两种方法预估红松立木含碳量的精度

森林碳储量是评价森林生态系统生态效益的重要指标,准确估计立木各器官(树干、树枝、树叶和树根)含碳量是其基础。基于黑龙江省44株人工红松各器官生物量和含碳量的实测数据,采用非线性联立方程组构建了相容性立木生物量和含碳量模型,比较了两种方法(直接法和间接法)估计红松立木含碳量的精度。直接法是通过构建各器官相容性含碳量模型,直接预估立木各器官含碳量。间接法是由各器官相容性生物量模型,结合3种形式的含碳率(平均含碳率0.5、林木实测平均含碳率,各器官实测平均含碳率)来预估树木各器官含碳量。研究结果表明:相容性生物量和含碳量模型的相关指数R2为0.76—0.99,模型的拟合效率(EF)为0.80—0.98。直接法中树干、树枝、树叶、树根和总量的含碳量预估精度分别为91.03%、80.02%、70.24%、87.10%、93.08%;间接法中采用平均含碳率0.5的预估精度与直接法相比,各器官及总量分别下降1.39%、1.5%、0.13%、1.09%和2.2%,而采用另外两种形式的含碳率其预估精度降幅在0.3%以内。依据文中推导的相对误差积累公式可知,间接法的预估精度主要与Ci%/珔C%(Ci%为单木各器官含碳率,珔C%为实测平均含碳率)有关。显然,直接法是预估红松立木含碳量的最佳方法。通常使用的碳含量转换系数0.5与实测含碳率有明显差异,因此间接法中采用0.5的含碳率其预估精度最低,而使用各器官实测的含碳率可以明显提高预估精度。     

两种相容性生物量模型的比较——以广东省3个阔叶树种为例

基于广东省樟树、木荷和枫香3个阔叶树种共270株样木的生物量实测数据,采用多元非线性联合估计,按分量相加和总量控制两种方法,分别构建了一元(胸径)和二元(胸径、树高和胸径、冠幅)的相容性生物量模型,比较分析了这两种相容性生物量模型的拟合效果和预估精度。结果表明:(1)分量相加和总量控制构建相容性模型对3个树种拟合效果均较好,预估精度均较高,二者之间差别不大,但总体上分量相加模型拟合效果较优。(2)二元模型拟合效果和预估精度普遍优于一元模型,但加入第二个变量的异同,在各个分量中的表现不一。加入树高因子,显著改进树干和树皮的拟合效果;加入冠幅因子,显著改进树枝、树叶和地上部分的拟合效果。选择胸径和冠幅因子建立二元生物量模型可以获得较高的拟合精度。(3)基于最优独立模型构建的相容性模型拟合和预估效果最优,地上部分总量甚至优于最优独立模型。因此,各分量相加构建的相容性模型略优于总量控制。对于阔叶树种自变量的选取,二元模型加入冠幅因子的精度高于加入树高因子。     

东北林区4个天然针叶树种单木生物量模型误差结构及可加性模型

基于276株实测生物量数据,构建了东北林区红松、臭冷杉、红皮云杉和兴安落叶松4个天然针叶树种总量及各分项生物量一元、二元可加性生物量模型.采用似然分析法判断总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构(可加型或相乘型),而模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法.结果表明: 经似然分析法判断,4个天然树种总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构都是相乘型的,对数转换的可加性生物量可以被选用.各树种可加性生物量模型的调整后确定系数R_a²为0.85～0.99,平均相对误差为-7.7%～5.5%,平均相对误差绝对值<30.5%.增加树高可以显著提高各树种可加性生物量模型的拟合效果和预测能力,而且总量、地上和树干生物量模型效果较好,树根、树枝、树叶和树冠生物量模型效果较差.所建立的可加性生物量模型的预测精度为77.0%～99.7%(平均92.3%),可以很好地预估东北林区天然红松、臭冷杉、红皮云杉和兴安落叶松的生物量.
     

天然云杉相容性生物量估算模型

基于150株天然云杉实测材积和生物量数据,利用非线性度量误差方法,建立相容性立木材积与生物量方程,并采用总量直接控制方案和分级联合控制方案研建了地上总生物量与4个分项(干材、干皮、树枝、树叶)的相容性方程系统,其中又采取了独立估计和联合估计两种处理方法进行地上生物量的估计.结果表明: 所建一元、二元相容性立木材积和地上生物量模型的材积和生物量决定系数均在0.85以上,最高达0.99,在胸径基础上增加树高变量能显著提高材积的预估效果,但对生物量的预估效果改进不大.就总量与分量相容性模型而言,分级联合控制方案所建的一元模型好于总量直接控制所建的一元模型,两种方案所建的二元模型效果相当.对一元、二元相容性生物量模型的拟合效果进行对比,结果显示,解释变量的增加明显提高了树枝和树叶生物量的拟合效果,对其他几个分量的拟合效果改善不大.对独立估计和联合估计的对比分析显示,两种估计方法几乎没有差异.     

大兴安岭天然落叶松林相容性立木含碳量模型研究

森林是生态系统的重要组成部分,是改善全球气候变暖趋势的机体,森林的固碳能力越来越受到重视,而研究森林中立木的含碳量对森林生态系统量化固碳能力具有重要意义。本文基于大兴安岭44株天然落叶松解析木实测数据和各器官碳密度样木数据,借鉴相容性生物量模型的思想来研究相容性立木含碳量模型,基于基础模型y=aD^b和y=a(D²H)^b,利用非线性度量误差模型系统构建了总含碳量和干、枝、叶、根四个分含碳量之间相容的一元和二元立木含碳量模型。通过比较各模型的拟合优度和独立检验统计量,计算拟合优度结果显示：在一元和二元基础模型下的4个器官,树干的确定系数R2分别为0.960,0.985,都是2个模型中各器官确定系数的最高值,树枝、树叶和树根相对偏低,但均达到了85%以上,说明建立的模型可行;模型检验统计量表明：一元和二元基础模型的树干模拟效率EF值为0.904,0.951,相应的预估精度P值为80.5%,85.5%,其次是树枝模拟效率0.830,0.898,精度都在70%以上,树叶和树根预估精度偏低,其值在70%左右。综上研究结果表明：二元立木含碳量预估模型的拟合及预测精度优于一元模型。     

基于树木起源、立地分级和龄组的单木生物量模型

以马尾松(Pinus massoniana)和落叶松(Larix)的大样本实测资料为建模样本,以独立抽取的样本为验证样本,把样本按起源、立地和龄组进行分级,采用与材积相容的两种相对生长方程,分普通最小二乘和两种加权最小二乘,对地上部分总生物量、地上各部分生物量和地下生物量进行模型拟合和验证,使用决定系数、均方根误差、总相对误差和估计精度等8项统计量对结果进行分析。结果表明:两个树种地上部分总生物量,立地分类方法,模型的拟合结果和适用性都最优;马尾松VAR模型较优,而落叶松CAR模型较好;两种加权最小二乘方法,在建模样本和验证样本中表现得不一致。在建模样本中,加权回归2(权重函数1/f^0.5)略优于加权回归1(权重函数1/y^0.5),但在验证样本中,加权回归1却明显优于加权回归2。而同时满足建模样本拟合结果最优和验证样本检验结果最优的组合中,只有加权回归1。两个树种地上部分各分量生物量,模型拟合结果和适用性,均为干材最优,树叶最差、树枝和树皮居中,样本分类、模型类型和加权最小二乘方法对干材生物量的影响,规律和地上部分总生物量相同;样本分类、模型类型和加权最小二乘方法的最优组合,用验证样本检验的结果,总相对误差树枝不超过±10.0%,树皮不超过±5.0%,树叶马尾松不超过±30.0%,落叶松不超过±20.0%。两个树种地下部分(根)生物量,样本按龄组分类方法,模型拟合结果最优,与材积相容的模型总体上优于与地上部分总生物量相容模型。     

不同林分起源的相容性生物量模型构建

目前为止已有不同方法构建生物量相容性模型,但不同林分起源的生物量相容性模型很少报道。针对此问题,以150株南方马尾松(Pinus masson iana)地上生物量数据为例,利用比例平差法和非线性联立方程组法建立不同起源地上生物量以及干材、干皮、树枝和树叶各分项生物量相容的通用性模型。根据分配层次不同,两种方法又各自考虑总量直接控制和分级联合控制两种方案。从直径、树高、地径、枝下高和冠幅5个林分变量中选取不同的变量构建一元、二元和三元生物量模型,并利用加权最小二乘回归法消除生物量模型中存在的异方差性。结果为:比例平差法和非线性联立方程组法都能有效保证各分项生物量总和等于总生物量,模型预测精度满足要求。总体而言,非线性联立方程组方法比比例平差方法精度高,同时两种方法中总量直接控制法比分级联合控制法预测效果好;各分项生物量模型本身作为权函数能有效消除异方差;各分项对应的三元生物量模型预测精度最高,其次是二元生物量模型,最低是一元生物量模型,但这些差异不是很大。总之,为权衡考虑模型预测精度和调查成本,建议把直径和树高作为协变量利用总量直接控制非线性联立方程组法对不同起源生物量建模。     

基于不同预测变量的天然椴树可加性地上生物量模型构建

森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征,生物量数据是研究许多林业问题和生态问题的基础,因此,准确测定生物量对于计算碳储量以及研究气候变化、森林健康、森林生产力、养分循环等十分重要.目前,测算森林生物量常用的方法为生物量模型估算法.本研究基于小兴安岭地区和张广才岭地区97株实测生物量数据,建立了3个天然椴树立木可加性生物量模型系统(基于胸径的一元可加性生物量模型系统、基于胸径和树高的二元可加性生物量模型系统、基于最优变量的最优可加性生物量模型系统),采用非线性似乎不相关回归法进行参数估计,用加权方法解决模型的异方差问题,并采用“刀切法”进行模型检验.结果表明: 3种可加性生物量模型系统均能较好地对椴树各部分生物量进行拟合和预测(调整后确定系数R_a²>0.84,平均预测误差百分比MPE<8.5%,平均绝对误差MAE<16.3 kg,平均百分标准误差MPSE<28.5%),其中,树干和地上生物量的拟合效果优于树叶、树枝和树冠;在引入树高和树冠因子后,提高了模型的拟合效果和预测能力(R_a²提高0.01～0.04,MAE降低0.01～4.55 kg),缩小了预测值置信区间的范围,树干、树叶和地上生物量提高较多,树枝和树冠提高较少.总体来看,最优生物量模型系统效果最好,其次为二元生物量模型系统,再次是一元生物量模型系统,添加树高和树冠因子进行生物量模型的构建十分必要.     

南岭小坑藜蒴栲群落地上部分生物量分配规律

采用皆伐法对南岭小坑750m2天然藜蒴栲群落的生物量进行了实测,该群落有43个树种,其中藜蒴栲为优势种,获得了胸径2.0 cm以上的267株树的树干、枝、叶烘干重数据以及实测的胸径（D）、树高（H）数据。揭示了该森林群落地上部分总生物量(AGB)在森林各层次、各树种及乔木层各器官中的分配规律,并建立了该群落的生物量模型。结果表明,南岭小坑流域藜蒴栲群落地上部分总生物量是131.149 t.hm-2,其中乔木层是129.895 t.hm-2,下木层是1.563 t.hm-2,层间植物是0.267 t.hm-2,凋落物层是2.424 t.hm-2。树干、树枝、树叶生物量分别是乔木层地上部分总生物量的85.0%、10.6%和4.4%。优势树种藜蒴栲和小红栲生物量是乔木层地上部分总生物量的46.3%和9.8%,这说明在早期演替的森林群落中生物量主要集中分布在少数的几个优势种。乔木各径阶（DBH<5,5~10,10~15,15~20,20~25,≥25cm）的生物量占乔木层地上部分总生物量的百分比分别是1.0%, 13.1%,52.2%,26.4%,4.6%和2.7%。天然次生藜蒴栲群落以D为自变量的模型是Wtagb=0.116D2.384,R2=0.934,模型估算值比皆伐实测值低5.0%;以D2H为自变量的总生物量模型是Wtagb=184.274(D2H)0.881,R2=0.952,模型估算值比皆伐实测值低6.9%;这说明针对天然藜蒴栲群落,采用以D为自变量的总生物量模型更为实用。     

基于机载激光雷达的小兴安岭温带森林组分生物量反演

使用小兴安岭温带森林机载遥感-地面观测同步试验获取的机载激光雷达(light detection and ranging, Lidar)点云数据和地面实测样地数据, 估测了典型森林类型的树叶、树枝、树干、地上、树根和总生物量等组分的生物量。从激光雷达数据中提取了两组变量(树冠高度变量组和植被密度变量组)作为自变量, 并采用逐步回归方法进行自变量选择。结果表明: 激光雷达数据得到的变量与森林各组分生物量有很强的相关性; 对于针叶林、阔叶林和针阔叶混交林三种不同森林类型生物量的估测结果是: 针叶林优于阔叶林, 阔叶林优于针阔叶混交林; 不区分森林类型的各组分生物量估测与地面实测值显著相关, 模型决定系数在0.6以上; 区分森林类型进行建模可以进一步提高生物量的估测精度。     

基于森林调查数据的长白山天然林森林生物量相容性模型

森林生物量估算是进行陆地生态系统碳循环和碳动态分析的基础,但现有估测模型存在着总量与分量不相容的问题.本文以吉林省汪清天然林区为例,提出了基于森林调查的相容性森林生物量模型设计思想,并采用联立方程组为不同森林群落构造了一系列引入林分蓄积因子的相容性生物量模型,得到的预估精度较高.其中,针叶林、阔叶林和针阔混交林群落的森林生物量模型预估精度均在95%以上,基本上解决了森林生物量模型的相容性问题.     

白桦和水曲柳树干温度日变化的空间变异及其影响因子

植物温度是森林生态系统能量平衡和植被呼吸估算的重要参数.采用T型热电偶监测树皮和木材特性各异的2个阔叶树种(白桦和水曲柳)不同深度、高度和方位的树干温度(T_s),探索T_s日变化的空间变异及其影响因素.结果表明: T_s月平均日变化格局与空气温度呈相似的正弦曲线,但T_s变化滞后于空气温度,时滞从树皮表面处的0 h增加到6 cm深度处的4 h.随测定深度的增加和高度的降低,T_s日变化的峰值和日较差均逐渐减小.T_s周向差异不大,休眠季节白天南向、西向T_s日峰值略高.两树种树皮和木材的热学特性(比热容和导热系数)的差异,会通过影响树干表面与外界的热交换和树干内部热扩散而造成T_s径向变化的种间差异.白桦树皮较高的反射率削弱了太阳辐射对T_s的影响.多元逐步回归分析表明,环境因子可以很好地估测T_s日动态(R²>0.85),影响程度依次为空气温度>水汽压>净辐射>风速.估算生物量热储和树干表面CO₂通量时应考虑T_s径向、纵向和种间差异.     

Evaluation of Four Methods for Predicting Carbon Stocks of Korean Pine Plantations in Heilongjiang Province,China

A total of 89 trees of Korean pine (Pinus koraiensis) were destructively sampled from the plantations in Heilongjiang Province, P.R. China. The sample trees were measured and calculated for the biomass and carbon stocks of tree components (i.e., stem, branch, foliage and root). Both compatible biomass and carbon stock models were developed with the total biomass and total carbon stocks as the constraints, respectively. Four methods were used to evaluate the carbon stocks of tree components. The first method predicted carbon stocks directly by the compatible carbon stocks models (Method 1). The other three methods indirectly predicted the carbon stocks in two steps: (1) estimating the biomass by the compatible biomass models, and (2) multiplying the estimated biomass by three different carbon conversion factors (i.e., carbon conversion factor 0.5 (Method 2), average carbon concentration of the sample trees (Method 3), and average carbon concentration of each tree component (Method 4)). The prediction errors of estimating the carbon stocks were compared and tested for the differences between the four methods. The results showed that the compatible biomass and carbon models with tree diameter (D) as the sole independent variable performed well so that Method 1 was the best method for predicting the carbon stocks of tree components and total. There were significant differences among the four methods for the carbon stock of stem. Method 2 produced the largest error, especially for stem and total. Methods 3 and Method 4 were slightly worse than Method 1, but the differences were not statistically significant. In practice, the indirect method using the mean carbon concentration of individual trees was sufficient to obtain accurate carbon stocks estimation if carbon stocks models are not available.     

兼容性立木生物量非线性模型研究

1　引　言资源和环境问题,是人类社会面临的严峻挑战。森林作为一种再生资源和重要的环境资源,不仅可持续提供社会发展所必不可少的林产品,而且在全球环境保护方面占有独一无二的地位。因此,在当今森林资源监测中,森林生物量作为重要监测项目已在全球范围内得到普遍承认,并被国际林联(ＩＵＦＲＯ)在《国际森林资源监测大纲》中列为最主要的监测项目之一[1]。由于生物量测定的难度大,对于区域性的生物量清查,最切实可行的方法是将其作为清查项目兼容于已有的森林资源监测体系中。就我国情况而言,首先应建立能与立木材积模型兼容且生物总量与…     

落叶松人工林生物量模型研究

以不同年龄、不同密度的落叶松（Larix olgensis）人工林为研究对象,基于19块标准地95株标准木的树干解析、枝解析的生物量数据,研究不同大小树木因子（胸径、树高、冠幅等）与单木各分量（树干、枝、叶）生物量之间的关系,应用统计分析软件建立落叶松单木各部分生物量的回归模型。利用单木各部分生物量回归模型方程估测落叶松人工林各林分的总生物量,并分析了不同年龄及林分密度下林分生物量的变化规律：林分的生物量随年龄的增加而不断增长,树干的生物量的比例是最大的,同时也是随着年龄的增长而不断的增加,而树枝和树叶的生物量的比例比较小,林分的生物量随林分密度的增加而不断增加。最后建立林分生物量模型,为落叶松人工林的研究提供基础资料,为了解落叶松人工林的生产力,对其进行合理经营提供科学依据。     

青藏高原典型人工林幼树生物量模型构建

森林生物量计算是全球碳储量估算的基础,现已纳入全球国家森林清单项目。普遍的森林碳汇计量采用的材积源生物量法针对胸径5 cm以上的树木,幼树(胸径<6 cm,树高>0.3 m)的碳汇量并未被完整计入其中,导致生态系统碳汇能力被低估。基于青藏高原137株5种典型人工林幼树的实测生物量数据,以地径代替胸径作为预测变量,采用加权广义最小二乘法建立独立生物量模型,选择比例总量直接控制及代数和控制2种结构形式的相容性生物量模型,并通过加权非线性似乎不相关回归进行方程组估算,建立了整株及各组分的相容性生物量方程。结果表明: 二元相容性模型优于一元以及独立模型,对整株生物量来说,R²达到0.90～0.99,两种相容性模型对于不同树种来说各有优势但精度差距可以忽略,从林业生产实践角度考虑,比例总量直接控制生物量模型更有实践意义,从遥感技术的变量提取角度考虑,本研究构建了更适于遥感估算的幼树生物量模型,其整体上拟合精度高,可以准确地进行类似气候环境中的幼树整株和各组分生物量的估算。     

利用线性混合效应模型模拟杉木人工林枝条生物量

基于福建省将乐林场45株人工杉木解析木的572组枝条生物量数据,采用线性混合效应模型方法,建立杉木人工林枝条总生物量和枝、叶生物量的预测模型,并利用独立样本数据对模型进行检验.结果表明： 线性混合效应模型比传统多元线性回归模型的拟合精度高.不同随机效应参数的组合,其混合模型的精度不同.考虑异方差结构的混合模型能够消除数据间的异方差性,其精度更高,其中,对于枝条总生物量和叶生物量模型,以指数函数作为异方差结构时的模型精度最高;对于枝生物量模型,以常数加幂函数作为异方差结构时的模型精度最高.模型检验结果表明：对于杉木人工林枝条生物量预测模型,考虑随机效应和异方差结构的线性混合模型的检验精度比传统多元线性回归模型的精度有明显提高.