森林生态系统脆弱性评价概述

在广泛了解国内外相关研究成果的基础上,分别从森林生态系统脆弱性的主要影响因素、评价指标体系的构建、评价指标权重的赋予、评价方法的选取等方面进行归纳和评述,认为当前森林生态系统脆弱性评价存在的主要问题为:指标体系不够完整、评价方法不够系统、数据收集不够全面、研究区域和内容有待延展、新技术应用较少及评价后的相关研究需进一步加强和完善。     

思茅松单木生物量生长模型的构建

以云南省墨江县鱼塘镇思茅松天然林132株单木数据为研究对象,采用Richards方程、Logistics方程、Gompertz方程、Korf方程、Weibull方程进行各维量生物量生长模型的构建,并选出最优模型。通过对各维量生物量最优生长模型的拟合结果对比发现,并不是预估精度高的生长模型是最优生长模型;决定系数最高,均方残差最低的模型,其预估精度反而不是最高的。研究结果表明,各维量生物量生长模型的决定系数除树皮生物量生长模型的为0.166,树叶生物量生长模型的为0.374外,其余的均在0.500以上,且木材生物量生长模型的决定系数高达0.549。各维量生物量生长模型的均方残差均小于1.140,可以较好地反映其生长变化规律,生长模型拟合效果较好。各维量生物量生长模型也具有较高的预估效果,预估精度都在75%以上,其中,木材生物量、树皮生物量、树干生物量、树枝生物量、树冠生物量和地上部分生物量生长模型的预估精度均超过90%。因此,模型可用于思茅松单木生物量生长模型的预估。     

基于树干解析的高山松天然林单木木材生物量生长模型

以云南省香格里拉市两块典型样地内的10株高山松样木为研究对象,基于树干解析测定和计算其单木木材生物量生长及木材生物量生长率,采用非线性混合效应模型技术,分别考虑了样地效应和样木效应,将所有不同随机参数组合的模型进行拟合并分析模型的方差和协方差结构,构建其生物量生长及生物量生长率混合效应模型。结果表明:考虑样地效应、样木效应作为随机效应的单水平混合效应模型和两水平混合效应模型均提高了模型的拟合精度,其中考虑两水平随机效应的混合效应模型具有最佳的拟合表现,具有最低的AIC和BIC值。考虑两水平混合效应在生物量生长量及生物量生长率模型构建中预估精度最高,分别达93.05%和89.83%;考虑样木效应的混合效应模型次之,分别为88.34%和88.74%;考虑样地效应的混合模型预估精度均最低,分别为83.99%和67.27%;而一般回归模型的预估精度仅87.00%和87.11%。     

云南松林分平均高生长模型及模型参数环境解释

目的云南松作为我国西南地区的主要建群树种,在西南地区占有重要地位,研建其林分平均高生长模型以及对模型参数进行环境解释,可为气候变暖背景下研究云南松林分的生长动态提供经验模型。方法基于云南省森林资源连续清查数据和气象数据,以云南松林为研究对象,结合7种理论生长模型,采用非线性回归方法构建林分平均高生长模型,并对最优模型的参数进行环境解释。结果对选定的7种理论生长模型进行拟合,以调整R2和均方根误差(RMSE)为模型拟合精度指标,从中选出林分平均高最优生长模型,将标准化的环境影响因子引入到最优生长模型参数中,对最优模型的参数进行环境解释。经方差分析可知,引入环境影响因子后的模型与基础模型之间有显著差异,研究取得了较好的结果,模型具有一定的适用性。结论(1) 从7个理论生长方程中选定林分平均高最优生长模型为逻辑斯蒂(Logistic)模型,调整R2达到0.616,均方根误差RMSE为2.328 m。(2)将环境影响因子引入到不同参数组合位置时表现最优的模型形式,作为该环境因子对林分平均高生长模型的参数环境解释,各环境因子引入后,模型拟合效果明显提高。调整R2后,提高最显著的是将湿润指数同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了5.375%;提高最低的是将土壤厚度因子同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了1.938%。(3)各环境影响因子对林分平均高生长模型的影响程度大小排序为:湿润指数>年均降水量>海拔>潜在蒸散量>年均温度>温暖指数>年均生物学温度>坡度>土壤厚度。(4)地形因子和气候因子与林分平均高生长之间的关系有正有负,地形因子中的海拔因子对林分平均高的影响不大,气象因子中温度对林分平均高生长的影响是通过对降水的制约来实现的。      

一种新型钾基磷酸盐无固相高密度封隔液

高温高密度封隔液是高温高压井完井关键技术之一,目前密度超过1.60 g/cm³无固相盐水封隔液只有溴盐、锌盐或者甲酸铯溶液,溴盐毒性大,锌盐高温腐蚀性难以控制,而甲酸铯价格昂贵,难以满足高温高压井完井技术要求,开发针对高温高压井的新型无固相高密度清洁盐水封隔液势在必行。以磷酸三钾TKP为主剂并添加其他处理剂优化而成可溶性盐SW4,研发了一种新型钾基磷酸盐无固相高密度封隔液,测试了其密度调节能力、水溶液的流变性和流变模式、金属腐蚀性、高温稳定性、生物毒性等性能。结果表明,SW4封隔液常温条件下最大密度可达1.90 g/cm³;随密度增大,其水溶液黏度上升,其流变模式为牛顿流体;密度1.85 g/cm³的封隔液在150℃、7 d条件下对A3钢、N80钢、TN110Cr13S和TN110Cr13M钢的腐蚀速率均小于0.076 mm/a, N80钢在1.80 g/cm³ SW4封隔液中的腐蚀性明显低于同等条件下的溴化钠、溴化钙和溴化锌,与甲酸铯相当;在同等加量条件下,SW4能够提供更多的K⁺     

基于分位数回归模型的高山松生物量遥感估测研究

调查云南省香格里拉市98块样地高山松林生物量数据,结合2016年香格里拉市Landsat8-OLI遥感影像,采用普通最小二乘模型(OLS)和分位数回归模型(QR)的方法构建高山松生物量遥感估测模型。结果表明,分位数回归模型相对于OLS模型其决定系数(R~2)显著提高,均方根误差(RMSE)则降低了9.583。通过独立性检验得出,分位数回归模型的总体相对误差(RS)和绝对相对误差(RMA)都低于OLS模型,说明分位数回归模型拟合效果优于OLS模型。对模型预测结果进行分析发现,分位数回归模型能够较好地解决OLS模型在幼龄林和成熟林存在的低值高估和高值低估的问题。     

思茅松天然林林分直径大小多样性及环境解释

以云南省普洱市45块思茅松天然林样地为研究对象,选用Shannon指数(H)、Simpson指数(D)和断面积Gini系数(G)对思茅松林分总体、思茅松和其他树种的林分直径大小多样性进行量化,并采用CCA直接梯度排序法分析林分直径大小多样性随气候因子、地形因子、土壤因子和林分因子的变化规律。研究表明:(1)样地总体和思茅松的Shannon指数(H)和Simpson指数(D)的变化比较一致,其他树种的Shannon指数(Ho)、Simpson指数(Do)和断面积Gini系数(Go)变动幅度均比其他6个指数大。(2)气候、地形、土壤和林分因子直接排序的第一排序轴分别解释58.6%、92.0%、64.4%和76.4%的信息量,较好地反映了林分直径大小多样性随环境因子的变化规律。(3)从环境因子与排序轴的相关性上看,气候因子中除年降水外的8个降水因子相关性在0.15以上,而温度因子与林分直径大小多样性的相关性不高;地形因子中海拔(Alt)与第一排序轴的相关性最高(-0.467 5);土壤因子中全磷(TP)、全钾(TK)与第一轴排序相关性均高于0.30;林分因子中林分优势高(Ht)与第一排序轴呈现-0.418 0的负相关。(4)当较高气温和中等降水,海拔和坡度中等,全磷(TP)、全氮(TN)、有机质(OM)质量分数和p H值中等时,林分优势高和林分平均高最小;林分密度指数中等时,思茅松天然林具有最大的Ht、Hs、Dt、Ds值,而其他树种的林分直径多样性指数以及3个断面积Gini系数的规律性不强。     

思茅松天然成熟林林分直径结构及环境解释

利用云南省普洱市45块思茅松天然成熟林样地调查数据,采用Weibull分布函数对林内总体、思茅松和其他树种的林分直径结构进行拟合,并选用典范对应分析(CCA)方法,对林内总体、思茅松和其他树种林分直径结构拟合函数参数随环境因子(林分、地形、土壤和气候因子)的变化规律进行分析。研究表明:(1)从林分直径结构分布拟合的结果来看,3个研究位点总体、思茅松和其他树种林分直径结构分布差异较不显著。(2)林分、地形、土壤和气候因子第一排序轴分别解释了55.0%、46.5%、43.0%和59.1%的信息量,较好的反映了思茅松天然成熟林林分直径结构随环境因子的变化规律。4类环境因子中,气候因子最好的解释了林分直径结构的变化,林分因子次之。(3)从4类环境因子与排序轴的相关性来看,林分因子中林分平均高(Hm)与第一排序轴呈现最强正相关(0.682),林分优势高(Ht)次之(0.577 2);地形因子中坡度(SLO)与第一排序轴具有最强相关性(0.386 1);土壤因子中全磷(TP)与第一排序轴的相关性最高(-0.576 5);气候因子中等温性(b3)、季节性温度(b4)、降水最小月降水(b14)、最干季降水(b17)、最冷季降水(b19)与排序轴的相关性均在0.42以上。(4)从二维排序图上来看,林内总体、思茅松林分直径结构拟合函数c参数相对较近,这表明林内总体、思茅松林分直径结构呈现较为一致的变化趋势,而其他树种与两者并没呈现出明显的规律性。     

高山松单木木材碳密度变化及其混合效应模型构建

【目的】通过建模来研究高山松单木木材碳密度在纵向(从树干基部到树梢)和径向(从木材髓心向外)的变化规律。【方法】对云南省香格里拉市10株高山松样木进行树干解析,测定不同树高位置和部位的高山松木材碳密度,使用单因素方差分析法分析高山松单木木材碳密度变化规律;采用非线性混合效应模型技术,以纵向的树高效应和径向的部位效应作为随机效应,构建高山松单木木材碳密度混合效应模型。【结果】高山松单木木材碳密度在纵向和径向的变异均极显著,且高山松木材碳密度呈现从树干基部到树梢逐渐增加、从木材髓心向外逐渐减小的变化趋势;与基础模型相比,将树高效应、部位效应作为随机效应的单水平混合效应模型和两水平混合效应模型均提高了模型的拟合精度,且考虑部位随机效应的混合效应模型具有最佳的拟合表现;所有模型的预估精度均在97%以上,且考虑部位随机效应的混合效应模型和两水平混合效应模型的预估精度高于98%,尤其是两水平混合效应模型的预估精度达到98.04%。【结论】高山松单木木材碳密度随部位和树高变化差异显著,且考虑部位和树高随机效应的两水平混合效应模型在模拟高山松单木木材碳密度时具有更高的拟合精度和预估精度。