典型文献
利用机器学习方法重建末次冰盛期以来青藏高原植被变化
文献摘要：
地质历史时期青藏高原的植被变化为理解高寒植被响应气候变化的机制提供重要证据.然而,由于缺少合适的利用孢粉化石等代用指标定量重建高寒植被的方法,阻碍了对青藏高原过去植被变化的深入理解.本研究基于青藏高原及其周边地区的现代孢粉数据,采用一种有监督机器学习方法——随机森林算法,构建利用孢粉数据重建青藏高原植被的模型,对比模型对现代样点的预测结果与样点实际植被及生物群区化法的重建结果,评估随机森林算法建立孢粉-植被模型的可靠性.结果显示,基于现代孢粉数据,利用随机森林模型重建的现代样点植被与实际植被有较高的一致性.与生物群区化法相比,随机森林算法重建青藏高原地区现代植被的准确性更高,可能更适用于该地区的古植被重建.基于51条孢粉化石记录,利用随机森林模型重建了青藏高原2.2万年以来的植被变化,重建的古植被格局变化大体与同时期全球气候变化和东亚季风演化趋势一致.末次冰盛期时,青藏高原大部分地区是荒漠植被,亚热带森林分布于高原东南缘.高寒草原从末次冰消期开始扩张,并且在高原中部和东部逐渐形成地带性植被.高寒草甸从早全新世开始占据高原东部和东南部,高原开始形成从东南至西北分布森林-草甸-草原-荒漠的格局.中全新世时,亚热带森林向北扩张,反映最适宜期的植被状况.之后,高寒草甸和高寒草原在晚全新世再次向南扩张.
文献关键词：
植被重建;随机森林算法;生物群区化法;孢粉;末次冰盛期;青藏高原
中图分类号：
作者姓名：
秦锋;赵艳;曹现勇
作者机构：
中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100049;中国科学院青藏高原研究所,青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室,古生态与人类适应团队,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]秦锋;赵艳;曹现勇-.利用机器学习方法重建末次冰盛期以来青藏高原植被变化)[J].中国科学（地球科学）,2022(04):697-713
A类：
生物群区化法
B类：
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AB值：
0.300922
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