智慧林草创新团队研发森林凋落物参数智能预测新方法

背景：森林凋落物是生态系统碳氮循环的关键环节，其精准预测对生态研究至关重要，但现有模型常忽略极端气候与定性生态系统特征的共同影响，导致预测精度不足。研究目的：针对上述问题，智慧林草创新团队研发了一种多模态数据融合的智能预测方法，旨在通过结合预训练大语言模型和自动化机器学习技术，提升森林凋落物量的预测准确性和效率。结论：该方法经全国数据验证，预测精度最高提升15.31%，有效解决了高值低估问题，并揭示极端气候与定性生态系统特征是驱动凋落物动态的关键变量，推动了AI在森林科学中的应用创新。