王轶夫
- 作品数：22 被引量：212H指数：9
- 供职机构：北京林业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家林业公益性行业科研专项中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程天文地球更多>>
- 基于管道模型理论的长白落叶松叶生物量与径向生长关系研究被引量：3
- 2022年
- [目的]为了解长白落叶松单木叶生物量与径向生长之间的关系。[方法]以小兴安岭地区长白落叶松为研究对象,结合管道模型理论,研究单木个体水平和单木内不同方位区间水平上的叶生物量与径向生长的关系,分析树冠分布与径向生长之间的相关性。[结果]叶生物量与胸高处和枝下高处树干直径、断面积、边材面积,近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关,使用胸高断面积作为预测因子的叶生物量模型拟合效果最好。单木株内不同方位区域的叶生物量与对应的胸径处和枝下高处的树干半径、断面积,近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关。[结论]估测单株叶生物量时,使用胸高断面积作为预测因子的预测精度最高。株内不同方位叶生物量与对应方位的树干半径、断面积及断面积生长量均呈显著正相关,树冠偏冠与髓心偏心具有一定的相关性。
- 潘磊王轶夫孙钊乔晶晶邱思玉孙玉军
- 关键词：径向生长长白落叶松
- 生态环境曲面建模基本定理及其应用被引量：9
- 2020年
- 在高精度曲面建模方法和地球表层系统建模基本定理研究结果基础上,演绎提出了生态环境曲面建模基本定理.以京津冀地区为案例,对基于生态环境曲面建模基本定理的空间升尺度、空间降尺度、空间插值、数据融合和模型-数据同化等算法进行了实证研究,与传统算法精度进行了比较分析.结果表明,由于基于生态环境曲面建模基本定理的各种算法综合了外蕴量信息和内蕴量信息,同时运用了理论上完善的信息综合方法,使海拔高度曲面的升尺度均方根误差至少降低了9m,年平均气温未来情景的降尺度精度至少提高16%,年平均气温过去变化趋势的数据融合精度至少提高70%,年平均降雨量过去变化趋势的空间插值精度至少提高0.2%,碳储量的模型-数据同化精度提高了40%.文章最后讨论了生态曲面建模基本定理亟待解决的五大理论问题和四大应用基础问题.
- 岳天祥赵娜赵娜王轶夫张斌王轶夫张斌杜正平范泽孟赵明伟史文娇王世海陈传法赵明伟李启权王世海宋印军闫长青王薇孙晓芳马胜男田永中卢毅敏王英安王晨亮黄宏胜卢毅敏王情王晨亮尹笑哲王宗包正义赵苗苗赵亚鹏王宗Ufra NASEER范斌李赛博杨阳John P.WILSON
- 关键词：空间插值
- 基于多功能经营的森林资源评价被引量：17
- 2013年
- 基于将乐县国有林场研究区的数据资料,利用主成分分析法,在小班层次水平上分析了11个林分指标因子间的相关性。综合研究区生态环境的特征和福建省县市域生态功能区划的要求,将研究区的森林主要功能确定为防风固沙、风景游憩、木材生产、水土保持等。同时根据所构建的功能模型计算研究区域内1 039个小班的综合多功能得分F值,将F值标准化后得到评价指标F b值。研究结果表明:森林多功能经营状况划分为优、良、中、差、极差5个等级,各等级所占小班个数依次为2个、17个、53个、241个、726个,其百分比依次为0.19%、1.64%、5.10%、23.20%、69.87%;针对将乐县国有林场的森林多功能经营评价结果符合实际,较理想。研究结果能较精确地定量反映森林生长和多功能经营效益状况,为森林多功能经营提供决策性信息。
- 魏晓慧孙玉军梅光义王轶夫
- 关键词：森林资源评价主成分分析
- 基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测
- 2025年
- 了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像进行处理,将递归特征消除(RFE)、Boruta两种特征选择方法与支持向量机(SVR),包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)和堆叠集成(Stacking)在内的三种集成学习算法相结合,分析不同模型的估测精度。此外,运用Optuna超参数优化框架来确定各模型的超参数。根据最优估测模型来反演江西省森林碳储量并绘制空间分布图,选用地理探测器对碳储量的空间分布格局进行驱动力分析。结果表明:(1)根据特征重要性排名,RFE筛选出30个变量,Boruta筛选出11个变量,合适的特征子集与回归算法相结合能显著提升估测的准确性。(2)基于Optuna对各模型的超参数进行迭代调优,发现不同特征子集与机器学习算法相结合,超参数取值和重要性在模型中差异较大。其中RFE筛选的最优特征子集与Stacking算法结合进行回归拟合时获得了最好的估测效果(R^(2)=0.527,RMSE=15.85Mg/hm^(2),MAE=12.31Mg/hm^(2)),该模型有效利用训练数据,结合多种算法的优点以减少偏差,显著改善森林碳密度高值低估和低值高估的问题。(3)最优估测模型反演得到江西省2006年的森林碳密度平均值为33.356Mg/hm^(2)(2.585—88.943Mg/hm^(2)),森林碳储量总量为321.507Tg。(4)自然环境因子中海拔和坡度是影响碳储量空间分布格局的主要驱动因子;所有因子在交互作用下呈非线性增强和双因子增强,其空间分布格局是自然因素和人为因素协同作用的结果。
- 王可月王轶夫陈馨郑峻鹏李杰孙玉军
- 关键词：集成学习算法碳密度
- 机载LIDAR数据的树高识别算法与应用分析被引量：9
- 2014年
- 利用机载激光雷达数据提取天然次生林的树高,旨在探索影响树高提取精度的主要因素。首先,采用高精度曲面建模平差算法(Adjustment Computation of High-accuracy Surface Modeling,HASM-AD)生成研究区不同空间分辨率的数字高程模型(Digital ElevationModel,DEM)、数字地表模型(Digital SurfaceModel,DSM)和冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);其次,用树顶点识别算法提取林木树高,设置不同树高识别范围,对比分析不同CHM分辨率和不同树高识别范围对树高提取精度的影响;最后,以天涝池流域30个实测样地数据为样本,对提取精度进行检验。结果显示:提取的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.694;树高识别范围是影响树高提取精度的重要因素,CHM分辨率对其影响较小。研究表明,采用高采样密度的雷达点云数据、正确选择CHM生成方法和改进树顶点识别算法是提高天然次生林树高提取精度的有效途径。
- 王轶夫岳天祥赵明伟杜正平刘向锋刘爽宋二非孙文正张彦丽
- 关键词：机载激光雷达树高天然次生林
- 基于红松树轮重建小兴安岭南麓过去140年6月份平均温度变化被引量：1
- 2023年
- 基于建立的小兴安岭南麓红松树轮宽度标准年表,分析红松径向生长与该地区温度和降水间的关系以及1982年升温突变对此相关性的影响。结果表明:6月平均温度与树轮宽度年表在变暖前后始终呈极显著负相关,是该地区红松径向生长的主要限制因子。基于此构建的区域1843—1982年6月平均温度重建方程稳定可靠。重建温度序列的偏暖时期和偏冷时期分别持续7年和29年,偏暖时段为1915—1921年,偏冷时段为1880—1891年和1932—1948年。小波分析结果显示6月平均温度存在2—7a周期变化。空间相关分析结果表明重建温度序列能很好的代表小兴安岭南麓及附近区域的温度变化。本研究拓展了研究区现有的气候数据,可为掌握小兴安岭气候变化规律和科学预测未来气候提供数据支撑。
- 乔晶晶王轶夫孙玉军邱思玉谢运鸿
- 关键词：树轮宽度年表气候重建
- 基于3-PGmix模拟杉木人工林轮伐期和间伐措施对蓄积量的影响
- 2025年
- 我国杉木人工林的轮伐期按其经营规程是25—30年,然而多代轮作后立地条件有所改变,有必要针对不同立地条件采用不同的间伐措施,合理调整轮伐期,以期获得最高的林分蓄积量。以江西省吉水县和福田县杉木人工林为研究对象,基于3-PGmix生长过程模型,设定了四类不同的立地等级(I、II、III、IV),两次间伐(第一次设为第10年;第二次分别设为第15年的短间隔间伐和第20年的长间隔间伐)以及三种间伐强度(轻度10%、中度20%和重度30%),通过模拟和比较林分年平均最大生长量以及蓄积量,获得不同立地条件下相应合理的间伐措施以及轮伐期。结果表明:(1)在不同的立地等级下,林分年最大平均生长量表现出明显差异,在I类立地等级下高达25.09m^(3)/hm^(2),而IV类立地等级下仅为8.6m^(3)/hm^(2)。(2)未间伐林地在四类立地等级下对应的最优轮伐期分别为17.7年、18.7年、21.6年和25.4年,且与林地蓄积量表现出协同性,即林分蓄积量随着轮伐期的增加而减小。而间伐林分的轮伐期随立地等级的增加而增大,随间伐强度的增加而增加。(3)不同的间伐措施对林地总蓄积量造成的影响在不同的立地条件下表现不同:从林地蓄积量来看,长间隔间伐优于短间隔间伐;对于I类和II类立地等级的林分最优间伐方案是初次和二次间伐分别为20%和30%,III类立地等级的林分最优间伐方案是初次和二次间伐分别为10%和20%;最优间伐方案下,将此三类立地等级对应的最优轮伐期依次设为28.5年、29.4年和30.9年时,可将林分总蓄积量最大化。对于IV类立地等级的林地,应优先考虑改良土壤肥力。本研究的模拟结果能为不同立地条件下的杉木人工林间伐措施以及轮伐期的合理调整提供参考意见,从而助力我国杉木人工林的精细化经营以及森林质量精准提升。
- 王成雨扶欣然李佳怡梁瑞婷文毅孙玉军王轶夫陈玲
- 关键词：杉木人工林轮伐期蓄积量
- 基于改进人工神经网络的植物叶面积测定被引量：26
- 2013年
- 叶面积作为植物光合作用的重要指标,是研究作物及林木生产力的基础。采用L-M算法和贝叶斯规则相结合的网络训练模式,以毛竹叶面积为研究对象,综合优化其人工神经网络结构,构建最优的叶面积预测模型。研究结果显示,模型的最佳预测变量为叶片宽度和叶片长度变量组合,而增加叶片形状指数未提高叶面积预测模型精度;所建神经网络模型性能好、预测精度高,决定系数达0.992,平均相对预测误差为4.28%,可以准确估测毛竹叶面积。
- 郭孝玉孙玉军王轶夫林静媛
- 关键词：毛竹叶面积人工神经网络贝叶斯规则
- 长白落叶松树冠半径分布特征及其对竞争的响应被引量：7
- 2022年
- [目的]研究林木树冠形态对外界环境适应的可塑性机理。[方法]以小兴安岭地区的长白落叶松为研究对象,利用详细的树冠半径调查数据,研究长白落叶松的树冠偏冠现象,分析树冠偏冠与林木大小和竞争之间的关系。[结果]在单木水平上,不同林龄样地中林木的树冠变异系数的平均值均大于20%,大部分林木的树冠半径变异系数较大,只有不到1/5的林木的树冠半径变异系数小于15%。不同林龄样地中长白落叶松偏冠距离的平均值在0.35~0.51 m之间,各样地中林木偏冠距离的最大值均在1.2 m以上,其中成熟林中林木偏冠距离的最大值达到1.73 m。树冠的偏冠方向没有特定的方向偏向,是均匀分布的。在幼龄林中,林木的偏冠距离与胸径、冠长、平均树冠半径呈显著正相关,树冠偏冠距离随树木增大而增大。在中龄林和近熟林中,偏冠指数与胸径、树高和平均树冠半径呈显著负相关,与高径比呈显著正相关,树冠偏冠程度随树木增大而减小。在成熟林中,偏冠程度与林木大小的相关性不显著。在幼龄林、中龄林、近熟林中,树冠偏冠与竞争压力呈显著正相关,在成熟林中树冠偏冠与竞争压力的相关性不显著。基于树冠中心坐标计算的林分平均竞争指数均小于基于树干坐标计算的林分平均竞争指数。[结论]长白落叶松树冠偏冠距离一般随着林龄的增大而变大,在不同发育阶段受到不同程度竞争的影响,树冠偏冠在一定程度上降低了林分平均竞争指数,减少了林分竞争压力。
- 潘磊王轶夫孙钊乔晶晶邱思玉孙玉军
- 关键词：长白落叶松
- 基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究被引量：32
- 2013年
- 以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3)模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。
- 王轶夫孙玉军郭孝玉
- 关键词：BP神经网络LEVENBERG-MARQUARDT算法马尾松
