基于全球数据库的森林土壤呼吸模型研究

论文摘要

森林土壤呼吸在陆地生态系统的碳平衡中发挥了重要作用,准确估算森林土壤呼吸量对于了解陆地碳平衡的变化至关重要。这项研究以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为基础数据,通过开发人工神经网络（ANN）模型建立由年平均气温（MAT）、年平均降水（MAP）、森林类型驱动的土壤呼吸模型,预测全球森林土壤呼吸变化。模型估算的结果表明,从1960年到2017年,全球森林平均年土壤呼吸量为40.10±0.48 Pg C yr-1,全球森林土壤对全球土壤呼吸的贡献在40.9%-49.8% 之间。人工神经网络模型预测的准确度达到0.63,进一步改善了全球森林土壤呼吸模型预测的精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 田秋燕,赵正勇,杨旗,朱航勇

关键词: 全球气候数据,全球森林土壤呼吸数据库,森林生态系统,人工神经网络

来源: 林业与环境科学 2019年06期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,农业基础科学,林业

单位: 广西大学林学院,广东省森林培育与保护利用重点实验室/广东省林业科学研究院

基金: 广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA050135),广东省林业科技计划项目(2019-07)

分类号: S714

页码: 1-6

总页数: 6

文件大小: 1484K

下载量: 132

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