中大新聞網(wǎng)訊（通訊員余世孝）近日，城市研究領(lǐng)域、地理學(xué)與景觀生態(tài)學(xué)國際頂級期刊Landscape and Urban Planning在線發(fā)表了中山大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院余世孝教授課題組的研究文章“Reconstructing historical forest spatial patterns based on CA-AdaBoost-ANN model in northern Guangzhou, China”，這也是余世孝教授課題組在該刊發(fā)表的第4篇研究文章。

森林是地球陸地上最主要的自然生態(tài)系統(tǒng)類型。森林覆被格局的現(xiàn)狀是歷史過程的結(jié)果。受自然和人為因素的影響，區(qū)域性的森林景觀及結(jié)構(gòu)總是處于不斷變化的動態(tài)過程。無論是在全球性還是區(qū)域性的范圍內(nèi)，森林覆被的變化與環(huán)境變化之間都存在著復(fù)雜的非線性動態(tài)反饋關(guān)系。因此，重建歷史森林景觀的格局，建立長時間序列的森林景觀圖譜，對于研究森林對生態(tài)環(huán)境的影響及其對氣候的響應(yīng)機(jī)制具有重要意義。目前國際上大多數(shù)重構(gòu)研究采用的算法較為簡單，獲取的空間分布信息分辨率不高，精度驗(yàn)證結(jié)果不甚理想。針對這一問題，余世孝教授課題組聯(lián)合了中國林業(yè)科學(xué)研究院李意德和周璋研究員、中國科學(xué)院華南國家植物園曹洪麟研究員以及華南農(nóng)業(yè)大學(xué)唐光大教授等課題組，在對廣州市北部地區(qū)森林植被進(jìn)行大范圍調(diào)查的基礎(chǔ)上，結(jié)合遙感判別和聚類分析方法對該區(qū)域的主要森林群落進(jìn)行劃分，基于氣象因子、地形因子、與各個土地利用類型的最近距離、回溯起始年份的森林群落空間分布數(shù)據(jù)等要素，結(jié)合AdaBoost算法（用弱分類器的線性組合構(gòu)造強(qiáng)分類器）改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）和自然林地的分布關(guān)系，創(chuàng)建了一個基于元胞自動機(jī)（Cellular Automaton，CA）的空間演化模型來重建歷史森林的空間格局，使用CA-AdaBoost-ANN對廣州市北部地區(qū)的2000年和1990年的森林群落進(jìn)行重建（圖1和圖2），且與廣州市北部地區(qū)森林群落的實(shí)際分布有很高的吻合度。研究文章所提出的CA-AdaBoost-ANN模型能揭示外部環(huán)境和演替內(nèi)因驅(qū)動下的歷史森林格局，特別是能在種群和群落水平上重建歷史時期的森林景觀圖譜。研究結(jié)果可為森林經(jīng)營管理提供理論依據(jù)，也為預(yù)測未來森林格局演變提供了有效手段。

圖1 2000年廣州市北部地區(qū)森林群落分布回溯圖

圖2 1990年廣州市北部地區(qū)森林群落分布回溯圖

該文章第一作者為2021屆博士畢業(yè)生占昕，通訊作者為余世孝教授。該研究由國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和廣州市林業(yè)和園林局重點(diǎn)計劃項(xiàng)目資助。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2023.104950