森林生物量遥感降尺度研究

森林生物量是评价全球碳氧平衡、气候变化的重要指标。目前已有基于星载激光雷达数据的全球森林生物量产品,但空间分辨率较低,不能很好地满足小区域森林调查和动态监测的需要。针对这一现状,以美国马里兰州两个森林分布状况不同的区域为研究区,基于CMS(Carbon Monitoring System)30 m分辨率和GEOCARBON 1 km分辨率森林地上生物量产品以及TM等数据源,通过升尺度模拟低分辨率生物量数据和直接使用低分辨率产品两种方式,分别尝试建立了多光谱地表参数和低分辨率森林地上生物量之间的统计关系,以此作为降尺度模型实现了森林地上生物量空间分辨率从1 km到30 m的转换,并对降尺度结果进行精度评价和误差分析。结果表明:模拟数据降尺度后的30 m分辨率森林地上生物量空间分布和CMS森林地上生物量分布状况大致相同,RMSE=59.2—65.5 Mg/hm~2,相关系数约为0.7;其降尺度结果优于GEOCARBON产品直接降尺度结果RMSE=75.3—79.9 Mg/hm~2;相较于线性模型,非线性模型能更好地呈现森林地上生物量和地表参数间的关系;总体上,降尺度生物量呈现高值区低估,低值区高估的现象。     

星载大光斑LiDAR与HJ-1A高光谱数据联合估测区域森林地上生物量

以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用HJ-1A/HSI高光谱数据和ICESat-GLAS波形数据,估测区域森林地上生物量。从平滑后的GLAS波形数据中提取波形长度W和地形坡度参数TS,建立GLAS森林最大树高估测模型;从GLAS波形数据中提取能量参数I(植被回波能量Ev和回波总能量E之比),建立GLAS森林郁闭度估测模型;利用GLAS估测的森林最大树高和森林郁闭度联合建立森林地上生物量模型。由于GLAS呈离散条带状分布,无法实现区域估测,因此研究将GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,基于支持向量回归机算法实现森林地上生物量区域估测,得到研究区森林地上生物量分布图。研究结果显示,基于W和TS建立的GLAS森林最大树高估测模型的adj.R~2=0.78,RMSE=2.51m,模型验证的adj.R~2=0.85,RMSE=1.67m。地形坡度参数TS能够有效的降低地形坡度的影响;当林下植被高度为2m时,得到的基于参数I建立的GLAS森林郁闭度估测模型效果最好,模型的adj.R~2=0.64,RMSE=0.13,模型验证的adj.R~2=0.65,RMSE=0.12。利用森林最大树高和森林郁闭度建立的森林地上生物量模型的adj.R~2=0.62,RMSE=10.88 t/hm~2,模型验证的adj.R~2=0.60,RMSE=11.52 t/hm~2。基于支持向量回归机算法,利用HJ-1A/HSI和GLAS数据建立的森林地上生物量SVR模型,生成了森林地上生物量分布图,利用野外数据对得到的分布图进行验证,验证结果显示森林地上生物量估测值与实测值存在很强的线性关系(adj.R~2=0.62,RMSE=11.11 t/hm~2),能够满足林业应用的需要。因此联合ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A高光谱数据,能够提高区域森林地上生物量的估测精度。     

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。     

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。     

单木生物量模型估计区域尺度生物量的不确定性

采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R~2的设计,分别研究了单木生物量模型参数变异性及模型残差变异性对区域尺度生物量估计不确定性的影响。研究结果表明:2009年江西省杉木地上生物量估计值为(19.84±1.27)t/hm~2,不确定性占生物量估计值约6.41%。生物量估计值和不确定性值达到平稳状态所需的运算时间随建模样本量及决定系数R~2的增大而减小;相对于模型参数变异性,残差变异性对不确定性的影响更小。     

遥感在森林地上生物量估算中的应用

生物量是地表C循环研究的重要组成部分,生物量研究有助于深入认识区域乃至全球的C平衡。森林作为地球最重要的陆地生态系统,区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。在大的空间尺度上,遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。TM、AVHRR、SAR等数据以及多源数据的融合在森林生物量估算方面广泛应用,并取得了显著效果。运用遥感技术进行森林生物量估算时,所采用的数据源不同,分析方法也不相同,主要分析方法有:相关分析、多元回归分析、神经网络和数学模型模拟等。随着测定不同空间、时间和波谱分辨率的各种传感器的广泛使用,以及生物量遥感估算模型的进一步发展和完善,大尺度森林生物量的遥感估算研究必将向前迈进一大步。     

黑龙江省东部地区红松人工中幼龄林生物量研究

运用非线性联立方程组建模理论建立红松立木相容性生物量模型,然后利用模型计算出人工红松各个样地林木各器官和样地总生物量。以林分年龄、林分平均胸径、林分密度等因素为制约条件,讨论分析林分生物量在林木各器官之间的分配规律,并且探究林分年龄、林木大小和林分密度的变化对林分生物量的影响。结果表明:幼龄红松人工林林分生物量与平均胸径成正相关关系;林分密度对林分生物量影响较大,并且随着密度的增大而增大,且最适合的林分密度范围是1 000~1 400株·ha-1;红松人工幼、中龄林林分生物量各器官分配规律相同,表现为树干树根树枝树叶,地上生物量占林分生物量79%左右;林分地上和地下生物量大概呈3.8∶1的比例。     

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。     

基于机载激光雷达与Landsat 8 OLI数据的亚热带森林生物量估算

快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(Li DAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据,借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据,首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量,34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选,然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型),并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较,讨论预测结果及其精确性。结果表明:3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时,地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上,基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高,达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量,综合生物量估算模型精度(地上生物量:R2为0.88;地下生物量:R2为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量:R2为0.73;地下生物量:R2为0.81)和Li DAR生物量估算模型(地上生物量:R2为0.86;地下生物量:R2为0.83)。     

Estimates of subtropical forest biomass based on airborne LiDAR and Landsat 8 OLI data

 快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(LiDAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据, 借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据, 首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量, 34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选, 然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型), 并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较, 讨论预测结果及其精确性。结果表明: 3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时, 地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上, 基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高, 达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量, 综合生物量估算模型精度(地上生物量: R²为0.88; 地下生物量: R²为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量: R²为0.73; 地下生物量: R²为0.81)和LiDAR生物量估算模型(地上生物量: R²为0.86; 地下生物量: R²为0.83)。     

缙云山马尾松种群数量动态初步研究

马尾松(Pinus massoniana)种群是我国亚热带森林植被演替的先锋种群之—。研究其数量动态对亚热带森林群落和生态系统的研究有着重要意义。“样地编年序列”的应用为长命多年生植物种群数量动态的研究提供了一条捷径。缙云山马尾松种群,约在7龄前,其密度随时间而增长,其后降低。其间关系可用下式近似表达：(07), 式中,D是种群密度估计值,A是种群年龄。缙云山马尾松种群生物量在灌草从到松阔混交林初期的演替中呈现Logistic增长。符合公式：式中,Bp是种群生物量的估计值,A,e是自然对数的底。在从混交林到常绿阔叶林的演替中,其生物量表现出随时间下降的趋势。在自疏过程中,马尾松种群平均植株生物量与种群密度服从-3/2稀疏定律。符合公式：式中,Bi是平均植株生物量,D是种群密度。导致缙云山马尾松种群数量动态变化的动力,主要是种内光资源竞争引起的自疏和种间光资源竞争引起的他疏。     

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。     

东北地区两个主要树种地上生物量通用方程构建

目前,东北落叶松地上生物量方程主要采用分树种或把不同树种归为一体的方法,但是,既能反映落叶松生物量与自变量的平均关系,又能反映不同树种间生物量差异程度的通用性落叶松生物量方程迄今尚未构建。因此,以东北地区兴安落叶松和长白落叶松地上生物量数据为研究对象,构建一元(自变量为胸径)、二元(自变量为胸径和树高)和三元(自变量为胸径、树高和冠幅)的不同树种生物量通用方程。由于起源和地域的不同,生物量可能会存在一定程度差异,进而,在所构建的不同树种生物量通用方程的基础上,考虑起源和地域的差异,利用哑变量方法构建既能考虑不同树种又能考虑林分起源和不同地域的东北落叶松地上生物量通用方程,并利用加权最小二乘法剔除方程异方差。结果表明:通过哑变量方法构建不同树种生物量模型方法可行;不论是传统的生物量方程,还是只考虑树种或同时考虑树种、起源和地域的通用生物量方程,增加自变量能提高方程预测效果,即,三元生物量方程预测精度最高,二元生物量方程次之,一元生物量方程最低;当同时考虑树种、起源和地域时,方程预测精度最高,只考虑树种的生物量通用方程次之,传统生物量方程最低。因此,如果数据允许,建议构建考虑不同树种、起源和地域的三元生物量方程估计东北地区长白落叶松和兴安落叶松地上生物量。     

生境片段化对千岛湖马尾松林内土壤种子库的影响

土壤种子库是森林群落更新的主要来源之一,对森林的演替和恢复等具有重要意义。生境片段化现象正日益严重地影响着森林群落,并可影响森林土壤种子库。研究了千岛湖地区的大陆及岛屿次生马尾松林内土壤种子库的组成及其影响因素(e.g.,岛屿面积,形状指数,隔离度和距岛屿边缘距离等)。根据大陆和岛屿的面积及边缘梯度,采用大数量小样方法,分别在土壤种子库最大化(初冬,2015年12月)和最小化(晚春,2016年4月)时期对马尾松林内土壤进行了机械取样。对土壤样品进行萌发实验,检测了两个时期的土壤种子库上层(0—2 cm)和下层(2—5 cm)种子组成,并通过广义线性混合效应模型等手段分析其影响因素。结果显示:(1)所有316个土壤样本中,萌发出幼苗1422株,隶属于29科、40属、41种。其中,木本植物幼苗占13种1024株,草本占28种398株。(2)Jaccard指数和相关性分析均显示初冬、晚春时期的土壤种子库组成具有很高的相似性;土壤种子库上、下层组成的相似性也很高。(3)广义线性混合效应模型分析显示,在大陆和岛屿上,土壤种子库下层种子含量低于上层;而大陆样地土壤种子库中的木本植物种子数较岛屿样地高。岛屿上,土壤种子库中的种子数随土层的加深而降低;随边缘梯度升高也下降,尤其是草本植物的种子。对于岛屿上的木本植物,不耐阴种的种子数量远大于耐阴种,尤其是土壤下层。表明千岛湖地区马尾松林内土壤种子库组成受到生境片段化的影响,进而可能作用于该类型森林群落的演替。     

松材线虫入侵后不同伐倒干扰强度对马尾松林植物多样性的影响

以松材线虫入侵马尾松林后经过不同伐倒干扰强度经营形成的不同群落类型作为研究对象,对9个群落类型的物种多样性进行了研究.结果表明,乔木层物种多样性指数大小排列顺序为: 马尾松纯林受害皆伐后形成的阔叶林(富阳)＞轻度受害的马尾松 木荷混交林(富阳)＞对照＞轻度受害的马尾松 纯林(富阳)＞马尾松 栓皮栎混交林受害择伐后形成的栓皮栎林(舟山)＞马尾松纯林受害皆伐后形成的马尾松幼龄林(富阳)＞马尾松纯林受害择伐后形成的枫香林(舟山)＞受害的黑松 马尾松混交林(舟山)＞受害的马尾松纯林(舟山).灌木层舟山马尾松纯林的3种多样性指数均最低,其余各地相差不大.草本层马尾松幼树纯林、栓皮栎林和枫香林的3个指数较高.不同地理位置和不同受害程度的马尾松林植物多样性差异显著;不同干扰程度、不同恢复方式下马尾松林内的植物多样性差异也显著.建立了伐倒干扰强度指数,发现物种多样性指数随伐倒干扰强度指数的变化规律符合“中间高度膨胀”理论.协方差分析结果表明,所建的指数能有效地反映松材线虫入侵及病木伐除后马尾松林植物多样性的变化.     

多样化松林中昆虫群落多样性特征

马尾松和湿地松是我国南方的2种主要松树。通过对6种不同林分结构下的马尾松林和湿地松林内昆虫群落调查与多样性指数分析,表明2种松树内的昆虫种类和数量无显著差异,混交林中的昆虫群落的种类和数量比纯林多,尤其以捕食天敌类群的种类和数量更为明显。整个昆虫群落和植食类群多样性指数以湿地松林内较大,而天敌(捕食类群和寄生类群)多样性指数则以马尾松林较高。从不同林分结构下昆虫多样性的比较来看,混交林内昆虫群落多样性指数波动较小,明显地高于纯林。但不同林分结构下昆虫多样性随水平分布和垂直分层格局而变化,松树北面和东面各样地之间的昆虫群落多样性指数差异显著,而南、西面之间差异较小;树冠层各样地之间的差异达极显著水平,而枯枝落叶层和树干层之间差异不显著。由此,还进一步讨论了混交林中昆虫群落稳定性问题。     

冰雪灾害对中亚热带人工针叶林净初级生产力的影响

结合中亚热带江西千烟洲人工针叶林2005、2008和2011年3次树木清查数据以及树木相对生长方程,比较了2008年1月南方冰雪灾害前后的NPP,评价了森林生态系统灾后的恢复能力。结果表明:乡土树种马尾松(Pinus massoniana)与杉木(Cunninghamia lanceolata)比外来树种湿地松(Pinus elliottii)抗灾害能力强;在个体水平上,胸径(D)较大的树木抗灾害能力较差。灾后马尾松与杉木的D增长率降低,而湿地松增大。冰雪灾害导致大量碳(10.44 t C/hm2)从乔木层碳库转移到死生物量碳库,占乔木层碳储量的18.28%。灾前NPP和碳利用效率(CUE)分别为736.23 g C m-2a-1和0.41;灾后经过近4年的恢复,NPP和CUE分别为683.08 g C m-2a-1和0.38。     

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。     

Modelling the response of eucalypts to fire,Brindabella Ranges,ACT

Abstract A new algorithm for the responses of Eucalyptus species to fire was developed to be used in BRIND, an existing forest gap simulation model. After a fire, trees may be: (i) killed outright; (ii) have their above-ground parts killed but resprout from basal lignotubers; or (iii) continue to grow from undamaged and epicormic above-ground buds. Data collected after a fire in the Gudgenby region, Brindabella Ranges, southern Australian Capital Territory, indicate that tree size and vigour can be used to predict the response of individual trees. There was not enough information about fire intensity to estimate its effect on the response of trees. The new algorithm was tested using data from a 1982 fire in Bushrangers Creek, Brindabella Ranges. The predicted probabilities of stem death were similar to the field data.     

闽北马尾松人工林密度控制模型研究

本文以闽北地区196块常规马尾松人工林标准地资料为基础,应用离散阶段连续状态的动态规划方法,建立可变间隔期的马尾松人工林密度控制模型,并研究马尾松人工林林分密度效应.表明该模型效果较理想,可用于指导林业生产.