ANN模型在亞熱帶杉木林CO2通量研究中的應(yīng)用.pdf

1、ApplyinganartificialneuralnetworktosimulateandpredictChinesefir(Cunninghamialanceolata)plantationcarbonfluxinsubtropicalChinabyWENXudingAthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofSciencel

2、nEcologylnCentralSouthUniversityofForestryandTechnology498ShaoshanSouthRoad，TianxinDistrictChangshaHunan410004，PRCHINASupervisorProfessorPENGChanghui&DENGXiangwenMay2014摘要本研究利用湖南會(huì)同杉木人工林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外觀測(cè)研究站2008“2011年的氣象環(huán)境因子和碳通量數(shù)

3、據(jù)，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，探討了對(duì)碳通量影響很大但并不冗余的環(huán)境要素，模擬和預(yù)測(cè)杉木人工林生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的碳通量。研究結(jié)果表明：(1)CIV8(包括P。、Ta、砌、R辦、Ws、Ts)擬合效果最好，其露(087)、Oudier(O79％)、PO／ISE(011)與其他組合相比都有較大優(yōu)勢(shì)，如值與其它組合相比并未表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。7個(gè)環(huán)境因子中尸愆c對(duì)亞熱帶地區(qū)會(huì)同杉木人工林2008年79月半小時(shí)尺度上的碳通量影響較小。相關(guān)分析表明心，是該地區(qū)

4、2008年79月半小時(shí)尺度上影響碳通量的決定性因子。在本研究中，基于亞熱帶地區(qū)會(huì)同杉木人工林2008年79月的環(huán)境因素和碳通量數(shù)據(jù)、6個(gè)(Ta，Par，P。，Rh，Ws，Ts)輸入、系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生的隱含層數(shù)、1個(gè)(C02flux)輸出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是最合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。(2)全年的模型擬合效果都很好：薩在077O83之間、“在092097之間、Oudier在140％178％之間、R拋ISE在O10011之間?；趤啛釒?huì)同杉木人工林2008年和

5、2009年的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，GNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練階段并沒(méi)有表現(xiàn)出顯著的年份差異，只是由于局部時(shí)間段數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，導(dǎo)致某些時(shí)間段模型擬合欠佳。(3)分階段訓(xùn)練和預(yù)測(cè)表明：79月的碳通量擬合效果薩在079086之間，如在099102之間，Outer在104％140％之間，RMSE值在011013之間i13月的碳通量擬合效果R2在064067之間，如在064O84之間，Ou#ier在181％285％之間，t04SE值在O08010之間。模型無(wú)法

6、擬合峰值的變化(79月RMSE值較大)，除此之外，79月的擬合效果最好(R2、“、Ou玎ier表現(xiàn)最佳)，誤差率最小，13月的擬合效果欠佳(砰、凡f、Oudier表現(xiàn)欠佳)，誤差率最大。(4)從全年的變化規(guī)律看來(lái)：碳通量的日總量年進(jìn)程變化無(wú)明顯規(guī)律，碳排放的高峰期出現(xiàn)在46月和910月，碳吸收的高峰期在46月和1012月，13月碳排放和碳吸收均表現(xiàn)很弱，日變化較小。每年的月平均日變化基本呈現(xiàn)單波形，79月碳排放和碳吸收都較大，78月達(dá)到