基于森林资源连续清查资料估算的浙江省森林生物量及生产力

基于1994,1999和2004年浙江省森林资源连续清查数据,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量换算因子连续函数法,对浙江省森林生物量和生产力进行估计.结果表明:全省3期森林生物量分别为1.496亿,1.615亿和2.244亿t.林分平均单位面积生产力在1994-1999年间为1.557 t·hm-2a-1,在1999-2004年间为2.060 t·hm-2a-1;浙江省森林资源总量不断增加,但林分质量仍然较低,林分单位面积生物量和生产力都远低于全国平均水平;换算因子连续函数法适合于大尺度森林生物量和生产力估算,但在总体单位蓄积很低的情况下可能导致森林生物量被高估.     

样地级类型控制统计平差方法

从国家森林资源连续清查的实际出发 ,全面分析了简单随机抽样报表统计中表内、表间数据一致性问题 ,提出了分类型从大到小逐级控制面积、蓄积 ,最后落实到类型和样地的平差方法 ,并就其可行性和实用性进行了讨论     

基于物种空间结构和多样性的改进型混交度研究

混交度是描述混交林中不同树种之间隔离程度的重要空间结构指数。由于忽略对象木周围邻近木的空间分布,传统混交度、树种多样性混交度和树种分隔程度空间测度指数在计算混交度时,使得一些不同混交程度混交林具有相同混交度;全混交度对只有几株对象木的结构单元,不能够体现出完全混交的状态。这些给混交林的混交度调查和不同混交林之间的混交度比较带来困难。鉴于此,依据物种空间结构特征和树种多样性,考虑结构单元中树种类型及分布差异,提出一种更具普遍意义的改进型混交度。通过不同的理论典型混交林和天目山不同混交程度的样地数据对不同混交度指数进行对比分析。结果得到:①对于混交程度不同的混交林,改进型混交度计算结果不同;②对于混交程度不是很强烈的混交林,改进型混交度描述更加准确。所以,该混交度是一个很好区分混交林的空间结构指数。     

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。     

基于回归与随机模拟的区域森林碳分布估计方法比较

以临安市为例,利用2004年森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用一元二次非线性回归和序列高斯协同模拟方法分别模拟森林地上部分碳密度及其分布,并对模拟结果进行比较分析。结果表明:一元二次非线性回归估计得研究区森林碳储量为2365404.37t,碳密度平均值为9.0000t·hm-2,最大值为73.7144t·hm-2,最小值为0.7156t·hm-2;序列高斯协同模拟得研究区森林碳储量为3291659.83t,碳密度平均值为12.5233t·hm-2,最大值为78.9133t·hm-2,最小值为0.0833t·hm-2;根据2004年森林资源清查样地数据,按随机抽样方法估计研究区森林碳储量为2708897.90t,样地碳密度平均值为10.3065t·hm-2,其最大值为96.9625t·hm-2,最小值为0;序列高斯协同模拟结果更接近地面样地估计结果,而且碳密度分布范围更合理;一元二次非线性回归估计结果与地面样地估计结果之差的累积平方和为9857.4619,而序列高斯协同模拟结果与实测结果之差的累积平方和为8018.4625;序列高斯协同模拟较一元二次非线性回归在估计区域森林碳空间分布...     

TM分层成数抽样预估地类面积和森林总体蓄积

卫星图象促进了森林资源调查多阶抽样技术的应用。由于第一代卫片MSS分辨率偏低,多阶抽样中需各种比例尺的航片。如仅应用MSS进行分层成数抽样调查,为了保证精度,一般总体较大,提供的信息也就较为宏观。本文探讨利用新一代高分辨率TM图象,以县为总体的森林资源多阶成数分层抽样估计技术。     

改进小班调查卡片的意见

目前使用的小班调查卡片,基本沿用五十年代苏联那一套,即是以用材林小班为对象而设计的。随着科学的发展,技术的进步,这种卡片已不能适应现代森林调查技术的要求。 1985年,我院承担了福建省永安、三明两市700万亩的森林资源清查任务。外业6个月,整理卡片和抄写调查簿两个半月,再按常规由计算机完成十大表统计任务。后因技术要求有     

收获调整应用模型的建立

根据《浙江开化示范林场森林经营方案》(林业部华东院,1987)对树种,林种结构调整的要求,应用林龄空间结构理论和线性规划方法,为林场的速丰杉木、一般杉木、马尾松和阔叶树等四类用材林建立经营级的收获调整模型。     

城市森林生物量遥感估测中DN值分层抽样的应用

为了提高城市森林生物量遥感估测的精度,以杭州市西湖区为研究区,利用标准误差和平均绝对误差作为评价指标,与简单随机抽样、一般分层抽样等方法进行模拟抽样比较,根据简单随机抽样、一般分层抽样和DN值分层抽样3种方法分别进行样地实测和构建回归模型,通过均方根误差和相对均方根误差对生物量估算模型进行精度评价。结果表明：DN值分层抽样相对于简单随机抽样和一般分层抽样在稳定性上分别提升了43.3%和42.3%,在精确性上分别提升了60.1%和51.2%。基于DN值分层抽样方法建立回归模型的估算精度相对于其他2种方法有了明显的提高。     

基于Landsat OLI和ETM+的杭州城市绿地地上生物量估算比较研究

城市绿地地上生物量的定量估算为城市碳循环研究提供重要依据。以杭州市辖区为研究区,选取Landsat 8OLI影像,提取影像的原始波段及植被指数信息,基于199个样地实测数据,建立研究区绿地地上生物量估算模型,反演研究区生物量,并与同时期Landsat 7ETM+遥感影像生物量估算结果进行对比分析。结果表明,基于OLI影像建立的逐步回归和随机森林模型R2分别为:0.643、0.514;城市绿地生物量主要集中在5~15、35~55t·hm~(-2),城区内绿地主要以带状、块状分布,其值偏低,中部公益林及城郊马尾松林生物量值较高;基于OLI影像估算的研究区生物量平均值为32.520t·hm~(-2),相应的ETM+估算结果为34.454t·hm~(-2),两者估算结果的差值基本上以0为中心,差值的平均值为-1.934t·hm~(-2),2种影像估算结果的Pearson系数为0.901,显著性0.001;总体上,2景影像的生物量估算结果差异较小,可通过线性关系相互补充利用。