基于地理數(shù)學(xué)方法對(duì)廣西馬尾松樹輪寬度的研究.pdf

1、立地的光照、降雨、氣溫、土壤、水分、地形等都是樹木生長的影響因素,它們的變化都能在樹木年輪上有所響應(yīng),因此,樹木年輪能較為客觀有效地記錄其生長的地理環(huán)境信息?？梢哉J(rèn)為每棵樹木都是它生長環(huán)境的“微氣象站”,對(duì)每一個(gè)“微氣象站”的研究,都可以挖掘到局部微環(huán)境的地理氣候信息。
　　本論文通過采集廣西大明山(15個(gè)標(biāo)本)、大瑤山(17個(gè))、青秀山(5個(gè))、天雹水庫區(qū)(8個(gè))馬尾松樹輪樣本數(shù)據(jù),嘗試使用因子分析、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分形

2、理論、復(fù)雜性分析、小波分析等數(shù)學(xué)方法,對(duì)這些地區(qū)樹木生長過程進(jìn)行研究,以揭示它們的地理環(huán)境變化的內(nèi)在規(guī)律,為這些地區(qū)的封山育林、水土保持、經(jīng)濟(jì)育林、果樹培育、園林綠化等工作提供科學(xué)依據(jù)。
　　首先運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件中聚類與因子分析方法對(duì)天雹水庫區(qū)樹輪進(jìn)行研究,從研究中發(fā)現(xiàn)樹木年輪能記錄下立地的坡向、土壤、光因子、水因子、溫度等地理環(huán)境信息,通過分析獲取這些因素的變化規(guī)律。另外,運(yùn)用SPSS的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知器分析大明山、大瑤山、

3、青秀山三個(gè)地方的樹輪數(shù)據(jù),并根據(jù)青秀山樹木生長的規(guī)律和感知器建立的模型,判別它的地理氣候“相”,從而對(duì)其進(jìn)行地理環(huán)境歸類。
　　其次使用大明山、大瑤山2003至2013年樹木年輪各年的平均寬度數(shù)據(jù),運(yùn)用MATLAB人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱相關(guān)函數(shù)編寫專門預(yù)測程序,預(yù)測兩地2014年樹輪平均寬度。之所以使用平均樹輪數(shù)據(jù),是因?yàn)樗堋爸泻汀钡裘總€(gè)樣樹的土壤、地形、生態(tài)競爭等因素的差別,使其對(duì)地區(qū)具有一定的代表性。經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測,大明

4、山2014年預(yù)測值為5.9631mm,大瑤山的預(yù)測值為5.1295,它們均比2013年大,為此,可以間接認(rèn)為廣西地區(qū)2014年的氣候相對(duì)要比2013年要好。
　　另外基于李氏指數(shù)理論、分形理論和信息復(fù)雜性理論,使用MATLAB小波分析工具箱的相關(guān)函數(shù)編寫專用程序,計(jì)算大明山和大瑤山樹輪序列的突變性和復(fù)雜性。通過計(jì)算結(jié)果的比較,表明大瑤山的突變性和復(fù)雜性比大明山大,因此可以說明后者的水熱等地理因素的變化要比前者相對(duì)平穩(wěn)有序。