典型文献
基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测
文献摘要：
[目的]利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中的作用以及科学制定国家"碳中和"行动路径和目标管理提供科学指导.[方法]利用1999—2018年4次全国森林资源连续清查固定样地监测数据,结合区域气候、土壤、林分和地形因子,采用随机森林模型构建区域主要优势树种(组)的生长-消耗模型,运用未来气候情景与未来乔木林面积扩增情景,预测东北三省2015—2060年间乔木林生物质碳储量变化与碳汇潜力.[结果]东北三省乔木林生物质碳储量2060年可达3393.15 TgC,比2015年增加1895.23 TgC,2015—2060年间年碳汇量为42.12 TgC·a-1,其中天然林是主体.辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质碳储量分别由2015年的139.19、463.58和895.15 TgC增至2060年的328.95、915.83和2148.37 TgC,乔木林平均生物质碳密度分别由2015年的32.71、59.75和45.11 MgC·hm-2增至2060年的75.20、109.32和85.24 MgC·hm-2.2015—2060年间辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质年碳汇量分别为4.22、10.05和27.85 TgC·a-1.[结论]本研究构建的随机森林模型表现效果较好,能够用于东北三省未来乔木林碳储量预测.2015—2060年东北三省乔木林生物质碳储量将增加1895.23 TgC,未来仍具有较大碳汇潜力.黑龙江省的碳汇潜力最大,年碳汇量达27.85 TgC·a-1,是未来重要的碳增汇区域;辽宁省的碳汇潜力较弱,年碳汇量仅为4.22 TgC·a-1.加强中、幼龄林经营管理,适度更新成、过熟林,有助于提升东北三省乔木林碳汇功能,发挥我国东北森林在增汇减排以及实现区域"碳中和"目标中的作用.
文献关键词：
生长-消耗模型;随机森林模型;森林资源清查;多变量;生物质碳储量
中图分类号：
作者姓名：
田惠玲;朱建华;何潇;陈新云;简尊吉;李宸宇;郭学媛;黄国胜;肖文发
作者机构：
中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所 国家林业和草原局森林生态环境重点实验室 北京 100091;南京林业大学南方现代林业协同创新中心 南京 210037;中国林业科学研究院资源信息研究所 国家林业和草原局森林经营与生长模拟实验室 北京 100091;国家林业和草原局调查规划设计院 北京 100714
文献出处：
引用格式：
[1]田惠玲;朱建华;何潇;陈新云;简尊吉;李宸宇;郭学媛;黄国胜;肖文发-.基于随机森林模型的东北三省乔木林生物质碳储量预测)[J].林业科学,2022(04):40-50
A类：
TgC
B类：
随机森林模型,东北三省,乔木林,生物质碳储量,储量预测,森林资源清查,固定样地,连续监测,机器学习算法,多因子,生长模型,固碳量,模拟精度,碳汇潜力,潜在分布,准确定位,行动路径,目标管理,科学指导,森林资源连续清查,区域气候,林分,地形因子,主要优势,优势树种,消耗模型,未来气候,气候情景,碳汇量,中天,天然林,吉林省,黑龙江省,增至,碳密度,MgC,hm,研究构建,够用,碳增汇,幼龄林,经营管理,碳汇功能,多变量
AB值：
0.208545
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
