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为了实现林木固碳释氧量的数字化估算，针对现有估算方法的不足，提出了基于BP神经网络的林木固碳释氧量的预测模型。基于对神经网络理论和固碳释氧量估算模型的研究，分析了林木在生长季节的CO2通量变化趋势，采用规范化方法对训练样本预处理，进行BP神经网络训练，并结合弛豫涡旋积累法和箱式法，建立了CO2通量神经网络模型。实验结果表明，所建模型具有较好的泛化性能，能够比较准确地估算出林木的固碳释氧量。

评估森林生态系统中的碳（C）隔离对于向监测，报告和验证（MRV）提供信息以减少森林砍伐和森林退化（REDD）至关重要。 森林-DNDC（FDNDC）的空间明晰版本使用来自美国爱达荷州内兹珀斯-清水国家森林（NPCNF）的基于样地的观测进行评估，并用于评估约16,000 km2的碳储量。 模型评估表明，FDNDC可用于评估该温带森林中受干扰的碳储量，具有适当的模型性能效率，并且观测和模拟之间的误差很小。 该森林的地上生物量在2010年为85.1 Mg C ha-1。在1990年至2010年的最近20年中，森林中的地上生物量平均增加了约0.6 Mg C ha-1 yr-1。空间平均树龄为98在2010年已有30年历史。生物量，净初级生产和净生态系统产品分布的空间差异很大。 固碳的空间差异主要与由于干扰引起的林分年龄的空间差异有关，其次与生态驱动因素和物种有关。 基于1981年至2013年这33年间的空间气候数据的气候变异性，气候变异性和变化会严重影响森林中的C储量。温度上升会在NPCNF中产生更多的生物量，但生物量不会随着降水的增加而增加在这个森林里。 使用1991年至2011年期间的观测

固高数字量扩展模块用户手册：硬件接口、多模块级联、软件DEMO

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