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思茅松林地上生物量空间效应分析

云南大学学报（自然科学版） 2024年第3期46卷 561-568页

作者：吴文君胥辉黄明泉施凯泽欧光龙西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林草局重点实验室云南昆明650233 中国林业科学研究院高原林业研究所云南昆明650233 云南省林业调查规划院云南昆明650051

以普洱市森林资源调查规划数据为基础,采用空间自相关和空间异质性分析方法,对普洱市特有优势树种思茅松林地上生物量进行空间效应分析.结果显示,思茅松林地上生物量从西向东先增大后减小,从南向北逐渐增大.全局Moran’sⅠ指数为0.436,... 详细信息

以普洱市森林资源调查规划数据为基础,采用空间自相关和空间异质性分析方法,对普洱市特有优势树种思茅松林地上生物量进行空间效应分析.结果显示,思茅松林地上生物量从西向东先增大后减小,从南向北逐渐增大.全局Moran’sⅠ指数为0.436,通过1%显著性水平检验,具有极显著的空间正相关,呈现明显的聚集分布.高值聚集(HH)占百分比(29.83%)最大,主要分布在中北部地区.空间异质水平随区域尺度增加逐渐增大.研究较大尺度生物量问题时,考虑到空间效应的影响是必要的.该研究为优化调节思茅松林空间结构、提高森林生态系统服务功能提供理论支撑,丰富空间效应在林业研究中的应用,具有一定的典型性和参考价值.

关键词：空间效应地上生物量空间自相关空间异质性思茅松

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云南省华山松二元立木材积模型研建

林业调查规划 2024年第4期49卷 12-18页

作者：罗胤林国刘宋永俊施凯泽徐婷婷云南省林业调查规划院云南昆明650051

选取10个华山松二元立木材积备选模型,将建模数据带入备选模型进行计算,得出备选模型参数估计值。基于参数估计值,将建模样本中胸径、树高分别代入10个备选模型中求算单株二元理论材积,利用单株二元理论材积与实测材积进行拟合分析,得... 详细信息

选取10个华山松二元立木材积备选模型,将建模数据带入备选模型进行计算,得出备选模型参数估计值。基于参数估计值,将建模样本中胸径、树高分别代入10个备选模型中求算单株二元理论材积,利用单株二元理论材积与实测材积进行拟合分析,得出离差平方和(SSR)、相关系数(R^(2))、总相对误差(RS)、相对误差平均值(REA)、相对误差绝对平均值(REAA)和预估精度6个评价指标。评价指标对比分析结果表明:模型V=c_(0)D^(c_(1))H^(c_(2))各项指标明显优于其他模型,对该模型进行残差检验、F检验分析,各项指标均达到相关技术标准规定。综合分析,可以选用模型V=0.0000710744×D^(1.852583)×H^(0.975667)作为华山松人工林二元立木材积表编制及森林蓄积量调查模型;选用模型V=0.0000891114×D^(1.838706)×H^(0.891723)作为华山松天然林二元立木材积表编制及森林蓄积量调查模型。

关键词：华山松二元立木材积模型适用性检验林业数表编制云南省

香格里拉市高山松林碳密度与环境因子的关系研究

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林业调查规划 2024年第1期49卷 108-114页

作者：黄运荣徐婷婷施凯泽卢腾飞李泽郎晓雪罗胤冷鸿天云南省林业调查规划院云南昆明650051

以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林... 详细信息

以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林碳密度的影响最大;在地形因素中,坡度对高山松林碳密度的影响最大;在温度因素中,最热月均温和最冷月均温差对高山松林的碳密度影响最大;在降水因素中,最干季降水和最冷季降水对高山松林碳密度的影响最大。环境因子的综合作用对高山松林碳密度影响的综合分析表明,DCA的第一排序轴与高山松林的碳密度相关性最大,可以很好地解释环境因子的综合作用对高山松林碳密度产生的影响,在26个环境因子中,有20个环境因子与DCA第一排序轴有极显著的相关性,其中,林分因子的相关性系数较大,说明高山松林的碳密度主要受林分因子共同作用的影响。

关键词：高山松林碳密度环境因子 DCA分析法香格里拉市

澜沧江流域云南松群落分布与地形因子的关系研究

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林业调查规划 2024年第1期49卷 78-81,114页

作者：徐婷婷施凯泽卢腾飞郎晓雪罗胤冷鸿天李泽云南省林业调查规划院云南昆明650051

依据2020年在澜沧江流域分层抽样调查的120个云南松样地数据,提取云南松群落数据和地形因子数据,采用典型对应分析法研究澜沧江流域云南松群落的分布与海拔、坡向和坡度的相关关系。结果表明,地形因子中对澜沧江流域云南松群落分布影响... 详细信息

依据2020年在澜沧江流域分层抽样调查的120个云南松样地数据,提取云南松群落数据和地形因子数据,采用典型对应分析法研究澜沧江流域云南松群落的分布与海拔、坡向和坡度的相关关系。结果表明,地形因子中对澜沧江流域云南松群落分布影响较大的因子为海拔,其次为坡度,坡向对云南松林分布的影响较小。

关键词：云南松群落典型对应分析法地形因子澜沧江流域

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香格里拉市高山松林碳储量空间分异研究

林业调查规划 2024年第2期49卷 13-18,24页

作者：徐婷婷施凯泽卢腾飞郎晓雪罗胤冷鸿天李泽黄运荣云南省林业调查规划院云南昆明650051

以香格里拉市高山松林为研究对象,构建高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算香格里拉市高山松林的碳储量和碳密度,以DEM为数据源,对研究区高山松林碳储量和碳密度的空间分布特征进行分析。研究结果表明,高山松单木碳储量... 详细信息

以香格里拉市高山松林为研究对象,构建高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算香格里拉市高山松林的碳储量和碳密度,以DEM为数据源,对研究区高山松林碳储量和碳密度的空间分布特征进行分析。研究结果表明,高山松单木碳储量模型以幂函数模型精度最高,决定系数R~2=0.989,均方误差MSE=259.43,可用来进行高山松林碳储量估测;在空间分布上,研究区高山松碳储量集中分布于海拔>2 500~4 000 m地段,在海拔>2 000~2 500 m地段碳储量密度最大,为40.80 t/hm^(2);高山松林碳储量从平坡到险坡的分布呈先增大后减小的趋势,其中,在陡坡上分布最多,在平坡上分布最少;高山松林碳密度随坡度的增大呈先增大后减小的趋势,其中高山松林在急坡上的碳密度最大,为35.94 t/hm^(2),在平坡上的碳密度最小,为30.85 t/hm^(2);高山松林碳储量在平地上分布极少,在阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡上的分布差异不大,呈先增大后减小的趋势,其中,在半阳坡上的分布最多,在阴坡上的分布最少,高山松林碳密度大小在各坡向上相差不大,在半阳坡上最大,为34.40 t/hm^(2),在平地上最小,为32.20 t/hm^(2)。

关键词：高山松林碳储量碳密度空间分异香格里拉市

基于学术知识图谱及主题特征嵌入的论文推荐方法

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数据分析与知识发现 2023年第5期7卷 48-59页

作者：李锴君牛振东时恺泽邱萍北京理工大学计算机学院北京100081 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所悉尼2007

【目的】提出一种融合多特征的论文推荐方法,为研究者提供精准的论文推荐服务。【方法】本文设计了一个特征提取框架,分别从学术论文知识图谱中提取实体关系特征和主题文本特征并融合。为提升高维度融合特征的学习效果,基于知识嵌入的编... 详细信息

【目的】提出一种融合多特征的论文推荐方法,为研究者提供精准的论文推荐服务。【方法】本文设计了一个特征提取框架,分别从学术论文知识图谱中提取实体关系特征和主题文本特征并融合。为提升高维度融合特征的学习效果,基于知识嵌入的编码-解码模型提出一种论文推荐方法。【结果】在DBLP-v11数据集上的实验结果表明,所提模型在查准率和MRR上相比次优模型分别提高8.9和2.9个百分点。【局限】本文的图谱特征学习方法没有考虑实体在现实环境下的权重。【结论】论文推荐任务的结果证明了所提方法在学习高维度特征中的有效性,对后续研究具有借鉴意义。

关键词：论文推荐学术论文知识图谱知识嵌入特征融合特征学习

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基于超图注意力网络的生物医学文本分类方法

数据分析与知识发现 2022年第11期6卷 13-24页

作者：白思萌牛振东何慧时恺泽易坤马原驰北京理工大学计算机学院北京100081 北京理工大学医学技术学院北京100081 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所悉尼2007

【目的】融合标签语义信息,采用文本级超图和交叉注意力机制捕捉文献文本的组织结构及语义语法信息,提高生物医学领域的文本分类效果。【方法】使用经微调的BioBERT模型从生物医学领域文本中获取向量特征,构建文本级超图捕获文本的语序... 详细信息

【目的】融合标签语义信息,采用文本级超图和交叉注意力机制捕捉文献文本的组织结构及语义语法信息,提高生物医学领域的文本分类效果。【方法】使用经微调的BioBERT模型从生物医学领域文本中获取向量特征,构建文本级超图捕获文本的语序、语义及语法信息,通过提出的交叉注意力机制网络将文本级超图和标签语义信息进行特征融合实现文本分类任务。【结果】在数据集PM-Sentence数据集上的实验结果表明,所提模型相较于基线模型在综合评价F1指标上最大提高2.34个百分点。【局限】构建的数据集有待扩充,对所提模型用于该领域其他任务的适用性有待进一步研究。【结论】所提模型提升了生物医学文本的分类效果,为知识检索、知识挖掘等知识服务应用提供了有效支持。

关键词：文本分类文本级超图交叉注意力机制生物医学领域标签信息融合

一种用于实体关系三元组抽取的位置辅助分步标记方法

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数据分析与知识发现 2021年第10期5卷 71-80页

作者：王媛时恺泽牛振东北京理工大学计算机学院北京100081 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所悉尼2007 北京理工大学图书馆北京100081

【目的】针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型。【方法】设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体。为... 详细信息

【目的】针对非结构化文本中的三元组抽取问题,设计能够提升抽取效果并适用于重叠场景的联合抽取模型。【方法】设计一种基于位置感知的分步标记方法,首先通过标记头尾位置确定主实体,接着在逐一预设的关系属性下标记相应的客实体。为提升抽取效果,在标记过程中引入三重位置辅助信息,并结合前序结果及注意力机制共享底层编码。【结果】在中文公开数据集DuIE上进行实验,结果表明所提方法优于其他基线方法,F1值达0.886。此外,还通过消融研究对各组件的有效性进行验证。【局限】标记机制和匹配模式尚未考虑到偶现的嵌套实体问题,有待进一步探索。【结论】所提联合抽取方法可以妥善解决包括重叠场景在内的三元组抽取问题,模型采用的位置辅助设计对后续研究有借鉴意义。

关键词：联合抽取位置感知分步标记方法

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云南省云南松林碳储量变化趋势研究

林业调查规划 2023年第5期48卷 8-14页

作者：王海波黄运荣施凯泽施俊美云南省林业调查规划院云南昆明650051 云南省林业调查规划院大理分院云南大理671000

基于云南省1978—2017年8次森林资源清查数据,采用云南省林业调查规划院调查构建的云南松生物量与蓄积量模型和碳系数相关研究成果,计算各清查年度云南松林生物量、碳储量和碳密度,分析云南省39年来云南松林碳储量、碳密度变化趋势。结... 详细信息

基于云南省1978—2017年8次森林资源清查数据,采用云南省林业调查规划院调查构建的云南松生物量与蓄积量模型和碳系数相关研究成果,计算各清查年度云南松林生物量、碳储量和碳密度,分析云南省39年来云南松林碳储量、碳密度变化趋势。结果表明,云南松龄组、起源等结构上的变化引起碳储量和碳密度有增有减、有升有降,生物量和碳储量总体呈增加趋势,碳密度呈上升趋势。

关键词：云南松林生物量碳储量碳密度变化趋势