一种基于多相关分析的跨区域红树林碳汇预测方法

本发明公开了一种基于多相关分析的跨区域红树林碳汇预测方法，包括：构建样本数据集；利用样本数据集训练随机森林模型，获取碳通量预测模型；将样本数据集输入碳通量预测模型进行重要性排序；基于排序后的样本数据集，选择输入因子一致的新数据集；将新数据集输入碳通量预测模型进行外部预测，获取碳通量预测数据。本发明能够实现红树林碳通量的精准外部预测，模型致力于结合辐射与气象数据等特征因素进行长时间尺度的碳通量数据模拟；另外，模型还可以实现跨区域红树林碳通量预测，有望实现数据融合搭建大尺度精准碳汇预测模型，为大区域碳汇潜力评估工作提供强有力帮助。