基于分類回歸樹的氣候變化—植被分布模型研究

尚衛(wèi)超，于大海，翟永利，王天元，張玉娟

(黑龍江工程學院)

1 氣候—植被之間的關(guān)系

植被與氣候之間的關(guān)系表現(xiàn)在植被對氣候要素的適應(yīng)性，相應(yīng)地，某一地理范圍內(nèi)的植被和植物分布也是某種特定的氣候的標志．氣候是決定地球宏觀尺度上植被類型及植物分布的主要因素，因為熱量是植物生命活動能量來源、水分是影響植物生理活動的因素和植物基本成分．氣候變化對植物的生長發(fā)育、地理分布、多樣性和豐富度都將產(chǎn)生極大的影響．

21世紀以來，隨著全球?qū)ι锒鄻有员Ｗo適應(yīng)氣候變化問題的關(guān)注，植物及植被分布與氣候變化之間的相互影響關(guān)系研究倍受重視．以前的研究大多只是定性的描述，沒有一定的定量分析，就不能從深層次上解釋植物及植被類型分布的原因和結(jié)果，從而限制了氣候變化對于植被分布的預(yù)測能力．隨著社會的發(fā)展，人類對自然認識的不斷深入，研究方法和技術(shù)的不斷提高．氣候—植被關(guān)系及相關(guān)研究也在不斷深入，并取得了迅速的發(fā)展．整體而言，氣候—植被分類研究可大致分為三個階段．第一個階段是以現(xiàn)實自然植被類型與氣候之間的相關(guān)性為特征．這一階段還沒有將對植物生理活動具有明顯限制作用的氣候因子作為植被分類的指標，是非機理性的;第二階段是以對植物生理活動具有明顯限制作用的氣候因子為指標的氣候—植被分類研究．這類模型又稱為生物地理模(Biogeography model);第三階段以綜合反映植被的結(jié)構(gòu)和功能變化的氣候—植被分類研究為特征，將植物的結(jié)構(gòu)和功能的變化在植被的分類上得到綜合體現(xiàn)．但這些研究大都只模擬了植被類型與氣候處于平衡狀態(tài)時的狀況，不能反應(yīng)植被的動態(tài)變化．

2 植被分布的模型研究

2．1 基于統(tǒng)計模型技術(shù)的植被分布研究

近年來，隨著統(tǒng)計技術(shù)不斷提高以及地理信息系統(tǒng)(GIS)的不斷發(fā)展，用于預(yù)測植被分布的統(tǒng)計模型技術(shù)也得到了迅猛的發(fā)展．依據(jù)觀測的植被分布數(shù)據(jù)和環(huán)境因子之間的相關(guān)關(guān)系建立起來的模型稱為相關(guān)性模型，而那些考慮物種的生態(tài)生理及生物因子的模型被稱為機理性模型或者生態(tài)生理模犁．由于相關(guān)模型更容易建立，建立所需的時間也少，因此它的應(yīng)用比機理性模型更加廣泛．基于這些理論，大量的統(tǒng)計模型技術(shù)也不斷應(yīng)用到生態(tài)學中來，普通多元回歸及其推廣形式廣義線性模型十分流行，經(jīng)常被用來模擬物種的分布，其他統(tǒng)計模型技術(shù)包括典范對應(yīng)分析、貝葉斯模型、廣義加法模型、分類回歸樹、生態(tài)位因子分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，不同的統(tǒng)計模型技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于生物地理分布、植物群落、植被類型、生物多樣性和氣候變化影響評估等方面．

2．2 分類回歸樹

CART(Breiman et al．，1984)是一種非參數(shù)化的分類及回歸技術(shù)，它不需要預(yù)先假設(shè)因變量和自變量之間的關(guān)系，而是根據(jù)因變量狀況，利用遞歸劃分法，將由自變量定義的空間劃分為盡可能同質(zhì)的組別．CART算法是由樹生長和樹剪枝2 個步驟組成的(Vayssieres etal．，2000)．首先，將輸入數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集．樹生長是通過將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為不相連的子集來完成．選擇誤差指標減少最大的分叉點，將數(shù)據(jù)集劃分成2個子集，重復(fù)此過程，直到誤差指標小于某個域值，樹生長過程結(jié)束．分叉過程中由于噪聲的影響，會產(chǎn)生對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過度擬合和泛化能力差等問題．樹剪枝是種克服噪聲的技術(shù)，方法是逐次尋找最弱的子樹進行剪枝，同時用測試數(shù)據(jù)集進行樹性能測試，得到最佳規(guī)模樹．

3 基于分類回歸樹的氣候變化—植被分布模型研究

3．1 樹種分布數(shù)據(jù)

用于模型比較的6個樹種為油松、遼東櫟、紅松、蒙古櫟、白檀和黃連木．這些樹種均具有較明顯的分布區(qū)域，且分布在我國的南北各地，其中油松、遼東櫟主要分布在我國暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域;紅松、蒙古櫟主要分布在我國溫帶針闊混交林區(qū)域;白檀、黃連木則分布較廣，在亞熱帶常綠闊葉林及暖溫帶落葉闊葉林區(qū)域均有分布．利用Arc GIS將每一樹種的存在與不存在分布數(shù)據(jù)作為一項屬性添加到數(shù)字化的中國縣級行政區(qū)劃圖(中國科學院地理研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室制作，1996)屬性表上，然后利用這一屬性將數(shù)字化的中國縣級行政區(qū)劃圖轉(zhuǎn)化為3799個50 km ×50 km柵格單元(此圖形未顯示在文章中)．

3．2 氣候數(shù)據(jù)

該文選取Kir a寒冷指數(shù)(coldness index，CI)和1月份最低溫度表示冬季低溫，用Kir a溫暖指數(shù)(w armt h index，WI)和7月份最高溫度表示熱量需求，用徐文鐸提出的濕潤指數(shù)(humidit y index，HI)和年降水量表示濕度需求．該文所用的氣候數(shù)據(jù)為1960～1990年全國647個氣象臺站的氣象資料，由此得到Kira溫暖指數(shù)、寒冷指數(shù)、徐文鐸的濕潤指數(shù)，1月份最低溫度、7月份最高溫度和年降水量等6個氣候指標．為使氣候資料與樹種分布數(shù)據(jù)相統(tǒng)一，利用Kriging插值法將氣候數(shù)據(jù)插值到3799個50 km×50 km柵格單元．未來中國的氣候變化情景采用高學杰等利用區(qū)域氣候模式(Reg ional Climate Model，RCM)嵌套全球氣候模式獲得的CO2濃度倍增下氣候情景:年均溫增加2．5℃，年降水增加12%．據(jù)此計算未來氣候指標，以預(yù)測樹種的未來分布．

3．3 結(jié)果分析

3．3．1 模型評估

將評估子集的數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練后的模型中，用其所得結(jié)果給出相應(yīng)的AUC和Kappa值(見表1)，以此來評估分類回歸樹對樹種分布的模擬精度．由表1可知，CART 0．948，模型模擬精度達到非常好程度;Kappa平均值0．786，模擬精度非常好．分類回歸樹對蒙古櫟、白檀、黃連木等樹種的模擬均達到較高精度，AUC達到非常好的模擬效果;Kappa值亦達到好的效果．模擬中對黃連木分布的模擬效果最為突出，AUC和Kappa值最高，均達到非常好的模擬效果．

表1 分類回歸樹對6個樹種分布模擬的AUC和Kappa值

3．3．2 樹種現(xiàn)實分布模擬

通過選取最大化Kappa值將模型模擬的樹種現(xiàn)實分布借助于地理信息系統(tǒng)軟件以地圖方式顯示，CART對紅松分布的模擬效果較好而對于油松分布的模擬效果不甚理想，模型模擬結(jié)果中，油松在我國新疆西北部、新疆與青海交界處及新疆與內(nèi)蒙古交界處有大量分布，這顯然與油松的實際分布不符，可能與油松分布區(qū)域狹長、零散，且為人工樹種，受人為干擾較大有關(guān)．

4 結(jié)論

基于分類回歸樹關(guān)于氣候-植被模型研究中國6種樹種的地理分布，結(jié)果表明，分類回歸樹模擬的AUC和Kappa值較高，達到了非常好程度．以地理信息系統(tǒng)將紅松、油松的模擬效果以地圖方式顯示出來表明，地理信息系統(tǒng)能直觀、定量反映模型模擬效果與模型預(yù)測結(jié)果差異．

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