【摘 要】
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树木的液流规律是复杂的，难以用多元线性或经验模型表达，在理解林木树干液流规律的基础上，寻找一种简易可行的方法模拟林木树干液流对环境因子的响应过程，对定量分析森林生态水文过程及区域生态需水量尤为重要。本研究以宁夏河东沙区防护林树种丝绵木为研究对象，采用热扩散茎流计连续测定树干液流速率，分析环境因子对丝绵木树干液流的影响，并构建基于粒子群算法（PSO）和麻雀搜索算法（SSA）优化的神经网络模型对丝绵木
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目（2022AAC03094）； 国家自然科学基金项目（31760236）资助；
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树木的液流规律是复杂的，难以用多元线性或经验模型表达，在理解林木树干液流规律的基础上，寻找一种简易可行的方法模拟林木树干液流对环境因子的响应过程，对定量分析森林生态水文过程及区域生态需水量尤为重要。本研究以宁夏河东沙区防护林树种丝绵木为研究对象，采用热扩散茎流计连续测定树干液流速率，分析环境因子对丝绵木树干液流的影响，并构建基于粒子群算法（PSO）和麻雀搜索算法（SSA）优化的神经网络模型对丝绵木液流速率进行预测。结果表明：影响丝棉木树干液流的主要因素为太阳辐射、饱和水汽压差、气温和相对湿度，重要度依次为32.5%、25.3%、22.0%和16.1%，其响应过程均呈现时滞回环关系。采用优化后的BP、Elman和ELM神经网络模型模拟瞬态液流，综合评价指标（GPI）分别提高1.5%、30.0%和5.3%。但与PSO-Elman和SSA-ELM优化模型相比，SSA-BP优化模型预测结果最佳，GPI分别提高1.0%和23.2%。基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型可以作为预测丝绵木树干瞬态液流速率的首选模型。
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