混合机器学习方法在坦桑尼亚米奥姆林地地上生物量与碳储量估算中的应用研究

这篇研究创新性地结合人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）算法，提出了一种混合模型（ANN-RF），用于精准估算坦桑尼亚米奥姆林地生态系统的地上生物量（AGB）和碳储量。通过整合多源变量（如胸径Dbh、树高Ht、降水Prt等），模型在R2=0.975、RMSE=0.153 Mg/树的性能下显著优于传统异速生长方程（R2仅0.153–0.348），为热带森林碳汇评估提供了高精度工具。

　　

引言

热带森林作为全球重要碳汇，其生物量精准估算对气候变化研究至关重要。坦桑尼亚米奥姆林地（Miombo Woodlands）占全国森林面积的95%，但传统异速生长模型因忽略生态复杂性而精度不足。本研究通过融合人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）算法，构建混合模型ANN-RF，旨在解决这一技术瓶颈。

材料与方法

研究区域与数据：从坦桑尼亚6个米奥姆林地（如Angai森林保护区）采集1619棵样本树数据，变量包括胸径（Dbh）、树高（Ht）、降水（Prt）等8类参数，数据源自国家森林资源监测数据库（NAFORMA）。

模型构建：

• ANN模型：采用单隐藏层结构，通过sigmoid激活函数优化权重，ANN2经调参后隐藏层节点数增至9个，权重衰减率降至0.0001。
• RF模型：设置400棵决策树（ntree=400），节点分裂变量数mtry=7。
• 混合模型ANN-RF：通过线性回归元学习器（β_RF=0.8763, p<0.001）整合ANN与RF预测结果，显著提升泛化能力。

评估指标：使用R²、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）验证性能。

结果

模型性能：

• 全变量组（Group 'a'）下，ANN-RF的R²达0.975，较单一RF（R²=0.973）和传统模型（如Brown模型R²=0.348）优势显著。
• 仅用Dbh时（Group 'd'），模型性能骤降（R²=0.361），证实多变量必要性。

关键发现：

1. 特征重要性分析显示，Dbh、Ht和基面积（BA）对AGB预测贡献度最高（图4）。
2. 残差分析表明，ANN-RF误差接近正态分布（图6），无系统性偏差。

讨论

技术优势：

• ANN-RF通过捕捉非线性关系（如降水与海拔交互作用），解决了异速生长模型在异质性林地中的局限性。
• 大样本量（n=1619）覆盖干/湿米奥姆亚型，增强了模型普适性。

应用挑战：

• 计算复杂度可能限制野外部署，但适用于国家级碳清单等大数据场景。

结论

ANN-RF模型为米奥姆林地碳储量评估提供了迄今最高精度的解决方案（RMSE降低82%），其方法论框架可推广至全球类似生态系统，助力REDD+等国际气候行动。未来可结合遥感数据进一步优化模型泛化能力。

（注：全文数据与结论均源自原文，未新增推断。）