AI助力生物（態(tài)）信息學(xué)條件評(píng)價(jià)研究條件評(píng)價(jià)研究 03漆樹(shù)人工林立地質(zhì)量統(tǒng)計(jì)方程一一二二 模型分析模型分析生態(tài)學(xué)生態(tài)學(xué)信息數(shù)據(jù)源（庫(kù)）信息數(shù)據(jù)源（庫(kù)）一一orientedsimulationa二二現(xiàn)階段植物種群生態(tài)發(fā)展二二。直接評(píng)價(jià)法是直接利用林分的收獲量或者生長(zhǎng)值來(lái)評(píng)價(jià)立地質(zhì)積生長(zhǎng)量評(píng)定立地質(zhì)量和依據(jù)林分高來(lái)評(píng)定立地質(zhì)量?jī)煞N方法。材積三三類別和等級(jí)[8]。而在同一類別和等級(jí)中的立地綜產(chǎn)能力和生產(chǎn)潛力，因此也就能夠以相同的在植樹(shù)造林階段避開(kāi)潛在的立地質(zhì)量較低的區(qū)域,選擇潛在立地質(zhì)的區(qū)域,使漆樹(shù)生長(zhǎng)的環(huán)境盡可能接近最佳狀態(tài),從而取得較好的經(jīng)濟(jì)效益. 03 03漆樹(shù)人工林立地質(zhì)量統(tǒng)計(jì)方程》《《漆樹(shù)立地評(píng)價(jià)還可以作為當(dāng)?shù)亓謽I(yè)部門(mén)指導(dǎo)生產(chǎn)、實(shí)漆樹(shù)所產(chǎn)的生漆,籽油,木材,漆蠟等具有較高的利用價(jià).在平利縣漆樹(shù)造林漆樹(shù)分布零散，故樣方面積設(shè)為15m×15m。樣地設(shè)置原則為：土壤類型全覆蓋、地貌類型全復(fù)蓋且樣點(diǎn)基本均勻分布每個(gè)樣地內(nèi)按對(duì)角線方向設(shè)置3個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)采樣點(diǎn)在0～30cm深度內(nèi)取樣約500g，不同樣點(diǎn)間土樣充分混合后放入自封袋，所取樣品混合均勻后帶回。土壤樣品經(jīng)過(guò)風(fēng)干、去雜、碾碎，分別過(guò)100和300漆樹(shù)分布零散，故樣方面積設(shè)為15m×15m。樣地設(shè)置原則為：土壤類型全覆蓋、地貌類型全復(fù)蓋且樣點(diǎn)基本均勻分布利用GPS記錄樣方的地理位置，坐標(biāo)參考齡,海拔,坡向,坡度等因子土壤樣品中除全氮（利用GPS記錄樣方的地理位置，坐標(biāo)參考齡,海拔,坡向,坡度等因子對(duì)樣地內(nèi)的漆樹(shù)每木檢尺,選出胸徑最大的兩株漆樹(shù)并用生長(zhǎng)錐鉆取木芯,測(cè)量樹(shù)齡,計(jì)算年平均胸徑生長(zhǎng)量,將生長(zhǎng)量年平均胸徑生長(zhǎng)量平均值的樣地定義為低立地質(zhì)量,其余樣地則定義為高立地件評(píng)價(jià)研究件評(píng)價(jià)研究 ijidijijidijujujdijij3)置為一個(gè)隨機(jī)因子,加入到基礎(chǔ)模型中,并考慮隨機(jī)斜率和隨機(jī)截距,構(gòu)造模型5(M5.5%.(1)場(chǎng)地測(cè)量和采樣誤差;(2)缺失了能夠解釋變異的立地因子;(3)采樣數(shù)量不夠充足;(4)基因變異;(選取的樣地海拔范圍較廣,每隔100m分一個(gè)等級(jí),一共12個(gè)等級(jí),而本次研究的8個(gè)樣地海拔相近,不能體現(xiàn)出海拔的差異,故無(wú)法研究海拔對(duì)當(dāng)?shù)仄針?shù)土壤因子(如PH,容重,碳氮比等)也是影在8塊樣地隨機(jī)選擇了24個(gè)樣點(diǎn)測(cè)量了 二二 一一2）分類的方法。一一土壤物理性質(zhì)（涵養(yǎng)水土壤物理性質(zhì)（涵養(yǎng)水驅(qū)動(dòng)機(jī)制驅(qū)動(dòng)機(jī)制立地因子分類漆樹(shù)林監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)/林木物立地因子分類漆樹(shù)林監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)/林木物第二步：通過(guò)改進(jìn)的含有立地因子的樹(shù)高曲線模型，預(yù)測(cè)對(duì)立地質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)，反映漆樹(shù)立地質(zhì)量的空間分布，為漆樹(shù)的二二隨機(jī)森林算法是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法策結(jié)果,其中μ為特征選取比例，從N個(gè)訓(xùn)練樣本中放回抽樣N次,形成訓(xùn)練集,1naccuracy(y,y人)Σ1(y人iyi)ni-1n每棵決策樹(shù)正常成長(zhǎng),即沒(méi)出現(xiàn)剪枝MMm1tcpmkGini(t)1Σ[p(ilt)]22二二二二●$$●二二1naccuracy(y,y·)Σ1(y人y)ni-11n三三三三1MMmeu1tcMDG1(jtMmeu1tckGini(t)1Σ[p(ilt)]22三三隨機(jī)森林進(jìn)行漆樹(shù)人工林立地分析Z(sn)入idiop/N Σλi(i)N i—1NNΣdiop,Σ入ii1i1。三三Z(sn)入idiop/N Σλi(i)N i—1NNΣdiop,Σ入ii1i1。三三。對(duì)漆樹(shù)立地質(zhì)量影響較大的前四個(gè)因子,通過(guò)隨機(jī)森林模型可以計(jì)算出單個(gè)環(huán)境因子不同取值下對(duì)應(yīng)生概率越高,說(shuō)明此時(shí)環(huán)境因子的取值越適合漆樹(shù)生長(zhǎng),進(jìn)而判斷單個(gè)環(huán)境因子的最佳取值范圍..?全鉀的取值在0-7的范圍內(nèi),漆樹(shù)的適生概率穩(wěn)定不變,在7之后出現(xiàn)了較為明顯的下跌;?全氮和全磷的響應(yīng)曲線和全鉀的響應(yīng)曲線有著較為相似的趨勢(shì)全磷的取值在小于0.4時(shí),漆樹(shù)的適生概率基本穩(wěn)定不變,全磷取值在0.4-0.6的范圍時(shí),漆0.6之后趨于穩(wěn)定;ph取值在6.2之前,?ph取值在6.2-7.5時(shí),漆樹(shù)的適生概率明顯上升,并在7.5之后趨于穩(wěn)定.根據(jù)響應(yīng)曲線的趨勢(shì),漆樹(shù)立地質(zhì)量高的適宜值為:全鉀取值7,全氮三三實(shí)驗(yàn)的樣本數(shù)較少,所以沒(méi)有劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集利用在沒(méi)有調(diào)整模型參數(shù)的情況下,模型的準(zhǔn)確性得分為0.73;利用網(wǎng)格搜索法逐個(gè)型準(zhǔn)確性得分的變動(dòng)情況調(diào)整模型參數(shù)。發(fā)現(xiàn)在決策樹(shù)策樹(shù)數(shù)量,決策樹(shù)最大深度,最大特征數(shù)量,模型的準(zhǔn)確性沒(méi)有提升,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型的泛化精度達(dá)到了76%,具有 。部地區(qū),少量位于平利縣南部地區(qū).平利縣漆樹(shù)高立地質(zhì)量地區(qū)集中在平利縣中部和北部,南部?jī)H有極少部分地區(qū)立地質(zhì)量較高,平利縣南部以山地為主,北部以丘陵地區(qū)為主,是全縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精華之地,因此平利縣北部地區(qū)的土壤養(yǎng)分狀況優(yōu)于平利?？h南部地區(qū),根據(jù)前人研究N,P,K肥可以提高漆樹(shù)的產(chǎn)量,因此本研究中隨機(jī)森林對(duì)漆樹(shù)立地質(zhì)量空間分布的預(yù)測(cè)結(jié)果,與平利縣的實(shí)際情況相吻合,但本研究得到的平利縣中部和北部地區(qū)的適宜區(qū)面積偏小,這可能與采樣點(diǎn)的位置和數(shù)量有關(guān).全鉀,全氮,全磷,ph,海拔,坡度,土層厚度,。和實(shí)際情況相符.王秦生的研究指出,在年平集中于400-2000m,而平利縣的海拔外,何忠祥的研究表明,不同漆樹(shù)品種的適宜海拔而紅皮高適宜在海拔1500m以下栽植,本全氮,全鉀,ph的柵格圖層是基于前人在70余個(gè)樣地的調(diào)查結(jié)果插值得到的,樣地的數(shù)量會(huì)顯著影響漆樹(shù)立地質(zhì)量空間分布的預(yù)測(cè)結(jié)果,l樣地?cái)?shù)量仍然較少,需要通過(guò)后續(xù)的大規(guī)模