1950—2008年江西省森林火灾的碳损失估算

1950—2008年间江西省年均发生森林火灾762次、年均过火面积1.578×104hm2.本文利用江西省森林火灾统计数据,结合气象、森林分布和历次森林清查数据,分析了该省林火的特征,估算历年的林火碳释放量和碳转移量.结果表明:1950—2008年江西省森林火灾导致的森林生物量总损失约61.155 Tg,活生物量碳库损失约30.993 Tg C,占全省植被碳库的15.92%.20世纪70年代以前林火生物量碳损失率约占1950—2008年生物量总碳损失的74.3%;90年代以后,年均林火生物量碳损失小于0.097 Tg C.森林火灾释放的CO2、CH4和CO气体分别为5.408 Tg、0.047 Tg和0.486 Tg,有22.436 Tg C活生物量碳进入土壤碳库.2008年初雨雪冰冻灾害引发的高频率次生林火灾害导致森林活生物量碳损失(0.463 Tg C)是前5年平均值(0.181 Tg C)的2.56倍.     

四川省及重庆地区森林植被碳储量动态

四川省及重庆市地区森林植被是我国第二大林区-西南林区的主体,位于"世界第三极"--青藏高原东缘.在建立森林乔木层生物量与蓄积量回归模型的基础上,按林分类型测定含碳量,结合四川4次森林资源清查数据,估算了不同时段的碳储量.各林分类型含碳量在46.75%～54.89%之间,平均含碳量为51.09%,针叶林平均含碳量(52.82%)大于阔叶林(49.37%);四川森林植被碳储量从1988年的383.04TgC增加到2003年的523.57TgC,增加了140.53TgC,年均增长率2.11%,比全国年均增长率高出0.22%,表明四川森林植被是CO2的一个汇.4次调查的森林植被平均碳密度分别为38.93、38.68、39.17、41.66MgC/hm2,呈现增加趋势,表明森林植被的碳汇功能不断加强;成熟林碳储量占同期的64.15%、63.89%、65.33%、60.82%,但所占比重呈下降的趋势,幼中林碳储量的比重不断上升,表明森林植被的碳吸存潜力大;森林植被碳储量主要分布在天然林中,占同期碳储量的90%以上,但人工林的碳储能力正在逐步提高,人工林碳年均增长率(7.17%)明显大于天然林(1.83%),表明人工林将在研究区域森林植被碳汇功能中扮演重要的角色.研究区森林植被碳储量占同期全国碳储量的比例呈增加趋势,可见,研究区森林植被在全国森林碳汇中具有重要的作用和地位.     

中亚热带杉木人工林细根生物量空间变异与取样数量估算

林木细根生物量具有一定的空间异质性,因此采用合理的细根取样策略对精确估算细根生物量十分重要。通过在福建省三明杉木人工林林内采用土钻法随机选取100个取样点,分析不同细根类型(杉木、林下植被、总细根)生物量的空间变异特征,并对细根生物量所需的取样数量进行估计。结果表明:不同细根类型单位面积生物量随径级(0—1、1—2 mm)及土层深度的增加变异增大,所需的取样数量也相应增加。Shapiro-Wilk检验表明,仅0—2 mm杉木细根和总细根单位面积生物量符合正态分布,其余各个细根类型不同径级不同土层单位面积生物量均不符合正态分布,均呈明显的右偏分布。蒙特卡罗统计模拟分析表明:在置信水平为95%、精度为80%的条件下,直径为0—1 mm、1—2 mm和0—2 mm的细根,杉木采集95、96、32个样品可以满足测定单位面积生物量的需要,林下植被分别采集98、98、63个样品可以满足测定单位面积生物量的需要,而总细根分别采集93、93、18个样品可以满足测定单位面积生物量的需要。     

地形对植被生物量遥感反演的影响——以广州市为例

目前植被生物量遥感反演研究中的地形校正主要是校正地形变化对地表反射率的影响,较少考虑地形起伏引起的像元面积与实际地表面积的差异,而这种差异将导致植被生物量估算结果的偏差.在生物量遥感反演的基础上,结合地表面积计算模型和物质守恒定律,建立了生物量地形校正模型,定量分析和讨论了地形起伏对广州市植被类型面积提取和生物量准确估算的影响.结果表明:地形校正前后全市针叶林、阔叶林、草地、灌木林和园地面积分别增加6.18％、3.70％、2.86％、1.92％和1.29％;在综合分析区域生物量遥感反演中的各种不确定性的基础上,建立的各植被类型的生物量模型均具有较高精度,相关系数均接近或者超过0.9,可以满足生物量反演的要求;全市植被生物量呈现出东、北高,西、南低的分布格局,像元实际代表的林地(阔叶林和针叶林)平均生物量为61.86t/hm2,高于珠三角区域生物量平均值,但与亚热带林的顶级群落生物量水平有较大差距,林地生物量还有较大的增长空间;经过校正地形变化引起的像元面积和实际地表面积差异对生物量提取结果的影响后,植被总生物量比校正前增加了5.82％,5种植被类型的总生物量有不同程度的增加,阔叶林、针叶林、草地、灌木林和园地分别增加了7.74％,4.76％、3.34％、2.50％和1.58％.与其它的表面积计算模型相比,利用的像元地表面积模型具有较高的精度,可以满足生物量遥感估算中地形校正的需要.     

滇金丝猴分布区森林面积变化的时空特征及其影响因素

森林生态系统是滇金丝猴(Rhinopithecus bieti)的主要生境,森林面积变化会直接影响滇金丝猴的生存。本研究基于全球森林变化(Global Forest Change)数据,采用Theil-Sen趋势分析和Mann-Kendall检验、热点分析与地理探测器模型等方法,探讨了滇金丝猴分布区2001—2019年森林面积变化的时空特征及其影响因素。结果表明:(1)近20年间,滇金丝猴分布区森林面积变化总量为3.81×10~4 hm~2,约占研究区森林面积的2.44%,逐年森林面积变化呈现较大的年际波动,其中5个保护地森林面积变化总量达5456 hm~2,约占研究区森林面积变化总量的14.3%,老君山风景区和云岭保护区森林面积变化的比例较高;(2)滇金丝猴分布区森林面积变化趋于缓和,其中森林面积减少呈现显著增加的区域面积为1.03×10~5 hm~2,占整个研究区面积的2.9%;森林面积减少呈现显著减少的区域面积为3.05×10~5 hm~2,占整个研究区面积的7.9%;同时森林面积变化的热点区域面积呈不断下降的趋势;(3)滇金丝猴分布区森林面积变化呈现向低海拔、高坡度转移的趋势;...     

中亚热带杉木人工幼林林下植被生物量对短期增温和隔离降雨交互作用的响应

通过在野外条件下设置对照(CT)、土壤增温(W,+5℃)、隔离降雨(P,隔离50%降雨量)以及增温与隔离降雨协同作用(WP) 4种处理,研究增温与隔离降雨及其交互作用对中亚热带杉木人工林林下植被生物量的影响,结果表明:增温和隔离降雨及其交互作用显著影响杉木人工林林下植被生物量。W和WP处理显著提高地上、地下和总生物量,其中W处理地上、地下和总生物量增加比例均高于WP处理;隔离降雨导致地下部分生物量显著减少;增温、隔离降雨及其交互作用均导致林下植被根冠比值下降。土壤温度升高是导致植被地上、地下和总生物量以及根冠比值变化的根本原因,而土壤溶液中可溶性碳氮及矿质元素浓度的变化可能是导致植被地上、地下和总生物量变化的直接原因。其中,Al~(3+)、Fe~(3+)、Ca~(2+)浓度的降低可能是导致增温后杉木林林下植被地上、地下和总生物量显著增加的原因; Al~(3+)、Na~+浓度的增加可能是导致隔离降雨后林下植被地下部分生物量下降的原因。本研究从土壤溶液养分组成变化的角度,探讨增温、隔离降雨及其交互作用对中亚热带杉木幼林林下植被生物量的影响,研究结果可为全球气候变化背景下森林生态系统碳循环研究与森林经营提供重要理论依据。     

中亚热带常绿阔叶林不同演替阶段碳储量与格局特征

研究了湖南鹰嘴界自然保护区内马尾松(Pinus massoniana)林、马尾松阔叶树混交林和常绿阔叶林这3种处于不同演替阶段森林类型的碳储量及时空分布格局.结果表明:3种类型森林生态系统碳储量分别为182.86、179.84和229.12 Mg C·hm-2,其中乔木层占59.57％ -67.88％,随森林进展演替增加,乔木层是生态系统碳储量主要贡献者,且各林分均以树干占乔术层碳储量比例最大;土壤层占31.05％～ 36.55％,碳储量随演替进展而增加,但对森林生态系统碳储量贡献率减小;林下植被和凋落物层分别占0.41％ ～3.04％和0.65％ ～2.53％,均随演替进展而减少,对生态系统碳储量贡献微弱;演替过程中生物量碳与土壤碳储量比为1.96、1.69和2.20,生物量碳在生态系统碳储量中所占比例呈增加趋势.可见在常绿阔叶林分布区,实施近自然林经营,模拟常绿阔叶林结构,是提升该区域森林碳汇能力的重要途径.     

中国未来土地利用变化对地上植被生物量的影响

土地利用变化通过改变生态系统结构对植被生物量产生很大影响.采用土地利用动态模型模拟了沿历史趋势情景(未来土地利用面积变化由1988-2005年的历史趋势推衍而来)和规划情景下(未来土地利用面积变化基于国家尺度上的土地利用规划来制定)中国至2030年土地利用变化的时空分布格局,基于此格局并结合密度法估算了植被生物量空间分布.模拟结果表明:沿历史趋势情景下,森林面积将减少,但随着林龄的增长,森林生物量密度增加,至2030年中国植被生物量为14619 Tg,比2005年增加了251.19 Tg;规划情景下,森林面积将增加,至2030年中国植被生物量为15468Tg,比2005年增加了1100Tg.在规划情景下,由于人工林面积较大,林龄普遍较低,导致至2030年植被生物量密度低于沿历史趋势情景,因此规划情景下中国植被作为碳汇的潜力更大.     

1950—2008年江西省森林火灾的碳损失估算

1950—2008年间江西省年均发生森林火灾762次、年均过火面积1.578×10.4 hm².本文利用江西省森林火灾统计数据,结合气象、森林分布和历次森林清查数据,分析了该省林火的特征,估算历年的林火碳释放量和碳转移量.结果表明： 1950—2008年江西省森林火灾导致的森林生物量总损失约61.155 Tg,活生物量碳库损失约30.993 Tg C,占全省植被碳库的15.92%.20世纪70年代以前林火生物量碳损失率约占1950—2008年生物量总碳损失的74.3%;90年代以后,年均林火生物量碳损失小于0.097 Tg C.森林火灾释放的CO₂、CH₄和CO气体分别为5.408 Tg、0.047 Tg和0.486 Tg,有22.436 Tg C活生物量碳进入土壤碳库.2008年初雨雪冰冻灾害引发的高频率次生林火灾害导致森林活生物量碳损失(0.463 Tg C)是前5年平均值(0.181 Tg C)的2.56倍.     

四川柏木人工林林下植被生物量与林分结构的关系

森林结构与林下植被生物量的关系是森林持续经营与森林碳计量监测的科学基础,但一直缺乏必要的研究。以四川柏木(Cupressus funebris)人工林为研究对象,揭示林下植被生物量(Wu)、灌木生物量(Ws)和草本生物量(Wh)与林分结构的关系,并试图构建区域性林下植被生物量估测的混合模型。结果表明:(1)乔、灌、草群体共12个结构因子中,灌木群体的平均基径(Ds)、盖度(Cs)、高度(Hs)、体积(Vs)与林下植被生物量关系更紧密,在林下植被生物量模型构建中更有效;(2)多模型拟合与比较表明,柏木林Ws最佳估算模型为Ws=0.0005V1.0411s(R2a=0.762,P0.001,n=40),而Wu的最佳估算模型为ln Wu=0.0158Hs+0.0111Cs-0.5358(R2a=0.695,P0.001,n=40),但对于Wh未能获得较为理想的估算模型(R2a0.410,P0.01,n=40);(3)林分密度(Du)整合进入多元线性模型提高了林下植被生物量的估测精度,ln Wu=a+b Du+c Hs+d Cs(R2a=0.721,P0.001,n=40)。研究为区域性林下生物量估测模型构建提供了新论据。     

Structure and function of shisham forests in central Himalaya,India: dry matter dynamics

The biomass and net primary productivity (NPP) of 5- to 15-year-old Shisham (Dalbergia sissoo Roxb.) forests growing in central Himalaya were estimated. Allometric equations were developed for all above- and below-ground components of trees and shrubs for each stand. Understorey forest floor biomass and litter fall were also estimated in forest stands. The biomass (dry matter), forest floor biomass (standing crop litter), tree litter fall and NPP of trees and shrubs increased with increasing age of the forest stand, whereas the dry matter and herb NPP decreased significantly (P < 0.001) with increasing age of the forest. Total forest biomass and NPP ranged from 58.7 (5-year-old stand) to 136.1 t ha(-1) (15-year-old stand) and 12.6 (5-year-old stand) to 20.3 t ha(-1) year(-1) (15-year-old stand), respectively. Of these values, tree biomass accounted for 85.7 (5-year-old stand) to 90.1% (15-year-old) of total forest biomass, and tree NPP for 72.2 (5-year-old) to 82.3% (15-year-old) of total forest NPP. The biomass accumulation ratio (BAR) of the bole component (bole wood + bole bark) increased with increasing age of the forest stand. The bole BAR was 5.8 (5-year-old stand) to 7.9 (15-year-old stand). However, total BAR of the forest stand ranged from 5.5 (5-year-old) to 7.5 (15-year-old).     

2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004-2008年和2009-2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004-2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004-2008年的156.12×10⁴hm²、34.75Tg C和22.26Mg C/hm²增加到2009-2013年161.44×10⁴hm²、43.98Tg C和27.24Mg C/hm²。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为：幼龄林 > 中龄林 > 成熟林 > 近熟林 > 过熟林。森林碳汇经济价值从2004-2008年的243.37亿元增长到2009-2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。     

沈阳城市森林绿量测算

借助ARC/GIS地理信息系统,以“平面量推算平面量”的方法,测算了沈阳市城市森林的绿量.结果表明:沈阳市城市森林不同类型单位面积绿量以风景游憩林最高,为3·86m2·m-2;生态公益林最低,为2·27m2·m-2;城市森林分布区单位面积绿量为2·99m2·m-2;城区单位面积绿量为0·25m2·m-2.沈阳城市森林总体绿量约为1·13×108m2·其中,附属林为4·15×107m2,占36·64%;生态公益林2·72×107m2,占23·99%;风景游憩林2·20×107m2,占19·38%;道路林1·84×107m2,占16·20%;生产经营林0·43×107m2,占3·79%.经检验,平面量推算平面量方法测算精度达到91·81%(α=0·05).     

Carbon density and distribution of six Chinese temperate forests

Quantifying forest carbon (C) storage and distribution is important for forest C cycling studies and terrestrial ecosystem mod-eling. Forest inventory and allometric approaches were used to measure C density and allocation in six representative temper-ate forests of similar stand age (42–59 years old) and growing under the same climate in northeastern China. The forests were an aspen-birch forest, a hardwood forest, a Korean pine plantation, a Dahurian larch plantation, a mixed deciduous forest, and a Mongolian oak forest. There were no significant differences in the C densities of ecosystem components (except for detritus) although the six forests had varying vegetation compositions and site conditions. However, the differences were significant when the C pools were normalized against stand basal area. The total ecosystem C density varied from 186.9 tC hm^-2 to 349.2 tC hm^-2 across the forests. The C densities of vegetation, detritus, and soil ranged from 86.3–122.7 tC hm^-2, 6.5–10.5 tC hm^-2, and 93.7–220.1 tC hm^-2, respectively, which accounted for 39.7%±7.1% (mean±SD), 3.3%±1.1%, and 57.0%±7.9% of the total C densities, respectively. The overstory C pool accounted for > 99% of the total vegetation C pool. The foliage bio-mass, small root (diameter < 5mm) biomass, root-shoot ratio, and small root to foliage biomass ratio varied from 2.08–4.72 tC hm^-2, 0.95–3.24 tC hm^-2, 22.0%–28.3%, and 34.5%–122.2%, respectively. The Korean pine plantation had the lowest foliage production efficiency (total biomass/foliage biomass: 22.6 g g^-1) among the six forests, while the Dahurian larch plantation had the highest small root production efficiency (total biomass/small root biomass: 124.7 g g^-1). The small root C density de-creased with soil depth for all forests except for the Mongolian oak forest, in which the small roots tended to be vertically dis-tributed downwards. The C density of coarse woody debris was significantly less in the two plantations than in the four natu-rally regenerated forests. The variability of C allocation patterns in a specific forest is jointly influenced by vegetation type, management history, and local water and nutrient availability. The study provides important data for developing and validating C cycling models for temperate forests.     

基于MODIS-归一化植被指数的广东省植被覆盖与土地利用变化研究

基于MODIS-NDVI遥感植被指数,利用像元二分模型进行植被覆盖度提取,结合趋势分析和显著性检验等方法,对2000—2020年间广东省的植被覆盖时空变化特征进行分析,并结合土地利用变化图谱,探究土地利用类型对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：(1)2000—2020年,广东省植被覆盖度整体以0.23%/a的变化率呈波动增长趋势,但空间异质性显著,呈现出以珠三角地区为中心向外辐射递增的趋势;(2)广东省多年平均植被覆盖度介于0.7—0.76,以中高和高植被覆盖度为主,低植被覆盖区约占研究区总面积的4.37%。全省以植被改善为主(78.18%),显著和极显著退化区域占全区面积的5.84%,主要集中分布在珠三角、粤东沿海以及粤西沿海等地区;(3)研究区以耕地与林地的图谱单元互换为主要土地利用变化特征,而城乡、工矿、居民用地在耕地和林地的占用和补充过程中起了重要的作用,反映出城乡建设过程中对耕地和林地的大量占用;植被覆盖变化与土地利用变化存在响应联系,且各土地利用类型对植被覆盖度的贡献各异;向城乡、工矿、居民用地转化的图谱与植被显著和极显著退化区高度重合,说明耕地和林地向城乡、工矿、居民...     

西双版纳热带季节雨林的生物量及其分配特征

 根据3块1 hm² 样地的调查资料,利用123株样木数据建立以胸径(D)为单变量的生物量预测方程。采用样木回归分析法(乔木层、木质藤本)和样 方收获法(灌木层、草本层), 获取西双版纳热带季节雨林的生物量,并分析了其组成和分配特征。结果表明,西双版纳热带季节雨林的总生物 量为423.908±109.702 Mg•hm^－2(平均值±标准差,n=3) ,其中活体植物生物量占95.28%,粗死木质残体占4.07%,地上凋落物占 0.64%。在 其层次分配方面：乔木层优势明显,占98.09%±0.60%;其次为木质藤本,占0.83%±0.31%;灌木层和草本层生物量均小于木质藤本的生物量; 附生植物最低,仅为0.06%±0.03%。总生物量的器官分配以茎所占比例最高,达68.33%;根、枝、叶的比例分别为18.91%、11.07%和1.65 %。 乔木层生物量的径级分配主要集中于中等径级和最大径级。大树(D＞70 cm)具有较高的生物量,占整个乔木层的43.67%±12.67%。树种分配方 面,生物量排序前10位的树种占乔木层总生物量的63.43%±4.09%,生物量集中分配于少量优势树种。西双版纳热带季节雨林乔木层叶面积指数 为6.39±0.85。西双版纳热带季节雨林乔木层的地上生物量位于世界热带湿润森林的中下范围。     

浙江省森林生物量动态

以浙江省1976至2004年森林资源连续清查资料为数据源,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量转换因子连续函数法,对全省林分生物量和包括林分在内的森林生物量动态进行估计。森林生物量为包括林分、疏林、灌木林、竹林、经济林和四旁树在内的所有林木生物量之和。结果表明,浙江省1976至2004年间森林生物量从1.00828&#215;10^8Mg上升到2.44426&#215;10^8Mg;其中,林分生物量由0.5712&#215;10^8Mg上升到1.51128&#215;10^8Mg。森林生物量和林分生物量的年平均增长速度分别为5.1%和9.1%。在1999至2004年间,森林生物量和林分生物量增长速度均明显加快,分别达到8.6%和10.1%。在1976至2004年间,全省森林面积年均增长速度为1.0%,森林平均生物量从16.50Mg&#183;hm^-2上升到36.59Mg&#183;hm^-2。但是,在森林资源总量不断增加的同时,全省林分质量仍维持较低水平。2004年全省林分单位面积生物量为38.40Mg&#183;hm^-2,远低于全国平均水平（77.40Mg&#183;hm^-2）。研究还表明,利用森林资源连续清查数据和基于单株测树因子的森林生物量模型能够估计大尺度范围内的森林生物量及其动态,但亟待在统一标准下建立和完善覆盖所有树种的生物量模型。     

祁连山青海云杉林生物量和碳储量空间分布特征

根据野外调查资料、祁连山地区青海云杉林相图和气象资料,在GIS技术的支持下估算了祁连山地区青海云杉林的生物量和碳储量及其空间分布.结果表明：2008年,研究区青海云杉林平均生物量为209.24 t·hm^-2,总生物量为3.4×10⁷ t;研究区水热条件的差异使青海云杉生物量在地理空间上存在较大的差异性;经度每增加1°,青海云杉生物量增加3.12t·hm^-2;纬度每增加1°,生物量减少3.8 t·hm^-2;海拔每升高100 m,生物量减少0.05 t·hm^-2;2008年,研究区青海云杉林碳密度在70.4～131.1 t·hm^-2,平均碳密度为109.8 t·hm^-2,幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的平均碳密度分别为83.8、109.6、122、124.2和117.1 t·hm^-2,研究区青海云杉林总碳储量为1.8×10⁷ t.     

基于森林资源清查资料分析山东省森林立木碳储量

利用山东省第7次森林资源清查数据,采用生物量-蓄积量转换函数和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,研究山东省森林生态系统立木碳储量、碳密度及其按优势树种、龄组和林种的分布特征.结果表明: 2007年山东省森林立木碳储量为25.27 Tg,其中,针叶林、针阔混交林和阔叶林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的8.6%、2.0%和89.4%.不同林龄组的立木碳储量大小顺序为幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林,其中幼龄林和中龄林占全省立木总碳储量的69.3%.用材林、经济林和防护林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的37.1%、36.3%和24.8%.山东省森林平均立木碳密度为10.59 t·hm^-2,低于全国平均水平,主要是由于现有森林用材林和经济林比重高,中幼林多、成过熟林少.
     

Chronosequence predictions are robust in a Neotropical secondary forest,but plots miss the mark

Tropical secondary forests (TSF) are a global carbon sink of 1.6 Pg C/year. However, TSF carbon uptake is estimated using chronosequence studies that assume differently aged forests can be used to predict change in aboveground biomass density (AGBD) over time. We tested this assumption using two airborne lidar datasets separated by 11.5 years over a Neotropical landscape. Using data from 1998, we predicted canopy height and AGBD within 1.1 and 10.3% of observations in 2009, with higher accuracy for forest height than AGBD and for older TSFs in comparison to younger ones. This result indicates that the space‐for‐time assumption is robust at the landscape‐scale. However, since lidar measurements of secondary tropical forest are rare, we used the 1998 lidar dataset to test how well plot‐based studies quantify the mean TSF height and biomass in a landscape. We found that the sample area required to produce estimates of height or AGBD close to the landscape mean is larger than the typical area sampled in secondary forest chronosequence studies. For example, estimating AGBD within 10% of the landscape mean requires more than thirty 0.1 ha plots per age class, and more total area for larger plots. We conclude that under‐sampling in ground‐based studies may introduce error into estimations of the TSF carbon sink, and that this error can be reduced by more extensive use of lidar measurements.