소개 :
기후 변화는 전 세계 산림 생태계에 중대한 도전을 제기합니다. 기후 변화 변화에 대한 산림의 반응을 정확하게 예측하는 것은 지속 가능한 산림 관리 및 보존에 중요합니다. 전통적인 모델링 접근법은 종종 산림 생태계의 복잡한 상호 작용과 비선형 반응을 포착하는 데 부족합니다. 이곳은 머신 러닝 (ML)이 시작하여 산림 응답을 모델링하고 의사 결정을 안내하는 강력한 도구를 제공합니다.
머신 러닝 프레임 워크 :
우리의 연구는 기후 변수 (예 :온도, 강수량)에 대한 다양한 산림 속성 (예 :바이오 매스, 종 구성)의 반응을 예측하기 위해 임의의 산림, 그라디언트 부스팅 및 신경망을 포함한 ML 알고리즘의 앙상블을 사용했습니다. 이 알고리즘은 광범위한 산림 인벤토리 데이터, 기후 기록 및 원격 감지 관찰에 대해 교육을 받았습니다. 앙상블 접근법은 개별 알고리즘의 강점을 활용하여 예측의 견고성과 정확성을 향상 시켰습니다.
주요 결과 :
1. 산림 반응의 공간 변화 :
ML 모델은 다른 지역의 기후 변화에 대한 산림 반응에서 상당한 공간 이질성을 보여 주었다. 예를 들어, 일부 지역은 증가 된 바이오 매스 및 종 풍부도를 경험할 수있는 반면, 다른 지역은 특정 기후 관련 스트레스 요인으로 인해 감소에 직면 할 수 있습니다. 이 정보는 대상 보존 전략이 필요한 취약한 생태계를 식별하는 데 도움이됩니다.
2. 탄력성 지표의 식별 :
이 모델은 기후 변화에 대한 생태계 탄력성을 향상시키는 주요 산림 속성을 강조했습니다. 이 지표에는 다양한 종 구성, 더 높은 나무 밀도 및 더 큰 나무 직경이 포함되었습니다. 이러한 특성을 산림 관리 관행에 통합하면 변화하는 조건에 대한 산림 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
3. 취약한 종에 대한 위험 평가 :
ML 모델은 기후 유발 범위 변화와 서식지 조각화에 취약한 나무 종을 정확히 지적했습니다. 이 지식은 보조 마이그레이션, 사장 보존 및 서식지 복원을 포함한 종별 보존 계획을 개발하는 데 중요한 역할을합니다.
4. 적응을위한 관리 전략 :
모델 예측을 사용하여 기후 변화에 대한 산림 적응을 촉진하기 위해 맞춤형 관리 전략을 개발했습니다. 이러한 전략에는 트리 심기 관행 변경, 선택적 가늘어지는 구현 및 기후 관련 영향을 최소화하기위한 수확 일정 조정이 포함되었습니다.
5. 불확실성과 고려 사항 :
ML 모델은 귀중한 통찰력을 제공했지만 미래 기후 시나리오 및 생태 과정과 관련된 불확실성을 강조했습니다. 이러한 불확실성을 인정하는 것은 적응력 산림 관리 및 시간이 지남에 따라 예측을 개선하기위한 지속적인 모니터링에 필수적입니다.
결론 :
우리의 연구는 기후 변화에 대한 산림의 반응을 예측할 때 ML의 효과를 보여 주었다. 이 결과는 지속 가능한 산림 관리에 대한 귀중한 지침을 제공하며, 산림, 정책 입안자 및 보존 론자가 변화하는 기후에서 산림 생태계와 생태 기능을 보호하기위한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록합니다. 우리는 ML을 산림 관리 관행에 통합함으로써 생물 다양성과 인간의 복지의 이익을 위해 탄력적이고 지속 가능한 산림을 구축하는쪽으로 이동합니다.
