广州东部风水林斑块面积对生物量的影响

近年来人类活动的干扰导致许多连续的自然森林破碎为斑块化的森林片断(如村落旁保留的"风水林"),研究森林斑块的面积与森林生物量的关系对改善森林的碳汇作用具有十分重要的意义。本文在位于广州市东部的风水林中分别选取立地条件、森林植被类型和结构、林龄、森林生长发育阶段等因素相同但面积不同的大斑块(15-25 hm~2)、中斑块(5-8 hm~2)和小斑块(0.5-2 hm~2)各5个,采用样方调查和遥感估算相结合的方法,研究风水林地上生物量与斑块面积的关系,以及风水林斑块从林缘到林内地上生物量的梯度变化。结果显示:(1)平均生物量呈现出大斑块(199.33 t/hm~2)中斑块(181.59 t/hm~2)小斑块(147.51 t/hm~2)的趋势,大、中、小斑块的地上生物量之间存在显著性差异(P 0.01),斑块面积对地上生物量的影响比较显著;(2)样地调查结果和遥感数据都显示,边缘效应对风水林斑块地上生物量的影响比较明显:大斑块生物量从林缘到林内呈现斑块中心(290.24 t/hm~2)斑块中心到林缘的中间位置(226.63 t/hm~2),板块边缘(129.16 t/hm~2)的趋势;(3)大斑块中高大树木的比例较大,这是大斑块的生物量大于中、小斑块的主要原因。本研究的结果表明,保护和建设较大的森林斑块,有助于提高森林的碳汇作用。     

长白山山地寒温针叶林带主要林型的细根生物量与土壤养分分析

以长白山山地寒温针叶林带为研究对象,选取4种不同林型(典型云冷杉林、红松云冷杉林、亚高山型落叶松林、落叶松林)分析林内细根生物量与土壤养分及其相关性.结果表明:细根生物量随土壤深度的增加而减少,0~10 cm土层细根生物量富集,亚高山型落叶松林红松云冷杉林典型云冷杉林落叶松林,10~20 cm土层细根生物量为典型云冷杉林落叶松林亚高山型落叶松林红松云冷杉林;细根生物量与土壤养分的偏相关分析显示:0~10 cm土层的细根生物量与土壤养分无显著相关性,10~20 cm土层细根生物量能有效地改善土壤有机质及氮素营养水平,均表现为显著的正相关性,与土壤全P、全K无显著相关性.     

长白山5种主要森林群落细根现存生物量研究

通过对长白山5种主要森林群落类型细根现存生物量的研究发现：不同森林群落细根生物量有较大差别．其中,阔叶红松林细根生物量最高,达到5．9677t／hm^2,其次为云冷杉林(4．6305t／hm^2)、岳桦林(4．3724t／hm^2)、白桦林(4．0008t／hm^2)、山杨林(2．8699t／hm^2);不同森林群落死活细根的比率也不同,云冷杉林死细根含量所占比例最高,达40％以上,而其他群落类型相对较低,死细根所占比率都在20％以下;从不同土壤层次中细根所占的比例看,红松阔叶林在0～10cm土壤中细根含量占总根量的60％以下,其他则都在70％以上,其中白桦林最高,达到80％以上。     

基于极化定向角补偿的思茅松林地上生物量反演

目的 极化合成孔径雷达在森林遥感监测中得到了广泛的应用。由于法拉第旋转和地物结构特性,电磁波极化定向角发生偏移,导致散射特征在机理上存在模糊性。本研究主要分析极化定向角偏移对体散射分量和地上生物量反演的影响。方法 以ALOS PALSAR全极化星载合成孔径雷达(SAR)数据为数据源,基于L波段散射特征,考虑地面与树干之间的二面角散射贡献,研究提出了一种扩展极化水云模型;基于Yamaguchi四分量分解参数和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。结果 通过酉变换来补偿极化定向角偏移后,体散射分量高估得到修正,极化定向角补偿后的体散射与实测地上生物量的回归模型较未补偿前效果更好(决定系数R²从0.214提升到0.332)。采用Yamaguchi四分量和扩展极化水云模型的地上生物量估测值和实测值有较强的相关性(R²= 0.644)和较低的均方根误差(23.11 t/hm²)。结论 SAR数据在极化分解前应进行极化定向角补偿,以减少体散射高估和二面角散射低估的问题,提高地上生物量反演精度。半经验极化扩展水云模型具有很好的估测森林地上生物量的潜力。     

基于无人机LiDAR的单木生物量估测

单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较。结果表明：桉树样地树高、冠幅相关性系数R²分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R²分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好。改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R²分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株。CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R²提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株。利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度。     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。     

山西森林植被碳储量空间分布格局

根据山西省2010年第8次森林资源清查中的2 792个林地样地数据,采用生物量扩展系数法,对全省森林植被碳储量和碳密度在不同生态分区、不同森林类型和不同龄组间的空间分布格局进行了分析。结果表明:(1)山西省森林植被的总碳储量为88.00 Tg。平均碳密度为19.95 Mg/hm~2,远低于全国森林平均碳密度(44.91 Mg/hm~2)。碳密度大于30 Mg/hm~2的样地占总样地的17.19%,主要分布在太岳山西南部的绵山-霍山,吕梁山北段的芦芽山、吕梁山中部的关帝山和吕梁山中南部的紫荆山和五鹿山。(2)五个生态分区中属于太行山伏牛山防护林区和晋陕黄土高原防护林区的样地最多,共占总样地的66.26%。其森林碳密度(20.65和20.96Mg/hm~2)与燕山长城沿线防护林区(20.85 Mg/hm~2)没有显著差异,但均显著大于其余两个分区(P0.05)。(3)乔木林碳储量以栎类林(18.15Tg)最大,其次为油松林(15.51Tg)。碳密度以云杉林(92.35 Mg/hm~2)最高,其次是落叶松林(38.56 Mg/hm~2)、栎林(36.37 Mg/hm~2)、桦木林(31.35 Mg/hm~2)和油松林(25.77 Mg/hm~2)。(4)乔木林碳储量以中龄林(26.22Tg)最高,其次为近熟林(20.29Tg)和幼龄林(15.56Tg)。幼龄林(22.28%)与近熟林(29.05%)碳储量所占比例明显高于全国水平。而幼龄林和中龄林碳储量之和占山西省乔木林的69.01%,预示着未来几十年山西省乔木林的碳储量将持续增长。乔木林碳密度以近熟林(41.56 Mg/hm~2)最高,显著高于其他四个龄组。中龄林(32.94 Mg/hm~2)和成熟林(36.67 Mg/hm~2)的碳密度显著高于幼龄林(17.16 Mg/hm~2)和过熟林(15.72 Mg/hm~2)。     

辽宁省森林枯落物现存量及其持水性能

枯落物层是森林涵养水源功能的第二作用层,在森林水文功能中发挥着重要的作用.采用野外调查与室内分析相结合的方法,对辽宁省主要森林类型的枯落物现存量、厚度、分解现状、最大持水率、拦蓄量以及吸水速率进行研究.结果表明:不同森林类型的枯落物现存量介于8.53~37.51t/hm~2,平均现存量为16.92t/hm~2;枯落物厚度介于2.3~6.6cm,平均厚度为4.0cm.不同森林类型枯落物最大持水量变化范围为16.57~66.69t/hm~2,大小顺序为云冷杉落叶松针叶混交林桦木林其它针叶类红松其它阔叶类阔叶混交林针阔混交林栎类樟子松杨树油松.各森林类型枯落物未分解层的最大持水率为127.87%~225.59%,半分解层的最大持水率为182.22%~233.50%.各森林类型枯落物的有效拦蓄量为11.76~32.03t/hm~2,且针叶林枯落物平均有效拦蓄量(23.52t/hm~2)明显大于阔叶林(15.51t/hm~2).回归分析表明,枯落物持水量与浸水时间符合关系式y=aln x+b,吸水速率与浸水时间符合关系式S=axb.     

中国东北三省森林生物量及其空间格局

以2012—2014年SPOT-VGT旬合成归一化植被指数(NDVI)为数据源,借助Dong模型和遥感物候学的方法,对东北三省森林生物量密度的空间分布格局进行了分析.结果表明:东北三省多数森林生物量在50~150Mg/hm~2之间,平均生物量密度为93.47 Mg/hm~2,总量为3.24×109 Mg.从空间分布上看,平均生物量密度最高的区域出现在以针阔混交林为主的长白山地区,大于100Mg/hm~2;北部以兴安落叶松为主的大兴安岭地区的生物量密度较低,约为40~100Mg/hm~2;以防护林网为主的吉林省西部地区森林生物量密度最低,小于40Mg/hm~2.东北三省森林生物量的空间分布格局与水热条件的下降是一致的.     

滇石栎萌生灌丛生物量及净初级生产量的研究

本文利用维量分析法对昆明地区的滇石栎萌生灌丛的生物量及净初级生产量进行了研究.探讨了滇石栎灌丛生物量回归模型的通用性及如何提高回归模型的估测精度.该萌生灌丛在其萌生生长的早期.地下部分的生物量大于地上部分,一定时间后地上部分的生物量将超过地下部分,昆明地区6～7年生的滇石栎萌生灌丛地上部分的生物量为14t/hm~2,年净初级生产量为3.17t/hm~2.     

基于Sentinel‑1和Sentinel‑2数据的杉木林地上生物量估算

雷达和光学遥感数据可以提供不同方面的信息，利用Sentinel?1与Sentinel?2联合估算亚热带地区森林地上生物量，探索光学数据与合成孔径雷达（SAR）数据结合对于提高森林地上生物量估测的优势。     

云南普洱地区思茅松林的生物量

本文研究了普洱县小黑江地区海拔890～920m的思茅松林分的生物量.结果如下:①随着林龄增加,林分总生物量增加但叶生物量减少.12年生林分总生物量109.7630 t/hm~2,叶生物量4.5307 t/hm~2,23年生林分总生物量137.6486 t/hm~2,叶生物量3.4861t/hm~2.②活生物量的层次分配顺序为:乔木层>灌木层>草本层.③活生物量在各器官之间的分配顺序为:树干>枝>根系>叶、根劲>果实.④90％～94％的活生物量集中分配在思茅松中.     

基于连清数据的县域尺度森林地上生物量时空动态分析

森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。以河南省西峡县为研究对象,以研究区1993—2013年5期217块森林资源连续清查固定样地数据,1993、1998、2003、2008、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,建立多元线性回归、k最邻近算法、装袋算法、随机森林4种遥感估测模型。在运用十折交叉验证法对遥感估测模型进行精度评价基础上,对研究区域1993-2013年的森林地上部分生物量进行时空分析。结果表明:(1)在4种遥感估测模型中,随机森林综合性能最高,K最邻近算法次之,装袋算法第三,多元线性回归最低;(2)在12个自变量中,海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数、有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量的重要环境变量;(3)1993—2013年,研究区域单位面积森林生物量经历了先下降(1993—2003)、后上升(2003—2013)的复杂发展历程;(4)1993—2013年,研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势,生物量变化平缓的冷点地段,主要分布在交通不便、森林茂密、人类干扰活动较少的北部深山和中部浅山区,而剧烈的地段,主要分布在交通发达、人口密度大、坡度较为平缓的中部河谷与南部丘陵地带。     

河南西峡县森林地上生物量时空动态分析

【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】①随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低; ②海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子; ③1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm²下降到2003年32.59 Mg/hm²、然后上升到2013年44.65 Mg/hm²的复杂变化历程; ④1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran'I 指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。     

河南西峡县森林地上生物量时空动态分析（英文）

【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】(1)随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低;(2)海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子;(3)1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm2下降到2003年32.59 Mg/hm2、然后上升到2013年44.65 Mg/hm2的复杂变化历程;(4)1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran’I指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。     

云南昌宁县思茅松林的生物量和净第一性生产力

本文研究了昌宁县西桂林场海拔1420～1710 m思茅松林的生物量和净第一性生产力.结果如下:①随着林龄增加,生物量增加而净第一性生产力减少.13年生林分的生物量为102.2936 t/ hm~2、净第一性生产力为24.5636t/hm~2·a, 35年生林分的生物量为218.5430t/hm~2、净第一性生产力为18.3600t/hm~2·a. ②活生物量及净第一性生产力的层次分配顺序为:乔木层>灌木层>草本层.③净第一性生产力在器官间的分配顺序为:树干>叶>根、根系>根颈.13年生和35年生林分生物量在器官间的分配顺序分别为:树干>枝>叶>根系>根颈;树干>根系>根颈>枝>叶.比较发现,思茅松林分布区西北部林分的生物量和净第一性生产力比中部林分的低.     

温州市森林生态系统碳储量研究

【目的】对浙江省温州市森林生态系统碳储量进行研究,摸清区域森林碳储量现状,为区域碳汇功能的评价提供基础数据。【方法】基于温州市2018年森林资源年度监测的马尾松林、其他松林、杉木林、柳杉林、柏木林、硬阔林、针叶混交林、阔叶混交林、针阔混交林、毛竹林等10种主要类型的森林资源监测数据,以及30个调查样地的实测数据,用平均生物量转换因子法计算不同森林类型的碳储量和碳密度,同时采用Pearson相关分析法对不同森林生态系统各组分之间有机碳储量进行相关性分析。【结果】2018年,温州市森林生态系统碳储量为81.70 Tg, 其中乔木层18.46 Tg,灌草层1.55 Tg,凋落物层1.02 Tg和土壤层60.67 Tg,分别占生态系统碳储量的22.60%、1.89%、1.25%和74.26%。温州市的森林生态系统碳密度为123.81 t/hm²,其中乔木层27.98 t/hm²,灌草层2.34 t/hm²,凋落物层1.54 t/hm²和土壤层91.95 t/hm²,土壤有机碳库为植被有机碳库的2.88倍。乔木层和土壤层有机碳储量是温州市森林生态系统的主要碳库,占全部森林生态系统有机碳储量的96.86%。乔木层碳密度最大的是柏木林,达到46.06 t/hm²;阔叶混交林碳密度最低,为20.50 t/hm²;土壤层中,碳密度最大的为柳杉林,达到136.97 t/hm²;最小的为其他松木林,为49.38 t/hm²。不同林分生态系统碳密度有一定差异,其中柳杉林碳密度最大(185.42 t/hm²),最低的是马尾松林(83.34 t/hm²)。各组分碳储量相关性分析表明,乔木层与凋落物层碳储量呈显著正相关关系(P<0.05),土壤层碳储量与森林生态系统碳储量呈极显著相关关系 (P<0.01),说明土壤层对整个生态系统碳储量的贡献最大。其他各组分之间相关关系均达不到显著水平。【结论】温州市森林生态系统碳密度略高于浙江省平均水平,但是低于全国平均水平,因此可以通过合理的森林经营管理措施提高森林碳密度。     

甘肃省40年来森林蓄积量动态分析研究

利用甘肃省9次连清调查数据,通过分析甘肃省40年来各龄组蓄积量的变化、各森林类型蓄积量的变化、各优势树种蓄积量的变化和各森林起源蓄积量的变化,结果表明:乔木林蓄积量增加了0.76亿m~3,增加了35%,但乔木林单位面积蓄积量水平较低位为83～99(m~3/hm~2)之间,林龄结构中近、成、过熟林蓄积比重大,中龄林蓄积量比重小;森林类型中针、阔比例不合理,混交林比重低;冷杉和栎类等珍贵树种的蓄积量呈下降趋势。     

江西省森林碳储量与碳密度研究

为探索和估算我国森林碳汇功能提供准确和可靠的基础数据,利用江西省森林资源二类清查资料,运用材积源生物量法对江西省森林碳储量和碳密度进行了研究。森林植被乔木层碳密度的特征为,全省不同森林类型碳密度由大到小依次为硬阔林、针阔混交林、毛竹林、国外松林、杉木林、软阔林、灌木林、马尾松林和经济林;乔木层碳密度随着林龄的增加而增大,随着人口密度的增加而降低。不同森林碳储量由大到小依次为杉木林、马尾松林、硬阔林、灌木林、经济林、毛竹林、针阔混交林、国外松林和软阔林,全省南部和中西部要高于中东部和北部。江西省森林总碳储量为1.5G t C,占全国森林总碳储量的5.33%。     

福建武夷山自然保护区森林碳储量遥感 估测方法与空间分析

以福建省武夷山国家级自然保护区为研究对象,以2003年24块固定样地数据、同年Landsat TM遥感数据为主要信息源,分别采用多元线性回归、K最邻近分类算法、人工神经网络、土地覆盖分类4种方法,对研究区域2003年的碳储量进行遥感估测。在此基础上,对森林碳密度进行地理加权回归及空间格局分析。研究表明:在4个模型中,人工神经网络的相关系数最高,标准误差、平均相对误差最低,预测精度最高; 研究区不同功能分区碳密度差别不大,森林平均碳密度为52.40 t/hm²,碳储量为278.542 3万t; 森林碳密度与所处位置的海拔、坡向负相关,与坡度、林地土壤水文状况、植物生长状况正相关; 随着海拔的降低和人为干扰活动的增强,核心区、缓冲区、实验区森林碳密度的空间聚集性减弱,破碎化趋势增强。