

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文檔簡介
1、本文應(yīng)用年輪指數(shù)來研究福建省天寶巖自然保護區(qū)內(nèi)瀕危珍稀植物長苞鐵杉天然林生長的氣候響應(yīng)。分別運用逐步回歸法、主分量再回歸法、時間序列法研究了長苞鐵杉與氣候因子的數(shù)量關(guān)系,從眾多的氣候因子中挑選出對林木生長有重要影響的氣候因子,并建立林木生長的預(yù)測模型;通過對近年來ENSO事件的發(fā)生與森林生長關(guān)系的分析,探索全球氣候異常對長苞鐵杉胸徑生長的可能影響;本文還研究了太陽黑子對長苞鐵杉生長的可能影響,用太陽黑子和自相關(guān)因子來預(yù)測長苞鐵杉胸徑生長
2、;為研究太陽黑子與長苞鐵杉胸徑生長的非線性關(guān)系,應(yīng)用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立太陽黑子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,為太陽黑子預(yù)測預(yù)報及林木生長預(yù)測提供分析方法。為了更好的模擬長苞鐵杉胸徑生長,本文還運用了起伏型時間序列分析法。研究結(jié)果如下: (1)在所選擇的18個氣候因子中,通過逐步回歸、主分量再回歸法分析得到對長苞鐵杉胸徑生長有重要影響的3個氣候因子,分別是:15cm年平均地溫(℃)、5、6、9和10月極端最小相對濕度平均值(%)、
3、氣溫年較差(℃),其中15cm年平均地溫和氣溫年較差對長苞鐵杉胸徑生長有負作用,而5、6、9和10月極端最小相對濕度平均值與長苞鐵杉胸徑生長呈正相關(guān)。以這3個主要氣候因子為多維時間序列模型的控制因子,建立長苞鐵杉胸徑生長的CAR模型,發(fā)現(xiàn)長苞鐵杉胸徑生長還與其前1年15cm年平均地溫(℃),前1年5、6、9和10月極端最小相對濕度平均值有關(guān)。 (2)應(yīng)用50多年來ENSO事件的發(fā)生資料及相應(yīng)年長苞鐵杉天然林胸徑生長資料,探討全球
4、氣候異常對長苞鐵杉天然林胸徑生長的影響規(guī)律,研究表明:(反)厄爾尼諾現(xiàn)象的發(fā)生可能不影響長苞鐵杉天然林胸徑當年的生長。通過建立長苞鐵杉年輪指數(shù)與南方濤動指數(shù)及其自相關(guān)因子的線性方程,發(fā)現(xiàn)長苞鐵杉天然林胸徑生長與其自相關(guān)因子呈顯著正相關(guān),經(jīng)檢驗?zāi)戏綕齽又笖?shù)的偏相關(guān)系數(shù)沒有達到(α=0.10)顯著性檢驗,說明南方濤動可能對長苞鐵杉天然林胸徑的生長影響較小。 (3)太陽輻射和太陽活動對地球環(huán)境和生物有著直接而錯綜復(fù)雜的影響。本文通過小
5、波分析得出:太陽黑子的變化和長苞鐵杉年輪指數(shù)變化呈負相關(guān),這種負相關(guān)表現(xiàn)為太陽黑子對長苞鐵杉生長有抑制作用。運用逐步回歸法,進一步定量的分析長苞鐵杉胸徑生長與太陽活動之間的數(shù)量關(guān)系,分析得出長苞鐵杉胸徑生長受前1、2、11年年輪指數(shù)的影響,與前1年和前6年的太陽黑子相對數(shù)有關(guān),且前1、2年年輪指數(shù)與前1、6年太陽黑子相對數(shù)對長苞鐵杉的胸徑生長有正效應(yīng),前11年的年輪指數(shù)不利于長苞鐵杉胸徑的生長。用太陽黑子及其自相關(guān)因子建立回歸模型來預(yù)測
6、長苞鐵杉胸徑的生長,其模擬精度較高,達到90.04%,比用氣候因子預(yù)測模型提高了5.65個百分點。 (4)經(jīng)過逐步回歸分析得到影響太陽黑子相對數(shù)年平均值的5個因子,分別是前2年和前11年長苞鐵杉的年輪指數(shù),前1、4、10年的太陽黑子相對數(shù)年平均值。以這5個因子作為輸入量建立太陽黑子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其模擬精度達到88%,預(yù)測精度為86.23%.對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各變量進行靈敏度分析,結(jié)果表明:除前4年太陽黑子相對數(shù)年平均值對
7、其影響較平坦外,其它4個因子對太陽黑子相對數(shù)年平均值影響較為靈敏,5個因子對太陽黑子相對數(shù)年平均值均存在一定的影響。 (5)本文將起伏型時間序列方法應(yīng)用于長苞鐵杉天然林胸徑生長的模擬,結(jié)果表明模型的擬合精度達到98.83%,是本論文中回歸擬合精度最高的一種方法。比運用氣候因子建立逐步回歸分析模擬模型精度(模擬精度為84.39%)、多維時間序列法建立模擬模型精度(模擬精度為89.77%)、太陽黑子和自相關(guān)因子建立的預(yù)測模型精度(模擬精度為
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