基于支持向量回归机的乔木林生态功能指数测算——以安徽省第四至第六次森林资源清查数据为例OA

【目的】针对安徽省第四至第六次森林资源清查(简称清查)期间乔木林生态功能指数缺失的问题,本研究利用支持向量回归机(SVR)模型回溯重建历史数据,构建完整的长时序动态演变序列,为科学评估生态功能长期变化规律提供关键支撑。【方法】以第九次清查2 565个乔木林样地数据为基础,通过标准回归系数法筛选出树种结构、蓄积量、平均胸径等6项特征因子,经离差标准化后构建SVR模型;采用网格搜索优化参数,确定径向基核函数(RBF)为最优方案,对历史清查数据进行回溯测算与验证。【结果】RBF-SVR模型在6因子数据集上表现优异(R^(2)=0.782),成功重建第四至六次清查的生态功能指数序列。长时序分析表明:清查期间乔木林样地数量显著增加,反映资源总量扩张;生态功能指数呈显著线性增长趋势(R^(2)=0.793),表明森林资源扩增与生态质量提升同步实现。【结论】本研究通过SVR模型创新完善历史数据,为安徽省乔木林生态功能长时序动态分析提供了可靠数据基础,也为同类区域生态功能指数补全及森林资源动态评估提供了方法参考。