基于數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)域森林喬木層生物量估算與評價研究.pdf

1、在“京都議定書”的背景下，對森林碳儲量進行估測已成為當前的研究熱點。有大量研究表明，森林喬木層碳儲量在地上部分碳儲量中起到絕對主導作用，而森林生物量是進一步分析森林碳儲量的前提。當前研究中，針對區(qū)域（中尺度）生物量的研究相對較少，而區(qū)域生物量估算是連接大尺度和小尺度生物量估算的橋梁，因此，開展對區(qū)域森林喬木層生物量的定量與定性研究工作，對以“碳匯”為目標的森林生產(chǎn)經(jīng)營和“碳匯”交易具有重要意義。
　　但利用當前的生物量估算方法進行

2、區(qū)域森林喬木層生物量估算時存在以下問題:
　　(1)由于區(qū)域內往往有多種樹種或林分類型，傳統(tǒng)方法在區(qū)域森林生物量估算中，需重復建立多種樹種或林分類型的單木或林分生物量模型，再累加得到區(qū)域生物量，存在工作量較大的問題，且隨著森林資源調查數(shù)據(jù)的日益完善與豐富，在大數(shù)據(jù)時代的背景下，充分利用研究區(qū)數(shù)據(jù)，適當忽略微觀層面上的精確度會讓宏觀層面具有更好的指導意義。因此，需研究一種直接用于快速估算林分生物量的方法;
　　(2)在建立林分

3、生物量模型時，對影響生物量的相關因子的研究存在不足，所建立的模型中體現(xiàn)的因子信息不足，且不同學者建立的模型差別較大;
　　(3)當前的生物量模型建模研究中，多采用多元回歸分析的方法，但在自變量較多且變量間存在共線性問題時，該方法建立的模型精度較低，有少數(shù)研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立了模型，但該類模型在泛化能力上有一定的局限性;
　　(4)目前尚并未有對森林生物量等級進行評價的研究工作，研究一種快速對區(qū)域森林生物量進行評價的方法，

4、可為宏觀上指導以“碳匯”為目標的森林生產(chǎn)經(jīng)營提供決策支持。
　　針對以上問題，本文以孟家崗林場為研究區(qū)，以林場2012年的森林資源二類調查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，在“十二五”農村領域國家科技計劃課題“森林經(jīng)營可持續(xù)生產(chǎn)決策支持系統(tǒng)”項目（2012AA102003-2）的支持下，開展區(qū)域森林喬木層生物量的估算與評價研究，將研究區(qū)的小班劃分為6類，并分別建立了6種生物量估算模型，在此基礎上，對研究區(qū)小班生物量水平進行評價，建立了森林生物量等級評

5、價決策樹模型。在研究過程中，重點對生物量特征因子提取、研究區(qū)小班聚類分析、生物量估算模型建模及等級評價決策樹建模進行了研究，得到的主要研究成果與結論如下：
　　(1)應用主成分分析方法提取出了8個森林小班生物量的特征因子，計算結果表明:8個主成分能夠表達原始調查數(shù)據(jù)80％以上的信息，且各因子之間相互獨立，8個主成分的初始因子載荷矩陣經(jīng)過旋轉后，各主成分刻畫的意義比較明顯，均具有較強的可解釋性，說明了提取生物量特征因子的可行性。本文

6、得到的特征因子既相互獨立，又充分代表了影響森林生物量的相關因子信息，與傳統(tǒng)生物量模型中的參數(shù)相比，能夠用于更加準確地反映森林生物量隨特征因子的變化情況。
　　(2)提出了以小班聚類為區(qū)分構建生物量估算模型的方法，利用改進的K-means算法對研究區(qū)森林小班進行聚類分析，研究結果表明，研究區(qū)的森林小班可劃分為6類，各類小班的內部特征及其與其它小班的差異比較明顯，對各類小班的特征進行了定性描述，結合BWP聚類有效性指標，完成了對各類小

7、班定性與定量分析的結合。該方法不同于傳統(tǒng)的以樹種或林分類型為區(qū)分構建生物量估算模型的方法，而是以聚類小班為區(qū)分建立生物量模型，在區(qū)域生物量估算中，該方法能夠減少估算時的工作量。
　　(3)建立了基于小班聚類的森林生物量估算模型，檢驗結果表明:從決定系數(shù)和平均相對誤差絕對值來看，6類小班的生物量模型精度均以支持向量回歸機模型為最優(yōu)，各類模型的決定系數(shù)在0.7-0.92之間，平均相對誤差絕對值在11.173％-23.583之間，其次為

8、神經(jīng)網(wǎng)絡模型，多元線性回歸模型最低，說明生物量與相關因子間存在顯著的非線性關系，且支持向量回歸機模型能夠較好地擬合兩者間的關系。另外，基于全部小班數(shù)據(jù)建立了支持向量回歸模型，其精度低于已得到的6類模型，說明了基于小班聚類建立生物量估算模型的可行性。
　　(4)提出了森林生物量等級評價體系及評價模型，利用四分位法將區(qū)域森林生物量劃分為較高、高、中、低四個等級，并利用決策樹方法，分別建立了基于全部特征的生物量等級評價決策樹和基于部分特

9、征的生物量等級評價決策樹，研究結果表明:基于全部特征的生物量等級評價決策樹的精度較高，分類精度達91.03％，并得到了28條置信度在75％以上的分類規(guī)則，為區(qū)域生物量的快速評價提供了一種新的方法。
　　利用生物量等級評價決策樹，對研究區(qū)各小班的生物量等級進行評價，評價結果表明:研究區(qū)內處于中等生物量水平的小班數(shù)量最多，處于較高等級生物量水平的小班數(shù)量次之，而處于高級和低級生物量的水平的小班數(shù)量相當，為林場以碳匯為目標的森林經(jīng)營提供