基于XGBoost-ANN的城市绿地净碳交换模拟与特征响应

• 作者: 贾昕 黄金泽 齐建东
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 碳通量 XGBoost 人工神经网络 环境因子 涡度协方差
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 269-278
• 页数: 10页
• 分类号: Q148
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.05.031

摘要

为分析城市绿地净生态系统碳交换(Net ecosystem exchange,NEE)对环境因子的响应,利用涡度相关法测量了2013-2016年生长季白天的NEE数据,使用XGBoost以及ANN模型对NEE进行模拟和分析,并通过决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和一致性系数(IA)4个指标评价模拟精度.结果 表明,当输入因子为光合有效辐射(PAR)、饱和水汽压差(VPD)、空气温度(Ta)、相对湿度(RH)、土壤温度(Ts)、风速(WS)、10 cm处土壤含水率(VWC10)时,模拟效果达到最优.其训练集精度R2为0.712,RMSE为4.394 μmol/(m2 ·s),MAE为3.129 μmol/(m2 ·s),IA为0.911;测试集精度R2为0.748,RMSE为4.253μmol/(m2·s),MAE为2.971 μmol/(m2 ·s),IA为0.920.在考虑因子间相互作用后,环境因子对NEE的重要性排序从大到小依次为PAR、VPD、Ta、RH、Ts、WS、VWC10;就单环境因子而言,对NEE的重要性由大到小依次为Ta、Ts、RH.通过计算生态系统净生产力(Net ecosystem productivity,NEP,即-NEE)对主要环境因子(PAR、VPD、Ta)的偏导数可知,生态系统光合作用表观量子效率最大值为0.087,并且当PAR大于1 200 μmol/(m2 ·s)时,其不再是影响光合作用的主要因素;VPD偏导数的变化趋势表明,VPD对植物光合作用的影响以抑制性为主,当VPD过大时,偏导数趋近于0,此时植物叶片气孔闭合,抑制光合作用;Ta偏导数的变化趋势说明,随着温度的升高,光合作用速率逐渐大于呼吸作用的速率.研究表明,基于XGBoost与ANN模型能够更为精确地模拟NEE动态,在相关环境因子中,PAR、VPD、Ta是影响NEE变化的主导因子,NEE对主要影响因子的生态特征响应趋势可为理解碳循环关键过程提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐建东		38	230	9.0	13.0
2	贾昕		8	79	4.0	8.0
3	黄金泽		1	0	0.0	0.0