STRAM模型：森林土壤重型交通车辙深度预测与评估

本文主要探讨了"土壤流动性预测"的研究领域，聚焦于一项名为STRAM（Soil Trafficability Model）的创新模型。STRAM的开发目标是解决林业活动中重型机械在森林土壤上造成的车辙深度预测问题，这对于可持续的森林管理至关重要，可以减少对土壤结构的破坏，提高运输效率。 STRAM的应用背景位于加拿大新不伦瑞克省北部和中部的四个采伐区，这些区域的木材运送过程中经常面临重型机械的频繁行驶。研究中，作者通过实地测量获取关键数据，包括土壤车辙深度、体积水分含量、体积密度、土壤对圆锥体的抵抗力（即圆锥体指数，CI）、以及无量纲的标称土壤圆锥体指数（NCI），后者是CI与车轮底纹印刷压力的比率。这些参数对于评估土壤承载能力和车辙形成风险至关重要。 STRAM的预测能力体现在以下几个方面： 1. 机器参数影响：STRAM能够根据机器的尺寸，如估计的足迹面积和压力，来推算可能产生的车辙深度。这有助于工程师和决策者选择合适的设备，以减轻对土壤的负担。 2. 土壤水分和CI预测：模型利用森林水文模型ForHyM，结合全年每日的天气数据，预测土壤孔隙中的水分含量，并据此预估CI的变化，因为水分状态直接影响土壤的抗压能力。 3. 多元和随机森林回归：通过多元回归技术，STRAM处理了采样区域内土壤属性的变异，确保了模型在不同土壤条件下的准确性。随机森林回归则进一步提高了预测的稳健性和精度，尤其是在处理复杂非线性关系时。 研究结果令人鼓舞，STRAM在预测土壤湿度、CI和车辙深度方面的性能表现优异，达到了40%的多次回归准确率和高达80%的随机森林预测精度。这一模型的应用不仅提升了森林管理的科学性，还为环境保护和资源可持续利用提供了有力工具。 《开放林业学报》（Open Journal of Forestry）于2019年发表了这篇研究成果，ISSN号分别为在线版2163-0437和印刷版2163-0429，DOI为10.4236/ojf.2019.94017，证明了这项工作的学术价值和行业认可度。STRAM的开发和评估展示了在现代林业运营中，利用数据驱动的模型进行土壤交通可达性预测的重要性，为未来森林工程的规划和实施提供了科学依据。