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相似文献
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1.
延边地区森林火灾释放碳量的估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据延边地区1969-2004年的森林火灾统计数据,计算出延边地区森林火灾年平均损失乔木地上生物量6157.54~8210.05t,年均释放碳量4965.78~6621.04t;用排放比法得出延边地区年平均森林火灾释放的CO2、CO、CH4量分别为16387.07~21849.44、1192.23~1589.64和402.52~563.77t。  相似文献   

2.
大兴安岭1980-1999年乔木燃烧释放碳量研究   总被引:6,自引:1,他引:6  
在黑龙江省大兴安岭森林火灾时空格局研究的基础上,通过野外调查采样和室内试验分析相结合的方法研究主要乔木树种1980-1999年间的碳释放量.结果表明:1)大兴安岭林区20 a间各林型过火面积分别为:兴安落叶松林437 947.34 hm2,樟子松林20 938.70 hm2,针阔混交林142 526.95 hm2,白桦林168 531.57 hm2,蒙古栎林1 374.97 hm2.2)通过MultiC/N3000测定得出各树种地上部分含碳率平均数值,兴安落叶松为42.34%,樟子松为41.20%,白桦为42.01%,山杨为39.21%,蒙古栎为39.79%,2种针叶树平均含碳率为41.77%,3种阔叶树种林分平均含碳率为40.30%.主要乔木树种地上部分平均含碳率值均小于目前国际通用的0.45. 3)大兴安岭林区20 a间各类型森林火灾乔木损失生物量为7.31×106~11.57×106 t.其中,落叶松林乔木损失量占总损失生物量的61.80%~62.38%;其次为白桦林,占总损失生物量的26.53%~26.81%.4)大兴安岭林区20 a森林火灾乔木释放碳量为3.04×106~4.78×106 t,平均每年释放碳量为1.52×106~2.39×106 t,占全国森林火灾释放碳量的7.51%~11.81%.各乔木树种中落叶松火灾释放碳的比例最高,约占总释放量的2/3左右;其次为白桦,占总释放量的1/4左右;其他树种释放较少,共占1/12左右.研究结果将为正确认识大兴安岭森林火灾碳平衡及评价森林火灾对全球生态环境影响提供科学依据.  相似文献   

3.
根据吉林省196912004年的森林火灾统计数据,计算出吉林省森林年平均森林火灾损失乔木地上生物量27 285.31 ~36 380.41 t,占全国的0.45%~0.61%.年均释放碳22 004.38~29 339.17 t,约占全国年均森林火灾排放碳的1.05%.用排放比法得出吉林省年平均森林火灾释放的CO2,CO,CH4量分别为72 614.45~96 819.27,5 283.01~7 044.02和1 784.40~2 379.20 t.  相似文献   

4.
根据吉林地区1969-2004年的森林火灾统计数据.估算出吉林地区森林火灾年平均损失乔木地上生物量为2 359.94~3146.59 t.年均释放碳量为1 903.19~2 537.58 t,约占吉林省年均森林火灾排放碳的8.65%.用排放比法得出吉林地区年平均森林火灾释放的CO、CO、CH4量分别为6 280.51~8 374.02 t、456.93~609.25 t和154.34~205.78 t.  相似文献   

5.
6.
单延龙  张姣 《林业科技》2009,34(6):32-35
根据吉林省1969—2004年的森林火灾统计数据,计算出了吉林省主要林型森林火灾碳释放量的月变化。为了充分减少由于森林火灾排放的碳量,应重点防范白桦林9、10和2月,阔叶林9、5、10、4、3和11月,针阔混交林9、11、4和10月,落叶松林4、3、10和5月,柞树林5、4、9、10和3月,杨树林和红松林9月的森林火灾。  相似文献   

7.
黑龙江省1980—2005年森林火灾时空特征   总被引:4,自引:0,他引:4  
森林火灾是林火失去人为控制,在森林内自然蔓延和扩展,对生态系统和人类带来一定危害和损失的森林起火。森林火灾属世界性、跨国性的重大自然灾害,进入20世纪80—90年代以来,全球气候变暖导致森林火灾有上升的趋势,虽然各国的森林防火费用不断增加,但森林火灾发生的面积并未相  相似文献   

8.
永平县森林生物量的碳储量初步估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
以云南省永平县的森林资源数据为基础,采用公式:碳储量(C)=林木蓄积湿重×比值×(1-含水率)×含碳率,分别计算林木、林下灌木、林下草本植物、林下凋落物生物量的碳储量,并以2005年为基准年,采用复利公式Cnt=A(1+B)n对永平县2005~2015年森林生物量的碳储量进行了预估.  相似文献   

9.
大兴安岭呼中森林大火碳释放估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
森林火灾不仅破坏森林生态系统,还向大气中释放了大量含碳温室气体,影响碳循环。对林火碳释放进行有效地估算,可以更加深入了解林火对碳循环的作用。利用卫星遥感影像,分析了2010年6月大兴安岭呼中森林大火后植被指数变化,对火烧程度进行了分级,结合野外火烧迹地调查和可燃物含碳率,估算出不同火烧等级、不同植被类型林火过火面积、火烧消耗可燃物量和释放碳量。结果表明:此次大兴安岭呼中森林大火总过火面积为5 812.4hm2,消耗可燃物总量76 742.51t,释放碳34 534.13t,其中落叶松林和针阔混交林释放碳量分别为14 934.16和19 599.97t。  相似文献   

10.
森林生态系统碳储量估算方法研究进展   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于植被碳储量和土壤碳储量2方面综述森林生态系统碳储量的定量研究方法.土壤碳储量估算方法主要有土壤类型法、生命带法、GIS估算法等;植被碳储量估算方法主要有样地清查法、模型模拟法、遥感估算法3种;未来的森林碳储量研究将采用更高精度的遥感数据并要求多种方法的综合运用以提高估测精度.  相似文献   

11.
林火碳排放研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
火是森林生态系统主要的干扰因子, 森林火灾的频繁发生不仅使森林生态系统遭到破坏, 同时也造成了含碳温室气体的大量释放。综述了火烧面积、森林可燃物以及燃烧效率等主要因子对森林火灾排放碳量估计的影响, 分析了这一领域未来研究发展趋势。大量研究表明:1)卫星遥感是估测大尺度上森林过火面积的主要手段, 随着高分辨率卫星的应用, 森林火灾面积的估计精度不断得到提高。目前的研究主要集中于大尺度上林火面积的估计和估算方法的改进。2)遥感数据是目前估计大尺度可燃物燃烧量的有效手段, 利用遥感数据的同时结合有效可燃物计算模型, 运用多元线性与非线性分析结合等方法提高对可燃物燃烧量的估计。3)燃烧效率是决定可燃物消耗量的主要因子, 也是估计森林火灾释放含碳气体量的关键。未来的研究是利用高分辨率的遥感数据, 结合复杂的可燃物计算模型, 更精确地估计林火碳排放。  相似文献   

12.
1987年大兴安岭林火碳释放及火后NPP恢复   总被引:7,自引:1,他引:6  
以大兴安岭地区1985年一类森林资源连续清查资料和1987年林火资料为数据基础,结合GIS技术,进行大兴安岭1987年林火碳释放及火后净初级生产力(NPP,net primary productivity)恢复的研究.通过对1987年火烧迹地林火发生前各树种的生物量的估算,得出在1987年林火中大兴安岭林区森林释放的碳量约为1.97×10~6~2.47×10~6 t;同时分别比较火烧中各树种的碳释放量和不同火烧等级下的碳释放量.结果表明:落叶松在1987年林火中释放碳量约0.96×10~6~1.19×10~6 t,占碳释放总量的49%左右;重度火灾中碳释放量占总碳释放量的99.4%.火后乔木层的NPP恢复在21年间成逐渐增加的趋势,并且恢复趋势表明在火后23~24年的时候中度火灾后的乔木层NPP可达到未过火林地的水平.  相似文献   

13.
利用黑龙江省1980—1999年森林火灾数据,以及NINO3.4指数和SOI指数,分别对其进行谱分析,得出其波动周期分别为:火灾次数的周期为10.00年;火灾面积的周期为6.67年;La Nin~a和El Nin~o在这20年中的基本周期为5.00年。进而对其进行相关性分析,结果表明,La Nin~a和El Ni~no与森林火灾面积和次数的相关性极为显著,NI-NO3.4指数与森林火灾年发生面积与次数呈负相关,相关系数分别为-0.523 1和-0.659 4,SOI指数与森林火灾年发生次数与面积呈正相关,相关系数分别为0.525 4和0.536 3。La Ni~na对森林火灾的影响较El Nin~o的影响要小。由于受遥相关二次效应的影响,森林火灾的发生相对于El Nin~o事件的高峰有一定的滞后。在ENSO暖事件间期,通常火灾面积、次数会异常增高。  相似文献   

14.
林火作为干扰因子, 影响着森林演替、森林生物量和生产力以及生物地球化学循环。森林燃烧所释放的含碳温室气体对全球气候变化具有重要影响。对森林火灾释放的含碳气体进行有效估算, 可以弄清林火产生的含碳气体对全球碳循环的影响。文中介绍了2种林火碳排放模型, 即基于有效可燃物模型和火干扰下碳循环模型。通过对这2种估算方法的比较, 指出未来林火碳排放估算方法的发展趋势。  相似文献   

15.
核算湖北省各州市碳排放强度与森林碳汇,分析区域能源消耗与碳吸收现状,并采用聚类分析方法将各州市按其地区差异划分为4个类别。结果表明,湖北省大部分地区碳排放强度超过0.5t/万元GDP,其中黄石地区碳排放强度最高,随州地区最低;湖北省各地区森林碳汇差异较大,森林碳汇的总体分布格局为鄂西北>鄂东>鄂中;天门、仙桃、荆州、武汉、随州市属于低碳排放强度—低森林碳汇地区,潜江、荆门、鄂州市属于高碳排放强度—低森林碳汇地区,宜昌、黄石、咸宁、孝感、襄阳市和恩施州属于高碳排放强度—高森林碳汇地区,黄冈、神农架、十堰市属于低碳排放强度—高森林碳汇地区。提出加强造林与森林经营工作,加大木质产品与可再生能源的开发,完善碳汇交易市场等建议。  相似文献   

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