欧美杨人工幼林地上生物量估测方法的探讨

用欧美杨密度试验林中所选择的标准木和侧枝作材料，以侧枝和树干的长度及直径为观测指标，分别采用不同的数学模型和估测方法拟合侧枝的叶片、枝条和枝叶总生物量及树干生物量回归估测模型，并对不同的估测方法进行分析比较和检验。经筛选，叶片、枝条及枝叶总生物量的枝长指数模型和基径的幂函数模型拟合最好，树干生物量则以树干长度与直径相乘积的指数模型最优。不论侧枝分龄与否和树干分段与否，所建模型均能获得较精确的估测结     

西伯利亚落叶松天然林立木生物量估算模型研究

[目的]构建西伯利亚落叶松地上、地下及各组分器官的生物量估测模型.[方法]基于54株伐倒样木实测数据,运用相关回归分析方法,构建西伯利亚落叶松各组分生物量估测模型,并对比分析各种模型估测精度.[结果]以胸径、树高构建的落叶松各组分二元估测模型优于一元模型,其中地上、树干、树冠和树枝生物量预估精度提高了2.84; ～5.00;,而树叶和地下生物量仅提高了0.33;和0.15;.落叶松树干生物量和地上总生物量最优估测模型为W=aDbhc、树冠和树枝生物量最优模型为W=a(D3/H)b、树叶生物量最优模型为W=aDb;其中地上总生物量预估精度最高,达96.38;;树叶生物量预估最低,为84.07;;地下生物量以实测数据直接建模法与根茎比建模法对比,根茎比建模法预估精度高,其最优模型精度为90.50;.[结论]研究确定西伯利亚落叶松天然立木单株各组分生物量的最优估测模型,根据现地实测数据,可进行立木生物量估测,但人工落叶松立木生物量和天然落叶松不同林分的生物量估测还有待进一步研究.     

贡嘎山海螺沟冰川退缩区4种常见树种的异速生长方程

【目的】异速生长方程是构建林木生物量最简单常用的方法,本研究旨在为川西亚高山森林生物量及碳储量估测提供有效的研究方法,同时为异速生长模型优化以及植被原生演替过程研究提供基础依据。【方法】本文基于海螺沟冰川退缩区植被原生演替过程中主要树种的生物量实测数据,通过模型将树木的总生物量及不同组分(如枝、叶、树干、根等)生物量与胸径和树高等易测指标联系起来,建立了各树种总生物量及各组分生物量异速生长方程。【结果】引入树高(H)的二元模型拟合效果要优于一元模型,同一模型对地上和树干生物量估计精度要优于枝叶和地下生物量的估计。【结论】以D~2H为自变量的方程对树干和地上生物量的拟合效果更好,而以D~3/H为自变量的方程更适合枝叶和根的生物量拟合。在实际工作中,考虑到野外测量的难度,可以采用一元模型W=aD~b。本次构建的生物量异速生长方程对于青藏高原东缘亚高山森林生态系统生物量的估算以及植被演替过程中生物量的动态研究具有重要参考价值。     

华北落叶松人工林生物量实测分析

对河北木兰围场华北落叶松人工林进行研究,建立以胸径、树高与林木全株及器官生物量的估测模型;得出华北落叶松不同林龄、不同胸径的根茎比,并建立了数学回归模型;建立树龄与单株林木生物量的指数函数形式的生物量积累估测模型,估算单株林木生产力;建立林龄与每公顷林分生物量负指数函数形式的林分生物量估计模型,估计林分生产力。最后估测该区华北落叶松人工林林木生物量密度平均值为48.30 t/hm2。     

小兴安岭长白落叶松相容性生物量模型的构建

为了提高林木生物量的估测精度,基于长白落叶松标准地调查和标准木生物量,逐步筛选胸径、树高等林木特征因子,构建了单株木、地上部分、树干、根系、树枝、树叶生物量的独立估测模型。根据林木生物量相容性理论,以树干生物量作为控制量,利用单株木生物量中各组分之间的代数关系,通过联立独立模型求解得到单株木相容性模型。同时将样本分为4组,利用5个相对误差指标(即参数变动系数C,总相对误差Rs,平均相对误差E,平均相对误差绝对值Re,预估精度P)来综合评价模型。结果表明,建立的长白落叶松单株木相容性生物量模型结构简单、参数稳定、预估精度较高,可以较全面、客观地反映各组分之间生物量的分配关系,实现模型估计值之间的相容性,提高了林木生物量估测精度。     

新疆疣枝桦与欧洲山杨生物量分配与异速生长模型分析

为了解新疆山区森林的主要阔叶树种疣枝桦与欧洲山杨各组织器官生物量分配的规律及准确预估其生物量,研究基于整株收获实测数据采用统计回归的方法分析了2树种生物量分配格局和估测模型。结果表明:整体上2树种地上生物量比例分别为76.52%、75.42%,平均根冠比分别为0.307和0.341,在不同林龄不同径阶各器官生物量分配疣枝桦和欧洲山杨均表现为树干比例最高,树叶最低,在幼龄林和胸径0~20cm树根大于树枝,但在中龄林和胸径20cm以上疣枝桦表现为两者接近而山杨表现为树枝大于树根;运用最小二乘法和根茎比方法建立了2树种地上和地下各器官生物量估测的单因子胸径模型和胸径、树高双因子结合模型,结果显示疣枝桦地上部分和树干生物量预估精度显著提高,尤其树干生物量胸径树高的双因子模型比胸径单因子模型预估精度提高了11.3%,但树冠、树枝和树叶生物量各评价指标改进效果不大,而欧洲山杨树干、树冠和树枝生物量评价指标改进显著,精度提高2%~4%,树叶生物量估测反而降低,地上总生物量估测精度几乎没变,2树种地下生物量模型估测精度分别是81.35%%和83.87%。2树种不同器官生物量分配均表现为树干树根树枝树叶,随着林龄和径阶的变化各器官生物量比例的变化趋势一致;优选出2树种各器官最优生物量模型,预估精度均在80%以上,可以满足日常生产需求。     

应用Sentinel-1影像纹理信息模型估测杉木林生物量

以福建省将乐县杉木林为研究对象,以C波段双极化合成孔径雷达数据(Sentinel-1)为数据源,通过计算不同极化方式下的后向散射系数和纹理特征值,采用多元线性逐步回归分析,分别建立以后向散射系数与纹理特征值为自变量,杉木林生物量为因变量的估测模型,筛选最优杉木林生物量估测模型。结果表明:VH、VV与VH/VV极化方式的后向散射系数与森林生物量均没有明显的相关关系,相关系数均低于0.2;运用纹理信息建立的生物量估测模型中,VV极化纹理特征值的估测模型的决定系数为0.716 7,均方根误差为62.48 t·hm-2,模型的估测效果最好。因此,C波段双极化合成孔径雷达影像纹理参数在估测森林生物量方面具有重要作用。     

管道模型和树木年轮水分输导模式的理论及在落叶松生产力估测中的应用

  目的  在管道模型假说和前期提出的树木年轮水分输导模式基础上,从理论和应用两个层面探讨了长白落叶松树冠生产力结构及4种落叶松的叶生物量估测模型,期望为树冠生产力评价和树木年轮水分输导模式研究提供理论与技术支持。  方法  利用不同林龄和不同种落叶松树冠解析、生物量调查及树干染色试验数据,基于管道模型和树木年轮水分输导模式分析树冠生产力结构、构建叶生物量估测模式,并对不同年龄、不同种落叶松筛选出的估测变量及估测效果进行对比分析。  结果  （1） 11年林龄的长白落叶松,胸高处当年生年轮断面积占该处具备水分输导能力的总断面积的19.64%,却供养了整个树冠最外侧29.8%的叶面积（指在当年生枝条上着生的叶面积）,说明当年生年轮水分输导的速率显著快于其他年轮。（2）基于管道模型和树木年轮水分输导模式得出树木枝条叶生物量、叶面积的多少受到枝条基部水分的输导能力及机械支撑能力的综合影响,其估测自变量可区分为二类,一类是与枝生物量有关的变量,另一类是与枝条基部水分输导能力有关的变量。（3）基于两类变量构建的4种落叶松叶生物量估测标准回归模型具有极高的估测精度。（4）为了便于应用,提出了简化的叶生物量二元线性估测模型,对于4种落叶松的估测效果达到了极显著相关水平。（5）构建了4种落叶松的叶生物量与枝条基部断面积的一元线性回归模型,对模型的截距和斜率进行差异显著性分析发现,兴安落叶松与其他3种落叶松均差异极显著,日本落叶松与华北落叶松也达到了差异极显著的水平,而华北落叶松与长白落叶松差异不显著。这一结果反映了4种落叶松在树冠形态上的不同。  结论  管道模型和树木年轮水分输导模式理论及其推论在树木生产力结构研究和生产力评价方面具有较高的应用前景。据此可将枝条叶生物量的估测变量区分为两类,即与枝生物量有关的变量和与枝条水分输导能力有关的变量。提出了叶生物量估测的标准回归模型和简化回归模型,该模型对4种落叶松的估测精度均达到了极显著相关水平。      

黄柳地上生物量估测模型的构建

为筛选出与生物量相关性显著、精度最高且拟合度最好的最优地上生物量估测模型,以赤峰敖汉旗北部沙地典型灌木黄柳(Salix gordejevii)为研究对象,利用6种函数和不同自变量来构建黄柳个体的地上生物量估测模型。结果表明:DH(纵断面周长)复合变量与黄柳地上生物量的相关性最显著,经精度检验(RS30%;RM.A20%)得出生物量的最优估测模型也是以DH为自变量的幂函数模型y=2.193x1.291(R2=0.915,P0.001),与灌木常用的自变量D2 H(纵断面面积)作为生物量模型相比,精度较高。实际的应用中,在保证黄柳估测模型精度的情况下,建议以D为自变量对黄柳地上生物量模型进行构建。     

基于Rapideye影像的林木地上生物量估测

以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。     

基于混合效应模型的曲靖市云南松林地上生物量遥感估测

以曲靖市云南松林为研究对象,基于2016年曲靖市二类调查数据以及同时期Landsat 8OLI遥感影像,利用随机选取的小班样地提取遥感因子统计值建立数据集,基于不同曲线拟合定量研究曲靖市云南松林生物量估测的光饱和值;并以线性逐步回归模型为基本模型,考虑区域和龄组随机效应建立云南松林生物量遥感估测模型,以期减小生物量遥感估测中光饱和引起的估测误差。结果表明:利用三次模型拟合研究区云南松生物量饱和值为167 t/ha;不同效应水平的混合模型的拟合精度均优于一般逐步回归模型。在独立性样本检验中混合效应模型的预估精度(91.556%)要高于一般逐步回归模型的预估精度(83.826%);从生物量分段残差检验结果与研究区生物量反演结果上看,混合效应模型相较于一般逐步回归模型有着更大的估测范围,在一定程度上能够解决高值低估和低值高估问题,减小光学遥感影像数据存在数据饱和的影响。     

杉木分布区中带不同发育阶段人工林生物量估测模型

在收集杉木分布区中带不同发育阶段杉木人工林生物量资料基础上,选择10种不同的生物量估测模型,对杉木幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林各器官（地上部分、叶、枝、皮、干、根）生物量与主要测树因子进行拟合,筛选不同发育阶段杉木不同器官生物量估测模型.结果表明：拟合效果最好的为幂函数模型,其次为指数函数模型,再次为多项式模型;共筛选出估算杉木幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林各器官和总生物量的最优模型42个（包括36个不同器官生物量模型、6个全株生物量模型）;从杉木各器官生物量的拟合效果看,拟合度最高的模型均是以胸径和树高为自变量的模型.这些模型为分布区中带不同发育阶段杉木人工林生物量的确定和碳储量评价提供科学依据.     

宜良县云南松林生物量遥感估测方法研究

利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。     

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(R_a2)为0.606,高于BP神经网络模型的R_a2(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。图3表12参28     

顺昌县马尾松生物量遥感估测

以顺昌县马尾松为研究对象,通过样地选择和样木调查,结合遥感及其相关数学集成技术,引进材积因子,建立马尾松地上部分总的生物量与材积的相关关系模型。在此基础上,运用ERDAS建模功能将生物量模型与马尾松遥感蓄积估测图叠加生成顺昌县马尾松生物量估测图,并根据属性表统计了顺昌县马尾松生物量。     

延边地区天然赤松林生物量模型的研究

对平均年龄为４０ａ的延边地区不同密度天然赤松林的单株赤松各器官及不同组分生物量，吉面积估测模型进行了研究。结果发现模型ｌｎＷ１＝ａ＋ｂｌｎＤ＾２Ｈ＋ｃＤ＾２Ｈ适合于估测不同密度级赤松林的内单株赤松干，皮生物量地上部生物量，模型ｌｎＷ２＝ａ＋ｂｌｎＤ＋ｃ．Ｄ适合于估测不同密度级赤松林内单株赤松枝，叶生物量及叶面积；     

应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测

依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。     

基于非线性混合效应的高山松林生物量模型研究

以云南省香格里拉县的高山松林为研究对象,选取遥感因子与地形因子作为模型中的固定效应,并以幂函数模型为基础进行林分生物量基本模型的构建;采用混合效应模型技术,根据海拔高低把样地划分为6个区域,将区域效应作为随机效应,并在基础混合效应模型基础上考虑方差和协方差结构,构建林分生物量混合效应模型,以此估测高山松林分生物量。利用AIC、BIC和Log Lik 3个拟合指标评价模型的拟合效果,利用SRE、MRE和AMRE进行最终林分生物量混合效应模型的独立性检验。结果表明:从模型拟合结果看,考虑区域效应的混合效应模型的拟合效果明显高于基础模型,其AIC和BIC值最低,Log Lik达到最大;从模型独立性检验看,考虑区域效应的混合效应模型的绝对平均误差最小(AMRE=31.52%),精度达到77.83%。综合分析,混合效应模型可有效提高高山松林分生物量估测精度。     

资源三号遥感卫星影像的生物量反演研究

研究了北京市森林生物量遥感估测模型的构建和合理性判断。建立森林生物量模型所需的各种数据,包括2012年的资源三号卫星影像数据和实测样地调查数据。采用9格法提取的遥感影像信息,其中影像的纹理因子作为建模因子之一,与光谱因子、地形因子一起与实地样地数据建立生物量模型,进行生物量反演,通过精度分析,分别建立整个北京市针叶林和阔叶林的森林生物量反演模型,其相关系数分别为0.82、0.71,拟合估测精度分别为76.75%、80.02%,为提高林业调查的效率与精度提供一种方法。     

森林生物量模型研究综述

从单木和林分两个水平系统综述了森林生物量模型特点及其构建方法,总结了单木生物量模型的基本特点及其构建方法,重点阐述了相容性森林生物量模型构建;从林分生物量模型、林分生物量因子模型及林分生物量遥感估测模型三个方面对在林分水平森林生物量模型进行了总结探讨。提出了新模型技术在森林生物量模型构建中的应用、整合环境因子的高精度森林生物量模型研究、森林生物量遥感模型构建的不确定性、基于相容性模型的主要树种生物量数表的编制研究展望。