基于资源清查数据的某森林生态系统健康评估

森林健康是可持续森林管理的一个重要方面。掌握森林健康水平和不健康森林的成因,可以极大促进森林生态系统的可持续发展,因此森林生态系统健康评估的现实意义日益凸显。该文利用地理信息系统(GIS)的空间分析技术和当地森林资源清查数据,对某森林生态系统的健康状况进行评估。建立了反映研究区森林健康状况的综合指标体系。在此指标体系的基础上,对研究区内森林各分区的健康水平进行了评估。研究结果显示,优质级森林(80.4 hm^(2))和健康级森林(2671 hm^(2))仅占某森林总面积的23.5%。同时约60.5%的某森林处于亚健康状态。由于某森林超过2/3的森林处于亚健康或不健康状态,因此某森林研究区域迫切需要采取有效措施改善森林健康状况。

基于生态过程模型和森林清查数据的森林生长量估算对比研究

利用遥感驱动的生态过程模型-Boreal Ecosystem Productivity Simulator(BEPS)、2001-2006年国家森林资源连续清查数据(一类清查-样地尺度)和2003-2009年森林资源规划设计调查数据(二类调查-区域尺度),分别计算江西省吉安市的森林生态系统生长量,从不同空间尺度和森林类型对3种数据源估算的森林生长量进行了分析。结果表明,样点尺度上,BEPS模型模拟的森林生长量(4.18 Mg·hm-2·a-1)低于群落生长量(5.86 Mg·hm-2·a-1),与乔木层生长量(4.29 Mg·hm-2·a-1)基本一致,模型模拟结果与两者的拟合R2分别为0.48和0.43。区域尺度上,BEPS模型模拟、二类调查数据计算的群落及乔木层生长量分别为4.65、4.36和3.34 Mg·hm-2·a-1,BEPS模型估算的吉安市各县森林总生长量与二类调查数据计算的群落、乔木层生长总量拟合R2分别达0.84和0.83。一类清查数据计算结果高于二类清查数据计算结果,BEPS模型模拟森林生长量分别与基于一类清查数据计算的乔木层生长量及二类调查数据群落生长量较为一致。从研究区两种主要森林类型来看,常绿阔叶林年平均生长量高于常绿针叶林,常绿针叶林与模型估算结果差异小于常绿阔叶林。最后利用模型估算了研究区2001-2010年平均生长量,为认识研究区的森林生长空间分布差异及更新森林生物量提供支持。

中国高技术服务业R&D资源配置效率的省际比较分析——基于2009年第二次全国R&D资源清查数据

为探究中国高技术服务业R&D资源配置效率,分析各地区效率差异状况及其影响因素,利用经典DEA模型,实证分析中国高技术服务业的R&D资源配置效率状况。结果显示:辽宁、福建、山东、云南等省份R&D效率有效,而北京、上海、江苏、广东、河南、湖南、安徽等省份效率较低,且内部效率值差异较大。为缩小地区高技术服务业R&D效率差距,提高全国高技术服务业发展水平,必须优化资源投入结构、加强投入力度、创新人才培养机制、培育市场需求及引导产业集聚等。

基于森林资源一类清查数据的中国森林碳贮量估算

为了解我国森林资源状况,以建国以来森林资源一类清查数据为基础,分析了建国以来我国森林面积、森林蓄积量和森林碳贮量的变化,并估算2020年时的森林状况。结果显示:1)自建国以来,我国森林面积共增加8821万hm2,森林蓄积量共增加66.21亿m3。但各区域增量不均衡,西南地区森林面积和蓄积量增量最大,东北地区森林面积增量最小,华东地区森林蓄积量增量最小。我国未来森林面积增长潜力在北方地区。2)建国以来,我国森林共吸收碳225.32×108 t,其中人工林碳贮量比例由调查初期的5.3%增加到了16.7%,有较大的碳汇潜力。3)2020年时我国森林面积、蓄积量和碳贮量分别可达20 667万hm2、188.37亿m3和344.766 0亿t,采取科学合理的经营措施可增加我国森林碳贮量。

基于清查数据的立地质量评价方法准确性分析

立地质量的准确评价是森林科学经营的前提,本研究采用四川省第九次森林资源清查数据,筛选符合建模要求的样本,建立树高和蓄积量生长模型,运用单因素方差分析方法对不同因子间基准年龄时林分蓄积量进行分析,并比较不同立地质量评价方法的准确性。结果表明:建立的林分树高和蓄积生长曲线簇能反映不同条件下林分生长差异;海拔、坡度、土壤类型、砾石含量和植被类型会极显著影响立地质量;立地质量评价方法准确性地位级指数优于多元地位指数和森林类型指数,多元地位指数与森林类型指数评价准确性无显著性差异。

EXCEL在水利普查清查数据审核中的应用

运用EXCEL的函数和筛选、排序等功能,检查水利普查清查数据的表内、表间数据关系,效果很好,能快速、准确地审核数据的完整性、规范性、一致性和相关性。

电力通信光缆网健康状态数据清查方案研究

随着社会需求的增加,电力光缆网络规模持续扩大,网络层次和结构也越来越复杂,为电力通信光缆网健康状态维护工作带来了一定的挑战。常规的光缆网巡检维护只是在出现网络问题以后才展开事故排查,这种盲目的巡视管理模式效率低下,无法保证通信业务运行的稳定性。因此,文章基于不确定层次分析法,以影响光缆网健康状态的资源数据、环境数据、性能数据作为评估指标,通过量化处理和权重计算形成融合性的健康度模型,实现电力光缆网的健康度评估,并根据健康度制定光缆网的状态检修方案,优化了电力光缆网络健康状态的监管模式。

基于森林清查和遥感的城市森林净初级生产力估算

城市森林作为陆地生态系统的组成成分之一,研究其在全球碳循环中的地位和作用有很重要的意义。文章以上海城市森林为研究对象,开展基于基于森林清查数据和遥感技术的城市森林净初级生产力(NPP)估算研究。首先,根据选取上海市典型的森林植被类型,设置森林植被样方,测量反映植被生物学特性的特征参数,包括林龄、胸径、树高和叶面积指数(LAI)等,采用能反映林龄和蓄积量共同影响的生产力回归模型估算了样方NPP,建立了基于LAI的样方NPP回归模型;其次,利用一景相近时相的SPOT5影像,经进行几何纠正和辐射定标后,计算出能较好地反映植被特征和消除土壤背景影响的修正土壤调节植被指数(MSAVI),建立了基于MSAVI的区域森林LAI遥感估测模型;最后,根据建立的样方NPP回归模型以及区域LAI遥感估测模型,进行尺度化转换,估算出区域尺度上的上海城市森林净初级生产力。通过比较与前人运用传统方法研究估算的NPP,精度可达到89%,且本模型简单可行。因此本研究可为快速定量评估城市森林碳储量提供依据。

基于立木胸径生长率模型的乔木林碳汇潜力评估

树木生长产生巨大碳汇,对于缓解碳排放带来的全球变暖等环境问题具有重要意义。为准确评估森林碳汇,基于第6至第9次国家森林资源连续清查数据建立北京市13个主要树种(组)4种形式的立木胸径年生长率模型,预测树木胸径变化的未来趋势,从而为生物量转换因子连续函数法计算碳储量提供计算依据,最终获得2050年北京市乔木林碳储量和碳密度。结果表明:8个树种(组)胸径的年生长率模型R2都大于0.900,椴树的R^(2)最高为0.960;除柳树、水胡黄(水曲柳、胡桃楸、黄菠萝)外的11个树种(组)RMSE都小于0.5 cm;除杨树、其他硬阔类和榆树之外,Bias都小于1.0 cm。胸径预测精度验证中整体R^(2)较高,刺槐最高(0.951),其他硬阔类最低(0.766)。预测2050年北京市乔木林碳储量为42.71 Tg C,碳密度为43.35 Mg C·hm^(-2)。基于胸径年生长率模型的树木生长模拟方法可以有效的提高未来北京市乔木林碳汇潜力评估的整体精度,能够为制定温室气体减排政策、实现2060碳中和目标提供基础。

县级水利普查机构的数据处理工作步骤

普查数据处理是普查工作的重要环节,是形成普查数据成果的重要手段,是影响普查数据质量、决定普查成败的关键因素。

山西省森林碳汇经济价值评估及交易评价体系构建研究

以山西省第七次、第八次、第九次连续三次森林资源清查实测数据为基础,运用碳税法对山西省森林碳汇经济价值进行估算,并运用层次分析法(AHP)建立了评价山西省森林碳汇交易评价体系的结构模型。结果表明:三个清查期内,山西省的森林碳汇经济价值呈连续增长趋势,不同林型中杨树、栎类和油松对碳汇经济价值的贡献最大,不同林分中天然林贡献大于人工林,不同林龄呈现出较为相似的变化规律,即中龄林>幼龄林>近熟林>成熟林>过熟林。从层次分析结果可知,区域政策最为重要,其次是法律法规,排名第三的是专业人才,森林碳汇定价机制和交易规则分别位列第四和第五,权重值相差不大,排名第六的是第三方认证机构。分析可知,今后山西省在碳汇交易方面,应充分发挥政策导向作用、建立健全法律法规保障制度、注重森林碳汇专业人才的培养和挖掘、建设具有资质的第三方认证机构、完善森林碳汇定价机制和交易规则。

基于最大熵模型的吉林省主要天然林潜在分布适宜性

【目的】研究基于物种分布模型预测天然林类型适宜分布区的方法,探讨影响天然林类型适宜性分布的主导环境因子及其阈值,制作主要天然林类型的潜在分布适宜性等级图,为东北林区天然林修复中的树种选择和结构调整提供依据。【方法】基于吉林省第八次森林资源连续清查固定样地数据,采用最大熵物种分布模型,划分11个主要天然林类型(含7类混交林),确定其现实分布点,选取影响林分生长的19个气候因子、33个土壤因子和3个地形因子共55个环境变量。对各天然林类型经变量筛选后进行分布建模,通过受试者工作特征曲线下的面积(AUC)评价模型精度。采用刀切法对模型进行检验,计算各环境变量对天然林类型分布的影响程度,筛选影响天然林类型分布的主导环境因子;将分布适宜性划分为5个等级,并制作不同天然林类型的分布适宜性等级图。【结果】基于最大熵模型的吉林省11个主要天然林类型适宜性分布的训练集和检验集的AUC在0.687 2~0.946 9之间,检验集的精度1个达到"极准确"、7个达到"很准确"、2个达到"较准确"、1个达到"一般"的水平,模型具有很好的泛化能力。各环境变量对天然林类型分布的影响程度由大到小依次为最热月的最高温度、海拔、最热季度的平均温度和年平均温度,最热月的最高温度为其中10个类型的主导环境因子,海拔为其中8个类型的主导环境因子,最热季度的平均温度为7个类型的主导变量因子,年平均温度为其中6个类型的主导环境因子,气温和海拔对预测的天然林类型分布有重要影响。基于建立的模型,形成吉林省11个主要天然林类型的潜在分布适宜性等级图。【结论】最大熵模型能够很好预测吉林省主要天然林类型的分布适宜区,筛选的影响每个天然林类型分布的主导环境因子及阈值合理,形成的吉林天然林类型潜在分布适宜性等级图可为东北林区天然林修复中的树种选择和结构调整提供科学依据。

基于碳密度-林龄关系的黑龙江省森林碳汇潜力预测

为了量化黑龙江省森林碳储量、预测森林碳汇潜力,利用蓄积量-生物量相关方程法对黑龙江省1994—2013年的森林碳储量进行估算,并依据1994—2013年4次全国森林资源清查中黑龙江省18种主要森林类型各林龄组数据,建立主要森林类型碳密度与林龄之间的关系;在此基础上,结合《黑龙江省林地保护利用规划(2010—2020)》预测2014—2020年黑龙江省森林的碳储量,并分析其碳汇潜力.结果表明:黑龙江省各森林类型碳密度与林龄关系拟合较好,18种森林类型中有14个的R^2大于0.9;黑龙江省1994—2013年4次森林资源清查中森林碳储量分别为693.2、676.3、741.1和805.2 Tg;预计在第九次全国森林资源清查(2014—2018年)中,黑龙江森林碳储量将达到844.0 Tg,并且在预估期间其碳储量逐年递增,2020年将达到868.1 Tg.如果2013年黑龙江省现有森林都达到过熟林,其碳储量将会达到1.40×10~3Tg,具有很高的碳汇潜力.为了进一步增加黑龙江省碳汇潜力,建议加强省内寒温带、温带山地针叶林和阔叶混交林的保护;在更新造林上要侧重于有固碳优势的森林类型(如赤松、杨树等);加大对赤松、针阔混等近熟林、成熟林的保护力度,控制过熟林的数量.

基于温室气体清单的河北省森林碳汇量研究

为考核地方温室气体减排,国家启动了2005年省级温室气体清单的编制试点工作。依据森林资源二类清查数据和IPCC2006指南方法,对河北省2005年基于林业和土地利用变化的森林年碳汇量进行了研究。结果表明,河北省2005年森林和其它木质生物量年增长碳汇量233.24×10^4tC,折合固定CO2量855.23×10^4t,主要来源于乔木林的净增长固碳,灌木林和经济林由于2005年总面积和生物量呈负增长,而表现为净碳排放,分别导致净碳排放1.34×10^4tC和22.63×10^4tC;森林转化为非林地引起的碳排放量约1.64×10^4tC。二者相抵,2005年森林生物量净碳汇量为231.61×10^4tC,折合CO2吸收量849.22×10^4t,全省森林和其它木质生物量总体表现为＂碳吸收汇＂的功能。

长江流域森林植被碳储量分布特征及动态变化

准确评估区域尺度下森林生态系统固碳能力和趋势,对实现森林可持续经营和固碳增汇具有重要意义。基于全国第四次(1989—1993年)、第五次(1994—1998年)、第六次(1999—2003年)和第七次(2004—2008年) 4次全国森林资源清查数据,结合生物量估算模型和植被含碳系数,研究长江流域森林植被碳储量、碳密度分布特征及动态变化。结果表明,1989—2008年长江流域森林植被碳储量由1 345. 30 Tg增加到1 924. 98 Tg,年均增长率为2. 15%,比全国年均增长率高0. 29百分点,表明该流域森林植被碳汇功能不断增强。长江流域森林植被平均碳密度分别为42. 25、40. 34、41. 00和41. 42 Mg·hm-2。从森林龄组来看,长江流域森林植被碳储量主要集中于幼、中龄林和近熟林,这3者对林分碳汇的贡献超过85%,且幼、中龄林和近熟林碳密度远低于成熟林和过熟林,表明流域森林植被碳汇潜力巨大。从森林起源来看,流域内森林植被碳储量主要分布于天然林,占同期森林植被碳储量的78%以上,但人工林碳储能力不断提高,人工林碳储量占同期森林植被碳储量的比例也呈增加趋势,且碳密度明显低于天然林,表明人工林将在该流域森林植被碳汇功能中扮演重要角色。长江中上游是流域内森林植被碳储量主要贡献区,占全流域森林植被碳储量的96%以上。

2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004—2008年和2009—2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004—2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004—2008年的156.12×10~4hm^2、34.75Tg C和22.26Mg C/hm^2增加到2009—2013年161.44×10~4hm^2、43.98Tg C和27.24Mg C/hm^2。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为:幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林。森林碳汇经济价值从2004—2008年的243.37亿元增长到2009—2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。

1973～2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化

基于1973～2013年8次省森林清查数据以及实测数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,研究了近40a黑龙江省森林碳储量及其动态变化.结果表明:黑龙江省森林碳储量从1973～1976年的1159.35TgC下降到2009～2013年的833.99TgC,其中天然林减少387.51TgC,人工林增加62.15TgC;森林总体表现为碳源(-10.88TgC/a),主要归因于天然林面积的减少.不同森林类型的碳储量存在较大差异,桦木、落叶松和阔叶混是碳储量的主要贡献者;大多数森林类型的碳密度呈上升趋势.森林以中、幼龄林为主,中龄林碳储量占同期全省总量的27.9%～46.6%,其他龄组的碳储量均呈减少趋势,以成熟林最为明显(201.17TgC);幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度分别增加2.20、3.21和3.43MgC/hm^2,成熟林和过熟林则有所下降;不同龄组森林面积和碳密度的变化是导致其碳储量变化的主要原因.

北京市蒙古栎单木与年龄无关的生长预测模型研究

为了准确预测林木的生长动态变化、科学经营管理林分,利用定期清查数据,以年龄隐含的单木模型拟合北京市蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长预测模型,并进行检验。结果表明:所拟合的3个模型对蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长状况的预测效果较好,预测精度分别高达99.72%、99.40%、99.46%,预测精度大小排序为:胸径>断面积>材积。预测精度较高的原因可能是年龄隐含的生长模型以单木自身的观测值为自变量,且蒙古栎生长较慢,短期内不会有太大变化。该模型具有与年龄无关的特点,但建模时有一定的限制条件,要求样地固定、重复观测。

基于人工神经网络与空间仿真模拟的区域森林碳估算比较——以龙泉市为例

森林是生态系统的重要组成部分,准确估算森林碳储量及其分布对于评价森林生态系统的功能具有重要意义。以龙泉市为研究区,利用2009年99个森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用高斯序列协同仿真(SGCS)与BP神经网络方法(BPNN)分别模拟森林地上部分碳密度及其分布,并进行了对比分析。随机将样本数据分成70个建模样本和29个检验样本。通过模型检验,BP神经网络预测值与实测值的相关性达到0.67,相对均方根误差为0.63,空间仿真方法预测值与实测值的相关性为0.68,相对均方根误差为0.63,空间仿真方法预测能力略高于神经网络方法。仿真结果表明,基于BP神经网络模拟的森林碳总量为11042990 Mg,平均碳密度为36.10 Mg/hm2,总体森林碳密度均值高于样地平均值8.82%。基于空间仿真模拟的森林碳总量为11388657 Mg,平均碳密度为37.23 Mg/hm2,总体森林碳密度均值高于样地平均值9.40%。对比分析可知:高斯协同仿真模拟和BP神经网络虽然在碳总量估算值上与抽样数据估计值相近,但两种方法在估测值的频率分布以及研究区碳分布上有较大的差异。与BP神经网络相比,序列高斯协同模拟结果更接近系统抽样样地实测值,全部样地预测值与实测值的相关性达到0.75,在估计区域森林碳空间分布上有明显优势。在碳密度值域与频率分布方面,序列高斯协同模拟结果分布更合理。综上所述,序列高斯协同模拟在森林碳空间估计方面要优于BP神经网络。

2000～2050年中国森林生物量碳库:基于生物量密度与林龄关系的预测

中国森林具有林龄小、平均碳密度低、人工林面积大的特点,因而具有很高的固碳潜力.本文根据1994-1998和1999-2003年两期森林资源清查资料中各主要森林类型的林龄组、以及各林龄组的面积和蓄积数据,分别为36种森林类型建立生物量密度与林龄之间的关系.在此基础上,结合中国林业发展规划,预测到2050年中国森林（不包括经济林和竹林）的生物量碳汇潜力.结果显示,在自然生长状况下,到2050年,中国现有森林生物量碳库将由1999-2003年的5.86PgC增加到10.23PgC,碳汇量为4.37PgC;新造森林将增加碳汇2.86PgC;2000-2050年中国现有森林与新造森林的生物量碳汇合计为7.23PgC,平均年碳汇量为0.14PgC/a,表明中国森林具有较大的碳汇潜力.