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【目的】利用全国森林资源清查固定样地连续监测数据,通过机器学习算法构建基于多因子的森林生长模型,提高森林生长和固碳量的模拟精度,预测东北三省乔木林未来碳汇潜力,探索乔木林碳汇的潜在分布,为准确定位我国东北森林在增汇减排中的作用以及科学制定国家“碳中和”行动路径和目标管理提供科学指导。【方法】利用1999—2018年4次全国森林资源连续清查固定样地监测数据,结合区域气候、土壤、林分和地形因子,采用随机森林模型构建区域主要优势树种(组)的生长-消耗模型,运用未来气候情景与未来乔木林面积扩增情景,预测东北三省2015—2060年间乔木林生物质碳储量变化与碳汇潜力。【结果】东北三省乔木林生物质碳储量2060年可达3 393.15 TgC,比2015年增加1 895.23 TgC, 2015—2060年间年碳汇量为42.12 TgC·a-1,其中天然林是主体。辽宁省、吉林省和黑龙江省乔木林生物质碳储量分别由2015年的139.19、463.58和895.15 TgC增至2060年的328.95、915.83和2 148.37 TgC,乔木林平均生物质碳密度分别由2015年的... 相似文献
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