【摘 要】
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碳通量的估算对全球碳循环有很重要的意义,目前精度最高的涡度相关法并不能完全满足大区域估算的需求,因此寻求一种估算大区域碳通量的方法具有重要的意义。对毛竹（Phyllostac
【机 构】
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浙江农林大学环境与资源学院浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,浙江农林大学信息工程学院
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碳通量的估算对全球碳循环有很重要的意义,目前精度最高的涡度相关法并不能完全满足大区域估算的需求,因此寻求一种估算大区域碳通量的方法具有重要的意义。对毛竹（Phyllostachys heterocycla cv.pubescens）林碳通量相关气候因子进行敏感性分析,定量分析气候因子对碳通量的影响程度,鉴于贝叶斯在处理不确定性方面的优势,提出了一种基于贝叶斯（Bayesian）改进的BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）方法对浙江省安吉县毛竹林碳通量进行估
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