三种林分生物量估算方法的比较

区域森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本文以吉林省落叶松人工林固定样地为例,采用非线性似乎不相关回归法构建2种林分生物量模型,即基于林分变量的林分生物量模型(模型系统Ⅰ)和基于生物量换算系数的林分生物量模型(模型系统Ⅱ),给出落叶松人工林固定生物量换算系数值,并比较了3种林分生物量估算方法的预估精度.结果表明: 所建立的2种林分生物量模型中,总生物量和树干生物量模型拟合和预测效果较好,其R_a²>0.95,且均方根误差(RMSE)、平均预测误差(MPE)和平均绝对误差(MAE)都较小.树叶和树枝生物量模型拟合和预测效果相对较差,其模型的R_a²<0.95.模型系统Ⅰ和模型系统Ⅱ的预测精度均优于固定生物量换算系数法.基于生物量换算系数的林分生物量模型属于材积源生物量法,其本质与基于林分变量的林分生物量模型不同,但二者的预测效果相当.固定生物量换算系数的预测能力较差,将生物量与蓄积量之比假定为恒定常数是不恰当的.此外,为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.     

大兴安岭东部主要林分类型乔木层生物量估算模型

大尺度森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本研究以大兴安岭东部6个主要林分类型为研究对象,构建了其总量及各分项一元、二元可加性林分生物量模型.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),采用非线性似乎不相关回归模型方法估计模型参数.结果表明: 经似然分析法判断,大兴安岭东部6个主要林分类型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.各林分类型可加性生物量模型的调整后确定系数为0.78～0.99,平均相对误差为-2.3%～6.9%,平均相对误差绝对值6.3%～43.3%.增加林分平均高可以提高绝大多数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.为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.本研究建立的林分总量与各分项生物量模型都能对大兴安岭东部6个主要林分类型生物量进行较好的估计.     

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.
     

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.     

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。     

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。     

红松人工林地表可燃物火蔓延速率预测模型

红松人工林因其枝叶内油脂含量较高而具有极高的火灾风险,地表火蔓延是其火灾扩展的主要方式,研究地表火蔓延速率预测模型可以为红松人工林的火灾扑救工作提供科学指导。本研究以黑龙江省帽儿山地区红松人工林地表可燃物为研究对象,设置不同的可燃物含水率(5%、15%、25%)、载量(0.5、0.7、0.9、1.1 kg?m^-2)和坡度(0°、10°、20°、30°、40°),模拟野外可燃物床层特征进行室内点烧试验,使用热电偶法测定蔓延速率,根据实测蔓延速率对比分析Rothermel模型、修正后Rothermel模型和随机森林模型的预测精度,评估预测红松人工林地表火蔓延速率的最优模型。结果表明：直接使用Rothermel模型预测红松人工林地表火蔓延速率整体效果较好,但对于高坡度、高含水率条件下的蔓延速率预测效果不理想。重新拟合坡度参数后的Rothermel模型与随机森林模型预测效果均较好,且预测精度相近,但随机森林模型因其本身特性,还需进一步进行评估和验证。修正后的Rothermel模型更适合预测0°～40°坡度下的红松人工林地表火蔓延速率。     

蒙古栎红松林演替模型FOROAK的研究

以森林动态斑块理论为基础建立了蒙古栎（ＱｕｅｒｃｕｓｍｏｎｇｏｌｉｃａＦｉｓｃｈ．）红松（ＰｉｎｕｓｋｏｒａｉｅｎｓｉｓＳｉｅｂ．ｅｔＺｕｃｃ．）林动态变化的林窗模型ＦＯＲＯＡＫ,该模型包括对树木生长的生物学过程和影响树木生长的环境因子模拟两部分。用两种不同面积大小的样地分析森林动态,确定蒙古栎红松林林窗面积为０．０５ｈｍ２。以实际调查数据检验模型,证明所得模型能合理预测森林变化过程,在预测树种组成上精度很高,实际调查和预测的树种断面积组成比在６０、１００和２７０年非常接近,在森林发育后期观测样地的树种组成与预测结果吻合程度良好。对裸地上森林模拟,表明森林的动态过程规律是,蒙古栎和白桦（ＢｅｔｕｌａｐｌａｔｙｐｈｙｌａＳｕｋａｃｚ．）在林分发育开始占优势,中期形成阔叶树和针叶树混交,但以阔叶树为主的森林,后期渐被红松取代。对现实原始林预测显示,森林未来３００年变化稳定,红松株数和生物量变化很小。     

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。     

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)。     

林龄对红松和落叶松人工林土壤温室气体通量的影响

探讨人工林发育过程中土壤温室气体排放及其机制,可为森林温室气体通量估算提供理论依据。采用室内培养方法研究了黑龙江省帽儿山地区不同林龄(15、30和50年生)红松(Pinus koraiensis)和落叶松(Larix gmelinii)人工林土壤温室气体排放/吸收速率及其调控因素。结果表明:30年生红松和落叶松人工林土壤CO₂排放速率(红松:(1724.18±98.57)μg C·kg^-1·h^-1;落叶松:(1306.37±142.27)μg C·kg^-1·h^-1)和CH₄吸收速率(红松:(5.12±0.68)μg C·kg^-1·h^-1;落叶松:(1.91±0.85)μg C·kg^-1·h^-1)显著高于15和50年生(P<0.05)。30年生红松人工林土壤N₂O排放速率显著高于15和50年生(P<0.05),而落叶松人工林土壤N₂O排放速率随林龄增加变化不显著。红松和落叶松人工林土壤N₂O排放速率最大值分别为(0.139±0.016)和(0.137±0.056)μg N·kg^-1·h^-1。红松人工林土壤CO₂排放速率均高于同龄落叶松人工林,15和30年生达到显著水平(P<0.05)。红松人工林土壤CH₄吸收速率均显著高于同龄落叶松人工林(P<0.05)。红松人工林土壤N₂O排放速率与同龄落叶松人工林土壤均无显著差异。混合线性模型分析显示,影响红松和落叶松人工林发育过程中土壤CO₂排放速率的主要因素是土壤全碳含量和微生物生物量氮,其中微生物生物量氮受树种和林龄的影响。CH₄吸收速率受到微生物生物量碳、溶解性有机碳和溶解性有机氮含量影响,其中微生物生物量碳受树种和林龄调控。N₂O排放速率受溶解性有机氮、铵态氮和硝态氮影响,其中溶解性有机氮受林龄影响。综上所述,树种和林龄差异造成的土壤理化性质和微生物生物量碳氮的异质性可在一定程度上解释土壤温室气体排放/吸收速率的差异。     

Allometry and biomass of Korean pine (Pinus koraiensis) in central Korea

Aboveground tree biomass of Korean pine (Pinus koraiensis Sieb. et Zucc.) was determined for a natural forest of Korean pine and mixed deciduous trees and seven age classes of plantation forests in central Korea. Regression analyses of the dry weights of stem wood, stem bark, branches, and needles versus diameter at breast height were used to calculate regression equations of the form of log Y = a + b log X. Biomass of Korean pine in the mixed forest was 118 Mg ha(-1), and biomass in the plantations was linearly related to stand age, ranging from 52.3 Mg ha(-1) in 11 to 20-year-old stands to 317.9 Mg ha(-1) in 71 to 80-year-old stands. The proportions of stem wood and stem bark in the total aboveground biomass decreased with stand age while those of branch and needle increased. Specific leaf area of Korean pine ranging from 35.2 to 52.1 cm2 g(-1) was significantly different among crown positions and needle ages; in general, lower crown position and current needles had the greatest surface area per unit dry weight.     

Biomass and Carbon Storage in an Age-Sequence of Korean Pine (<Emphasis Type="Italic">Pinus koraiensis</Emphasis>) Plantation Forests in Central Korea

This study examined the biomass and carbon pools of the main ecosystem components in an age sequence of five Korean pine plantation forest stands in central Korea. The C contents in the tree and ground vegetation biomass, coarse woody debris, forest floor, and mineral soil were estimated by analyzing the C concentration of each component. The aboveground and total tree biomass increased with increasing stand age. The highest C concentration across this chronosequence was found in the tree branch while the lowest C concentration was found in the ground vegetation. The observed C contents for tree components, ground vegetation, and coarse woody debris were generally lower than the predicted C contents estimated from a biomass C factor of 0.5. Forest floor C content was age-independent. Total mineral soil C content appeared to decline initially after establishing Korean pine plantations and recover by the stand age of 35 years. Although aboveground tree biomass C content showed considerable accumulation with increasing age, the relative contribution of below ground C to total ecosystem C content varied substantially. These results suggest that successional development as temporal factor has a key role in estimating the C storage in Korean pine plantation forests.     

人工红松树干内部节子体积预测模型

基于黑龙江省林口林业局林场和东京城林业局林场29块标准地中49株人工红松1207个节子数据,使用图片处理软件Digimizer对节子纵剖面图片数据进行提取,将节子形状用一个二维散点图表示。根据节子二维形状散点图,把人工红松节子分为3种类型: 活节(整个节子为健全节)、未包藏死节(节子由健全节和疏松节组成)和包藏死节(节子的健全节和疏松节部分被树干包藏)。3个类型节子的健全节体积通过对健全节形状参数方程求积得到;疏松节体积利用圆柱体的体积计算得到;节子总体积等于健全节体积与疏松节体积之和。最后,基于节子变量(节子直径、节子相对高、节子总长度)和树木变量(胸径),采用样地和树木水平的线性混合模型建立了红松人工林健全节体积、疏松节体积和节子总体积的预测模型。与基础模型相比,考虑样地和树木水平的混合效应所建立的健全节体积、疏松节体积和节子总体积预测模型,其参数估计更精准,残差分布更均匀,拟合精度明显提高。检验结果表明,基础模型预估精度均在90%以上,引入样地和树木效应的混合模型的预估精度均在93%以上,说明所建模型可以很好地预测红松人工林节子体积大小。     

长白山阔叶红松林生产力随林分发育的变化

林龄是影响森林生态系统碳储量和碳通量的一个关键因子。量化森林生产力随林分发育的变化规律,对于优化林龄结构,促进资源利用最大化,更好地发挥森林在调节CO₂吸收、储存和释放中的作用十分重要。本研究采用空间代替时间法,在露水河林区设置12块不同发育阶段的阔叶红松林样地,运用经本地参数化的Biome-BGC模型,模拟了阔叶红松林净初级生产力(NPP)随林分发育的动态变化,分析了阔叶红松林NPP在4种发育情景模式下随林分发育的变化规律。结果表明: 不同龄组阔叶红松林的生物量表现为幼龄林<中龄林<成熟林<过熟林,其平均生物量分别为(224.35±20.68)、(237.23±39.96)、(259.16±19.51)和(357.57±84.74) t·hm^-2。模型模拟的不同发育阶段阔叶红松林NPP的变化范围为489.8～588 g C·m^-2·a^-1,模拟结果与MODIS观测结果有较好的一致性,反映了Biome-BGC模型模拟阔叶红松林碳通量的合理性和准确性。模型模拟的阔叶红松林NPP随林分发育呈先增加后下降的变化趋势,在中龄林时达到最高,过熟林时最低。4种阔叶红松林发育动态情景模式下的NPP变化特征表明,在起始状态为人工种植红松林的自然发育和发育过程中对阔叶树实施采伐控制的两种情景下,成熟林时期NPP最高;而在起始状态为天然次生白桦林的自然发育和经人为采伐动态控制的两种情景下,均表现为幼龄期NPP最高。     

受干扰长白山阔叶红松林林分组成及冠层结构特征

通过样地调查对不同干扰方式产生的过伐天然林、次生白桦林和人工落叶松林等群落的结构组成进行分析和分类探讨 ,并选取了林窗片断和叶面积指数两个能表示群落冠层结构的指标进行分析。结果表明 ,林窗片断值分别为 :原始阔叶红松林 0 194、原始阔叶类 0 185、结构转换型 0 315、结构保留型 0 36 3、结构破坏型 0 2 35、严重干扰类型 0 5 5 0、次生白桦林0 2 13和人工落叶松林 0 2 2 7;叶面积指数分别为 :原始阔叶红松林 1 76 6、原始阔叶类 1 6 80、结构转换型 1 2 5 0、结构保留型 1 0 2 8、结构破坏型 1 5 5 0、严重干扰类型 0 6 35、次生白桦林1 731和人工落叶松林 1 4 73。     

受干扰长白山阔叶红松林林分结构组成特征及健康距离评估

通过样地调查对不同干扰方式产生的过伐天然林、次生白桦林和人工落叶松林等群落的结构组成进行分析和分类探讨,并选取能够表征结构完整性和稳定性的一些指标因子,利用健康距离法对长白山阔叶红松林区的森林生态系统健康进行了评估实践,结果按顺序依次为：原始阔叶类0．14<结构转换型0．23<结构保留型0．32<结构破坏型0．33<严重干扰类型0．44<次生白桦林0．53<人工落叶松林0．68．以期对阔叶红松林生态系统的恢复和区域林业可持续发展提供参考．