植被生產(chǎn)力是生態(tài)系統(tǒng)間碳循環(huán)的重要指標(biāo),也是全球氣候變化最重要的參數(shù)之一,如總初級(jí)生產(chǎn)力（GPP）,凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（NEP）。雖然現(xiàn)在有很多預(yù)測(cè)植被生產(chǎn)力數(shù)值的方法,但估測(cè)的不確定性依然存在于不同模型。本研究將基于Google Earth Engine的遙感氣象數(shù)據(jù)與基于渦度協(xié)方差技術(shù)的全球212個(gè)地面通量站點(diǎn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品結(jié)合進(jìn)行植被生產(chǎn)力的估算,建立了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全球站點(diǎn)尺度的估算方法,明顯改善了植被生產(chǎn)力的反演精度。利用長(zhǎng)時(shí)間序列的基于衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演,并且結(jié)合了隨機(jī)森林算法。通過(guò)與相對(duì)應(yīng)通量站點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的對(duì)比,研究結(jié)果驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在反演陸地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力中的優(yōu)勢(shì),為后期大尺度碳循環(huán)的研究提供了參考和方向。全文得出主要結(jié)論如下:（1）增強(qiáng)植被指數(shù)（EVI）是預(yù)測(cè)GPP模型中最重要的輸入?yún)?shù)。在預(yù)測(cè)不同植被覆蓋類型的生產(chǎn)力研究中重要性分析表明,EVI被證明是所有模型輸入變量中最重要的驅(qū)動(dòng)因素。（2）利用來(lái)自全球16個(gè)落葉闊葉林通量站點(diǎn)的通量觀測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品、EVI、陸地表面溫度數(shù)據(jù)、短波輻射數(shù)據(jù)、降水?dāng)?shù)據(jù)建立了隨機(jī)森林模型。通過(guò)預(yù)測(cè)其他8個(gè)落葉闊葉林通量站點(diǎn)的GPP數(shù)值來(lái)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線

研究區(qū)位置分布示意圖，CRO、DBF、EBF、ENF、GRA、MF、OSH、SAV、WET和WSA分別指耕地、落葉闊葉林、常綠闊葉林、常綠針葉林、草原、混合林、稀樹(shù)灌叢、稀樹(shù)草原、濕地、多樹(shù)草原

通量觀測(cè)塔注：圖片來(lái)源于FLUXNET通量塔觀測(cè)網(wǎng)（http://fluxnet.fluxdata.org）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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