森林生物量會直接影響森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估。如何運用景感生態(tài)學(xué),準確預(yù)測區(qū)域尺度下森林生物量的時空演變趨勢,是關(guān)乎國家重大方針政策制定和生態(tài)產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)的關(guān)鍵性戰(zhàn)略課題。本研究目的是構(gòu)建一套生態(tài)信息診斷框架,優(yōu)化趨善化模型（3PG2模型）結(jié)構(gòu),解決由于模型結(jié)構(gòu)設(shè)計所導(dǎo)致在森林景感營造過程中生態(tài)預(yù)測的不確定性。以杉木林分布廣泛的福建南靖縣為研究區(qū)域,選擇合適的閾值范圍和空間統(tǒng)計分析識別出模擬生物量的不確定性區(qū)域,構(gòu)建包含Geogdetector軟件、遺傳技術(shù)和計算機程序3個部分組成的生態(tài)信息診斷框架,使用Geogdetector軟件闡明多重因素交互作用對模型模擬的影響及機理,采用遺傳技術(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)以提升模擬精度,運用計算機程序和3PG2模型準確預(yù)測區(qū)域尺度杉木林生物量的時空演變趨勢。結(jié)果表明:林齡是導(dǎo)致3PG2模型生物量模擬結(jié)果不確定性的主導(dǎo)因素。通過景感生態(tài)學(xué)（謎碼數(shù)據(jù)和趨善化模型）構(gòu)建的生態(tài)信息診斷框架可以準確預(yù)測森林生物量,實現(xiàn)區(qū)域尺度上的可持續(xù)森林管理。 

【文章來源】：生態(tài)學(xué)報. 2020,40(22)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

本研究的技術(shù)流程圖

1.4 生態(tài)信息診斷框架構(gòu)建由GeogDetector軟件[10](詳見:www.sssampling.org/geogdetector)、遺傳技術(shù)和計算機程序三部分組成的生態(tài)信息診斷框架(圖2)。使用GeogDetector闡明多重影響因素對提升趨善化模型精度的影響機理,揭示其對于趨善化模型結(jié)構(gòu)不確定性的驅(qū)動機制;采用遺傳技術(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)以提升模擬精度;運用計算機程序和3-PG2模型預(yù)測區(qū)域尺度下杉木林生物量的時空演變趨勢。

表3 2009年遺傳算法擬合的生態(tài)因子回歸函數(shù)結(jié)果Table 3 Results of the fitted regression function on ecological factors by the genetic algorithm in 2009 組Group 生態(tài)因素Ecological factor 符號Symbol 改進Improved model 基礎(chǔ)Basis 新的模擬 Z Z=(0.597×Z0+0.007×X1+3.153×X2-0.29×X3+ 原始模擬 Z0 0.013×X4-0.036×X5-0.006×X6+0.001×X7- 常數(shù) C 0.042×X8-0.001×X9-0.07×X10-15.669)+λ1 林分Stand 圖斑 X1 林齡 X2 密度 X3 地形Topography 坡度 X4 坡位 X5 坡向 X6 海拔 X7 土壤Soil 腐殖質(zhì)層 X8 土壤厚度 X9 立地指數(shù) X10 λ1表示GeogDetector軟件的已知結(jié)果圖4 2009年191個森林小班應(yīng)用GT前后模擬觀測對比圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3217616