江萍，劉勇，李國雷

（1北京林業(yè)大學(xué)省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點實驗室，北京100083；2石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院林學(xué)系，石河子832000）

油松（PinustabulaeformisCarr．）是我國暖溫帶濕潤半濕潤氣候區(qū)重要的造林樹種，對山地植被恢復(fù)有著重要意義。而在上世紀(jì)中期營造的油松人工林密度偏大，林分結(jié)構(gòu)簡單，因此，目前我國培育森林的一項重要任務(wù)便是對中幼齡林進(jìn)行撫育管理［1］。國內(nèi)外眾多學(xué)者對撫育間伐的試驗證實，以密度調(diào)控為主的撫育措施對林木生長有益，對林分可持續(xù)經(jīng)營也具有重要意義［2］。以往有關(guān)油松的研究多集中在撫育對林木生長規(guī)律和蓄積量的影響［3］；撫育后林分土壤和林下植物多樣性之間的關(guān)系［4］；撫育對不同林齡油松凋落物分解的影響［5］以及油松人工林養(yǎng)分分配格局［6］等方面。但針對撫育后林分小氣候的差異以及林分－林緣－農(nóng)田小氣候的模型預(yù)測研究尚無人涉及。

國外的林分小氣候研究最早開始于防護(hù)林小氣候研究［7］，近年來研究主要集中在樹木遮蔭對作物生長的影響［8］，不同林型［9］及林下及林隙小氣候的差異比較研究［10］，也有不同間伐強(qiáng)度林分小氣候效應(yīng)研究［11］。我國森林小氣候研究始于1960年對防護(hù)林的小氣候進(jìn)行觀測研究［12］。20世紀(jì)末有用小氣候梯度觀測方法進(jìn)行森林小氣候研究［13］，然而多數(shù)研究集中在對現(xiàn)代化溫室的小氣候模型研究上［14］。

人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) （Artificial neural network，ANN）是一門新興的邊緣學(xué)科，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的不足，解決一些用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法難以解決的問題［15］。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究中，誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network，BP）在林業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用最多［16］。

本研究擬通過試驗監(jiān)測不同撫育密度林內(nèi)的小氣候數(shù)據(jù)，與林緣、農(nóng)田的小氣候進(jìn)行比較研究并建立BP小氣候預(yù)測模型，為油松人工林小氣候監(jiān)測和經(jīng)營管理提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1．1 研究地概況

研究地點位于北京市延慶縣劉斌堡鄉(xiāng)營盤村附近中山。地理位置為40°16′N，115°40′E。該地區(qū)屬燕山山脈系統(tǒng)，多為海拔800m以上的中山，其中佛爺頂?shù)貏葑罡?，海拔?252m。氣候?qū)倥瘻貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候。年平均氣溫6．7℃，全年≥0℃和≥10℃積溫分別為3310．7℃·日和2939．7℃·日。無霜期僅144d。全年降水量519．6mm，蒸發(fā)量為1457．2mm。年平均日照2690．7h。土壤類型為含石礫較多的山地褐土，成土母巖以花崗巖為主。

該區(qū)灌木主要有鼠李屬（Rhamnus）、榛屬（Corylus）植物及荊條（Vitexnegundovar．heterophyllaRehd．）等，草本有大披針薹草（CarexlanceolataBoott．）、黃 精 屬 （Polygonatum）及 菊 科（Compositae）的多種植物。由于人為干擾，該地區(qū)以蒙古櫟為主的地帶性植被已遭破壞，僅保留下蒙古櫟萌生灌叢和草本群落。上世紀(jì)中期營造的人工林主要以油松、華北落葉松（Larixprincipis－rupprechtiiMayr．）、側(cè) 柏 （Platycladusorientalis（Linn．）Franco．）、刺 槐 （RobiniapseudoacaciaLinn．）等為主。

試驗林分是1978年用2年生油松苗造林形成，2002年經(jīng)過撫育間伐。林分基本調(diào)查因子見表1。

1．2 方法

1．2．1 試驗布設(shè)

試驗于2010年7月對各觀測點小氣候進(jìn)行監(jiān)測。在4個密度的油松人工林內(nèi)、林緣和農(nóng)田設(shè)6個小氣候監(jiān)測樣地，每個樣地設(shè)3個重復(fù)觀測樣點，選取3d連續(xù)的晴天進(jìn)行測定。在距離地面0．2、0．5、1．0、1．5和2．0m5個高度分別放置溫濕度計觀測記錄氣溫和相對濕度，在各個高度進(jìn)行光照強(qiáng)度的測定［17］。測定時間為7：00－18：00整點測量。照度計（SMART SENSOR AR823，香港）測光照時從測量點中心往東、西、南、北4個方向，每方向到相鄰喬木之間取平均距離測定4個讀數(shù)并在60s內(nèi)完成光照強(qiáng)度記錄，均值作為此高度光照強(qiáng)度。溫、濕度計在測定前統(tǒng)一標(biāo)定并校準(zhǔn)，溫度計誤差±0．2℃。濕度計誤差±2%。據(jù)上述測定，每個小氣候監(jiān)測樣地形成540個小氣候要素實測值。

1．2．2 數(shù)據(jù)處理

1．2．2．1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

測定數(shù)據(jù)在計算前按儀器編號進(jìn)行校準(zhǔn)，一般統(tǒng)計通過SPSS 18．0軟件完成。

1．2．2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

為了與模型的環(huán)境梯度保持一致，將氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度3個小氣候要素量化為1個集合小氣候環(huán)境梯度（Congregated microclimate－gradient，CMG）［18］。在進(jìn)行小氣候環(huán)境梯度量化時，各個指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，以消除量綱的影響［19］，同時滿足BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的要求［20］，模型公式（1）。應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法，分析林內(nèi)的CMG量化值與林緣、農(nóng)田CMG量化值的相關(guān)性，結(jié)果見表2。

基于各小氣候要素的相關(guān)性分析，分別以林緣（或農(nóng)田）的氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，并選用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度的模擬［21］。模型結(jié)構(gòu)分為3層：第1層為輸入層，3個神經(jīng)元分別是林緣（或農(nóng)田）的氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度；第2層為隱含層，神經(jīng)元為9個；第3層為輸出層，3個神經(jīng)元分別是各個密度林內(nèi)的氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模利用Matlab7．12．0軟件編寫程序并調(diào)用newff函數(shù)來初始化網(wǎng)絡(luò)，train網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，輸出層采用sim函數(shù)并實現(xiàn)建模過程。所訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)定為：最小訓(xùn)練速率為0．01，最大迭代次數(shù)為9000次，目標(biāo)誤差為0．00001。模型的訓(xùn)練樣本和檢驗樣本數(shù)據(jù)量比值為4∶1。在訓(xùn)練過程中，當(dāng)滿足目標(biāo)精度要求或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時，自動停止訓(xùn)練并輸出模擬結(jié)果。

1．2．2．3 多元線性回歸模型構(gòu)建

回歸分析的主要目的是預(yù)測［22］。本研究借助多元線性回歸方程模型（Multiple linear regression equations，MLR），由多個自變量（氣溫、相對濕度、光照強(qiáng)度）的最優(yōu)組合共同來預(yù)測集合小氣候環(huán)境梯度CMG。模型公式：

1．2．2．4 模型模擬精度檢驗

模型模擬精度檢驗用回歸估計標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE。

其中：OBSi為野外觀測數(shù)據(jù)；SIMi為模型模擬數(shù)據(jù)；n為觀測樣本數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2．1 林緣對林內(nèi)、農(nóng)田對林內(nèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2．1．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬結(jié)果

由表3可知：各小氣候要素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬值與實測值間均達(dá)到極顯著水平的線性相關(guān)，可證實BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測可靠性。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測有更緊密的相關(guān)性。

兩種模型對各密度林內(nèi)小氣候的預(yù)測相關(guān)性由高到低的順序均為Ⅱ＞Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅲ。即林緣－中高密度的林分Ⅱ有最高的預(yù)測相關(guān)性，林緣－中低密度林分Ⅲ預(yù)測相關(guān)性最低；農(nóng)田－中高密度的林分Ⅱ也有最高的預(yù)測相關(guān)性，而農(nóng)田－中低密度林分Ⅲ預(yù)測相關(guān)性最低。

2．1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬精度

根據(jù)RSME的計算結(jié)果，林緣－林內(nèi)、林緣－農(nóng)田小氣候各要素的BP模型預(yù)測精度見表4。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測有較高的精度。

在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測中，對溫度、相對濕度和光照強(qiáng)度的預(yù)測精度規(guī)律不一致。而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測中，整體上即農(nóng)田－中高密度的林分Ⅰ、Ⅱ仍有最高的預(yù)測精度，農(nóng)田－中低密度林分Ⅲ光照強(qiáng)度預(yù)測精度最低，這與預(yù)測相關(guān)性規(guī)律一致。

2．2 林緣對林內(nèi)、農(nóng)田對林內(nèi)的多元線性回歸模型

2．2．1 多元線性回歸模型模擬結(jié)果

由表5可知：各小氣候要素的多元線性回歸模擬結(jié)果與實測值間均達(dá)到極顯著水平的線性相關(guān)，也一定程度證實模型的預(yù)測可靠性。同BP模型，林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測有緊密的相關(guān)性。

在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測中，預(yù)測相關(guān)性由高到低的順序為Ⅳ＞Ⅲ＞Ⅰ＞Ⅱ，與BP模型預(yù)測相關(guān)性完全相反；即林緣－低密度的林分Ⅳ有最高的預(yù)測相關(guān)性。而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測中，預(yù)測相關(guān)性由高到低的順序為Ⅱ＞Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅲ，這與BP模型相關(guān)性一致。即農(nóng)田－中高密度的林分Ⅱ仍有最高的預(yù)測相關(guān)性。

2．2．2 多元線性回歸模型模擬精度

根據(jù)RSME的計算結(jié)果，林緣－林內(nèi)、林緣－農(nóng)田小氣候各要素的多元線性回歸模型預(yù)測精度見表6。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測有較高的精度。在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測中，對各小氣候指標(biāo)的預(yù)測精度無明顯規(guī)律；而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測中，對氣溫和光照強(qiáng)度的預(yù)測精度規(guī)律性一致，即Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅲ＞Ⅱ；相對濕度則表現(xiàn)為Ⅳ＞Ⅱ＞Ⅰ＞Ⅲ。

2．3 2種模型比較

由表4和表6可知：基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度要顯著高于MLR模型的預(yù)測精度，BP模型相關(guān)性與預(yù)測精度也表現(xiàn)出基本一致的規(guī)律性，這點也明顯優(yōu)于MLR模型。這主要是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性建模方面具有明顯的優(yōu)勢，它不依賴現(xiàn)存的數(shù)學(xué)函數(shù)，能對任意非線性映射進(jìn)行任意逼近。而由森林生長理論可知，非線性、復(fù)雜性是森林生態(tài)系統(tǒng)的本質(zhì)特征。這樣對森林生態(tài)系統(tǒng)的建模就應(yīng)該更依賴于非線性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其也較多元回歸線性預(yù)測模型可信度要高。

3 結(jié)論與討論

本研究主要在林木的生長季監(jiān)測林內(nèi)、林緣和農(nóng)田的小氣候變化，據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)探索并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同密度林分的氣溫、相對濕度和輻射強(qiáng)度的系列小氣候預(yù)測模型。本研究的結(jié)果表明，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度高于常規(guī)的統(tǒng)計回歸模型，其相關(guān)性與預(yù)測精度也表現(xiàn)出基本一致的規(guī)律性。在理論層面，多元線性回歸模型要求變量滿足正態(tài)性、獨立性等前提假設(shè)要求，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有自組織、自學(xué)習(xí)、非線性動態(tài)處理等特征，無正態(tài)性、獨立性等前提假設(shè)要求，就本研究而言，林分小氣候亦具有非線性和不確定性，故利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對林分小氣候預(yù)測可以達(dá)到多元線性回歸模型模擬無法達(dá)到的精度。有學(xué)者根據(jù)改進(jìn)遺傳算法（IGA）尋優(yōu)的特點，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行快速優(yōu)化，進(jìn)而提出IGA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［23］，但I(xiàn)GA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在林業(yè)上的應(yīng)用還有待于進(jìn)一步研究。

分要素來看，無論是基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還是多元線性回歸模型，林緣－林內(nèi)小氣候的模擬精度普遍高于農(nóng)田－林內(nèi)小氣候的預(yù)測精度，這主要是由于局部微小氣候、地形差異較小的緣故，而農(nóng)田主要因為植被類型的明顯不同導(dǎo)致預(yù)測林內(nèi)小氣候各指標(biāo)的精度偏低。但BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只能是采集于特定環(huán)境、特定時間，不具有普遍代表性，這與對溫室小氣候預(yù)測的研究結(jié)論一致［14］。因此模型只限于解決某一特定時間、特定環(huán)境的小氣候問題，其在其它地區(qū)或?qū)ζ渌鼧浞N的廣泛適用性還有待于進(jìn)一步研究。

本研究建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同密度林分的氣溫、相對濕度和輻射強(qiáng)度的系列小氣候預(yù)測模型，可以利用外界短期天氣預(yù)報的氣象數(shù)據(jù)來預(yù)測難以到達(dá)林分內(nèi)部的氣溫、相對濕度和輻射強(qiáng)度。曾有學(xué)者提出對林地影響最大的氣候因子主要發(fā)生在地上1．5m至地下0．4m的立體空間，并進(jìn)一步指出展開對這一層次的光、溫、水、熱諸因子的監(jiān)測研究的重要意義［24］。本研究正是在這一方面進(jìn)行了積極的探索，為森林資源環(huán)境評價和生態(tài)效益的定量評估提供科學(xué)依據(jù)，同時可為森林資源生產(chǎn)和經(jīng)營管理提供參考。

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