文章摘要:【目的】研究植物树干液流密度的变化及其对环境因子的响应对理解植物蒸腾作用、植物生理生化特性和植物耗水规律具有重要意义。目前基于皮尔逊相关系数的树干液流主导因素分析方法无法准确描述液流密度与环境因子间非线性关系，本研究为树干液流密度主导因子分析以及树干液流密度预测提供新的技术手段。【方法】本文提出基于随机森林的树干液流主导因子分析方法，以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场长白落叶松为实验对象，利用Grainer探针和气象因子观测站监测长白落叶松树干液流密度及环境因子；构建基于随机森林的树干液流主导因子分析模型，通过滞后曲线分析环境因子与树干液流的时滞效应，采用反向传播神经网络搭建树干液流预测模型进行实验验证，对比分析不同主导因子分析方法及时滞效应对液流预测的影响。【结果】（1）采用随机森林主导因子作为输入变量，长白落叶松树干液流预测精度为0.904，高于皮尔逊相关系数主导因子作为输入的预测精度。（2）在输入变量中引入时滞效应，能够有效提高预测精度。【结论】随机森林模型可以更好的分析树干液流密度的主导因子，利用随机森林分析结果并引入时滞效应能够有效提高树干液流密度的预测精度。

文章关键词:

论文分类号:S715.2

文章来源：《长白学刊》 网址: http://www.cbxkbjb.cn/qikandaodu/2022/0601/647.html

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