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为减缓气候变化,客观评价草原碳汇功能,以草原修复过程中地上生物量、地下生物量和土壤有机碳为研究对象,引入碳计量概念,依托退化草地项目前期的调查和项目落地后的调查,开展各层级样地设计、取样、测量及估算一系列方法和步骤,分析退化草原生态修复中碳储量变化量.通过量化退化草原年碳储量变化,有效解决退化草原生态修复验收的难题,客观、公正、科学地评价退化草原生态修复效果,为林业碳汇在退化草原生态修复中的应用提供科学依据,为林草建设提供有力的技术支持和保障.
碳计量林业碳汇生态修复碳储量变化量
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[目的]构建林业虫害精准防控体系,提高辽宁铁岭市林业虫害防控水平.[方法]以辽宁省铁岭市松墨天牛和杨扇舟蛾两种林业害虫为主要研究对象,收集辽宁省铁岭市 2016-2024 年气象数据以及虫害发生记录,采用偏最小二乘回归和随机森林算法,基于平均气温、相对湿度以及降水量等关键气象因子构建预测模型,通过分析模型预测的准确率,筛选出最优的林业虫害预测模型.[结果]影响杨扇舟蛾的关键气象因子为生长季平均气温、夏季降水量以及6月相对湿度,且与杨扇舟蛾的发生程度呈极显著正相关;松墨天牛的关键气象因子为春季平均气温、夏季降水量、生长季相对湿度,其中夏季降水量与松墨天牛虫害发生呈极显著负相关,春季平均气温、生长季相对湿度与松墨天牛虫害发生呈极显著正相关;随机森林模型对杨扇舟蛾和松墨天牛发生程度预测准确率均优于偏最小二乘回归,准确率分别达到 85.6%、88.2%.[结论]基于平均气温、降水量以及相对湿度三种关键气象因子构建的随机森林模型预测效果最佳,有利于当地林业虫害精准防控.
气象因子预测模型虫害模型评估
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在全球气候变化加剧、极端天气事件频发的背景下,森林火灾风险持续上升,严重威胁生态安全和森林资源可持续性.云南省作为我国森林资源富集区,其火灾频发态势亟需科学评估与精准防控.本研究基于MaxEnt模型集成气候、地形、植被及人类活动等多源数据,开展当前模式、未来多情景气候模式的云南省森林火灾风险等级区划研究,并评估了因子的贡献率特征.研究结果表明:①当前模式下云南省森林火灾核心驱动因子为温度季节性、最冷月份的最低温度、最湿季降水量、全球人类改造、叶面积指数、高程,高风险区面积占比为25.99%,主要分布在滇南部,滇东南部呈现出片状分布而滇西南部呈现出交错分布的特征;②由多情景气候模式预测结果可知云南省森林火灾高风险区和一般风险区增加、中风险区减少;中间路径情景预测模式AUC值最高,该模式下高风险仍分布在滇南部,面积增长不显著,一般风险区、中风险区面积变化显著,呈现出一增一减的面积变化.③基于标准差椭圆分析,未来多情景气候模式下云南省森林火灾风险格局呈现规律性演变:高风险区重心向滇南部迁移并持续集中,风险提升区总体向北扩张且顺时针旋转,其中高排放情景下显著向西北延伸;风险降低区则整体南撤并呈逆时针变化.风险增长态势显著且空间上高度集中于滇西南地区.
多情景气候模式MaxEnt模型森林火灾贡献率
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为了研究四川省林火风险的精准预测与防控策略,以天气研究与预报模式(WRF)和机器学习方法,构建了适用于该区域的风险预测模型,使用 2014-2024 年 1-4 月份 WRF 模拟的气象数据与可见光红外成像辐射仪套件(VIIRS)火点数据,应用随机森林(RF)与极限梯度提升模型(XGBoost)构建林火预测模型,采用 SHAP 方法分析气象因子的贡献度,并通过模型对比选择预测性能最优的模型,识别影响林火发生的主导驱动因子.结果表明:XGBoost 模型的预测性能最优,其准确率与 AUC 值分别达到 0.839 9 与 0.909 2,显著优于 RF 模型;SHAP 可解释性分析显示,XGBoost 中 2m 温度最重要,RF 中相对湿度最关键;XGBoost 和 RF 都证实温度与湿度是核心预测因子,但 XGBoost 的特征敏感性显著更强;模型识别的高风险区集中分布于川西南山地,与历史火点格局高度一致.因此,2 m 温度和相对湿度是四川省林火风险预测的关键气象因子,基于XGBoost 构建的林火预测模型可准确识别川西南高风险区.
林火天气研究与预报模式极限梯度提升模型随机森林气象因子
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苹果褐斑病是典型气传病害,构建其精准的预测预报模型是病害综合防治的重要基础.基于孢子捕捉和实时荧光定量技术,以每7 d孢子密度变化,结合筛选出的关键气象因子,构建苹果褐斑病发生程度的随机森林预测模型.模型预测结果评价表明,预测准确度达到78.75％,影响褐斑病田间发生程度的关键因子为3月下孢子密度(Spo-10)、4月中旬平均温度(A-4.11)、8月下旬平均湿度(RH-8.21)和5月29日—6月7日总降水量(R-5.29).
苹果褐斑病孢子捕捉实时荧光定量气象因子随机森林预测模型
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为了探究气候因子对不同林型物候变化的影响,以美国威斯康辛州落叶阔叶林、落叶针叶林、常绿针叶林、针阔混交林为研究对象,依据 2000-2020 年 Landsat EVI 数据和气候因子,提出一种可解释机器学习模型(CAPE);该模型以自适应集成三分支梯度提升树(XGBoost/LightGBM/CatBoost)为基础,并引入重要性算法(TERP)定量分析不同林型的物候变化(生长季开始时间(SOS)、生长季结束时间(EOS)、生长季长度(LOS))与气温、露点温度等气候因子之间的非线性关系,增加模型的可解释性.精度检验结果表明:CAPE 模型在 4 类林型中的整体预测性能优异,决定系数为 0.74、均方根误差为 5.26 d、平均绝对误差为 4.42 d,相比于通用模型的平均绝对误差减少1.44 d.TERP 依赖关系表明,气温、露点温度、海平面气压是影响物候变化的主导气候因子.在气温达到10℃左右,4 类林型的生长季开始时间、生长季结束时间和生长季长度均表现出明显响应;露点温度约在 15℃时,落叶阔叶林和针阔混交林的生长季开始时间和结束时间表现出敏感响应;海平面气压处于 1 020～1 040 hPa 范围时,落叶针叶林、常绿针叶林的生长季开始时间和结束时间响应相对明显.CAPE 模型既提高预测精度又增强模型的解释能力,适用于长时序森林物候变化研究.
森林物候变化气候因子机器学习模型可解释性
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认购林业碳汇作为兼具生态修复与碳减排功能的机制,契合我国"双碳"战略目标.通过以23 份裁判文书为样本进行类型化规范分析,明确认购林业碳汇限定于补偿生态系统碳汇服务功能减损,明晰其承担环境修复责任的本质.遵循"直接修复优先、替代修复补充"原则,规范介入条件;制定科学统一的林业碳汇损失评估方法和认购适用标准,确保同案同判;细化替代性修复方案内容,构建检察机关主导的多部门协同式闭环监督机制,保障认购林业碳汇的实质修复效果.在充分认识认购林业碳汇适用价值的基础上,完善适用条件与规则体系,助力从理论和制度双维度优化涉碳案件的司法应对路径,从而提升司法服务"双碳"目标、应对气候变化进程中的规则供给能力.
"双碳"目标林业碳汇替代性修复司法认定规范路径
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为揭示喀斯特山地生态系统对全球变化的物候响应规律,基于 2001-2020 年遥感数据,系统分析了云贵高原植被生长季开始期与结束期的时空演变特征,并探讨了气候、地形与人类活动的协同驱动机制.结果显示,物候格局呈显著空间异质性,不同植被类型之间的空间分异尤为清晰且稳定.气候背景因子是空间异质性的主要驱动,其中光合辐射发挥核心作用,而植被类型决定了各驱动因子在形成空间差异中的相对权重.时间尺度上,生长季开始整体提前,结束普遍延后,其变化由气候背景因子主导、植被类型调制、人类活动信号在特定生态系统中被放大的综合结果.在冠层结构复杂、生理过程稳定的森林生态系统中,能量条件是限制物候变化的首要因子.而非森林生态系统结构简单、对环境变化响应迅速,使得人类活动相关信号更易被"显性放大".未来随着排放强度增加,物候偏移趋势将进一步加剧,非森林系统面临更高的风险.揭示的非线性响应机制与关键驱动因子权重,为理解山地生态系统物候响应机制及评估其生态风险提供了科学依据.
植被物候遥感云贵高原随机森林驱动机制
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林业碳汇作为基于自然的气候解决方案,在中国核证自愿减排(CCER)市场重启的背景下,其战略价值日益凸显.系统梳理了全球林业碳汇市场的演进脉络,并构建了一个涵盖"技术基础、参与主体、金融体系与管理机制"的四维分析框架,用以深入剖析中国市场的建设进展与核心瓶颈.研究发现,当前市场在方法学的严谨性、多元主体的参与活力、金融工具的有效供给以及治理体系的协同性等方面存在显著短板,这直接导致了项目申报遇冷、市场信任不足等现实问题.据此,提出一个系统性的优化路径:应以方法学的精准化与动态化为核心夯实技术基础,通过差异化培育策略激发主体活力,通过构建透明定价机制与创新金融工具盘活市场资金,并最终通过强化国内法治与主动对接国际规则提升治理效能.旨在为推动中国林业碳汇市场实现高质量、可持续发展,进而有力支撑国家"双碳"目标提供理论依据与决策参考.
气候变化中国核证自愿减排(CCER)林业碳汇市场方法学优化路径
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针对汾渭平原典型城市渭南市 PM2.5 污染防控形势依然严峻及其成因机制复杂的问题,以 2020-2024 年渭南市 PM2.5、主要污染物及气象要素的小时观测数据为基础构建随机森林模型,系统分析了 PM2.5 多时间尺度演变特征并识别了其关键影响因子.结果表明:研究期内渭南市 PM2.5 浓度呈现"改善-反弹-再改善"的波动下降趋势,年均降幅达4.99%,整体空气质量显著好转;月度变化呈"冬高夏低"的 U型分布,日变化呈"双峰双谷"特征,且秋冬季昼夜差异显著.PM2.5 与污染物要素的总体相关性强于气象要素,与 PM10、NO2 呈显著正相关,与温度、降雨量呈负相关.随机森林模型对 PM2.5 非线性变化具有优异的拟合性能,污染物及气象要素的全年综合解释率高达 87.96%,且二者存在显著的协同非线性作用,PM2.5 污染是排放条件与气象过程复杂非线性协同作用的结果.NO2 与 CO为影响 PM2.5 的首要关键因子,温度与相对湿度为核心气象因子,污染物要素整体重要性指标高于气象要素.证实了渭南市 PM2.5 污染治理应坚持"减排为主"的战略导向,为渭南市PM2.5 精准防控与预警模型构建提供了科学依据.
PM2.5随机森林模型气象因素大气污染物渭南市
