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Modellierung von Wasserhaushalts- und Nährstoffstufen im Rahmen der Niedersächsischen forstlichen Standortskartierung

机译:作为下萨克森森林站点地图的一部分,对水平衡和营养水平进行建模

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摘要

In Lower Saxony, about 50% of the total forest area is mapped using a complex forest site mapping system at a scale of 1: 25 000. Each mapped unit consists of a combination of classifications for each terrain water status (WHZ; 43 classes), nutrient status (NZ; 16 classes) and soil parent material/stratification (SLZ; 105 classes). The scope of this study was to predict WHZ and NZ for unmapped areas. We used stratified random samples from grids of mapped WHZ and NZ to train two global RandomForest models for the whole state of Lower Saxony. Our model could correctly classify about 77 % of the evaluation dataset for WHZ with F_1 scores ranging from 50-95 % among the classes. False predictions mainly occurred within WHZ groups that are directly adjacent to each other in the field (e. g. transition zones from valleys and slopes) or WHZ of similar terrain attributes but altered water status. Some of the errors can also be attributed to uncertainty in the mapping system and the fact that the model predicts classes on a much finer scale compared to the original map. While such small scale variations of the WHZ might be present in the field, they can obviously not be mapped to such detail. For NZ about 66 % of a test dataset was correctly classified. False classifications accumulated in adjacent nutrient supply classes. There is a strong need for better covariates. However, uncertainties may also be attributed to temporal changes of soil properties and lacking "easy to apply" rules for nutrient mapping in the field. We conclude that our models are suitable for the state-wide prediction of WHZ and NZ in Lower Saxony. However, local calibration of the models for specific regions and merging classes of WHZ and NZ to ecologically relevant groups will likely yield more accurate results.%In Niedersachsen sind etwa 50% der forstlichen Standorte in einem Maßstab 1 : 25 000 nach einem relativ komplexen Verfahren kartiert. Jede kartierte Einheit besteht aus Stufen für den Geländewasserhaushalt (WHZ; 43 Stufen), die Nährstoffversorgung (NZ; 16 Stufen) und die Substrat-und Lagerungsverhältnisse (SLZ; 105 Stufen). Das Ziel der Arbeit war es, WHZ und NZ Stufen der Niedersächsischen forstlichen Standortskartierung für nicht kartierte Gebiete vorherzusagen. Anhand von stratifizierten Zufallsstichproben der WHZ und NZ Stufen aus der Kartierung wurden zwei Ran-domForest-Modelle kalibriert. Das Modell klassifizierte etwa 77% der Teststichprobe für die WHZ richtig. Die F_1-Werte der einzelnen Stufen reichten dabei von 50-95%. Falsche Vorhersagen mehrten sich bei Übergängen benachbarter WHZ (z. B. Übergang von Tälern zu Hängen) und bei WHZ mit ähnlichen Geländeeigenschaften, aber Abstufungen in der Wasserversorgung. Einige Modellfehler hängen aber offenbar auch von Unscharfen innerhalb der zugrundeliegenden Kartierung ab. Zusätzlich sagt das Modell im Vergleich zur Feldkartierung viel kleinräumigere Muster vorher, die zwar vom zugrundeliegenden Gelände her nachvollziehbar erscheinen, aber in dieser Genauigkeit nicht im Feld kartiert werden. Etwa 66 % des Testdatensatzes für die NZ wurden richtig klassifiziert. Falsche Vorhersagen traten hier vor allem in direkt benachbarten Stufen der Nährstoffversorgung auf. Unsicherheiten deuten zum einen auf weniger gut geeignete Kovariablen hin, sind möglicherweise aber auch durch zeitliche Änderungen der Bodeneigenschaften selbst sowie durch Ungenauigkeiten in der Kartierung zu erwarten, die wenige Regeln für die Vergabe der Nährstoffzahl vorgibt. Insgesamt beurteilen wir die Modelle als gut geeignet, um sie landesweit anzuwenden. Allerdings ist zu erwarten, dass eine lokale Kalibrierung der Modelle für einzelne Wuchsgebiete die Modellgüte deutlich erhöht. Gleiches kann eine Zusammenfassung ähnlicher Stufen zu waldbaulich relevanten Obergruppen leisten.
机译:在下萨克森州,使用复杂的森林站点制图系统以1:25 000的比例绘制大约50%的森林总面积。每个映射的单元由针对每种地形水状况的分类组合组成(WHZ; 43类) ,养分状况(NZ; 16类)和土壤母体材料/分层(SLZ; 105类)。这项研究的范围是预测未映射区域的WHZ和NZ。我们使用来自映射的WHZ和NZ的网格的分层随机样本,为下萨克森州的整个州训练了两个全局RandomForest模型。我们的模型可以正确分类WHZ评估数据集中的约77%,其中F_1分数介于50-95%之间。错误预测主要发生在野外彼此直接相邻的WHZ组(例如,从山谷和斜坡过渡的区域)或具有类似地形属性但水位变化的WHZ中。某些错误还可以归因于地图绘制系统中的不确定性,以及与原始地图相比模型可以更精细地预测类别的事实。尽管WHZ的这种小规模变化可能会在现场出现,但显然无法将其映射到此类细节。对于NZ,约有66%的测试数据集已正确分类。在相邻的营养供应类别中积累了错误的分类。强烈需要更好的协变量。但是,不确定性也可能归因于土壤特性的时间变化,并且缺乏在田间进行养分测绘的“易于应用”规则。我们得出的结论是,我们的模型适用于下萨克森州WHZ和NZ的全州范围预测。但是,对特定区域的模型进行局部校准以及将WHZ和NZ合并到生态相关的类别中,可能会产生更准确的结果。%在Niedersachsen sind etwa中,EinemMaßstab中50%的Forstlichen Standorte:25,000个einem relativ komplexen Verfahren卡捷尔。 Jede kartierte Einheit besteht aus StufenfürdenGeländewasserhaushalt(WHZ; 43 Stufen),Nährstoffversorgung(NZ; 16 Stufen)和Substrat-undLagerungsverhältnisse(SLZ; 105 Stufen)。达希埃尔·德·阿尔贝特战争,WHZ和NZ Stufen derNiedersächsischenforstlichen Standortskartierungfürnicht kartierte Gebiete vorherzusagen。 WHZ和NZ的Anhand von stratifizierten Zufallsstichproben,Kartierung wurden zwei Ran-domForest-Modelle kalibriert。 WHZ richtig的Teststichprobe的价格为77%。模具F_1-Werte der einzelnen Stufen reichten dabei von 50-95%。 WHZ(z。B.ÜbergangvonTälernzuHängen)和北WHZ的FärcheVorhersagen mehrten sich beiach der der Wasserversorgung中的aber Abstufungen。 Einige Modellfehlerhängenaber offenbar auch von Unscharfen innerhalb der zugrundeliegenden Kartierung ab。 Zusätzlichsagt das Modell im Vergleich zur Feldkartierung vielkleinräumigereMuster vorher,死于zärvomzugrundeliegendenGelände她的丈夫,Dieser Genberigkeit的死者,来自Feld kartiert werden。新西兰有66%的人参加了测试。 Falsche Vorhersagen与其他人直接就职于德国联邦律师协会(Stufen derNährstoffversorgungauf)。不可抗拒的不合时宜的事实,使我们无法继续前进。 Insgesamt beurteilen先生,与sie landesweit anzuwenden一起。变态反应的原因,是因特尔·德·埃希特勒(Eichzelne Wuchsgebiete)的模型。 Gleiches kann eine ZusammenfassungähnlicherStufen zu waldbaulich相关的Obergruppen leisten。

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