江苏省森林碳储量的区域分布研究

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。     

云南省森林植被碳储量和碳密度及其空间分布格局

以云南省第4次森林资源二类调查数据为基础,利用生物量扩展因子法及平均生物量法,结合各树种不同龄级的计算参数,估算了云南省森林植被碳储量、碳密度,并分析其空间分布格局。结果表明,云南省森林植被总碳储量为892.596 Tg,平均碳密度为39.260 t/hm~2。其中:乔木林碳储量占总碳储量的95.67%;乡土树种云南松和栎类碳储量占乔木林总碳储量的58.34%;幼、中龄林碳储量占乔木林总碳储量的49.97%;碳密度与年龄成正比;天然林的碳储量、碳密度均高于人工促进林和人工林。云南省森林植被碳储量和碳密度的空间分布总体上为西部高、东部低。研究认为,地质环境条件和人类活动干扰是造成全省碳储量和碳密度差异的重要因素。通过严格保护和恢复石漠化区域森林植被,实施森林质量精准提升工程、加强人工造林、抚育和封山育林管理等,是提高全省森林碳储量和碳密度的重要途径。     

宁远河流域森林碳储量空间分布特征

依据海南省2010年二类调查数据,利用蓄积—生物量转换因子法(Biomass Expansion Factor,BEF)估算宁远河流域森林资源的碳储量和碳密度,分析其空间分布特征。结果表明:宁远河流域森林资源总碳储量为1350094.78 t,平均碳密度为15.73 t.hm-2;受人为干扰和环境因素的影响,区域分布不均,响水镇碳密度最大,高达61.18 t.hm-2,新政镇和崖城镇最小,仅3 t.hm-2左右;各森林类型中,竹林碳密度最大,其次是阔叶混交林,经济林碳密度最小;幼、中龄林占森林总碳储量的89.69%,中龄林的碳密度最大;在自然度等级中的分布表现为Ⅱ级>Ⅳ级>Ⅲ级>Ⅰ级>Ⅴ级,碳密度随着自然度的增加而逐渐减小。表明减少人为干扰、加强林分管理是提高该流域碳储量的有效途径。     

成都市森林植被碳储量及空间分布格局

为了探明成都市森林植被碳储量和碳密度的数量特征及空间分布规律,以成都市2017年森林资源规划设计调查成果为数据源,运用生物量转换因子法估算生物量,实测和选取植被含碳率,基于小班尺度估算成都市的森林植被碳储量和碳密度,并运用ARCGIS 10.5软件进行空间分布格局分析.结果显示:(1)全市森林植被总碳储量为1.3369...     

深圳市建成区森林碳分布估测方法比较研究

城市森林是森林生态系统的重要组成部分,在改善城市生态环境方面发挥着重要作用。研究城市森林碳分布对于陆地生态系统碳循环的模拟和城市的生态建设规划具有重要意义。以深圳市建成区森林为研究对象,分别采用逐步回归、协同克里格和K个最靠近邻居(KNN)3种方法对深圳市的森林碳分布进行模拟。结果表明:3种方法估测结果各有其优缺点。逐步回归和KNN法能够较准确地反映森林碳分布的信息(如行道树、公园等),但逐步回归的预测结果偏小,KNN法的预测结果偏大。协同克里格法则可以较准确的反映建成区森林碳分布并能导出总体估测值,但对森林碳空间分布的细节反映不如逐步回归和KNN。     

基于空间仿真的仙居县森林碳分布估算

以浙江省仙居县为研究区,基于2008年森林资源二类调查样地(清查样地)数据和 Landsat TM 影像,用序列高斯协同仿真方法模拟全县森林碳储量及其分布。在此基础上,用总体估计值一致性( OEC)、仿真变动系数均值( ACV)和相对均方根误差( RRMSE)指标分析仿真精度;用设置于清查样地周围的临时样地(验证样地)数据与 LandsatTM 数据进行森林碳序列高斯块协同仿真,分析清查样地的空间代表性和森林碳分布空间仿真的尺度上推方法。结果表明：仙居县2008年森林总碳储量仿真估计值为2667878 Mg,大部分分布在南部和北部山区,中部东西向条带状低海拔区域分布较少;区域碳密度仿真估计值为0～65.66 Mg·hm －2,无论是全部样地还是减少一半样地,仿真结果总体均值均在抽样估计置信区间以内;基于清查样地与基于加密的验证样地森林碳仿真结果表明30 m ×30 m水平样地位置碳密度相关系数达0.95,以清查样地为中心1 km ×1 km 块的碳密度相关系数为0.85,说明1 km ×1 km样地仍具有较好的代表性,块仿真效果满意;以(1－RRMSE)/n定义成本效益,则使用一半样地得到的成本效益优于使用全部样地的结果,用此指标有望找到满足给定精度的最经济的样地数量。     

秦皇岛市海滨林场森林碳密度与碳储量研究

在外业样地(乔木层、林下灌草层、枯枝落叶层、土壤)调查的基础上,结合乔木生物量模型,研究了秦皇岛市海滨林场森林碳密度与碳储量的分配特征。结果表明:海滨林场森林平均碳密度为132.19 t·hm~(-2),碳密度的大小顺序为乔木层(113.55 t·hm~(-2))>土壤层(21.68 t·hm~(-2))>林下灌草层(1.07 t·hm~(-2))>枯枝落叶层(0.88 t·hm~(-2))。总碳储量为105 224 t,其大小顺序与碳密度一致,乔木层(87 094.4 t)>土壤层(16 632 t)>林下灌草层(822.7 t)>枯枝落叶层(674.9 t)。近熟林、成熟林、过熟林是海滨林场乔木层碳储量的主体,占乔木层总碳储量的89.46%。     

五指山市森林植被碳储量空间分布特征

依据五指山市2010年森林资源二类调查数据,运用生物量换算因子连续函数法估算五指山市森林植被碳储量,借助地理信息系统技术分析其空间分布特征。结果表明:五指山市森林植被总碳储量6060938.32 t,平均碳密度52.22 t·hm~(-2);各乡镇、林场、农场和自然保护区的森林碳储量与面积大小不成正比;乔木林碳密度分布规律为:水土保持林国防林水源涵养林自然保护林一般用材林林化工业原料林短轮伐期用材林药用林果树林食用原料林;樟树林杂木林阔叶混交林松类杉木林热带林桉树林;天然林人工林;过熟林近熟林成熟林中龄林幼龄林;高郁闭度中郁闭度低郁闭度;自然度Ⅱ级Ⅰ级Ⅲ级Ⅳ级Ⅴ级。     

基于随机森林和蒙特卡洛的高山松地上碳储量估测及不确定性分析

目的 为了解决碳储量的不确定性受单一类型变量的影响,而忽略了残差变异导致模型不确定性的问题,研究不同类型变量对碳储量估测模型的不确定性。 方法 以香格里拉市高山松为研究对象,采用随机森林联立蒙特卡洛（RF-MC）,基于不同变量组合建立回归模型,判断各模型的不确定性。 结果 表明：（1）光谱和样地数据直接参与RF-MC模型的估测精度及不确定性最差。（2）在上一步的基础上引入纹理特征的模型预测结果优于引入DEM。（3）同时引入DEM和纹理特征的RF-MC模型效果最优（R2=0.892,RMSE=5.539 t·hm−2,MAE = 4.319 t·hm−2, rRMSE=18.7%）。模型拟合度提高了0.343,模型的不确定性降低了19.43%。 结论 基于多特征的RF-MC方法在碳储量估测中效果较好,不同类型的变量对碳储量估测精度及不确定性有一定的影响。     

北京市密云县冯家峪镇森林碳储量现状及潜力研究

针对密云县冯家峪镇9种典型森林类型,设置典型样地,开展乔木、灌木、草本、土壤和枯落物碳储量调查,并对增汇潜力进行分析。结果表明:1)冯家峪镇现有森林面积12 823.55hm2,总碳储量为692 141.73t;油松林的碳储量最高(195 806.52t),柞树林以144 831.77t次之,再次为落叶松人工林(74 597.60t)。2)冯家峪镇不同林分中,落叶松人工林的碳密度(72.02t/hm2)为最高,其次为油松人工林和刺槐人工林,分别为64.42t/hm2和62.87t/hm2,侧柏人工林的碳密度最低,为42.79t/hm2。在对总的碳密度的贡献中,乔木碳库和土壤碳库起着主要的作用。3)与全国森林植被碳储量平均水平(40.06t/hm2)相比,冯家峪镇森林通过合理经营其碳储量可增加潜力为166 400t。     

森林生态系统碳储量估测方法及其研究进展

森林生态系统作为陆地生态系统最大的碳库, 其碳交换对全球碳平衡有着重要影响, 研究其碳储量具有重要的科研和社会意义。文中阐述了森林生态系统碳储量研究进展及估测方法, 并展望了未来森林生态系统碳研究的主要方面。     

基于TM数据的森林植物碳储量估测方法研究

以广东省第六次森林资源连续清查样地数据为基础，根据TM数据及其非线性组合的光谱信息，结合地学信息及林分信息，建立了森林植物碳储量估测的多元线性回归方程及神经网络模型。分析结果表明，神经网络模型的估测精度高于回归模型估测精度，但用它们估测落实到样地的森林植物碳储量误差仍然较大，还不能满足样地调查精度的要求。     

区域森林碳储量估算方法概述

估算森林碳储量是了解森林固碳增汇能力大小的前提,也是了解森林对减少温室气体排放所做贡献的基础,同时也是体现林业在应对气候变化中的重要作用及特殊地位的量化指标。因此,对区域森林碳储量进行监测和评估是一项十分必要的工作。本文介绍了区域尺度森林碳储量的估算方法,包括森林植被、森林土壤和枯落物三部分的碳储量。     

基于森林资源二类调查数据的大冶市森林植被碳储量和碳密度测算

森林通过吸收大气中的二氧化碳固定到碳库中，在“双碳”目标中起着碳中和的重要作用。本研究基于大冶市2019年林业资源二类调查小班数据，采用材积源生物量法对大冶市森林资源的植被碳储量和碳密度进行测算，结果表明：大冶市现有森林植被碳储量114.36×10⁴ t,平均植被碳密度为23.66 t·hm^-2;碳储量较高的区域主要集中分布在大冶南部山区，灌木林碳储量占比最高，其次为马尾松林；马尾松林的平均植被碳密度最高，达到35.64 t·hm^-2。该测算结果可为大冶市实现“双碳”目标以及森林资源的科学管理提供数据基础和决策依据。     

三种回归分析方法在Landsat-5影像森林碳密度反演中的比较

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。     

基于森林资源规划设计调查的云南省森林碳储量研究

基于云南省2016年森林资源规划设计调查数据,运用森林蓄积量扩展法等,按区域、流域对森林碳储量进行研究。结果表明,云南省2016年森林碳储量为 100170.49 万t,相当于固定 367625.71 万t CO2,森林单位面积碳储存能力为51.55 t/hm^2,按照现行碳交易价格计算,云南省森林碳储量价值为 12866899.85 万元。按不同森林类型对区域、流域森林碳储量进行分析,结果表明,按区域森林碳储量排序为:滇西北地区>滇南地区>滇西南地区>滇中地区>滇东北地区;按流域碳储量排序为:金沙江流域>澜沧江流域>红河流域>南盘江流域>怒江流域>伊洛瓦底江流域;按森林类型碳储量排序为:针叶林>混交林>阔叶林,按单位面积碳储量排序为:混交林>阔叶林>针叶林。研究显示,云南省森林碳储量巨大,碳汇交易前景广阔。提出下一步应开展不同年度的森林碳储量动态分析,开展碳汇研究,为森林生态系统补偿和碳排放交易提供技术支撑。     

湘乡市林地森林碳储量及碳密度研究

通过对湘乡市林地的森林碳储量、碳密度及碳储量的空间分布特征进行研究,得出:①在各优势树种组中,中生阔叶树组的碳储量和碳密度都是最大的,碳储量排序依次为:中生阔叶树组>马尾松组>杉木组>竹木组>国外松组>经济林组〉慢生阔叶树组>灌木组>速生阔叶树组,碳密度排序依次为:中生阔叶树组>国外松组>竹木组>马尾松组〉慢生阔叶树组>杉木组>经济林组>速生阔叶树组〉灌木组;②除马尾松组和中生阔叶树组外,各优势树种小班的碳储量主要集中分布在0~100t的区域内,且与人类活动呈负相关。     

国有北岭山林场生态公益林碳储量和碳密度研究

研究以小班为基本研究单元,按起源分林龄对广东省肇庆市国有北岭山林场生态公益林碳储 量进行了研究。国有北岭山林场乔木林总碳储量为 278.0×106kg,其中生态公益林碳储量为 244.9×106kg。生态公益林中天然林在不同林龄间的林分间平均碳密度不存在显著差异,范围（25.24±1.02）~ （28.01±1.69）×103 kg/hm2;而人工林则存在显著的差异,以 20~40 a 林龄的林分最大,为（34.22±2.77） ×103 kg/hm2,其次为大于 40 a 林龄的林分,为（23.34±0.72×103kg/hm2。在 20~40 a 林龄的生态公益林中,人工林平均碳密度显著大于天然林,但在大于 40 a 林龄的林分中,则显著小于天然林。     

通辽市森林生态系统植被碳贮量估算研究

以生物量与立木蓄积量为基础,对内蒙古通辽市森林生态系统植被碳贮量进行了估算。结果表明：通辽市森林生态系统植被总碳贮量为1 307.03万t,其中,按林种分,用材林、防护林、特用林、疏林、经济林、灌木林、散生木、四旁树的碳贮量分别为：439.42万t、357.35万t、11.53万t、8.94万t、11.12万t、462.70万t、0.74万t、15.23万t;按树种分,杨树碳贮量最大,为680.88万t,占乔木林碳贮量的81.7%;按旗县分,扎鲁特旗森林植被碳贮量最大,为432.56万t,占总碳贮量的32.41%。