黑龙江省黑河地区森林地上生物量和NPP估测及时空格局

根据黑龙江省黑河地区2005和2010年1390块固定样地数据和东北地区树种生物量异速模型,估算各样地单位面积森林地上生物量(AGB)和净初级生产力(NPP).结合该地区2005和2010年两期ETM⁺遥感图像,运用地统计克里格与协同克里格法对AGB和NPP进行插值,比较多种方差函数的拟合效果,并用最佳插值方法得出该地区AGB和NPP的分布图;通过两期分布图的对比,分析该区域AGB和NPP随时间和空间的动态变化趋势,及其与地形因子(坡向、坡度、海拔)和不同林分类型的时空变化规律.结果表明: 2005—2010年,黑河地区AGB呈现增加趋势,高于40 t·hm^-2的生物量面积明显增加;NPP有所下降,出现高NPP地区向低NPP地区转变的现象.AGB和NPP与各地形因子均有一定的相关性,其中,与海拔的相关性明显,说明AGB和NPP的分布受海拔影响显著.研究期间,AGB在各个坡向均有所提高,NPP则降低;AGB和NPP随着坡度增大、海拔增高有增加趋势;常绿针叶林AGB和NPP增长最多,针阔混交林AGB增长最少,落叶阔叶林NPP增长最少.     

基于可加性生物量模型的大兴安岭东部主要林型森林植被碳储量及其分配

基于大兴安岭东部地区主要林型的生物量调查数据,建立了3个主要树种的一元可加性生物量模型,探讨了不同林型森林群落和乔木层、灌木层、草本层、凋落物层的碳储量及其分配规律.结果表明: 杜鹃-兴安落叶松林乔、灌、草、凋落物层碳储量分别为71.00、0.34、0.05和11.97 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松林各层碳储量分别为47.82、0.88、0和5.04 t·hm^-2,杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林分别为56.56、0.44、0.04、8.72 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松-白桦混交林分别为46.21、0.66、0.07、6.16 t·hm^-2,杜鹃-白桦林分别为40.90、1.37、0.04、3.67 t·hm^-2,杜香-白桦林分别为36.28、1.12、0.18、4.35 t·hm^-2.林下植被为杜鹃的林分群落碳储量大于林下植被为杜香的林分;林下植被相似的情况下,森林群落碳储量大小顺序为:兴安落叶松林>兴安落叶松-白桦混交林>白桦林;不同林型群落碳储量不同,大小顺序为:杜鹃-兴安落叶松林(83.36 t·hm^-2)>杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林(65.76 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松林(53.74 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松-白桦混交林(53.10 t·hm^-2)>杜鹃-白桦林(45.98 t·hm^-2)>杜香-白桦林(41.93 t·hm^-2),且不同林型森林群落碳储量垂直分配规律为:乔木层(85.2%～89.0%)>凋落物层(8.0%～14.4%)>灌木层(0.4%～2.7%)>草本层(0～0.4%).     

三种森林生物量估测模型的比较分析

森林生物量的定量估算为全球碳储量、碳循环研究提供了重要的参考依据。该研究采用黑龙江长白山地区的TM影像和133块森林资源一类清查样地的数据, 选取地学参数、遥感反演参数等71个自变量分别构建多元逐步回归模型、传统BP (back propagation)神经网络模型和基于高斯误差函数的BP神经网络改进模型(Gaussian error function, Erf-BP), 进而估算该地区的森林生物量, 并进行比较分析。结果表明, 多元逐步回归模型估测的森林生物量预测精度为75%, 均方根误差为26.87 t·m^-2; 传统BP神经网络模型估测森林生物量的预测精度为80.92%, 均方根误差为21.44 t·m^-2; Erf-BP估测森林生物量的预测精度为82.22%, 均方根误差为20.83 t·m^-2。可见, 改进后的Erf-BP能更好地模拟生物量与各个因子之间的关系, 估算精度更高。     

基于地理加权回归克里格模型的帽儿山地区森林碳储量空间分布

森林碳储量对于全球气候变化具有重要影响,以往的模型估算未考虑到模型残差的空间相关性和碳储量数据的非平稳性,影响模型的预测精度.本研究基于东北林业大学帽儿山实验林场的ETM+遥感影像数据和193块固定样地,利用地理加权克里格回归(GWRK)建立森林碳储量与遥感和地形因子的回归模型,同时对比最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)的预测精度.结果表明: 对于帽儿山地区的森林碳储量估算,GWRK的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)低于OLS模型和GWR模型,GWRK模型的平均误差(ME)低于GWR模型,与OLS模型相近.GWRK模型的预测精度为83.2%,较OLS模型(73.7%)和GWR模型(77.3%)分别提高6%和10%,拟合精度明显提高,说明GWRK模型是森林碳储量估算的有效方法.利用GWRK模型预测的研究区森林碳储量平均值为70.31 t·hm^-2,在海拔较高的地区,森林碳储量值相对较高,说明海拔对其有较大影响.     

黑龙江省大兴安岭森林生物量空间格局及其影响因素

基于样地实测数据和EVI指数,定量分析了黑龙江省大兴安岭森林生物量空间格局,并利用ArcGIS软件的空间分析与统计工具,分析了气候区、海拔、坡度、坡向和植被类型对森林生物量空间格局的影响.结果表明: 黑龙江省大兴安岭森林生物量为350 Tg,空间上呈聚集分布,生物量有巨大的增长空间.森林生物量密度大小顺序为:寒温带湿润区(64.02 t·hm^-2)＞中温带湿润区(60.26 t·hm^-2);各植被类型生物量密度大小顺序为:针阔混交林(65.13 t·hm^-2)＞云冷杉林(63.92 t·hm^-2)＞偃松 落叶松林(63.79 t·hm^-2)＞樟子松林(61.97 t·hm^-2)＞兴安落叶松林(61.40 t·hm^-2)＞落叶阔叶混交林(58.96 t·hm^-2).随海拔和坡度的增大,森林生物量密度先减小后增加,并且阴坡大于阳坡.大兴安岭森林生物量空间格局随气候区、植被类型和地形因子的梯度变化表现出差异性,在区域尺度上估算生物量密度时,需要充分考虑这种空间差异性.     

南岭小坑小红栲-荷木群落的地上生物量

采用皆伐法对南岭小坑800 m²小红栲 荷木次生群落(24 a)的生物量进行实测,并建立了生物量回归模型,分析群落地上部总生物量(AGB)在森林各层次、各树种及乔木层各器官中的分配规律.结果表明: 在亚热带次生常绿阔叶林,构建混合树种生物量模型的标准木数量最好在12株以上.基于伐倒实测265株阔叶乔木树木的群落混合阔叶树种地上生物量模型为:AGB=0.128D^2.372和AGB=242.331(D²H)^0.947,并且获得小红栲、荷木和萌条杉木单个树种的生物量模型.群落地上部总生物量为115.20 t·hm^-2,其中,乔木层和下木层分别为111.25和1.01 t·hm^-2,层间植物0.36 t·hm^-2,凋落物层2.58 t·hm^-2.小红栲和荷木分别占乔木层地上部总生物量的39.1%和28.7%.树干和枝叶生物量分别占乔木层地上部总生物量的81.0%和19.0%.     

小水电代燃料工程对森林生态服务功能的影响

根据国家林业局发布的《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721—2008),从涵养水源、保育土壤、固碳释氧和积累营养物质功能4个方面进行评价,研究小水电代燃料工程的实施对贵州省麻江县项目区森林生态服务功能的物质量及其价值的影响.结果表明: 小水电代燃料工程对森林生态系统服务功能物质量的增加有显著作用.马尾松和柏木人工林在项目区内涵养水源功能的物质量达20662.04 m³·hm^-2·a^-1,比项目区外增加20.5%,保育土壤量为119.1 t·hm^-2·a^-1,比项目区外增加29.7%,固碳释氧量为220.49 t·hm^-2·a^-1,比项目区外增加40.2%,林木营养积累量达3.49 t·hm^-2·a^-1,比项目区外增加48.5%.小水电代燃料工程对项目区森林生态系统服务功能价值增加额度表现为:固碳释氧功能(7.14 万元·hm^-2·a^-1)>涵养水源功能(6.01万元·hm^-2·a^-1)>林木营养积累功能(1.38万元·hm^-2·a^-1)>保育土壤功能(0.81万元·hm^-2·a^-1).小水电代燃料工程对提高森林生态服务功能价值和实现林区的可持续发展具有重要作用.     

模拟西伯利亚红松种植对大兴安岭中北部森林地上生物量的长期影响

西伯利亚红松是寒温带森林重要建群树种，其在大兴安岭引种种植将直接影响区域森林生态系统的结构和固碳功能。分析引种种植西伯利亚红松对大兴安岭森林地上生物量的长期影响，对厘清区域碳汇及碳中和有重要意义。本研究采用野外调查数据和森林景观模型相结合的方法，量化景观尺度西伯利亚红松不同种植强度对大兴安岭中北部森林及本地主要树种地上生物量动态影响。结果表明：引种种植西伯利亚红松对提高大兴安岭中北部林区森林地上生物量起积极作用，未来可在该区域大面积引种种植西伯利亚红松；不同种植强度预案下森林地上生物量变化趋势相似，均提高了森林地上生物量，其中低强度种植预案下森林地上生物量增幅最大，达8.66 Mg·hm^-2;西伯利亚红松引种种植对本地主要树种的影响存在明显差异，兴安落叶松和云杉地上生物量升高0.19～8.88 Mg·hm^-2,樟子松、山杨和白桦地上生物量降低0.42～12.86 Mg·hm^-2。     

基于Sentinel-2A数据的东北森林植物多样性监测方法研究

植物多样性监测是开展生物多样性评估, 制定生物多样性保护政策的基础。传统的森林植物多样性监测以实地调查为主, 难以快速获取森林植物多样性的空间分布及其动态变化信息。遥感技术的发展为评估区域尺度森林植物多样性提供了重要工具。该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区, 利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据, 探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法, 以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法。研究结果表明: (1)在像元尺度, 基于凸包面积计算的光谱多样性指数对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度(R² = 0.74)优于基于变异系数的方法(R² = 0.60); (2)基于像元的光谱多样性估算方法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度优于聚类分析方法(R² = 0.59); (3)基于6个特征变量, 利用随机森林回归算法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度最高(R² = 0.79); (4)上述方法均不能精确估算Simpson多样性指数和物种丰富度。研究发现基于Sentinel-2A卫星影像能较好地反演Shannon-Wiener多样性指数, 为下一步能在大尺度上进行森林植物多样性估算提供了参考和依据。     

基于高分辨率遥感影像的森林地上生物量估算

以南京市紫金山林区为研究区,利用e-Cognition面向对象分类方法,基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅(PoCA, Positive crown area)信息,并结合野外实测的样方生物量数据,分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量 (AGB, Aboveground Biomass)的遥感估算模型,并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证。结果表明,基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系,所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型。对建模样本而言,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.62 (P<0.01,n=9) 和0.56(P<0.01,n=16)。验证表明,所建AGB估算模型的可靠性较好,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.55(P<0.01,n=6) 和0.52(P<0.01,n=10),但当AGB较低时,模型结果偏高,AGB较低时,模型结果偏低。研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的。     

中国典型人工林净初级生产力与林龄的关系撤回

人工林在陆地生态系统中起着重要的碳汇作用。本研究基于我国25个研究区的5个主要造林树种(刺槐、栓皮栎、杉木、樟子松和油松)的树木年轮数据,利用各研究区不同树种的生物量方程计算标准木的年均净初级生产力(NPP)进而扩展到林分尺度,利用InTEC模型及Law模型模拟各研究区不同人工林NPP与林龄的关系。结果表明：刺槐林、杉木林和油松林NPP随林龄表现出先增加后逐渐平稳的趋势,栓皮栎林和樟子松林NPP达到峰值后则出现下降的趋势。不同人工林NPP-林龄拟合曲线出现拐点的顺序为：樟子松林11年、杉木林14年、油松林16年、刺槐林20年。其拐点NPP分别为6.65、7.58、4.70和2.59 t·hm^-2·a^-1。InTEC及Law NPP-林龄模型在大尺度范围内都有较高的拟合精度,樟子松林InTEC模型R²最低(R²=0.95),均方根误差(RMSE)为0.55 t·hm^-2·a^-1;杉木林InTEC模型R²最高(R²=...     

基于案例的中国森林生态系统服务功能评价

基于《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721—2008),搜集得到全国101个案例点的森林生态系统服务功能价值评估数据,并依据价值系数对森林生态系统服务功能进行综合分析.结果表明:中国森林生态系统服务功能单位面积总价值为6.11万元·hm^-2,各项服务功能单位面积价值高低排序为涵养水源(2.44万元·hm^-2)>保育土壤(1.15万元·hm^-2)>生物多样性保护(1.00万元·hm^-2)>固碳释氧(0.98万元·hm^-2)>净化大气环境(0.28万元·hm^-2)>森林游憩(0.23万元·hm^-2)>森林防护(0.19万元·hm^-2)>积累营养物质(0.16万元·hm^-2),其中,涵养水源、保育土壤、生物多样性保护和固碳释氧是中国森林生态系统的主导服务功能.保护区森林生态系统服务功能单位面积价值高于县域,保护区的建立对于生物多样性保护和服务功能的发挥具有促进作用,但其在森林游憩功能上还存在不足,需要进一步提升.不同自然地区森林生态系统的主导服务功能存在差异,各项服务功能在空间上表现出不同的分异特征,其中,华南地区森林生态系统的单位面积总价值最高,为11.36万元·hm^-2.服务功能总价值与森林面积、森林蓄积量之间的幂回归相关系数(R²)分别为0.905(P<0.01)、0.860(P<0.01),说明森林面积和蓄积是影响森林生态系统服务功能及其总价值的两个重要因素;此外,纬度和年均降水量都对服务功能单位面积价值存在显著影响.     

宁夏回族自治区森林生态系统固碳现状

根据宁夏回族自治区森林资源清查资料以及野外调查和室内分析的结果,研究了宁夏地区森林生态系统固碳现状,估算了该区森林生态系统的碳密度、碳储量,并分析了其空间分布特征.结果表明: 宁夏森林各植被层生物量大小顺序为: 乔木层(46.64 Mg·hm^-2)>凋落物层(7.34 Mg·hm^-2)>细根层(6.67 Mg·hm^-2)>灌草层(0.73 Mg·hm^-2).云杉类(115.43 Mg·hm^-2)和油松(94.55 Mg·hm^-2)的单位面积植被生物量高于其他树种.不同林龄乔木层碳密度中,过熟林最高,但由于幼龄林面积所占比例最大,其乔木层碳储量(1.90 Tg C)最大.宁夏地区森林生态系统平均碳密度为265.74 Mg C·hm^-2,碳储量为43.54 Tg C,其中,植被层平均碳密度为27.24 Mg C·hm^-2、碳储量为4.46 Tg C,土壤层碳储量是植被层的8.76倍.宁夏地区的森林碳储量整体呈南高北低分布,总量较低.这与其森林面积小和林龄结构低龄化有很大关系.随着林龄结构的改善和林业生态工程的进一步实施,宁夏森林生态系统将发挥巨大的固碳潜力.     

利用聚类算法监测森林乔木物种多样性

该研究基于机载激光雷达(LiDAR)和高光谱数据, 从森林物种叶片的生理化学源头探寻生化特征与光谱特征的内在关联, 探讨生化多样性、光谱多样性与物种多样性之间的响应机制, 选择最优植被指数并结合最优结构参数, 通过聚类方法构建森林物种多样性遥感估算模型, 在古田山自然保护区开展森林乔木物种多样性监测。研究结果表明: (1)从16种叶片生化组分中, 筛选出叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片含水量、比叶面积、纤维素、木质素、氮、磷和碳可通过偏最小二乘法用叶片光谱有效模拟(R² = 0.60-0.79, p < 0.01), 并选择有效的植被指数: 转换型吸收反射指数/优化型土壤调整指数(TCARI/OSAVI)、类胡萝卜素反射指数(CRI)、水波段指数(WBI)、比值植被指数(RVI)、生理反射指数(PRI)和冠层叶绿素浓度指数(CCCI)表征相应的最优生化组分; (2)基于机载LiDAR数据利用结合形态学冠层控制的分水岭算法获得高精度单木分离结果(R ² = 0.77, RMSE = 16.48), 同时采用逐步回归方法从常用的森林结构参数中选取树高和偏度作为最优结构参数(R ² = 0.32, p < 0.01); (3)基于6个最优植被指数和2个最优结构参数, 以20 m × 20 m为窗口通过自适应模糊C均值方法进行聚类, 实现了研究区森林乔木物种丰富度(Richness, R ²= 0.56, RMSE = 1.81)和多样性指数Shannon-Wiener (R ² = 0.83, RMSE = 0.22)与Simpson (R ² = 0.85, RMSE = 0.09)的成图。该研究在冠层尺度上获取了与物种多样性相关的生化、光谱和结构参数, 将单木个体作为最小单元, 利用聚类算法直接估算物种类别差异, 无需判定具体的树种属性, 是利用遥感数据进行区域尺度森林物种多样性监测与成图的实践, 可为亚热带地区常绿阔叶林的物种多样性监测提供借鉴。     

基于HJ1B和ALOS/PALSAR数据的森林地上生物量遥感估算

森林地上生物量的精确估算能够减小碳储量估算的不确定性。为了探寻一种有效地提高森林生物量估算精度的方法,探讨了基于遥感物理模型和经验统计模型估算山地森林地上生物量的方法。首先,基于Li-Strahler几何光学模型和多元前向模式(MFM)进行模型模拟,结合查找表算法(LUT)从多光谱图像HJ1B估算贺兰山研究区的森林地上生物量。其次,采用统计方法建立了2种回归模型:(1)多光谱图像HJ1B进行混合像元分解(SMA),并与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立生物量回归模型;(2)雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立了生物量回归模型。用实测数据对3种算法估算结果进行精度验证。研究结果表明:采用几何光学模型和MFM算法估算的森林地上生物量精度最好(决定系数R2=0.61,均方根误差RMSE=8.33 t/hm2,P0.001),其估算地上生物量与实测值一致性较好,估算生物量精度略优于SMA估算的精度(R2=0.60,RMSE=9.417 t/hm2);ALOS/PALSAR多元回归估算的精度最差(R2=0.39,RMSE=14.89 t/hm2)。由此可见,采用几何光学模型和混合像元分解SMA适合估算森林地上生物量,利用这2种方法进行森林地上生物量遥感监测研究具有一定的应用潜力。     

青藏高原东缘高寒森林小型兽类地表洞穴选择与生境特征

高寒森林地表的小型兽类洞穴是生态系统重要的景观特征,对于认识小型兽类的分布格局及其生态功能具有重要意义.为此,以青藏高原东缘典型高寒森林生态系统小型兽类洞穴为对象,于2015年夏季(7—9月)研究了其地表分布与生境特征.结果表明: 小型兽类洞穴平均洞口密度为182.8个·hm^-2,不同森林植被类型显著影响洞穴密度,表现为针叶林(328.6个·hm^-2)>针阔混交林(160.0个·hm^-2)>灌木林(125.0个·hm^-2)>阔叶林(81.5个·hm^-2)>竹林(66.7个·hm^-2). Mann-Whitney U Test和主成分分析表明,小型兽类栖息样地的乔木郁闭度、乔木均高、乔木胸径、乔木密度、地表植被盖度、倒木密度、倒木覆盖度、灌木均高都显著大于非栖息样地;乔木因子是决定小型兽类生境选择的首要因子,贡献率最大(44.8%),其次是倒木因子(23.2%)和灌草丛因子(13.9%).说明高寒森林地表有明显的小型兽类洞穴分布,其分布格局主要受植被和倒木的影响.     

基于地理加权回归拓展模型的天然次生林碳储量空间分布

为精准获取区域尺度天然次生林的碳储量及其空间分布格局,以吉林省汪清林业局浪溪林场的天然次生林为研究对象,基于165块局级固定样地,以林分因子、地形因子和土壤因子为影响因子,将普通地理加权回归模型(GWR)作为基础,从空间维度、参数异质性特征和残差空间自相关性3个方面进行改进,构建7类拓展模型,即地理海拔加权回归模型(GAWR)、半参数地理加权回归模型(SGWR)、半参数地理海拔加权回归模型(SGAWR)、地理加权回归克里格模型(GWRK)、地理海拔加权回归克里格模型(GAWRK)、半参数地理加权回归克里格模型(SGWRK)和半参数地理海拔加权回归克里格模型(SGAWRK)。运用7类拓展模型对研究区的森林碳储量及其分布情况进行模拟估测,采用决定系数(R²)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对各种模型的拟合效果进行评价;最后,运用最优回归模型的拟合结果绘制森林碳储量空间分布图,分析研究区森林碳储量的分布规律。结果表明: 林分因子和地形因子对天然次生林碳储量产生了较大的影响,其中林分平均胸径是影响最大的变量,两者呈显著正相关;SGWR和SGAWR模型能够进一步降低GWR模型残差的空间自相关性;地理加权回归拓展模型能进一步提升GWR模型的拟合效果。其中,SGWRK模型具有最高的R²和最低的MSE和AIC。将海拔作为空间权重未能有效提高模型的拟合效果;浪溪林场森林总碳储量为205×10⁴ t,碳密度为8.56～145.74 t·hm^-2,平均值57.98 t·hm^-2,整体上呈现西北高、东南低,边缘高、内部低的分布格局。通过改进地理加权回归基础模型对参数异质性特征和残差空间自相关性的处理,可以更好地揭示研究区森林碳储量与相关变量间的空间关系,提升模型对区域尺度森林碳储量及其空间分布的估测精度。     

广西不同林龄喀斯特森林生态系统碳储量及其分配格局

基于广西喀斯特地区45块1000 m²样地的调查,研究幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林5个林龄阶段喀斯特森林植被与土壤碳储量的分配格局.结果表明: 广西不同林龄喀斯特森林总碳储量表现为幼龄林(86.03 t·hm^-2)＜近熟林(110.63 t·hm^-2)＜中龄林(112.11 t·hm^-2)＜成熟林(149.1 t·hm^-2)＜过熟林(244.38 t·hm^-2);各林龄阶段植被不同层碳储量分配均不同,乔木层所占比例占绝对优势,达到92.3%～98.7%,随林龄的增加而增长,灌木层、草本层、凋落物层所占比例分别为0.3%～1.9%、0.3%～1.2%和0.3%～2.5%,细根所占比例为0.3%～3.3%.土壤有机碳密度随土层深度的增加而递减,土壤层碳储量为51.75～81.21 t·hm^-2,所占生态系统比例为33.2%～66.2%,其随林龄的增大呈减小趋势.生态系统地上、地下部分碳储量分别为22.80～141.72和62.30～102.66 t·hm^-2,除过熟林外均为地下部分＞地上部分,地上碳储量随林龄的增大呈逐渐增加的趋势,地下碳储量的变化规律与土壤碳储量变化趋势一致.土壤层和乔木层为生态系统的主要碳库,二者所占比例达到了96%以上.     

协同ICESat/GLAS和MISR数据估算小兴安岭地区森林地上生物量

大光斑激光雷达ICESat/GLAS波形数据包含大量的地物垂直结构信息,如森林垂直断面、地形等。这些信息与森林地上生物量具有很强的相关性。本研究在雷达波形数据处理的基础上,提取波形参数,分别用线性逐步回归模型和Erf-BP神经网络模型建立波形参数与森林地上生物量的关系式。使用Erf-BP神经网络模型计算研究区域内GLAS光斑点的生物量,协同多角度光学遥感数据MISR应用随机森林机器学习方法构建从点到面的空间尺度生物量扩展模型,最后用样地数据对模型反演的生物量结果进行检验。研究结果表明Erf-BP神经网络模型预测能力(P=0.965,RMSE=3.81 t·ha-1)优于线性逐步回归模型(P=0.86,RMSE=4.54 t·ha-1);空间尺度扩展模型预测精度P=0.81,RMSE=2.39 t·ha-1,反演的森林地上生物量估计值范围在0~144.4 t·ha-1,平均地上生物量估计值为59.28 t·ha-1,用样地数据检验模型的反演结果(R2=0.72,RMSE=8.98 t·ha-1),估计值与实际值较为接近。研究实现使用少量实测数据获取大尺度、高精度森林地上生物量的目的,为森林资源调查、生态研究及碳循环研究提供基础。     

青藏高原草地产量与草畜平衡变化

深入了解青藏高原草地生产力与草畜平衡状态的变化,是青藏高原生态屏障建设和生态环境保护的基础。利用遥感植被指数和叶面积指数产品,基于VIP生态水文过程模型,模拟分析了青藏高原2000—2018年间草地生产力的时空格局,并结合同期农牧业统计资料,分析了青藏高原县域尺度草畜平衡状态的变化。结果表明:青藏高原草地多年平均净初级生产力(NPP)为158.4 g C·m^-2·a^-1;近20年来草地生产力上升趋势明显,显著上升面积的比例为44.7%。气候变暖、降水量增加、草本植物生长期延长和大气CO₂浓度升高是青藏高原草地生产力提高的主要驱动因素。基于草场产量估算的青藏高原平均理论载畜量为1.17 SU·hm^-2,年增长率为0.011 SU·hm^-2。2000年以来青藏高原草地超载情况总体趋于好转,严重超载县的面积比例已降至20%以下,其中超载程度较严重的地区,畜牧业的维持和发展主要依靠作物秸秆补饲。研究结果可为区域农牧业结构调整和生态环境保护提供科学依据。