基于森林资源清查资料的落叶松林生物量和净生长量估算模式

丰富的森林资源清查资料是了解各类森林材积准确信息的重要途径 ,如果能将这些资源用于估算森林生物量和生产力的动态变化 ,不仅对于科学地指导森林的经营管理 ,而且对于全球变化的研究 ,特别是区域尺度的生产力模型验证 ,都具有重要意义。根据我国落叶松 (L arix)林生物量和材积的实际调查资料 ,探讨了基于森林资源清查资料 (森林材积 V和林龄 A)估算森林生物量和生产力的方法 ,指出无论是人工林还是天然林 ,落叶松林的生物量与其蓄积量、生产力与其年均净生物生产量 (B/ A)和年均净蓄积生产量 (V/ A)均呈双曲线关系 ,但落叶松林的生产力与其生物量 (B)关系不明显 ,并分别建立了人工和天然落叶松林的相关模型 ;所建模型克服了将森林生物量与其蓄积量之比作为常数的不足 ,并考虑了林龄对于森林生产力的影响。

基于Landsat ETM数据的落叶松林生物量估算模式

根据全国森林清样调查围场满族自治县的落叶松林样地数据,应用与之同期的ETM遥感影像,探讨基于ETM数据的落叶松林生物量的估算方法和模式 根据ETM各波段数据的特点,选用和开发18个变量,逐样点比较生物量与变量之间的关系,并对影响生物量的因子进行逐步回归分析,结果表明ETM3数据是落叶松林生物量的最好估计因子,生物量与ETM3数据有双曲函数关系,与1/ETM3呈极显著正相关,相关系数为0 878,在ETM3波段辐射亮度范围内生物量随ETM数据的增大而减小

基于森林资源清查资料的生物量估算模式及其发展趋势

基于森林资源清查资料的森林生物量估算是在景观、区域甚至全球尺度上评估森林碳收支的重要手段 ,且在陆地生态系统碳循环和全球变化研究中起着十分重要的作用 .对 3种常见的基于森林资源清查资料估算生物量的方法及其不足进行较为系统概述的基础上 ,指出了其未来的研究方向 :1)综合考虑森林生物学因素与非生物学因素对森林生物量的影响 ,特别是蓄积量和林龄 ,以及气候因子在估算生物量中的作用 ;2 )明确森林总生物量与活立木生物量的关系 ;3)建立基于森林资源清查资料的遥感驱动生物量估算模型 ,为森林生物量的准确估算提供方法和依据 .

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。

基于森林资源清查资料的林分生物量相容性线性模型

该文以甘肃省小陇山锐齿栎林分为例,通过图形分析、相关分析和回归分析,结果表明:小陇山锐齿栎林分乔木层各组分生物量(W)与林分活立木蓄积量(V)、与林分平均胸径、平均树高和林分密度(-D2-HN)均存在极其显著的线性相关关系.采用代数和法,分2级控制,建立了林分乔木层各组分生物量(W)与林分活立木蓄积量(V)与林分平均胸径、平均树高和林分密度(-D2-HN)两种形式的生物量相容性线性模型,以95%的可靠性估计,两种形式的模型对锐齿栎林分各组分生物量的预估精度均在98%以上.

基于森林资源清样调查资料的森林生产力估算模式—以中国油松林为例(英文)

准确地评估森林净第一性生产力(NPP)对于评估全球收支有着十分重要的作用.本文充分利用森林资源清样调查资料,并动态地评估森林生产力,以油松林为例建立了反映生物因素(蓄积量V和林龄A)和气候因素(年实际蒸散E)综合影响的中国油松林生物气候生产力(NPPa)模型.基于所建模型和第四次我国油松林资源的清样调查资料(1989-1993年),估算了中国油松林的净第一性生产力,并借助于地理信息系统软件给出了中国油松林的分布格局.结果表明:我国油松林的平均净第一性生产力为7.82 t-hm-2-a-1,其变化幅度为3.32(11.87 t-hm-2-a-1.中国油松林净第一性生产力有明显的区域差异,表现为南高北低的分布趋势.山西和陕西为中国油松林的集中分布区,生产力水平处于中等,约为7.4 t-hm-2-a-1;油松林集中分布区的南部(四川、湖北、河南等省),生产力水平较高,均大于7.7 t-hm-2-a-1;而在油松林集中分布区的北部和西部(内蒙古、宁夏等省),生产力水平较低,NPP均低于5 t-hm-2-a-1.该研究为利用森林资源清样调查资料评估森林NPP的动态及研究其对气候变化的响应提供一个有效思路.图3表2参46.

基于空间回归模型的思茅松林生物量遥感估测及光饱和点确定

【目的】确定思茅松林生物量遥感估测的光饱和点,构建空间全局和局域遥感信息模型反演思茅松林生物量,为思茅松林生物量遥感估测提供参考。【方法】以云南省普洱市思茅松林为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像数据和森林资源二类调查数据,运用二次项函数和幂函数求解思茅松林生物量光饱和点,采用普通最小二乘模型(OLS)、空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和地理加权回归模型(GWR)构建遥感信息模型,估测思茅松林地上生物量。【结果】1)普洱市思茅松林Landsat8 OLI遥感估测地上生物量的光饱和点为106.3 t·hm^-2;2)空间回归模型拟合精度较高,尤其是GWR模型具有最高的R^2(0.373)和最小的AIC(4577.8),其拟合精度显著高于OLS、SLM和SEM模型;3)独立性样本检验结果表明,GWR模型的预估精度最高,且通过刀切法检验可知GWR模型在高值阶段(≥100 t·hm^-2)和低值阶段(0~50 t·hm^-2)的生物量估测能力强于OLS、SLM和SEM模型;4)GWR模型反演计算结果表明,思茅松林单位面积地上生物量为66.496 t·hm^-2,与实测值偏差23.511%,估测误差低于OLS、SLM和SEM模型。【结论】对普洱市思茅松林生物量进行遥感估测时,GWR模型优于OLS模型和其他空间全局回归模型,且GWR模型可在一定程度上解决高值低估和低值高估问题,减小光饱和点对遥感估测精度的影响。

中国西南山地喀斯特与非喀斯特森林的生物量与生产力比较

利用1989—1993年中国西南5省区(广西、贵州、云南、四川包括重庆、湖南)森林清查资料,估算和分析了1968个样点森林的生物量和净第一性生产力特征与空间分布格局,重点比较喀斯特森林与非喀斯特森林生物量与生产力的差异.结果表明:中国西南地区森林平均总生物量为148.66 t.hm-2,净第一性生产力达到9.64 t.hm-2.a-1;喀斯特森林的生物量(124.33 t.hm-2)小于非喀斯特森林(163.48 t.hm-2),而喀斯特森林的生产力(8.67t.hm-2.a-1)总体上也小于非喀斯特森林(9.56 t.hm-2.a-1),但在不同的省份中存在差异;作为西南山地的主要森林类型,亚热带和热带的针叶林与山地针叶林、亚热带常绿阔叶林和常绿落叶阔叶混交林中,喀斯特森林的平均生物量(122.95 t.hm-2)和生产力(8.77t.hm-2.a-1)也均低于非喀斯特森林(分别为152.88 t.hm-2和9.92 t.hm-2.a-1);天然林和人工林中的生物量和生产力同样表现出喀斯特森林低于非喀斯特森林的特征.这种差异说明喀斯特生境严酷,在相同的生物气候条件下,喀斯特土层的浅薄和地下水的渗漏胁迫限制了喀斯特森林的生长和生物量积累.

基于混合效应模型的迪庆云冷杉林地上生物量遥感估测

【目的】确定云冷杉林生物量光学遥感估测饱和值,探索提高生物量遥感估测精度。【方法】以云南省迪庆藏族自治州云冷杉林为研究对象,根据森林资源二类调查数据,结合同时期Landsat 8 OLI遥感影像,利用随机选取的小班样本数据提取遥感因子反射率统计值,并与生物量进行曲线拟合,求解云冷杉林生物量饱和值,建立云冷杉生物量回归估测模型、BP神经网络模型。同时基于回归模型构建考虑区域、龄组效应的单水平和嵌套两水平(区域+龄组)混合效应模型,反演研究区云冷杉林地上生物量。【结果】利用幂函数拟合得到迪庆藏族自治州云冷杉林生物量饱和值为233 t·hm^(-2);最优回归估测模型调整决定系数(Ra2)为0.606,高于BP神经网络模型的Ra2(0.542),各个效应水平混合模型的拟合精度与独立性检验指标均优于回归模型。考虑两水平的混合效应模型有最优的拟合精度,而考虑龄组效应水平的混合模型有最优的独立性检验指标。混合效应模型在低生物量段(<100 t·hm^(-2))和高生物量段(>233 t·hm^(-2))均显著降低了回归模型和BP神经网络模型的估测平均残差。【结论】混合效应模型有更宽的估测范围,在一定程度上减小低值高估与数据饱和造成的高值低估影响,提高了预估精度。

基于TLS辅助的长白落叶松一级枝条生物量模型构建

【目的】探究利用地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)点云数据估测枝条生物量的可行性,构建预测长白落叶松(黄花落叶松)枝条生物量的最优模型。【方法】以利用孟家岗林场26株长白落叶松点云数据提取出的733个一级枝条的特征因子[枝长(LBL)、弦长(LBCL)、基径(dB)、着枝角度(AB)、弓高(HBAH)、枝条基部断面积(SBAB)、相对着枝深度(dRDINC)]和对应的实测数据为数据源,分别建立枝条水平上的一级枝条生物量基础模型,通过对比基础模型之间的差异来分析利用TLS数据建立枝条生物量模型的可行性。最后利用TLS数据分别对比基础模型、混合效应模型和随机森林模型的预测效果。【结果】基础模型中最终选定的自变量为SBAB和LBCL。利用TLS数据建立的枝条生物量基础模型具有更好的预测精度。对比3种模型预测能力结果显示,随机森林模型无论在训练集还是测试集上都表现出最好的效果,具体顺序为:随机森林模型>混合效应模型>基础模型。其中随机森林模型的决定系数(R2)相较于混合模型和基础模型分别提高了1.32%和4.89%,均方根误差(RMSE)分别降低了11.23%和13.60%。【结论】基于TLS利用随机森林算法能够准确对枝条生物量进行估测,不仅为随机森林算法在林分生长模型上的应用奠定了一定的实践基础,也为TLS在树冠结构研究中的应用提供了重要的参考价值。

基于森林资源清查数据的江西省主要森林类型净生产力研究

【目的】基于江西省2011年和2016年的森林资源清查数据,分别估算不同森林类型的净生产力,为森林资源科学经营提供依据。【方法】以江西省2011年和2016年两期森林资源清查数据为样本,采用生物量回归模型法,在样木水平上计算单木生物量、累计样地水平生物量并扩大到总体水平,测算乔木层生物量的生长量和枯损量,结合乔木层生物量结果估测灌木层和草本层,并估算不同森林类型的净生产力。【结果】综合考虑森林乔木层生长与枯损、林下灌木层、草本层生物量,基于复位样木,由单木生物量模型得到样地生物量,进而计算江西省主要森林类型的净生产力,得出阔叶混交林的净生产力最高,针阔混交林次之,而针叶林和阔叶纯林的净生产力较低。2011—2016年,江西省森林平均净生产力为7.28 t/(hm^2·a),阔叶混交林净生产力最高为11.26 t/(hm^2·a)。【结论】在国家标准框架下的森林净生产力估算模式,可为更大范围内、统一标准下客观准确评估森林净生产力提供参考。