基于机器学习估算青藏高原多年冻土区草地净初级生产力

编号 zgly0001729221

文献类型 期刊论文

文献题名 基于机器学习估算青藏高原多年冻土区草地净初级生产力

作者 李传华  孙皓  王玉涛  曹红娟  殷欢欢  周敏  朱同斌 

作者单位 西北师范大学地理与环境科学学院  中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室/青藏高原冰冻圈观测试验研究站 

母体文献 生态学杂志 

年卷期 2020,39(5)

页码 1734-1744

年份 2020 

分类号 Q94 

关键词 净初级生产力  随机森林  径向基函数神经网络  青藏高原  多年冻土区  驱动因子 

文摘内容 净初级生产力(NPP)的估算还存在很大的不确定性。本文利用机器学习算法(RF和RBF-ANN)估算了2002-2018年青藏高原多年冻土区草地NPP,分析了青藏高原多年冻土区草地NPP的时空格局、变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:(1)机器学习估算结果可靠,简单易行。(2)青藏高原多年冻土区草地NPP表现为东南向西北逐渐递减的趋势;NPP总量为175.39 Tg C·a^-1,单位面积均值为164.10 g C·m^-2·a^-1,呈波动上升的趋势。(3)青藏高原多年冻土区草地NPP增加的面积占20.49%;各草地类型的NPP增长幅度不一致表现为高寒沼泽草甸》高寒草甸》高寒草原》高寒荒漠草原。(4)温度是青藏高原多年冻土区草地NPP变化的主导因子,降水的影响沿东南向西北逐渐减弱。