东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型研建

  目的  林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型或数表,是开展森林资源规划设计调查的必备计量工具。研建东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,既是方法学探索,也为生产实践提供参考成果。  方法  基于东北林区云冷杉林、落叶松林、红松林、樟子松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种主要森林类型的2 000个样地的实测数据,分别利用非线性独立回归估计、非线性误差变量联立方程组和含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,建立了林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型。  结果  基于全部样地通过误差变量联立方程组方法建立的蓄积量、生物量和碳储量总体平均模型,其确定系数分别为0.945、0.805和0.839,而包含森林类型参数的蓄积量、生物量和碳储量哑变量模型,其确定系数分别达到0.959、0.949和0.951。10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,确定系数（R2）都在0.86以上,平均预估误差（MPE）都在3%以内,平均百分标准误差（MPSE）大多数在10%以内。蓄积量模型的R2在0.876 ~ 0.980之间,MPE在0.90% ~ 1.95%之间,MPSE在5.14% ~ 11.89%之间;生物量模型的R2在0.864 ~ 0.988之间,MPE在0.66% ~ 2.07%之间,MPSE在3.61% ~ 11.60%之间;碳储量模型的R2在0.866 ~ 0.988之间,MPE在0.67% ~ 1.96%之间,MPSE在3.65% ~ 11.57%之间。  结论  不同森林类型的蓄积量主要取决于林分断面积和平均高,生物量主要取决于蓄积量和林分平均高。含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,是建立林分水平储量模型系统的可行方法。本研究所建立的东北地区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,其预估精度达到森林资源规划设计调查技术规定要求,可以在实践中推广应用。      

基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测

以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。     

油松林土壤有机碳储量变化及其影响因素

  目的  通过探究油松林Pinus tabulaeformis土壤有机碳质量分数和储量的垂直变化和时间变化特征，为油松林土壤碳储量预测和碳汇管理提供理论依据。  方法  基于1980?2017年文献数据，综合运用单因素方差分析、多重比较、相关性分析和通径分析等方法，探讨棕壤和褐土2种土壤类型下油松林土壤有机碳质量分数及储量变化特征，并结合不同时期中国森林经营措施和油松生长特征分析其驱动因素。  结果  油松林土壤有机碳质量分数和储量变化随土层深度增加而显著降低(P＜0.05)，0~20 cm土层是碳库的主要贡献层，占0~60 cm土层土壤有机碳储量的45%~50%；近40 a间土壤有机碳质量分数和储量呈先减少后增加的时间变化特征，其中，2000?2009年为最低点，而后出现较大幅度增加，在2017年达到储量最高点，为247.02 Tg。  结论  土壤容重、土壤全氮和林分郁闭度是油松林土壤有机碳质量分数(储量)变化的主要因素，不同时期森林经营和保护措施对三者的深刻影响是油松林土壤有机碳质量分数和储量呈现明显时间变化的重要原因。图3表5参49     

基于机载激光雷达点云的桉树林分蓄积量估算模型构建

  目的  通过2018年1—2月广西国有高峰林场机载激光雷达数据及地面调查数据,采用参数方法和非参数方法建立回归模型,反演桉Eucalyptus树人工林森林蓄积量。  方法  通过点云提取点云高度参数、点云密度参数、林分郁闭度等点云特征变量,采用参数方法(逐步回归、偏最小二乘回归)和非参数方法(随机森林回归、支持向量机回归)进行林分蓄积量构建,通过与样地实测数据对比,进行模型回归预测性能评估,进而选择出表现最优蓄积量反演模型。  结果  采用留一法对以上4种模型进行验证,结果显示:逐步回归模型R2为0.85、均方根误差(RMSE)为23.93 m3·hm?2、平均绝对误差(MAE)为18.18 m3·hm?2;偏最小二乘回归模型R2为0.81、RMSE为26.52 m3·hm?2、MAE为19.94 m3·hm?2;核函数为RBF的支持向量回归模型R2为0.88、RMSE为21.35 m3·hm?2、MAE为16.62 m3·hm?2;随机森林回归模型R2为0.84、RMSE为24.53 m3·hm?2、MAE为17.41 m3·hm?2。  结论  采用随机森林进行变量筛选后,RBF-SVR模型拟合优度及泛化能力最优;通过逐步筛选法结合方差膨胀因子(VIF)方法优选变量的逐步回归模型次之;最后为随机森林回归模型与偏最小二乘回归模型。可见,在解决林业激光雷达领域中的回归预测问题时,采用非参数方法构建RBF-SVR模型更有优势。本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,各模型均有较高精度且符合森林资源调查相关技术规定要求。图6表6参25     

广东省含参数分级的阔叶林分生物量生长模型

  目的  建立区域尺度林分生物量生长模型,为预测未来某一时段广东省天然阔叶林生物量和碳储量提供方法学支持。  方法  基于广东省1997—2017年5期森林清查数据,选择栎类、木荷和其他软阔类等6个阔叶树种为优势树种的203个天然林样地,以参数分级反映立地质量差异,以竞争指数表示密度影响,以分步建模（一元非线性回归法）和联合建模（非线性联立方程组法）区别建模方式,采用理论生长方程构建胸径生长模型估计林龄进而构建多种林分生物量生长模型,以决定系数和平均预估误差等4个指标评价模型拟合优度;对拟合优度较高的模型,以2002—2017年4期连清的183块样地为检验样本,用总相对误差来验证其应用效果。  结果  对比模型拟合效果和区域尺度及样地水平上的估计精度,以探究林分密度、不同参数分级、分级方法和建模方法共4项影响因素对生物量生长模型的效果,结果表明:非线性联立方程组法优于分步建模法;与生长速度有关的参数b分级模型优于与生长潜力有关的参数a分级模型;考虑林木竞争和分级方程中加入竞争指数对优化模型性能影响不大。参数b分级、自变量和分级方程皆不含竞争指数的联合模型（模型10）为最优模型,其生物量生长模型确定系数R2为0.970 1;预测4期生物量时,估计效果较好,后期估计误差明显低于前期,如采用模型10预估栎类2002—2017年区域尺度生物量时,4期的估计误差分别为6.22%、15.27%、4.80%、?1.84%。  结论  以Richards理论生长方程为基础构建林分生物量生长模型来估测区域尺度生物量是一种可行的方法,为评估未来某一时段区域尺度森林生态系统的固碳能力提供依据,也为其他区域的林分生物量生长模型研建提供参考。      

基于改进的像元二分模型估测郁闭度

目的郁闭度是森林资源调查的一个重要因子,它不仅可以反映森林冠层的郁闭程度和树木利用空间的程度,并且能够指示林分密度。遥感为区域和全球尺度精确估测郁闭度提供了前所未有的契机,使得大面积郁闭度监测制图成为可能。本文旨在利用资源三号卫星影像数据结合模型对区域尺度上落叶松林进行郁闭度估测。方法以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场落叶松人工林为研究对象,首先采用像元二分模型对植被覆盖度进行估算,通过探寻植被覆盖度与郁闭度的关系,对像元二分模型进行改进,通过计算不同累积频率归一化植被指数（NDVI）的值作为模型参数,对比不同参数取值时模型拟合效果得到最优模型,并利用模型估测郁闭度。结果拟合结果表明,2%累积频率下模型拟合效果最好,模型R2为0.838,RMSE为0.045,最后利用该模型得出孟家岗林场落叶松人工林郁闭度分布图。结论利用改进的像元二分模型可以较为准确地估测郁闭度。本研究对探索我国北方落叶松人工林郁闭度遥感估测提供了更有效的途径,同时也为森林资源和参数的调查提供一定的参考依据。      

基于机载P波段全极化SAR数据的森林地上生物量估测

  目的  森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。  方法  以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。  结果  在较低森林AGB(均值约45 t·hm?2)的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55%,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm?2;RF估测结果精度最高,估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm?2;KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm?2。  结论  P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm?2,最大值为120 t·hm?2的森林覆盖区,以50 t·hm?2将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。图5表3参34     

阔叶红松林乔木地上碳储量和碳增量对采伐强度的响应

  目的  采伐是影响森林植被固碳能力最主要的森林管理方式之一。目前对异龄复层混交林植被碳储量和碳增量对采伐干扰的响应规律尚缺乏足够的认识。本研究旨在揭示不同强度采伐下阔叶红松林乔木地上碳储量和碳增量的动态变化,为合理选择采伐强度,促进阔叶红松林“固碳增汇”提供理论依据。  方法  在吉林蛟河天然阔叶红松林内建立轻度（胸高断面积平均采伐强度17.3%）、中度（34.7%）、重度（51.9%）采伐以及对照（不采伐）样地,对样地内所有胸径大于1 cm的乔木进行连续监测,比较不同采伐强度下保留木、进界木、枯死木碳储量的变化,以及采伐对不同径级树木碳增量的影响,探究采伐干扰后林分碳储量恢复的一般规律和限制因素。  结果  采伐10年后,轻度采伐样地内的乔木地上碳储量已经恢复到伐前水平并超过对照样地,而中度和重度采伐造成的碳储量损失在短期内难以恢复,分别需要约22年和44年才能恢复到伐前水平。乔木地上碳增量在4个采伐强度中有显著差异。轻度采伐使得林分碳年增量显著高于对照,而重度采伐却明显降低了碳增量的增速。这是因为尽管采伐显著提高了林分保留木和进界木的生长量,但高强度采伐造成的林内环境变化、树木受伤等增加了样地内树木的死亡率,使得净碳增量较低。采伐对小径级树木（胸径小于20 cm）的生长（碳增量）有显著的促进作用,而大径级树木（胸径大于30 cm）的碳增量在不同采伐处理之间没有显著影响。将采伐强度与碳增量进行拟合,得到采伐强度为28.4%时碳储量年增量达到最大值。  结论  从本研究结果来看,阔叶红松林的采伐强度在15% ~ 30%是较为合理的。轻度到中度的采伐尽管在短期内会引起植被碳储量一定程度的降低,但通过对林分结构进行调整,加速了保留木和进界木的生长,使得碳增量较快。同时,胸径在20 ~ 30 cm的树木对整个林分的碳增量贡献最大,生长潜力也较大,意味着森林经营时应特别考虑保留这一径级的树木。总之,采伐强度的设定应综合考虑木材生产、生态系统恢复、森林植被碳汇功能等多种因素。      

参数优选支持的光学与SAR数据森林地上生物量反演研究

  目的  森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库，准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力，进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。  方法  首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息，对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息；然后，利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序，选择排序靠前的特征进行建模；最后，利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合，对4组数据建立4个模型估测森林AGB，并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。  结果  使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB，基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2 = 0.50，RMSE = 33.34 t/hm2；基于高分一号数据估测精度为R2 = 0.36，RMSE = 37.60 t/hm2；基于PALSAR纹理特征估测精度为R2 = 0.45，RMSE = 35.40 t/hm2；基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R2 = 0.63，RMSE = 28.84 t/hm2。  结论  参数提取方法相同时，即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB，其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致；参数提取方法不同时，即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB，与光学数据相比，SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。      

基于机载LiDAR数据的林分平均高及郁闭度反演

以内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站为研究区,通过2012年8月至9月获取的机载激光雷达数据与地面同步调查样地数据,构建林分平均高反演模型和林分内郁闭度反演模型。结果表明:混交林、阔叶林和针叶林的林分平均高估测精度依次为95.66%、94.11%和90.71%,林分郁闭度估测精度依次为92.73%、56.62%和85.19%。不同森林类型的林分平均高与郁闭度反演精度存在显著性差异。     

基于机载LiDAR的高郁闭度华北落叶松林单木识别

  目的  高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠,传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高。利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度。  方法  在点云数据预处理基础上,提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法(MSP),比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法(RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法(LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法(MSC)的单木识别效果。  结果  4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP (89.30%)、LMC (85.60%)、RGP (77.50%)和MSC (70.00%),MSP的漏分误差和错分误差最小,分别为8.7%和8.0%,平均单木冠幅提取精度为90.18%。  结论  提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性,利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径。图3表3参28     

天山雪岭云杉生物量分配格局及异速生长模型

  目的  雪岭云杉Picea schrenkiana是新疆山区重要树种。了解雪岭云杉地上地下生物量分配及碳储量，对新疆森林资源调查具有一定意义。  方法  采用整株收获法分析30株雪岭云杉地上地下生物量分配格局，利用胸径(D)、树高(H)和胸径-树高(D2H、D3/H和DbHc)作为变量建立树干、树枝、树叶、树根、地上及整株生物量异速生长模型。  结果  雪岭云杉树干、树枝、树叶及树根生物量存在显著性差异(P＜0.01)。整株生物量为12.04～2 014.34 kg·株?1，地上和地下生物量分别为10.16～1 475.17和1.88～539.18 kg·株?1，树干、树枝、树叶及树根生物量占整株生物量的56.86%、13.03%、5.96%和24.15%，根冠比为0.08～0.55。植株水平上，建立基于胸径及树高变量的各器官生物量模型，其中树根生物量的最优生物量模型为W＝a(D2H)b，其他器官生物量模型均为W=aDbHc。影响云杉生物量的主要环境因素重要性排序依次为坡位、坡度、海拔及土壤厚度。  结论  基于胸径-树高因素的异速生长模型可以较好地实现雪岭云杉各器官生物量的拟合，可对其生物量及碳储量进行有效估算。图4表3参30     

基于无人机激光雷达的天然林林隙识别

  目的  自然干扰引起的森林冠层林隙是天然林更新动态的主要驱动力，林隙的分布、形状和范围可以影响光照和土壤水分等生态因子。林隙的识别和特征描述对于理解森林的动态变化有着重要的意义。  方法  以云南省普洱太阳河保护区无人机飞行区域为研究区，根据无人机激光雷达点云数据提取冠层高度模型；然后使用固定阈值法、相对高度阈值法和面向对象分类法对冠层高度模型数据进行林隙识别，通过图像目视解释获得独立验证样本进行精度评估；最后精度选取最优方法提取的林隙描述其空间特征。  结果  固定阈值法的总体精度为92.00%，高于相对高度阈值法（66.00%）和面向对象分类法（88.00%）。研究区内林隙主要以中小林隙为主，干扰事件较少；研究区林隙的形状指数均值为1.97，多为形状指数较小、边缘效应不太明显的林隙，并且林隙的空间分布为聚集分布。  结论  利用无人机激光雷达数据和固定阈值法可以准确绘制出小范围亚热带天然林的林隙空间分布特征。      

2021年5期目录

  目的  建立全国单木材积生物量模型非常重要且必要。研究中国的森林碳储量变化及其碳汇能力对于估算区域碳收支和制定应对气候变化的森林管理政策具有重要意义。  方法  本文结合森林资源清查抽样总体和气候区差异的实际,利用全国森林资源清查22种主要树种的生物量建模实测数据,分别建立区域性单木生物量与材积回归模型,利用1949—2018年间11个时间段的森林资源清查和统计数据,系统测算出了近70年全国及各个区域森林碳储量和碳源汇能力,以期揭示出70年来我国森林碳储量的变化规律和原因以及对碳汇的相关贡献。  结果  研究结果表明:在1949—2018年间,林分、疏林等森林资源碳储总量由4.509 × 1012 kg增加到8.601 × 1012 kg,增加了90.74%,其中2014—2018年期间年均增长3.09%;林分碳储量由4.38 × 1012 kg增加到7.97 × 1012 kg,增加了81.97%;林分碳密度在1973—1976年时段最低为31.64 t/hm2,2014—2018年时段增加到44.30 t/hm2,但是仍然没有达到1949年的46.48 t/hm2;各区域的森林资源碳储总量都有不同程度的增加,尤其是华北区和东南沿海区增长较快,分别增加了145.91%和116.63%;全国及各个区域的森林碳储量和碳密度的变化规律基本呈现出先下降后增加的趋势。全国碳源汇的变化规律也与此基本相同,1981年之前,年均碳积累是负值,以碳源为主,1981年之后碳积累是正值,年均生物量碳汇0.122 × 1012 kg/a,且积累能力不断提高。林分生物量碳库在森林总碳库中占据主要地位,各期的全国林分碳储量占碳储总量的比例均在80%以上;由于我国人工林面积大量增加,碳累积增长速度很快,自20世纪70年代以来年均生物量碳汇为0.04 × 1012 kg/a;天然林在1989年前虽然碳累积为负值,但自我国实行天然林保护工程以来,天然林碳汇能力持续增强,是我国森林碳逐年累积的主要贡献者。  结论  随着我国全面实施天然林保护、生态修复和保护政策持续加强,同时中国现阶段以中幼龄林为主的森林已进入快速增长期,因此未来中国的森林碳汇潜力巨大。      

基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究

以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey's高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的LiDAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和LiDAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey's高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey's高的估测结果。LiDAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392m;Lorey's高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey's高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。      

基于激光雷达技术估算钱江源国家公园森林的地上生物量

  目的  采用激光雷达结合地面调查的方法,拟合并预测钱江源国家公园森林的地上生物量,为国家公园森林生态系统保护和动物生境质量评估提供基础数据。  方法  采用冠层结构指数量化亚热带常绿阔叶林的冠层高度和垂直复杂度,并结合地面调查数据和地形数据,用模型拟合和预测钱江源国家公园的地上生物量。  结果  冠层结构指数中,与地上生物量的相关程度从大到小依次为冠层平均高度、冠层垂直复杂度、冠层最大高度。钱江源国家公园生物量分布主要在27.24 ~ 210.31 Mg/hm2（0.05 ~ 0.95分位数）,平均为111.21 Mg/hm2,总的生物量约为2.57 × 106 Mg。  结论  结合冠层指数和地形变量能较好地模拟和预测钱江源国家公园地上生物量。钱江源国家公园有大面积低海拔集中分布的常绿阔叶林,冠层平均高度和冠层垂直复杂度都比较大,地上生物量高;同时,也有大面积人工林和次生林,这些人工林和次生林主要分布在国家公园成立后才开始保护的两个片区,冠层平均高度和冠层垂直复杂度小,地上生物量较低,有待进一步恢复。      

碳达峰碳中和背景下中国森林碳汇潜力分析研究

[目的]核算我国森林资源碳储量和价值量,摸清我国森林资源家底,了解森林资源状况,合理制定林业发展规划.预测森林碳储量及碳汇潜力,提高森林经营管理水平,为我国实现碳达峰碳中和的林业发展目标提供参考.[方法]利用1973?2018年间9次森林资源清查数据,采用森林蓄积量法核算我国森林资源总碳储量及其变化情况,并按照不同林种...