森林生物量估测进展

森林生物量是森林碳汇能力的重要标志之一,同时也是众多林业问题和生态问题的研究基础。估测生物量的方法可分为传统地面实测法、基于遥感经验模型的生物量估测法以及基于遥感机理模型的生物量估测法。对3种不同方法进行比较分析,结合研究现状,探讨森林生物量估测的发展趋势。     

西藏自治区云杉林生物量密度模型研建

生物量密度模型是估算生物量和碳储量的依据。以西藏主要针叶树种云杉为研究对象,利用森林资源连续清查实测样地和样木数据,建立了云杉林生物量密度模型。结果表明:生物量密度随树高、郁闭度、胸径及林龄的增加而增加,随海拔的升高和经度的增加而减少。以海拔、郁闭度、平均胸径、经度作为解释变量构建的生物量密度非线性模型,其决定系数为0.716,总相对误差和平均系统误差控制在±1%以内,预估精度达到91.9%,可应用于实测或目测样地/小班生物量估算;以海拔、郁闭度、林龄、经度作为解释变量构建的生物量密度非线性模型,其决定系数为0.626,总相对误差和平均系统误差控制在±2%以内,预估精度达到90.6%,可应用于遥感样地/小班生物量估算;以海拔、郁闭度、胸径、林龄作为解释变量的生物量密度模型,其决定系数为0.717,总相对误差和平均系统误差控制在±2%以内,预估精度达到91.9%,可用于估算某个时间段内云杉林生物量变化或碳汇量。结合西藏森林资源连续清查或森林资源规划设计调查数据,可用于全区尺度上云杉林生物量的估算;利用林龄等因子建立的生物量模型,可掌握生物量、碳汇在空间上的分布规律及某一时期内的碳汇估算。     

国外森林地上部分碳汇遥感监测方法综述

森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用, 森林碳汇的计量和监测方法备受关注, 其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法, 并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛, 人工神经网络法具有更高的估算精度; 2)微波雷达系统能够穿透云层, 可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算; 3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的, 可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。     

基于TM影像纹理与光谱特征的红树林生物量估算

为研究红树林生物量的遥感估算方法,提取了广西和海南红树林TM遥感影像的光谱及纹理特征,结合地面调查所得126个样地生物量数据,进行多元逐步回归分析。结果表明,建立的生物量估算模型通过相关检验,可以高效、快速地进行红树林生物量的估测。     

城市绿地碳汇研究进展

全球气候变暖是国际社会广泛关注的全球性难题。随着中国城市化水平越来越高,城市中的碳排放也随之增加。如何通过增强城市绿地碳汇功能使城市达到碳氧平衡或缓解城市外林地的碳汇压力成为了迫切需要解决的问题。城市绿地系统作为城市中重要的组成部分,既是调节城市碳氧平衡的关键,又是城市可持续发展的基础。文章概述了城市绿地碳汇功能及相关概念;介绍了现场测定法、样地清查法、生物量模型法和遥感估算法四种城市绿地碳汇功能研究方法;综述了基于碳氧平衡的低碳森林城市构建理论和"三源绿地"城市绿地空间布局理论两种基于碳汇理念的城市绿地理论。分析了当前城市绿地碳汇研究的不足;展望了城市绿地碳汇研究的发展趋势。     

小兴安岭采伐迹地天然更新白桦混交林建群种碳汇特征

以小兴安岭采伐迹地自然更新白桦混交林为研究对象,通过生物量模型、碳含量模型估算出建群种碳汇量,并对林分建群种碳汇特征进行了分析。结果表明,小兴安岭森林皆伐林地自然更新演替后形成的白桦林主要建群种中数量最多的是白桦,其碳汇贡献率也最高;落叶松的个体平均总生物量和树干生物量最大,但在整个林分中的总生物量水平较低,而单株生物量最小的白桦林分整体生物量最大;树干生物量与总体生物量比例最高的是白桦和落叶松;林分单位面积含碳量的排序为白桦、毛赤杨、落叶松;落叶松总体碳汇贡献率最低,但个体碳汇量及树干占比都很高,可以在保证整体结构近自然化的情况下,通过造林的方式提高落叶松的比例来增加林分的碳汇。     

生物量的遥感估算方法及影响因素

论述了森林生物量的概念和发展历史,介绍了常规森林生物量的研究方法,并进一步分析了广泛应用于生物量估算的遥感模型以及它们的影响因素。     

黑河地上生物量与遥感地学因子相关性模型研究

研究地上生物量(Above-ground Biomass,AGB)与遥感地学因子的相关性及模型,有利于分析影响生物量大小的因素,大致估算林分生物量。以黑龙江省黑河地区为研究区域,利用固定样地的每木检尺数据,根据东北地区主要树种生物量模型计算获得样地地上生物量;对Landsat ETM+遥感图像进行预处理,计算波段比、植被指数;分别对黑龙江省气象数据插值、验证及比较,获得最优插值的方法;利用DEM提取出坡度、坡向,之后利用Arc Toolbox值提取到点工具,分别获得样地的波段比、植被指数、平均气温、降水量、坡度、坡向等,从而进行样地地上生物量与遥感、地形、气象因子的相关性分析,并建立模型。研究结果表明:地上生物量与RVI、PC2、年平均气温、NDVI、年降水量以及(B2-B3)/(B2+B3),均在0.01水平上显著,其中与RVI的相关性最高,达到0.313,其次是第二主成分,达到0.294,最后是(B2-B3)/(B2+B3)为0.107;然后建立回归模型,模型的误差为:24.16%,对于估算黑河地区样地地上生物量、以及生物量与遥感地学因子的相关性提供了一定经验。     

森林生物量的估算方法及其研究进展

总结分析生物量模型(包括相对生长关系和生物量-蓄积量模型)和生物量估算参数这2类常用的生物量估算方法,提出今后我国在森林生物量估算领域的研究重点:1)整合经验相对生长方程;2)系统研究生物量估算参数的规律性及其不确定性;3)构建以传统估算方法和3S技术相结合的生物量估算系统.     

某区域云南松碳汇遥感估算方法研究

文章旨在探索碳汇遥感估算方法,以云南某一区域的遥感影像资料为研究对象,应用Ecognition软件和ArcGIS软件,对云南松信息进行提取,获得相关的矢量数据,结合CITYgreen模型赋予云南松信息属性,对该地区云南松碳储量和固碳量进行估算。     

长江三角洲地区森林碳汇的初步估算与分析

利用森林资源清查数据,采用回归模型和含碳系数换算方法,估算了长三角区域的森林生物量和碳储量,分析了该区域森林碳汇的结构、分布及其增长潜力,提出了构建区域协作机制和发展区域碳汇林业的相关建议。     

湖南速生、中生、慢生阔叶树组单株生长模型构建

[目的]研究湖南速生、中生、慢生阔叶树组的生物量碳计量参数,构建相关生长模型,以期为湖南省林业碳汇项目大面积的开发奠定基础。[方法]以湖南省速生、中生、慢生阔叶树组为研究对象,利用收集和调查的生物量、解析木实测数据,选择不同数学模型,通过曲线回归、非线性回归方法拟合模型参数,建立阔叶林碳汇基线情景、项目情景下的碳汇计量方程,并进行模型精度检验。[结果]不论是基线情景,还是项目情景,幂函数模型均是各阔叶树组的单株生物量模型的最优模型;各阔叶树组胸径、树高生长模型形式各异,对于胸径生长模型,两种情景多以S模型拟合效果最好,对于树高生长模型,两种情景多以Logistic模型拟合效果最好。[结论]所建两种情景各阔叶树组的生长模型预测精度均达到了90%以上,均通过了F检验,适用于估算各阔叶树组不同情景下的碳汇量。     

退耕还林工程植被碳汇效益估算

利用全国森林资源连续清查的人工林统计数据,建立了不同树种(组)人工林生物量密度—林龄模型,并根据全国退耕还林工程退耕地还林阶段验收有关结果数据,分析估算了全国退耕还林工程植被碳汇量及碳汇价值。     

生物量估测中的遥感技术

论述了森林生物量的概念和发展历史,介绍了常规森林生物量的估算方法,并进一步较为详尽地分析了广泛应用于生物量估算的遥感模型以及它们的影响因素。最后对应用遥感技术估测森林生物量的发展趋势作了论述。     

锦屏县林业碳汇量估算及分析

本研究利用锦屏县第四次森林资源规划调查资料,采用碳汇计量方法——生物量清单法,系统地估算了锦屏县主要森林类型的碳汇量及其分布状况,旨在为发展锦屏县林业碳汇项目提供参考。     

海南岛北部3种经济林树种的生物量、碳储量及其分配特征

树木地上和地下生物量是森林生态系统中重要的碳汇,了解林木地下部分和地上部分的生物量分配情况对于估算森林碳汇具有重要作用。以海南岛北部菠萝蜜、荔枝和龙眼树为研究对象,每个树种各选取30株不同径阶的样木进行整株挖掘,对其生物量、碳储量及其分配特征进行了研究。结果表明:不同经济林树种在各组分生物量最优模型的选择上,基本以W=a D~bH~c模型为最优;3种经济林树种各组分生物量的大小均表现为树干根系树枝树叶;菠萝蜜、荔枝和龙眼树树枝的含碳比率相差不大,分别为0.39、0.41、0.40,但其树干、根系、树枝和全树的含碳比率却均存在差异,各组分碳储量的大小均表现为树干根系树枝树叶。文中分析认为,基于树高和胸径的相对生长模型,可以实现对经济林树种各组分生物量的准确拟合和碳储量的有效估算。     

CDM-ARP火炬松林碳汇监测方法学研究

利用浙江省设立的火炬松样地资料,建立火炬松人工林立地指数模型、生长收获模型、生物量模型等,区分不同立地条件、采用定量方法,并考虑间伐因素,建立了浙江省CDM-ARP火炬松林碳汇监测方法学,对火炬松林分碳密度、碳储量和CO2净吸存量进行监测。监测方法分为项目规划阶段(造林前)预测和林分生长阶段(造林后)监测。选择易测定的碳库作为监测对象,并用常规测树因子来估测较难测定的各器官生物量,用生物量法估算碳汇量。     

海南省尖峰岭林业局天然林碳汇价值

基于海南省尖峰岭林业局2014年遥感影像数据和2010年森林资源二类调查数据,对尖峰岭林业局天然林进行抽样随机布点,采用生物量转换因子连续函数法估算碳储量,并利用造林成本法计算其碳汇价值。结果表明:1碳汇价值的空间分布呈西北低东南高的趋势,主要受尖峰岭林业局西北高东南低的地势影响,海拔越低的区域林分的整体生长状况越好。2尖峰岭林业局天然林碳汇价值与郁闭度存在较高的相关性,即郁闭度高的区域其碳汇价值较大,反之则较小。3基于2010年森林资源二类调查数据估算出尖峰岭林业局天然林碳汇总价值约为3650万元与使用克里格插值法估算出的3850万元不存在显著差距,说明针对尖峰岭林业局天然林碳汇价值的克里格插值效果很好。4利用克里格插值法客观地预测森林碳汇价值,能直观地反映出森林碳汇的分布情况,具有准确、快速、无破坏且省时省力等优点。     

基于地理加权回归模型的思茅松生物量遥感估测

通过调查云南省景谷县思茅松林120株单木数据,构建思茅松单木生物量模型。结合2005年景谷县TM影像数据及2006年森林资源二类调查小班数据,采用普通最小二乘模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)的方法构建思茅松生物量遥感估测模型。结果表明:地理加权回归模型比普通最小二乘模型具有更好的拟合效果,其决定系数(R2)显著高于OLS模型,Akaike信息指数(AIC)相比降低7.832;两种模型通过独立样本检验可以看出,模型预估精度从OLS模型的72.70%提高至GWR模型的75.06%;通过GWR模型反演计算,研究区内思茅松林单位面积生物量为49.02t/hm~2,比实测数据低1.229%,与实测数据基本吻合,且估算误差优于OLS模型;基于GWR模型估算的景谷县思茅松林总生物量为2.101×107t。可见基于地理加权回归方法估测森林地上生物量的方法是有效的,能提高森林生物量遥感估测模型的拟合和预估精度,可以用于思茅松林的生物量的遥感估算。     

基于遥感信息的森林生物量估算研究进展

遥感技术已被广泛应用于植被和生态系统的定量研究中,特别是利用遥感技术快速准确地估算森林生物量已取得了突破性的进展。综述了遥感技术在森林生物量估算中的现状,分析了各种遥感数据源在森林生物量估算中的优缺点,并简要总结了遥感技术在森林生物量估算应用方面的发展趋势。