GANNs-CA时空数据模型在优势树种演替研究中的应用

摘要：

加强林木种群内在关系的研究,将帮助人们更多地了解森林生态系统内部深层次问题.采集了常绿阔叶林永久性观察样地的林分结构、地形、土壤等数据作为研究因子.通过2003年和2006年的相关数据,利用遗传算法(GA)的搜寻速度快和全局寻优效果优异的特点进行神经网络(ANNs)迭代训练和检测,得到了最精确的影响因子的阈值和权重.利用元胞自动机(CA)在时空格局演化模拟和空间局部优化方面的优势,依据影响因子的阈值和权重,确定了元胞自动机的转换规则,构建了常绿阔叶林种群种间关系演变的GANNs-CA模型.依据该模型预测了2020年会同常绿阔叶林6种优势种群的生长状况.结果表明:2013年到2020年间观察样地的6种优势种群将有不同程度的变化,栲树和青冈将分别减少4.65％和3.19％;而笔罗子和刨花楠将增加3.76％和3.81％,其它优势种群则变化不大.本次研究发现观察样地中的6种优势种群种内竞争强于种间竞争.这可能与该样地处于演替的初期阶段,优势树种种类较多,且优势度不明显有关.

关键词：GANNs-CA、种群关系、优势、演替、时空数据

所属期刊栏目：37

分类号：S718.54+1(林业基础科学)

资助基金：国家自然科学基金;湖南省科技计划重点项目

在线出版日期：2018-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：106-113,119