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中国环境科学 2024年第8期44卷 4240-4248页

作者：陈艺敏苏漳文陈移萍林子彭漳州职业技术学院石油化工学院福建漳州363000 福建省精细化工应用技术协同创新中心福建漳州363000

采用随机森林(RF)和地理加权随机森林(GWRF)对长三角地区2003~2019年的PM_(2.5)浓度及其驱动因素数据进行训练、校验与测试,并探讨它们之间的关系.结果表明:(1)相比RF模型,GWRF模型对PM_(2.5)浓度的训练和预测更优,其各项模型评估指标... 详细信息

采用随机森林(RF)和地理加权随机森林(GWRF)对长三角地区2003~2019年的PM_(2.5)浓度及其驱动因素数据进行训练、校验与测试,并探讨它们之间的关系.结果表明:(1)相比RF模型,GWRF模型对PM_(2.5)浓度的训练和预测更优,其各项模型评估指标均优于RF模型,且GWRF模型残差的空间自相关性更低.(2)GWRF模型预测2019年PM_(2.5)浓度分布优于RF模型,与实际观测浓度分布基本一致,但两个模型均存在北部高估南部低估的情况,且高估区域大于低估区域.(3)RF模型在研究PM_(2.5)浓度分布最重要且显著的驱动因子方面是全局性的,而GWRF模型得到干旱、气温、温差、风速以及人类干扰对PM_(2.5)分布的影响是局部性的.在大尺度下,这种局部性的效应对于PM_(2.5)精细化防控更具实际性的指导意义.此外,在全球气候暖干化和区域气候空间异质性的背景下,把干旱融入PM_(2.5)预测并建立具有局部效应的模型有助于环境监管机构及决策者制定防控措施.

关键词： PM_(2.5)驱动因素地理加权随机森林空间效应长三角地区

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基于地理加权随机森林的长三角PM空间效应建模

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中国环境科学 2024年

作者：陈艺敏苏漳文陈移萍林子彭漳州职业技术学院石油化工学院福建省精细化工应用技术协同创新中心

本研究采用随机森林(RF)和地理加权随机森林(GWRF)对长三角地区2003 ～ 2019年的PM2.5浓度及其驱动因素数据进行训练、校验与测试，并探讨它们之间的关系.结果表明：(1)相比RF模型，GWRF模型对PM2.5浓度的训练和预测更优，其各项模型评... 详细信息

本研究采用随机森林(RF)和地理加权随机森林(GWRF)对长三角地区2003 ～ 2019年的PM2.5浓度及其驱动因素数据进行训练、校验与测试，并探讨它们之间的关系.结果表明：(1)相比RF模型，GWRF模型对PM2.5浓度的训练和预测更优，其各项模型评估指标均优于RF模型，且GWRF模型残差的空间自相关性更低.(2)GWRF模型预测2019年PM2.5浓度分布优于RF模型，与实际观测浓度分布基本一致但两个模型均存在北部高估南部低估的情况且高估区域大于低估区域.(3)RF模型在研究PM2.5浓度分布最重要且显著的驱动因子方面是全局性的，而GWRF模型得到干旱、气温、温差、风速以及人类干扰对PM2.5分布的影响是局部性的.在大尺度下，这种局部性的效应对于PM2.5精细化防控更具实际性的指导意义.此外，在全球气候暖干化和区域气候空间异质性的背景下，把干旱融入PM2.5预测并建立具有局部效应的模型有助于环境监管机构及决策者制定防控措施.

关键词： PM 驱动因素地理加权随机森林空间效应长三角地区

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基于地理加权随机森林的黑龙江省森林碳储量遥感估测

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中南林业科技大学学报 2024年第7期44卷 64-76页

作者：卫格冉李明泽全迎王斌刘建阳明烺东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学工程咨询设计研究院有限公司黑龙江哈尔滨150040

【目的】构建地理加权随机森林(Geographically weighted random forest,GWRF)模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题,对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导... 详细信息

【目的】构建地理加权随机森林(Geographically weighted random forest,GWRF)模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题,对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导意义。【方法】以黑龙江省小兴安岭、长白山地区森林植被碳储量为研究对象,基于2015年森林资源连续清查数据和Landsat8-OLI影像,采用普通最小二乘(Ordinary least squares,OLS)、随机森林(Random forest,RF)模型、地理加权回归(Geographically weighted regression,GWR)模型以及地理加权随机森林模型分别构建不同林型及总体(不分林型)的森林碳储量估测模型,比较是否区分林分类型时,不同模型预测精度之间的差异,实现对研究区森林碳储量的精准反演。【结果】1)各个模型在区分林型时的预测精度均高于总体(不分林型)情况,以GWRF模型精度最优,其中针叶林精度最高(R^(2)=0.58,RMSE=15.97 t/hm^(2));阔叶林次之(R^(2)=0.46,RMSE=17.66 t/hm^(2));针阔混交林随后(R^(2)=0.45,RMSE=19.51 t/hm^(2));总体(不分林型)最低(R^(2)=0.40,RMSE=20.22 t/hm^(2))。2)4种模型的检验精度GWRF>RF>GWR>OLS。与OLS相比,GWRF在针叶林、阔叶林、针阔混交林和总体(不分林型)中提升的ΔR^(2)分别为0.15、0.09、0.16和0.04;降低的ΔRMSE分别为2.09、1.35、3.47和0.89 t/hm^(2);与RF相比,GWRF提升的ΔR^(2)分别为针叶林0.14、阔叶林0.06、针阔混交林0.04、总体(不分林型)0.02;降低的ΔRMSE分别为针叶林1.95 t/hm^(2)、阔叶林0.86 t/hm^(2)、针阔混交林0.67 t/hm^(2)、总体(不分林型)0.29 t/hm^(2)。3)研究区森林碳储量密度最高预测值为77.08 t/hm^(2),最低值为5.24 t/hm^(2),平均值为41.07 t/hm^(2),总量为552.04 Tg;从空间上看,森林碳储量高值分布在小兴安岭东南部、张广财岭等地区,呈现斑状不均匀性分布。【结论】相比于其他3种模型,GWRF作为局部模型,考虑到空间异质性,在区域尺度范围内估测森林碳储量有较好的应用前景。区分林分类型能提高预测精度,在今后对森林生物量或碳储量的研究中,应考虑区分林分类型建模。本研究的模型和方法有一定适应性,可为森林资源的快速和精准监测提供方法借鉴。

关键词：森林碳储量地理加权随机森林地理加权回归随机森林遥感估测

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基于地理加权随机森林的青藏地区放牧强度时空格局模拟

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地理科学 2023年第3期43卷 398-410页

作者：李兰晖黄聪聪张镱锂刘林山王兆锋张海燕丁明军张华敏厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 中国科学院地理科学与资源研究所陆表格局与模拟重点实验室北京100101 江西师范大学地理与环境学院江西南昌330022

精确刻画放牧强度时空格局是深刻理解青藏地区高寒草地服务功能动态及其驱动机制的重要基础,对辅助制定区域生态安全和可持续发展战略具有意义。基于牲畜年末存栏量、牧区人口密度、生长季NDVI、年降水量、年平均气温和居民点分布等数据... 详细信息

精确刻画放牧强度时空格局是深刻理解青藏地区高寒草地服务功能动态及其驱动机制的重要基础,对辅助制定区域生态安全和可持续发展战略具有意义。基于牲畜年末存栏量、牧区人口密度、生长季NDVI、年降水量、年平均气温和居民点分布等数据,采用地理加权随机森林模型,模拟了2000年、2010年和2020年3期青藏地区放牧强度的空间格局,并定量评价了环境因子对放牧强度空间分布解释性的区域差异。结果表明:(1)地理加权随机森林模拟结果可精细地刻画青藏地区放牧强度的空间特征,与经典随机森林模型相比,判定系数更高,平均绝对值误差和均方根误差更低。(2)青藏地区放牧强度呈现东南高、西北低的基本特征,其中,西北部地区放牧强度低于25羊单位/km~2的区域约占青藏地区面积的1/2。(3)与2000年和2010年相比,2020年青藏地区放牧强度呈现总体下降、局部抬升的态势;其中,较2010年,2020年放牧强度下降超过1羊单位/km~2的区域占牧区面积的61.69%。(4)牧区人口密度是解释放牧强度空间异质性最主要的因素,其相对重要性呈现西高东低的特征,而降水量和生长季NDVI的相对重要性则呈现西北高、东南低的特征。研究结论可为青藏地区草地可持续管理和生态安全屏障建设提供科学参考。

关键词：放牧强度地理加权随机森林牧区人口密度青藏地区

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