云南松母树林施肥试验研究

为促使云南松（Pinus yunnanensis）母树林早结实、多结实,1992年对其进行施肥试验,结果表明：施尿素、过磷酸钙、硫酸钾、硼砂,可显著提高云南松母树球果产量,其中：每株母树施尿素400g的球果产量比对照提高103％。施过磷酸钙500g的提高83％,施硫酸钾500g的提高70％,施硼砂40g的提高62％。     

基于多源遥感数据森林盖度的尺度转换

选取抚顺市为研究区,以森林盖度为研究对象,利用MODIS、TM多光谱遥感影像和航片数据,基于Bottom-up方法,建立两阶段森林盖度经验模型,并对模型进行了检验。结果表明：TM NDVI均值与地面实测森林盖度具有较好的相关性,两阶段模型可以较为精确的将航片解译的地面森林盖度扩展到中尺度空间范围;MODIS森林盖度预测值与实测值的RMSE为0．175,误差为15．9％;应用MODIS NDVI数据和第二阶段模型对抚顺市森林盖度进行估测,并将估测值转换为森林面积,结果与森林一类二类调查数据相差在15％以内,整体估测精度达到85％,在实际应用中具有一定的参考价值。     

大样地调查方案在森林资源调查中的可行性分析

本文在前人提出的一种衔接一类清查和二类调查的大样地调查方案基础上,选取各类林地面积为指标,在辽宁省进行大样地调查方案试验,验证了大样地调查方案的可行性,并对存在的问题进行了讨论。结果表明:辽宁省大样地调查的有林地抽样精度能够达到抽样精度要求(95%以上),灌木林地、未成林地、无立木林地、宜林地抽样精度都在90%以上,表明大样地调查能够推算和代表辽宁省森林资源总体面积状况,调查方案是可行的,大样地调查既利用了一类清查的抽样方法,又采用了二类调查的区划方法,能充分利用遥感与现有调查基础信息。     

基于地理加权回归模型的亚热带地区乔木林生物量估算

基于浙江省碳汇样地调查数据,以乔木林生物量(含地上和地下生物量)为因变量,将筛选的与因变量相关性较高的因子作为解释变量,采用地理加权回归和协同克里格方法对乔木林生物量进行估算,对比分析两种估测方法的精度。结果表明:基于地理加权回归方法构建的乔木林生物量估算模型(R2adj=0.820 4,RMSE=23.021 5 t/hm2)精度优于协同克里格方法(R2adj=0.726 3,RMSE=28.054 9 t/hm2),同时使用地理加权回归方法的乔木林生物量预测值的变异系数(Cv=0.618 9)高于协同克里格法(Cv=0.585 4),由此可知地理加权回归方法因考虑了待估变量的局部变异,比协同克里格方法具有更好的拟合结果,预测精度较高。     

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。      

世界各国森林资源发展状况及启示

依据FAO于2006年2月发布的《2005年全球森林资源评估报告》,从森林分布、面积、质量、权属、特征、功能和灾害等方面,认真总结了世界各国森林资源现状,全面回顾了20世纪90年代以来各国森林资源发展趋势。同时结合我国林业生态建设的实际,从加快森林资源培育、推进森林可持续经营、发挥森林多功能效益、增强森林灾害防控能力和强化森林资源监测与管理等五个方面,系统分析了世界各国特别是林业发达国家森林资源发展历程给予我国的启示,并有针对性地提出了加强我国森林资源保护与发展的思路。     

石林县森林资源管理信息系统的研建与应用

森林资源信息在位置、多维结构和时序特征等方面表现出时空动态性 ,使GIS在林业中的广泛应用成为可能 .该文以云南省石林县森林资源时空数据为研究源数据 ,借助GIS技术 ,结合遥感技术、数据驱动技术等 ,探讨建立森林资源管理信息系统的方法和技术 ,并在实践基础上深入分析森林资源管理信息系统在森林资源信息档案管理、森林资源调查与监测、专题分析以及宏观决策等方面的应用 .应用表明 ,基于地理特征数据的显示平台有利于森林资源信息的可视化和档案管理 ,高分辨率卫星数据与林分消长预测模型的有机结合为森林资源的动态监测提供实时准确的更新数据 ,多样化、全方位的资源信息和空间分析技术可为森林资源动态变化、分类经营管理、预警监测体系建设等方面提供支持 .     

基于MODIS的东北地区森林生物量研究

以辽宁、吉林和黑龙江三省为研究区,在2003年MODIS数据的支持下,借助Dong模型,系统分析了东北地区森林分布状况、森林生物量密度、空间分布格局及总量。研究区内森林具有很高的生物量,储藏着丰富的碳,覆盖率超过36%,平均生物量密度达80Mg/hm2,总量为2.34×109Mg;总体呈现由长白山林区向大兴安岭和松辽平原递减的趋势。研究结果表明,遥感方法为区域尺度森林生物量的适时监测提供了有效途径。     

遥感变化检测技术在林业中的应用

森林是人类生存和发展的基础。快速、准确地获取森林的变化信息, 对于生态环境可持续发展具有重要意义。文中在总结当前变化检测技术流程及方法最新研究进展的基础上, 重点介绍遥感变化检测技术在森林资源监测、森林灾害防控以及林业重点工程监管3个方面的应用情况, 展望变化检测技术在林业上的应用前景。     

东北地区森林植被生产力遥感定量估测

以辽宁、吉林和黑龙江3省为研究区,引入一种过程模型(Forest-BGPG),以2003年1 km的MODIS影像为遥感数据,估测森林植被净第一性生产力(NPP)。结果表明:2003年森林植被NPP为3.7 MgC/hm2,其中,常绿针叶林4.1 mgC/hm2、落叶阔叶林4.0 mgC/hm2、常绿阔叶林3.8 mgC/hm2、针阔混交林3.9 mgC/hm2和落叶针叶林3.5 mgC/hm2;辽宁东部及长白山地区森林植被NPP超过6.3mg C/hm2,大兴安岭地区不足3.2 mgC/hm2,区域时空分布格局明显。通过与国内现有研究结果和2003年全球陆地植被NPP产品对比分析,表明估测结果准确反映了森林植被现实生长过程,Forest-BGPG为区域尺度森林植被NPP和碳储量动态监测提供了连续的测量手段。