区域尺度森林地上生物量估计与不确定性度量

多源误差导致的不确定性普遍存在于大尺度生物量估算的整个过程中,并影响最终的估计精度。本文在传统的模型分析法中引入Monte Carlo模拟方法,对区域尺度地上生物量进行估算,分别分析抽样误差和模型误差导致的不确定性,并研究建模样本量对生物量和不确定性估计的影响。结果表明:该方法不仅可针对生物量进行稳健估计,且可分别度量由不同误差源导致的不确定性。此外,本文方法可显著降低模型误差对不确定性的影响,从而降低总不确定性。建模样本量对于大尺度生物量估计值没有显著影响,但对模型误差的影响较大,该影响不能通过增加循环次数加以改善,且总不确定性随建模样本量的减小而增加。因此,较大的模型样本量可有效地减少不确定性,从而提高生物量估计精度和效率。