【摘 要】
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气候变化背景下,森林作为陆地生态系统的重要组成部分,在减缓全球变暖的影响方面发挥着巨大作用。森林生长收获模型是森林经营决策的重要工具,能够为林业管理者提供适合的经营策略以应对气候变化。随机森林（Random forest,RF）算法,具有对没有假设前提、能处理变量间复杂等优点,被广泛用于研究。应用随机森林算法构建气候敏感的杉木（Cunninghamia lanceolate）人工林生长收获模型,对
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气候变化背景下,森林作为陆地生态系统的重要组成部分,在减缓全球变暖的影响方面发挥着巨大作用。森林生长收获模型是森林经营决策的重要工具,能够为林业管理者提供适合的经营策略以应对气候变化。随机森林（Random forest,RF）算法,具有对没有假设前提、能处理变量间复杂等优点,被广泛用于研究。应用随机森林算法构建气候敏感的杉木（Cunninghamia lanceolate）人工林生长收获模型,对于正确评估杉木林的源汇功能、建立杉木人工林可持续经营与应对气候变化的适应性经营体系等都具有重要的理论意义。本文以大别山地区与皖南地区杉木人工林为研究对象,采用典型样地调查法获取样地数据,使用World Clim2提取气候因子数据,使用Soil Grids250m系统获取土壤数据,采用随机森林算法,构建起气候敏感的林分生长模型系（林分平均胸径、平均树高、株数密度、断面积、蓄积、生物量（含地上、地下、总生物量）生长模型）。并通过气候敏感的生长模型系,预测研究区内杉木人工林在近期及中期（2021-2080年间）三种未来气候情景下（ssp126、ssp245、ssp585）的潜在生长。本文的主要研究结果如下:（1）构建气候敏感的林分平均胸径生长模型。最优超参数组合对应模型表现为R~2cv=0.8911,RMSECV=0.02m。应用该模型可以预测杉木人工林的平均胸径。（2）构建气候敏感的林分平均树高生长模型。最优超参数组合对应模型表现为R~2cv=0.8742,RMSECV=1.3452m。应用该模型可以预测杉木人工林的平均树高。（3）构建气候敏感的林分株树密度生长模型。最优超参数组合对应模型表现为R~2cv=0.6333,RMSECV=390.3542 trees.hm-2。证明林分株树密度模型对气候因子产生响应。（4）构建气候敏感的林分断面积生长模型。将气候敏感的林分株树密度带入模型构建后,最优超参数组合对应模型表现为R~2cv=0.758,RMSECV=5.7317m~2.hm-2。证明林分断面积模型对气候因子产生响应。（5）构建气候敏感的林分蓄积量生长模型。将气候敏感的林分株树密度、林分断面积带入模型构建后,最优超参数组合对应模型表现为R~2cv=0.9317,RMSECV=30.1471m~3.hm-2。证明蓄积量模型证对气候因子产生响应。应用该模型可以预测杉木人工林的蓄积生长。（6）构建气候敏感的林分生物量生长模型。将气候敏感的林分株树密度、林分断面积、林分蓄积带入模型构建后,得出地上、地下、总生物量的最优超参数组合对应模型表现为R~2cv介于0.9465～0.981,RMSECV介于2.2527～9.1269t.hm-2。证明林分生物量模型对气候因子产生响应。应用该模型可以预测杉木人工林的生物量生长。（7）通过气候敏感的林分模型系构建,对2021-2080年间不同未来气候情景下林分生长进行模拟预测。平均胸径、平均树高、蓄积量、生物量（含地上、地下、总生物量）在三种未来气候情景下,均呈现正相关增长。整体上来看,平均胸径、平均树高的未来生长模拟表现均为ssp126＞ssp585＞ssp245;蓄积的未来生长模拟表现为ssp245＞ssp126＞ssp585;林分地上、地下、总生物量的未来生长模拟表现均为ssp126＞ssp245＞ssp585。
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