结合逐步残差优化与可解释AI的日本北海道森林蓄积量精准建模与驱动机制解析

本研究针对森林蓄积量估算中存在的空间异质性误差问题，开发了融合XGBoost建模、逐步残差优化(SRR)和SHAP可解释AI技术的集成框架。通过对日本北海道多源遥感与生态数据的分析，成功将模型RMSE从170.21 m3/ha降至105.75 m3/ha，并揭示了劳动力分布与针叶林区森林质量的显著关联，为数据驱动的森林适应性管理提供了新范式。

　　

在全球气候变化背景下，森林作为重要的碳汇生态系统，其蓄积量的精准估算对于碳循环研究和森林资源管理具有重要意义。然而，由于森林条件的空间异质性，尤其是在复杂的生态和经营梯度上，传统模型往往存在系统性的预测误差。日本北海道地区拥有丰富的森林类型和显著的地形变化，为研究森林蓄积量估算提供了理想的自然实验室。

针对这一挑战，东京大学空间信息科学研究中心的Kotaro Iizuka等研究人员在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》上发表了一项创新性研究，他们开发了一个集成框架，将XGBoost机器学习模型与逐步残差优化(Stepwise Residual Refinement, SRR)方法以及SHapley Additive exPlanations(SHAP)可解释人工智能技术相结合，旨在同时提高预测精度和模型可解释性。

研究采用了多源数据集，包括GEDI L2A雷达冠层高度数据、ALOS-2 PALSAR-2合成孔径雷达数据、Sentinel-2光学影像、数字高程模型(DEM)、气候网格数据以及社会经济和可达性数据。通过XGBoost算法建立基础模型，采用逐步残差优化方法识别和校正系统误差，并利用KernelSHAP分析变量贡献的空间格局，最后通过主成分分析(PCA)和ISOCLUSTER无监督聚类划分森林质量分区。

4.1. 基于逐步残差优化的森林蓄积量估算

研究发现，初始XGBoost模型的根均方误差(RMSE)为170.21 m3/ha，百分比RMSE(%RMSE)为36.90%，确定系数(R2)为0.47。应用SRR方法后，模型性能显著提升，RMSE降至105.75 m3/ha，%RMSE为22.93%，R2提高至0.80。该方法有效减少了高蓄积量林分的低估和低蓄积量林分的高估问题。

4.2. 残差校正区域的空间分类与实施

通过XGBoost图像分类器将研究区划分为高估、低估和适中区域，总体分类精度达到76.5%。校正模型有选择地应用于相应空间区域，结果显示北海道中部地区需要系统性向下校正，而鄂霍次克地区则需要向上调整，揭示了区域特定的模型偏差模式。

4.3. 变量贡献与空间SHAP趋势分析

SHAP分析表明，林分密度(stem density)对蓄积量预测的正向影响最大(SHAP值=0.246)，其次是气候变量(太阳辐射、降水和温度)和 socioeconomic 变量(锯木厂密度)。空间SHAP趋势图显示，林分密度的高贡献区集中在北海道中部，而支线道路可达性在岛屿东侧表现出更强的正影响。

4.4. 森林质量分区的聚类分析

基于SHAP表面趋势数据的主成分分析和ISOCLUSTER聚类将北海道划分为6个森林质量分区。各分区在平均蓄积量和结构变异系数(CV)上表现出明显差异，第5区(西部内陆)拥有最高平均蓄积量(438.1 m3/ha)，而第1区(中部和鄂霍次克地区)则表现出最大的结构变异性(标准差328.5)。

4.5. SHAP分区与行政分区的森林结构动态比较

对比分析发现，基于SHAP的分区比行政分区更能反映森林结构与林业劳动力之间的关系。在SHAP分区中，针叶林比例与蓄积量变异系数(CV)呈强正相关(R2=0.9575)，且林业劳动力与平均蓄积量和变异系数均呈正相关，表明人力投入增加了林分结构异质性。而行政分区中这些关系较弱或不存在，提示行政边界可能无法充分捕捉森林管理的生态实际。

研究结论表明，SRR框架有效降低了森林蓄积量估算的空间偏差，SHAP分析则提供了变量贡献的空间显式解释。SHAP衍生的分区比传统行政分区更能反映森林质量的空间格局，特别是在针叶林主导区域与劳动力分布的关联方面。这些发现强调了将可解释AI与空间优化相结合的重要性，不仅可以提高预测准确性，还能揭示驱动森林条件的潜在社会生态过程。

该研究的创新之处在于将机器学习建模与可解释AI技术深度融合，超越了传统仅关注全局精度指标的做法，提供了对空间误差模式和驱动机制的深入理解。通过SHAP值的空间化展示和分区分析，研究者成功建立了模型解释与森林管理实践之间的桥梁，为适应性森林治理提供了科学基础。

未来研究方向包括探索SHAP分区的时间动态、整合更高分辨率的管理记录，以及将该框架推广到日本及其他地区的不同森林类型。随着MOLI(多传感观测激光雷达和成像仪)等更高密度采样任务的出现，将有望进一步提高森林监测的覆盖范围和精度，推动森林资源管理的精准化和智能化发展。