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为给大兴安岭天保工程区生态系统保护和土地利用规划提供科学依据,以大兴安岭天保工程区为研究区,基于研究区2000—2020年土地利用数据和各地类碳密度数据,运用InVEST模型碳储量模块对大兴安岭天保工程区2000—2020年生态系统的碳储量进行估算,并通过土地利用转移矩阵分析土地利用类型之间的相互转化对碳储量的影响。结果显示:(1)研究区2000、2005、2010、2015、2020年碳储量分别为569.87×107、573.22×107、573.69×107、572.42×107、573.14×107 t,呈增加趋势,累计增加3.27×107 t;(2)碳储量较高的地区主要分布在北部和中部,较低的区域主要分布西部、南部、东南角和东部小区域;(3)林地是研究区最重要的碳库,其碳储量占研究区固碳总量的93.31%,林地和耕地面积的增加是大兴安岭天保工程区碳储量增加的主要原因。研究结果表明:天保工程促使大兴安岭林地面积保持稳定并且呈现出一定增长趋势,提高了大... 相似文献
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基于安徽省第九次全国森林资源清查数据,利用生物量—蓄积量转换模型,从不同森林类型、起源、龄组、优势树种(组)等方面进行分析,运用生物量换算因子连续函数法,对安徽省森林碳储量及碳密度进行估算。结果表明,安徽省森林碳储总量为11 843.59×10~4t,平均碳密度29.93 t/hm~2,其中乔木林碳储量为9 790.17×10~4t,占森林总碳储量的82.66%,乔木林平均碳密度为31.72t/hm~2,碳密度大小排序为:阔叶林针阔混针叶林,经济林、竹林碳储量为2 053.42×10~4t。乔木林中,天然林的面积、碳储量略小于人工林,但天然乔木林各龄组碳密度均大于人工林;阔叶混交林、杨树、马尾松、杉木、针阔混交林、栎类、针叶混交林的面积、碳储量占优势,其中又以阔叶混交林为最大,面积、碳储量均超过乔木林的28%。文章指出安徽省乔木林碳密度水平仍然不高,今后在增加森林面积的同时,仍需采取合理经营管理措施,促使森林质量和碳汇水平不断提高。 相似文献
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《中南林业调查规划》2019,(4)
以衡阳盆地2003年和2013年两期森林资源二类调查数据为基础,运用生物量换算因子连续函数法,分别估算了2003年和2013年的植被碳储量,定量统计了2003—2013年间研究区碳储量的变化,并分析其变化特点和空间分布特征;同时基于衡阳盆地的土地利用变化情况,结合不同土地利用类型的平均碳密度,判定不同土地利用类型间的转化是碳汇还是碳源,探究土地利用变化与植被碳储量的关系。结果表明:在2003—2013年,衡阳盆地植被碳储量整体呈现增加趋势,10年间碳储量增加了118 103 t;在土地利用类型相互转化的过程中,使植被碳储量增加了946.78 t,土地利用类型的变化促进了碳排放的减少,是一个碳汇过程。 相似文献
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《中南林业调查规划》2016,(3)
以长株潭城市群为研究区域,综合运用RS与GIS技术,利用2009年IRS-P6多光谱遥感影像计算植被指数,结合2009年森林资源清查样地计算得到碳储量数据,建立植被指数与植被碳密度估算模型,估算长株潭植被碳贮量与碳密度。结果表明,回归模型拟合效果较好,复相关系数达0.758。估算得到长株潭地区植被总碳贮量为49.69 Tg(1Tg=10~(12)g),平均碳密度为17.67 t/hm~2。长株潭植被碳密度呈现由中心城区向周边逐步增加的特征,离中心城区越远,碳密度越高,最高的区域为炎陵县27.89 t/hm2,最低的区域为长沙市芙蓉区2.24 t/hm~2。 相似文献
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《浙江林业科技》2016,(2)
根据第七、第八次全国森林资源连续清查数据,采用生物量扩展因子法,从不同龄组、林型、起源对云南省森林植被碳储量和碳密度进行估算。结果表明,2008年云南省森林植被总碳储量798.31×10~6 t,2013年增至831.81×10~6 t;2013年的调查结果显示各林型(除灌木林)碳储量普遍增加,平均碳密度却有所降低,由第七次调查时的49.98 t∕hm~2,降至2013年的39.78 t∕hm~2;人工林各龄组间碳储量变化明显,平均变化率达55.28%;天然林碳储量却只增加了23.02×10~6 t,增长率为3.26%。适当扩大人工林面积可增加碳储量,但这种方式已经不适合云南碳汇项目的发展。 相似文献
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本研究以山东省各森林类型为统计单元,得出山东省现有森林碳储量为105.5Tg,占全国的3%,是全国单位面积碳储量平均水平的1.92倍(按土地面积计),各森林类型碳密度差异较大,介于9.23~46.59Mg.hm-2之间,密度大小与人为干扰程度有直接关系。并根据历年森林碳储量与碳密度变化情况,对未来18年山东省碳储量及碳密度变化情况进行了预测,至2020年,全省森林碳储量可达155.04Tg,比现在增长47%,至2030年达到199.08Tg,比2012年增长89%。 相似文献
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根据标准样地取样和实验室得出的数据及莽山第二次土壤普查资料,估算莽山土壤有机碳的含量和储量。结果表明,土壤有机碳含量大小顺序为:黄棕壤>山地黄壤>红壤>紫色土。莽山土壤有机碳总储量约为3.436×106 t,各类型土壤碳储量从大到小依次为:山地黄壤>黄棕壤>红壤>紫色土>草甸土,莽山主要土壤类型有机碳平均密度为195.35 tC·hm-2。莽山不同土壤类型的有机碳平均密度从大到小依次为:草甸土>黄棕壤>山地黄壤>红壤>紫色土,空间分布在106.85~216.83 tC·hm-2范围内变动。莽山表层土壤(0~20 cm)有机碳密度差异较大,变化范围在41.74~85.67 tC·hm-2之间,面积加权平均值为75.30 tC·hm-2。莽山表层(0~20cm)土壤有机碳储量为1.493×106 t,占莽山土壤有机碳库总碳储量38.55%。 相似文献
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运用因子连续函数法对江苏省13个地级市的森林碳储量及其变化情况进行了估算。结果表明:2010年,江苏省森林碳储量为4 615.55×104 t,苏北、苏南和苏中的占比分别为57.83%、28.26%和13.91%;2005~2010年,江苏省森林碳储量增加了2 025.59×104 t,森林"碳汇"效应显著,但各区域的碳储量变化不均衡。在江苏新增造林面积空间较为有限的背景下,提高林地生产力,优化树种和林龄结构是增加森林碳储量的有效途径。 相似文献
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《西部林业科学》2021,(3)
为探究内蒙古自治区文冠果的适宜性区域,依据文冠果资源分布与数据调研资料,利用MaxEnt最大熵模型与Arcgis空间分布模拟模型,筛选影响文冠果适宜生境的主导生态因子,分析并绘制内蒙古自治区文冠果适宜性区划图。结果表明,2月平均温度、5月平均降水、最潮湿月份降雨量、9月平均降水、3月平均降水等8个因子是影响文冠果分布的主导生态因子。适宜区面积为36.024×10~4 km~2,其中高适宜区面积为8.807×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的7.444%;中适宜区面积为13.022×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的11.008%;低适宜区的面积为14.195×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的11.999%。非适宜区的面积为82.276×10~4 km~2,约占内蒙古土地总面积的69.549%。研究成果为文冠果生态种植基地的选取与生产规划布局提供科学依据。 相似文献
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森林生态系统对减缓和适应气候变化方面具有重要作用,全面了解森林碳储量的时空变化趋势,对于维持区域碳平衡、预测森林碳储量潜力、调整保护管理措施至关重要。基于森林碳储量(FCS)、土地利用覆盖变化(LUCC)、数字高程模型(DEM)等3个遥感数据集,采用Mann-Kendall检验、相关性分析方法,分析2005—2020年江西省森林碳储量的时空变化趋势及其对土地利用变化的响应。结果表明:1)江西省森林碳储量呈向上波动趋势,年均增长率为12.59%,最小值出现在2009年,为5.3×108tC;最大值出现在2018年,为6.5×108tC。2)森林碳储量在中南部的丘陵区域呈增加趋势,地势较低的北部地区呈下降趋势。3)江西省森林面积呈下降趋势,而森林碳储量呈上升趋势,城市扩张及该地区持续开展森林可持续经营是形成该趋势的主要原因。4)生态保护修复措施是促进江西省森林碳储量稳定增加的主要因素之一。未来应充分开发丰富的森林资源,通过开发国家核证自愿减排量(CCER)林业碳汇项目的方式促进环境保护与经济发展、消除贫困的协同增效。 相似文献
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为了解林下灌木层生物量和碳密度变化特征,基于森林火灾风险普查样地调查与森林资源一张图数据,对福州市乔木林主要森林类型林下灌木层生物量和碳密度进行研究。结果表明:(1)福州市乔木林林下灌木层总生物量169.37×10^(4)t,总碳储量为79.61×10^(4)t,平均碳密度达1.49 t/hm^(2);(2)不同森林类型林下灌木层碳密度1.11~1.94 t/hm^(2),其大小依次为人工阔叶林>天然阔叶林>人工马尾松林>天然针叶林>人工针叶林>人工杉木林;(3)不同森林类型林下灌木层单位面积生物量、碳密度随着乔木层郁闭度的增加总体呈明显减少趋势,生物量大小为低郁闭度>中郁闭度>高郁闭度;(4)不同森林类型林下灌木层单位面积生物量、碳密度随着乔木层林龄的增加总体呈先减少后增加趋势,生物量大小为幼龄林>成、过熟林>中龄林>近熟林。 相似文献
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《林业勘察设计》2017,(1)
利用1974~2013年福建省8次森林资源连续清查成果数据,选用生物量扩展因子(BEF)方程估算地上生物量,采用根冠比估算地下生物量,选取碳含率估算乔木层碳储量,估算森林资源清查间隔期天然阔叶林碳汇值,分析碳储量、碳汇值的动态变化。结果表明:1974~2013年福建省8次森林资源清查的天然阔叶林乔木层碳储量分别为8 252.39万t、7 489.70万t、7 599.11万t、8 751.12万t、9 51.16万t、10 882.78万t、11 703.32万t、13 903.42万t。1979~1988年2次复查碳储量较第1次有所减少。1983~2013年连续6次复查碳储量呈递增态势,其中2009~2013年碳储量增幅最大。1979~2013年福建省7次森林资源连续清查期间的天然阔叶林乔木层碳汇分别为-2 796.51万t、401.15万t、4 224.05万t、2 566.81万t、5 249.27万t、3 008.67万t、8 067.00万t,其中1979~1983年碳汇为负值,1984~2013年碳汇为正值。 相似文献
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《吉林林业科技》2015,(6)
以吉林省东部山地林区长白落叶松为对象,研究地上生物量异速生长模型,利用生物量与蓄积量关系,估算不同林龄长白落叶松林碳储量与碳密度,结果表明:长白落叶松林地上总平均生物量为215.021 kg;树干生物量占地上总生物量67.15%;枝、叶、皮分别占17.09%、6.00%、9.76%。树干生物量异速生长方程为Y=0.059DBH1.32.171H0.420;树皮、活枝、针叶和地上总生物量可以通过Y=a DBH1.3b进行预测。生物量与蓄积相关方程分别为:树干y=448.68 x+4.433 1;活枝y=105.21 x+3.944 9;针叶y=32.89 x+2.639 8;树皮y=57.39 x+3.099 7,相关系数均大于0.9。长白落叶松不同林分生物量、碳储量、碳密度范围分别为2.38×106~7.52×106t、1.19×107~3.76×107t和38.89~69.37 t·hm-2。 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,基于遥感影像和地面样地的方法成为目前森林碳密度精确估算的主要手段,然而没有找到具有普适性的建模因子和最佳的森林碳密度估算模型。鉴于此,本文通过分析研究区地面固定样地碳密度与Landsat-5影像及其衍生波段的相关性,筛选出估算森林碳密度的敏感因子。采用三种回归分析方法(逐步回归、偏最小二乘回归及非线性回归)分别建立森林碳密度的最优遥感估算模型。结果表明:1参与建模的遥感因子中,1/TM3与森林碳密度的相关性最大,敏感性最高;2三种回归分析方法建立的预测模型中,以4个遥感因子建立的非线性回归模型预测精度最高,预测值与实测值得决定系数R2为0.74;3通过测算,研究区平均森林碳密度为14.36 t/hm2,变化范围介于0.00~38.28 t/hm2之间。研究表明非线性回归在区域森林碳密度反演方面具有一定的潜力。 相似文献