太白山次生锐齿栎林地上生物量影响因素

【目的】分析和比较物种多样性(物种丰富度、物种Shannon-Wiener指数和物种均匀度)、结构多样性(胸径Shannon-Wiener指数、胸径均匀度、胸径变异系数和胸径基尼系数)以及环境因素对秦岭太白山北坡锐齿栎林地上生物量的影响,为促进秦岭生物多样性保护和森林生态系统功能协调发展提供理论依据。【方法】以秦岭太白山北坡锐齿栎林为对象,基于1.5 hm2固定监测样地中所有胸径≥1 cm木本植物调查数据,利用多元线性回归分析物种多样性和结构多样性与地上生物量的相关性。通过构建结构方程模型并结合环境因素,比较物种多样性和结构多样性对地上生物量的作用效应。【结果】线性回归模型和结构方程模型的分析结果均显示:表示物种多样性的3个指标与地上生物量均无显著相关性,表示结构多样性的指标中,只有胸径均匀度与地上生物量呈显著负相关性,但胸径均匀度对地上生物量变异的解释能力却很低。环境因子对地上生物量的影响同时存在直接和间接效应,但直接效应起到主要作用。【结论】群落结构是影响太白山锐齿栎林地上生物量的重要因素;但结构多样性对地上生物量的作用效应是抑制而非促进,说明增加群落结构的复杂性反而不利于地上生物量的累积。环境因素直接影响地上生物量,但对物种多样性和结构多样性与地上生物量的关系无显著影响。本研究证实了群落结构对森林地上生物量的重要性,但这并不能说明群落结构是影响太白山次生锐齿栎林地上生物量的主导因素。     

机载高分辨率遥感影像的傅氏纹理因子估测温带森林地上生物量

【目的】从反映森林冠层大小的树冠纹理结构出发,利用高空间分辨率遥感影像中树冠纹理的周期性信息,提取基于傅里叶变换纹理序列的纹理指数(FOTO,Fourier-based textural ordination)估测森林地上生物量,探究FOTO纹理因子在温带森林生物量估测上的潜力,为提取新型纹理参数估算森林生物量提供新的参考途径。【方法】以2009年9月获取的小兴安岭地区凉水国家自然保护区(47°11'N,128°53'E)高分辨率机载航空影像(空间分辨率0.5 m)为例,通过提取CCD影像的FOTO纹理参数,采用多元逐步回归方法对森林地上生物量进行参数反演,并对CCD 3个波段影像提取的9个FOTO纹理因子以及波段平均影像提取的3个FOTO纹理因子2种方法的生物量估测结果进行比较。同时,在研究中尝试采用5种不同尺寸(60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m)的窗口,产生不同尺寸的FOTO因子与生物量进行回归建模。最后,将FOTO纹理因子作为自变量与激光雷达反演的参考生物量进行拟合,利用多元逐步回归方法建立生物量模型,并采用十折交叉验证评估预测模型的泛化能力。【结果】FOTO纹理因子与森林生物量的相关性较高,CCD影像3个波段的9个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.67,窗口60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m的估测精度分别为67.3%,73.4%,74.4%,78.3%和80.9%。CCD影像波段平均影像的3个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.57,5种窗口尺寸的估测精度分别为58.2%,62.1%,64.3%,67.4%和70.9%。根据最优预测模型获得分辨率100 m的凉水试验区全覆盖生物量结果图,精度为74.41%,RMSE为50.55 t·hm~(-2)。【结论】基于FOTO算法提取的纹理因子与森林地上生物量密切相关且无明显饱和现象,对我国北方温带混交林区的生物量反演有极大潜力。FOTO纹理因子与森林地上生物量的多元线性逐步回归模型R~2达0.81,RMSE为46.78 t·hm~(-2)。     

基于异速生长和理论生长方程的广东省木荷生物量动态预测

【目的】将异速生长方程与理论生长方程相结合,预测广东省木荷生物量动态,为广东省木荷林碳汇计量提供模型和方法,为其他树种碳汇计量提供可借鉴的方法学支持。【方法】基于实测样木生物量调查数据,包括40株树干解析资料,构建由胸径和年龄的理论生长方程以及地上生物量和胸径的异速生长方程组成的模型系,利用非线性度量误差联立方程组,在胸径生长速度分级情况下拟合模型参数;基于3期森林资源连续清查固定样地样木数据,对广东省木荷生物量动态进行预测。采用决定系数( R 2)和均方根误差(RMSE)评价模型拟合效果,通过生物量存量估计误差和增量估计误差判断模型预测效果。【结果】在胸径生长速度分级情况下,理论生长方程中年龄对胸径的解释率达0.95以上,比不分级提高0.166 3,均方根误差下降到1.97 cm,降低2.16 cm以上,预测胸径对地上生物量的解释率提高到近0.82;接近独立异速生物量模型中实测胸径对地上生物量的解释率达0.88以上,比不分级提高近0.30,均方根误差下降到51 kg左右,下降30 kg以上。在胸径生长速度不分级情况下,各期生物量存量估计误差变动幅度在-46.31%~77.45%之间,而分级情况下下降到-16.13%~7.06%;在尺度上,分级与不分级均呈相同规律,即单木误差小于林分误差、林分误差小于区域误差。不分级时,单木水平和区域尺度间的误差不大于10%,而分级时小于8%。不同间隔期生物量增量估计误差,不分级时估计值普遍偏大,在32.57%~115.45%之间,而分级时下降到-6.57%~15.77%之间,在单木尺度上不超过±10%;随着尺度增大,增量估计误差不断增加,不分级时单木水平和区域尺度间的误差介于10%~15%之间,分级时稳定在8%左右。【结论】对于理论生长方程和异速生长方程组成的模型系,分级可极大提高模型精度,减小预测估计误差;生长速度不分级时,仅利用胸径或年龄数据,分级时,则可利用2期胸径数据或1期胸径和年龄数据,就可预测未来生物量动态,简单方便,在森林资源连续清查和碳汇造林的碳汇量计量中具有极大应用价值,区域尺度上的估计误差也可基本满足精度要求。     

基于无人机影像的森林生物量估测与制图

【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。     

基于机载P-波段全极化SAR数据的复杂地形森林地上生物量估测方法

【目的】利用国产合成孔径雷达(SAR)系统(CASMSAR)获取的机载P-波段全极化SAR(PolSAR)数据,分析SAR对森林地上生物量(AGB)的响应与地形的关系,建立融合地形因子的高精度多项式模型,以提高森林AGB的估测精度。【方法】首先以基于机载激光雷达(Li DAR)数据得到的研究区坡度分布图与结合实测样地AGB数据得到的森林AGB分布图作为参考数据进行系统抽样,分析森林AGB与P-波段PolSAR后向散射强度的关系以及不同坡度下二者的相关性变化;然后利用Li DAR得到的高精度数字高程模型(DEM)结合机载P-波段的轨道数据计算当地入射角,进而建立以后向散射强度、当地入射角以及雷达视角为输入特征的多项式统计模型,同时将以上系统抽样得到的样本一部分作为模型训练样本,一部分作为精度检验样本。为避免样本尺度引起的偶然性,检验了20 m×20 m至100 m×100 m不同样地尺度下的估测精度。【结果】以90 m×90 m样本为例,当坡度为0°~5°时,引入当地入射角(第2组特征)的估测精度与未引入当地入射角(第1组特征)的估测精度分别为:决定系数(R~2)为0.634和0.634,均方根误差(RMSE)为12.07和12.08 t·hm~(-2),总精度(Acc.)为78.91%和78.89%;当坡度为5°~10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R2为0.524和0.523,RMSE为13.52和13.97 t·hm~(-2),Acc.为80.57%和80.52%;当坡度大于10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R~2为0.628和0.519,RMSE为13.16和15.70 t·hm~(-2),Acc.为81.05%和78.55%。随着样地尺度增大,2组特征的估测精度均增大,且第2组特征的估测精度大于第1组。【结论】当坡度小于10°时,地形对森林的后向散射强度几乎无影响;当坡度大于10°时,地形的影响显著,在不同尺度下,引入当地入射角的估测模型均可以有效提高估测精度,充分说明模型的有效性和稳定性。此外,随着尺度增大,无论采用的模型是否考虑了地形影响,其估测精度都逐渐提高并趋于稳定,揭示出对复杂地形下森林AGB估测模型效果的评价必须考虑尺度的影响,且参考样地要足够大,否则难以得到客观的结论。     

地形异质性对尖峰岭热带山地雨林木本植物群落结构及多样性的影响

【目的】探讨热带山地雨林不同地形条件下物种组成及群落结构特征差异,评估物种与地形关联性,为进一步探索热带山地雨林的物种共存机制提供依据。【方法】以海南尖峰岭热带山地雨林60 hm2大样地及其290种木本植物(胸径≥1 cm)为研究对象,通过对大样地每块20 m×20 m样地的平均海拔、坡度和凹凸度3个地形指标进行C-均值模糊聚类,将60 hm2大样地分为不同地形类型,分析不同地形条件下群落物种组成、物种丰富度和植株密度的差异;采用Torus转换检验,对大样地中胸径≥1 cm的独立植株且种群个体数量大于60的230种常见木本植物进行物种与地形关联性分析。【结果】尖峰岭60 hm2大样地可分为低海拔沟谷、陡坡、高海拔沟谷和山脊4类地形,其面积分别为12.6,16.68,15.08和15.64 hm2,对应的物种丰富度分别为274,269,264和267种;种-面积曲线表明,随着取样面积增加,同等面积条件下,低海拔沟谷的物种丰富度始终最大,其他3类地形物种丰富度基本处于陡坡估计值的±1.96×SE置信区间内,三者种-面积曲线相差不大;种-个体数累积曲线表明,随着个体数增加,低海拔沟谷物种丰富度的累积速率最大,陡坡和高海拔沟谷物种丰富度基本处于陡坡估计值的±1.96×SE置信区间内,二者种-个体数累积曲线相差不大,山脊物种丰富度随个体数增加的累积速率最小;高海拔沟谷植株平均胸径最大,陡坡次之,山脊植株平均胸径与大样地植株平均胸径相同,低海拔沟谷植株平均胸径最小;在各个径级内,山脊植株密度均最大,陡坡次之,植株平均胸径≤10 cm时,高海拔沟谷植株密度小于低海拔沟谷,而植株平均胸径≥10 cm时,低海拔沟谷植株密度小于高海拔沟谷;对4类地形内各径级植株数占总植株数的比例进行分析,平均胸径≥30 cm时,比例表现为高海拔沟谷陡坡山脊低海拔沟谷,平均胸径≥50 cm时,比例表现为低海拔沟谷高海拔沟谷陡坡山脊;低海拔沟谷中重要值最大的前3个物种为白颜树、柏拉木和大叶蒲葵,而其他3类地形条件重要值最大的前3个物种均为大叶蒲葵、白颜树和厚壳桂;230种常见植物中,有203个物种(占88.3%)与至少1类地形显著相关,高于世界上其他多个大样地;4类地形显著负相关的物种平均数占被检测物种总数比例表征的地形异质性贡献率为23.7%。【结论】尖峰岭60 hm2大样地中不同地形条件下木本植物群落结构及多样性具有较大差异,4类地形显著相关的物种数明显不同。地形是影响该大样地中木本植物分布的重要因素,与其他影响因素如光照、水分、土壤等多种环境因子共同发挥作用。尖峰岭热带山地雨林森林群落具有生境特化的特性,地形异质性对其物种多样性的维持具有重要贡献。本研究结果同样具有应用价值,如在恢复热带山地雨林植被、改造或营建混交林时,可以根据物种与地形的关联性,在不同的地形条件下选择不同的物种组合。     

六盘山叠叠沟华北落叶松人工林地上生物量的坡面变化

【目的】在降水有限、水分再分配明显的半干旱区山地坡面上,森林生物量通常表现出明显的坡向、坡位差异。便捷、精确地测算整个坡面的森林生物量目前还很困难。本研究旨在定量描述森林生物量的坡面变化规律及其空间尺度效应,为提高森林经营水平和实施精细化管理提供技术支持。【方法】在宁夏六盘山半干旱区的叠叠沟小流域,选择生长华北落叶松人工林的半阴坡和阴坡2个坡面,按坡位从上到下各设置了6块20 m×20 m的样地,调查各样地的立地条件及林分特征后,采用烘干法及六盘山区建立的生物量经验公式计算地上生物量;以"离开坡顶的水平距离"为尺度变量,定量描述地上生物量随坡面空间尺度增加而变化规律,及坡面上任意坡位处样地的地上生物量与坡面平均值的关系。【结果】研究区坡面上森林植被地上生物量存在明显的坡向、坡位差异;水分条件较差的半阴坡上的平均地上生物量(52.36 t·hm-2)比水分条件较好的阴坡低18.16%,但半阴坡上生物量的坡位间变幅(42.50 t·hm-2)比阴坡高14.71%,这说明半阴坡的坡面效应强于阴坡,并与土壤厚度及土壤水分条件差异有关;地上生物量的坡位变化在不同坡面上大致遵循相同的规律,都是由坡顶向下逐渐增大,至下坡处(半阴坡)或中下坡处(阴坡)达到最大,之后又逐渐减小,这主要受土壤水分在坡面上的再分配格局影响;研究区坡面上森林植被地上生物量(y,t·hm-2)随坡面空间尺度(x,m)增加而变化,阴坡表现为y=-2×10-7x3-8×10-5x2+0.121 9x+40.875(R2=0.999 8),半阴坡表现为y=2×10-7x3-7×10-5x2+0.067 5x+30.838(R2=0.995 7);距坡顶的水平距离每增加100 m,阴坡上的地上生物量坡段滑动平均值升高4.92 t·hm-2,半阴坡上为6.28 t·hm-2,即地上生物量的空间尺度效应在水分条件较差的半阴坡上要强于水分条件较好的阴坡;研究区坡面上任意给定坡位(X,m)与样地地上生物量与坡面平均值的比值(Y)的定量关系在半阴坡为Y=-7×10-8X3+4×10-5X2-2.2×10-3X+0.643 2(R2=0.932 1),在阴坡为Y=-1×10-8X3+1×10-6X2+3×10-3X+0.620 4(R2=0.973 9),以此可便捷和精确地确定整个坡面的森林生物量。【结论】半干旱区山地坡面上森林生物量呈先增加后减小的单峰型变化,与土壤水分的坡面再分配格局关系很大;采用"距坡顶的水平距离"为尺度变量可以很好地定量描述森林生物量沿坡变化规律及其空间尺度效应;基于以上工作可实现整个坡面生物量的便捷精确计算。     

立木含碳量估算方法比较

【目的】研究立木各分项生物量、含碳量的分配及含碳率的变化规律,探索如何构建其生物量和含碳量可加性模型,并分析5种立木含碳量估算方法(立木含碳量模型法、各分项平均含碳率法、立木加权平均含碳率法、通用含碳率法Ⅰ和通用含碳率法Ⅱ)的预测精度,为全国性生物量和碳储量监测提供可靠的理论与技术知识。【方法】以小黑杨人工林为例,采用聚合型可加性模型建立其生物量、含碳量模型,模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法,利用"刀切法"对建立的立木生物量、含碳量模型进行评价。将样木和5种立木含碳量估算方法分别作为区组和处理,利用SAS POC GLM程序进行方差分析。【结果】建立的小黑杨人工林可加性生物量和含碳量模型拟合效果均较好,调整后其确定系数(Ra2)均大于0. 80,平均相对误差(MRE)为-2%～2%,平均相对误差绝对值(MARE)均小于30%,所有模型的预测精度均在85%以上。5种立木含碳量估算方法评价结果表明,立木含碳量模型法和立木加权平均含碳率法具有一定优势,利用通用含碳率0. 45和0. 50估算立木含碳量可能会产生较大误差。【结论】为了使模型参数估计更有效,建立的生物量、含碳量模型应当考虑立木总生物量、含碳量及各分项生物量、含碳量的可加性。本研究建立的立木生物量和含碳量模型可对黑龙江省西部平原小黑杨人工林生物量、含碳量进行很好估算。     

基于贝叶斯法的针阔混交林树高与胸径混合效应模型

【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。     

塔里木河下游荒漠植被地上生物量空间分布与地下水埋深关系

【目的】研究荒漠植被地上生物量随距河道距离的空间分布特征,并结合地下水埋深数据分析地上生物量与地下水埋深之间的关系,以期为干旱荒漠区生态环境恢复和重建提供理论依据。【方法】以塔里木河下游英苏断面荒漠河岸林植被为对象,于2014年9月下旬在英苏断面布设垂直河道、100 m×100 m的标准地20块,形成长2 000 m的连续样带,记录标准地内乔木、灌木的物种数、总个体数及冠幅、株高、胸径等形态因子,根据胡杨生物量模型和获取的灌木标准枝鲜质量,分别计算胡杨和灌木的地上生物量;将标准地进一步分割为4块50 m×50 m的样地,在每个样地对角线两侧随机布设6~8个1 m×1 m的样方,记录草本种类、个体总数等因子,并将样方内草本齐地面刈割,获取地上生物量数据。结合样带植被群落地上生物量数据和地下水埋深数据,拟合二者之间的方程,并进行显著性检验。【结果】塔里木河下游荒漠植被地上生物量与距河道垂直距离和地下水埋深均显著负相关(P0.05),总地上生物量、乔木层和灌木层地上生物量均随距河距离增大而减少,草本地上生物量则呈"先小幅度增加后持续减少"的单峰型变化趋势;样带内乔灌草总地上生物量主要分布在地下水埋深4 m(距河0~300 m)范围内,地上生物量可达855.06 g·m-2;当地下水埋深在4~5.5 m(距河道300~1 000 m)时,地上生物量为321.08 g·m-2,减少62.45%;当地下水持续降到5.5 m(距河道1 000~2 000 m)时,地上生物量只有110.19 g·m-2,比河道附近减少了87.11%。【结论】塔里木河下游荒漠植被群落组成和地上生物量随距河道距离和地下水埋深变化呈现显著的空间异质性,表明地下水埋深是影响荒漠植被群落组成和地上生物量的一个重要因子,同时也反映出河道作为荒漠河岸林的主要水源控制荒漠植被的空间分布和结构,体现出极端干旱区生态系统空间分布和结构特征的特殊控制机制。     

自然生草桃园表层土壤水分和草地地上生物量的空间分布及其关系

【目的】阐明桃树果园短期自然生草条件下土壤水分空间分布特征及其与草地地上生物量的关系。【方法】以信阳沙壤土五月鲜桃园为研究对象,在冬春季短期自然生草条件下,采用1 m×1 m网格采样法,以经典统计学和地统计学半方差函数为工具,研究表层(0~5 cm)土壤水分和草地地上生物量空间分布特征。【结果】表层(0~5 cm)土壤含水量和地上草地生物量符合正态分布,平均体积含水量为10.08%,95%置信区间为9.84%~10.32%,变异系数为16.36%,0.2 m×0.2 m草地地上生物量均值为9.17 g,变异系数为56.71%。区域田块尺度上,自然生草桃园草地地上生物量和表层(0~5 cm)土壤水分空间分布均符合指数函数模型,模型块金值/基台值分别为0.477 3和0.499 8,变程分别为7.20和2.51。即二者均具有中等程度的空间依赖性,草地地上生物量较表层(0~5 cm)土壤含水量具有更强的空间依赖性。克里格插值结果表明,表层(0~5 cm)土壤含水量和草地地上生物量空间上呈斑块状分布,且表现为距离树体越远值越大的分布特征。相关分析结果表明,地上生物量与表层(0~5 cm)土壤含水量之间极显著正相关(P<0.001)。【结论】果园短期自然生草有利于保蓄表层土壤水分,改善土壤水分条件,草地地上生物量是影响果园表层土壤水分空间分布的重要因素。     

华北落叶松与白桦混交林树高与胸径关系研究

【目的】建立华北暖温带华北落叶松与白桦针阔混交林树高与胸径关系的非线性混合效应模型,为研究针阔混交林中不同树种相互作用及其生长发育规律提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场的华北落叶松与白桦针阔混交林为研究对象,基于83块30 m×30 m的标准地调查数据,首先选取5个具有生物学意义的非线性树高与胸径关系基础模型进行拟合,确定最优基础模型;其次通过相关分析确定影响树高生长的主要因子;最后基于最优基础模型和主要因子建立包含哑变量的华北落叶松与白桦针阔混交林树高与胸径关系预测模型。【结果】在5个候选非线性树高与胸径关系模型中,Richard模型具有最好的拟合结果,其模型确定系数(R2=0.918 6)最大,均方根误差(RMSE=2.405 8)及绝对误差(Bias=0.194 5)最小;通过相关分析确定海拔和林分断面积与树高生长均在P 0.01水平上呈现显著性;基于基础模型构建了包含哑变量及主要影响因子的不同树种树高与胸径关系混合效应模型,当随机效应参数作用在林分断面积上时,模型预测精度较高。【结论】基于主要影响因子和包含哑变量的非线性混合效应树高与胸径关系预测模型,能够有效解决混交林中树种及主要因子对树高与胸径关系的影响,提高了预测模型的适用性及预测精度,为混交林森林质量精准提升提供科学依据。     

江西省不同立地等级的马尾松林生物量估计和不确定性度量

【目的】选择适合的单木地上生物量异速生长模型形式,获得区域尺度马尾松林生物量及其误差在不同立地等级下的估计,为精准估计不同立地质量的森林生物量提供技术支持,进而为森林立地生产力估计提供参考。【方法】在马尾松林3种单木生物量模型g_i=aD_i~b+ε[式(1)]、gi=a(D_i~2H_i)~b+ε[式(2)]、g_i=aD_i~bH_i~c+ε[式(3)]形式下(式中:g_i为单木生物量,D_i为单木胸径,H_i为单木树高,a、b、c为估计参数,ε为残差),运用优势木树高分级法对我国江西省马尾松林占优势的样地进行立地质量分级,采用蒙特卡洛模拟法估计3种模型形式下不同立地质量的单位面积生物量均值和不确定性。【结果】1)3种生物量模型形式的决定系数(R~2)及调整决定系数(R_(adj)~2)均达到0.95以上,拟合效果良好。从综合平均偏差、平均绝对偏差及均方根误差来看,式(3)模型较优。2)用优势木树高等级代替立地等级,利用树高分级法建立优势木树高-胸径模型,曲线的R2为0.907,平均偏差为0.001,平均绝对偏差为0.559,均方根误差为0.027,模型拟合效果良好。相同立地等级的样地成片分布,相对集中,每一立地等级的样地在江西省全境范围内均有分布。3)采用蒙特卡洛法对马尾松不同立地等级下的3种单木地上生物量模型估计结果及误差进行10 000次模拟后,马尾松地上生物量均值和误差的估计结果均达到稳定。在同一单木生物量模型形式下,不同立地等级的地上生物量均值估计结果随着立地等级的升高而增大;相对误差估计值在中间立地等级(3级)时最小,并有随着立地等级升高或降低而增大的趋势。相同立地等级下,3种模型地上生物量均值估计结果为式(1)式(3)式(2);绝对误差和相对误差估计结果为式(2)式(3)式(1)。【结论】1)区域尺度下的3种马尾松单木地上生物量模型从评价指标来看式(3)最好;从生物量估计误差结果相比较,3种模型的估计效果为式(2)好于式(3)好于式(1),带有树高因子的式(2)和式(3)的相对误差较式(1)更小。2)不同立地条件下,立地质量越接近平均水平,单位面积生物量均值估计的相对误差越小。3)结合优势木树高分级对立地等级进行划分,采用蒙特卡洛模拟法对不同立地等级下的生物量均值和误差进行估计,可以得到生物量及估计误差在不同立地条件下的分布。     

桉树生物量估算模型及与IPCC法的对比分析

为构建适用于区域桉树人工林生物量异速生长方程,收集整理桉树林的生物量文献数据,拟合测树因子(胸径和树高)与地上、地下和单株生物量间的回归关系。结果表明:单自变量模型中,基于胸径因子的方程拟合优度高于树高因子。双自变量模型中,树高因子的添加仅对单株生物量拟合优度提高了0.7%～1.5%。模型的预测值与实测值的比较及相容性分析表明,方程lnW=-2.833+2.301ln D+0.352 1lnH对地上生物量预测效果最优,精度达94.6%;方程lnW=-5.175+0.939ln D~2H对地下生物量预测效果最优,精度达66.8%;方程lnW=-2.960+0.896ln DH~2对单株生物量预估效果最优,精度达95.5%。分量模型与单株模型相容性较好。桉树人工林BCEF和R的平均值分别为0.634 1(n=65,SD=0.132)和0.205 6(n=76,SD=0.089)。IPCC法对林分生物量估算精度高于异速生长方程,达到95.3%。因此,建议采用IPCC生物量估算参数法进行区域尺度桉树人工林生物量估算。     

广东省木荷碳密度及其不确定性估计

【目的】基于实测的广东省木荷地上和地下生物量数据及加权平均含碳率,建立单木地上、地下生物量模型,获得区域尺度木荷碳密度及其估计误差,为其他树种的区域尺度碳汇估计提供参考。【方法】参考广东省木荷分布数据,选择并伐倒90株木荷测定地上部分的含碳率和生物量,并从中抽取40株木荷测定地下部分的含碳率和生物量。分地上、地下部分构建生物量随胸径变化的异速模型,利用非线性回归拟合模型参数。基于广东省第八次森林资源连续清查数据,使用Monte Carlo模拟法分地上、地下部分估计区域尺度上木荷的碳密度。采用决定系数、均方根误差和平均预估误差评价单木生物量模型拟合效果,通过均方根误差和相对均方根误差度量区域碳密度估测的不确定性。【结果】广东省木荷地上部分含碳率为0554 9,地下部分含碳率为0548 7;建立的单木地上和地下生物量模型的决定系数分别为0909 8和0793 1,表明木荷单木生物量模型具有良好的拟合优度和预估精度;广东省第八次森林资源清查时的木荷地上碳密度为580±044 t·hm~(-2),不确定性占比762%,地下碳密度为173±017 t·hm~(-2),不确定性占比976%,总碳密度为753±054 t·hm~(-2),不确定性占比723%。【结论】广东省木荷地上和地下部分含碳率均大于南方地区的平均水平,有明显的地域特征。使用Monte Carlo方法可得到稳定可靠的区域尺度的碳密度,并可量化广东省木荷碳密度估计的不确定性。     

柏木无性系和家系含碳量的早期评价与优良品系选择

【目的】探究柏木无性系和家系的早期生长和固碳潜力，为速生高固碳柏木优良品系选择及其推广应用奠定理论基础。【方法】以营建在浙江省开化县林场9年生无性系和家系试验测定林为研究对象，分析其生长性状变异规律，解析各器官生物量和含碳量的分配差异，构建含碳量异速生长方程，并对其固碳潜力进行分析和估测。【结果】柏木无性系的平均树高、胸径和单株材积分别高出家系水平47.81%、28.39%和120.83%；树高、胸径和单株材积在无性系间和家系间均存在极显著差异(P<0.01)，无论家系还是无性系水平，胸径和树高均与生物量、含碳量呈显著正相关，与含碳率无显著线性关系。柏木树干生物量的分配比例最高，含碳量占比最大，而叶的含碳率最高；无性系主要是以牺牲粗根的生物量分配(较家系低3.45%)、增加树枝生物量(较家系高5.55%)和细根生物量(较家系高1.34%)来维持生长优势。以树高、胸径和枝下高为自变量，拟合的含碳量移速生长方程(lnTBS=k₀+k₁lnD+k₂lnH+k₃lnUBH)预测效果最好(除无性系树根含...     

亚热带常绿阔叶林生物量模型及其分析

缺乏阔叶树种生物量模型是影响亚热带常绿阔叶林生物碳库估测精度的重要原因,过去采用其他地区生物量模型估测亚热带常见阔叶林生物碳库,但其是否适用于本地区的阔叶林生物碳库估计仍存在争议。本研究在三明米槠林样地采用标准木结合相对生长方程法建立31株树的生物量模型,收集亚热带其他地区136株阔叶树生物量数据建立亚热带区域生物量模型,并与其他地区生物量模型比较。结果表明:亚热带区域阔叶林生物量模型为ln(AGB)=-1.982+1.209ln(D~2)和ln(AGB)=-2.907+0.932ln(D~2H),树高和胸径关系模型为ln(H)=0.469+1.082ln(d)-0.106ln(D)~2。Chave等建立的以胸径-树高为变量的湿润热带雨林生物量回归模型估算中亚热带森林生物量相对误差小于以胸径为变量建立的模型。Basuki、Brown、Chan、Ketterings和Kenzo等建立的生物量模型对我国中亚热带常绿阔叶林生物量估测精度不高,Ogawa的泰国常绿阔叶天然林生物量回归模型精度最高。该研究表明在利用区域生物量模型来估算中亚热带常绿阔叶林生物碳库应该检验其适用性,特别要考虑到模型的树种样本数量和胸径范围。     

冀北山地针阔混交林优势种对邻体物种多样性格局的影响

【目的】评估河北小五台山自然保护区以华北落叶松为优势种的针阔混交林不同径级华北落叶松在不同尺度上对邻体物种多样性格局的影响,阐明不同生态过程对华北落叶松邻体物种多样性格局形成的作用,为理解森林群落物种多样性维持机制提供依据。【方法】在河北小五台山自然保护区,选取典型的针阔混交林,建立1块2.4 hm²(80 m×300 m)森林动态监测样地,分析群落的物种组成和结构特征,将群落优势种华北落叶松的胸径(DBH)以3 cm为间距划分为9个径级,利用个体种-面积关系函数(ISARs)结合异质泊松零模型,探讨不同径级华北落叶松在不同尺度上对邻体物种多样性格局的影响。【结果】样地共记录到DBH≥1 cm的木本植物4 275株,隶属17科26属35种。9个径级华北落叶松的个体(共550株)整体呈现出近似正态分布,Ⅴ径级(19～22 cm)个体数最多(92株)。在30 m尺度范围内,9个径级华北落叶松的ISARs值均表现为随尺度增加逐渐增大的趋势,Ⅳ(16～19 cm)和Ⅸ径级(≥31 cm)华北落叶松分别表现为在所有尺度上最高的ISARs值和最低的ISARs值。Ⅲ(13～16...     

吉林蛟河针阔混交林群落邻体竞争效应

【目的】点格局分析中完全空间随机零模型要求生境背景必须同质,但复层异龄天然林中生境因子多呈异质性分布,不可避免地会对点格局研究带来影响。本研究尝试通过生境划分的方法,将异质性样地划分为2个亚区(每个亚区内部生境相对同质),并通过标记点格局分析探讨不同生境亚区中林木个体间相互作用规律,旨在为森林经营作业提供理论支撑。【方法】以吉林蛟河21.12 hm²天然针阔混交林监测样地为基础,根据地形变量将样地划分成A、B 2个生境亚区,利用标记相关函数结合完全空间随机模拟过程检验相邻个体间的作用效应。【结果】单个树种的标记相关分析显示,A区和B区中绝大多数树种表现出个体胸径间的空间负相关;并且在r<6 m尺度上A区中呈负相关的树种数量明显高于B区,在r<9 m尺度上未检测到个体胸径间呈正相关的树种。如果不考虑生境条件的异质性,在整个样地中进行标记相关分析,林冠层林木个体胸径在0～8 m尺度上显著负相关,亚林层及林下层的林木胸径间没有显著的空间关联性。在相对同质的生境中检验各林层中林木胸径属性的空间自相关时,亚林层及林下层个体胸径间没有显著的空间关系,而林冠层个体胸...     

基于TanDEM-X相干系数的森林高度估测方法

【目的】采用TanDEM-X单极化InSAR数据,研究基于相干系数的SINC模型森林高度估测方法,并分析5 m高分辨率的LiDAR DEM和30 m中等分辨率的SRTM DEM对模型估测精度和稳定性的影响。【方法】首先对观测的相干性进行非体散射失相干校正得到体散射失相干γVol,然后基于SINC模型将γVol的相干系数作为输入估测森林高度。以LiDAR提取的森林高度为验证数据,均匀选取150个检验样本,分别在15 m×15 m、30 m×30 m、50 m×50 m和100 m×100 m大小的样本尺度上进行精度评价,并与DSM-DEM差分法进行对比,分析2种方法的精度和适用性。【结果】5 m和30 m分辨率的参考DEM对SINC模型森林高度估测结果影响较小,随样本尺度增大其影响可逐渐忽略,当样本大小为100 m×100 m时,LiDAR DEM和SRTM DEM估测结果的R~2分别为0.54、0.51,RMSE分别为2.38、2.51 m,精度分别为77.19%、75.99%;相比SINC模型法,DSM-DEM差分法在各样本尺度上的表现更好,但森林高度估测结果存在明显低估现象,必须采用森林高度实测数据进行校正,当样本大小为100 m×100 m时,R2为0.79,校正前后的RMSE分别为2.57、1.63 m,精度分别为75.44%、84.41%。【结论】基于相干系数的SINC模型法估测森林高度,以30 m空间分辨率的SRTM DEM进行地形补偿和地理编码,可以取得较好结果;虽然该方法的精度相比DSM-DEM差分法略有下降,但既不需要实测森林高度数据进行标定,也不需要输入高分辨率的DEM,具有大范围森林高度制图的潜力和更大的实际应用价值。