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基于机器学习算法的吉林省长白落叶松林最大净初级生产力影响因素分析

高子滢 王海燕 何潇 雷相东 仇皓雷

生态学报2025，Vol.45Issue(10)：P.4927-4939,13.
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生态学报2025，Vol.45Issue(10)：P.4927-4939,13.DOI:10.20103/j.stxb.202408101889

基于机器学习算法的吉林省长白落叶松林最大净初级生产力影响因素分析

高子滢 1王海燕 1何潇 2雷相东 2仇皓雷1

作者信息

  • 1. 北京林业大学林学院,林木资源高效生产全国重点实验室,森林培育与保护教育部重点实验室,北京100083
  • 2. 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091
  • 折叠

摘要

关键词

NPP最大值/长白落叶松林/机器学习/SHAP分析

分类

农业科技

引用本文复制引用

高子滢,王海燕,何潇,雷相东,仇皓雷..基于机器学习算法的吉林省长白落叶松林最大净初级生产力影响因素分析[J].生态学报,2025,45(10):P.4927-4939,13.

基金项目

十四五重点研发项目课题(2022YFD2200501)。 （2022YFD2200501）

生态学报

OA北大核心

1000-0933

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