）上宣布最新研讨成果。该研讨预算，2020年我国草地ECO植被碳储量为1.79 Pg C，这一结果与之前的很多地上观测数据附近。
草地生物量是草地ECO碳储量的重要组成部分，一起也是畜牧业出产的重要饲草料来历。但是，由于物种结构和组成的差异以及气候环境的影响，准确预算草地生物量一向面对巨大应战。虽然现有的卫星遥感技能和机器学习办法供给了新的研讨思路，但这些预算办法在空间扩展性中仍然很不安稳，首要由于对驱动目标与模型之间耦合联系的了解尚不明晰。
研讨团队对我国草地生物量进行了全面评价，关心了不同驱动变量间的杂乱耦合联系，经过31个遥感、气候、地势和土壤目标，结合6种机器学习算法，首要对我国草地地上生物量进行了10米精度的制图；在此基础上，根据18种草地类型的根冠比和畜牧业统计数据，计算了总生物量，并经过蒙特卡洛模仿和随机森林的Gini重要性办法剖析了各变量在不同标准下的奉献。
最终，考虑地下生物量与放牧啃食量的奉献，研讨预算的2020年我国草地ECO植被碳储量为1.79 Pg C，这一结果与之前的很多地上观测数据附近。以上研讨为我国草地碳储量核算以及牧户标准放牧使用办理供给了牢靠的技能与数据支撑。
我国农业科学院草原研讨所科研助理李华强为论文榜首作者，团队首席李飞研讨员为通讯作者。
该研讨得到内蒙古自治区科技方案项目和我国农业科学院农业科学技能创新工程的一起赞助。
