中国森林生物量的估算：对Fang等Science一文(Science, 2001,291: 2320-2322)的若干说明

 Science杂志于2001年发表了方精云等人关于中国森林植被碳库及其变化的论文(Fang et al., 2001, 291: 2320～2322)。该文利用大量的生物量实测数据,结合使用中国50年来的森林资源清查资料及相关的统计资料,基于生物量换算因子连续函数法,研究了中国森林植被碳库及其时空变化。这是一个大时空尺度的工作,涉及一些大尺度生态学研究的原理、方法以及尺度转换问题。由于篇幅所限,论文并未详细说明这些问题。为了帮助理解大尺度生态学研究的方法和思路,本文给出了论文中涉及生物量计算的理论基础,对     

浙江省森林生物量动态

以浙江省1976至2004年森林资源连续清查资料为数据源,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量转换因子连续函数法,对全省林分生物量和包括林分在内的森林生物量动态进行估计。森林生物量为包括林分、疏林、灌木林、竹林、经济林和四旁树在内的所有林木生物量之和。结果表明,浙江省1976至2004年间森林生物量从1.00828×10^8Mg上升到2.44426×10^8Mg;其中,林分生物量由0.5712×10^8Mg上升到1.51128×10^8Mg。森林生物量和林分生物量的年平均增长速度分别为5.1%和9.1%。在1999至2004年间,森林生物量和林分生物量增长速度均明显加快,分别达到8.6%和10.1%。在1976至2004年间,全省森林面积年均增长速度为1.0%,森林平均生物量从16.50Mg·hm^-2上升到36.59Mg·hm^-2。但是,在森林资源总量不断增加的同时,全省林分质量仍维持较低水平。2004年全省林分单位面积生物量为38.40Mg·hm^-2,远低于全国平均水平（77.40Mg·hm^-2）。研究还表明,利用森林资源连续清查数据和基于单株测树因子的森林生物量模型能够估计大尺度范围内的森林生物量及其动态,但亟待在统一标准下建立和完善覆盖所有树种的生物量模型。     

基于随机森林模型的青藏高原森林地上生物量遥感估算

遥感数据可以实时快速获取森林属性信息,利用遥感技术数据估算的森林地上生物量(aboveground biomass, AGB)具有空间连续性且精度较高的优势。与低纬度或低海拔的森林生态系统相比,高寒区因地形复杂、气候特殊,森林属性信息的获取更加困难,因此遥感是获取大尺度高寒区森林属性的重要手段。本研究以青藏高原为研究区,利用MODIS卫星影像和样地调查数据,建立随机森林模型(RF)估算森林AGB,并结合K最近邻算法(KNN)进一步探究该区域主要树种AGB。本研究在不同尺度上验证了模型预测精度,并分析预测变量的重要性。结果表明：(1)建立的AGB估算模型在像元(R²=0.82,RMSE=64.93 t·hm^-2)和景观尺度(t=0.15,P=0.88)上皆表现较好;(2)青藏高原森林AGB空间分布呈现由东南向西北逐渐降低的趋势,平均森林AGB为181.28±104.54 t·hm^-2;最高的森林AGB出现在海拔1000 m以下,为237.66±60.92 t·hm^-2;树种水平上,冷杉、云杉和云南松A...     

基于遥感降尺度估算中国森林生物量的空间分布

森林生物量是陆地生态系统重要的碳库,其大小与空间分布特征直接影响森林的碳汇潜力。基于空间降尺度技术,以中国第六次国家森林资源清查资料为基础,同时结合1∶100万植被分布图及同期的基于MODIS反演的NPP空间分布,定量估算了1 km分辨率下我国森林生物量的空间分布。结果表明:(1)降尺度技术能有效结合遥感数据的空间特征与地面详查资料的统计特征,从而较好地解决当前生物量估算的区域尺度转化问题;(2)我国森林生物量存在明显的空间分布规律,与水热条件的空间分布格局基本一致,表现为西部较低东部较高,大型山脉分布处较高;(3)我国森林生物量总量11.0 Pg,平均生物量74.8 Mg/hm2,其中高值区主要集中在东北大小兴安岭和长白山地区、新疆山区、西南横断山脉地区以及东南武夷山地区。     

中国森林植被碳库的动态变化及其意义

利用1949年至1998年间7次森林资源清查资料,结合使用森林生物量实测资料,采用改良的生物量换算因子法,推算了中国50年来森林碳库和平均碳密度的变化,分析了中国森林植被的CO2源汇功能,结果表明,70年代中期以前,主要由于森林砍伐等人为作用,中国森林碳库和碳密度都是减少的,碳储量减少了0．62PgC（Pg＝10^15g),年均减少约0．024PgC。之后,呈增加趋势。在最近的20多年中,森林碳库由70年代末期的4．38PgC增加到1998年的4．75PgC,共增加0．37PgC,年平均增加0．022PgC。这种增加主要由人工造林增加所致。20多年来,由于人工林增加导致碳汇增加0．45PgC,年平均增加吸收0．021PgC／a。人工林的平均碳密度也显增加,共增加了约一倍。这除了人工成林增多外,气温上升和CO2浓度施肥也可能是促进森林生长的重要因子。     

利用皆伐法估算黔中喀斯特森林地上生物量

精确估算森林生物量对理解全球碳循环至关重要。已有的喀斯特森林地上生物量估算研究存在很高的不确定性,缺乏校准数据检验研究结果的精度。利用皆伐法,首次精确估算了我国西南贵州省中部喀斯特森林的地上生物量,并检验了已有生物量回归方程和平均标准木法对该喀斯特森林地上生物量的估算效果。该喀斯特森林的地上生物量为122.81 Mg/hm²,胸径(D)≥1 cm的木本植物、D<1 cm的木本植物和草本植物的地上生物量分别为120.00、2.56、0.24 Mg/hm²。D在10—30 cm范围内的植株(83.89 Mg/hm²)是地上生物量的主要贡献者。4个优势树种(云南鼠刺Itea yunnanensis、川钓樟Lindera pulcherrima、猴樟Cinnamomum bodinieri和化香树Platycarya strobilacea的地上生物量为103.03 Mg/hm²,占森林总地上生物量的83.89%。干(61.04 Mg/hm²)和枝(40.56 Mg/hm     

北半球中高纬度的森林碳库可能远小于目前的估算

森林植被是陆地生物圈的主体,约有８５％的陆地生物量集中在森林植被（ Ｃａｏ＆ Ｗｏｏｄｗａｒｄ,１９９８）。由于他的巨大碳库作用,森林在全球碳循环中起着举足轻重的作用。准确地推算森林生物量和他的分布是解释全球碳收支计算仍存在不平衡问题的一个关键因素（Ｓｃｈｉｍｅｌ ｅｔ ａｌ, １９９５）,也是满足京都协定制定的ＣＯ２排放目标的急迫需要（Ｂｒｏｗｎ＆Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ,１９９９）。然而,有理由相信,全球森林生物量的推算仍存在很大的不准确性,这种不确定性的减少在很大程度上依赖于估测方法的改进和使用数据…     

模拟酸雨对七种森林植物生物量的影响

马尾松(pinus massonina Lamb.)、杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamh.) hook)、青冈(Cyclobananopsis glauca Thumb. Oeret)、油茶(Camelia oleifera Abel)、木荷(Schima superba Gardn,et Ghamp. )、黄樟(Cinnamomum porrectum(Roxb)Kosterm)、火力楠(Michelia macclurei)属亚热带森林植物,在我国南方林业生产中占居十分重要的地位。为了探讨酸雨对植物生长和森     

大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响

基于Landsat TM影像对毛竹林生物量进行了估算,并利用6种大气校正方法(FLAASH、6S、DOS1～DOS4)分析了大气校正对毛竹林生物量遥感估算的影响.结果表明：6种大气校正模型均能有效地消除大气影响;不同大气校正模型校正后,归一化植被指数(NDVI)与毛竹林生物量之间的关系得到很好改善;对于同一种大气校正方法而言,NDVI、红外指数（II）和近红外指数（MI）与生物量之间关系的差异较大,说明在探讨植被指数的生物物理意义时必须进行大气校正;与其他5种模型相比,DOS3模型校正后的Landsat TM数据与毛竹林生物量之间具有最高的相关系数,但6种校正模型校正前后Landsat TM数据与毛竹林生物量之间的相关系数没有显著差异,说明采用单一时相遥感影像建立多元线性回归模型估算生物量时,可以不进行大气校正.     

黑龙江长白山森林生物量的时空变化分析

森林生物量碳储量的空间分布及其变化信息, 对揭示地表空间变化规律及驱动因子、分析评价森林生产力及生态功能具有重要意义。该文以20世纪70年代、80年代、90年代和21世纪初4个时期的遥感数据和同期的森林资源清查样地数据为基础, 应用遥感信息模型, 估算了黑龙江长白山地区的森林生物量, 分析了该地区森林生物量的时空动态变化, 以及森林生物量随高程、坡度和坡向的变化规律。结果表明: 该地区4个时期的森林平均生物量分别为81.56、44.27、48.27和54.82 t·hm^-2。4个时期总的森林生物量分别为5.37 × 10 ⁸、2.83 × 10 ⁸、3.06 × 10 ⁸和3.46 × 10 ⁸ t。20世纪70年代到21世纪初森林平均生物量和总的森林生物量都呈现出先降低后增加的趋势, 呈先下降趋势的主要原因是20世纪70-80年代以森林采伐为主, 后增加趋势的主要原因是实施天然林保护工程起到了很大的作用。该地区4个时期森林生物量随高程、坡度和坡向都表现出一致性的变化规律, 森林生物量随高程和坡度变化都呈先增加后减少的趋势, 导致这一现象的主要原因是, 高程、坡度和坡向变化引起了局地气候条件的变化, 从而直接影响森林生长环境, 造成森林分布的变化。森林生物量在200-400 m高程所占的比例最大, 约为35%, 在坡度5°-15°所占的比例接近50%。森林生物量在南坡和西南坡所占的比例最小, 为7%; 平坡所占的比例最大, 为28%; 南坡次之, 为19%。     

模拟分类经营对小兴安岭林区森林生物量的影响

运用空间直观景观模型LANDIS 7.0 PRO,模拟了在当前采伐模式和无采伐两个预案下,小兴安岭林区森林生物量及主要树种生物量在2000—2200年间的动态。模拟结果如下:(1)无采伐预案下,森林生物量由最初的93.6 t/hm2逐渐升高,90a后达到最大值258 t/hm2,之后森林生物量在245 t/hm2上下小幅波动;(2)前100a采伐预案会明显降低森林生物量,与无采伐预案相比森林生物量最大可降低21.4 t/hm2,平均减少14.7 t/hm2;后100a采伐对森林生物量的影响逐渐减弱,森林生物量平均减少2.6 t/hm2;(3)当前采伐模式促进保护树种红松和紫椴生长,其生物量分别最大可提高9.0 t/hm2和0.53 t/hm2,占到无采伐预案生物量的56%和15%;(4)采伐预案对云冷杉生物量影响较小,主要降低先锋树种(白桦、山杨)和一些阔叶树种(枫桦、春榆)的生物量。研究结果表明现行采伐模式在未来100 a内会显著影响森林生物量,之后其影响逐渐减小,并且保护政策能提高所保护树种(红松、紫椴)的生物量,但要保持较高的总生物量,仍需要降低目前的采伐强度。     

毛竹林地上部分生物量遥感估算模型的可移植性

选择浙江省内临安、安吉、龙泉3个毛竹产区为研究区域,基于野外调查数据和Landsat 5 TM影像,分别建立3个区域的毛竹林生物量遥感估算模型,包括一元线性模型、一元非线性模型、逐步回归模型、多元线性模型和Erf-BP神经网络模型,并对3个区域的模型进行评价;最后,选择精度较好的模型进行移植并对其可移植性进行分析.结果表明:在3个区域,Eff-BP神经网络模型精度均最高,逐步回归模型和一元非线性模型次之.Erf-BP神经网络模型的可移植性最佳.模型类型和模型自变量对统计模型的可移植性有较大影响.     

温度和降水对森林生物量分配的影响研究进展

森林生物量分配策略是全球变化背景下群落保持生产力的重要机制.温度和降水会影响森林生物量的分配格局.文章基于文献分析,总结了增温、低温和降水对森林地上、地下生物量分配的影响机制,以及温度和降水对森林生物量分配的交互作用,并对未来温度和降水影响森林生物量分配的研究进行了展望,提出该领域今后的研究重点为:(1)加强生物量分配...     

基于机载激光雷达的小兴安岭温带森林组分生物量反演

使用小兴安岭温带森林机载遥感-地面观测同步试验获取的机载激光雷达(light detection and ranging, Lidar)点云数据和地面实测样地数据, 估测了典型森林类型的树叶、树枝、树干、地上、树根和总生物量等组分的生物量。从激光雷达数据中提取了两组变量(树冠高度变量组和植被密度变量组)作为自变量, 并采用逐步回归方法进行自变量选择。结果表明: 激光雷达数据得到的变量与森林各组分生物量有很强的相关性; 对于针叶林、阔叶林和针阔叶混交林三种不同森林类型生物量的估测结果是: 针叶林优于阔叶林, 阔叶林优于针阔叶混交林; 不区分森林类型的各组分生物量估测与地面实测值显著相关, 模型决定系数在0.6以上; 区分森林类型进行建模可以进一步提高生物量的估测精度。     

基于森林资源清查资料的落叶松林生物量和净生长量估算模式

 丰富的森林资源清查资料是了解各类森林材积准确信息的重要途径,如果能将这些资源用于估算森林生物量和生产力的动态变化,不仅对于科学地指导森林的经营管理,而且对于全球变化的研究,特别是区域尺度的生产力模型验证,都具有重要意义。根据我国落叶松(Larix)林生物量和材积的实际调查资料,探讨了基于森林资源清查资料(森林材积V和林龄A)估算森林生物量和生产力的方法,指出无论是人工林还是天然林,落叶松林的生物量与其蓄积量、生产力与其年均净生物生产量(B/A)和年均净蓄积生产量(V/A)均呈双曲线关系,但落叶松林的生产力与其生物量(B)关系不明显,并分别建立了人工和天然落叶松林的相关模型;所建模型克服了将森林生物量与其蓄积量之比作为常数的不足,并考虑了林龄对于森林生产力的影响。     

基于高分辨率遥感影像的北亚热带森林生物量反演

以北亚热带湖北省太子山林场为研究对象,基于高空间分辨率GF-2与SPOT-6卫星影像,提取不同窗口大小下的纹理信息与光谱信息,利用随机森林回归算法,并结合野外实测106块样地的生物量数据,建立不同影像下的太子山林场森林生物量反演模型。结果显示：（1） GF-2和SPOT-6虽然空间分辨率有差异,但是从其不同波段反射率的相关系数（0.75、0.78、0.73、0.61）发现,两种影像的波段反射率具有较高的相关性,说明两者的辐射性能相近;（2）通过分析不同纹理特征对生物量模型的影响,发现均值和对比度纹理参数对生物量反演具有很好的效果。（3）高分辨率的遥感数据在生物量反演中具有较好的表现,且GF-2生物量模型精度（R²=0.88,RMSE=27.11 Mg/hm²）与SPOT-6生物量模型的精度（R²=0.89,RMSE=23.93 Mg/hm²）相近。（4）两种影像对不同森林类型的生物量预测值不存在显著差异,都适合对不同林分类型的生物量进行预测。     

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。     

基于LULUCF温室气体清单编制的浙江省杉木林生物量换算因子

以杉木林为研究对象,在12个县市选取浙江省2009年CFI体系的95个杉木林样地,根据样地平均木,在样地外围相似地段确定解析木共计95株,联立树高曲线方程和生物量模型,同时使用已公开发表的20个杉木生物量模型进行估算,由单株累加获得CFI系统样地的生物量,计算样地生物量与蓄积之比即BEF,建立BEF与林分蓄积之间的关系.根据2009年浙江省CFI体系数据,推算全省杉木林BEF为0.7453t/m3,杉木林总生物量为3721.54万t,不确定性为5.739％;使用IPCC(1996)的碳密度缺省值(0.50)计,生长1 m3杉木吸收CO2 1.3663 t.     

大兴安岭植被生物量的ALOS PALSAR估算

利用野外实测调查数据,系统分析了ALOS PALSAR L波段HH(L-HH)极化数据与大兴安岭地区森林各成分参数的关系,并采用简单线性模型、指数模型和加入地理因子模型建立森林生物量的估算模型进行最优反演.结果表明:后向散射系数与树木地上部分总生物量相关性最大,其次是干生物量,L-HH数据可以用来反演正确的树木地上部分总生物量.3种模型中,加入地理因子模型降低了植被生物量估算的误差,精度达0.851,反演结果与实际相符.在41.5°入射角L-HH极化数据下,大兴安岭塔河林业局和阿木尔林业局的森林生物量饱和点在15.4 kg·m-2.     

杉木人工林生物量估算模型的选择

采用11种形式的生物量模型,分别对杉木幼龄林（7年生）、中龄林(16年生)、成熟林(28年生)和不分林龄的单木各器官和全株生物量进行拟合,共得到生物量估算模型308个.结果表明: 11种生物量模型均能较好地模拟杉木单木生物量,其中幂函数模型的拟合效果最优,其次为指数模型,然后为多项式模型;共选出估算杉木幼龄林、中龄林和成熟林各器官和全株生物量的最优模型21个（包括18个器官模型、3个全株模型）,不分林龄的杉木单木各生物量的最优模型7个（包括6个器官模型、1个全株模型）,均为幂函数模型;不同林龄的杉木单木生物量最优模型的通用性较差,而不分龄林的杉木单木生物量最优模型具有一定的通用性,精度较高,可用于估算不同林龄的杉木单木生物量.应用福建邵武杉木单木生物量模型对江西28年生的杉木成熟林单木各生物量的预测结果显示,不分林龄的大样本生物量模型精度较高,可在较大范围内应用,而区域小样本模型仅限于在区域小范围内应用.