京津唐城市群土地利用变化的区域增温效应模拟

土地利用变化与大气相互作用,影响区域气候,而城市及其周边地区受人类活动影响很大,成为土地利用变化最为强烈的区域。利用耦合了城市冠层模型的中尺度大气模式(WRF/UCM),在2008年的初始大气条件和边界条件下,用20世纪70年代后期和2008年两期京津唐地区土地利用资料替换WRF/UCM模式推荐的地表覆盖数据,模拟分析不同土地利用类型及其变化对应的气候差异情况。在此过程中,利用插值方法(ANUSPLIN)得到京津唐及其周边26个气象站点观测气温的插值数据,并以此在时空尺度上对比验证了模式的模拟结果。结果表明:WRF/UCM较好地模拟出了近地表2 m的气温,无论在空间上还是在时间上都表现良好;由城市扩展主导的土地利用变化导致研究区大部分区域的增温幅度大于0.05℃,且最大的增温区域出现在城市扩展区,可达1.31℃。此外本研究初步探讨了土地利用变化的增温贡献率,结果显示研究区土地利用变化导致增温0.08℃,整体贡献率为9.88%,城市扩展区增温0.29℃,表示出了城市扩展导致的增温贡献率达到32.75%。     

Characterization of changes in land cover and carbon storage in Northeastern China: An analysis based on Landsat TM data

We use Landsat TM time series data for the years of 1991/1992, 1995/1996 and 1999/2000 to characterize land-cover change in northeast China. With the information on land-cover change and the density of vegetation and soil carbon, we assess the potential effect of land-cover change on vegetation and soil carbon in this region. Our results show a large decrease of 2.76(104km2 in forest area and a rapid increase of 2.32(104km2 in urban area. Land-cover changes in northeast China have resulted in a potential maximum loss of 273.2 Tg C for the period of 1991-2000, with a net loss of 95.7 Tg C in vegetation and 177.5Tg C in soil. . The conversion of forests into other land-cover types could have potentially resulted in a loss of 254.6 Tg C for the study period, accounting for 68.8% of the total potential carbon loss in the northeast China. To quantify the net effect of land-cover change on carbon storage will require accounting for vegetation regrowth and soil processes. Our results also imply that forest protectionand reforestation are of critical importance to carbon sequestration in China.     

不同龄组的热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

 在森林植被生物量遥感动态监测方面最基础性的研究是探讨生物量与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据之间的相关性。为此,以我国云南省西双版纳的热带森林植被为例,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的生物量与其对应的LANDSAT TM数据及其派生数据、气象数据和地形数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据,通过各树种组的各器官生物量估算模型计算出各样地森林植被的生物量,并根据样地的坐标来建立样地GIS数据库。然后,利用地形图对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将栅格样地数据、遥感数据（如LANDSAT TM数据）及其派生数据（如各种植被指数数据、主成分数据、缨帽变换的亮度、绿度和湿度数据）、栅格地形数据（如DEM和坡向）和栅格气象数据（包括年平均温度、大于0 ℃的积温、年平均降雨量和湿润度）统一到同一坐标系和投影下,并将所有的数据内插为30 m分辨率的格网数据,利用样地数据与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据进行栅格空间叠加分析,从而得到各样地的样地数据、遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据。再次,根据各样地优势树种所属的龄组将所有的数据层化为幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林等几个不同龄组的样本数据。最后,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的样地生物量与其对应的遥感数据和派生数据、气象数据和地形数据进行相关性分析。研究表明,在所有的因子中,幼龄林的生物量与LANDSAT 的TM1和TM6波段的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数均为-0.33;中龄林的生物量与降雨量在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为0.33;近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3、LANDSAT的TM4和缨帽变换的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数分别为0.50、-0.45和-0.45;成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分（PC2）在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为-0.46。在0.05的水平上,近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3的相关系数最高,达到0.50,其次是成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分的相关系数,为-0.46。     

乌兰巴托-锡林浩特样带草地植被特征与水热因子的关系

2012年夏季,研究人员对蒙古高原长约1100km的乌兰巴托—锡林浩特草地样带开展考察,获取了46个样地的物种数量、地上生物量等数据;基于全球GHCN(全球历史气象网络)数据集,提取了样带夏季(6—8月)月均温度和降水总量;继而根据自然地理和行政区边界,将草地样带大致分成北部(蒙古国乌兰巴托—蒙古国艾日格)、中部(蒙古国艾日格—中国苏尼特左旗)和南部(中国苏尼特左旗—中国锡林浩特),开展了分析。研究表明:(1)样带夏季平均温度的空间分布形态呈现明显的倒"U"型分布,南北两端温度较低,中部温度较高;夏季降水量在空间上的分布形态则与之相反,呈现南北两端降水量较高,中部降水量较低的正"U"型分布;(2)样带上植物物种数量、地上生物量的空间分布形态均呈现正"U"型分布,即在生态景观类型为典型温性草原的样带南部和北部地区,其生物多样性、地上生物量明显好于呈现为温性荒漠草原、温性荒漠景观的样带中部地区。(3)相关分析体现了大尺度(高原样带尺度)上植被特征与水热环境因子间的关系:植物物种数量、地上生物量与夏季月均温度均呈现负相关,而与夏季降水总量则呈现正相关关系。(4)偏相关分析反映了局地小尺度上植被特征与水热环境因子间的关系:温度和降水要素对于植物物种数量、地上生物量均呈现正相关。     

1985—2030年江西泰和县森林植被碳储量的时空动态

根据第6次森林清查小班数据,运用生物量转换因子法和平均生物量法估算了2003年江西省泰和县森林植被的生物量和碳储量,采用空间替代时间的方法,利用Logistic方程拟合了泰和主要森林类型年龄与碳密度的曲线关系,并结合小班轮伐信息,估算了全县1985—2003年的植被生物量和碳储量,分析了期间的时空动态特征,并以2003年为基准年,假定到2020、2030年泰和县森林植被面积保持稳定、且不考虑轮伐期,推算了此情景下2020、2030年泰和县植被碳储量.结果表明：2003年,泰和县森林林分总面积15.74×10⁴ hm²,总生物量6.71 Tg,植被碳储量4.14 Tg C,平均碳密度26.31 t C·hm^{- 2}. 1985、1994、2003、2020、2030年泰和县森林植被碳储量分别为1.06、2.83、4.14、5.65和6.35Tg C,森林植被碳密度的空间分布由东西部向中部递减.人工造林使泰和县林分面积大幅增加,全县森林植被的固碳能力明显增强.     

基于遥感-过程耦合模型的1988～2004年青海三江源区净初级生产力模拟

 三江源区不仅是地处青藏高原的全球气候变化的敏感区, 也是我国甚至亚洲最重要河流的上游关键源区。作为提供物质基础的植被净初级生产力(Net primary production, NPP), 是评价生态系统状况的重要指标。该文应用已在碳通量观测塔验证, 扩展到区域水平的遥感-过程耦合模型GLOPEM-CEVSA, 以空间插值的气象数据和1 km分辨率的AVHRR遥感反演的FPAR数据为模型主要输入, 模拟并分析了1988～2004年该区NPP时空格局及其控制机制。结果表明, 该区植被平均NPP为143.17 gC·m^–2·a^–1, 呈自东南向西北逐渐降低的空间格局, 其中, 以森林NPP最高(267.90 gC·m^–2·a^–1), 其次为农田(222.94 gC·m^–2·a^–1)、草地(160.90 gC·m^–2·a^–1)和湿地(161.36 gC·m^–2·a^–1), 荒漠最低(36.13 gC·m^–2·a^–1)。其年际变化趋势在空间上呈现出明显的差异, 西部地区NPP表现为增加趋势, 每10 a增加7.8~28.8 gC·m^–2; 而中、东部表现为降低趋势, 每10 a降低13.1~42.8 gC·m^–2。根据显著性检验, NPP呈增加趋势(趋势斜率b>0), 显著性水平高于99%和95%的区域占研究区总面积的13.43%和20.34%, 主要分布在西部地区; NPP呈降低趋势(趋势斜率b<0), 显著性水平高于99%和95%的区域占研究区面积的0.75%和3.77%, 主要分布在中、东部地区, 尤以该区长江和黄河等沿线区分布更为集中, 变化显著性也更高。三江源NPP的年际变化趋势的气候驱动力分析表明, 整个区域水平上该地区植被生产力受气候变化的主导, 西部地区暖湿化趋势, 造成了该地区生产力较为明显的、大范围的增加趋势; 但东、中部地区则主要受人类活动的影响, 特别是长江、黄河等河流沿线, 是人类居住活动密集的地区, 造成这些地区放牧压力较大、草地退化严重, 而该地区暖干化趋势加剧了这一过程。     

1985-2030年江西泰和县森林植被碳储量的时空动态

根据第6次森林清查小班数据,运用生物量转换因子法和平均生物量法估算了2003年江西省泰和县森林植被的生物量和碳储量,采用空间替代时间的方法,利用Logistic方程拟合了泰和主要森林类型年龄与碳密度的曲线关系,并结合小班轮伐信息,估算了全县1985—2003年的植被生物量和碳储量,分析了期间的时空动态特征,并以2003年为基准年,假定到2020、2030年泰和县森林植被面积保持稳定、且不考虑轮伐期,推算了此情景下2020、2030年泰和县植被碳储量.结果表明：2003年,泰和县森林林分总面积15.74×10⁴ hm²,总生物量6.71 Tg,植被碳储量4.14 Tg C,平均碳密度26.31 t C·hm^{- 2}. 1985、1994、2003、2020、2030年泰和县森林植被碳储量分别为1.06、2.83、4.14、5.65和6.35Tg C,森林植被碳密度的空间分布由东西部向中部递减.人工造林使泰和县林分面积大幅增加,全县森林植被的固碳能力明显增强.     

江西中南部红壤丘陵区主要造林树种碳固定估算

本文根据江西第6次森林清查小班数据,通过基于实地调查数据拟合的森林植被生物量与蓄积量的关系,估算了2003年江西中南部红壤丘陵区泰和县和兴国县主要人工造林树种马尾松、湿地松、杉木林的生物量和碳储量,并采用空间替代时间的方法,利用Logistic方程拟合了三个树种林龄与碳密度的曲线关系,估算了研究区1985-2002年的森林植被生物量和碳储量,分析了时空动态特征。结果表明：(1) 2003年研究区主要造林树种林分面积31.04?10⁴hm²,总生物量22.20Tg,总碳储量13.07TgC,平均碳密度42.36tC/hm²。(2) 1985、1994、2003年三个树种植被碳储量分别为4.91、11.41和13.07TgC,年均固碳量0.45 TgC.a^-1。(3) 海拔位于700-900m之间的树种平均碳密度最大,坡度位于25～35?之间的树种平均碳密度最大。森林植被碳密度总体上呈现随海拔高度的增加而增加,随坡度的增大而增大的分布。人工造林工程使江西中南部红壤丘陵区森林植被碳储量明显增加,合理的森林经营管理可以提高森林生态系统的固碳能力。     

江西省森林碳蓄积过程及碳源/汇的时空格局

森林碳蓄积是研究森林与大气碳交换以及估算森林吸收或排放含碳气体的关键参数,不同年龄森林的碳源/汇功能差异则体现出森林生态系统碳蓄积过程的时间特征。以森林资源清查的样方数据作为数据源,通过刻画主要树种的林分蓄积生长曲线、林龄与净初级生产力(NPP)之间的关系,驱动区域碳收支模型(InTEC)模拟江西省1950—2008年的森林碳蓄积过程,了解山江湖工程实施以来的森林碳源/汇状况。结果表明,20世纪80年代以前,江西省森林年平均NPP波动于450—813 gCm-2a-1之间,年净增生物量碳26.55—36.23 TgC/a,年净增木质林产品碳0.01—0.3 TgC/a;80年代初,NPP和年净增生物量碳分别降至307.39 gC m-2a-1和17.31 TgC/a,而年净增木质林产品碳却高达0.6 TgC/a,说明森林被大量砍伐进入林产品碳库;1985年山江湖工程实施后,大面积造林使得年净增碳蓄积呈现急剧上升趋势,生物量和木质林产品碳蓄积分别上升至目前的42.37 TgC/a和0.79 TgC/a,而平均NPP值增加缓慢、碳汇功能降低,说明林分质量有待提高;90年代后碳汇功能开始稳步增强,说明造林面积的迅速增加是引起江西省森林碳增汇的主要驱动因素,但未来森林增汇潜力应源于森林生长和有效的经营管理。     

中国陆地土壤有机碳蓄积量估算误差分析

简要介绍了土壤碳蓄积量的计算方法,包括土壤类型法、植被类型法、生命地带法、相关关系法和模型方法,以及土壤有机碳蓄积量的误差分析方法．根据中国策二次土壤普查2473个典型土种剖面数据,采用土壤类型法和两种碳密度方法计算,估算的中国陆地土壤有机碳蓄积量处于615.19×10^14-1211.37×10^14g之间,平均碳密度为10．49-10．53kg·m^-2(土壤厚度为100cm)或11．52-12．04kg·m^-3(土壤平均厚度为88cm),土壤平均碳蓄积量为913．28±298．09×10^14g,估算的不确定性在20％～50％之间．其中,土壤碳计算和采样数量的差异是导致土壤碳蓄积量估算不确定性的重要因素。