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    基于草地分類的草產(chǎn)量建模與數(shù)表編制方法研究

    2023-01-29 09:39:32吳恒羅春林劉智軍
    草原與草坪 2022年5期
    關(guān)鍵詞:級距決定系數(shù)蓋度

    吳恒 ,羅春林 ,劉智軍

    (1.西南林業(yè)大學(xué),云南 昆明 650224;2.國家林業(yè)和草原局昆明勘察設(shè)計(jì)院,云南 昆明 650216)

    草原是我國重要的生態(tài)系統(tǒng)和自然資源,在維護(hù)國家生態(tài)安全、邊疆穩(wěn)定、民族團(tuán)結(jié)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展、農(nóng)牧民增收等方面具有基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性作用。全國草原調(diào)查始于20世紀(jì)50年代,以牧草資源調(diào)查為主。20世紀(jì)80年代初,第1次全國草地資源調(diào)查完成,明確了我國草地的類型、面積等狀況。20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初,相繼開展了植被生態(tài)特征調(diào)查及草畜平衡監(jiān)測[1]。草原調(diào)查監(jiān)測經(jīng)歷了區(qū)域性牧草資源調(diào)查、全國草地普查和草原生態(tài)狀況監(jiān)測等階段,但長期以來缺少外業(yè)調(diào)查數(shù)表,限制著草原資源的外業(yè)調(diào)查工作的便捷性[2-3]。因此,開展草產(chǎn)量建模和數(shù)表編制,為調(diào)查監(jiān)測提供技術(shù)支撐,已顯得十分迫切和重要[4-5]。

    在碳達(dá)峰與碳中和的戰(zhàn)略背景下,草原作為陸地碳匯的重要組成部分,及時(shí)準(zhǔn)確的獲取草原植被調(diào)查監(jiān)測數(shù)據(jù)對實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的路徑調(diào)整具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[6]。傳統(tǒng)的草產(chǎn)量調(diào)查計(jì)算方法是在草原類型面積的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上,分別計(jì)算各草地類型樣地的單位面積草產(chǎn)量,匯總得出區(qū)域內(nèi)的草產(chǎn)量[7]。隨著“3S”技術(shù)的融合發(fā)展,遙感技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用于草原年度性動態(tài)監(jiān)測實(shí)際工作中,采用遙感影像和多光譜無人機(jī)數(shù)據(jù)得到的歸一化植被指數(shù)[8-9],與其同步的野外調(diào)查樣地資料相對應(yīng),按不同估產(chǎn)區(qū)域建立分區(qū)估產(chǎn)模型[10],估測各類型單位面積產(chǎn)量[11],進(jìn)而計(jì)算各類型、各區(qū)域草產(chǎn)量[12-15]。因而采用歷史調(diào)查監(jiān)測數(shù)據(jù),建立區(qū)域蓋度-草產(chǎn)量模型,并通過樣地和樣方調(diào)查數(shù)據(jù)修正縣域草產(chǎn)量模型參數(shù),對提高監(jiān)測工作效率具有積極作用[16-19]。

    1 數(shù)據(jù)來源和方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    建模數(shù)據(jù)來源于云南省2010-2019年的草產(chǎn)量遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)和地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù),各草地類型建模樣本量分別為暖性灌草叢類770組數(shù)據(jù)、熱性灌草叢類1 409組數(shù)據(jù)、山地草甸類1 287組數(shù)據(jù)、高寒草甸類62組數(shù)據(jù),蓋度、鮮重、干重、可食鮮重和可食干重描述性統(tǒng)計(jì)量見表1。模型修正數(shù)據(jù)來源于南方草地資源生態(tài)監(jiān)測方法研究項(xiàng)目廣南試點(diǎn)外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),合計(jì)88個(gè)樣地、192個(gè)樣方。按照NY/T2997‐2016《草地分類》[20],廣南縣山地草甸類、暖性灌草叢類、熱性灌草叢類的蓋度平均值分別為59%、66%、61%,總鮮重平均值分別為 8 926.1、8 610.0、10 400.2kg/hm2,可食鮮重平均值分別為5 121.1、4 887.0、6 645.4 kg/hm2,總 干 重 平 均 值 分 別 為 2 550.2、2 690.1、3 250.3 kg/hm2,可食干重平均值分別為1 463.1、1 527.0、2 077.2 kg/hm2。

    表1 建模樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Statistical results of dataset for modeling

    1.2 研究方法

    1.2.1 草產(chǎn)量模型構(gòu)建 草產(chǎn)量模型的選擇直接影響草產(chǎn)量監(jiān)測估計(jì)的準(zhǔn)確性,所選模型既要符合草產(chǎn)量隨蓋度變化的生物學(xué)規(guī)律,又要能對數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)化擬合。良好的草產(chǎn)量模型曲線應(yīng)該呈平滑的“S”型,并且具有上限漸近線。常用的模型形式有Stirling和Chapman‐Richard等(表2)。本研究采用了模型1-4進(jìn)行蓋度草產(chǎn)量擬合,根據(jù)模型擬合決定系數(shù)和曲線形式篩選適合的模型,采用80%的觀測數(shù)據(jù)做建模樣本組,20%的觀測數(shù)據(jù)做檢驗(yàn)樣本。

    表2 草產(chǎn)量擬合備選模型Table 2 Alternative models for grass yield fitting

    1.2.2 啞變量設(shè)置 啞變量是虛擬的分類變量,用變量δ(x,i或j)表示成關(guān)于定性因子的(0,1)展開,即關(guān)于δ(x,i或j)=(δ(x,1),δ(x,2),……,δ(x,m)),其中一個(gè)定性變量(m個(gè)等級)對應(yīng)一個(gè)向量,一個(gè)定性變量就變成可以進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算的數(shù)值向量。第1種啞變量設(shè)置方法以可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,第2種啞變量設(shè)置方法以海拔、坡度、坡向、可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,第3種啞變量設(shè)置方法以草地類型、可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,綜合分析草地分類對草產(chǎn)量建模精度的影響。

    1.2.3 草產(chǎn)量表編制 基于建立的蓋度-草產(chǎn)量啞變量模型,采用標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整法、變動系數(shù)調(diào)整法或相對等級法編制外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)表。草產(chǎn)量等級分為Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級、Ⅳ級、Ⅴ級,按照4/5的樣本作為建模數(shù)據(jù),1/5的樣本作為檢驗(yàn)樣本進(jìn)行精度檢驗(yàn)。

    (1)標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整法 各蓋度草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差方程采用各蓋度草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差Si與蓋度中值Coveragei擬合。將各蓋度草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差擬合值代入調(diào)整式,編制產(chǎn)量表。

    式中:Yieldij為第i蓋度第j等級調(diào)整后的草產(chǎn)量;Yiel‐dik為第i蓋度的導(dǎo)向曲線草產(chǎn)量;Yield0j為基準(zhǔn)蓋度第j等級的草產(chǎn)量;Yield0k為基準(zhǔn)蓋度時(shí)導(dǎo)向曲線草產(chǎn)量;S0為基準(zhǔn)蓋度所在草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差理論值;Si為第i蓋度草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差理論值。

    (2)變動系數(shù)調(diào)整法 各蓋度草產(chǎn)量變動系數(shù)等于草產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差Si除以導(dǎo)向曲線草產(chǎn)量理論值Yiel‐dik。將各蓋度草產(chǎn)量變動系數(shù)擬合值代入調(diào)整式,編制草產(chǎn)量表。

    式中:CV0為基準(zhǔn)蓋度所在草產(chǎn)量變動系數(shù)理論值;CVi為第i蓋度草產(chǎn)量變動系數(shù)理論值。

    (3)相對等級法 該方法是按照一定的比例將草產(chǎn)量導(dǎo)向曲線平移的一種方法,將基準(zhǔn)蓋度帶入導(dǎo)向曲線得到草產(chǎn)量理論值和調(diào)整系數(shù),編制草產(chǎn)量表。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 草產(chǎn)量模型擬合結(jié)果

    2.1.1 不同模型擬合結(jié)果 不同草地類型鮮重?cái)M合結(jié)果表明,模型1擬合決定系數(shù)平均值0.50,模型2擬合決定系數(shù)平均值0.56,模型3擬合決定系數(shù)平均值0.55,模型4擬合決定系數(shù)平均值0.57;不同草地類型干重?cái)M合結(jié)果表明,模型1擬合決定系數(shù)平均值0.48,模型2擬合決定系數(shù)平均值0.54,模型3擬合決定系數(shù)平均值0.53,模型4擬合決定系數(shù)平均值0.54;不同草地類型可食鮮重?cái)M合結(jié)果表明,模型1擬合決定系數(shù)平均值0.59,模型2擬合決定系數(shù)平均值0.70,模型3擬合決定系數(shù)平均值0.68,模型4擬合決定系數(shù)平均值0.70;不同草地類型可食干重?cái)M合結(jié)果表明,模型1擬合決定系數(shù)平均值0.64,模型2擬合決定系數(shù)平均值0.66,模型3擬合決定系數(shù)平均值0.65,模型4擬合決定系數(shù)平均值0.66。綜合分析表明,Chapman擬合決定系數(shù)平均值為0.62、標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差平均值為1 229.28(表3),擬合結(jié)果優(yōu)于其他備選模型,能用于草產(chǎn)量表導(dǎo)向曲線構(gòu)建。

    表3 不同備選模型草產(chǎn)量擬合結(jié)果Table 3 Fitting results of alternative models for grass yield

    2.1.2 啞變量擬合結(jié)果 根據(jù)不同啞變量設(shè)置方法草產(chǎn)量擬合結(jié)果可知,僅以可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,各草地類型模型擬合決定系數(shù)0.64;以海拔、坡度、坡向、可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,各草地類型模型擬合決定系數(shù)0.47,加入立地因子降低了模型的擬合決定系數(shù);以草地類型、可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合,模型擬合決定系數(shù)0.81,以草地類型作為啞變量能顯著提高模型的擬合效果(表4)。

    表4 不同啞變量設(shè)置方法草產(chǎn)量擬合結(jié)果Table 4 Fitting results by different methods of dummy variables for grass yield

    2.2 草產(chǎn)量表編制結(jié)果

    2.2.1 基準(zhǔn)蓋度與產(chǎn)量級距 各草地類型草產(chǎn)量變異系數(shù)隨蓋度增加而逐漸增大,草地蓋度大于60%之后趨于平緩,變異系數(shù)變化幅度趨于1,從而確定各草地類型的基準(zhǔn)蓋度為60%。暖性灌草叢干重產(chǎn)量級距0.5 t/hm2,可食干重產(chǎn)量級距0.4 t/hm2,鮮重產(chǎn)量級距1.0 t/hm2,可食鮮重產(chǎn)量級距1.0 t/hm2;熱性灌草叢干重產(chǎn)量級距1.0 t/hm2,可食干重產(chǎn)量級距0.8 t/hm2,鮮重產(chǎn)量級距1.5 t/hm2,可食鮮重產(chǎn)量級距1.5 t/hm2;山地草甸干重產(chǎn)量級距0.5 t/hm2,可食干重產(chǎn)量級距0.5 t/hm2,鮮重產(chǎn)量級距1.0 t/hm2,可食鮮重產(chǎn)量級距1.0 t/hm2;高寒草甸干重產(chǎn)量級距0.2 t/hm2,可食干重產(chǎn)量級距0.2 t/hm2,鮮重產(chǎn)量級距0.5t/hm2,可食鮮重產(chǎn)量級距0.5t/hm2。指數(shù)級個(gè)數(shù)均為5,按照相對等級法為例展開得到各類型草產(chǎn)量曲線簇(圖1)。

    圖1 各草地類型草產(chǎn)量散點(diǎn)和曲線簇Fig.1 Scatter and curves of yield by various grassland types

    2.2.2 各草地類型草產(chǎn)量表精度檢驗(yàn)結(jié)果 暖性灌草叢草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)平均值為84.9%,其中干重、可食干重、鮮重和可食鮮重草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值分別為89.0%、87.8%、81.3%和81.3%;熱性灌草從草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)平均值為86.9%,其中干重、可食干重、鮮重和可食鮮重草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值分別為96.7%、96.0%、77.5%和77.3%;山地草甸草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)平均值為86.7%,其中干重、可食干重、鮮重和可食鮮重草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值分別為97.2%、97.3%、76.0%和76.4%;高寒草甸草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)平均值為86.5%,其中干重、可食干重、鮮重和可食鮮重草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值分別為94.2%、93.2%、78.6%和79.9%。各草地類型干重、可食干重、鮮重和可食鮮重草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)平均值分別為94.3%、93.6%、78.3%和78.7%。各草地類型草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值均大于75%,能滿足草原資源外業(yè)調(diào)查草產(chǎn)量調(diào)查的估算要求。

    2.3 廣南縣草產(chǎn)量表修正結(jié)果

    以草產(chǎn)量指數(shù)為例,采用相對等級法(式5)修正得到廣南縣各草地類型草產(chǎn)量表(表5),根據(jù)修正結(jié)果可知,基準(zhǔn)蓋度時(shí)暖性灌草叢總干重、可食干重、總鮮重和可食鮮重分別為 2.4、1.4、7.7和 4.4 t/hm2,熱性灌草叢總干重、可食干重、總鮮重和可食鮮重分別為3.2、2.0、10.2和6.5 t/hm2,山地草甸總干重、可食干重、總鮮重和可食鮮重分別為2.6、1.5、9.1和5.2 t/hm2。廣南縣總干重平均值小于云南省0.6 t/hm2、可食干重大于0.3 t/hm2、總鮮重小于1.9 t/hm2、可食鮮重大于1.2 t/hm2,可食性較云南省平均水平高。

    表5 廣南縣不同草地類型草產(chǎn)量表修正結(jié)果Table 5 Modified results by different grassland types in Guangnan County for grass yield t·hm-2

    3 討論

    草產(chǎn)量導(dǎo)向曲線模型中草地類、可食性和干鮮重是類型變量,蓋度是連續(xù)變量,草產(chǎn)量是因變量,采用啞變量的方法能克服單一擬合模型不兼容的問題,且模型擬合精度更高。以海拔、坡度、坡向、可食類型、干鮮類型劃分結(jié)果作為啞變量進(jìn)行模型擬合[21],模型的擬合決定系數(shù)降低了0.17;而以草地類型作為啞變量進(jìn)行模型擬合,模型的擬合決定系數(shù)提高了0.26,只有增加解釋意義的變量模型的擬合決定系數(shù)才會提高,當(dāng)模型中的解釋變量間存在共線性關(guān)系時(shí),變量中的冗余信息也會提高模型的擬合決定系數(shù),就需要運(yùn)用AIC信息準(zhǔn)則尋找可以最好地解釋數(shù)據(jù)但包含最少自由參數(shù)的模型。草地類型作為啞變量加入模型中能有效提高模型擬合的決定系,數(shù)跟草地類型劃分的條件有直接關(guān)系,草地類的劃分條件包括濕潤度、降水量、年積溫和植被型組等,均是影響草產(chǎn)量的關(guān)鍵環(huán)境因子,因而加入模型后有效地提高了擬合決定系數(shù)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能的發(fā)展,以遙感技術(shù)為主要手段的仿真系統(tǒng),融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、遙感科學(xué)和草學(xué)等專業(yè)學(xué)科門類,能有效地提高區(qū)域尺度的草原資源調(diào)查監(jiān)測效率。采用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立的參數(shù)模型能夠考慮資源自身的特征因素,對待估參數(shù)進(jìn)行閾值限定,避免過度擬合,但本研究未將草地類型作為混合效應(yīng),運(yùn)用混合效應(yīng)模型進(jìn)行建模分析是后續(xù)研究需要改進(jìn)的地方,以期獲得更好的擬合效果。

    為檢驗(yàn)草產(chǎn)量表的準(zhǔn)確性,本研究采用了2種方法進(jìn)行驗(yàn)證,1)各草地類型草產(chǎn)量表落點(diǎn)檢驗(yàn)值均大于75%,能滿足草原資源外業(yè)調(diào)查草產(chǎn)量調(diào)查的估算要求;2)高寒草甸類、暖性灌草叢類、熱性灌草叢類和山地草甸類檢驗(yàn)樣本的均方根誤差(RSME)分別為6.0、10.3、22.1和 13.31 t/hm2,能滿足調(diào)查的檢驗(yàn)精度。由于不同草地類的植被型組差異導(dǎo)致了草產(chǎn)量的估算的差異,其中熱性灌草叢存在有高大草本和灌木的分布,導(dǎo)致草產(chǎn)量估算的誤差較其他草地類大。建立區(qū)域尺度的草產(chǎn)量模型后,不能準(zhǔn)確反映縣域尺度的草產(chǎn)量差異,外業(yè)樣地調(diào)查結(jié)束后,應(yīng)根據(jù)縣域地面調(diào)查樣地和樣方的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)修正[13,17,19],模型參數(shù)可采用基于先驗(yàn)信息和后驗(yàn)信息的貝葉斯方法進(jìn)行修正,也可以采用草產(chǎn)量指數(shù)的方法僅對模型的上限漸近線參數(shù)進(jìn)行修正,在后續(xù)的研究中應(yīng)該補(bǔ)充和完善兩種方法的對比分析。2021年3月,國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于加強(qiáng)草原保護(hù)修復(fù)的若干意見》指出[22],在國土三調(diào)成果基礎(chǔ)上,利用天空地一體化技術(shù),開展草原資源專項(xiàng)調(diào)查,采用該方法建立草產(chǎn)量模型能夠點(diǎn)面結(jié)合,在草原資源基況監(jiān)測中將提供可參考的方法。

    4 結(jié)論

    草產(chǎn)量模型導(dǎo)向曲線采用Chapman擬合結(jié)果優(yōu)于其他備選模型,擬合決定系數(shù)平均值為0.62、標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差平均值為1 229.28。以草地類型作為啞變量加入到導(dǎo)向曲線模型中能顯著提高模型的擬合效果,相較于其他啞變量設(shè)置方法,擬合決定系數(shù)提高了0.26。各草地類型草產(chǎn)量變異系數(shù)隨蓋度增加逐漸增大,草地蓋度大于60%之后趨于平穩(wěn),確定各草地類型的基準(zhǔn)蓋度為60%。草產(chǎn)量表的產(chǎn)量級距介于0.2~1.5 t/hm2。

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