近日，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所團(tuán)隊(duì)關(guān)于草地生物量估算的最新研究成果在國(guó)際期刊《環(huán)境遙感》發(fā)表。這是該團(tuán)隊(duì)繼2023年在國(guó)際期刊《科學(xué)》發(fā)表論文之后，又一重要研究進(jìn)展。

草地生物量是草地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的重要組成部分，同時(shí)也是畜牧業(yè)生產(chǎn)的重要飼草料來(lái)源。然而，由于物種結(jié)構(gòu)、氣候環(huán)境等因素影響，精確估算草地生物量一直面臨巨大挑戰(zhàn)。盡管現(xiàn)有的衛(wèi)星遙感技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了新的研究思路，但這些估算方法在空間擴(kuò)展性中依然很不穩(wěn)定，主要因?yàn)閷?duì)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)與模型之間耦合關(guān)系的理解尚不清晰。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)中國(guó)草地生物量進(jìn)行了全面評(píng)估，特別關(guān)注了不同驅(qū)動(dòng)變量間的復(fù)雜耦合關(guān)系，通過(guò)31個(gè)遙感、氣候、地形和土壤指標(biāo)，結(jié)合6種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，首先對(duì)中國(guó)草地地上生物量進(jìn)行了10米精度的制圖。在此基礎(chǔ)上，基于18種草地類型的根冠比和畜牧業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，計(jì)算了總生物量，并通過(guò)蒙特卡洛模擬和隨機(jī)森林的Gini重要性方法，分析了各變量在不同尺度下的貢獻(xiàn)。

研究結(jié)果表明，單純?cè)黾域?qū)動(dòng)變量并未提升機(jī)器學(xué)習(xí)算法在生物量建模中的表現(xiàn)能力。粗分辨率的氣候因子，特別是多年平均降水量（MAP）和高分辨率的增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）等衛(wèi)星指標(biāo)表現(xiàn)出明顯的尺度效應(yīng)：氣候因子在草地地上生物量大尺度估算中起主要作用，而衛(wèi)星指標(biāo)反映了草地群落局部異質(zhì)性變化。

此外，研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法普遍具有飽和性收斂的特點(diǎn)，當(dāng)訓(xùn)練樣本不足時(shí)，模型的穩(wěn)定性會(huì)受到顯著影響，從而在不同草地類型之間產(chǎn)生較大的估算偏差。最后，綜合考慮地下生物量與放牧啃食量的貢獻(xiàn)，研究估算的2020年中國(guó)草地生態(tài)系統(tǒng)植被碳儲(chǔ)量為1.79PgC。這一結(jié)果與之前的大量地面觀測(cè)數(shù)據(jù)相近。

以上研究為中國(guó)草地碳儲(chǔ)量核算以及牧戶尺度放牧利用管理提供了可靠的技術(shù)與數(shù)據(jù)支撐。

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所科研助理李華強(qiáng)為論文第一作者，李飛研究員為通訊作者，林克劍研究員為合作作者，美國(guó)新罕布什爾大學(xué)肖勁鋒教授、美國(guó)密歇根州立大學(xué)陳吉泉教授、內(nèi)蒙古師范大學(xué)包剛教授、內(nèi)蒙古自治區(qū)林業(yè)和草原監(jiān)測(cè)規(guī)劃院劉愛(ài)軍研究員、內(nèi)蒙古自治區(qū)軍民融合發(fā)展研究中心魏國(guó)為共同作者。該研究得到內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目（2021GG0058）和中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程（CAAS-ASTIP-27-GRI-04）的共同資助。（果叮咚）