基于激光雷达数据的东北林区航空林分材积表编制

利用东北林区云冷杉林、落叶松林、樟子松林、红松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种森林类型的1947个样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先通过多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归估计模型,并通过对比分析,确定统一形式的基础回归模型;然后利用哑变量建模方法,建立基于不同森林类型参数和相同激光雷达变量的蓄积量模型。结果表明,研究建立的10种森林类型的线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~7之间,确定系数在0.460~0.858之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,确定系数在0.461~0.846之间。基于点云平均高度和平均强度建立的10种森林类型的二元蓄积量模型(研究称之为标准模型),其确定系数在0.440~0.815之间,平均预估误差在2.88%~4.42%之间,平均百分标准误差在16.76%~25.52%之间,预估精度基本达到森林资源规划设计调查技术规定要求。依据研究建立的10种森林类型的蓄积量模型,可以编制基于激光雷达数据的航空林分材积表,在森林资源调查实践中推广应用。     

大数据时代森林资源监测新模式

我国森林资源监测经60多年探索与发展,取得了长足的进步。随着生态文明建设和林业改革发展的深入推进,对监测信息的时效性、协同性、现势性以及信息服务能力提出了更高的要求。大数据时代,应用具有高度灵活性的"马赛克"概念,构建森林资源监测"马赛克"新模式,把原本条块分割状的"马赛克斑块"数据,通过互联网实现深度融合与实时共享,能显著提高资源监测能力和信息服务水平。遵循大数据思维构建的国家森林资源智慧管理平台,已经具备森林资源监测"马赛克"模式大数据云平台的基本雏形,应适应生态文明和林业现代化建设的新要求,向各类专业调查和业务应用延伸,逐步建立以大数据为依托、基于"互联网+"数据采集与业务应用的过程监测与智慧服务新机制,可有效增强监测信息的现势性、时效性,推进林草事业高质量发展。     

森林经营规划编制体系的探讨

森林经营规划编制是森林经营工作的重要内容,为指导区域森林经营工作科学有序开展及森林经营方案编制提供主要依据。针对我国森林经营规划编制体系不完善、森林经营工作无遵循等情况,国家林业局组织编制了全国森林经营规划,并对省级、县级森林经营规划编制工作提出要求。文章就我国森林经营规划编制体系进行探讨,从国家级、省级、县级3个层面分析我国森林经营规划编制指导思想及关键技术,以及新时期我国森林经营工作的重点及发展方向,为各地编制森林经营规划、科学进行森林经营管理提供参考。     

东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型研建

【目的】林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型或数表,是开展森林资源规划设计调查的必备计量工具。研建东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,既是方法学探索,也为生产实践提供参考成果。【方法】基于东北林区云冷杉林、落叶松林、红松林、樟子松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种主要森林类型的2 000个样地的实测数据,分别利用非线性独立回归估计、非线性误差变量联立方程组和含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,建立了林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型。【结果】基于全部样地通过误差变量联立方程组方法建立的蓄积量、生物量和碳储量总体平均模型,其确定系数分别为0.945、0.805和0.839,而包含森林类型参数的蓄积量、生物量和碳储量哑变量模型,其确定系数分别达到0.959、0.949和0.951。10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,确定系数(R2)都在0.86以上,平均预估误差(MPE)都在3%以内,平均百分标准误差(MPSE)大多数在10%以内。蓄积量模型的R2在0.876～0.980之间,MPE在0.90%～1.95%之间,MPSE在5.1...     

东北内蒙古四大森工集团森林资源状况分析及加强保护发展措施研究

东北、内蒙古四大森工集团是我国天然林资源主要分布区和国家重要的木材战略储备基地。自天保工程启动以来，天然林保护进展为世人瞩目。利用历次清查成果数据，对20世纪90年代年以来区域内森林资源变化特点进行研究分析。研究结果表明，东北、内蒙古四大森工集团的森林资源总量稳步增加，森林质量持续改善，林木长消盈余扩大，天然林保护取得重大成就。然而，四大森工集团森林过疏、过密现象普遍，中幼龄林面积比例大，用材林和珍贵、大径级树种资源少，不合理经营现象较为普遍，木材战略储备资源不足的状况仍未得到根本改变。针对四大森工集团森林保护发展存在的问题，有针对性的提出了加强天然林保护和森林经营管理的对策建议。     

大兴安岭林区枯损消耗原因分析及对策

针对大兴安岭林区2003年森林资源清查期间,林木枯损消耗大幅增加的现象,分析了枯损消耗增加的原因,提出了减少枯损消耗的对策。     

基于国家森林资源清查数据的不同生物量和碳储量估计方法的对比分析

[目的]通过对不同生物量和碳储量的估计方法进行对比分析,为确定在国家森林资源清查中生物量和碳储量的具体估计方法提供依据。[方法]以广东省2012年森林资源清查的100个杉木林和80个马尾松林的实测样地资料为基础,利用近年来我国建立的主要树种立木生物量模型,对改进IPCC法、生物量模型法和转换因子连续函数法(即方精云法)3种方法按一元和二元模型共6种方案进行了对比;同时,基于改进IPCC法一元和二元模型的生物量估计值,用平均含碳系数法、组分含碳系数法和固定含碳系数(0.5或0.47)法分别对碳储量进行估计。[结果]用二元生物量模型法得到的杉木林和马尾松林样地的总生物量分别为320 Mg和331 Mg,一元生物量模型法的结果分别相差0.9%和6.2%;改进IPCC法的估计结果,采用二元和一元模型时杉木林分别相差-3.6%和-11.9%,马尾松林分别相差-8.5%和-19.6%;而方精云法的估计结果,采用二元和一元模型时杉木林分别相差6.65倍和6.60倍,马尾松林分别相差-14.3%和-18.0%。平均含碳系数法和组分含碳系数法的碳储量估计结果,杉木林仅相差0.2%,马尾松林相差约0.4%;固定含碳系数法的估计结果因树种而异,对杉木林要低估0.6%5.4%,对马尾松林要低估3.3%9.1%。[结论]对生物量的估计,采用生物量模型法准确性最高,而林木水平的生物量模型其预估精度要高于林分水平的模型;IPCC法是基于材积源的通用方法,将其中的缺省参数改进为可变参数模型,可大大提高方法的适应性;方精云法只是基于IPCC法所建立的林分水平模型在大尺度上的一种具体应用方法,其精度要低于林木水平的生物量模型法,不适于中小尺度应用。对碳储量的估计,采用平均含碳系数法与组分含碳系数法差异很小,但采用固定含碳系数法则误差较大。     

浅谈森林重大自然灾害监测系统的建立

提出建立健全森林资源监测台站和配套机构,发挥其预警、预报、应对处理和灾后生态评价等功能,以提升我国森林资源应对重大自然灾害的能力,为保护生态环境,实现可持续发展提供参考依据。     

我国5种主要人工林乔木层碳储量生长模型及其气候驱动分析

【目的】研建我国5种主要人工林(杉木林、杨树林、桉树林、落叶松林和马尾松林)乔木层碳储量生长模型,确定碳储量平均生长量最大时的林龄,分析固碳能力差异及其受气候因子的影响,为提升人工林碳汇能力和制定森林可持续经营决策提供科学依据。【方法】基于第九次全国森林资源清查8 520块样地碳储量数据,采用非线性加权回归方法和可变参数模型,研建5种主要人工林乔木层碳储量生长模型,分析年均气温、年均降水量对模型参数的影响,并比较5种人工林乔木层固碳能力的差异。【结果】5种主要人工林乔木层碳储量生长模型的平均预估误差在5%以内,模型自检和独立交叉检验的总体相对误差在3%以内。落叶松林、马尾松林、杉木林、杨树林和桉树林乔木层碳储量年均生长量最大时的林龄分别为24、16、12、6和2年,对应的年均生长量分别为1.50、1.85、2.10、2.96和6.97 t·hm^-2;马尾松、杉木、杨树和桉树人工林乔木层碳储量最大平均生长量分别是落叶松人工林的1.23、1.40、1.97和4.65倍。年均气温每下降1℃,杨树林、马尾松林、桉树林和落叶松林乔木层碳储量年均生长量分别降低7.6%、4.5...     

含地域和起源因子的马尾松立木生物量与材积方程系统

【目的】建立含地域和起源因子的相容性立木生物量与材积方程系统,为准确估计森林生物量提供依据。【方法】以我国南方主要针叶树种马尾松为研究对象,基于301和104株样木的实测地上生物量、树干材积和地下生物量数据,综合利用哑变量建模方法和误差变量联立方程组方法,建立集地上生物量、树干材积和地下生物量为一体、确保与生物量转换因子和根茎比等变量相容的一元和二元方程系统,并分析立木生物量和材积估计是否受地域和起源的影响。【结果】所建立的马尾松一元和二元相容性立木生物量方程与材积方程,确定系数(R~2)均在0.92以上,其中地上生物量方程的平均预估误差在4%以内,地下生物量方程的平均预估误差在8%以内。对马尾松地上生物量和树干材积的估计,二元模型均显著优于一元模型,其F统计量远大于临界值;但对地下生物量的估计,二元模型反而不如一元模型效果好。不论是一元模型还是二元模型,地域和起源对马尾松地上生物量估计均无显著影响,地上生物量模型具有很好的通用性,同时也进一步印证了曾伟生等(2012)提出的通用性地上生物量模型M=0.3ρD~(7/3)的广泛适用性。对马尾松地下生物量的估计,不同地域的模型存在显著差异;相同直径的林木,总体1地域范围内(长江流域东南部)的地下生物量要大于总体2(长江流域中西部)。对马尾松树干材积的估计,二元模型不受地域和起源影响,但一元模型受起源影响;相同直径的林木,人工林的材积估计值大于天然林。【结论】将哑变量引入误差变量联立方程组,可同时解决多个变量之间的相容性及地上生物量和地下生物量样本单元数不相等时如何联合建模的问题,是切实可行的生物量建模方法;研究所建立的马尾松立木生物量方程、材积方程及其相容的生物量转换因子和根茎比方程,达到相关技术规定预估精度要求,可推广应用。