基于贝叶斯最大熵的土壤呼吸空间分布研究

发布时间：2017-04-28 02:00

  本文关键词：基于贝叶斯最大熵的土壤呼吸空间分布研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土壤呼吸具有很强的空间变异性,监测点数量不足很难准确表征一个区域的土壤呼吸情况。针对在研究区域布置大量监测点比较困难的情况,本文提出以土壤温度为辅助信息的贝叶斯最大熵算法进行土壤呼吸空间分布情况的研究,贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy, BME)能有效利用软数据(辅助信息)来提高时空分布的估计精度。基于土壤温度和土壤呼吸之间的函数关系,将土壤温度转化成可利用的软数据形式,然后依据最大熵理论将软数据融入到先验概率中,再依据贝叶斯理论,以硬数据和软数据组成的特定数据集的条件下计算出待估点的估计值。BME算法能很好地将土壤温度融入到土壤呼吸的空间分布估计中。作为对比,同时还采用了普通克里金(Ordinary Kriging, OK)和协同克里金(Co-Kriging, Co-OK)方法。实验结果显示,OK、 Co-OK和BME方法的误差(均方根误差)分别是0.979、0.911和0.727(μmg/m2s)以及2.042、0.79和0.409 (μmg/m2s),表明BME方法对土壤呼吸空间估计具有更高的精度。同时,本实验在相同研究区域,对比了9个、21个、37个土壤呼吸测量点下以温度为辅助信息的BME方法和没有辅助信息的OK方法的估算效果,两天实验结果显示9个测量点的BME方法的验证误差是0.972和1.193(μmg/m2s),小于37点下的OK方法的误差1.146和1.539 (μmg/m2s),说明借助于辅助信息和BME方法,能够一定程度上减少空间土壤碳通量研究的监测点。基于结合土壤温度数据的13ME算法不仅可以提高土壤呼吸空间插值算法的准确性,而且还可以减少采样点数量。
【关键词】：贝叶斯最大熵 土壤温度 土壤呼吸 克里金 空间分布
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S154
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 土壤呼吸采样及空间插值的研究现状11-13
• 1.3 研究内容与论文技术路线13-14
• 1.3.1 研究内容13
• 1.3.2 本文章节安排13-14
• 2 土壤呼吸影响因子与空间插值算法简介14-30
• 2.1 土壤呼吸影响因素14-18
• 2.1.1 土壤呼吸影响因子概述14-15
• 2.1.2 土壤温度对土壤呼吸的影响15-18
• 2.2 空间分布研究方法概述18-19
• 2.3 克里金插值技术19-26
• 2.3.1 变差函数19-24
• 2.3.2 普通克里金24-25
• 2.3.3 协同克里金25
• 2.3.4 克里金算法实现流程简介25-26
• 2.4 贝叶斯最大熵方法26-30
• 2.4.1 贝叶斯最大熵原理26-29
• 2.4.2 贝叶斯最大熵的优劣势29-30
• 3 实验设计与研究原理实现30-37
• 3.1 研究区域概况30-31
• 3.2 数据来源31-33
• 3.2.1 土壤呼吸测量仪器介绍31-32
• 3.2.2 实验数据测量32-33
• 3.3 贝叶斯最大熵算法在土壤呼吸空间分布研究的应用实现33-36
• 3.3.1 数据预处理33-35
• 3.3.2 贝叶斯最大熵算法的实现35-36
• 3.4 验证方法36-37
• 4 实验结果与分析37-50
• 4.1 实验数据37-40
• 4.1.1 实验数据统计37
• 4.1.2 土壤呼吸对温度敏感性分析37-38
• 4.1.3 土壤呼吸空间异质性分析38-40
• 4.2 实验结果40-48
• 4.2.1 BME、OK、Co-OK方法效果对比40-42
• 4.2.2 土壤温度为辅助信息对土壤呼吸空间估计的影响42-44
• 4.2.3 土壤温度作为辅助信息对土壤呼吸采样点的影响44-48
• 4.3 实验结果讨论48-50
• 4.3.1 贝叶斯最大熵在土壤呼吸空间插值的准确性分析48
• 4.3.2 贝叶斯最大熵方法融入土壤温度数据对土壤呼吸采样点的影响分析48-50
• 5 总结和展望50-51
• 5.1 总结50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-58
• 致谢58

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