基于Android平台的荒漠柽柳地上生物量无损快速估测方法

荒漠灌木生物量估测是研究荒漠生态系统结构与功能的重要指标。为了实现荒漠灌木地上生物量的野外实时、无损、快速估测,应用机械设计与制造技术和方法,研制了一种荒漠灌木地上生物量的野外测量装置,综合应用数字图像处理算法,基于Android平台开发了测量装置上运行的荒漠灌木地上生物量无损快速估测软件。以新疆古尔班通古特沙漠南缘的150株柽柳为试验对象,验证荒漠灌木地上生物量无损快速估测方法的有效性。结果表明,以柽柳图像俯视面积(S)为自变量建立生物量模型B=15.215+369.44S-42.03S~2+1.668S~3最优,决定系数(R~2)最大,与人工实际测量结果相比,该系统估测的平均绝对误差为79.12g,平均系统误差为1.73%,平均绝对百分误差为18.59%,估测值和实测值相关系数为0.939 1,能有效测量生物量,为无损快速估测荒漠柽柳地上生物量提高了工作效率。     

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。     

古尔班通古特沙漠不同生态类型梭梭地上生物量估算模型

以古尔班通古特沙漠梭梭(Haloxylon ammodendron)为研究对象,采用基径(D)和株高(H)的组合D2H为变量,建立了沙质、盐土和石砾质3个生态类型梭梭地上生物量、基径≥3 cm的粗枝生物量及基径<3 cm细枝生物量的预测模型。结果表明:梭梭地上生物量、粗枝生物量及细枝生物量与基径平方乘高(D2H)之间存在极为显著的相关关系;地上生物量在3种生态类型上均表现出与乔木树种类似的相对生长规律,其估测模型以幂函数方程最优;粗枝和细枝生物量在沙质生态类型上以幂函数方程最好,而在盐土和石砾质生态类型上则以二次多项式方程最佳;各模型回检的拟合精度都在85%以上,预测精度较可靠。     

利用数码照片估算灌木地上生物量的研究

灌木在干旱半干旱地区的生态系统中具有重要作用,高精度、非破坏性的灌木生物量估算方法已成为亟需解决的问题。利用数码拍照法对狼牙刺、山桃、沙棘、柠条、丁香、虎榛子、荆条和酸枣8种灌木进行水平拍照,采用Photoshop7.0图像处理软件提取了各灌木植株的照相面积（S）、高度（H）、宽度（D）、冠层高度（h）等信息,建立了不同灌木的生物量拟合方程,具有良好的精度。灌木侧面照相面积（S）与植株的生长情况密切相关,因此可建立灌木生物量估算的通用线性模型,其决定系数达到0.927 5,估算精度较高。利用数码照片估算灌木的生物量是一种非破坏性、简单方便、具有较高精度的方法,在灌木生物量估算中具有广泛的前景。     

基于k-NN非参数模型的高山松生物量遥感估测研究

以香格里拉高山松为研究对象,Landsat8/OLI为信息源,在前期进行香格里拉市高山松遥感特征光谱提取的基础上,结合地面50个实测样地数据,建立了研究区高山松地上生物量k-最近邻法(k-NN)遥感估测模型。结果表明,采用欧式距离度量特征变量间的相似度,距离分解因子t、最近邻数k值分别取2和4的模型参数结构下拟合精度达到最佳,决定系数(R~2)为0.71,均方根误差(RMSE)为18.21 t/hm~2;基于像元尺度的优化模型估测得到香格里拉市的生物量约为0.22亿t,研究结果可为低纬度高海拔地区的森林生物量遥感估测提供案例。     

基于GA-BP神经网络的灌木生物量估测模型

【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估测。     

喀什地区温性荒漠类草地生物量动态研究

【目的】本文分析了喀什地区温性荒漠生物量动态规律。【方法】基于新疆维吾尔自治区草地类型图,结合喀什地区温性荒漠类草地区域19个采样点的生物量野外调查数据,对喀什地区温性荒漠生物量动态规律进行了分析。【结果】喀什地区温性荒漠类草地单位面积生物量空间分布具有高度异质性,总生物量在83. 63～4782. 79 g·m-2之间波动,均值为1123. 14 g·m~(-2);地上生物量以灌木为主,草本生物量随海拔增高而显著增多(P 0. 05),灌木生物量和地上生物量均随海拔增高而显著减少(P 0.05),地下生物量与海拔相关性不大;生物量在经纬向上均具有一定线性规律,但无显著相关性关系(P 0. 05);喀什地区温性荒漠类草地根冠比较大,灌木NPP占比为62. 92%,草地生物量和NPP均与降水具有显著相关性(P 0. 05),但NPP与气温相关性不大(P 0. 05)。降水是影响喀什地区温性荒漠类草地生物量分布的重要因素。【结论】经纬度的变化、不同的海拔梯度、降水量大小都在一定程度上影响了喀什地区温性荒漠类草地生物量动态分布。     

长白落叶松林下灌木生物量模型研究

以长白落叶松人工林林下灌木为研究对象,采用数学模拟的方法,以实测生物量数据为基础,构建灌木层最佳生物量预测回归模型.结果表明:林下常见灌木单株生物量模型以二次多项式及乘幂方程为最佳估算模型,以复合因子基径面积、植干体积、植冠面积及植冠投影体积为最佳模型参数;灌木层混合生物量(WT)模型以复合因子植干体积(VD)为最佳模型参数,其模型方程为WT=9.00×10-6 V2D+0.389VD+57.598(R2 =0.933).     

不同干扰方式对荒漠植物与啮齿动物群落的作用

2002年~2004年对阿拉善荒漠不同干扰方式下植物地上生物量、啮齿动物群落生物量及其生物量多样性指数、均匀性指数关系进行研究。结果表明:(1)各区灌木和草本地上生物量各年间存在明显差别,但较为一致的特点是7月是各区绝大多数灌木地上生物量最高的季节,10月是各区绝大多数草本地上生物量最高的季节。轮牧区3 a较一致的特点是灌木和草本地上生物量从4月到10月变化不明显;过牧区草本地上生物量在3 a中均处于较低水平,且季节变化不明显;禁牧区灌木和草本地上生物量3 a中大部分处于较高水平。(2)啮齿动物群落生物量均匀性指数的比较分析说明,不同干扰方式对荒漠啮齿动物群落生物量产生了明显不同的作用,特别是在过牧干扰方式下啮齿动物群落的生物量均匀性指数其3 a的平均值均处于较低的水平。(3)通过Spearm an相关分析表明在不同干扰方式下只有灌木地上生物量与啮齿动物群落生物量均匀性指数表现出较强的相关性,且均呈正相关作用,草本地上生物量与啮齿动物群落生物量和生物量多样性指数有较强的相关性,且呈负相关作用。     

塔里木河流域荒漠柽柳生物量特征分析

[目的]分析塔里木河流域荒漠柽柳生物量特征.[方法]该研究针对塔里木河流域荒漠柽柳的生物量进行研究,采集不同盖度下的柽柳样本,分析其地下、地下生物量分布特征.[结果](1)柽柳地上生物量随着覆盖度的增加而增加.(2)以标准株柽柳地上生物量为x,地下生物量为y,进行方程拟合得出地上-地下生物量之间的异速方程y =5.517 7x0.8346 (R2 =0.820 8).(3)柽柳灌丛地上生物量与灌丛地径、株高有极强的正相关性,生物量与冠幅在0.05水平上相关性显著.[结论]该研究为监测评估以灌木柽柳为主的生态系统服务功能提供了基础数据.     

长汀红壤侵蚀区马尾松林生物量估算模型的构建

以长汀红壤侵蚀区马尾松为研究对象,通过整株收获法获取34株马尾松立木材积和生物量,分析不同龄级、径级马尾松材积和生物量分配格局,采用胸径(D)、树高(H)等变量建立立木材积模型,采用材积量(V)、胸径(D)、树高(H)、冠长(C_l)等变量建立树干、树冠及地上生物量模型,进而拟合区域林分生物量模型,使用独立样本检验并比较优选模型估测效果。结果表明:34株马尾松的树龄变化范围为19～42 a,立木材积量和立木生物量变化范围分别为0.004 4～0.194 9、2.733 9～140.331 4 kg/株,树龄与材积量、生物量相关性不显著;各器官生物量分配为干材(57.67±8.28)%、树枝(24.15±7.33)%、树叶(10.79±3.17)%、干皮(7.38±1.39)%,全林分中3个径阶(8、10、12 cm)蓄积量、生物量均超过总量的50%;所有模型确定系数均大于93%,单木模型中,以胸径-树高组合为自变量的模型拟合效果更佳;马尾松立木材积、地上生物量、树干生物量、树冠生物量及林分生物量模型中,各优选模型预估精度均达77%以上,其中立木材积、地上生物量及林分生物量优选模型比已有模型估测值的总相对误差、平均相对误差均有所降低,估测值更接近实际值。因此,通过构建该区域马尾松生物量方程,补充了长汀红壤侵蚀区马尾松立木材积表及生物量表。     

基于随机森林回归的不同龄组思茅松 人工林生物量遥感估测

以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建立总体样本及各龄组样本思茅松单位面积生物量估测模型.以像元为单位,利用估测模型,并采用2005年森林资源二类调查小班数据估算景谷县思茅松人工林的生物量.结果表明:各模型的决定系数(R2)＞ 0.89,均方根误差(RMSE)＜7.00,预估精度(P)＞87.00％;研究区思茅松人工林单位面积生物量为59.0889 t/hm2,其中幼龄林为38.5170 t/hrn2,中龄林为53.6626 t/hm2,近熟林为94.8018t/hm2.     

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.     

北亚热带常绿阔叶林林下灌木生物量模型的建立

【目的】灌木是森林生产力的重要组成部分,探索北亚热带地区常绿阔叶林林下灌木生长模型,为森林生物量及其碳储量估算奠定基础。【方法】在安徽南部查湾自然保护区,选取4种常见林下灌木树种(老鼠矢、乌药、朱砂根和香桂),通过野外实测获得地径(D)、树高(H)、地径平方乘树高(D2 H)、冠径树高乘积(CH)、植冠面积(AC)和植冠体积(VC)等模型参数,拟合生物量模型,基于独立检验数据对模型进行验证,获得生物量最优模型。【结果】各灌木树种单器官及全株生物量模型以D2 H和CH为自变量都具有较高的拟合优度(0.815~0.983)和较小的标准误(SEE)。不同灌木树种、不同器官之间的生物量最优模型选用方程均存在一定差异,以幂函数、二项式方程为主,且模型检验精度均较高(总相对误差(RS)30%,平均相对误差绝对值(RMA)20%)。模型的普适性研究表明,叶、枝和根生物量最优通用模型为W=a+bX+cX2(X为D2 H(叶、枝)或CH(根)),拟合效果较优;而全株生物量最优模型为W=1.423 2(D2 H)0.832 4,拟合指数(FI)=0.960,适用于4种灌木叶、枝、根和全株生物量的估算,但根系通用模型的估算精度低于叶、枝与全株的最优生物量通用模型。【结论】基于生物量模型可以精准地估算亚热带地区的灌木生物量。     

基于立地因子及其交互作用的柠条生物量模型研究

森林碳汇是实现碳中和目标的重要路径之一，精确计算森林碳储量具有十分重要的意义。生物量模型是估测森林生物量、计算森林碳储量的重要手段。以宁夏白芨滩林场的典型灌木树种柠条为研究对象，通过样地调查及样本采集，利用非参数双因素方差分析坡向、坡度2个立地因子及其交互作用对柠条各类(总、地上、茎、叶、根)生物量的影响，并基于哑变量模型，构建了立地因子及其交互作用的生物量模型。结果表明，除坡向与坡度的交互作用对柠条叶生物量影响不显著外(P=0.399)，坡向、坡度及其交互作用对柠条其余各类生物量影响均显著(P<0.01)；在柠条各类生物量模型中，以总基径(D)平方和与平均高(H)的乘积(D_t²H)为自变量、以f_i(x)=a+bx_i为基本形式建立的生物量模型拟合精度较高(总、地上、茎、叶、根生物量模型的adj-R²分别为0.645 2、0.671 0、0.623 2、0.600 0、0.502 0)；以坡向、坡度及其交互作用作为哑变量能够显著提高模型的预估能力，其中，对于叶生物量，以坡度...     

长白山林区14种幼树生物量估测模型

以长白山林区林下14种幼树为对象,采用收获法对胸径D1.3≤2.5cm的幼树植株进行随机取样,通过对不同树种各器官和全株生物量的统计,建立了幼树生物量的最优估测模型,并进行了实测验证。结果表明:以地径(D0)和地径平方与株高乘积(D20H)为自变量,拟合的14种幼树各器官和全株生物量最优模型为幂函数,并达到了极显著水平,而且都有较大的R2值(0.712～0.983)和较小的SEE值(0.217～1.122)。幼树器官和全株生物量最优回归方程的R2值,从大到小依次为全株生物量地上部分枝地下部分叶。验证结果表明:以地径(D0)为自变量时,建立的幼树器官和全株生物量模型,对生物量的估测结果均较为准确。自变量为地径平方与株高乘积(D20H)时,怀槐、东北槭等8种幼树器官和全株生物量模型对生物量预测效果较好;除红松、拧筋槭等6种幼树部分器官和全株生物量模型估测效果相对较差外,其他模型均可对生物量进行准确估测。     

杉木人工林灌木层生物量模型构建

目的本研究选择湖南、安徽、江西3省杉木人工林为研究对象,构建乔灌层调查因子与其生物量之间的估算模型。试图获取更为可靠、精准的灌木层生物量估算模型,为提高估算杉木人工林灌木层生物量模型精度提供参考。方法在研究区域进行典型抽样调查,测定不同林龄杉木林上层乔木郁闭度C_s、林分密度D_s(株/hm2)、平均胸径D_m(cm),下层灌木平均高度H(m)、平均地径D(cm)、盖度C、灌木层枝、干、叶、根干鲜质量(kg),通过计算获得乔木层杉木蓄积量V(m3/hm2)、灌木层生物量数据(t/hm2)。通过Pearson相关性分析灌木层结构和乔木层调查因子对灌木层生物量的影响,选取最佳灌木层结构因子为模型参数建立枝叶、干、地上、地下生物量估算模型。将乔木层林分调查因子作为自变量加入模型中,对比分析模型R2在乔木层调查因子作为自变量加入后的变化,并用样本外的数据进行检验,构建估算灌木层生物量更为精确的模型。结果研究结果显示:灌木层各组分生物量模型以幂函数为主,各林龄灌木层地下生物量与自变量D2H获取了最佳模型,R2为0.516~0.955;其余部分生物量以盖度与高度乘积(CH)为自变量获得了拟合效果较好的模型, R2为0.516~0.718。与单独采用灌木层结构因子为预测变量建立的灌木层生物量预估模型相比,乔木层平均胸径D_m作为自变量的加入使中幼龄林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.718~0.990;郁闭度C_s的加入使近成过熟林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.817~0.886。结论因此,评价和分析乔木林下层灌木生物量,不仅要考虑灌木层自身结构生物量关系,还要考虑到乔木层相关因子的影响,从而建立更符合灌木生物学与生态学相一致的生物学结构模型,本研究可为亚热带地区杉木人工林下层灌木生物量的估算提供参考。      

绿洲边缘退化梭梭林地集流试验研究

集流措施有效提高降水的深层入渗,阻止土壤水分的蒸发,改善林地的水分条件,提高梭梭对降水的有效利用率。研究表明:单株集流面积越大,降水在汇集区土壤中的入渗深度越大;土壤中的粘土层和结皮层拦蓄大量降水,阻止降水的深层入渗。不同集流场地,水分在水平结构和垂直结构上的变化均有显著差异,影响强度和范围随集流面积的增加而增强。深层粘土层保持较高的含水率,变化幅度较大,与集流面积之间存在有一定的关系。退化梭梭林地单株梭梭地上生物量为增长型,地下生物量为消长型。集流面积越大,地上生物量增长差异越显著;年降雨量越大,地上生物量差异越显著;而地下生物量无明显差异,与集流面积、年降雨量之间的相关性不明显。集流面积为9m2梭梭恢复生长较为显著,其冠幅生长和高生长差异显著,生物量年度变量差异显著。     

运用林分密度和平均高估测思茅松人工林地上生物量

以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm^-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm^-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm^-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm^-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。     

基于QuickBird数据的塔里木河下游荒漠林地上生物量估测

[目的]森林生物量是衡量森林生态系统结构和功能的量化指标,基于高分辨遥感数据,研究塔里木河下游荒漠林地上生物量及其空间分布特征,为定量评定研究区生态恢复、进行不同尺度遥感监测提供依据.[方法]以塔里木河下游喀尔达依断面为研究区,基于QuickBird数据,采用人机交互方法对不同地下水埋深条件下胡杨、柽柳树冠进行解译,根据解译结果采用已建立的树冠、树干与生物量估测模型,计算以胡杨、柽柳为主的荒漠林地上生物量,并分析其与地下水埋深的关系.[结果]研究区距离河0～300、300～600、600～900、900～1 200以及1 200 ～1 500 m,荒漠林地上生物量分别为11.31、2.7、2.09、1.58和1.17 t/hm2;距离河300～600 m荒漠林单位面积生物量变化最大,比距离河300 m内下降了76;.[结论]研究区林分密度及地上生物量均明显受制于地下水埋深.自2000年至2004年历经5 a的输水后,地下水埋深对荒漠植被地上生物量的影响主要集中在距离河道300m内.