吉林省落叶松林净初级生产力时空特征及其对气候变化的响应

为评估吉林省落叶松林的生产力现状并为我国森林生态系统生产力和植被监测研究提供基础数据,以吉林省落叶松林为研究对象,基于吉林省及其周边100 km范围内41个气象站点资料,采用LPJ-DGVM模型模拟了2000—2019年吉林省落叶松林近20年的净初级生产力,并采用线性回归趋势分析、变异系数、Hurst指数和相关性分析法对其时空变化、稳定性及其与气候因子的相关关系进行了分析。结果表明：(1)2000—2019年吉林省落叶松林年均净初级生产力(NPP)为592 g C m^-2 a^-1,年均增长率为2.81%,随时间推移呈现波动增长的趋势(β=14.55,R~2=0.784,P<0.01)。(2)NPP变异系数为0.07—2.33,均值为0.48,除幼龄林外,整体波动较小。Hurst指数介于0.441—0.849之间,均值为0.612,未来吉林省落叶松林NPP呈增加趋势。(3)吉林省落叶松林NPP存在明显的空间异质性,北部和南部区域NPP较高,是近20年NPP增长较快的区域。(4)2000—2019年吉林省落叶松林年均NPP与年总降水、生长季...     

不同郁闭度下胸高直径对杉木冠幅特征因子的影响

树冠是树木进行光合作用和呼吸作用的重要场所,冠幅和冠长率直接影响树木的生活力和生产力。以湖南省黄丰桥国有林场103块杉木(Cunninghamia lanceolata)林样地为例,样地按郁闭度CD≥0.8(类型1)、0.7≤CD<0.8(类型2)、0.6≤CD<0.7(类型3)、0.5≤CD<0.6(类型4)和CD<0.5(类型5)划分5个等级。分析不同等级林分中树木冠幅和冠长率的分布结构以及与胸径的关系,同时利用非线性混合效应模型分析各类型郁闭度对冠幅和冠长率的随机影响。研究结果表明:5种类型的冠幅大小主要分布在区间(2.5—4.0m)之间,分别占65.82%、69.56%、70.79%、58.15%和53.21%,小于1.5 m和大于5.0 m分布较少;5种类型冠长率主要分布在区间(0.3—0.7)之间,分别占55.69%、71.93%、67.01%、82.22%和79.28%,在区间小于0.2和大于0.8分布较少,大于0.9的冠长率几乎没有;冠幅与胸径之间呈现较弱的线性相关性,而冠长率与胸径之间几乎线性不相关。在相同的胸高直径时,类型5的冠幅最大,而类型1的冠幅最小。对于冠长率,恰好相反,即类型1的冠长率最大,而类型5的冠长率最小;同时给出的冠幅模型(模型11)和冠长率模型(模型14)具有较高的预测精度,在实际应用中可以利用它们对冠幅和冠长率进行预测。     

乌兰布和沙漠东北缘荒漠-绿洲过渡带植被地上生物量估算

干旱区荒漠植被地上生物量是植被生长状况评价与荒漠化监测的重要指标。在乌兰布和沙漠东北缘的荒漠-绿洲过渡带选取典型区,基于地面调查数据构建主要植物种的异速生长方程,对样方内的植被地上生物量进行估算;基于样方调查数据和Quick Bird影像数据,分别建立植被指数与人工固沙林和荒漠植被地上生物量的回归模型,并对研究区植被地上生物量进行估算。结果表明:植冠体积V是较好的预测变量,所得荒漠植物异速生长方程精度较高,能够满足样方内荒漠植被地上生物量估算需要;采用RVI对数模型估算人工固沙林地上生物量的效果最好(R~2=0.72,RMSEP=56.15),采用RVI线性模型估算荒漠植被地上生物量的效果最好(R~2=0.82,RMSEP=15.07);研究区内荒漠植被和人工固沙林的单位面积地上生物量分别为90.73g/m~2和105.28g/m~2。该研究可以为荒漠化监测和荒漠植被遥感信息提取提供参考。     

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。     

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。