的caret和caretensemble程序包,采用5種單一模型(RF、CART、Nb、XGBoost、SVM)模擬5種珍貴樹(shù)種(南方紅豆杉、櫸樹(shù)、紅豆樹(shù)、浙江楠、閩楠)的適生區(qū),并使用Stacking模型集成算法集成5種單一模型,建立集成模型并模擬各樹(shù)種適生區(qū),使用Kappa值和總體精度檢驗(yàn)并比較單一模型和集成模型的模擬精度,分析比較不同模型的模擬表現(xiàn)。結(jié)果顯示,集成模型模擬效果最好,最后并根據(jù)集成模型計(jì)算各樹(shù)種適生面積。結(jié)果顯示:南方紅豆杉在浙江省主要生長(zhǎng)在平坡、無(wú)坡向和紅壤之上的低山地區(qū)。浙江省共有7個(gè)縣為南方紅豆杉高適生區(qū),影響南方紅豆杉在浙江省分布區(qū)的主要環(huán)境因子海拔和坡度,其在麗水市的適生區(qū)面積為19.39萬(wàn)hm~2,影響南方紅豆杉在麗水市分布的主要環(huán)境因子為NDVI、坡度和海拔;櫸樹(shù)在浙江省主要生長(zhǎng)在平坡、無(wú)坡向和紅壤之上的平原丘陵地區(qū)。櫸樹(shù)高適生區(qū)13個(gè)縣,影響其在浙江省分布的主要環(huán)境因子為年平均氣溫、年平均最高氣溫和年平最少降雨量。在麗水市的適生區(qū)面積為31.44萬(wàn)hm~2,影響其在麗水市分布的主要環(huán)境因子為NDVI、坡度和年平均氣溫;紅豆樹(shù)主要生長(zhǎng)在斜坡、南坡和紅壤之上的平原丘陵地區(qū)。紅豆樹(shù)無(wú)高適生區(qū),且僅慶元縣和龍泉市為中低適生區(qū),影響其在浙江省分布的主要環(huán)境因子為年平均最高氣溫、年平均氣溫日較差、年平均最多降雨量、年平均氣溫和太陽(yáng)輻射;在麗水市的適生區(qū)面積為4.93萬(wàn)hm~2,影響其在麗水市分布的主要環(huán)境因子為年平均最高氣溫、坡度、年平均最多降雨量、海拔和年平均氣溫日較差。浙江楠主要生長(zhǎng)在斜坡、無(wú)坡向和紅壤之上的平原丘陵地區(qū)。浙江楠高適生區(qū)12個(gè)縣,影響其在浙江省分布的主要環(huán)境因子為海拔,在麗水市的適生區(qū)面積為56.78萬(wàn)hm~2,影響其在麗水市分布的主要環(huán)境因子為距河流距離、NDVI和年平均氣溫日較差;閩楠主要生長(zhǎng)在斜坡、北坡和紅壤之上的平原丘陵地區(qū)。閩楠高適生區(qū)14個(gè)縣,影響其在浙江省分布的主要環(huán)境因子為海拔,在麗水市的適生區(qū)面積為9萬(wàn)hm~2,影響其在麗水市分布的主要環(huán)境因子為NDVI、年平均最高氣溫、距河流距離和坡度。
【學(xué)位單位】:浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類(lèi)】:S712
【部分圖文】:

技術(shù)路線圖,技術(shù)路線


9圖 2.1 技術(shù)路線Figure 2.1 Technical route 研究方法.1 模型集成Thuiller 等[9]認(rèn)為,每種模型各有優(yōu)勢(shì)和局限,且模型隨輸入數(shù)據(jù)的變不穩(wěn)定,對(duì)同一物種的預(yù)測(cè)的精度差異可能會(huì)非常大,因此若通過(guò)建,將多個(gè)模型的結(jié)果整合,產(chǎn)生一個(gè)組合模型,將能提高預(yù)測(cè)結(jié)果的來(lái)說(shuō),一個(gè)集成模型的構(gòu)建分為兩步,即基學(xué)習(xí)器的生成和集成,在時(shí),基學(xué)習(xí)器的生成非常重要,能夠產(chǎn)生泛化能力強(qiáng)且差異大的基學(xué)素[69]。周志華[70]曾提出,單一模型之間較低的相關(guān)性可以提高模型的,因此模型結(jié)果的差異性越高,最終集成模型的效果也會(huì)越好。預(yù)測(cè)
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本文編號(hào):2847869

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