基于混合效应模型的相容性削度-材积方程研究

为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3种参数估计方法来估计2个系统中的削度方程、全树干材积和商品材材积方程的参数,并考虑样木间的随机效应。选择均方根误差和平均绝对残差等指标,对精度进行比较。最后发展出一个能够准确预测树干任意高度的直径、全树干材积和商品材材积的相容性削度-材积方程系统。结果表明,在2个相容性削度-材积系统中,采用削度方程参数估计方法提供了商品材材积和全树干材积的最差预测,似乎不相关参数方法在材积比方程方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高,商品材材积参数方法在积分方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高。2个相容性削度-材积系统中无论采用商品材材积参数估计方法还是削度方程参数估计方法,在考虑单木的随机效应后,模型的模拟和验证效果都得到很大的提高。基于积分方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度要高于基于材积比方程方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度。总体来说,相容性削度-材积方程系统可以保证削度方程、商品材材积方程和全树干材积方程在形式和算法上相容。

GEDI星载激光雷达数据估测森林冠层高度精度评估

为解决现有研究针对GEDI数据产品不同算法估测森林冠层高度不充分的问题,利用机载激光雷达数据探究GEDI提取的佩诺布斯科特森林冠层高度精度,计算两数据的R^(2)、RMSE并开展显著性检验分析,用以探究不同算法以及数据获取时间对估测精度的影响。结果表明:6种算法中,算法4的精度最高,R^(2)=0.61,RMSE=5.74 m。对于不同时间获取的GEDI数据,与机载数据获取时间接近的GEDI数据估测精度较高。

基于Meta-分析的间伐强度对栎类天然林生长与更新的影响——对我国栎类天然林经营的启示

【目的】基于文献综述,研究间伐强度对栎类天然林生长与更新的影响,促进其科学经营和林分质量改善。【方法】检索已发表的相关文献数据,获得有效文献37篇和数据149条,采用Meta-分析方法探究间伐强度对栎类林分胸径年均生长量(mm·a^(−1))、林分蓄积年均生长量(m^(3)·hm^(−2)·a^(−1))和幼苗密度(株·100 m^(−2))的影响。【结果】中度(20%~39%)和强度间伐(≥40%)均能显著提高林分胸径生长量和蓄积生长量,特别是对幼龄林(≤20 a)和中龄林(21~40 a)效果显著,但对近熟林(41~60 a)和成熟林(>60 a)效果不显著;中度和强度间伐均能显著提高林分的幼苗密度,尤其对成熟林的效果最大;同时,在阳坡和下坡位或中坡位林分的间伐正效应值高于其它坡向和坡位。间伐激发幼龄林与中龄林生长和成熟林更新的效应持续时间约为10 a。【结论】中度以上间伐(≥20%)显著提高了栎类中幼龄林分的胸径和蓄积生长量以及成熟林幼苗密度,为持续促进上述林分生长与更新,其间伐间隔期应为10 a左右。研究结果可为我国栎类森林的可持续经营提供参考。

西南桦立木生物量模型的研建

基于2019—2020年在云南省境内采集并测定的157株西南桦立木生物量(其中地上生物量106株、全树生物量51株),建立地上、地下生物量一元(二元)独立模型W=a×D^(b)、W=a×D^(b)×HC,并采用相容性生物量模型建立西南桦地上总生物量与树枝、树叶、树干各分项生物量之和相容的西南桦立木生物量模型,采用根茎比建立地下生物量模型。结果表明:对于西南桦地上生物量,一元、二元模型分别选用权函数W=1/(D^(2))、W=1/(D^(2)H),对于西南桦地下生物量,一元、二元模型分别选用权函数W=1/(D^(0.5))、W=1/(D^(0.5)H^(0.5)),进行加权回归求解模型参数,可明显减小异方差影响及提高模型稳定性;相容性生物量模型解决了立木树枝、树叶、树干等分项生物量之和与地上总生物量不相等问题;从评价指标来看,西南桦地上总生物量和树干生物量模型预估精度均在94%以上;树枝、树叶生物量模型预估精度在92%以上,地下生物量模型预估精度在87%以上。总之,各模型预估精度均达到了国家相关精度要求;研究成果可应用于西南桦生物量的估算。

应用地基激光雷达三维点云数据构建长白落叶松树干削度方程

使用地基激光雷达(TLS)三维点云数据提取的落叶松干形数据,构建树干削度方程,为落叶松干形精准预测提供依据。以吉林省一面山林场和杨木林林场落叶松人工林为研究对象,获取71株落叶松点云信息,并提取树干干形数据。选择简单、可变指数、三角函数和分段函数等9个基础削度方程进行比较,利用分位数回归和广义加性模型方法构建削度方程。结果表明:在9个基础削度方程中,Bi(2000)削度方程的拟合效果最好,多重共线性指标条件数也小于100;Bi(2000)基础削度方程构建的分位数回归模型,在9个分位点(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)处均能收敛,其中在τ=0.5的分位点处的拟合效果最好,略优于非线性回归的拟合结果。在以相对直径为因变量,以相对高的平方根、胸径的平方和树高为自变量的广义加性削度方程中,6种光滑样条函数(三次回归样条函数(CR)、B-样条函数(BS)、薄板回归样条函数(TP)、P-样条函数(PS)、Duchon样条函数(DS)和高斯过程平滑样条函数(GP))的拟合效果相差不大,但广义加性削度方程使用(DS+CR)光滑样条函数比一种光滑样条函数的拟合效果好(相对误差4.407、均方根误差1.158、确定系数0.966),广义加性削度方程的各检验统计量均优于基础削度方程和分位数回归削度方程,且在树干相对高度10%~80%,广义加性削度方程也表现最优(相对误差4.534、均方根误差1.191、确定系数0.964)。因此,(DS+CR)组合光滑样条函数的广义加性削度方程预测精度最高,可用于该区域的落叶松干形预测。

基于计算机模拟模型的林木冠层太阳短波辐射定量分析方法

【目的】定量模拟和刻画林木冠层太阳短波辐射的分布和截获情况,于时空变换下反演太阳短波辐射在不同林木冠层内的辐射通量变化,为林木培育经营和提质增效提供理论依据。【方法】首先,以公共数据集和真实扫描的校园内林木激光点云数据为例,结合设计的机器视觉算法,对林木激光点云进行枝叶分离和单叶分割,并用合适大小的椭圆形和圆柱体几何单元分别拟合每片叶片和骨架,开展林木真实模型重建;其次,运用计算机图形学方法,结合研究地点的经纬度和时刻,模拟太阳入射光线,并引入物理学的双向反射和透射分布函数及蒙特卡洛光线追踪算法,开展反射和透射光线与冠层内叶片的碰撞模拟;最后,根据仪器测量得到的不同树种叶片平均粗糙度和折射率,结合光线追踪算法,实现林木冠层内短波辐射分布计算和木林冠层光截获效率评估。【结果】利用本研究方法计算时空变换下不同树种(芒果、橡胶、紫薇、樱花)4株树冠及一片香樟树林的直射、反射和透射太阳辐射通量,其中直射辐射通量占比约86%、反射辐射通量占比约5%、透射辐射通量占比约9%。叶面积指数高的树冠会拦截更多直射和透射光线;在太阳高度角较小时刻(上午或下午),斜射的太阳光线反射后易与树冠中其他叶片发生二次求交,产生较多反射辐射通量。同时,由于林木的趋光性,中午树冠光线拦截率高于上午和下午10%左右。比对采用本研究方法计算的树冠辐射通量拦截比值和样地手持光电仪器实测结果,绝对误差小于6%。【结论】在测绘科学、计算机图形学及林学多学科视角融合下,本研究基于激光点云重建树木真实表观形态结构,并将蒙特卡洛光线追踪算法与物理学的双向反射和透射分布函数相融合,真实模拟光线在树冠中的传播过程,可准确获取林木冠层内太阳短波辐射分布与树冠辐射通量拦截值,对研究时空变换下林木太阳辐射吸收、光强与树冠形态结构的耦合关联及不同表型参数的林冠辐射传输模型均有重要启示意义。

基于机载激光雷达点云数据和Catboost算法的杉木单木蓄积量估测研究

选取福建顺昌县洋口国有林场6块杉木标准地内200株杉木的激光雷达点云数据和地面调查数据,基于机载激光雷达点云数据生成的冠层高度模型,运用局域极大值算法检测树冠顶点,提取树高;采用标记极值的分水岭算法估测冠幅面积,将估测的树高和冠幅面积结合单木蓄积量真值,构建基于Catboost算法的单木蓄积量估测模型。结果表明:使用局域极大值算法估测树高,R^(2)为0.91,RMSE为0.81 m;采用标记极值的分水岭算法估测冠幅面积,R^(2)为0.81,RMSE为1.18 m^(2);采用Catboost算法构建单木蓄积量估测模型R^(2)为0.934。因此,机载激光雷达点云数据可以有效估测树高和树冠面积,采用Catboost算法能够实现杉木单木蓄积量的估测,为高精度反演森林蓄积量提供新的思路。

基于哑变量的不同气候条件下红松树冠外部轮廓模拟研究

以辽宁清原满族自治县大边沟林场及黑龙江桦南县孟家岗红松人工林为研究对象,分别在两个气候区各选取39株和24株样木进行枝条解析,测量所有样木的所有枝条的枝长、弦长、基径、着枝深度等枝条属性因子;利用R语言构建基于哑变量的2个气候区红松树冠轮廓模型,分析林木因子对树冠轮廓的影响,比较2个气候区红松树冠轮廓的差异。结果表明:在幂函数、分段抛物线方程、修正Kozak方程中,幂函数拟合树冠外部轮廓的效果较好,选其作为树冠外部轮廓基础模型;当固定其他变量时,树冠外部轮廓半径随着胸径和冠长率的增大而增大,随着高径比的增大而减小,且CR对树冠半径的影响最小,HD其次,DBH最大;气候区的差异对小树影响最大、中等树木次之、大树最小;优势木树冠半径>平均木树冠半径>劣势木树冠半径。本研究构建的树冠外部轮廓哑变量模型具有良好的拟合优度,能够合理地模拟及预测2个地区的红松树冠外部轮廓。

联合运用多光谱和激光雷达技术构建的林分生物量估算模型

以广东省广州市从化石门国家森林公园为研究区域,选择4种不同林分类型(针阔混交林、阔叶林、针叶林、竹林),各林分类型选择3个20 m×20 m地块作为样方;结合激光雷达、多光谱图像、实测数据,构建多元非线性反演模型和多元线性回归模型,估算森林地上生物量,并选择最佳模型进行精度评价。结果表明:(1)依据多源数据建立的4种不同林分类型的多元非线性地上生物量反演模型的精度最高,针阔混交林样地地上生物量预测值为42.79 t·hm^(-2)、阔叶林样地地上生物量预测值为60.46 t·hm^(-2)、针叶林样地地上生物量预测值为32.99 t·hm^(-2)、竹林样地地上生物量预测值为1.92 t·hm^(-2)。(2)研究区中4种不同林分类型的多元非线性地上生物量反演模型的拟合精度,由大到小依次为竹林(决定系数为0.919)、阔叶林(决定系数为0.813)、针叶林(决定系数为0.786)、针阔混交林(决定系数为0.713),均符合精度要求。采用多光谱和激光雷达数据结合的方式,能够较精准地提取林分地上生物量信息,可准确估算针阔混交林、阔叶林、针叶林、竹林的地上生物量。

基于环形阵列的油管损伤三维成像检测方法研究

传统的瞬变电磁套管损伤检测技术是通过采集数据来反映套管损伤情况的二次场信息,反演套管二维壁厚曲线,为套管损伤提供解释依据。为了使套管损伤解释得更加高效、直观、精准,满足井口油管三维成像的需求,建立一种基于环形阵列式的井口油管三维成像检测系统,利用探测仪器中环形阵列分布的TMR传感器,对井口油管各个方位的信息进行采集,使得采集到的数据能够描述不同深度、不同角度的损伤情况。结合套管半径、涡流扩散时间以及径向探测角度之间的关系,通过对井口三维数据的处理,实现套管内外壁三维成像,进而实现井口油管的非对称损伤解释。通过与传统的电磁探伤曲线的对比,验证了所提井口油管三维成像检测方法的有效性,为现场套管损伤解释工作提供重要依据。

含竞争指标的广义可加混合效应树高-胸径模型

广义可加混合效应模型(GAMM)兼具参数模型与非参数模型的优点,同时适于处理多层次分组数据。通过运用广义可加混合效应模型模拟胸径及树高之间关系,加入竞争因子作为辅助变量,并与传统非线性混合效应模型进行比较,能够为建立树高曲线及提高模型精度提供新方法。根据吉林省汪清林业局金沟岭林场2块100 m×100 m次生混交林样地中的实测单木数据,按照7∶3比例随机划分建模与验证数据。随机效应设定为林木分级,辅助变量选择大于对象木胸高断面积之和(B_(AL))或简单竞争指数(Hegyi指数,H_(EG)),根据随机效应的设定位置共构建15个广义可加混合效应模型,对照模型以Logistic及Richard方程为基础模型,共构建6个非线性混合效应树高-胸径模型。结果表明:所有广义可加混合效应模型均能较好地描述自变量与树高之间的关系,决定系数(R^(2))为0.8897~0.8998,相对均方根误差(R_(RMSE))为17.87%~18.74%,平均绝对误差(M_(AE))为1.7881~1.8745 m,赤池信息量(A_(IC))为4120.42~4162.23,均优于相同自变量下的非线性混合模型,R^(2)平均提高0.005,相对均方根误差、平均绝对误差、赤池信息量分别平均降低0.46%、0.0587 m、41.49。对于验证数据的预测可以看出,模型5具有最小的预测相对均方根误差,为20.28%,同时具有最小的预测平均绝对误差,为2.1038 m。但部分广义可加混合效应模型的预测表现略差于非线性混合模型。综合考虑参数与非参数估计显著性、模型估计精度及预测能力,所有模型中的最优模型为模型5,即以B_(AL)为辅助变量,考虑唯一全局平滑函数并以具有相同扭曲程度的分组水平平滑函数为基础添加随机效应。竞争因子选择B AL作为辅助变量能够提升树高模型的精度,而选择Hegyi指数为辅助变量的促进效果不明显。研究建立的广义可加混合效应树高胸径模型相较于传统非线性混合效应模型具有更高的估计精度及预测效果,B AL适宜作为树高模型的辅助变量来反映林木竞争状况的影响。

基于无人机多光谱影像的矮林芳樟叶片含水率与叶水势反演

叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100(30、60、100 m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和径向基神经网络(RBFNN)模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现:3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率(R)、红边1波段反射率(RE1)、红边2波段反射率(RE2)、近红外波段反射率(NIR)、增强型植被指数(EVI)、土壤调节植被指数(SAVI)。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0.897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数(ARI)。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073 MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095 MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30 m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。

洞庭湖湿地植被时空动态及其驱动力分析

【目的】探究洞庭湖湿地植被覆盖变化的长期时空格局及其对气候变化和人类活动的响应机制,为湿地生态系统保护提供决策依据。【方法】利用FSDAF(时空融合数据分析框架)算法融合Landsat和MODIS影像,获取洞庭湖湿地2000—2019年月尺度归一化差异植被指数(NDVI)时间序列,采用改进的STL时序分解方法分离洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量,在不同时间尺度下量化湿地植被覆盖对环境变化和人为干扰的响应。基于线性回归方法与高时空分辨率的NDVI季节和趋势分量数据对洞庭湖湿地植被进行时空动态分析,识别湿地植被在不同尺度的时空动态格局。应用基于偏相关的分析方法定量评估2000—2019年3个主要气候因子(温度、降水量和太阳辐射)和人为因素对趋势和季节性植被变化的贡献。【结果】1)2000—2019年,洞庭湖湿地植被NDVI季节和趋势分量变化呈现出空间分异格局,但总体呈“绿化”趋势,变化率分别为4.8×10^(−3)a^(−1)和0.4×10^(−3)a^(−1)。2)温度和太阳辐射与植被变化存在显著正相关关系,与植被变化的季节相关性大于趋势相关性。降水量与植被变化的相关性相对较低,且与水稻的NDVI变化呈负相关关系(趋势分量偏相关系数R=-0.27;季节分量偏相关系数R=−0.42)。3)2000—2019年,人为因素和气候变化对洞庭湖湿地植被变化的平均相对贡献率分别为58%和42%,其中人为因素对长期和季节性湿地植被生长与恢复的相对贡献率分别为55%和62%,气候变化对长期和季节性湿地植被退化的相对贡献率分别为53%和56%。【结论】人为因素促进植被生长是洞庭湖湿地植被增绿的主要动因;气候变化对湿地生态系统构成威胁,采取合适的生态保护与修复方案仍是未来实现洞庭湖湿地生态系统可持续发展的重要手段。

小兴安岭阔叶红松林次生演替不同阶段空间结构特征研究

选取小兴安岭凉水自然保护区内阔叶红松林次生演替序列中的天然枫桦次生林、次生阔叶林、次生针阔混交林以及原始阔叶红松林为研究对象,采用空间结构参数(角尺度、大小比数、混交度)的一元和二元分布,分析林木的空间结构特征。结果表明:一元二元分布中,林分角尺度均呈现相对正态分布,在W=0.5时频率最高,4个阶段的平均角尺度分别为0.577、0.557、0.634、0.589,均以轻度聚集分布为主;并随着演替进行,聚集趋势上升,到原始阔叶红松林后聚集程度又下降;4个演替阶段林木之间呈现混交状态为极强混交,强度和极强度混交的比例依次为69.94%、70.08%、65.56%、63.64%,混交林木的比例随着演替序列呈现先上升后下降的趋势。从不同演替阶段的优势种空间分布来看,前5位优势树种呈集聚分布,树种混交程度都较高,但阳性先锋树种和耐阴树种林木的大小分化差异较大。可见,阔叶红松林4个演替阶段的变化说明演替前期林木的角尺度和混交度较大,后期尤其是原始阔叶红松林中聚集程度降低,随机分布比例上升,有利于群落长久稳定发展。

油松人工林相容性生长联立方程组模型构建

以西宁市周边山地人工林为研究对象,利用近2年森林资源更新调查数据,构建油松林相容性生长联立方程组模型,采用似乎不相关回归法求解模型参数,并对模型进行异方差修正,最后检验所构建的相容性生长联立方程组模型预测精度及适应性。结果表明:相容性生长联立方程组模型对平均胸径、平均树高和每公顷断面积的预估精度均在93%以上,MSE和TRE值均在±2%以内,卡方检验结果远远小于临界值,预测效果优于独立拟合模型。在油松中幼龄林阶段,胸径、树高和断面积生长均与林分密度指数和地位级指数正相关;胸径、树高生长对地位级指数更敏感,而断面积生长对林分密度指数更敏感。基于模型预测结果,油松林分胸径快速增长期在5~25 a,年均生长量为0.33 cm;树高快速增长期在5~30 a,年均生长量为0.23 m;断面积在15 a之前增速最快,年均生长量为0.13 m2/hm2。本研究所构建的油松林相容性生长联立方程组模型预测精度高,可用来预测西宁市及相似生态区油松林分胸径、树高和断面积生长,为林分生长及收获预估、科学合理经营提供参考。

福建含笑苗木生物量分配特征及其最优预估模型研究

为了探究福建含笑Michelia fujianensis苗木生物量分配特征以及掌握更快捷、准确地估测福建含笑苗木生物量的方法,研究以1 a生福建含笑苗木为试验材料,采取整株收获法,测量苗木根、茎、叶以及单株的生物量,并以地径(D)、苗高(H)、地径与苗高的乘积(DH)、地径平方与苗高的乘积(D^(2)H)4个生长指标作为自变量,对生长指标与苗木生物量分配进行pearson相关性分析并通过回归方程拟合福建含笑苗木各器官及单株生物量的预估模型,选取最优模型并进行精度检验。结果表明:福建含笑苗木生物量分配特征为茎>根>叶,非光合器官生物量与生长之间相关性更强,体现了福建含笑苗期生存策略为集中投资茎生物量和根生物量,这除了能提高苗木自身传输效率,还有利于向垂直方向以及地下四周拓展营养空间,争夺土壤资源。D2H对于根、茎以及单株生物量拟合效果最好,而苗高对于叶生物量模型拟合效果最好,并且各器官最优拟合模型多为幂函数,其具有较大的决定系数和较小的估计值标准误差,因此在实际应用过程中,面对不同变量应该合理选择与之最适宜的预测指标进行模型的拟合从而提高预估精度。

基于星载激光雷达ICESat–2/ATLAS数据的森林郁闭度估测研究

以云南香格里拉市为研究区,基于ICESat–2/ATLAS数据,采用随机森林回归、梯度提升树回归及最近邻回归的方法分别建立遥感森林郁闭度估测模型,选择最优模型反演研究区光斑内的森林郁闭度。结果表明:采用随机森林建模估测森林郁闭度时效果最好,其R^(2)为0.9446,RMSE为0.0560,P为90.60%。研究得到香格里拉市内74873个有效林地光斑对应的郁闭度预测值,结合光斑中心坐标得到全市内所有光斑森林郁闭度的空间分布图。研究结果可为低纬度高海拔地区森林郁闭度遥感估测提供参考。

天然林调查核实关键技术研究

科学开展天然林调查核实是摸清天然林底数,全面实施天然林保护修复,保障林权权利人和经营主体合法权益的必然要求。在云南省天然林调查核实实地调研的基础上,针对天然林认定标准、技术路线、调查核实范围、调查核实对象、调查核实内容等关键环节进行分析研究,提出了尽快研究出台天然林鉴定技术规范及天然林修复技术规程,对天然林实行年度动态监测和每10年全面普查1次等建议。

滇西北高山松根径与胸径相关性模型比选研究

在滇西北调查高山松样木总株数862株,有效样木824株,系统抽取建模样木618株,检验样木206株。选用10种一元线性或非线性回归方程,拟合各胸径D与根径DR模型参数,并进行了适用性检验。结果表明,模型D=-2.710599+0.938673DR-0.000911DR^(2),离差平方和(SSR)值相对较小、总相对误差(RS)为0、相关系数(R^(2))0.987、预估精度99.44%,残差图以横轴为中心分布最为均匀随机,模型参数变动系数最大值为32.3%,说明模型稳定。检验样本实测值和估计值没有显著差异,该模型最优。

香格里拉市高山松林碳密度与环境因子的关系研究

以香格里拉市高山松林为研究对象,依据前期构建的高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算高山松林的碳密度,利用除趋势对应分析方法探讨高山松林碳密度与各环境因子之间的关系。结果表明,在林分因素中,平均树高对高山松林碳密度的影响最大;在地形因素中,坡度对高山松林碳密度的影响最大;在温度因素中,最热月均温和最冷月均温差对高山松林的碳密度影响最大;在降水因素中,最干季降水和最冷季降水对高山松林碳密度的影响最大。环境因子的综合作用对高山松林碳密度影响的综合分析表明,DCA的第一排序轴与高山松林的碳密度相关性最大,可以很好地解释环境因子的综合作用对高山松林碳密度产生的影响,在26个环境因子中,有20个环境因子与DCA第一排序轴有极显著的相关性,其中,林分因子的相关性系数较大,说明高山松林的碳密度主要受林分因子共同作用的影响。