【摘 要】
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构建了使用潜热通量、显热通量、空气温度、总辐射、有效辐射、土壤温度、土壤体积含水量来模拟湿地生态系统CO2排放通量的3层BP神经网络.在确定BP神经网络拓扑结构之后,使用
【机 构】
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北京林业大学生态与自然保护学院,北京100083;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875
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构建了使用潜热通量、显热通量、空气温度、总辐射、有效辐射、土壤温度、土壤体积含水量来模拟湿地生态系统CO2排放通量的3层BP神经网络.在确定BP神经网络拓扑结构之后,使用遗传算法取得了BP神经网络训练的最优初始阈值和权值.采用2190组青藏高原海北高寒湿地生态系统中实测CO2通量及相应的训练数据归一化处理后,对所建立的BP神经网络进行训练和验证.验证结果显示,训练组、验证组和测试组的回归系数分别为0.942、0.935和0.938,总体回归系数为0.941,模拟值与实测值之间的均方根误差为0.92％,高寒湿地生态系统中CO2模拟通量为1.207～13.767 g/(m2?d),均值为6.008 g/(m2?d).相关性分析结果显示,青藏高原海北高寒湿地生态系统中CO2通量与输入神经元的相关系数r表现为:土壤温度(0.77)>空气温度(0.72)>土壤体积含水量(0.39)>潜热通量(0.30)>显热通量(0.29)>总辐射(0.09)>有效辐射(-0.02)(P<0.01).青藏高原海北高寒湿地生态系统中CO2通量主导因子为土壤温度和空气温度,后续建模工作中应提高这二者的权重.
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