江萍，劉勇，李國(guó)雷

（1北京林業(yè)大學(xué)省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100083；2石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院林學(xué)系，石河子832000）

油松（PinustabulaeformisCarr．）是我國(guó)暖溫帶濕潤(rùn)半濕潤(rùn)氣候區(qū)重要的造林樹種，對(duì)山地植被恢復(fù)有著重要意義。而在上世紀(jì)中期營(yíng)造的油松人工林密度偏大，林分結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，因此，目前我國(guó)培育森林的一項(xiàng)重要任務(wù)便是對(duì)中幼齡林進(jìn)行撫育管理［1］。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)撫育間伐的試驗(yàn)證實(shí)，以密度調(diào)控為主的撫育措施對(duì)林木生長(zhǎng)有益，對(duì)林分可持續(xù)經(jīng)營(yíng)也具有重要意義［2］。以往有關(guān)油松的研究多集中在撫育對(duì)林木生長(zhǎng)規(guī)律和蓄積量的影響［3］；撫育后林分土壤和林下植物多樣性之間的關(guān)系［4］；撫育對(duì)不同林齡油松凋落物分解的影響［5］以及油松人工林養(yǎng)分分配格局［6］等方面。但針對(duì)撫育后林分小氣候的差異以及林分－林緣－農(nóng)田小氣候的模型預(yù)測(cè)研究尚無(wú)人涉及。

國(guó)外的林分小氣候研究最早開始于防護(hù)林小氣候研究［7］，近年來(lái)研究主要集中在樹木遮蔭對(duì)作物生長(zhǎng)的影響［8］，不同林型［9］及林下及林隙小氣候的差異比較研究［10］，也有不同間伐強(qiáng)度林分小氣候效應(yīng)研究［11］。我國(guó)森林小氣候研究始于1960年對(duì)防護(hù)林的小氣候進(jìn)行觀測(cè)研究［12］。20世紀(jì)末有用小氣候梯度觀測(cè)方法進(jìn)行森林小氣候研究［13］，然而多數(shù)研究集中在對(duì)現(xiàn)代化溫室的小氣候模型研究上［14］。

人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) （Artificial neural network，ANN）是一門新興的邊緣學(xué)科，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的不足，解決一些用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法難以解決的問題［15］。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究中，誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network，BP）在林業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用最多［16］。

本研究擬通過試驗(yàn)監(jiān)測(cè)不同撫育密度林內(nèi)的小氣候數(shù)據(jù)，與林緣、農(nóng)田的小氣候進(jìn)行比較研究并建立BP小氣候預(yù)測(cè)模型，為油松人工林小氣候監(jiān)測(cè)和經(jīng)營(yíng)管理提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1．1 研究地概況

研究地點(diǎn)位于北京市延慶縣劉斌堡鄉(xiāng)營(yíng)盤村附近中山。地理位置為40°16′N，115°40′E。該地區(qū)屬燕山山脈系統(tǒng)，多為海拔800m以上的中山，其中佛爺頂?shù)貏?shì)最高，海拔為1252m。氣候?qū)倥瘻貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候。年平均氣溫6．7℃，全年≥0℃和≥10℃積溫分別為3310．7℃·日和2939．7℃·日。無(wú)霜期僅144d。全年降水量519．6mm，蒸發(fā)量為1457．2mm。年平均日照2690．7h。土壤類型為含石礫較多的山地褐土，成土母巖以花崗巖為主。

該區(qū)灌木主要有鼠李屬（Rhamnus）、榛屬（Corylus）植物及荊條（Vitexnegundovar．heterophyllaRehd．）等，草本有大披針薹草（CarexlanceolataBoott．）、黃 精 屬 （Polygonatum）及 菊 科（Compositae）的多種植物。由于人為干擾，該地區(qū)以蒙古櫟為主的地帶性植被已遭破壞，僅保留下蒙古櫟萌生灌叢和草本群落。上世紀(jì)中期營(yíng)造的人工林主要以油松、華北落葉松（Larixprincipis－rupprechtiiMayr．）、側(cè) 柏 （Platycladusorientalis（Linn．）Franco．）、刺 槐 （RobiniapseudoacaciaLinn．）等為主。

試驗(yàn)林分是1978年用2年生油松苗造林形成，2002年經(jīng)過撫育間伐。林分基本調(diào)查因子見表1。

1．2 方法

1．2．1 試驗(yàn)布設(shè)

試驗(yàn)于2010年7月對(duì)各觀測(cè)點(diǎn)小氣候進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在4個(gè)密度的油松人工林內(nèi)、林緣和農(nóng)田設(shè)6個(gè)小氣候監(jiān)測(cè)樣地，每個(gè)樣地設(shè)3個(gè)重復(fù)觀測(cè)樣點(diǎn)，選取3d連續(xù)的晴天進(jìn)行測(cè)定。在距離地面0．2、0．5、1．0、1．5和2．0m5個(gè)高度分別放置溫濕度計(jì)觀測(cè)記錄氣溫和相對(duì)濕度，在各個(gè)高度進(jìn)行光照強(qiáng)度的測(cè)定［17］。測(cè)定時(shí)間為7：00－18：00整點(diǎn)測(cè)量。照度計(jì)（SMART SENSOR AR823，香港）測(cè)光照時(shí)從測(cè)量點(diǎn)中心往東、西、南、北4個(gè)方向，每方向到相鄰喬木之間取平均距離測(cè)定4個(gè)讀數(shù)并在60s內(nèi)完成光照強(qiáng)度記錄，均值作為此高度光照強(qiáng)度。溫、濕度計(jì)在測(cè)定前統(tǒng)一標(biāo)定并校準(zhǔn)，溫度計(jì)誤差±0．2℃。濕度計(jì)誤差±2%。據(jù)上述測(cè)定，每個(gè)小氣候監(jiān)測(cè)樣地形成540個(gè)小氣候要素實(shí)測(cè)值。

1．2．2 數(shù)據(jù)處理

1．2．2．1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

測(cè)定數(shù)據(jù)在計(jì)算前按儀器編號(hào)進(jìn)行校準(zhǔn)，一般統(tǒng)計(jì)通過SPSS 18．0軟件完成。

1．2．2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

為了與模型的環(huán)境梯度保持一致，將氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度3個(gè)小氣候要素量化為1個(gè)集合小氣候環(huán)境梯度（Congregated microclimate－gradient，CMG）［18］。在進(jìn)行小氣候環(huán)境梯度量化時(shí)，各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，以消除量綱的影響［19］，同時(shí)滿足BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)的要求［20］，模型公式（1）。應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，分析林內(nèi)的CMG量化值與林緣、農(nóng)田CMG量化值的相關(guān)性，結(jié)果見表2。

基于各小氣候要素的相關(guān)性分析，分別以林緣（或農(nóng)田）的氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，并選用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度的模擬［21］。模型結(jié)構(gòu)分為3層：第1層為輸入層，3個(gè)神經(jīng)元分別是林緣（或農(nóng)田）的氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度；第2層為隱含層，神經(jīng)元為9個(gè)；第3層為輸出層，3個(gè)神經(jīng)元分別是各個(gè)密度林內(nèi)的氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模利用Matlab7．12．0軟件編寫程序并調(diào)用newff函數(shù)來(lái)初始化網(wǎng)絡(luò)，train網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，輸出層采用sim函數(shù)并實(shí)現(xiàn)建模過程。所訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)設(shè)定為：最小訓(xùn)練速率為0．01，最大迭代次數(shù)為9000次，目標(biāo)誤差為0．00001。模型的訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)量比值為4∶1。在訓(xùn)練過程中，當(dāng)滿足目標(biāo)精度要求或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，自動(dòng)停止訓(xùn)練并輸出模擬結(jié)果。

1．2．2．3 多元線性回歸模型構(gòu)建

回歸分析的主要目的是預(yù)測(cè)［22］。本研究借助多元線性回歸方程模型（Multiple linear regression equations，MLR），由多個(gè)自變量（氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度）的最優(yōu)組合共同來(lái)預(yù)測(cè)集合小氣候環(huán)境梯度CMG。模型公式：

1．2．2．4 模型模擬精度檢驗(yàn)

模型模擬精度檢驗(yàn)用回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE。

其中：OBSi為野外觀測(cè)數(shù)據(jù)；SIMi為模型模擬數(shù)據(jù)；n為觀測(cè)樣本數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2．1 林緣對(duì)林內(nèi)、農(nóng)田對(duì)林內(nèi)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2．1．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬結(jié)果

由表3可知：各小氣候要素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬值與實(shí)測(cè)值間均達(dá)到極顯著水平的線性相關(guān)，可證實(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)可靠性。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)有更緊密的相關(guān)性。

兩種模型對(duì)各密度林內(nèi)小氣候的預(yù)測(cè)相關(guān)性由高到低的順序均為Ⅱ＞Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅲ。即林緣－中高密度的林分Ⅱ有最高的預(yù)測(cè)相關(guān)性，林緣－中低密度林分Ⅲ預(yù)測(cè)相關(guān)性最低；農(nóng)田－中高密度的林分Ⅱ也有最高的預(yù)測(cè)相關(guān)性，而農(nóng)田－中低密度林分Ⅲ預(yù)測(cè)相關(guān)性最低。

2．1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬精度

根據(jù)RSME的計(jì)算結(jié)果，林緣－林內(nèi)、林緣－農(nóng)田小氣候各要素的BP模型預(yù)測(cè)精度見表4。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)有較高的精度。

在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，對(duì)溫度、相對(duì)濕度和光照強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精度規(guī)律不一致。而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，整體上即農(nóng)田－中高密度的林分Ⅰ、Ⅱ仍有最高的預(yù)測(cè)精度，農(nóng)田－中低密度林分Ⅲ光照強(qiáng)度預(yù)測(cè)精度最低，這與預(yù)測(cè)相關(guān)性規(guī)律一致。

2．2 林緣對(duì)林內(nèi)、農(nóng)田對(duì)林內(nèi)的多元線性回歸模型

2．2．1 多元線性回歸模型模擬結(jié)果

由表5可知：各小氣候要素的多元線性回歸模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值間均達(dá)到極顯著水平的線性相關(guān)，也一定程度證實(shí)模型的預(yù)測(cè)可靠性。同BP模型，林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)有緊密的相關(guān)性。

在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)相關(guān)性由高到低的順序?yàn)棰簦劲螅劲瘢劲?，與BP模型預(yù)測(cè)相關(guān)性完全相反；即林緣－低密度的林分Ⅳ有最高的預(yù)測(cè)相關(guān)性。而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)相關(guān)性由高到低的順序?yàn)棰颍劲瘢劲簦劲?，這與BP模型相關(guān)性一致。即農(nóng)田－中高密度的林分Ⅱ仍有最高的預(yù)測(cè)相關(guān)性。

2．2．2 多元線性回歸模型模擬精度

根據(jù)RSME的計(jì)算結(jié)果，林緣－林內(nèi)、林緣－農(nóng)田小氣候各要素的多元線性回歸模型預(yù)測(cè)精度見表6。林緣－林內(nèi)的模型整體上較農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)有較高的精度。在林緣－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，對(duì)各小氣候指標(biāo)的預(yù)測(cè)精度無(wú)明顯規(guī)律；而在農(nóng)田－林內(nèi)的模型預(yù)測(cè)中，對(duì)氣溫和光照強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精度規(guī)律性一致，即Ⅰ＞Ⅳ＞Ⅲ＞Ⅱ；相對(duì)濕度則表現(xiàn)為Ⅳ＞Ⅱ＞Ⅰ＞Ⅲ。

2．3 2種模型比較

由表4和表6可知：基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度要顯著高于MLR模型的預(yù)測(cè)精度，BP模型相關(guān)性與預(yù)測(cè)精度也表現(xiàn)出基本一致的規(guī)律性，這點(diǎn)也明顯優(yōu)于MLR模型。這主要是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性建模方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，它不依賴現(xiàn)存的數(shù)學(xué)函數(shù)，能對(duì)任意非線性映射進(jìn)行任意逼近。而由森林生長(zhǎng)理論可知，非線性、復(fù)雜性是森林生態(tài)系統(tǒng)的本質(zhì)特征。這樣對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的建模就應(yīng)該更依賴于非線性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其也較多元回歸線性預(yù)測(cè)模型可信度要高。

3 結(jié)論與討論

本研究主要在林木的生長(zhǎng)季監(jiān)測(cè)林內(nèi)、林緣和農(nóng)田的小氣候變化，據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)探索并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同密度林分的氣溫、相對(duì)濕度和輻射強(qiáng)度的系列小氣候預(yù)測(cè)模型。本研究的結(jié)果表明，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度高于常規(guī)的統(tǒng)計(jì)回歸模型，其相關(guān)性與預(yù)測(cè)精度也表現(xiàn)出基本一致的規(guī)律性。在理論層面，多元線性回歸模型要求變量滿足正態(tài)性、獨(dú)立性等前提假設(shè)要求，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有自組織、自學(xué)習(xí)、非線性動(dòng)態(tài)處理等特征，無(wú)正態(tài)性、獨(dú)立性等前提假設(shè)要求，就本研究而言，林分小氣候亦具有非線性和不確定性，故利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)林分小氣候預(yù)測(cè)可以達(dá)到多元線性回歸模型模擬無(wú)法達(dá)到的精度。有學(xué)者根據(jù)改進(jìn)遺傳算法（IGA）尋優(yōu)的特點(diǎn)，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行快速優(yōu)化，進(jìn)而提出IGA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［23］，但I(xiàn)GA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在林業(yè)上的應(yīng)用還有待于進(jìn)一步研究。

分要素來(lái)看，無(wú)論是基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還是多元線性回歸模型，林緣－林內(nèi)小氣候的模擬精度普遍高于農(nóng)田－林內(nèi)小氣候的預(yù)測(cè)精度，這主要是由于局部微小氣候、地形差異較小的緣故，而農(nóng)田主要因?yàn)橹脖活愋偷拿黠@不同導(dǎo)致預(yù)測(cè)林內(nèi)小氣候各指標(biāo)的精度偏低。但BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只能是采集于特定環(huán)境、特定時(shí)間，不具有普遍代表性，這與對(duì)溫室小氣候預(yù)測(cè)的研究結(jié)論一致［14］。因此模型只限于解決某一特定時(shí)間、特定環(huán)境的小氣候問題，其在其它地區(qū)或?qū)ζ渌鼧浞N的廣泛適用性還有待于進(jìn)一步研究。

本研究建立的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同密度林分的氣溫、相對(duì)濕度和輻射強(qiáng)度的系列小氣候預(yù)測(cè)模型，可以利用外界短期天氣預(yù)報(bào)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)難以到達(dá)林分內(nèi)部的氣溫、相對(duì)濕度和輻射強(qiáng)度。曾有學(xué)者提出對(duì)林地影響最大的氣候因子主要發(fā)生在地上1．5m至地下0．4m的立體空間，并進(jìn)一步指出展開對(duì)這一層次的光、溫、水、熱諸因子的監(jiān)測(cè)研究的重要意義［24］。本研究正是在這一方面進(jìn)行了積極的探索，為森林資源環(huán)境評(píng)價(jià)和生態(tài)效益的定量評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)可為森林資源生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理提供參考。

［1］曹云，楊劼，宋炳煜，等．人工撫育措施對(duì)油松林生長(zhǎng)及結(jié)構(gòu)特征的影響［J］．應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2005，16（3）：397－402．

［2］ Harri M?kinen and Antti Isom?ki．Thinning intensity and growth of norway spruce stands in Finland［J］．Forestry，2004，77（4）：349－364．

［3］劉平，馬履一，賈黎明，等．北京低山油松人工林徑階結(jié)構(gòu)及林下植物多樣性特征［J］．北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，33（3）：57－63．

［4］李國(guó)雷，劉勇，于海群，等．油松（Pinustabulaeformis）人工林林下植被發(fā)育對(duì)油松生長(zhǎng)節(jié)律的響應(yīng)［J］．生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，29（3）：1264－1275．

［5］呂瑞恒．撫育間伐對(duì)針葉人工林凋落物分解的影響［D］．北京：北京林業(yè)大學(xué)，2010．

［6］張希彪，上官周平．黃土丘陵區(qū)油松人工林與天然林養(yǎng)分分布和生物循環(huán)比較［J］．生態(tài)學(xué)報(bào)，2006，26（2）：373－382．

［7］Bodrov V．The Influence of Shelterbelts Over the Microclimate of Adjacent Territories［J］．Journal of Forestry，1936，34（7）：696－697．

［8］郭金強(qiáng)，王肖娟，彭擎宇，等．膜下滴灌加工番茄田間小氣候的特征［J］．石河子大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，27（3）：295－297．

［9］Porte A，Huard F，Dreyfus P．Microclimate beneath pine plantation，semi－mature pine plantation and mixed broadleaved－pine forest［J］．Agricultural and Forest Meteorology，2004，126（1－2）：175－182．

［10］Renaud V，Rebetez M．Comparison between open－site and below－canopy climatic conditions in Switzerland during the exceptionally hot summer of 2003［J］．Agricultural and Forest Meteorology，2009，149（5）：873－880．

［11］Guan B T，Weng S H，Kuo S R，et al．Analyzing the effects of stand thinning on microclimates with semiparametric smoothing splines［J］．Canadian Journal of Forest Research，2006，36：1641－1648．

［12］江愛良．論中國(guó)熱帶亞熱帶氣候帶的劃分［J］．地理學(xué)報(bào)，1960，26（2）：104－109．

［13］常杰，潘曉東，葛瀅，等．青岡常綠闊葉林內(nèi)的小氣候特征［J］．生態(tài)學(xué)報(bào)，1999，19（1）：68－75．

［14］金志鳳，符國(guó)槐，黃海靜，等．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的楊梅大棚內(nèi)氣溫預(yù)測(cè)模型研究［J］．中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2011，32（3）：362－367．

［15］朱凱，王正林．精通 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［M］．北京：電子工業(yè)出版社，2010．

［16］黃家榮，任誼群，高光芹．森林生長(zhǎng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模［M］．北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社．2006．

［17］林業(yè)部科技司．森林生態(tài)系統(tǒng)定位研究方法［M］．北京：中國(guó)科技出版社，1994．

［18］胡隱月，孟慶繁，王慶貴．集合環(huán)境梯度對(duì)森林生物多樣性的影響［J］．東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1996，24（4）：74－79．

［19］劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕，等．系統(tǒng)評(píng)估、預(yù)測(cè)、決策與優(yōu)化研究論叢：灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］．北京：科學(xué)出版社，2010．

［20］屈年巍，馬本學(xué)，王維新，等．基于機(jī)器視覺和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫(kù)爾勒香梨顏色分級(jí)［J］．石河子大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，28（4）：514－518．

［21］Ferreira M I，F(xiàn)aria E A，Ruano A E．Neural network models in greenhouse air temperature prediction［J］．Neurocomputing，2002，43：51－75．

［22］賈乃光，張青，李永慈．?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)［M］．北京：中國(guó)林業(yè)出版社，2006：176－189．

［23］趙永滿，梅衛(wèi)江，王春林．基于IGA－BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)軸承故障的診斷［J］．石河子大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，28（3）：379－382．

［24］龐學(xué)勇，包維楷，張?jiān)伱罚嗖馗咴瓥|部暗針葉林采伐跡地土壤環(huán)境變化——21世紀(jì)青年學(xué)者論壇［J］．世界科技研究與發(fā)展，2005，27（1）：62－67．