杉木人工林林下植物生物量的动态特征和预测模型

对不同地位指数和不同林龄杉木林下植物生物量进行了研究。结果表明 :除中龄林林下植物生长发育较差外 ,林下植物总生物量和灌木层生物量基本上随林龄的增加而增加 ,而草本层生物量的变化较为复杂 ;不同地位指数和不同林龄杉木及其林下植物的凋落物积累量也存在明显差异 ,杉木凋落物积累量随林龄的增大而增加。 14地位指数的林下植物凋落物量随林龄的增大而增加 ,而 16和 18地位指数的林下植物凋落物量除中龄林很少外 ,其他年龄段也随林龄的增大而增加。应用数量化模型Ⅰ进行分析 ,结果表明 :林分密度、林龄、地形和土壤条件是影响林下植物生物量、杉木凋落物量和林下植物凋落物量的重要因子 。

基于生态信息诊断框架的杉木人工林生物量生态预测研究

森林生物量会直接影响森林生态系统服务的评估。如何运用景感生态学,准确预测区域尺度下森林生物量的时空演变趋势,是关乎国家重大方针政策制定和生态产业体系建设的关键性战略课题。本研究目的是构建一套生态信息诊断框架,优化趋善化模型(3PG2模型)结构,解决由于模型结构设计所导致在森林景感营造过程中生态预测的不确定性。以杉木林分布广泛的福建南靖县为研究区域,选择合适的阈值范围和空间统计分析识别出模拟生物量的不确定性区域,构建包含Geogdetector软件、遗传技术和计算机程序3个部分组成的生态信息诊断框架,使用Geogdetector软件阐明多重因素交互作用对模型模拟的影响及机理,采用遗传技术优化模型结构以提升模拟精度,运用计算机程序和3PG2模型准确预测区域尺度杉木林生物量的时空演变趋势。结果表明:林龄是导致3PG2模型生物量模拟结果不确定性的主导因素。通过景感生态学(谜码数据和趋善化模型)构建的生态信息诊断框架可以准确预测森林生物量,实现区域尺度上的可持续森林管理。

单木生物量模型估计区域尺度生物量的不确定性

采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R^2的设计,分别研究了单木生物量模型参数变异性及模型残差变异性对区域尺度生物量估计不确定性的影响。研究结果表明:2009年江西省杉木地上生物量估计值为(19.84±1.27)t/hm^2,不确定性占生物量估计值约6.41%。生物量估计值和不确定性值达到平稳状态所需的运算时间随建模样本量及决定系数R^2的增大而减小;相对于模型参数变异性,残差变异性对不确定性的影响更小。

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。

连栽杉木林生物的分配特性研究

指出了杉木为杉科的一种,属于松柏目。其生命力较为顽强,且可入药,在我国森林资源中占据十分重要的位置,是我国亚热带特有的植被,同时也是对林下植被进行研究与观察的较具代表性的实例。林下植被是组成森林生态系统的一部分,是森林生态系统物质循环十分重要的环节,保证了森林生态系统的多样性与稳定性;也是有机物质的生产者。以设立的杉木基地为例,研究了连栽杉木生物的分配特性。