基于序列高斯协同模拟的多尺度区域森林碳密度空间分布估计

以浙江省仙居县为例,基于2008年全县森林资源清查样地数据和2007年2月获取的Landsat TM影像数据,采用序列高斯协同模拟方法,分别在30 m×30 m和270 m×270 m空间分辨率水平上模拟森林地上部分碳密度及其分布,并对模拟结果进行对比分析。结果表明:仙居县森林地上碳密度分布具有空间连续变异性,四周为高碳密度有林地集中区,中间大部分为低碳密度无林地集中区,抽样估计研究区域地上森林碳储量为5 283 789.63 Mg。基于30 m×30 m分辨率的序列高斯协同模拟结果为5 692 875.69 Mg,模型确定系数为0.620 3;对比270 m×270 m像元大小基础上估计得到的森林碳储量5 030 871.79 Mg,模型确定系数0.238 3,小尺度上估计的碳储量总量更多,碳密度分布范围更广,模型精度更高。序列高斯协同模拟考虑了森林碳密度空间分布的差异性,模拟结果接近地面样地估计值,碳密度分布范围合理,能够很好地反映碳分布空间的连续变异性。     

基于空间协同仿真模拟的开化县森林碳估计

森林碳储量是反映森林生态系统生产力的重要指标,也是区域森林碳汇计量的基础。以浙江省开化县为研究区,采用2013年资源3号遥感影像与2014年森林资源清查样地数据,结合序列高斯协同模拟方法对全县地上部分森林碳储量及其分布进行估计,并以平均误差、残差平方和、平均相对误差以及均方根误差4个指标为基础对估计结果进行精度评价。结果表明:开化县2014年森林总碳储量空间协同仿真估计结果为7.221 573 Tg,碳密度值分布为0~109.178 0 Mg·hm-2,均值为32.376 4 Mg·hm-2,基于15%检验样本的平均相对误差为4.565%,仿真估计碳总量在实测样地估算的置信区间内。本研究发现,遥感影像与地面样地森林碳密度的相关性随遥感影像的空间分辨率变化而变化,这对于提高森林碳储量估计精度有着重要意义,也是下一步研究的重点。图5表3参29     

基于克里格插值与序贯高斯协同模拟的森林碳密度空间估计

以浙江省仙居县为例,利用普通克里格插值法和序贯高斯协同模拟法对森林碳储量（地上部分）的空间分布进行估计,利用交叉检验方法对其结果进行对比分析。结果表明,仙居县的森林碳密度分布差异较大,大部分地区森林碳密度较低;普通克里格法未能体现森林碳密度的空间差异,具有明显的“平滑”效应,序贯高斯协同模拟在减少平滑影响方面优于前者,序贯高斯协同模拟法的预测结果较克里格插值法高。     

浙江省丽水市亚热带森林景观格局对森林碳密度的影响

【目的】定量分析浙江省丽水市亚热带森林景观格局对森林碳密度的影响,为开展森林经营、生态保护修复以提高亚热带森林碳汇功能提供理论依据。【方法】基于省级固定样地数据,使用生物量模型和含碳率测算样地的森林碳密度,再通过普通Kriging插值形成区域森林碳密度分布图,并分析森林碳密度的空间自相关特征。选取5项景观格局指标和3项自然因素,利用多尺度地理加权回归(MGWR)模型探讨森林景观格局对森林碳密度的影响,并分析影响结果的空间非平稳性。【结果】2012—2019年,丽水市森林平均碳密度从23.19 t·hm^-2上升到31.96 t·hm^-2,且空间分布呈显著的正空间自相关性。森林景观格局显著影响森林碳密度,并表现不同尺度效应,影响程度在空间上也存在差异。景观蔓延度和斑块密度对森林碳密度驱动力较大,而景观最大斑块指数的驱动力较小。【结论】森林景观格局对森林碳密度的影响表现较为明显的空间异质性,应地制宜制定森林经营管理政策,实施自然演替和人工干预相结合的生态系统保护修复工程。图3表4参42     

五指山市阔叶混交林碳汇影响因子研究

以五指山市阔叶混交林碳储量作为衡量森林碳汇量的指标,通过对胸径×树高、郁闭度、海拔、坡度、距水域距离5个变量进行空间自相关性分析,利用Geoda和Arcgis构建空间自回归模型和地理加权回归模型,对碳汇量与其影响因子之间的关系进行研究。结果表明:胸径×树高、郁闭度、海拔、坡度、距水域距离均为影响碳汇量分布的重要因子,其中郁闭度、胸径×树高对碳汇量的影响最大,其次为海拔、距水域距离,坡度因子的影响最小;各样点上的碳汇量与因子之间的回归方程不同,因此各因子在不同样点上对碳汇值的影响程度不同,根据因子对碳汇值的相对影响大小对森林管理采取相应措施,以增强该区域的固碳能力,进而提高其碳汇功能。     

区域森林碳分布空间估计误差定量分析

区域森林碳(地上部分)分布的空间估计存在多种误差来源,其直接影响估计结果的精度。采用森林资源清查样地数据与Landsat TM影像数据相结合的方法对区域森林碳(地上部分)分布进行空间估计的误差来源,采取相对误差的形式对其定量化,根据不确定度的合成与分配方法获得空间估计总误差及各误差来源在总误差中的比例分配。基于临安市2004年森林资源清查和Land-sat TM影像数据的森林碳(地上部分)分布空间估计误差分析结果显示,区域森林碳(地上部分)分布空间估计的总误差为10.15%,各误差所占比例为:抽样误差63.5%、遥感影像坐标校正定位误差22.9%、树高测量误差9.4%、生物量模型误差3.4%、胸径测量误差0.8%。     

宁夏贺兰山天然油松林碳储量和碳密度

以宁夏贺兰山天然油松林为研究对象,通过样地调查,并结合贺兰山自然保护区森林调查资料,对其生物量转换因子、碳储量和碳密度进行了估算,通过实测数据及模型分析,结果表明:贺兰山天然油松林生物量转换因子平均值为0.89;对各组分生物量与蓄积量关系进行了拟合分析,建立了各组分生物量蓄积量相关方程,地上生物量随蓄积的增加而增加,其...     

浙江省森林碳分布与地形的相关性

浙江森林资源的空间分布与地形关系密切。研究森林碳分布与地形的关系,可以进一步认识浙江省森林碳分布的空间特征。利用基于浙江省2009年森林资源连续清查（CFI）固定样地数据和地统计学方法获得的全省森林碳空间分布信息,对森林碳分布与地形相关性进行了定量研究。结果显示:全省森林碳密度与地形主要因子海拔、坡度的二元二次多项式的复相关系数为0.71左右,说明森林碳分布与地形密切相关,即与地形的分布基本一致,随着海拔的升高和坡度的增大森林碳密度增大,尤其在海拔0~200 m到200~400 m,坡度从平坡到缓坡,碳密度上升最快。图2表4参20     

基于加拿大CBM-CFS3模型的江西庐山森林碳储特征研究

基于2009年庐山森林资源二类调查小班数据库和一类调查样地调查数据,利用CBM-CFS3模型的估算功能,估算江西庐山2009年森林生态系统碳储量。结果显示:庐山森林生态系统碳储量为6.4 T g(T=106t,t=106g),各主要森林类型之间因森林面积大小不同其碳储量差距很大;其中马尾松碳储量最大,占总碳储量的41.64%,国外松最小为2.18%。庐山森林生态系统平均碳密度为262.55 t/hm2,其中混交林碳密度最大为365.95 t/hm2,杉木碳密度最小为194.96 t/hm2。利用一类样地数据和平均生物量法得到庐山森林生态系统生物量碳密度为32.87 t/hm2,与模型计算结果 31.86 t/hm2基本一致。庐山总生物量碳库碳储量占庐山生态系统碳储量的12.47%,死有机质(DOM)碳库占比为87.53%,土壤碳库在整个生态系统中占有很大的比例为66.30%。     

基于径向基函数的神经网络对森林碳空间分布的模拟

利用径向基神经网络,结合森林资源清查的930个样地调查数据和对应的TM影像数据,选取与森林生物量相关性较大的3个植被指数TM4/57、ARVI和KT2作为神经网络的输入变量,对临安市森林碳储量的空间分布进行模拟。结果显示,利用径向基神经网络较好地重建了森林碳储量空间分布和变化,模拟结果与样地实测值间的一致性好,为区域森林碳储量的估测研究提供了方法支持。     

城市化强度与木本植物多样性之间的空间关系

[目的]探究城市化强度与木本植物多样性之间的空间关系。[方法]以青岛市主城区的城市森林为研究对象，在样地调查的基础上，运用SPSS软件分析了城市化强度与木本植物多样性指数之间的相关性，同时利用地理加权回归模型建立了二者之间的空间关系。[结果]青岛市主城区木本植物多样性具有明显的空间异质性；城市化强度与木本植物丰富度指数之间具有显著相关性，与香浓维纳指数和均匀度指数之间显著不相关；地理加权回归分析结果表明，城市化强度与木本植物多样性之间的关系具有空间异质性。[结论]该研究可为城市木本植物多样性空间分布及其受城市化影响的深入研究提供科学依据。     

浙江省森林凋落物碳密度空间分布的影响因素

基于浙江省森林资源清查固定样地信息数据和森林监测中心2010年6-9月采集的森林凋落物碳密度数据,探讨浙江省森林凋落物碳密度空间分布的影响因素。研究表明：浙江省森林凋落物碳密度空间分布在全省大尺度范围和不同地级市的县域小尺度范围都存在差异。浙江省森林凋落物碳密度随着海拔的升高而增大,但局部地势较低地区森林凋落物碳密度很高;生物量覆盖度和地上腐殖质层厚度两者与森林凋落物碳密度无相关关系,而土壤有机碳密度和凋落物氮密度两者与凋落物碳密度具有极显著的正相关关系;优势树种对于凋落物量积累有很大影响,栎类为主的落叶乔木凋落物碳密度较高,经济林则最低。     

基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究

以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量,分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function(RBF)径向基函数神经网络模型,进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明,RBF神经网络模型的估算精度最高,决定系数最大且均方根误差最小,分别为0.829t·hm~(-2)和9.131t·hm~(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.523t·hm~(-2)和11.821t·hm~(-2);多元线性回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.438t·hm~(-2)和12.870t·hm~(-2)。可见,RBF神经网络模型能更好地模拟森林碳储量与各个因子之间的关系。研究区森林碳储量的空间分布特点表现为东南沿海部分碳储量大,中西部城市经济开发区碳储量小,与实际森林分布基本一致。     

秦岭火地塘天然次生油松林土壤有机碳的特征

【目的】精确估计火地塘天然次生油松林土壤有机碳密度和储量。【方法】基于林下灌木、草本群落特征数据,采用分层抽样法确定研究区土壤剖面的调查数量,对调查样地上、中、下3"层"的土壤有机碳分布规律及其与天然次生油松林下植物物种多样性的相关性进行了研究。【结果】上"层"土壤有机碳密度变化较小,变化幅度为56.60~71.98 Mg/hm2,变异系数为8.26%;而"中、下"层土壤有机碳密度波动较大,变化幅度为22.83~59.45和38.33~85.82 Mg/hm2,变异系数分别为15.91%和22.94%;随着土层深度的增加,土壤有机碳密度下降。土壤有机碳密度与植物物种多样性无明显相关性。【结论】在95%的可靠性下,抽样估计的相对误差为±11.13%时,研究区土壤有机碳密度为(60.492±6.73)Mg/hm2;0~40 cm土层土壤有机碳储量为72.59 Mg。     

海拔对藏东南山地土壤有机碳垂直分布格局的影响分析

[目的]分析藏东南地区高山生态系统在垂直分布带上的空间异质性,研究不同海拔土壤有机碳(SOC)储量的分布特征及其影响因子.[方法]以高寒半湿润区藏东南典型山地色季拉山为研究对象,在海拔3400～4600 m每隔200 m海拔梯度展开采样,通过野外调查与室内分析相结合的方法,探讨海拔对SOC垂直分布特征的影响及其与其他理...     

山西太岳山森林碳密度及空间分布格局研究

森林植被是陆地生物圈的主体,森林碳储量和碳密度的研究对森林碳汇及全球气候变化都具有重要的理论和实践意义。根据山西省太岳山2010,2015年2期森林资源连续清查数据,采用TWINSPAN方法对太岳山135个有林样地的森林植被进行群系分类,并运用生物量转换因子连续函数法,对太岳山森林植被碳密度的变化进行了动态分析,同时对太岳山森林碳密度的空间格局进行了研究。结果表明,太岳山森林植被可分为9个群系,9个群系的碳密度差距明显,其中,辽东栎+鹅耳枥群系的碳密度最高,而刺槐群系的碳密度最低。2010—2015年太岳山森林碳密度显著增加,5 a间碳密度增加了6.91 t/hm~2,以1.38 t/(hm~2·a)的速率增加。太岳山森林碳密度分布总体呈现西高东低的格局,碳密度随着海拔的升高而升高,最低为6.17 t/hm~2,最高为62.24 t/hm~2;太岳山有林样地以斜坡和陡坡为主,陡坡碳密度最高,缓坡碳密度最低;太岳山有林样地以上、中2个坡位为主,平地碳密度最高,中坡位碳密度最低;太岳山有林样地主要集中在半阴坡和阳坡,碳密度以阴坡最高,以阳坡最少。     

哈尔滨城市森林碳储量的估算

以抽样调查的方法作为基本的调查手段,选取了140块样地实地调查,同时以哈尔滨市的高空间分辨率的遥感影像为基础,建立了哈尔滨市城市绿地空间数据库,用样地的碳储量估算结果来推算绿地斑块的碳储量,得到了哈尔滨城市森林碳储量的空间分布,分析显示:哈尔滨市落叶松和榆树的碳储量最大.     

秦岭火地塘林区主要森林类型的碳储量和碳密度

【目的】火地塘林区地处我国秦岭南坡中段暖温带向亚热带气候的过渡带,对该林区主要森林类型及其碳储量和碳密度进行研究,可为我国森林生态系统碳平衡提供基础资料。【方法】基于生物量回归方程,计算火地塘林区主要森林类型(包括华山松(Pinus armandii)林、油松(P.tabulaeformis)林、锐齿栎(Quercus aliena var. acuteserrat)林、红桦(Betula albo-sinensis)林和华北落叶松(Larix principisrup prechtii)林)的碳储量和碳密度,并结合GIS软件进行数据的空间分析,将森林碳与空间景观格局有效结合起来。【结果】在空间格局上,大面积的天然次生华山松、红桦林集中分布在海拔2000 m以上地段;油松、锐齿栎林主要分布在海拔1900 m以下;而人工引种的华北落叶松大面积分布于海拔2200 m地势平坦的采伐迹地上。各森林类型中,碳储量以红桦林最高,其值达到19.4766×10-3Tg。碳密度以华北落叶松人工林最高,其值为(30.9097±13.9802)t/hm2,且分别与油松和华山松的碳密度具有显著差异(P<0.05)。各森林类型的平均生物量、碳储量和碳密度均随海拔高度的升高而增加。【结论】火地塘林区主要森林类型碳储量和碳密度的空间分布与森林的空间分布密切相关,具有水平和垂直地带性特征,其碳储量大小排序为红桦林>华山松林>锐齿栎林>华北落叶松林>油松林,碳密度大小排序为华北落叶松林>红桦林>锐齿栎林>华山松林>油松林。     

江苏省杨树林碳储量及碳密度研究

本研究采用样地清查法估算了江苏省杨树林碳储量积碳密度.结果表明,江苏省杨树林总碳储量为138.128TgC,碳密度为150.389 Mg C·hm-2,其中森林植被、土壤层和凋落物层碳储量分别为18.224 Tg C、118.100 Tg C和1.804 Tg C,碳密度分别为26.761Mg C·hm-2,127.300Mg C·hm-2和1.258 MgC·hm-2.幼龄林与中龄林林下灌草层根茎比基本一致,高于成熟林.     

景谷县思茅松人工林乔木碳储量空间分异研究

根据120株实测思茅松生物量数据建立生物量估测模型,以2006年景谷县森林资源二类调查数据、DEM为数据源,使用ArcGIS软件分析思茅松人工林碳储量的空间分异特征。结果表明:1)思茅松单木生物量模型以胸径和树高作为自变量的幂函数模型精度最高,决定系数为0.952 8,估测精度为85.4%,均方根误差为14.81,可用来进行思茅松生物量估测;2)思茅松人工林乔木碳储量集中分布于海拔1 000~2 000m,各海拔区间的碳密度相差很小;研究区碳储量集中分布在缓坡、斜坡和陡坡,碳密度在险坡最大;碳储量在各个坡向分布比较均匀(除平地外),碳密度在阴坡上最大。不同龄级思茅松人工林乔木碳储量在空间上呈现不同变化特征。