基于人工神经网络模型的全球森林土壤呼吸动态研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景

1.2土壤呼吸的研究进展

1.2.1测定方法

1.2.2影响因子

1.2.3时空动态变化

1.3土壤呼吸的模型发展

1.3.1群落尺度土壤呼吸模型

1.3.2区域/国家尺度土壤呼吸模型

1.3.3全球尺度土壤呼吸模型

1.4全球森林变化

1.5研究目的意义、研究内容及技术路线

1.5.1 研究目的和意义

1.5.2 研究内容及拟解决的科学问题

1.5.3 技术路线

第二章 数据来源

2.1全球森林年土壤呼吸数据库

2.2全球气象数据

2.3全球森林边界数据

2.4全球森林变化数据

第三章 研究方法

3.1基础数据处理

3.1.1建立全球森林年土壤呼吸数据库

3.1.2提取全球气象数据

3.1.3确定全球森林边界

3.1.4处理全球森林变化数据

3.2构建基于k-fold交叉验证方法的人工神经网络模型

3.2.1 人工神经网络模型

3.2.2 k-fold交叉验证方法

3.2.3 模型精度指标

3.3全球森林动态变化

3.4土壤呼吸对全球森林动态变化的响应

3.5统计分析

第四章 结果与分析

4.1全球森林年土壤呼吸模型

4.1.1全球森林年土壤呼吸数据库

4.1.2基于k-fold交叉验证的人工神经网络模型

4.1.3 讨论

4.2全球森林动态变化

4.2.1 2000年森林覆盖面积

4.2.2森林增加面积

4.2.3森林损失面积变化

4.2.4讨论

4.3全球森林土壤呼吸时间变化

4.3.1 2000年-2017年全球森林土壤呼吸时间变化

4.3.2森林增加引起的潜在的土壤呼吸时间变化

4.3.3森林损失变化引起的潜在的土壤呼吸时间变化

4.3.4讨论

4.4全球森林土壤呼吸空间分布

4.4.1 2000年-2017年全球森林土壤呼吸空间分布

4.4.2森林增加引起的潜在的土壤呼吸空间分布

4.4.3森林损失引起的潜在的土壤呼吸空间分布

4.4.4讨论

第五章 结论与展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢

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