沈阳市森林植被碳储量动态变化及其空间分布

沈阳是中国东北地区的中心城市、重要的工业基地和先进装备制造业基地,碳排放总量和强度较高,是落实碳达峰碳中和目标的关键地区,林业碳汇能力的提升对于促进沈阳市碳中和目标的实现具有重要意义。利用森林资源二类调查数据分析了近20年沈阳市森林植被碳储量的时空动态和组成特征,结果表明:近20年来沈阳市森林植被碳储量和碳增汇能力得到明显提升,森林植被碳储量增加了84.39%,年固碳量增加48.89%;森林植被中,乔木林碳储量增长明显,碳储量贡献率由1998年的72.50%增长到2022年的87.69%,其主导地位得到了进一步巩固;疏林地植被碳储量逐年增加,经济林、灌木林、苗圃地植被碳储量逐年降低,四旁树表现出先下降后上升的趋势;全市森林植被碳储量在空间上呈现出从中心城区向周边县区逐渐增高的趋势,周边县区森林植被碳储量占全市森林植被碳储量的78.04%。该研究结果可为沈阳市森林植被碳汇能力的精准评估、森林城市建设和双碳目标的实现提供重要的科学依据。

泰山世界遗产地森林植被垂直分异分析

泰山是自然和文化双项世界遗产地。当前泰山的森林植被主要为20世纪50—60年代人工种植,因此其是否符合垂直地带性存在争议。为全面分析泰山植被的垂直分异规律,本文利用高空间分辨率(WorldViewⅡ,0.5 m)遥感影像,参考泰山森林资源管理“一张图”的小班数据,采用目视解译方法对森林植被进行分类。在此基础上,构建了泰山落叶阔叶林、温性针叶林、针阔混交林地形谱及垂直带地形谱。主要结论如下:泰山森林植被垂直分异显著,属于受人为活动影响较大的“扰动带谱”。海拔200~600 m,针叶林、阔叶林和针阔混交林杂乱混合;海拔500~1 000 m的阳坡和半阳坡,落叶阔叶林集中分布,阴坡和半阴坡为温性针叶林和落叶阔叶林混交;海拔1 000~1 500m,温性针叶林集中分布。本研究全面定量分析了泰山的森林植被的垂直分异情况,对进一步精确分析泰山植被景观与环境要素之间的定量关系,及泰山世界遗产地生境保护和生物多样性恢复具有参考意义。

基于CASA模型的常州市森林植被净初级生产力及碳汇估算

森林植被在碳循环过程中发挥着关键作用,其碳汇分析对于城市生态系统管理有重要意义。基于多种卫星遥感数据、林地分布以及气象资料,结合CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,对2022年常州市森林碳汇进行模拟估算,综合分析其时空变化特征及驱动机制。结果表明:2022年常州市森林年度碳汇量总体达29.94万t,4—8月碳汇量较高;不同类型林地碳汇能力不同,乔木林碳汇能力较强,7月碳汇量最高可达80 gC/m2;气象因素对于森林碳汇具有相关影响,其中温度的影响要高于降水量。

西水自然保护站森林植被类型与保护对策

为了解与掌握甘肃祁连山国家级自然保护区管护中心西水自然保护站森林植被状况,为森林植被保护与科学利用提供强有力参考,选用样线踏查、样地调查等方法重点调查研究当地森林植被类型。结果表明:该地区植被类型丰富多样,共计37科84属130种森林植被,其中95种均为野生药用森林植被,以菊科药用植被最多,另有3科6属7种国家Ⅱ级保护植物及3科3属3种易危植被。基于调查现状,从提高认识、依法管控、强化监测、构建专业的护林团队、严密做好天气监测预警等多个角度提出森林植被保护对策。

提高森林植被质量的培育方式研究

随着全球生态环境问题的日益突出,森林质量的提升已成为当今世界关注的焦点。森林不仅为人类提供木材等资源,还具有保持水土、净化空气、维护生物多样性等重要生态功能。然而,近年来,由于过度采伐、气候变化等原因,森林植被质量普遍下降,严重影响了森林生态效益和经济效益的发挥。因此,研究提高森林植被质量的培育方式具有重要的现实意义。

高分辨率空间遥感影像在森林植被变化监测中的应用现状研究

本研究旨在探索高分辨率空间遥感影像在森林植被变化监测方面的应用现状。本文深入研究了高分辨率空间遥感影像在森林植被变化监测方面的潜力,以及其在环境监测、生态保护和自然资源管理等领域的实际应用,还讨论了高分辨率空间遥感影像技术所面临的一些技术挑战和限制。本文通过综合考虑这些因素,得出结论,高分辨率空间遥感影像在森林植被变化监测方面具有巨大潜力,并为进一步研究提供了重要的理论基础。

天然林保护工程区森林植被类型遥感监测

应用中等分辨率遥感影像开展森林植被类型遥感监测,为天然林保护工程区成效监测以及森林植被制图提供技术支撑。以汪清林业局为例,基于Landsat 8 OLI的生长季和非生长季影像,应用随机森林分类法,以及基于时间维的分类结果校正,开展森林植被类型信息提取研究,根据混淆矩阵和查全率分析引起森林植被类型混分的因素。结果表明:1)研究区森林植被类型遥感监测的总体精度为86.41%,Kappa系数为0.82,体现了较好的分类效果。2)在各森林植被类型中,落叶阔叶林地分类精度高,生产者精度和用户精度在90%以上;落叶针叶林地生产者精度较高,为86.96%;常绿针叶林地和针阔混交林地生产者精度和用户精度较低,平均为75.19%。常绿针叶林地、落叶针叶林地、落叶阔叶林地与针阔混交林地分类混分的影响因素为混交比例、郁闭度和林龄。3)汪清林业局森林覆盖率为96.64%,落叶阔叶林地所占面积比例最大,针阔混交林地次之,落叶针叶林地、常绿针叶林地、灌木林地和其他林地分布比较少。通过分析可知:基于中等分辨率影像的多时相和物候信息,有利于提取天然林保护工程区森林植被类型。

基于森林资源二类调查数据的大冶市森林植被碳储量和碳密度测算

森林通过吸收大气中的二氧化碳固定到碳库中,在“双碳”目标中起着碳中和的重要作用。本研究基于大冶市2019年林业资源二类调查小班数据,采用材积源生物量法对大冶市森林资源的植被碳储量和碳密度进行测算,结果表明:大冶市现有森林植被碳储量114.36×10^(4)t,平均植被碳密度为23.66 t·hm^(-2);碳储量较高的区域主要集中分布在大冶南部山区,灌木林碳储量占比最高,其次为马尾松林;马尾松林的平均植被碳密度最高,达到35.64 t·hm^(-2)。该测算结果可为大冶市实现“双碳”目标以及森林资源的科学管理提供数据基础和决策依据。

森林植被和土壤碳储量研究进展

本文基于植被和土壤碳储量两方面,总结概述了国内外森林生态系统碳储量的研究现状和发展趋势,对碳储量估算方法进行了系统分析,在对各种方法的主要原理和研究实例分析的基础上,指出了各种方法的实用性和优缺点,对今后研究方向作了思考,以期为森林生态系统碳汇研究提供参考数据,为应对和参与气候变化的政策和行动提供必要技术支撑。

地形和森林植被因子对落叶松毛虫越冬代发生及数量的影响

[目的]探讨地形和森林植被对落叶松毛虫越冬代发生的影响,并明确这两类因素与落叶松毛虫发生数量的关系,为该类虫害的防治提供科学参考。[方法 ]在大兴安岭落叶松毛虫主要分布区域的不同林型中设立142块20 m×20 m的样地,调查地形、森林植被等因子,以及落叶松毛虫幼虫数量。运用二元Logistic回归和数量化理论Ⅰ分别建立落叶松毛虫发生概率模型和发生数量化模型,并进行模型评估。[结果 ]发生概率模型的判别精度较高(AUC=0.826),坡向和草本盖度为影响落叶松毛虫发生的关键因子,阴坡发生概率最低,而阳坡最高。随着草本盖度的增加,落叶松毛虫发生概率增加。坡向、坡度等级、坡位、海拔、草本盖度和林分密度不同的林分的落叶松毛虫发生数量存在显著差异(P<0.05)。用坡向、坡度等级、坡位、郁闭度和林分密度5个因子建立的数量化模型与全因子模型拟合度差异小,决定系数(R2)分别为0.635和0.685,均方根误差(RMSE)分别为0.964和0.936。数量化模型显示,落叶松毛虫发生数量阴坡最少、阳坡最多。而随坡度等级增加,发生数量随之减少,山脊的落叶松毛虫发生数量最多。同样,森林郁闭度增加或林分密度降低,落叶松毛虫发生数量随之增多。[结论 ]研究揭示落叶松毛虫在阳坡、平坡和山脊的林分易发生,应作为防治重点,而配合补植、疏伐和定期除草等森林经营措施,有助于压低种群。

辽宁省森林植被碳中和能力分析

为了分析森林植被全口径碳汇能力及其在我国实现碳中和目标中的重要作用,本研究利用样地实测法,基于森林资源清查数据和中国森林生态系统定位观测研究网络的样地实测数据,测算辽宁省的森林植被全口径碳汇量。研究结果表明辽宁省森林植被全口径碳汇可以在全省实现碳中和目标中发挥重要作用:(1)第九次森林资源清查期间,辽宁省的森林植被全口径碳汇为1233.92万t,乔木林植被层、其他森林植被层、森林土壤层分别贡献了71.78%、17.94%、10.28%,相当于中和了全省8.76%的能源消费碳排放量。(2)自第六次森林资源清查期以来,辽宁省的森林植被全口径碳汇呈现增加的趋势(增加了49.71%)。(3)各类林地单位面积固碳量均提升至乔木林水平的情况下,辽宁省森林全口径碳汇量将达到1692.62万t,届时将抵消能源消费碳排放量的9.69%。

广西猫儿山森林植被碳密度空间变异特征分析

【目的】猫儿山森林类型多样,森林植被空间变异性较大,准确估算该地区森林植被碳密度,探明其空间变异及分布特征对区域生态系统的碳汇管理具有重要意义。【方法】以广西猫儿山的森林植被为研究对象,基于GIS系统抽样布点,布设森林植被临时样地328个,利用地统计学、Moran’s I、基于半方差函数模型的克里格空间插值相结合的方法对猫儿山森林植被的碳密度空间变异及分布格局进行了研究。【结果】1)广西猫儿山森林植被碳密度平均值为46.82 t/hm^(2),森林植被碳密度数据服从正态分布;2)广西猫儿山森林植被碳密度全局Moran’s I值为0.366,森林植被碳密度存在正的空间自相关性(P<0.01),在空间分布上呈聚集分布;3)通过样本数据的统计和分析,选取球状模型(Spherical)、指数模型(Exponential)、高斯模型(Gaussian)、圆形模型(Circular)理论模型对猫儿山森林植被碳密度进行了拟合,指数模型的平均标准差最接近于0,标准均方根预测误差最接近于1,表明指数模型为最优模型。猫儿山森林植被碳密度指数模型的块基比(块金值与基台值)为52.78%,表明森林植被碳密度具有中等空间自相关性,其受随机性和结构性的综合影响。【结论】猫儿山森林植被碳密度空间分布规律与其地形、地貌趋于一致,从低海拔到高海拔,森林植被碳密度呈现先增加后降低的趋势。

崇礼区森林植被和乔木生长的空间变化

山地海拔高度变化与森林植被分布和生长状况具有密切关系。本文以河北张家口崇礼区森林植被和乔木树种为研究对象,开展不同海拔分布的森林植被组成结构和乔木树种生长状况调查。结果表明,森林群落类型随海拔升高发生变化,由低至高依次为白桦和山杨群落、白桦群落、白桦和华北落叶松群落、华北落叶松群落。随着山地海拔升高,森林植被的密度呈现出逐渐降低的变化趋势,而森林植被的覆盖度则呈现出逐渐增大的趋势。白桦植物的树木高度和树干胸径随海拔高度增大均呈现减小的变化趋势,华北落叶松植物的树木高度变化不大,而树干胸径则略有减小。海拔高度变化对乔木植物生长的影响存在差异,与白桦植被的密度和高度存在一定的负相关,而与华北落叶松植被的密度和盖度存在一定正相关。

土地利用变化对森林植被碳储量的影响分析——以江西省宁都县为例

【目的】确定土地利用变化对江西省宁都县森林植被碳储量的影响,探讨土地利用类型间转换对森林植被碳储量影响的具体原因,以期为国土空间格局优化,政府主管部门碳汇林业经营决策、林业碳汇计量监测及应对气候变化响应等提供决策参考或科学依据。【方法】基于土地利用变化,利用江西省宁都县林地变更年度数据、应用马尔科夫转移矩阵对土地利用变化进行分析,采用生物量扩展因子法、单位面积生物量法估算因土地利用变化导致的森林植被碳储量变化,分析土地利用变化对森林植被碳储量的影响,并通过面积权重和单位面积森林植被碳储量变化进一步分析主要影响因子的具体原因。【结果】2017—2021年,宁都县土地利用类型之间的转换面积为26299.85 hm^(2),总体来看主要还是林业用地之间的转换,其中乔木林转出12968.15 hm^(2)、占49.31%,转入9968.21 hm^(2)、占37.9%,是变化最活跃的土地利用类型;土地利用类型变化引起的森林植被碳储量变化值+120429.46 Mg,表明森林植被碳储量是增加的;土地利用类型变化对森林植被碳储量影响排序前6的土地利用类型转换累计影响值达0.9015,是导致宁都县森林植被碳储量变化的主要影响因子,其排序为:无立木林地-乔木林(影响值0.3029)>乔木林-竹林(影响值0.2652)>灌木林-乔木林(影响值0.1025)>非林地-乔木林(影响值0.0980)>乔木林-非林地(影响值-0.0669)>乔木林-无立木林地(影响值-0.0660),无立木林地-乔木林影响值最大是面积变化和土地类型固碳能力变化双重作用的结果,乔木林-竹林、灌木林-乔木林对森林植被碳储量影响较大则是面积变化作用的结果,非林地-乔木林、乔木林-非林地、乔木林-无立木林地对森林植被碳储量影响较大则是土地利用类型固碳能力变化所致。【结论】2017—2021年,宁都县土地利用变化乔木林为变化最活跃的土地利用类型,土地利用类型变化引起的森林植被碳储量变化值是+120429.46 Mg,表明森林植被碳储量是增加的;无立木林地-乔木林、乔木林-竹林、灌木林-乔木林、非林地-乔木林、乔木林-非林地、乔木林-无立木林地这6种土地利用类型转换的累计影响值达0.9015,是引起宁都县森林植被碳储量变化的主要影响因素,因而在国土空间开发保护格局优化上,实施生态修复战略、推进国土绿化、推进集约节约使用林地、实施森林资源保护是森林生态系统增汇减源的主要途径。

北京市森林植被固碳与能源碳排放时空变化及潜力预测

【目的】探究北京市森林植被固碳及其抵消效应,预测未来至碳中和年份的碳抵消潜力,为制定北京市森林植被固碳、节能减排及碳中和路径提供科学依据。【方法】基于森林资源清查数据,结合光合速率法和IPCC清单指南方法分析2000—2020年植被CO_(2)固定量、能源CO_(2)排放量及强度的时空动态,评价森林植被固碳对CO_(2)排放的抵消效应,运用GM(1,1)灰色预测模型预测未来至2060年的碳抵消潜力。【结果】2000—2020年北京市森林植被CO_(2)固定量为1.84×10^(6)~2.78×10^(6)t·a^(−1),年均增长9.41×10^(4)t·a^(−1);近20年来灌木、落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林平均固碳能力分别为4.24、4.60、1.68和1.95 t·hm−2a^(−1);密云区植被CO_(2)固定增长量最高,西城区最低,2000—2020年分别累计增加2.27×105和7.86×10^(2)t·a^(−1)。2000—2020年全市能源CO_(2)总排放量表现为先增加后降低的趋势,累计增加1.98×10^(7)t·a^(−1)增加21.64%;朝阳区CO_(2)排放量最高,延庆区最低,分别为1.54×10^(7)~2.46×10^(7)和1.78×10^(6)~2.20×10^(6)t·a^(−1);西城区能源减排最显著,昌平区能源CO_(2)排放增长最快;北京市单位GDP碳排放强度由2000年的每万元2.79 t降至2020年的每万元0.32 t,下降趋势明显;密云区CO_(2)排放强度最高,西城区最低,分别为每万元0.79~9.76 t和每万元0.11~2.08 t。2000—2020年北京森林植被碳抵消效应为1.56%~2.50%,以灌木最高,落叶针叶林最低;北京市各区森林植被固碳对能源CO_(2)排放的抵消效应不同时期平均值为4.3%,且以延庆区最高,西城区最低,分别为15.91%和0.02%。到2060年,北京市森林植被固CO_(2)量和碳抵消效应将分别增加到8.01×10^(6)t·a^(−1)和15.44%,年均增长13.29%和1.30%,能源CO_(2)排放量将减少到4.99×10^(7)t·a^(−1),年均减少2.76%。【结论】2000—2020年北京市森林植被CO_(2)固定量增加迅速,不同植被类型CO_(2)固定量以灌木最高,其次为落叶阔叶林、常绿针叶林,落叶针叶林最低;能源CO_(2)排放量先增加后降低,森林植被碳抵消效应整体呈上升趋势。为提升北京市森林植被碳中和贡献,未来需优化森林植被树种组成,增加阔叶林占比,提升森林质量。

杭州市三江汇地区森林植被固碳抵消能源排放能力评估及情景预测研究

森林植被固碳服务是生态系统服务评估的重要内容之一,在区域碳中和发挥着重要的碳汇作用。以生物量法和CASA模型法相结合,评估杭州市三江汇地区森林植被固碳能力;采用CEADs县级碳排放清单估算三江汇地区的能源碳排放量;综合碳汇和碳排评估该地区森林植被固碳对能源碳排放量的抵消率。从碳减排和增汇2个方面,对森林植被抵消能源碳排放的能力进行未来情景预测。研究结果表明:1)2017年三江汇地区森林植被固碳量为4.98×10^(4)t,能源碳排放量为2.07×10^(6)t,森林植被能源碳排放的抵消率为2.41%,三江汇森林植被能源碳抵消率呈现出“东低西高、北低南高”的空间格局;2)研究设置9个情景对2030年森林植被碳抵消率进行定量预测,预测结果显示研究区森林植被面积增加有利于提升森林植被对能源碳排放量的抵消能力,森林面积每增加5%,森林植被对能源碳排放量抵消率可提高0.12%~0.29%;减少人均能源碳排放对提高森林植被碳抵消能力的效果更为显著,人均能源碳排由2.77t/人降低为0.90和0.72t/人,森林植被碳抵消率可分别提高2.21%~2.43%和3.36%~3.94%。定量评估区域森林植被固碳能力对能源碳排放量的抵消作用及其预测研究,能为未来杭州市三江汇地区及其他地区的“碳中和”目标实现和区域可持续发展提供科学依据和案例参考。

四川省森林植被碳储量的空间分异特征

森林植被碳储量的空间分异特征研究可为以减排增汇为目标的森林生态系统碳库管理提供重要的基础数据。根据实测的林分含碳量和区域生物量-蓄积量回归模型计算了四川省森林植被碳储量,使用ArcGIS软件绘制和分析了四川森林植被碳储量的空间分异特征。结果表明,四川省森林植被的平均碳密度为38.04MgC·hm-2(12.15～59.51MgC·hm-2)。受青藏高原隆升和人类活动干扰及其叠加效应的影响,四川森林植被碳密度空间分异明显,总体上表现出随纬度、海拔高度和坡度的增加而增加,随经度的增加而减小,高海拔地区和陡坡地带具有较高的碳密度。减少人类活动对森林的破坏及采取森林分区经营管理是稳定和增强四川森林碳汇功能的有效途径。

广西森林植被GPP时空格局及驱动因素分析

本文基于MODIS森林植被总初级生产力(GPP)数据,结合气候数据、土地覆被数据,采用趋势分析和统计分析等方法,探讨2000—2021年广西森林植被GPP的时空特征及驱动因素。结果表明:在时间趋势上,2000—2021年,广西森林植被年GPP总量及年GPP均值(多年的GPP均值)总体上均呈现上升态势;在空间分布上,森林植被GPP存在空间异质性,年GPP均值最高的地区为梧州市,最低的地区是河池市和桂林市;在空间趋势性上,森林植被GPP显著上升、下降区域占比分别为49.79%和0.76%,无显著变化区域占比为49.45%;森林植被GPP呈显著上升的区域主要分布在广西北部地区。另外,气温和降水对森林植被GPP均值的影响呈现明显的空间分异特征。

森林植被恢复对策与保护措施探讨

文章探讨了森林植被恢复的对策和保护措施。对于森林植被的恢复,可以采取种植和造林、天然更新恢复以及土壤改良和水源管理等不同方法。在保护方面,应合理利用森林资源、保护生物多样性以及预防和管理森林火灾。此外,制定相关保护政策和推动可持续发展也是重要的措施。

上海市浦东新区森林植被碳储量与固碳价值研究

本研究基于 2019 年的上海市浦东新区森林资源二类调查数据,采用生物量换算因子连续函数法和非蓄积换算法,估算了上海市浦东新区森林植被的碳储量。通过对 2019 年上海市浦东新区的碳排放情况进行核算,揭示了城市森林对减排的贡献及其碳汇经济价值。研究结果显示,2019 年上海市浦东新区森林植被碳储量总计为 401.2833Gg, 创造了 7.8027 亿元的经济价值,说明森林植被的固碳量具有一定程度的贡献。