【文献精选】ENVIRON MODELL SOFTW｜基于机器学习的地上生物量和土壤性质预测地下生物量

本研究旨在通过机器学习技术提高地下生物量（BGB）的预测精度，以解决传统估算方法的不足。研究选取中国黄土高原294个地块的植被和土壤数据，开发了一个集成模型，结合XGBoost回归、梯度增强回归、Ridge回归和ElasticNet回归。该模型在训练和测试中表现出色，R2分别为0.623和0.502，显著提高了预测精度。研究发现，土壤有机碳、植物高度和地上生物量等关键特征对BGB预测有重要影响。研究还揭示了土壤和植被对BGB的多方面影响，深化了对草原碳动态的理解，为全球变化预测提供了新方法。