【摘 要】
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为了探究空间格网化方法在森林碳储量估算中的应用，以塞罕坝机械林场的二类调查数据为基础，利用空间格网化方法提取林班中与碳储量估算相关的林龄、株数、郁闭度、蓄积量参数，通过BO-RF算法完成建模与估算，应用反距离加权插值方法完成空间插值统计，最终实现塞罕坝林场森林碳储量的整体性估算。结果表明：在不同格网尺度中，以3×3、5×5格网尺度的主要优势树种碳储量估算模型的精度表现较佳，华北落叶松（Larix
【基金项目】
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唐山市应用基础研究计划项目（20130202b）； 华北理工大学博士专项经费项目（BS201818）； 河北省自然科学基金青年基金项目（D2019209322、2019209317）；
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为了探究空间格网化方法在森林碳储量估算中的应用，以塞罕坝机械林场的二类调查数据为基础，利用空间格网化方法提取林班中与碳储量估算相关的林龄、株数、郁闭度、蓄积量参数，通过BO-RF算法完成建模与估算，应用反距离加权插值方法完成空间插值统计，最终实现塞罕坝林场森林碳储量的整体性估算。结果表明：在不同格网尺度中，以3×3、5×5格网尺度的主要优势树种碳储量估算模型的精度表现较佳，华北落叶松（Larix gmelinii var.principis-rupprechtii（Mayr） Pilger）、白桦（Betula platyphylla Sukaczev）、樟子松（Pinus sylvestris var.mongholica Litv.）、蒙古栎（Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.）和云杉（Picea asperata Mast.）的决定系数（R~2）均高于0.864,偏差、相对偏差、均方根误差、相对均方根误差也都表现较优；5×5格网尺度的主要优势树种的BO-RF的碳储量估算模型分别对主要优势树种的林龄、株数、郁闭度与格网中心碳储量参数的拟合效果明显，决定系数（R~2）分别为0.910、0.887、0.956、0.864、0.913;与利用二类调查数据直接估算林班碳储量相比，空间格网化估算碳储量的精度达到99%。
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