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基于人工神经网络模型的森林生态系统健康评价

李静锐  
【摘要】: 为了推进我国林业可持续发展的进程,提高森林经营管理水平,国家林业局把森林健康经营列入我国林业可持续发展的试验示范的主要内容之一,与美国国家林务局合作立项建立《中美合作森林健康经营示范项目》。鉴于北京森林健康的情况和便于推广和示范森林健康建设的成就,在江西省信丰县、陕西省佛坪县、云南省丽江县和贵州省麻江县设立森林健康经营试验示范点的基础上增加了北京森林健康经营试验示范点。本研究论文是在这一背景下进行的,属于北京森林健康课题研究的一部分。 本研究应用生态系统生态学、植被生态学、生物多样性理论、以及人工神经网络原理和地理信息系统的理论和方法,通过野外科学数据的调查和实验样品的室内分析,获得了用于生态系统健康评价的相关数据。利用计算机数学应用软件,对获得的大量数据加以科学处理和分析,得出一些评价参数或指标,来系统研究北京八达岭林场地区森林生态系统的结构与功能。因此,在对林场内森林生态系统进行健康评价时,本研究采用以下健康指标和评价方法:1.对大量的林业调查数据进行科学的统计和计算,以得出各群落生物量指数,从而利用这个健康指数对生态系统进行评价;2.利用生物多样性指数这个指标来对森林生态系统的结构性进行评价;3.抗干扰性指标选择了森林火险等级作为研究对象进行评价;4.最后,对八达岭林场内121个小班内主要林分类型的所有有关健康指数进行综合分析,同时利用人工神经网络技术对生态系统健康状况进行科学的等级评价和分析,并和健康状况变化后的生态系统进行比较,从而对生态系统健康评价的进行现状分析和动态性比较分析。 从各方面的分析结果中得出以下结论:研究中以八达岭林场为例,采用BP神经网络模型的方法进行健康评价并将评价落实到小班、地块,将八达岭林场森林健康状况分为健康、一般健康、亚健康、不健康和其它用地五类。结果表明,八达岭林场亚健康状态的森林小班所占比例最大,为58.02%;健康状态的森林小班所占比例最小,为0.07%;一般健康状态的森林小班占比例为22.22%;不健康状态的森林小班所占比例为0.10%。因此,人工神经网络模型和地理信息系统技术在森林生态系统健康评价中的应用,能够更加客观、全面地认识到生态系统健康状况的发展规律,从而有利于生态林业的有效经营与管理。


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