基于神经网络的杉木人工林碳通量影响因素的选择

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1、广东林业科技2014年第30卷第2期23*基于神经网络的杉木人工林碳通量影响因素的选择11，21，2温旭丁赵仲辉邓湘雯(1．中南林业科技大学生命科学与技术学院，湖南长沙410004;2．南方林业生态应用技术国家工程实验室，湖南长沙410004)摘要对碳循环影响因素的研究是预测碳通量的重要环节，也是研究碳循环的重要基础。利用亚热带地区湖南省会同杉木人工林生态系统国家野外科学观测研究站2008年7—9月的碳通量和环境因子观测数据，采用遗传神经网络模型对碳通量预测因素进行优化选择，并与传统的相关分析方法进行对比分析。结果表明:模型CIV．8(输入参数包括空气温度Ta、光合

2、有效辐射Par、大气CO2浓度ρc、空气相对湿度Ｒh、风速Ws、土壤温度Ts)是所有模型中模拟效果最好的。光合有效辐射与碳通量的相关性最强，相关系数是－0．704(P=0．000);降雨量与碳通量的相关性最弱，相关系数是0．002(P=0．854)。最多输入变量或最复杂的神经网络结构并不能得到最好的模型。关键词遗传神经网络;相关分析;碳通量;预测因子+中图分类号:S718．554．2文献标识码:A文章编号:1006－4427(2014)02－0023－06FactorsSelectionforAffectionofCarbonFluxBasedonArtificia

3、lNeuralNetwork11，21，2WENXudingZHAOZhonghuiDENGXiangwen(1．FacultyofLifeScienceandTechnology，CentralSouthUniversityofForestryandTechnology，Changsha，Hunan410004，China;2．NationalEngineeringLaboratoryforAppliedTechnologyofForestry＆EcologyinSouthChina，Changsha，Hunan410004，China)AbstractSelec

4、tingtheaffectionfactorsforcarboncycleisacriticalstepforpredictingcarbonfluxandthefoundationtostudythemechanismofcarboncycle．Inthispaper，Cfluxandmeteorologicaldatawerecollectedo-verathreemonthsperiodbetweenJulyandSeptemberin2008atHuitongNationalＲesearchStationofForestEco-system．Thispape

5、rproposesamethodofdrivingfactorsselectionbasedonartificialneuralnetwork(ANN)．Whatismore，ANNisusedtoselectthedrivingfactorsaccordingtothecriteriathatmodelshowed．Finally，theresultsbasedonANNwerecomparedtocorrelationanalysis．TheresultsshowedthatCIV．8(inputparametersincludedTa，Par，ρc，Ｒh，Ws

6、，Ts)modelwasthebestofallmodels．ThestrongestcorrelationwasbetweenParandcarbonflux(Ｒ=－0．704，P=0．000);butPrecipitation(Prec)hadweakpositivecorrelationwithcarbonflux(Ｒ=0．002，P=0．854)．ThebestresultspertainingtoANNmodelingdonotderivefromstructurecomplexityoragrea-ternumberofinputparameters．K

7、eywordsgeneticneuralnetwork;correlationanalysis;carbonflux;factorsselection明确森林碳循环的机制和精确地估算森林生态系统与大气间的碳通量是研究陆地碳循环的基础，也是［1-2］研究全球碳循环的重要组成部分，有研究者在准确预测碳通量方面已进行了研究。然而，由于技术的局*基金项目:国家“973”计划项目专题“中国陆地生态系统碳—氮—水通量的相互关系及其环境影响机制”(2010CB833500)。第一作者:温旭丁(1987-)，男，硕士研究生，主要从事全球生态学研究;E-mail:wenxudin