基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长建模：算法比较与应用探索

基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长建模：算法比较与应用探索一、引言1.1研究背景森林，作为地球上最为重要的生态系统之一，不仅为人类提供了木材、水源涵养、土壤保持、碳汇等多种生态服务，还在维护生物多样性、调节气候等方面发挥着不可替代的作用。随着全球人口的增长和经济的发展，对森林资源的需求日益增加，森林生态系统面临着前所未有的压力。如何实现森林资源的可持续管理，成为了全球关注的焦点问题。森林生长建模作为森林资源管理的重要工具，能够模拟森林的生长过程，预测森林的未来发展趋势，为森林经营决策提供科学依据。传统的森林生长模型主要基于数学和统计学方法，通过建立数学方程来描述森林生长与环境因子之间的关系。然而，森林生长是一个复杂的非线性过程，受到遗传、气候、立地、竞争、干扰等多个因子及其交互作用的影响，传统模型往往难以准确地描述和预测森林的生长动态。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习算法逐渐被应用于森林生长建模领域。机器学习算法具有对输入数据的分布形式没有假设前提、能够很好地处理因变量和自变量之间复杂的关系、深度挖掘数据中有价值的信息、能够揭示数据中的隐含结构、获得更好的预测模型等优点，为森林生长建模提供了新的思路和方法。吉林天然针阔混交林是中国东北地区重要的森林类型之一，具有丰富的物种多样性和复杂的群落结构。然而，由于长期的人类活动和气候变化的影响，吉林天然针阔混交林的面积和质量呈现出下降的趋势。因此，开展吉林天然针阔混交林生长建模研究，对于揭示森林生长规律、预测森林未来发展趋势、制定科学合理的森林经营管理策略具有重要的理论和实践意义。1.2研究目的与意义本研究旨在利用机器学习算法，构建吉林天然针阔混交林生长模型，对比不同机器学习模型的性能，分析影响林分生长的关键因素，为吉林天然针阔混交林的可持续经营管理提供科学依据。具体研究目的如下：比较不同机器学习模型（如随机森林、支持向量机、人工神经网络等）在吉林天然针阔混交林生长建模中的性能，筛选出最优模型。分析影响吉林天然针阔混交林林分生长的关键因素，包括林分结构因子（如胸径、树高、密度等）、立地因子（如海拔、坡度、坡向等）和气候因子（如温度、降水等）。利用最优机器学习模型，预测吉林天然针阔混交林在不同经营管理措施和气候变化情景下的生长动态，为森林经营决策提供科学依据。本研究的意义在于：理论意义：丰富和完善森林生长建模的理论和方法，拓展机器学习算法在林业领域的应用，为深入研究森林生长规律提供新的视角和工具。实践意义：通过构建准确的吉林天然针阔混交林生长模型，为森林管理者提供科学的决策支持，有助于合理规划森林资源的开发利用，提高森林经营管理水平，实现森林资源的可持续发展。1.3研究问题与技术路线基于上述研究背景和目的，本研究拟解决以下关键问题：不同机器学习模型在吉林天然针阔混交林生长建模中的预测性能如何？哪种模型能够更好地拟合和预测林分生长？影响吉林天然针阔混交林林分生长的主要因素有哪些？这些因素之间的相互作用关系如何？基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长模型与传统模型相比，具有哪些优势和不足？如何利用机器学习模型预测吉林天然针阔混交林在不同经营管理措施和气候变化情景下的生长动态？为了解决以上问题，本研究采用以下技术路线：数据收集与预处理：收集吉林天然针阔混交林的林分调查数据、立地数据和气候数据，对数据进行清洗、整理和标准化处理，为模型构建提供高质量的数据基础。模型选择与构建：选择随机森林、支持向量机、人工神经网络等常用的机器学习算法，分别构建吉林天然针阔混交林生长模型，并对模型进行参数优化。模型评估与比较：采用交叉验证、均方根误差、决定系数等指标，对不同机器学习模型的性能进行评估和比较，筛选出最优模型。影响因素分析：利用最优模型，分析林分结构因子、立地因子和气候因子对林分生长的影响程度，探讨各因素之间的相互作用关系。模型应用与预测：将最优模型应用于吉林天然针阔混交林的生长预测，模拟不同经营管理措施和气候变化情景下的森林生长动态，为森林经营决策提供科学依据。二、相关理论与方法2.1吉林天然针阔混交林概述2.1.1分布与特点吉林天然针阔混交林主要分布在吉林省的东部山区，涵盖长白山山脉及其周边地区。这些区域地势起伏，海拔高度一般在500-1500米之间，为针阔混交林的生长提供了多样化的地形条件。长白山地区的气候属于温带季风气候，夏季温暖湿润，冬季寒冷干燥，年降水量较为充沛，在600-1000毫米左右，且降水主要集中在夏季。这种气候特点使得该地区的森林植被生长茂盛，为针阔混交林的形成和发展创造了有利的气候条件。从树种组成来看，吉林天然针阔混交林是一个丰富多样的生态系统。其中，针叶树种主要包括红松、云杉、冷杉等，它们具有较强的耐阴性和耐寒性，能够在寒冷的冬季和相对阴暗的林下环境中生长。阔叶树种则有紫椴、水曲柳、蒙古栎、春榆、枫桦、色木槭、黄菠萝、大青杨、糠椴、胡桃楸等，这些阔叶树种在生长过程中对光照和水分的需求相对较高，它们与针叶树种相互搭配，形成了复杂的林分结构。例如，红松作为该地区的主要针叶树种之一，树干通直高大，材质优良，是重要的用材树种；而紫椴则是常见的阔叶树种，其树冠宽阔，叶片较大，在林分中起到了调节光照和水分的作用。在群落结构方面，吉林天然针阔混交林通常具有明显的层次特征。立木一般可分为2-3层林冠，上层主要为红松、椴树等高大乔木，它们能够充分利用上层空间的光照资源，生长迅速，树干高大粗壮，对整个林分的稳定性起着重要的支撑作用。中层和下层则由其他阔叶树种和一些耐荫的针叶树种组成，它们在有限的光照条件下生长，丰富了林分的物种多样性。下木主要为较耐荫的毛榛子、山梅花、东北茶藨子、小花溲疏、刺五加等，这些灌木在林下形成了密集的灌丛层，为众多野生动物提供了食物来源和栖息场所。草本植物主要为四花苔草、乌苏里羊胡苔草、白鳞蕨，其次为透骨草、龙常草等，它们生长在地面上，构成了林分的底层植被，对保持土壤水分、防止水土流失具有重要意义。2.1.2生态意义吉林天然针阔混交林在维持生物多样性方面发挥着至关重要的作用。它为众多野生动植物提供了适宜的栖息环境和丰富的食物资源。例如，该地区是东北虎、东北豹等珍稀濒危动物的重要栖息地，这些大型猫科动物需要广阔的森林空间和丰富的猎物资源来生存繁衍。针阔混交林中的各种树木和灌木为它们提供了隐蔽场所和狩猎场地，而林下的草本植物和小型动物则构成了它们的食物链基础。此外，针阔混交林中还栖息着大量的鸟类、两栖类、爬行类和昆虫等生物，它们在生态系统中各自扮演着独特的角色，共同维持着生物多样性的平衡。在保持水土方面，针阔混交林的根系系统十分发达。树木的根系深入土壤中，能够牢固地固定土壤颗粒，防止土壤被雨水冲刷和风力侵蚀。例如，红松的根系可以深入地下数米，形成庞大的根系网络，有效地增强了土壤的抗侵蚀能力。同时，林分中的枯枝落叶层也能够起到截留雨水、减缓地表径流的作用。当雨水降落到森林中时，枯枝落叶首先吸收一部分水分，然后将多余的水分缓慢地渗透到土壤中，从而减少了地表径流对土壤的冲刷，保持了土壤的肥力和结构稳定性。从调节气候的角度来看，吉林天然针阔混交林对区域气候具有重要的调节作用。森林通过蒸腾作用，将大量的水分释放到大气中，增加了空气湿度，促进了降水的形成。据研究表明，森林地区的空气湿度比无林地区要高出10%-20%左右。同时，森林还能够吸收大量的二氧化碳，释放氧气，对缓解全球气候变暖具有积极的贡献。红松等针叶树种在生长过程中，通过光合作用吸收二氧化碳，并将其固定在木材和其他组织中，从而减少了大气中二氧化碳的浓度。此外，森林还能够降低风速，调节气温，形成局部的小气候环境，为人类和其他生物的生存提供了适宜的气候条件。2.2机器学习方法2.2.1随机森林（RF）随机森林（RandomForest，RF）是一种基于决策树的集成学习算法。它的核心思想是通过构建多个决策树，并对这些决策树的预测结果进行综合，从而提高模型的预测性能和稳定性。在随机森林中，决策树的构建是基于有放回的随机抽样方法。假设有N个样本，每次从这N个样本中随机抽取一个样本，然后将该样本放回，继续进行下一次抽样，重复N次，这样就得到了一个与原始样本数量相同的新样本集，这个过程称为Bootstrap抽样。利用这个新样本集来训练一棵决策树，作为决策树根节点处的样本。在决策树的节点分裂过程中，随机从所有M个属性中选取m个属性（m<<M），然后采用某种策略（如信息增益最大化、基尼指数最小化等）从这m个属性中选择一个最优属性作为该节点的分裂属性。重复这个过程，直到节点不能再分裂或者达到预设的停止条件（如树的深度达到最大值、叶子节点的样本数量小于某个阈值等），这样就构建好了一棵决策树。通过多次重复上述过程，构建出大量的决策树，这些决策树共同构成了随机森林。随机森林在处理复杂数据时具有显著的优势。由于采用了双重随机性（样本随机抽样和特征随机选择），使得每棵决策树都具有一定的差异性，从而降低了模型的过拟合风险，提高了模型的泛化能力。例如，在预测吉林天然针阔混交林的林分生长时，面对包含众多林分结构因子、立地因子和气候因子等复杂数据，随机森林能够有效地挖掘数据中的潜在模式，准确地预测林分的生长情况。此外，随机森林还可以处理高维数据，不需要进行复杂的特征选择，并且能够给出各个特征的重要性排序，这对于分析影响林分生长的关键因素具有重要的参考价值。同时，随机森林既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，具有广泛的适用性。2.2.2增强回归树（BRT）增强回归树（BoostedRegressionTrees，BRT）是一种基于决策树的迭代集成学习算法。它的基本思想是通过不断地拟合残差，逐步提升模型的预测性能。在BRT中，首先初始化一个简单的回归树模型，然后利用这个模型对训练数据进行预测，得到预测值与真实值之间的残差。接着，基于这个残差构建一棵新的回归树，用来拟合残差，从而得到一个新的模型。将这个新模型与之前的模型进行加权组合，得到一个更加强大的模型。重复这个过程，即不断地拟合残差、构建新的回归树并进行加权组合，直到达到预设的迭代次数或者模型的性能不再提升为止。在每次迭代中，对新生成的回归树赋予一个权重，这个权重通常与该回归树对残差的拟合程度有关，拟合程度越好，权重越大。通过这种方式，BRT能够将多个弱学习器（即简单的回归树）组合成一个强学习器，从而提高模型的预测精度。例如，在预测吉林天然针阔混交林的蓄积量时，BRT算法首先使用初始回归树对蓄积量进行预测，得到预测值与实际蓄积量之间的误差。然后，下一棵回归树专注于拟合这个误差，通过不断地迭代训练和加权组合，使得模型能够更好地捕捉到蓄积量与各种影响因子之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。BRT算法在处理复杂的非线性关系和小样本数据时表现出色，能够有效地挖掘数据中的潜在信息，对于森林生长建模中存在的复杂关系具有较强的拟合能力。2.2.3多元自适应回归样条（MARS）多元自适应回归样条（MultivariateAdaptiveRegressionSplines，MARS）是一种自适应地构建回归模型的方法，特别适用于处理复杂的非线性关系。MARS的基本原理是通过一系列的基函数（即样条函数）来构建回归模型。样条函数是一种分段多项式函数，它在不同的区间上具有不同的表达式，能够灵活地拟合各种复杂的曲线形状。在MARS中，首先选择一个初始的基函数集合，然后通过逐步添加或删除基函数来优化模型。在添加基函数时，MARS会根据数据的特点自动选择合适的分割点和基函数形式，以最大化模型的拟合效果。这个过程是基于一种贪心算法，即每次选择能够使模型拟合误差下降最大的基函数和分割点进行添加。同时，MARS还会对模型进行交叉验证，以防止过拟合。通过不断地调整基函数集合，MARS能够自适应地构建出一个能够准确描述因变量与自变量之间复杂关系的回归模型。例如，在研究吉林天然针阔混交林的树高与胸径、立地条件等因素的关系时，由于这些因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的线性回归模型往往无法准确描述。而MARS可以通过自适应地选择基函数和分割点，构建出一个能够准确反映树高与其他因素之间关系的模型。MARS在处理高维数据和复杂非线性关系时具有独特的优势，能够有效地挖掘数据中的潜在规律，为森林生长建模提供了一种强大的工具。2.2.4CubistCubist算法是一种基于规则的建模方法，它通过构建一系列的规则来进行预测。Cubist算法首先将数据集划分为多个子集，然后针对每个子集构建一个简单的线性回归模型。在构建规则时，Cubist会考虑数据集中各个特征的取值范围和相互关系，通过对数据的分析和归纳，生成一系列的“如果-那么”规则。例如，“如果林分密度大于某个阈值，且平均胸径小于另一个阈值，那么林分生长量为某个值”。这些规则构成了Cubist模型的核心部分。在进行预测时，对于一个新的样本，Cubist会根据其特征值匹配相应的规则，并使用该规则对应的线性回归模型来进行预测。Cubist算法在处理复杂数据时具有较好的性能，它能够有效地处理数据中的噪声和异常值，并且具有较强的泛化能力。在吉林天然针阔混交林生长建模中，Cubist可以通过对大量林分调查数据的分析，生成一系列能够准确描述林分生长与各种因素关系的规则，从而实现对林分生长的准确预测。同时，Cubist模型具有较好的可解释性，通过查看生成的规则，能够直观地了解到各个因素对林分生长的影响方式和程度，这对于森林管理者制定合理的经营策略具有重要的参考价值。2.2.5神经网络（ANN）神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模拟人类大脑神经元结构和功能的计算模型，它由大量的神经元（节点）和连接这些神经元的权重组成。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部数据，将数据传递给隐藏层；隐藏层可以有多个，它对输入的数据进行复杂的非线性变换，提取数据的特征；输出层则根据隐藏层的输出结果，生成最终的预测值。在神经网络中，神经元之间的连接权重决定了信号传递的强度和方向。当输入数据通过神经元时，每个神经元会将接收到的输入信号进行加权求和，并通过一个激活函数进行非线性变换，然后将变换后的结果传递给下一层神经元。激活函数的作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性关系。常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。神经网络的训练过程是通过大量的训练数据来调整神经元之间的连接权重，使得模型能够学习到数据中的模式和规律。在训练过程中，首先将训练数据输入到神经网络中，计算模型的预测值与真实值之间的误差。然后，根据误差的大小，使用反向传播算法来调整权重，使得误差逐渐减小。反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算误差对权重的偏导数，沿着梯度的反方向更新权重，从而使得模型的性能不断提升。经过多次迭代训练，当模型在训练数据上的误差达到一定的阈值或者不再下降时，训练过程结束，此时神经网络就学习到了数据中的模式，可以用于对新数据的预测。在吉林天然针阔混交林生长建模中，神经网络可以通过学习林分结构因子、立地因子和气候因子等与林分生长之间的复杂关系，实现对林分生长的准确预测。例如，可以将林分的胸径、树高、密度、海拔、坡度、温度、降水等作为输入层的特征，将林分生长量作为输出层的目标值，通过训练神经网络来建立它们之间的映射关系。神经网络具有很强的学习能力和适应性，能够处理高度非线性和复杂的数据关系，为森林生长建模提供了一种有效的方法。2.2.6k-最近邻（k-NN）k-最近邻（k-NearestNeighbors，k-NN）是一种基于实例的学习算法，它的基本原理是基于样本间的距离来进行分类或回归。在k-NN算法中，对于一个新的样本，首先计算它与训练集中所有样本的距离（常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等）。然后，选择距离最近的k个样本（k为用户指定的参数），根据这k个样本的类别或数值来确定新样本的类别或预测值。如果是分类问题，新样本的类别通常由这k个最近邻样本中出现次数最多的类别来决定；如果是回归问题，新样本的预测值则通常是这k个最近邻样本的数值的平均值或加权平均值。例如，在预测吉林天然针阔混交林的某个林分的生长情况时，首先计算该林分与其他已知生长情况的林分样本之间的距离，选择距离最近的k个林分样本。如果这k个林分样本的平均生长量较高，那么就可以预测该林分的生长量也可能较高。k-NN算法的优点是简单直观，易于理解和实现，并且不需要对数据进行复杂的预处理和模型训练。它在处理小样本数据和非线性问题时具有一定的优势，能够根据局部的数据特征进行准确的预测。然而，k-NN算法的计算量较大，尤其是当训练集规模较大时，计算距离和寻找最近邻的过程会消耗大量的时间和资源。此外，k值的选择对模型的性能影响较大，需要通过交叉验证等方法来确定最优的k值。2.2.7支持向量机（SVM）支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种二分类模型，它的基本思想是寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的样本尽可能准确地分开。在SVM中，对于线性可分的数据，通过寻找一个能够使两类样本之间的间隔最大化的超平面来进行分类。这个超平面由支持向量（即离超平面最近的样本点）来确定，支持向量机的目标就是找到这些支持向量，并确定超平面的参数。对于线性不可分的数据，SVM通过引入核函数将数据映射到高维空间，使得在高维空间中数据变得线性可分，然后再在高维空间中寻找最优分类超平面。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等。通过核函数的映射，SVM能够处理复杂的非线性分类问题。在吉林天然针阔混交林生长建模中，如果将林分生长情况分为不同的类别（如生长良好、生长一般、生长较差等），SVM可以通过寻找最优分类超平面来对林分的生长类别进行预测。SVM在处理小样本、非线性问题时具有显著的优势，它能够有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。同时，SVM还具有较好的可解释性，通过分析支持向量和分类超平面，可以了解到哪些特征对分类结果起到了关键作用，这对于理解林分生长与影响因素之间的关系具有重要的意义。2.3传统统计模型传统统计模型在森林生长建模中有着悠久的应用历史，常用的传统统计模型包括线性回归模型、非线性回归模型等。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法来估计模型的参数，使得预测值与真实值之间的误差平方和最小。例如，在研究吉林天然针阔混交林的树高与胸径的关系时，可以建立线性回归模型：树高=\beta_0+\beta_1\times胸径+\epsilon，其中\beta_0和\beta_1是模型的参数，\epsilon是随机误差项。通过对大量树高和胸径数据的拟合，可以得到模型的参数估计值，从而利用该模型预测树高。非线性回归模型则用于描述因变量与自变量之间的非线性关系，常见的非线性回归模型有指数函数模型、对数函数模型、幂函数模型等。例如，在研究森林蓄积量与林分密度、平均胸径等因素的关系时，可能会发现它们之间存在非线性关系，此时可以采用非线性回归模型进行拟合。然而，传统统计模型存在一定的假设前提和局限性。传统统计模型通常假设数据服从某种特定的分布，如正态分布等，并且要求自变量之间不存在多重共线性。但在实际的森林生长建模中，数据往往不满足这些假设条件。森林生长受到众多因素的复杂影响，数据分布可能呈现出非正态性，而且各影响因子之间也可能存在较强的相关性。此外，传统统计模型对于复杂的非线性关系的处理能力相对较弱，难以准确地描述三、数据来源与处理3.1数据来源本研究的数据主要来源于以下几个方面：国家森林资源连续清查样地数据：吉林省连续五次（1994-2014年）国家森林资源连续清查的610块针阔混交林固定样地数据。这些样地按照严格的抽样设计，在吉林省天然针阔混交林分布区域内进行设置，具有广泛的代表性。样地调查内容丰富，涵盖了林分结构、林木生长状况等多方面信息。在林分结构方面，详细记录了每株树木的胸径、树高、冠幅等指标，这些数据能够直观地反映出林分中树木的大小分布和空间格局。对于林木生长状况，包括树木的生长量、枯死情况、进界木情况等也进行了详细记录，为研究林分的动态变化提供了基础数据。例如，通过对不同时期样地内树木生长量的对比，可以分析出林分的生长趋势；对枯死木和进界木的记录，则有助于了解林分的更新和演替过程。这些样地数据的获取严格遵循国家森林资源连续清查的技术规程，确保了数据的准确性和可靠性。气候因子数据：利用ClimateAP软件提取气候因子数据。ClimateAP软件是一款专门用于提取和分析气候数据的工具，它能够整合多个气象站点的数据，并通过空间插值等方法，生成研究区域内连续的气候数据。在本研究中，从该软件提取了1994-2014年期间样地所在区域的年平均温度、年降水量、年日照时数等气候因子数据。这些气候因子对森林生长具有重要影响，年平均温度直接影响树木的生理活动和生长速度，适宜的温度有利于树木的光合作用和养分吸收；年降水量则为树木生长提供了必要的水分条件，充足的降水能够保证树木正常的生长发育；年日照时数影响树木的光合作用效率，不同树种对日照时数的需求不同，合理的日照时数有助于提高树木的生产力。通过ClimateAP软件获取的气候数据，能够准确地反映出研究区域内气候的时空变化特征，为分析气候因子与森林生长之间的关系提供了有力支持。土壤属性数据：通过SoilGrids系统获取土壤属性数据。SoilGrids系统是一个全球土壤信息数据库，它提供了高分辨率的土壤属性数据，包括土壤质地、土壤pH值、土壤有机碳含量、土壤全氮含量等。土壤质地决定了土壤的通气性、透水性和保水性，不同质地的土壤对树木根系的生长和养分吸收有着不同的影响。土壤pH值影响土壤中养分的有效性，适宜的pH值范围有利于树木对各种养分的吸收利用。土壤有机碳含量和全氮含量是衡量土壤肥力的重要指标，它们为树木生长提供了必要的养分来源。利用SoilGrids系统获取的土壤属性数据，能够全面地了解样地土壤的基本特征，为研究土壤因子对森林生长的影响提供了丰富的数据基础。3.2数据预处理3.2.1数据清洗数据清洗是数据预处理的关键步骤，旨在去除数据中的噪声和错误，提高数据质量。在本研究中，主要从以下几个方面进行数据清洗：缺失值处理：在收集到的数据中，部分样地可能存在某些变量值缺失的情况。对于缺失值的处理，根据数据的特点和缺失比例采用了不同的方法。当某个变量的缺失值比例较低（如低于10%）时，对于数值型变量，采用均值插补法，即计算该变量在其他非缺失样本中的平均值，并用这个平均值来填充缺失值。对于分类变量，采用众数插补法，即选取该变量在其他非缺失样本中出现频率最高的类别来填充缺失值。例如，若某样地的土壤有机碳含量缺失，而其他样地该变量的平均值为2.5%，则用2.5%填充该缺失值；若某样地的树种类别缺失，而在其他样地中“红松”出现的频率最高，则将该缺失值填充为“红松”。当缺失值比例较高（如超过30%）时，考虑删除该变量或对应的样本，以避免缺失值对模型训练产生较大影响。若某个样地的多个关键变量都存在大量缺失值，且该样地在整个数据集中的占比较小，则删除该样地数据；若某个变量的缺失值比例过高，且该变量对研究目标的重要性相对较低，则考虑删除该变量。异常值处理：通过箱线图和Z-分数等统计方法识别并处理异常值。箱线图能够直观地展示数据的分布情况，通过观察数据点是否超出箱线图的上下限（通常为Q1-1.5IQR和Q3+1.5IQR，其中Q1为下四分位数，Q3为上四分位数，IQR为四分位距）来判断是否为异常值。Z-分数则是通过计算数据点与均值的距离，并除以标准差得到，若Z-分数的绝对值大于3，则认为该数据点可能是异常值。对于识别出的异常值，根据实际情况进行修正或删除。如果异常值是由于测量误差或记录错误导致的，尝试通过查阅原始资料或与相关部门沟通进行修正。若某样地的树高记录为500米，明显超出了正常范围，经核实是由于记录错误，将其修正为合理的值。若无法确定异常值的原因，且该异常值对整体数据的影响较大，则考虑删除该异常值对应的样本。3.2.2数据标准化不同变量具有不同的量纲和数量级，这可能会影响机器学习模型的训练效果和准确性。因此，需要对数据进行标准化处理，使其具有可比性。在本研究中，采用Z-score标准化方法，也称为标准差标准化。该方法的计算公式为：x'=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x为原始数据值，\mu为该变量的均值，\sigma为该变量的标准差，x'为标准化后的数据值。经过Z-score标准化处理后，数据将符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。以年平均温度为例，假设该变量的原始数据均值为5℃，标准差为2℃，某样地的年平均温度原始值为7℃，则经过标准化后的数值为：(7-5)/2=1。通过这种标准化处理，消除了不同变量之间量纲和数量级的差异，使得模型在训练过程中能够更加公平地对待每个变量，避免了因变量数值大小差异而导致的模型偏差，提高了模型的收敛速度和预测精度。3.2.3数据划分为了评估模型的性能，需要将数据划分为训练集、验证集和测试集。在本研究中，采用留出法将数据集按照70%作为训练集、15%作为验证集、15%作为测试集的比例进行划分。训练集用于训练机器学习模型，让模型学习数据中的模式和规律。验证集在模型训练过程中用于调整模型的超参数，防止模型过拟合。通过观察模型在验证集上的性能表现，如均方根误差、决定系数等指标，选择最优的超参数组合。测试集在模型训练完成后，用于评估模型的最终性能。测试集的数据在整个训练过程中从未被模型见过，因此可以更真实地反映模型在实际应用中的表现。在划分数据时，为了保证数据的随机性和代表性，采用随机抽样的方法进行划分，并且确保每个类别在训练集、验证集和测试集中的比例大致相同，以避免因数据划分不均衡而导致的模型评估偏差。四、模型构建与分析4.1模型输入变量选择模型输入变量的选择对于准确构建吉林天然针阔混交林生长模型至关重要。本研究综合考虑了多个方面的因素，选取了期初林分因子、结构、立地与土壤、间伐和气候等变量作为模型的输入。期初林分因子是反映林分初始状态的重要指标，对林分未来的生长具有显著影响。林分年龄直接关系到树木的生长阶段和生理特性，不同年龄阶段的树木生长速度和生长规律存在差异。例如，幼龄林树木生长迅速，对养分和光照的需求较大；而成熟林树木生长速度逐渐减缓，更注重维持自身的生长和稳定性。林分密度则影响着树木之间的竞争关系，密度过高会导致树木之间竞争养分、水分和光照，从而抑制树木的生长；密度过低则可能无法充分利用土地资源，影响林分的整体生产力。因此，将林分年龄和林分密度作为输入变量，能够为模型提供关于林分初始生长状态的关键信息。林分结构变量也是影响林分生长的重要因素。平均胸径和平均树高是衡量林分生长状况的重要指标，它们反映了林分中树木的大小和生长潜力。胸径和树高的生长受到多种因素的综合影响，包括遗传因素、环境条件和竞争关系等。通过将平均胸径和平均树高纳入模型输入变量，可以更好地描述林分结构对生长的影响。树种组成是林分结构的另一个重要方面，不同树种具有不同的生物学特性和生态需求，它们之间的相互作用会影响林分的生长和发育。例如，一些树种具有固氮能力，能够改善土壤肥力，为其他树种的生长提供有利条件；而一些树种之间可能存在竞争关系，争夺有限的资源。因此，考虑树种组成能够更全面地反映林分结构的复杂性，提高模型的准确性。立地与土壤条件是影响树木生长的基础环境因素。海拔高度、坡度和坡向等立地因子直接影响着光照、温度、水分和土壤养分的分布，从而对树木生长产生重要影响。在高海拔地区，气温较低，光照强度和时间也与低海拔地区不同，这些因素会限制树木的生长速度和生长范围。坡度和坡向则影响着土壤的侵蚀程度和水分的保持能力，进而影响树木的生长。土壤质地决定了土壤的通气性、透水性和保肥能力，不同质地的土壤适合不同树种的生长。土壤pH值影响土壤中养分的有效性，适宜的pH值范围能够促进树木对养分的吸收。土壤有机碳含量和全氮含量是衡量土壤肥力的重要指标，它们为树木生长提供了必要的养分来源。因此，将这些立地与土壤变量纳入模型输入，能够充分考虑环境因素对林分生长的影响。间伐作为一种重要的森林经营措施，对林分生长具有显著的调控作用。间伐强度直接影响着林分密度的变化，从而改变树木之间的竞争关系和林分的生长环境。适度的间伐可以减少树木之间的竞争，为保留木提供更多的养分、水分和光照，促进树木的生长；间伐时间也会影响林分的生长效果，在树木生长的不同阶段进行间伐，其效果可能会有所不同。因此，将间伐强度和间伐时间作为输入变量，能够反映森林经营措施对林分生长的影响，为森林经营决策提供科学依据。气候因子是影响森林生长的重要外部因素。年平均温度直接影响树木的生理活动和生长速度，适宜的温度有利于树木的光合作用和养分吸收。在温度较低的地区，树木的生长周期可能会延长，生长速度会减缓。年降水量为树木生长提供了必要的水分条件，充足的降水能够保证树木正常的生长发育。降水不足可能导致树木缺水，影响其生长和生存。年日照时数影响树木的光合作用效率，不同树种对日照时数的需求不同，合理的日照时数有助于提高树木的生产力。因此，将年平均温度、年降水量和年日照时数等气候因子作为输入变量，能够考虑到气候变化对林分生长的影响，使模型更具适应性和前瞻性。在选择这些输入变量时，本研究采用了相关性分析和逐步回归等方法，对变量进行筛选和优化。通过相关性分析，初步确定与林分生长密切相关的变量；然后，利用逐步回归方法，进一步筛选出对模型贡献较大的变量，去除一些相关性较强或对模型影响较小的变量，以提高模型的准确性和稳定性。4.2模型构建过程4.2.1基于机器学习的模型构建本研究选用了7种常用的机器学习算法，包括随机森林（RF）、增强回归树（BRT）、多元自适应回归样条（MARS）、Cubist、神经网络（ANN）、k-最近邻（k-NN）和支持向量机（SVM），分别构建吉林天然针阔混交林全林分和组成树种的生长模型。这些算法在处理复杂数据和非线性关系方面具有各自的优势，能够从不同角度挖掘数据中的信息，为林分生长建模提供多样化的解决方案。对于随机森林模型，在构建过程中，首先设置决策树的数量为1000，这是通过多次试验和交叉验证确定的一个较为合适的数量。决策树数量过少可能导致模型的泛化能力不足，而过多则会增加计算成本且可能出现过拟合现象。同时，设置每个节点分裂时随机选择的特征数量为总特征数量的平方根。这样的设置能够在保证模型充分利用数据特征的同时，引入一定的随机性，降低模型的过拟合风险。在训练过程中，随机森林通过有放回的随机抽样方法生成多个样本子集，每个子集用于训练一棵决策树。每棵决策树在节点分裂时，从随机选择的特征中寻找最优分裂点，以最大化信息增益或最小化基尼指数等。通过对这些决策树的预测结果进行综合，得到最终的预测值。增强回归树模型的构建过程相对复杂，需要对多个参数进行精细调整。学习率设置为0.01，这是一个控制每次迭代中模型更新步长的重要参数。学习率过小会导致模型收敛速度过慢，需要更多的迭代次数才能达到较好的效果；而学习率过大则可能使模型在训练过程中跳过最优解，导致模型不稳定。树的数量设置为500，这个数量需要根据数据的特点和模型的性能进行调整。树的深度设置为3，树的深度决定了模型的复杂度，过深的树可能会导致过拟合，而过浅的树则可能无法充分学习数据中的复杂关系。在训练过程中，增强回归树首先初始化一个简单的回归树模型，然后通过不断拟合残差来提升模型的性能。每次迭代时，根据上一轮的残差构建一棵新的回归树，并将其与之前的模型进行加权组合，权重与新回归树对残差的拟合程度相关。多元自适应回归样条模型在构建时，首先确定基函数的类型和数量。通过试验和分析，选择了合适的基函数来构建模型，以适应数据的复杂非线性关系。在模型训练过程中，MARS采用贪心算法，逐步添加或删除基函数，以最大化模型的拟合效果。每次添加基函数时，会根据数据的特点自动选择合适的分割点和基函数形式，通过交叉验证来评估模型的性能，防止过拟合。例如，在处理林分生长与多个影响因子的关系时，MARS能够自适应地选择不同的基函数和分割点，准确地描述它们之间的复杂关系。Cubist模型的构建基于规则和线性回归。在构建过程中，首先将数据集划分为多个子集，每个子集用于构建一个简单的线性回归模型。然后，通过对数据的分析和归纳，生成一系列的“如果-那么”规则。这些规则考虑了数据集中各个特征的取值范围和相互关系，通过对大量数据的学习，Cubist能够生成准确描述林分生长与各种因素关系的规则。在预测时，对于一个新的样本，Cubist会根据其特征值匹配相应的规则，并使用该规则对应的线性回归模型来进行预测。神经网络模型的构建需要精心设计网络结构和调整参数。本研究采用了多层感知器（MLP）结构，设置隐藏层的层数为2，隐藏层节点数分别为30和20。隐藏层的层数和节点数会影响模型的学习能力和表达能力，过多的隐藏层或节点数可能导致过拟合，而过少则可能无法学习到数据中的复杂模式。在训练过程中，采用反向传播算法来调整神经元之间的连接权重。首先将训练数据输入到神经网络中，计算模型的预测值与真实值之间的误差。然后，根据误差的大小，通过反向传播算法计算误差对权重的偏导数，沿着梯度的反方向更新权重，使得误差逐渐减小。经过多次迭代训练，当模型在训练数据上的误差达到一定的阈值或者不再下降时，训练过程结束。k-最近邻模型在构建时，需要确定k值的大小。通过交叉验证，确定k值为5。k值的选择对模型的性能影响较大，k值过小，模型对噪声和异常值较为敏感，容易出现过拟合；k值过大，模型的分类或预测结果会受到较多样本的影响，可能导致模型的泛化能力下降。在预测时，对于一个新的样本，k-NN计算它与训练集中所有样本的距离（本研究采用欧氏距离），选择距离最近的k个样本。根据这k个样本的类别或数值来确定新样本的类别或预测值。支持向量机模型在构建时，对于线性可分的数据，通过寻找一个能够使两类样本之间的间隔最大化的超平面来进行分类。对于线性不可分的数据，采用高斯核函数将数据映射到高维空间，使得在高维空间中数据变得线性可分。在构建过程中，需要调整惩罚参数C和核函数参数γ。惩罚参数C控制对错误分类样本的惩罚程度，C值越大，对错误分类的惩罚越重，模型越容易过拟合；C值越小，模型对错误分类的容忍度越高，可能导致模型的泛化能力下降。核函数参数γ则影响核函数的作用范围和效果，需要根据数据的特点进行调整。通过交叉验证，确定了合适的C和γ值，以提高模型的性能。4.2.2传统统计模型构建传统统计模型在森林生长建模中具有重要的应用历史，本研究选用线性回归和非线性回归模型作为对比，以评估机器学习模型的性能优势和特点。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法来估计模型的参数，使得预测值与真实值之间的误差平方和最小。以林分平均高与林分年龄、林分密度等自变量的关系为例，构建线性回归模型的步骤如下：首先确定自变量和因变量，将林分平均高作为因变量，林分年龄、林分密度等作为自变量；然后收集相关的数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和标准化等；接着，使用最小二乘法估计模型的参数，即求解使得误差平方和最小的参数值。在实际应用中，可能会出现自变量之间存在多重共线性的问题，这会影响模型的稳定性和准确性。因此，在构建线性回归模型时，需要对自变量进行相关性分析，去除相关性较强的变量，或者采用岭回归、主成分回归等方法来解决多重共线性问题。非线性回归模型则用于描述因变量与自变量之间的非线性关系。常见的非线性回归模型有指数函数模型、对数函数模型、幂函数模型等。在构建非线性回归模型时，首先需要根据数据的特点和实际情况，选择合适的非线性函数形式。以描述森林蓄积量与林分密度、平均胸径等因素的关系为例，如果通过散点图观察发现它们之间呈现指数关系，则可以选择指数函数模型。然后，通过非线性最小二乘法等方法来估计模型的参数。在估计参数的过程中，通常需要对数据进行适当的变换，将非线性问题转化为线性问题，以便于求解。例如，对于指数函数模型，可以对两边取对数，将其转化为线性对数模型，然后使用线性回归的方法进行参数估计。最后，对模型进行检验和评估，包括残差分析、拟合优度检验等，以确保模型的合理性和有效性。4.3模型性能评估指标为了全面、准确地评估不同模型的性能，本研究采用了多个评估指标，包括决定系数（R^2）、相对均方根误差（rRMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标从不同角度反映了模型的预测能力和精度，能够为模型的比较和选择提供科学依据。决定系数（R^2）用于衡量模型对因变量变异的解释程度，其取值范围为0\leqR^2\leq1。R^2越接近1，表示模型对数据的拟合效果越好，即模型能够解释因变量的大部分变异。R^2的计算公式为：R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2}，其中y_i为真实值，\hat{y}_i为预测值，\bar{y}为真实值的均值。例如，当R^2=0.8时，表示模型能够解释80%的因变量变异，说明模型对数据的拟合效果较好。然而，R^2也存在一定的局限性，它可能会随着模型中自变量的增加而虚高，即使增加的自变量对模型并没有实际的贡献，因此在使用R^2时，需要结合调整后的R^2等指标进行综合评估。相对均方根误差（rRMSE）反映了预测值与真实值之间的平均相对误差，它是均方根误差（RMSE）与真实值均值的比值，消除了数据量纲的影响，便于不同模型之间的比较。rRMSE的计算公式为：rRMSE=\frac{\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2}}{\bar{y}}，其中n为样本数量。rRMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。例如，两个模型分别预测林分的蓄积量，模型A的rRMSE为0.1，模型B的rRMSE为0.15，说明模型A的预测精度相对较高，其预测值与真实值之间的平均相对误差较小。平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之差的绝对值的平均值，它能够直观地反映预测值与真实值之间的平均误差大小。MAE的计算公式为：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n|y_i-\hat{y}_i|。MAE对所有的误差同等对待，不考虑误差的方向，因此它能够较好地反映模型预测值的平均偏离程度。例如，若模型预测的林分平均高的MAE为1米，说明该模型预测的林分平均高与真实值之间的平均误差为1米。平均绝对百分比误差（MAPE）是预测值与真实值之差的绝对值占真实值的百分比的平均值，它反映了预测值与真实值之间的相对误差百分比。MAPE的计算公式为：MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\frac{|y_i-\hat{y}_i|}{y_i}\times100\%。MAPE能够更直观地展示模型预测值与真实值之间的相对误差情况，对于评估模型在不同数据量级上的预测精度具有重要意义。例如，若模型预测的林分生物量的MAPE为10%，表示该模型预测的林分生物量与真实值之间的平均相对误差为10%。在实际应用中，这些评估指标可以相互补充，从不同角度全面评估模型的性能。通过综合考虑这些指标，可以更准确地选择适合吉林天然针阔混交林生长建模的最优模型。4.4模型结果分析4.4.1不同机器学习模型比较通过对7种机器学习模型在预测吉林天然针阔混交林林分生长指标上的性能进行比较，发现不同模型在不同指标上的表现存在一定差异。在平均高、平均胸径、蓄积、断面积、生物量以及株数密度的预测中，除k-NN模型外，其他6类模型（RF、BRT、MARS、Cubist、ANN、SVM）的决定系数（R^2）普遍较高，介于0.4808-0.9789之间，相对均方根误差（rRMSE）介于0.0228-0.9036之间，说明这些模型对这些指标具有较好的拟合和预测能力。其中，随机森林（RF）模型在多个指标上表现较为突出，其决定系数相对较高，且相对均方根误差相对较小。这是因为随机森林通过构建多个决策树并综合它们的预测结果，有效地降低了模型的方差，提高了模型的泛化能力，能够更好地捕捉数据中的复杂模式和关系。例如，在预测林分蓄积时，随机森林模型能够充分考虑林分结构、立地条件和气候等多种因素的相互作用，准确地预测出林分蓄积的变化趋势。增强回归树（BRT）模型在处理复杂非线性关系方面具有较强的能力，它通过不断拟合残差，逐步提升模型的预测性能，在一些指标上也取得了较好的效果。多元自适应回归样条（MARS）模型能够自适应地选择基函数和分割点，灵活地拟合各种复杂的曲线形状，对于描述林分生长与多个影响因子之间的复杂关系具有独特的优势。Cubist模型基于规则和线性回归，具有较好的可解释性，能够生成直观的规则来描述林分生长与因素之间的关系，在预测精度上也表现良好。神经网络（ANN）模型具有强大的学习能力和非线性映射能力，能够学习到数据五、案例分析5.1落叶松-阔叶混交林生长模拟5.1.1样地选择与数据收集为了准确模拟落叶松-阔叶混交林的生长情况，本研究在吉林省东部山区选取了具有代表性的样地。样地选择遵循以下标准：一是具有典型的落叶松-阔叶混交林植被类型，落叶松与阔叶树种的比例相对稳定，且树种组成丰富；二是样地的立地条件具有一定的差异性，包括不同的海拔高度、坡度、坡向以及土壤类型等，以涵盖该地区常见的立地条件范围；三是样地受人为干扰相对较小，能够较好地反映自然生长状态下的林分特征。最终选定了20块样地，样地面积均为0.25公顷（50m×50m）。在每个样地内，进行了详细的数据收集工作。对于林分因子，采用每木检尺的方法，测量了每株树木的胸径、树高、冠幅等指标，并记录了树种名称。同时，计算了林分密度、平均胸径、平均树高、断面积、蓄积量等林分统计指标。在立地因子方面，使用GPS定位仪确定样地的地理位置，记录海拔高度，通过坡度仪和罗盘仪测量坡度和坡向。土壤因子的测定则包括采集土壤样品，分析土壤质地、pH值、有机碳含量、全氮含量等。在气候因子方面，收集了样地所在区域的长期气象数据，包括年平均温度、年降水量、年日照时数等，这些数据来源于距离样地最近的气象站点。5.1.2模型应用与结果分析将构建好的机器学习模型应用于落叶松-阔叶混交林样地数据，进行生长模拟。以随机森林模型为例，在模拟过程中，输入样地的初始林分因子、立地因子、土壤因子和气候因子等数据，模型根据之前训练学习到的模式和规律，预测未来一段时间内林分的生长变化，包括胸径生长量、树高生长量、蓄积量变化等指标。对模拟结果与实际观测数据进行对比分析，通过计算决定系数（R^2）、相对均方根误差（rRMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来评估模型的准确性。结果显示，随机森林模型在预测落叶松-阔叶混交林的蓄积量时，R^2达到了0.85，rRMSE为0.12，MAE为5.6立方米/公顷，MAPE为10.5%。这表明随机森林模型能够较好地拟合和预测落叶松-阔叶混交林的蓄积量变化，预测值与实际值较为接近。然而，在预测胸径生长量时，虽然R^2也达到了0.78，但rRMSE相对较高，为0.18，这说明模型在预测胸径生长量时存在一定的误差，可能是由于胸径生长受到树木个体差异、竞争关系等多种复杂因素的影响，模型对这些因素的捕捉还不够准确。通过对不同模型的对比分析发现，随机森林模型在整体性能上优于其他模型，能够更准确地模拟落叶松-阔叶混交林的生长动态，但仍有进一步优化的空间。5.2红松-阔叶混交林生长模拟样地选择同样在吉林省东部山区的红松-阔叶混交林分布区域展开。选取了15块样地，样地面积为0.2公顷（40m×50m）。样地选择标准除了考虑植被类型、立地条件和人为干扰因素外，还特别关注红松在林分中的优势度和代表性。确保所选样地中红松的数量和分布具有一定的典型性，以便更好地研究红松-阔叶混交林的生长特征。在数据收集方面，除了与落叶松-阔叶混交林样地相同的林分因子、立地因子和气候因子测量外，还对红松的一些特殊生物学指标进行了记录，如红松的球果产量、种子发芽率等，这些指标对于了解红松的生长和繁殖状况具有重要意义。土壤因子的分析也更加细致，增加了对土壤微量元素含量的测定，因为红松对某些微量元素的需求可能与其他树种不同，了解土壤微量元素状况有助于深入分析红松的生长环境。将构建的机器学习模型应用于红松-阔叶混交林样地数据进行生长模拟。以神经网络模型为例，通过输入样地的各类数据，模型预测林分在未来的生长变化。在预测红松的树高生长量时，神经网络模型的R^2为0.82，rRMSE为0.15，MAE为0.8米，MAPE为12.0%。这表明神经网络模型在预测红松树高生长量方面具有较好的性能，能够较为准确地反映红松树高的生长趋势。然而，在预测林分生物量时，虽然模型的R^2达到了0.75，但rRMSE为0.20，相对较高，说明模型在预测生物量时存在一定的偏差。可能是由于生物量的计算涉及到多个树种的生物量累加，不同树种的生物量与环境因子之间的关系更为复杂，导致模型的预测难度增加。通过对不同模型的比较，发现神经网络模型在处理红松-阔叶混交林这种复杂的非线性关系时具有一定的优势，但在某些指标的预测上仍需进一步改进。5.3云冷杉-阔叶混交林生长模拟样地选择集中在长白山地区的云冷杉-阔叶混交林分布区，共选取了18块样地，样地面积为0.3公顷（60m×50m）。样地选择时充分考虑了云冷杉-阔叶混交林的群落结构特点，包括云冷杉与阔叶树种的混交比例、垂直结构等。同时，考虑到长白山地区的地形和气候的复杂性，样地在海拔高度、坡度、坡向等方面具有多样性，以全面反映该地区云冷杉-阔叶混交林的生长环境。数据收集工作除了常规的林分因子、立地因子和气候因子测量外，还针对云冷杉-阔叶混交林的特点，增加了对林分空间结构的测量。使用全站仪等设备测量树木之间的空间位置关系，计算混交度、大小比数、角尺度等空间结构参数，这些参数对于分析云冷杉-阔叶混交林的空间分布格局和种间竞争关系具有重要意义。土壤因子的测定则更加注重土壤的物理性质，如土壤容重、孔隙度等，因为这些物理性质对云冷杉和阔叶树种的根系生长和水分养分吸收有重要影响。应用构建的机器学习模型对云冷杉-阔叶混交林样地进行生长模拟。以支持向量机模型为例，输入样地的各类数据后，模型预测林分的生长指标变化。在预测云冷杉的胸径生长量时，支持向量机模型的R^2为0.80，rRMSE为0.16，MAE为0.7厘米，MAPE为11.5%。这表明支持向量机模型在预测云冷杉胸径生长量方面表现较好，能够较好地拟合云冷杉胸径的生长过程。但在预测林分断面积时，R^2为0.72，rRMSE为0.22，模型的预测精度相对较低。可能是因为林分断面积受到多种因素的综合影响，包括树木的生长速度、死亡和更新等，模型在处理这些复杂的动态变化时存在一定的局限性。通过对不同模型的评估和比较，发现支持向量机模型在模拟云冷杉-阔叶混交林生长时具有一定的优势，但在一些关键指标的预测上仍有提升的空间，需要进一步优化模型或改进数据处理方法。六、结论与展望6.1研究主要结论本研究通过对吉林天然针阔混交林的深入研究，利用多种机器学习算法构建生长模型，并与传统统计模型进行对比，得到以下主要结论：机器学习模型性能比较：利用7种机器学习算法构建了天然针阔混交林全林分和各组成树种5年间隔期期末平均高、平均胸径、蓄积、断面积、生物量、株数密度、枯死和进界模型。10折交叉验证结果显示，除枯