基于反向传播神经网络的退化红壤区杉木树干液流模拟

以江西退化红壤区杉木人工林为研究对象,采用MATLAB工具箱中的log-sigmoid型函数(tansig)为神经元作用函数,以空气温度、空气相对湿度、平均净辐射、水汽压亏缺为输入变量,液流速率为输出变量,运用贝叶斯正则化算法和Levenberg-Marquardt算法对4 000组气象数据和液流数据进行网络训练和检验,构建拓扑结构为4-10-1的杉木树干液流反向传播(back propagation,BP)神经网络模型.结果表明:在2种算法下训练样本和检验样本模型输出值与实测值之间线性回归的拟合程度均较高,回归方程的相关系数在0.93以上;训练样本的拟合精度分别为83.57%和83.06%,检验样本的仿真精度分别为82.87%和82.15%.说明该网络模型能够很好地反映液流速率与气象因子之间的非线性函数关系,可为杉木人工林的可持续经营和林地水资源的科学管理提供有效手段.     

江西千烟洲杉木生长季树干液流特征及影响因子

运用Granier热扩散法对杉木Cunninghamia lanceolata树干液流速率进行测定,并结合自动气象站同步连续监测太阳辐射、空气温度、空气相对湿度等气象因子,为杉木人工林的可持续经营和林地水资源的有效管理提供理论依据。结果表明:1晴天液流为典型的单峰曲线,呈明显的季节变化规律,表现为开始启动、到达峰值和保持较大速率的时间不同。雨天液流速率明显低于同时期晴天液流水平,且液流变化节律因降雨时段不同存在差异。2不同月份杉木平均液流速率大小关系依次为:7月(0.001 012 cm·s-1)6月(0.000 999 cm·s-1)8月(0.000 941 cm·s-1)9月(0.000 930 cm·s-1)5月(0.000 731 cm·s-1)4月(0.000 628 cm·s-1)10月(0.000 494 cm·s-1)。3生长季液流速率对平均净辐射的响应存在逆时针方向1 h的时滞,对空气温度、空气相对湿度、水汽压亏缺的响应存在顺时针方向2 h的时滞。液流速率与平均净辐射、空气温度、水汽压亏缺呈显著正相关(P0.05),与空气相对湿度呈显著负相关(P0.05),气象因子对液流速率的影响程度存在季节差异。在考虑时滞效应的情况下,建立各月液流速率与气象因子的多元线性回归方程,经F值检验,均达到极显著水平(P0.01),决定系数R2为0.95左右。     

江西退化红壤区不同径级湿地松树干呼吸特征1）

采用全自动便携式光合仪与自制PVC呼吸环相连,退化红壤区湿地松3个径级（17．9～22．9、23．6～26．8、27．5～32．5 cm）的树干呼吸进行为期1 a的活体原位监测,同时监测树干温度。结果表明：3个径级树干呼吸呈现出一致的单峰型季节变化趋势,最大值均出现在2013年7月份,最小值均出现在2014年2月份;湿地松树干生长季最大呼吸速率可达非生长季最小呼吸速率的5．0～12．9倍,季节变化差异显著;树干呼吸与树干温度间具有显著的自然指数关系（ p＜0．01）,但相关程度因径级大小而异;树干呼吸的Q10按径级由小到大依次为1．77、1．95和1．79,中等径级树干呼吸对温度的变化最敏感;树干呼吸与胸径间呈极显著的线性相关关系（ R2＝0．97）,胸径大小显著影响树干呼吸。同时,树干维持呼吸占树干总呼吸的平均比例为46．24％,而且径级越大,维持呼吸所占比例越大。