森林资源数据库更新中采用的技术手段与方法——基于吉林省和龙市林业局资源数据更新

结合3S技术在和龙市林业局资源数据更新中的应用效果,即误差降到最低并达到且符合资源调查技术标准的要求范围,阐述3S技术的运用是实现"精准林业"的有效途径。

毛乌素沙地典型人工林土壤水分特征及其对降水的响应

降水格局的波动影响着干旱半干旱区生态系统的稳定性。以毛乌素沙地典型人工林杨柴、沙柳及流动沙丘(对照)为研究对象,通过连续监测降水与土壤含水量变化,分析3种覆被类型10,30,50,70,90,110 cm处土壤水分时空特征及对不同降水量级的响应。结果表明:1)从浅层至深层土壤水分含量流动沙丘呈“S”型变化,杨柴人工林呈“3”型变化,沙柳人工林呈持续增大。2)5—10月植被生长季土壤水分变化,流动沙丘呈波动性变化,杨柴人工林呈“M”型变化,沙柳人工林呈“N”型变化。3)土壤水分对降水响应敏感度流动沙丘>沙柳人工林>杨柴人工林。4)降水量相同时,土壤水分补给对降水的响应具有滞后性,土壤初始含水量及降水强度影响水分入渗深度。结果为干旱半干旱区生态建设过程中降水补给下有效的水资源利用及土壤水分预测提供理论依据。

用现代林业发展理念推动和龙市林业产业建设

通过对和龙市林业局林业产业建设的情况分析,运用现代林业发展理念,提出推动和龙市林业产业建设的合理化建议,阐述今后十年和龙市林业局林业产业建设的发展方向和构想。希望打造一批区域优势明显、森林资源丰富、综合效益高、示范带动能力强的优势特色林业产业基地。

一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究

我国一类调查(森林资源连续清查)与二类调查(森林资源规划设计调查)两种监测体系因调查目的及方法不同,因此监测获取的森林资源数据存在不一致。鉴于此,以保定市为例,开展一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究。采用非线性指数模型分树种组构建小班蓄积量预估模型,通过模型反演更新调整保定市内所有小班蓄积量信息,从而获取保定市各县(市、区)森林蓄积量信息;采取平差调整法实现保定市一类调查与二类调查蓄积量监测值对接。研究结果显示:1)分树种组研建的小班蓄积量预估模型评价指标均表现较好,表明模型具有较好的预估能力;2)相比二类调查而言,采用小班蓄积量预估模型监测获取的保定市森林单位蓄积量(34.98 m^(3)/hm^(2))与一类调查蓄积量监测值对比,其精度为91.06%,较大程度上降低了相对误差,表明了小班蓄积量预估模型监测值的可靠性;3)对模型预估值进一步进行平差调整后,最终实现了一类调查与二类调查蓄积量监测成果对接,表明了研究方案的可行性。可见,研究的技术方案可为各省级行政区历年小班蓄积量监测数据对接更新及今后实现“一套数,一张图”提供技术方法参考。

森林抚育对森林综合成效影响分析研究

2013年在黑龙江省内朗乡、友好、大海林以及东方红林业局中布设24块大小为20m×30m的矩形样地。其中:12块样地不采取抚育措施、保持自然生长,作为对照样地组;另外12块样地为抚育样地,采取相应的森林抚育措施作为抚育样地组。2016年对2组样地进行复测。分别采取时间序列横向对比法及组内纵向对比法,分析评价森林抚育措施对森林综合成效监测的影响及相同抚育措施对不同立地类型下森林综合成效的影响。结果表明:1)各抚育样地的林分材积生长量、年均固碳释氧量、生物量年均增长量以及生物多样性增长值均大各对照样地;2)不同立地类型的林分在相同抚育措施下,抚育成效差异性较大。

森林资源监测地面固定样地优化研究

地面固定样地是大区域尺度范围内开展森林资源监测的基本抽样调查单元。地面固定样地对林分的预估精度将直接影响到整体区域监测结果的准确性。从样地类型、空间排列方式、样地尺度大小出发,在1 hm2大样地中采用随机抽样法,通过抽样精度验证在不同类型林分中开展森林资源监测的最优样地类型。结果表明:1)在不同类型林分中开展蓄积量监测的最优样地面积尺度大小不一,在布设地面固定样地时,应当根据林分起源、龄组的不同,确定样地面积、间距;2)在样地面积相同情况下,单一圆形样地抽样监测精度略高于单一方形样地,群团样地的蓄积抽样监测精度明显高于单一样地,四点圆形群团样地抽样监测精度略高于方阵式群团样地。

基于全球土地退化零增长监测体系构建的中国沙化土地监测体系及效果评估

土地荒漠化是非常重要的生态环境问题,而科学评价荒漠化治理和零增长目标是否实现的必要前提是具有完善统一的评价体系。为此,联合国防治荒漠化公约(UNCCD)提出了土地退化零增长(LDN)的概念和监测指标。防治土地退化是中国的重要生态目标,中国已开展了多次全国土地荒漠化和沙化监测工作。但是,如何将这些监测结果用于土地退化的评估实践,尚未见报道。因此,本研究针对中国四大沙地,利用3期全国荒漠化和沙化监测数据,与基于UNCCD框架体系下的土地退化零增长(LDN)指标进行对比分析,并基于土地沙化程度变化趋势提出了中国沙化土地退化指标体系(CSLDN)。结果表明:UNCCD所提出的LDN监测指标与中国的荒漠化监测数据总体精度为0.51,中国沙化土地监测指标与LDN指标具有宏观一致性。此外,经本地优化后的CSLDN指标克服了低植被盖度区域LDN对土地退化和恢复的评价不准确的问题,更准确刻画了精细尺度空间内的土地动态变化状况,对土地退化防治意义重大。