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。

思茅松林地上生物量空间效应分析

以普洱市森林资源调查规划数据为基础,采用空间自相关和空间异质性分析方法,对普洱市特有优势树种思茅松林地上生物量进行空间效应分析.结果显示,思茅松林地上生物量从西向东先增大后减小,从南向北逐渐增大.全局Moran’sⅠ指数为0.436,通过1%显著性水平检验,具有极显著的空间正相关,呈现明显的聚集分布.高值聚集(HH)占百分比(29.83%)最大,主要分布在中北部地区.空间异质水平随区域尺度增加逐渐增大.研究较大尺度生物量问题时,考虑到空间效应的影响是必要的.该研究为优化调节思茅松林空间结构、提高森林生态系统服务功能提供理论支撑,丰富空间效应在林业研究中的应用,具有一定的典型性和参考价值.

香格里拉市高山松林碳储量空间分异研究

以香格里拉市高山松林为研究对象,构建高山松单木碳储量模型,结合森林资源二类调查数据推算香格里拉市高山松林的碳储量和碳密度,以DEM为数据源,对研究区高山松林碳储量和碳密度的空间分布特征进行分析。研究结果表明,高山松单木碳储量模型以幂函数模型精度最高,决定系数R~2=0.989,均方误差MSE=259.43,可用来进行高山松林碳储量估测;在空间分布上,研究区高山松碳储量集中分布于海拔>2 500~4 000 m地段,在海拔>2 000~2 500 m地段碳储量密度最大,为40.80 t/hm^(2);高山松林碳储量从平坡到险坡的分布呈先增大后减小的趋势,其中,在陡坡上分布最多,在平坡上分布最少;高山松林碳密度随坡度的增大呈先增大后减小的趋势,其中高山松林在急坡上的碳密度最大,为35.94 t/hm^(2),在平坡上的碳密度最小,为30.85 t/hm^(2);高山松林碳储量在平地上分布极少,在阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡上的分布差异不大,呈先增大后减小的趋势,其中,在半阳坡上的分布最多,在阴坡上的分布最少,高山松林碳密度大小在各坡向上相差不大,在半阳坡上最大,为34.40 t/hm^(2),在平地上最小,为32.20 t/hm^(2)。

澜沧江流域云南松群落分布与地形因子的关系研究

依据2020年在澜沧江流域分层抽样调查的120个云南松样地数据,提取云南松群落数据和地形因子数据,采用典型对应分析法研究澜沧江流域云南松群落的分布与海拔、坡向和坡度的相关关系。结果表明,地形因子中对澜沧江流域云南松群落分布影响较大的因子为海拔,其次为坡度,坡向对云南松林分布的影响较小。

云南省云南松林碳储量变化趋势研究

基于云南省1978—2017年8次森林资源清查数据,采用云南省林业调查规划院调查构建的云南松生物量与蓄积量模型和碳系数相关研究成果,计算各清查年度云南松林生物量、碳储量和碳密度,分析云南省39年来云南松林碳储量、碳密度变化趋势。结果表明,云南松龄组、起源等结构上的变化引起碳储量和碳密度有增有减、有升有降,生物量和碳储量总体呈增加趋势,碳密度呈上升趋势。

基于环境与竞争因子的思茅松单木地上生物量生长模型构建

以云南省普洱市思茅松天然林128株单木数据为研究对象,采用理论方程Richards模型和幂函数经验方程为基础模型,通过统计计算,再引入环境和竞争因子建立思茅松单木地上部分生物量生长模型,并进行独立性验证。结果表明,未引入环境和竞争因子的木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的决定系数分别为0.742 4、0.765 7、0.476 0、0.483 6、0.728 7,引入环境因子和竞争因子后决定系数有着较大的提升,木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的决定系数分别达到0.850 8、0.832 3、0.709 8、0.539 9、0.852 5,并且引入环境因子和竞争因子后理论方程的决定系数都要强于经验方程。在预估精度方面,木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的预估精度达到80.03%、79.91%、51.98%、44.06%、81.07%,除树枝和树叶外均有较高的预估精度。

云南省森林覆盖率变化趋势研究——以“十三五”期间森林资源变化为例

基于云南省“十三五”期间各年度森林资源调查、监测数据,采用比较分析法,对云南省及滇中、滇西、滇西北、滇东北、滇东南、滇西南六大片区森林覆盖率动态变化进行分析。结果表明,云南省“十三五”期间森林覆盖率年均增长1.44个百分点,呈快速增长趋势。从时间上看,2020年增长最为迅速,2017年增长最缓慢;从区域上看,滇东北、滇东南等少林地区森林覆盖率增长迅速,滇西、滇西北、滇西南等多林地区森林覆盖率增长缓慢;从变化原因上看,人工造林更新措施是云南省森林面积增加、森林覆盖率增长的主要原因。

镇沅县思茅松天然林空间结构特征分析

以云南省镇沅县思茅松天然林为研究对象,对森林资源连续清查的固定样地进行调查,应用林分角尺度、林分混交度和林分大小比数等空间结构指标,对思茅松天然林空间分布格局、树种隔离程度和林木生长竞争等进行综合分析。结果表明,在林木空间配置上,林分平均角尺度达0.53,反映出思茅松天然林主要呈现聚集分布的空间分布格局;在思茅松天然林分的树种混交方面呈现零度到弱度的空间隔离程度,树种混交程度较低,存在相同树种聚集生长现象,随着径阶组由小到大,思茅松天然林分的混交度逐渐由高到低,表现出由中度混交到弱度混交再到零度混交的趋势;在林木生长竞争方面,研究区思茅松天然林林木主要呈现中庸状态。

云南省森林资源变化分析——以“十三五”期间森林资源变化为例

基于比较分析法,对云南省“十三五”期间森林资源变化情况进行了分析,结果显示:“十三五”期间,云南省森林资源具有森林面积、森林蓄积呈“双增长”良性发展;乔木林单位面积蓄积增长缓慢;人工林平稳增长;森林“低龄化”仍会长期存在;少林地区森林资源增速加快,多林地区增长缓慢等变化趋势。指出了今后一段时期内云南省森林资源变化趋势有如下特点:林地空间有限,森林面积增长难度加大;森林幼、中龄林比例高,森林蓄积量增长空间较大;乔木林单位面积蓄积量不高,森林质量提升将是全省森林资源增长的主要方向;“非林地森林”逆向变化的可能性较大。

永仁县云南松天然林林分直径大小多样性

为云南松林业资源的管理保护和可持续发展供理论支撑,以云南省永仁县92块云南松天然林样地为研究对象,选用Shannon指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数对云南松林分直径大小多样性进行量化,利用相关性和逐步回归分析环境因子对林分直径大小多样性的影响。结果表明:永仁县云南松的径阶级数比较丰富,径阶分布悬殊较大,林分水平结构复杂,云南松的林分直径大小多样性较为丰富;林分平均胸径、林分优势高、林分密度、海拔和坡向对多样性指数有显著影响;林分平均胸径、坡度、海拔和坡向与多样性指数密切相关,林分平均胸径是影响多样性指数的主要因子。

基于林木生理过程的3-PG模型在林业中的相关研究进展

基于森林生长过程的模型是辅助森林管理的有力工具,其包含描述森林生理、生态和物理过程的组件,基于这一过程的3-PG模型用于研究林木生长过程中考虑树种的生理特性,并结合立地条件、气候条件以及经营管理等措施,预测在各种变化条件下的森林生长情况。文中通过对3-PG模型参数及参数敏感性的分析来表述3-PG模型研究现状,概述了3-PG模型在林业中的应用研究进展,认为其将很好地解决大区域尺度下的森林动态生长变化问题,并对该模型的发展进行了展望。

金沙江流域中段森林地上生物量光学遥感估测及饱和点分析

以云南省金沙江流域中段为研究对象,基于森林资源二类调查数据和同时期的Landsat 8 OLI遥感数据,采用半变异函数的球状模型计算5类优势树种或树种组的光学遥感估测的光饱和值,采用多元逐步线性回归模型和KNN模型对不同优势树种或树种组的森林地上生物量进行估测。结果表明,不同优势树种或树种组的森林地上生物量光学遥感估测的光饱和值为:其他针叶林(160.201 t/hm^(2))>高山松林(127.938 t/hm^(2))>常绿栎类(101.220 t/hm^(2))>云南松林(98.870 t/hm^(2))>其他阔叶林(88.432 t/hm^(2));KNN模型的拟合精度明显优于多元逐步线性回归模型。

基于森林资源二类调查数据的思茅松人工林经验收获表的编制

以云南省澜沧县2016年森林资源二类调查的994个思茅松人工纯林小班数据为研究对象,选用4种生长方程和1种线性回归方程拟合思茅松人工林林木生长过程,利用SPSS19.0和EXCEL2016对5种预选生长模型进行拟合,基于相关指数最大、残差平方和最小的原理,确定了林分平均树高、平均胸径和单位蓄积的最佳生长模型,模型预估精度高达95%以上,对数据T检验结果,其残差均在95%的置信区间。根据拟合的林分平均树高、平均胸径和单位蓄积生长模型及相关公式编制了澜沧县思茅松人工林经验收获表。