塔河森林生态系统蒸散发的定量估算
*
曲 迪 范文义**
杨金明 王绪鹏
(东北林业大学,哈尔滨150040)
摘 要 蒸散发是农业二气象二水文科学研究的重要参数,是全球水文循环过程的重要组成部分.本文应用改进的DHSVM 分布式水文模型,利用光学遥感TM 数据反演得到叶面积指数等地表数据,由数字高程模型求得坡度二坡向等地形指数因子,定量估算塔河地区2007年逐日蒸散发.应用BP 神经网络建立逐日蒸散发量与逐日径流出口流量的关系,并建立研究区水量平衡方程,共同检验研究结果的准确性.结果表明:该模型可以较好地应用于本研究区.塔河流域年总蒸散量234.01mm ,蒸散发与季节有明显的相关性,夏季蒸散发值最高,日均蒸散发值1.56mm ,秋季二春季日均蒸散发值分别为0.30二0.29mm ,冬季蒸散发值最低.地表覆盖类型对蒸散发值影响明显,阔叶林的蒸散发能力强于针阔混交林,其次为针叶林.关键词 蒸散发 分布式水文模型 Penman?Monteith 公式 BP 神经网络
文章编号 1001-9332(2014)06-1652-09 中图分类号 S715.4 文献标识码 A
Quantitative estimation of evapotranspiration from Tahe forest ecosystem ,Northeast China.QU Di,FAN Wen?yi,YANG Jin?ming,WANG Xu?peng (Northeast Forestry University ,Harbin 150040,China ).?Chin.J.Appl.Ecol .,2014,25(6):1652-1660.
Abstract :Evapotranspiration (ET)is an important parameter of agriculture,meteorology and hy?drology research,and also an important part of the global hydrological cycle.This paper applied the improved DHSVM distributed hydrological model to estimate daily ET of Tahe area in 2007using leaf area index and other surface data extracted TM remote sensing data,and slope,aspect and oth?er topographic indices obtained by using the digital elevation model.The relationship between daily ET and daily watershed outlet flow was built by the BP neural network,and a water balance equa?tion was established for the studied watershed,together to test the accuracy of the estimation.The results showed that the model could be applied in the study area.The annual total ET of Tahe wa?tershed was 234.01mm.ET had a significant seasonal variation.The ET had the highest value in summer and the average daily ET value was 1.56mm.The average daily ET in autumn and spring were 0.30,0.29mm,respectively,and winter had the lowest ET https://www.doczj.com/doc/0417791979.html,nd cover type had a great effect on ET value,and the broadleaf forest had a higher ET ability than the mixed forest,fol?lowed by the needle leaf forest.
Key words :evapotranspiration;distributed hydrological model;Penman?Monteith formula;BP neural network.
* 十二五”国家科技支撑计划项目(2011BAD08B01)资助.**通讯作者.E?mail:fanwy@https://www.doczj.com/doc/0417791979.html, 2013?01?23收稿,2014?04?14接受.
蒸散发过程包括土壤蒸发和植被蒸腾[1],是农业二气象二水文科学研究的重要参数,也是陆地水文收支平衡中非常重要的一部分[2-3].准确估算蒸散发不仅对研究全球气候变化和水资源评价等具有重要意义,而且对农作物需水生产管理二旱情监测预测二水资源有效开发利用具有十分重要的应用价值[4].一般情况下,降落到地表的降水有70%通过
蒸散作用回到大气中,在干旱地区可达90%[5].可见蒸散发在全球水文循环过程中的重要性.从水量平衡角度而言,降水是水资源补给的唯一途径,蒸散发是内陆河流域水资源的最终消失途径[6].因此,准确快速地估算蒸散发,对于合理分配和利用水资源二协调用水矛盾有着重要意义.
传统的蒸散发估算方法多是基于气象观测站点
的单点计算[7].通过此方法虽可得到相对准确的蒸散发值,但难以实现大区域蒸散发的估算.分布式水文模型是基于水循环动力学机制来描述水文现
应用生态学报 2014年6月 第25卷 第6期 Chinese Journal of Applied Ecology,Jun.2014,25(6):1652-1660
象[8],能够考虑水文参数和过程的空间异质性,所揭示的水文循环物理过程更接近客观实际,更能真实地模拟水文循环过程,是水文模型发展的必然趋势[9],而且分布式水文模型更容易与遥感和地理信息系统相结合,同时考虑到太阳辐射二降水二地表覆盖二植被结构二土壤特性等对水文循环过程的影响,具有更强的物理和水文意义,故成为当前水文学研究的热点.
在应用分布式水文模型模拟和估算径流及水文过程时,为使模型能够高效计算并且克服数据不足等问题,研究者采用多种数值方案,如Wood等[10]在水文模型中采用 代表性典型区域”;Donald[11]和Kite等[12]采用基于地表覆盖和坡度坡向的水文响应单元来估算降雨和水位;Kite[13]依据流域内水文特性将流域划分为不同的聚合模拟区域;Kouwen 等[14]使用集群响应单元来提高模型计算径流和河流网络的准确性等.
分布式水文模型(distributed hydrology soil vege?tation model,DHSVM)由Wigmosta等[15]于1994年开发,该模型基于土壤?植被?大气连续体概念用双层模型计算蒸散发[16].Chen等[17]在此基础上对模型进行了4个方面的改进:考虑凋落物对蒸散发的影响;考虑水对气孔导度和蒸散发的影响;考虑根区垂直分布的影响;考虑植被上冠层二植被下冠层二苔藓及土壤表面对直接辐射二散射辐射的影响.这一系列的改进提高了模型在复杂下垫面环境及季节变化影响下,对蒸散发估算结果的准确性.
森林作为地球上最重要的陆地生态系统之一,为人类的生产和生活提供各种产品和服务[18],其具有涵养水源二净化空气二水土保持二维持物种多样性二吸收二氧化碳及维持生态系统能量与物质循环等多种功能.其碳储量是研究和估算森林生态系统与大气碳交换的基本参数和关键因子[19].有研究显示,在陆地上,森林只占全球非冰表面的40%,但其生物量约占陆地生物量的90%,其土壤碳储量约占全球土壤碳储量的73%[20].因而森林生态系统的确切碳储量和固碳能力成为相关学科的研究重点.为了更准确地对森林生态系统碳循环进行建模研究,首先需要对与其相互耦合的水循环进行研究,二者在时间二空间尺度的相互耦合及作用,皆受到来自环境二气候二人类活动变化的影响.为更准确地进行碳循环模拟研究,本文选取改进的DHSVM模型,对塔河森林生态系统进行水循环建模,以遥感(RS)和地理信息系统(GIS)作为辅助技术,估算塔河森林生态系统2007年的逐日蒸散发,并验证该模型在研究区应用的适应性.
1 研究地区与研究方法
1.1 研究区概况
塔河林业局位于大兴安岭主山脉东部二伊勒呼里山北麓二黑龙江以南(52°07′ 53°20′N,
123°20′ 125°05′E),总面积9.18×105hm2.研究区地貌形态以丘陵二低山和少量中山为主,地形由西南向东北倾斜,地势缓延,平均坡度10.5°,平均海拔521m.研究区属寒温带季风气候,又具有明显的山地气候特点.研究区温度变化较大,冬季严寒而漫长,春秋季凉爽而短暂.降水多集中在6 8月,相对湿度70%~75%,积雪期长达5个月,年无霜期80~100d.研究区内大风二寒潮二暴雨等灾害性天气发生较频繁.塔河林业局森林资源丰富,森林类型以兴安落叶松(Larix gmelinii)为代表,另有红皮云杉(Picea asperata)二白桦(Betula platyphylla)二蒙古栎(Quercus mongolica)二樟子松(Pinus sylvestris var mongolica)二山杨(Populus davidiana)二黑桦(Betula dahurica)等乔木树种,以及笃斯越橘(Vaccinium uli?ginosum)二红瑞木(Swida alba)二兴安杜鹃(Rhodo?dendron dauricum)二胡枝子(Lespedeza daurica)二杜香(Ledum palustre)等灌木树种.
1.2 研究方法
本文采用改进的DHSVM分布式水文模型定量估算研究区蒸散发.该模型将生态过程与水文过程相耦合,基于研究区数字高程模型对该地区蒸散发二雪盖二土壤水和径流等水文过程进行动态描述.模型将流域内森林生态系统垂直分为5层:植被上冠层二植被下冠层二枯落物/苔藓层二不饱和土壤层及饱和土壤层,以等大小的栅格(像元)为模拟单元,每个像元被认为是一个独立的土壤?植被系统,水循环过程均在像元尺度以日步长进行模拟.模型充分考虑了各层间及地形指数对像元间水分交换的影响,并把土壤水分和运动作为影响水文过程的重要因素.
为了更简便直观地应用该模型,Chen等[17]在2005年采用C语言编写了在控制台环境下运行该模型的应用程序,即本文建模计算中应用的Terrain?Lab应用程序.该程序采用面向对象的思想,实现了改进的DHSVM分布式水文模型的图形界面运行系统.其主要功能包括:模型运行控制参数的读取和编辑;模型遥感输入参数的读取;气象数据的读取;植物生理参数的设置;模型输出参数的设置.模型的运
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图1 BP神经网络训练流程图
Fig.1 BP neural network training diagram.
行包括输入数据的运算,以及完善的出错提示等功能.该系统界面简洁二功能齐全二操作性强,使改进的
DHSVM模型的应用更方便快捷.
本研究过程首先需要进行数据收集和处理,得到模型主要输入数据,包括全年逐日气象数据二土地覆盖类型数据二数字高程模型(DEM)数据二叶面积指数(LAI)数据及土壤属性数据等,之后进行模型运行,得到逐日估算蒸散发二土壤含水量等数据,最终采用BP神经网络和流域水量平衡法进行模型验证.以下为两种验证方法的具体实现过程.
1.2.1BP神经网络方法 流域径流量对蒸散发有着重要影响,二者具有高度的相关性.本文采用BP 神经网络考察日尺度上二者在年内的相关关系,从而证明模型蒸散发估算结果的准确性.由于计算的时间周期较长二数据量较大,为了提高神经网络学习效率,采用变步长的学习方法,以有效地缩短验证计算时间.对训练样本集中的每个样本重复图1所示的步骤,直到对整个训练样本集的误差达到要求为止.在训练时,需要反向传播,一旦训练结束,求解实际问题时,只需进行正向传播,通过泛化获得所需的指标信息.
1.2.2水量平衡法 水量平衡方程是进行区域及地区水平衡和森林涵养水源功能计量评价的重要手段之一.利用水平衡方程检验流域内的水量平衡时,需要进行一个假设,即流域内土壤厚度均一,土壤由上到下分为不饱和层与饱和层,饱和层以下为不透水层.流域内水量动态平衡方程如下:
W in-W out=Delta w(1)式中:W in为流域内输入的水,即大气降水量;W out为流域内输出的水,包括蒸散发二径流及土壤下渗,由于本研究假定土壤饱和层之下为不透水层,因此水的输出只有蒸散发和径流两部分;Delta w为流域内水储量的变化,包括土壤含水量的变化二生物量增加的消耗水等.王绍强等[21]研究结果显示,本研究区的最大土壤深度为0.8m;区域内粘壤土的孔隙率为46.3%,粘壤土的凋萎点(植物保持不凋萎时所需要的最小土壤含水量)为20%.因此,流域内水动态平衡方程如下:
P-ET-SF=SW365-SW1(2) SW365-UST365+(0.8-WT365)(PR-WP)(3) SW1=UST1+(0.8-WT1)(PR-WP)(4)式中:P为降水量;ET为流域蒸散发量;SF为径流量;SW1和SW365分别为一年中第1天和第365天的土壤含水量;土壤含水量由两部分组成,分别为不饱和土壤层中的土壤含水量(UST)和饱和层土壤含水量(ST);PR为孔隙率,本文设定为46.3%;WP为凋萎点,本文设为20%.
1.3 模型结构
模型的基本水流过程如图2所示.模型计算时将苔藓层与土壤层作为一个整体进行计算,以像元为单位,计算蒸散发.式(5)描述了每个栅格像元内的水平衡:
ΔW o+ΔW u+ΔW unsat+ΔW sat=P-E o-E u-T o-T u-R s-E s-W dr(5)
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图2 模型描述的基本水流过程
Fig.2 Basic flow process of model description.
式中:ΔW o二ΔW u二ΔW unsat二ΔW sat分别为植被上冠层二植被下冠层二不饱和土壤层和饱和土壤层的水储量;P 为降水量;E o二E u分别为植被上冠层二植被下冠层截留雨水蒸发;T o二T u分别为植被上冠层二植被下冠层实际蒸散发;R s为地表径流;E s为实际土壤蒸发;W dr 为深层排水.
采用下式计算蒸散发:
E ti=
ΔR n i+ρc p e s-e
r a i
λv[Δ+γ(1+r c i r
a i
)]
δt(6)
式中:i为植被上冠层二植被下冠层或苔藓层;E ti为时间步长δt内的实际蒸(散)发;R n i为第i层净辐射;ρ为湿空气密度;C p为空气定压比热;e s为饱和水汽压;e为实际水汽压;r a i为第i层空气动力学阻力;λv为汽化潜热;r c i为第i层的冠层阻力;Δ为气压?温度廓线斜率;γ为干湿球常数.对于植被层,蒸发和散发分别计算,模型假设蒸发以一个潜在速率发生在湿叶上,散发在干叶二湿叶上都发生,计算湿叶蒸发时,上式中r c i设为0.
1.4 数据准备
应用ENVI软件,采用最邻近法将本研究所有栅格数据空间分辨率重采样为30m×30m.投影方式采用UTM投影,WGS84椭球,投影带为52N.研究区面积为9.18×109m2.
研究区遥感数据由2007年8月18日的两景Landsat5?TM卫星影像数据制作而成,图像质量良好.通过对遥感图像进行几何校正二辐射定标二大气校正等预处理,最终裁切后得到研究区遥感影像图.研究区LAI数据由遥感数据反演得到,采用朱高龙等[22]在黑龙江省帽儿山地区构建的LAI计算公式:
LAI e=0.4939RSR+0.5188(7) RSR=SR[1-(SWIR-SWIR min)/
(SWIR max-SWIR min)](8)式中:RSR为减化比值植被指数;SR为比值植被指数,其值为TM遥感影像第4波段地表反射率(NIR)与TM遥感影像第3波段地表反射率(R)之比;SWIR为遥感影像第5波段地表反射率;SWIR max 为完全郁闭冠层的遥感影像第5波段反射率; SWIR min为完全开放冠层的遥感影像第5波段反射率.本文采用2008年调查的30块固定样地实测LAI数据与反演LAI进行对比,验证结果表明,研究区LAI估算值与实测值具有很好的相关性,相关系数为0.6313.
气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(https://www.doczj.com/doc/0417791979.html,),气象数据包括2006和2007年的日最高气温二日最低气温二日平均气温二日降水量二日相对湿度二日风速及日辐射数据等.各气象站点的地理位置如图3所示.利用土壤质地三角形国际分类标准[23]计算可知,研究区土壤质地类型只包含粘壤土一类数据.
应用塔河小班分布图矢量数据(来自2006年国家二类土地利用调查),根据林分类型属性,利用ArcGIS软件生成研究区土地覆盖类型栅格数据.将研究区内土地覆盖类型分为4种:针叶林二阔叶林二针阔混合林和未利用地(图4).研究区数字高程模型(DEM)数据源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站,并利用ArcGIS软件提取坡度坡向数据作为模型输入项.
2 结果与分析
2.1 模型模拟结果
2007年塔河地区全年总降雨量365.90mm,
全
图3 研究区气象站的地理位置分布
Fig.3 Geographical distribution of meteorological stations.
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年蒸散发量为234.01mm,蒸散发量与降雨量之比(ET/P)为0.64.研究区蒸散发量的变化与季节有明显的相关性:研究区1 3月气温低且气候干燥,蒸散发量较低;随着温度逐渐升高,植物开始生长,地表蒸散发量增大,春季日均蒸散发量为0.29mm;蒸散发量在夏季达到全年最高,夏季日均蒸散发量1.56mm;随着气温降低,植物在秋季开始凋落枯萎,叶面积指数减少,蒸散发量降低,秋季日平均蒸散发量0.3mm;研究区冬季平均气温仅为-22.54℃,不利于植被蒸散发,冬季日均蒸散发量仅0.01mm.由于3种土地覆盖类型的气候条件一致,所以月蒸散发变化趋势基本一致;在夏二秋季,气温较高二降水充足二辐射较强二植被茂密,3种土地覆盖类型植被蒸散发能力较强,且蒸散发间差异明显(图5). 结合2007年塔河地区全年蒸散发分布图(图6)和土地覆盖类型图(图4)发现,研究区蒸散发分布受土地覆盖类型变化的影响极大.其中,阔叶林蒸散发能力最强,针阔混交林次之,针叶林蒸散发能力最弱.
本文主要研究森林生态系统蒸散发,
故对土地
图4 研究区遥感影像(a)二叶面积指数(b)二土地覆盖类型(c)和DEM(d)的分布
Fig.4 Remote sensing data of study area(a),leaf area index(b),land cover types(c),distribution of DEM
(d).
图5 塔河地区的日蒸散发模拟值和不同土地覆盖类型月蒸散发模拟值
Fig.5 Daily modeled ET of Tahe area and monthly modeled ET of different landcover types.
Ⅰ:针叶林Coniferous forest;Ⅱ:阔叶林Broad?leaved forest;Ⅲ:混交林Mixed forest.
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表1 研究区不同土地覆盖类型蒸散发对比
Table 1 ET comparison of different land cover types in the study area
土地利用类型Land use type
年蒸散发Yearly ET (mm)面积Area (×109m 2)面积所占比例Area proportion
(%)
蒸散发所占比例ET proportion
(%)
年总蒸散发Yearly total ET (×108m 3)
针叶林Coniferous forest 177.66 2.5332.426.0 4.49阔叶林Broad?leaved forest 282.61 2.1928.035.8 6.19混交林Mixed forest
213.41
3.09
39.6
38.2
6.59
覆盖类型为未利用地区域的蒸散发估算结果不做详细讨论.研究区混交林所占面积比重最大,占森林总面积的39.6%,其次是针叶林,占森林总面积的
32.4%,阔叶林所占面积比重最小,只有28.0%;研究区各类土地覆盖类型叶面积指数由大至小依次为针叶林二混交林及阔叶林,其平均值分别为3.99二3.90及3.64;不同土地覆盖类型对蒸散发的贡献与其面积并不完全相符,混交林对蒸散发总量的贡献最大,贡献了全年总蒸散发的38.2%,阔叶林虽然面积比重最低,但其蒸散发能力最强,贡献了全年35.8%的蒸散发,针叶林蒸散发能力最弱,只贡献了全年26.0%的蒸散发(表1).
2.2 基于BP 神经网络的模型验证
土壤及生态系统内部的水储量变化,由于其过程复杂且相关参数较多,验证时将这一过程作为 黑箱”不做考虑.本文采用BP 神经网络,通过建立塔河地区日蒸散发估算值与塔河站日输出径流量间的相互关系,验证估算结果的准确性.其中,塔河站日径流数据来源于黑龙江省塔河水文站.
由图7可以看出,在塔河流域内,日序1~270d 期间蒸散发量和径流量的变化具有明显正相关,相关系数为0.679,且函数形态相似.故可通过BP 神经网络计算二者之间的函数关系,
对模型拟合结果
图6 2007年塔河地区年总蒸散发(ET)Fig.6 Yearly total ET of Tahe area in 2007.
进行评价.
由图8可见,在BP 神经网络训练初期,由于训练样本数较少,且函数关系较模糊,导致函数关系拟合结果较粗糙,相对误差较高;随着训练的进行,相对误差迅速降低;在神经网络训练成熟之后,仿真结果准确度达到85%以上,说明估算的逐日蒸散发和实测日径流量在空间和逻辑上的相关性非常高.
BP
图7 日蒸散发(ET)与日径流(R)的对比Fig.7 Comparison of daily ET and runoff
(R).
图8 BP 神经网络训练的每日蒸散发相对误差和绝对误差Fig.8 Relative error and absolute error of daily ET trained by BP neural network.
7
5616期 曲 迪等:塔河森林生态系统蒸散发的定量估算
神经网络训练的最初阶段处于春季,径流量较低,因此绝对误差较低.在日序的100~200d,处于BP神经网络拟合的稳定期,此时处于夏二秋季,研究区降水较多,气象变化较大,因此绝对误差有所回升;200
d以后,BP神经网络拟合的函数关系已经较为精细,此时蒸散发虽然处于较高水平,但绝对误差呈走低的趋势.表明基于BP神经网络的塔河地区日蒸散发量与径流出口日流量具有较精确的函数关系,说明模型估算的研究区逐日蒸散发估算结果具有较高的准确性.
2.3 基于水量平衡法的模型验证
区域日蒸发量和流域日径流量均受降雨的影响,在日变化过程中,径流的产生需要经过下渗过程,有蓄满产流和超渗产流两种机制,而蒸散发则立刻响应降雨,因此径流的产生相对于降雨和蒸散发有一定的延时性,对验证结果的准确度会造成一定影响.为了更好地验证模型的准确性,本研究在BP 神经网络验证的同时,对研究区进行了流域水量平衡验证.
研究区2007年的初始土壤水位使用2006年12月30日的土壤水位,由模型运算2006年的气象数据得到.经计算,研究区2007年年初土壤含水量为6.8×106m3,年末土壤含水量为6.3×106m3,即全年土壤含水量减少5×105m3.在计算研究区水量平衡时,除考虑到ET消耗二土壤水含量变化二径流输出因素外,还考虑了研究区居民生活用水二工农业用水二树木生长自身所需要水分等水量消耗途径.根据中国统计年鉴网(https://www.doczj.com/doc/0417791979.html,)‘中国历年总用水量和人均生活用水量统计(1997 2002)“,1997 2002年黑龙江城镇人均生活用水量为123.05L四d-1,本研究假设2007二2008年人均生活用水量及农业用水为150L四d-1,塔河林业局共有人口92473人,则居民消耗的年水量为5.1×106m3,占总降水量的0.15%;塔河林业局工业项目稀少,因此本研究忽略了工业用水;李明泽[24]对大兴安岭生物量的研究结果表明,20世纪80 90年代,大兴安岭地区森林生物量平均增长3×10-3 t四m-2,年均增长3×10-4t四m-2,假设在没有采伐的情况下,研究区2007年保持5×10-4t四m-2的生物量增长量,而树干的生物量中含水量约40%,因此研究区内每年因树木生长所消耗的水分约为1.80×106 m3,占总降水量的0.05%.综上,除ET消耗二土壤含水量变化二径流输出因素外,其他因素导致的流域水消耗总量为6.90×106m3,占总降水量的0.
20%.图9 月实测径流量(Ⅰ)和模拟径流量(Ⅱ)对比
Fig.9 Comparison of measured monthly runoff(Ⅰ)and fitted runoff(Ⅱ).
2007年研究区共接收降水3.36×109m3.其中,通过蒸散发回到大气中的水量为2.15×109m3,占流域总入水量(即大气降雨)的63.99%;经河流排出的水量为1.17×109m3,占流域总入水量的34.82%.研究区内土壤含水量全年减少了5.00×105m3,占研究区降水量的0.01%,居民生活用水二工农业用水二树木生长共消耗水量6.90×106m3,占流域总入水量的0.21%.根据模型对2007年研究区水量平衡模拟,其水量平衡误差只有1.00%.
由图9可见,模型对2007年每月径流量有较好
的模拟效果.5二6月为雨季之初,降雨量增大,研究
区植被在经历了漫长且缺水的冬季后,正处于缺水
状态,此时的苔藓层及土壤层等都具有很强的蓄水二
保水作用,因而降水大部分被植被层和土壤层吸收,
未能到达河流,实测径流量较小;同时,5二6月的日
照辐射不是很强,植被刚刚进入生长季,蒸散发量较
小,因此模型计算得到的径流量相对较大.8二9月的
降水减少,但由于经历了夏季长时间的供雨,土壤水
分充足,并且不断地向河流中释放水分,因此实际径
流量呈缓慢下降趋势.由于8二9月时植被生长速率
已开始减慢,从土壤中吸收的水分逐渐减少,且日照
辐射逐渐减弱,蒸散发量随之下降,因此模型计算得
到的径流量值偏低.
水量平衡验证法用模型模拟了从降雨到产生径
流的物理过程,将模拟得到的月径流量与实测径流
量进行比较.验证结果表明,水量平衡方程具有较低
误差,月径流有较好的模拟效果,说明模型可很好地
模拟研究区水循环过程.该模型可对研究区蒸散发
进行准确估算.
3 讨 论
本文将改进的DHSVM模型应用于黑龙江省塔
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河地区,基于气象观测资料二遥感数据和土壤数据,估算了研究区2007年日蒸散发,并采用改进的BP 神经网络和水量平衡法对估算结果进行检验.结果表明,该模型估算得到的塔河地区日蒸散发结果是合理的,该模型可以很好地应用于塔河流域.2007年研究区年总蒸散发量为234.01mm,蒸散发量与降雨量之比(ET/P)为0.64.研究区蒸散发量与季节的变化相关,春季的蒸散发量较低,夏季蒸散发量达到最大值,秋季有一定的回落,冬季蒸散发量最小.蒸散发量与研究区土地覆盖类型相关,阔叶林的蒸散发能力最强,其次为针阔混交林,针叶林最弱.各土地覆盖类型的蒸散发在年内的变化趋势基本一致,随着植被蒸散发能力的增强,各土地覆盖类型间的蒸散发差异增大.
本研究利用遥感技术,结合气象资料反演研究区地表蒸散发,遥感数据的空间连续性为反演蒸散发提供了重要参数.由于遥感影像的瞬时性,采集数据为研究区某一时刻的瞬时状态数据,所以反演得到的地表参数每天是不变的,而实际的地表参数是变化的,这对研究结果的准确性造成一定影响.在模型参数的输入方面,由于缺乏实地测量数据,部分参数仍沿用了原模型参数,由于原研究区位于
53.9878°N二105.1188°W[17],从全球气候分布来看,该区域与本研究区气候相似,参数有一定代表性,但仍会对结果准确性造成一定影响.由于研究地区没有蒸散发的连续实际观测数据,本文采用两种方法进行模型验证,其一是采用BP网络模拟蒸散发与径流量的关系,其二是用模型模拟从降雨到产生径流的物理过程,最后用实测的径流量与模拟的径流量进行比较.两种验证方法都获得了较高的验证精度,为没有蒸散发实际观测数据情况下进行蒸散发模拟研究提供了验证思路和方法.
参考文献
[1] Zhang X?J(张新建),Yuan F?H(袁凤辉),Chen N?
N(陈妮娜),et al.Energy balance and evapotranspira?
tion in broad?leaved Korean pine forest in Changbai
Mountains.Chinese Journal of Applied Ecology(应用生
态学报),2011,19(3):607-613(in Chinese) [2] Rosenberg NJ,Blad BL,Verma SB.Microclimate:The
Biological Environment of Plants.3nd Ed.New York:
John&Wiley Sons,1983
[3] Chen R?S(陈仁升),Kang E?S(康尔泗),Yang J?P
(杨建平),et al.Monthly evaporation capacity model
in mountainous region of Heihe Mainstream River.Hy?
drology(水文),2002,22(6):5-10(in Chinese)[4] Zhao L?L(赵玲玲),Xia J(夏 军),Xu C?Y(许崇
育),et al.A review of evapotranspiration estimation
methods in hydrological models.Acta Geographica Sinica
(地理学报),2013,68(1):127-135(in Chinese) [5] Arora VK.The use of the aridity index to assess climate
change effect on annual runoff.Journal of Hydrology,
2002,265:164-177
[6] Dalezios NR,Loukas A,Bampzelis D.Spatial variabili?
ty of reference evapotranspiration in Greece.Physics and
Chemistry of the Earth,2002,27:1031-1038 [7] Da R?M(达日玛).Regional Evapotranspiration and
Application Based on MODIS Data.PhD Thesis.Ho?
hhot:Inner Mongolia Normal University,2010(in Chi?
nese)
[8] Jiang S(姜 尚),Li F(李 飞),Chen L?F(陈立
峰).Research progress of remote sensing technology
application in distributed hydrological model.Journal of
Water Resources&Water Engineering(水资源与水工
程学报),2013,24(1):174-180(in Chinese) [9] Xu Z?X(徐宗学),Cheng L(程 磊).Research pro?
gress and application of distributed hydrological model.
Journal of Hydraulic Engineering(水利学报),2010,
41(9):1009-1017(in Chinese)
[10] Wood EF,Sivapalan M,Beven K,et al.Effects of spa?
tial variability and scale with implications to hydrologic
modelling.Journal of Hydrology,1988,102:29-47 [11] Donald JR.Snowcover Depletion Curves and Satellite
Snowcover Estimates for Snowmelt Runoff Modelling.
PhD Thesis.Waterloo:University of Waterloo,1992 [12] Kite GW,Kouwen N.Watershed modelling using land
classifications.Water Resources Research,1992,28:
3193-3200
[13] Kite GW.Manual for the SLURP Hydrological Model.
Colombo,Canada:NHRI,1995
[14] Kouwen N,Soulis ED,Pietronitro A,et al.Grouped
response units for distributed hydrologic modelling.
Journal of Water Resources Planning and Management,
1993,119:289-305
[15] Wigmosta MS,Vail LW,Lettenmaier DP.A distributed
hydrology?vegetation model for complex terrain.Water
Resources Research,1994,30:1665-1679 [16] Liu S?C(刘三超),Zhang W?C(张万昌),Gao M?F
(高懋芳),et al.Distributed hydrological model com?
bined with remote sensing for evapotranspiration re?
search.Scientia Geographica Sinica(地理科学),
2007,27(3):1-2(in Chinese)
[17] Chen JM,Chen XY,Ju WM,et al.Distributed hydro?
logical model for mapping evapotranspiration using re?
mote sensing inputs.Journal of Hydrology,2005,305:
15-39
[18] Xiao Q(肖 强),Xiao Y(肖 洋),Ouyang Z?Y
(欧阳志云),et al.Value assessment of the function of
the forest ecosystem service in Chongqing.Acta Ecologi?
9561
6期 曲 迪等:塔河森林生态系统蒸散发的定量估算
ca Sinica(生态学报),2014,34(1):1-7(in Chi?
nese)
[19] Chi L(迟 璐),Wang B?T(王百田),Cao X?Y(曹
晓阳),et al.Carbon storage of Chinese pine forest eco?
system in the central Shanxi Province.Journal of Arid
Land Resources and Environment(干旱区资源与环境),
2014,28(2):81-85(in Chinese)
[20] Yang H?X(杨洪晓),Wu B(吴 波),Zhang J?T
(张金屯),et al.Research progress of carbon seques?
tration and carbon reserves in forest ecosystem.Journal
of Beijing Normal University(Natural Science)(北京师
范大学学报四自然科学版),2005,41(2):172-177
(in Chinese)
[21] Wang S?Q(王绍强),Zhu S?L(朱松丽),Zhou C?H
(周成虎).Spatial variability characteristics of soil
thickness in China.Geographical Research(地理研
究),2001,20(2):161-169(in Chinese)[22] Zhu G?L(朱高龙),Ju W?M(居为民),Chen JM,et
al.Forest canopy leaf area index in Maoershan Mountain
ground measurement and remote sensing retrieval.Chi?
nese Journal of Applied Ecology(应用生态学报),
2010,21(8):2117-2124(in Chinese) [23] Shangguan W,Dai YJ,Liu BY,et al.A soil particle?
size distribution database for regional land and climate
modeling in China.Geoderma,2012,171-172:85-91 [24] Li M?Z(李明泽).Biomass Estimation and Analysis of
the Northeast Forest by Remote Sensing.PhD Thesis.
Harbin:Northeast Forest University,2010(in Chinese)
作者简介 曲 迪,女,1988年生,硕士.主要从事森林经理学二林业遥感研究.E?mail:jycherryq@https://www.doczj.com/doc/0417791979.html,
责任编辑 杨 弘
封面说明
封面照片由上海辰山植物园王樟华提供.天童国家森林公园位于浙江省鄞县东南部,地处29°48′N,121°47′E,面积349hm2,最高峰太白山海拔650m.迄今已有1700年的历史,素有 东南佛国”之称的天童寺坐落其中.寺院东二北二西三面环山,森林植被保存良好,是浙东丘陵地带性
植被类型中一块难得的代表性地段.区域内森林覆盖率达87%,植物种类丰富,有种子植物148科968种,蕨类植物24科99种9变种,苔藓植物47科170种,形成以栲树二木荷二米槠二云山青冈等为优势种的常绿阔叶林生态系统,反映了中亚热带东部低海拔森林生态系统的典型特征.自20世纪80年代,我国植被生态学家宋永昌先生在此开展长期定位研究工作.经过近10年的研究积累,于1992年正式设立浙江天童森林生态系统国家野外科学观测研究站,并于2010年建成20hm2大样地,成为中国乃至世界森林长期定位研究中不可或缺的一员.
0661 应 用 生 态 学 报 25卷
中国科学 D 辑 地球科学 2004, 34 (增刊Ⅱ): 131~140 131 长白山森林生态系统CO 2和水热通量的模拟研究* 王秋凤 ①④ 牛 栋② 于贵瑞① ** 任传友①④ 温学发 ①④ Chen Jingming ③ Ju Weimin ③ (①中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101; ②中国科学院资源环境科学技术局生态处, 北京 100864; ③Department of Geography, University of Toronto, Toronto M5S 3G3, Canada; ④中国科学院研究生院, 北京 100039) 摘要 以基于过程的BEPS 模型为基础, 根据长白山温带阔叶红松林生态系统的生态过程机制, 建立了能够描述半小时尺度生态系统通量日变化的模拟模型BEPS. 应用该模型对2003年长白山温带阔叶红松林生长季内的CO 2和水热通量的模拟结果表明: 模型模拟的净生态系统生产力 (NEP ), 潜热通量(LE ), 显热通量(H s )与涡度相关系统的实测数据相关性较好, R 2值分别达到0.68, 0.75, 0.71. 模拟的长白山温带阔叶红松林生态系统的年累积NEP 为300.5 gC ·m ?2, 与实测值也非常接近, 说明应用该模型可以较好地模拟长白山温带阔叶红松林生态系统的CO 2, 水和热量交换过程. 根据模型对不同气候变化情景下的NEP 和蒸散(ET )的分析得出: 长白山温带阔叶红松林生态系统的NEP 对气候变化比较敏感, 在气候变暖条件下该生态系统的碳汇功能可能会减弱. 此外, 作为基于过程的模型, BEPS 对最大羧化速率(V cmax )和最大气孔导度(g max )等植物生理生态特征参数的变化反应也比较敏感. 关键词 碳循环 水循环 BEPS 模型 涡度相关技术 ChinaFLUX 2004-07-14收稿, 2004-11-02收修改稿 * 国家自然科学基金项目(批准号: 30225012)和国家重点基础研究发展规划项目(编号: 2002CB412501)及中国科学院知识创新工程重大项目(编号: KZCX1-SW-01-01A)共同资助 ** E-mail: yugr@https://www.doczj.com/doc/0417791979.html, CO 2等温室气体排放所导致的全球变暖, 以及世界范围内的淡水资源短缺问题, 已经向科学家、政策制定者和公众们提出了严峻的挑战, 从而使陆地生态系统碳循环和水循环研究成为全球变化科学(global change science)研究中的核心科学问题. 为了能准确地预测未来的全球变化趋势, 寻求地球生态系统碳循环和水循环调控管理的有效途径, 必须要 了解陆地生态系统碳循环和水循环的各种过程与反馈机制. 生态系统能量与物质(水和碳)通量动力学模型是分析陆地生态系统碳循环和水循环过程机制和预测循环通量的一种有效手段. 20世纪90年代以来这一领域的研究取得了重大进展, 许多科学家从各自不同的学科角度建立了一系列碳水耦合循环模型. 这些模型大致可以分为生物地理模型、生物物理模
森林生态系统服务价值评估方法概述 摘要：随着人类对生态系统功能不可替代性认识的不断深入,生态系统服务价值研究逐步受到人们的重视。本文介绍了森林生态系统中没有普通意义上的市场的一些生态服务功能价值评估和计算方法,比较系统阐述了森林生态系统各种生态价值评估方法. 1 森林生态系统服务价值评估的国内外研究进展 森林生态系统服务功能的研究是近几年才发展起来的生态学研究领域, 20 世纪90 年代初期, 国外的森林生态系统服务功能研究主要以案例研究为主,方法主要为旅行价值法和意愿调查法。如日本林野厅[1]于2000年对其国家的森林公益机能进行了经济价值评价,选取的功能指标包括水源涵养等六大类指标。目前国外对森林生态系统服务功能内涵、方法等问题的研究各异, 但被普遍认可的是Daliy等人提出的生态系统服务功能的概念[2]。Daliy 认为, 生态系统服务是指“自然生态系统及其物种所提供的能满足和维持人类生活所需要的条件和过程”。在我国,生态系统服务功能研究起步较晚,欧阳志云等学者认为:“生态系统服务功能是指生态系统与生态过程所形成及维持的人类赖以生存的自然环境条件与作用”。以李金昌、孔繁文为代表,对生态系统的评估特别是对我国森林生态系统生态价值方面进行了开创性的研究;而蒋延玲、周广胜等(1999)估算了我国38种主要森林类型生态系统服务的总价值。
但在整体的生态服务功能研究中, 自Costanza等人的“全球生态 服务与自然资本的价值估算”一文发表以后[3], 学术界引起极大的轰 动和争议.主要是以Costanza为代表的“生态经济学派”和以Pearce 为代表的“环境经济学派”,围绕该论文的一些观点、计算方法和有关 内容展开了激烈的争论.其争论的焦点主要集中在世界生态系统服务功 能价值的可计算性、计量方法和计量中技术处理问题等方面[4～7]。Pearce等人认为,世界生态系统服务功能价值的可计算性或者说其计算结果没有实际意义；在生态系统服务功能价值计量方法上,坚持应该遵 循“货币化”二原则, 即以“支付意愿”表达的“消费者偏好”和边 际分析。Costanza 等人认为,世界生态系统服务功能价值作为一个宏观量与GNP一样可以计算,世界生态系统服务功能价值计算是一个宏观经 济学问题,而不是一个微观经济学问题,因此不必建立在边际分析之上；计算过程中可以综合采用市场价格、准市场价格、替代成本等各种方法.应该说Pearce等人对Costanza等人的工作的经济学挑剔是深刻有力的。只要生态系统功能价值的计量没有与经济学接轨,它就难以为经济学家 接受并对经济实践产生影响.但是,Costanza等人的一些观点为生态系 统服务功能及其价值评价的发展奠定了坚实的基础[8]。 2 森林生态系统服务价值评估方法综述 面临全球环境问题严重威胁,自然资源有价论的呼声越来越高,所 以对森林生态系统服务功能价值评估显得尤其重要。首先是改变公众对森林生态系统服务的价值观,近一步地认知森林的生态地位。对于公众 而言,森林生态系统的经济评价能使他们更容易和准确地了解森林的作
分析人类与森林生态系统的关系 答：随着社会的发展，科技的长足进步，生物学与生态学的深入探究，森林生态系统的理论逐渐被人们所关注，这是人类实践经验知识积累的结果，也是人们对森林认识深化的必然，更是生态文化历史发展的结晶。 森林在地理、历史和生长、繁殖等方面具有强大的优势，它是自然界中能够再生产和能够扩大再生产的资源。只要人类热爱森林、合理利用森林，并严加管理和保护、促进，森林资源是可以取之不尽、用之不竭的。 一部人类史，就是人与自然共同演化的历史。自然既是人类孕育的温床，又是人类社会赖以建立、生存的坚实基础。森林是人类文明的摇篮，它不仅为人类提供生活所需要的物质，更重要的是协调维护着自然生态平衡，保护与改善着人类的生存环境。 森林具有多种功能、多种效益，已经成为国民经济的重要基础保障，以林业建设为主体的生态建设已经为人类生存与发展的第一道安全防线。林业不仅是一个周期性长、投入大的公益性行业，而且是融入“社会?生态”这个复杂的巨系统的一个子系统，是维护人类社会、生态系统和谐的主体之一。现代科学家认为，现代和谐林业应该是：其一，以人?地系统为对象；其二，和谐地协调人与人、人与环境、陆地生态系统诸因子间的关系，促进人的生理和心理平衡；其三，“人地共荣”为最高目标。因此，和谐林业的内涵可以理解为：以和谐发
展理论为指导，以现代科学技术为手段，全社会参与协调“社会、生态”系统的探究和管理，采用生态化技术，协调人与人、人与环境、陆地生态系统诸因子间关系，倡导生态文化，维护人类心理系统与生理系统健康，实现人类社会与大自然和谐共荣。 显然，和谐林业理论之一旨在解决生态危机，并着力于从林业的角度去解决社会危机和人类心灵危机。也就是说，和谐林业的目标就是维护生态系统的健康，为人类提供一个安全的生态环境；大力培育生态文化，为构建和谐社会提供文化基础，建设现代林业产业体系，满足人类对森林产品的需求。所以，林业是一个与工、农业有着不同公益性的产业部门。过去、现在、将来，人类社会都离不开森林。如今华夏大地的生态化和人居环境的园林化，与社会林业的生态系统经营，是现代化国家发展和进步的重要标志。森林为人类生活、生存环境与社会游憩事业，拓展了一个新的天地，创造了更为美好境界的未来。所以发展林业，有利于改善人类与地球的关系，促进人与自然的和谐发展。 今天，人们只有正确认识森林与湿地生态系统和农田、草原、荒漠、城市、河流和湖泊(陆地水源)等生态系统之间的生态学联系，才能真正掌握物质循环与能量交换的平衡机制，才能够充分发挥森林的经济、生态、社会三大效益。
《传感器与物联网技 术》 综合报告 题目：智能环境与物联网技术 专业： 学号： 姓名： 提交日期：二О一六年六月 摘要
环境与所有人的日常生活都息息相关，而物联网技术也随着计算机技术，信息技术，以及智能技术的发展越来越多的开始被应用到我们的日常生活中来。本文主要针对物联网技术应用到环境监测中的相关问题进行了分析与探讨。 智能环境利用各种传感器技术，移动计算，信息融合等技术对空气环境，海洋环境,河,湖水质，生态环境，城市环境质量进行全面有效地监控，通过构建全国各地环境质量的检测实现对全国范围内的环境进行实时在线监控和综合分析，建立全国性的污染源信息综合管理系统，为采取环境治理措施和污染预警提供更客观，有效的依据。 关键字：智能环境物联网技术传感器
目录 1引言 (4) 1.1 物联网简介 (4) 1.2智能环境研究的目的和背景 (4) 2需求分析 (4) 2.1智能环境功能需求分析 (5) 2.2各子系统需求分析 (5) 2.2.1大气污染监测子系统需求分析 (5) 2.2.2海洋污染监测子需求分析 (5) 2.2.3水质监测子系统需求分析 (5) 2.2.4生态环境检测子系统需求分析 (5) 2.2.5城市环境检测子系统需求分析 (5) 2.3其他非功能需求分析 (6) 2.3.1可靠性需求 (6) 2.3.2开放性需求 (6) 2.3.3可扩展性需求 (6) 2.3.4安全性需求 (6) 2.3.5应用环境需求 (6) 3详细设计 (6) 3.1各环境监测子系统解决方案 (6) 3.2智能环境监测系统结构图 (5) 3.2.1各子系统环境监测拓扑结构图 (6) 4结论 (12) 参考文献 (13)
城市森林生态系统服务功能的价值评估研究 【摘要】森林作为陆地生态系统的主体，在全球生态系统中发挥举足轻重的作用，其服务功能价值的评估是研究的一个热点。本文阐述了城市森林的概念以及当前城市森林生态系统服务功能及其研究评估的方法，以求为我国可持续发展的政策与生态环境保护提供科学依据。 【关键词】城市；森林生态系统；服务功能；价值；评估 提高城市绿地系统生态服务功能，促进城市生态系统的改善，满足市民接近和回归自然的渴望，已成为城市化建设亟待解决的重大课题。提高绿地生态功能，促进城市绿化的可持续发展则是当今主流的研究方向。 1.城市森林的概念和内涵 城市森林与城市林业的概念主要差异性在于城市林业主要侧重于行业的经营和管理，将城市园林绿化纳入林业经营管理的范畴，是一个多方面的经营管理体系；而城市森林是将城市绿地主要以森林的形式进行构筑和管理，是一个比较狭义的概念[1]。因此，城市森林是建立在改善城市生态环境的基础上，借鉴地带性自然森林群落的种类组成、结构特点和演替规律，以乔木为骨架，以木本植物为主体，艺术地再现地带性群落特征的城市绿地。 2.城市森林生态系统服务功能 2.1生态服务功能的含义 广义上的生态系统服务包括生态系统产品和生态系统服务，生态系统服务是指生态系统与生态系统过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用[2]。一般而言，生态服务功能（Ecosystem services）是指自然生态系统及其物种共同支撑和维持人类生存的条件和过程；它能够比较清晰地描述人类对生命支持系统的依赖性，为人们评价各种技术和社会经济发展方式的长远影响提供了一种参考，以防止和减少自我毁灭性的经济和社会活动[3]。 2.2城市森林生态系统的生态服务功能 森林生态系统的生态服务功能是指森林生态系统及其生态过程为人类提供的自然环境条件与效用[4]。从复合生态系统的角度来看，它不仅包括该系统为人类提供食品、医药和其他工农业生产的原料这内部效益，更重要的是支撑与维持地球的生命支持系统，维持生命物质的生物地化循环与水文循环，维持生物物种与遗传多样性，净化环境，维持大气化学的平衡与稳定的外部公益作用。 3.城市森林生态系统服务功能价值评估主要研究方法
石漠化治理监测与评价 规范 编制说明 石漠化治理监测与评价规范课题组 2017年3月31日
一、工作简况（包括任务来源、协作单位、主要工作过程、标准主要起草人及承担的工作） 编制《石漠化治理监测与评价规范》标准的任务来源于国家林业局科学技术司。起草单位为中国林业科学研究院荒漠化研究所。 项目下达后，起草工作组成员认真查阅了国内外有关岩溶石漠化治理及生态系统定位观测等相关技术文件，结合我国国情和站情进行分析，构建编制我国西南岩溶石漠化治理监测与评价规范的总体框架，并进行任务分工，签订相关执行协议，明确起草工作组成员的责任和完成任务的时间。 《石漠化治理监测与评价规范》的初稿完成后，按照标准制定的要求，向我国长期从事石漠化治理的地方相关部门、科研院所和大专院校水土保持效益监测与评价研究的专家以及从事标准研制的专家发放了征求意见稿。针对专家意见，起草工作组一一进行认真讨论，在此基础上，对初稿进行修改补充和完善，形成送审稿。 标准主要起草人及承担的工作： 周金星：项目总负责人。起草石漠化治理监测与评价规范的总体框架，修改完善《石漠化治理监测与评价规范》。 崔明、刘玉国：起草和修改编制说明及具体标准条款，编写气象、水文、土壤和生物等4部分观测指标，征求专家意见，并进行项目组织协调，准备相关报批材料，修改完善《石漠化治理监测与评价规范》。 郭红艳、秦伟、单志杰、殷哲、李柏：协助编写和修改完善具体标准条款。 二、标准的编制原则和标准的主要内容（如技术指标、参数、公式、性能要求、试验方法、检验规则等）及其论据（包括试验、统计数据）。修订标准时，应增列新旧标准主要技术指标的对比。 1、标准的编制原则 （1）系统性和完整性：在指标选定时，应保证指标体系的系统性和完整性，将各个指标按系统论的观点进行全面考虑，构成完整综合的监测与评价指标体系。石漠化治理监测与评价包括工程实施及政策执行情况、生态效益、经济效
《中国主要栽培珍贵树种》 编制说明 一、工作简况（包括任务来源、协作单位、主要工作过程、标准主要起草人及承担的工作） 《中国主要栽培珍贵树种》编制任务来源于国家林业局科学技术司。标准的主要起草单位为国家林业局调查规划设计院，协作单位有中南林业科技大学、国家林业局植树造林司。 工作过程主要分为以下几个阶段。一是前期准备阶段：该阶段的主要工作是，成立了标准编制组、根据《中国主要栽培珍贵树种》草案拟定了编制工作方案和编制技术方案；二是资料收集阶段：根据编制内容，广泛收集资料；三是调研阶段：根据编制内容中的重点问题，分组赴东北、中南、西南、华北等省份进行了调研；三是标准起草阶段：根据草案、资料和调研报告，首先编制完成了《中国主要栽培珍贵树种》（初稿），编制组集中开会讨论提出修改意见后形成了《中国主要栽培珍贵树种》（征求意见稿），将征求意见稿发送给有关专家征求意见，针对每位专家反馈的意见，编制组逐一进行细致的讨论、分析和商榷，修改后形成了《中国主要栽培珍贵树种》（送审稿）。 本标准的主要起草人是唐小平、王恩苓、马国青、玉生、蒋三乃。 唐小平负责总协调、组织和标准编制组内标准的最后技术把关；马国青、王恩苓、蒋三乃负责标准总框架的起草；玉生和马国青负责具体内容的编制；马国青负责调研工作及专家意见汇总。
二、标准的编制原则和标准的主要内容（技术指标、参数、公式、性能要求、试验方法、检验规则等）、论据（包括试验、统计数据）、修订标准时的新旧标准主要技术指标的对比情况 （一）编制原则 1、科学性原则。树种组分类建立在科学的基础上，同一树种组力求木材 硬度和栽培特点具有同质性。 2、系统性原则。为系统探索和总结我国珍贵树种的生物学特性和栽培特点，本着同特点相归类的原则系统将我国的珍贵树种分成不同树种组。 3、全面性原则。尽可能包括全国所有珍贵树种，反应全国所有具有栽培 技术和具有栽培潜力的树种。 4、实践性原则。总结和收集全国所有珍贵用材树种，具有丰富栽培经验 的地区与栽培技术成熟的树种优先进行分类，力求所选择的树种栽培技术具 有实践性。 （二）主要内容 本标准的主要内容是按照木材硬度及常绿、落叶、针叶等特征作为指标，将我国珍贵树种分为7个类群，并对每个类群的划分条件、生物学特性、分 布范围和栽培范围进行了描述。具体如下： 1、常绿红木树种组。一般指常绿的紫檀属树种，包括紫檀和檀香紫檀2 个树种。 2、落叶红木树种组。一般是指落叶的黄檀属树种，包括黑黄檀、黄檀、降香黄檀和印度黄檀4个树种。 3、常绿阔叶软木树种组。木材硬度（端面）小于700kgf/厘米，材质具
全球变化对长白山北坡森林影响综述（东北师范大学地理科学学院吉林长春130024） 摘要:全球气候变化已是当今学术界在全世界范围内研究的一个热点,全球气候变暖已经成为了当今气候变化的主要趋势，由于人类活动的影响，20 世纪全球的平均气温升高0.6°C。近些年来，气候变化对森林的影响也到人们关注，尤其是在高纬度和高海拔地区响应更为显著且敏感。长白山地区是气候敏感区和生态环境脆弱带，气候变化对长白山森林影响会更加明显。本文通过梳理现有文献，综合了在全球变化影响下几方面长白山北坡森林的变化。关键字：气候变化长白山森林植被 一、前言 全球气候变化是指地球大气物理化学的改变,从而引起地球表面云系、温度和降水等气候格局的变化。这种变化一方面是因为地球太阳辐射、大气环流、地表状况等自然因素的作用;而另一方面,尤为重要的是人类活动造成的,石油、煤炭、天然气等化石燃料的过度使用,原始森林的大量采伐,土地利用方式的变更等,都不同程度地导致了大气中CO2、CH,、CFCS和N20等温室气体浓度的提高。 全球气候变暖势必对陆地生态系统产生极大的影响,而森林生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,森林占地球表面的1/3,它贮藏着全球陆地生态系统80%的有机碳,其碳库的任何变化,都将对大气中CO2的浓度产生不同的影响,全球气候变化不可避免的会影响到陆地上的森林生态系统，同时森林生态系统也会做出相应的响应，这必然对未来的全球气候变化产生反馈作用。 长白山位于吉林省东南部的 中朝两国交界处,41°23′N～42° 36′N,126°55′E～129°E。是东 北地区松花江、鸭绿江和图们江三 大河流的发源地,是我国著名的休 眠火山,是欧亚大陆东岸的最高山, 海拔2744 m。属温带大陆性山地 气候，降水多集中在夏季,6～9月 降水量占全年的80%。但它东边受 太平洋影响,气候潮湿多雨,从山 脚到山顶,年降水量变幅在 800-1800 mm之间,年相对湿度 为65%-74%,年均温度在-7.3-4.9℃ 之间，无霜期约140d，日照时数 1800-2300d, 综上所述，长白山地区气温低、降水多、蒸发多量小,气候非常湿润。该区地带性土壤为山地暗棕色森林土，主要优势树种为红松、椴树、蒙古栎、水曲柳和色木槭等林分为复层异龄林，林分平均高度为 26m，优势树种平均年龄约 200a。
森林生态环境监测站系统架构 文/北京方大天云科技有限公司 FAMEMS-ST森林生态监测站是针对森林生态系统典型区域内的风、温、光、湿、气压、降水等常规气象因子进行系统、全天候连续监测的自动气象站。用于测量林内梯度分布特征相关的气候因子，测量不同森林植被类型的小气候差异，研究各种类型小气候的形成过程的特征及其变化规律等相关研究工作。为森林生态研究相关部门对森林下垫面的小气候效应及其对森林生态系统的影响提供数据支持。 系统内容 FAMEMS-ST森林生态监测站是依据森林气象学与《森林生态系统长期定位观测方法》规范设计的一款综合生态监测站。支持多种传感器组合搭配的形式，无线/P2P/卫星通讯等多种通讯方式传输，观测要素包括：梯度风速风向、温度、湿度、土壤水势、光和有效、地表及地下水位、太阳辐射、气体浓度、林木生长状态、树茎、冠层等要素。该站主要观测梯度分布包括：地上四层为冠层上3m、冠层中部、距地面 1.5m 和地被层，地下四层为地面以下5cm、10cm、20cm、40cm。该站可通过电缆连接数据采集器的通信口和PC 机，可查看数据采集器内存中的数据文件。数据可存储在SD 卡中，通过直接读取SD 卡，或通过Ethernet，采用FTP 或Http查看数据，也可通过GPRS远程传输数据到用户端。 系统指标
工作环境：-50～+50℃、0～100%RH 可靠性：平均无故障时间>5000小时 防护等级：IP65 采集通道：模拟通道和数字通道可扩展 通讯方式：有线传输、GPRS无线传输 操作系统：嵌入式、智能可编程 电源：220VAC或太阳能 功能特点 监测多种气象环境因子及空气和水环境因子 提供长期连续的准确生态气候变化数据 太阳能供电，可在野外各种环境下使用 可连接信息显示屏 数据存储量大，可无线或有线传输数据 典型应用 森林生态研究监测系统 森林小气候监测系统 森林生态保护及恢复研究 生态产业监测系统 科研基地生态研究系统 土壤土质研究系统 系统组成 传感器：梯度风速风向+温度+湿度+土壤水势+光和有效+地表及地下水位+太阳辐射+气体浓度+林木生长状态+树茎+冠层
森林的生态服务功能 森林生态系统与生态过程所形成及维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用。主要包括森林在涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境、森林防护、生物多样性保护和森林游憩等方面提供的生态服务功能。 一·森林是人类的资源宝库. 森林能够提供大量木材和其它林产品,还能生产有很多有经济价值的产品.当然现代森林的主要生产功能还是表现为它是―个巨大的原材料供应者.木材及木制品，在建筑,交通,采掘,轻纺,水利电力筹许多生产部门是不可缺少的物资.木材的化学加工产品及各种林副产品也是重要的原材料及出口物资. 中国有繁多的经济林木树种,林副产品极为丰富，还有大量的中草药材,多种稀有珍贵的野生动物.产品的丰富多彩,实在是举不胜举.这些产品从需要上讲,不仅在国内牵涉到各行各业,不可缺少;而且其中许多产品在国际市场上享有声誉,是国家重要的出口物资。森林中有极其丰富的物种资源,仅热带雨林中的物种就占地球上全部物种的50%.在我国的森林中,既有大量的食用植物,又有很多油料植物,还有丰富的药材资源。现代的森林仍然是地球上一个重要的能源生产者，由于世界上一些化石能源渐渐枯竭,森林作为一种可以再生的能源,正在引起越来越大的重视. 二·涵养水源 森林对降水的截留、吸收和贮存，将地表水转为地表径流或地下水的作用。主要功能表现在增加可利用水资源、净化水质和调节径流三个方面。森林是土壤的绿色保护伞.茂密的枝叶能够截留降雨,减弱水流对土壤的冲刷;林下的草本植物和枯枝落叶层,如同一层松软的海绵覆盖在土壤表面,既能吸水,又能固定土壤;庞大的根系纵横交错,对土壤有很强的粘附作用.另外,森林还能抵御风暴对土壤的侵蚀.我国的有关观测结果表明,有林地水土流失量比荒坡地小得多.森林能够蓄水保肥,消洪补枯.防止水土流失,涵养水源. 森林是巨型蓄水库.降雨落到树下的枯枝落叶和疏松多孔的林地土壤里,会被蓄积起来,就像水库蓄水一样.雨过天晴,大量的水分又通过树木的蒸腾作用,蒸发到大气中,使林区空气湿润,降水增加.森林对于减轻旱涝灾害起着非常重要的作用。 三·保育土壤 森林中活地被物和凋落物层层截留降水，降低水滴对表土的冲击和地表径流的侵蚀作用；同时林木根系固持土壤，防止土壤崩塌泻溜，减少土壤肥力损失以及改善土壤结构的功能。风蚀是土壤流失的一种灾害.风力可以吹失表土中的肥土和细粒,使土壤移动,转移.在风沙危害严重的地区,更是风起沙飞,往往埋没了农田和村庄.风对农作物的直接危害更为普遍. 四·净化大气环境 森林生态系统对大气污染物（如二氧化硫、氟化物、氮氧化物、粉尘、重金属等）的吸收、过滤、阻
东北森林带生态保护和修复规划 东北森林带区域位于我国东北部，涉及黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古等4个省（区），含大小兴安岭森林、长白山森林和三江平原湿地等3个国家重点生态功能区。本区域作为我国“两屏三带”生态安全战略格局中东北森林带的重要载体，对调节东北亚地区水循环与局地气候、维护国家生态安全和保障国家木材资源具有重要战略意义。 一、自然生态状况 本区域地貌类型多样，分布着大兴安岭、小兴安岭、长白山地、松嫩平原和三江平原，温带季风气候显著，自南向北地跨中温带和寒温带，四季分明，夏季温热多雨、冬季寒冷干燥，降水量400—1000毫米，土壤分布有暗棕壤、白浆土和黑土。本区域是我国重点国有林区和北方重要原始林区的主要分布地，是我国沼泽湿地最丰富、最集中的区域。区域内野生植物近4000种，野生动物近2000种，是东北虎、东北豹种群数量最多、活动最频繁的区域，是东亚—澳大利西亚候鸟迁徙线最重要的栖息地之一。 二、主要生态问题 本区长期高强度的森林资源采伐和农业开垦，导致森林、湿地等原生生态系统退化。主要表现在，森林结构不合理、质量不高，中幼林面积占比大；湿地面积减少50%以上，其
中三江平原湿地面积减少了70%以上，生物多样性遭到破坏；多年冻土退缩，黑土区水土流失面积约1570万公顷，局部地区土地沙化。 三、主攻方向 坚持以“森林是陆地生态系统的主体和重要资源，是人类生存发展的重要保障”为根本遵循，以推动森林生态系统、草原生态系统自然恢复为导向，立足大小兴安岭森林生态功能区等3个国家重点生态功能区，全面加强森林、草原、河湖、湿地等生态系统的保护，大力实施天然林保护和修复，连通重要生态廊道，切实强化重点区域沼泽湿地和珍稀候鸟迁徙地、繁殖地自然保护区保护管理，稳步推进退耕还林还草还湿、水土流失治理、矿山生态修复和土地综合整治等治理任务，提升区域生态系统功能稳定性，保障国家东北森林带生态安全。 四、重大工程 大力实施天然林保护、退耕还林还草还湿、森林质量精准提升、草原保护修复、湿地保护恢复、小流域水土流失防控与土地综合整治等工程。持续推进天然林保护和后备资源培育，逐步开展被占林地森林恢复，实施退化林修复，加强森林经营和战略木材储备，通过近自然经营促进森林正向演替，逐步恢复顶级森林群落；加强林草过渡带生态治理，防治土地沙化；加强候鸟迁徙沿线重点湿地保护，开展退化河
森林生态环境监测与效益评价 首先介绍森林生态环境监测方法，监测指标确定的原则和指标内容；阐述了森林生态环境效益评价的指标体系和4种方法，重点介绍计量经济评价的方法和步骤。另外，还简述了森林生态效益补偿方法和补偿机制。 对森林生态环境进行监测，阐明森林生态系统的结构与功能以及森林与环境之间相互作用机制，可为森林的合理经营，并进行宏观调控，实现人类生态环境与经济协调发展提供理论依据； 另一方面，将监测结果应用于森林生态环境效益评价，对森林生态效益进行科学计量和评价，对于制定合理的环境政策和社会经济发展规划具有十分重要的战略意义。 1森林生态环境监测方法 森林生态环境监测是运用可比的方法，在时间或空间上对特定区域范围内森林生态系统或生态系统组合体的类型、结构和功能及其组成要素等进行系统地测定和观察的过程，监测结果可用于森林生态环境评价，为合理利用森林资源、改善生态环境提供决策依据。 鉴于森林生态系统在空间结构上的复杂性，时间序列上的多变性，生长发育过程的周期性和环境反应的滞后性等特点，森林生态环境的监测方法很多，主要包括以下几种： (1) 定位监测和半定位监测方法。 ①定位监测：在一定的区域内，选择有代表性的森林生态环境类型，设固定监测点，进行长期地、 系统地、连续地观测与研究。 ②半定位监测：相对于定位监测而言，通常由于人力、财力等方面的限制，定位观测站数量有限， 对于一些特殊的森林生态系统类型进行相对短期的、不连续的观测和研究，作为对定位观测站的补充。 (2) 宏观监测、微观监测、重点地区监测和典型区域监测。 ①宏观监测：研究地域至少应该在区域生态范围之内，最大可扩展到全球。 宏观监测以原有的自然本底图和专业数据为基础，采用遥感技术和生态图技术，建立地理信息系统(GIS)。其次，也采取区域生态调查和生态统计的手段。 ②微观监测：研究地域最大可包括由几个生态系统组成的景观生态区，最小也应代表单一的生态 类型。 微观生态监测以大量的生态监测站为基础，以物理、化学或生物学的方法对生态系统各个组分提取属性信息。 ③重点地区监测：对重点预防防护区、重点治理区、重点监督区进行水土流失类型、强度、分布、 面积、治理程度、治理效益与动态变化进行监测。 ④典型区域监测：如对泥石流、滑坡、崩岗、汛期等进行监测预报。 (3)定期监测、日常监测和专项监测 ①定期监测：在已有土地变更调查的基础上，扩充、完善土地利用分类体系，开展每年一次的资 源与生态环境变更调查，全面监测资源与生态环境变化；利用遥感手段，定期监测重点地区(尤其是国家级监测区域)资源与生态环境变化，并核查资源与生态环境监测数据的详实性。 ②日常监测：随时监测有关洪水、违法用地、毁林砍伐、毁草开荒、乱占滥用土地等突发事件。 ③专项监测：在国家重点生态环境建设地区进行资源与生态环境时空变化的监测，主要包括黄河 上中游地区、长江上中游地区、风沙区、草原区等。 2 森林生态环境监测指标与内容 我国地域辽阔，自然地理条件差异极大，森林生态环境类型复杂多样，不同的森林生态系统都有
长白山森林生态系统服务功能介绍 摘要：长白山森林生态系统是亚洲东部最典型的，保存最为完好的温带山地森林生态系统，对维持松花江、鸭绿江和图们江三大流域生态系统的结构和功能具有重要作用。涵养水源服务价值是长白山森林生态系统服务价值的主要部分，占总体服务价值的66％，涵养水源和净化空气作为森林生态系统最动摇的生态功能，其服务价值占总价值的80％，而木材生产的服务价值仅占总价值的7％；由此可见，木材并不是森林生态系统服务价值的主要部分，充分发展长白山森林生态系统其他的生态功能，才是发挥其生态系统服务价值的最佳途径。本文将介绍长白山森林生态系统的服务功能，让大家更加了解长白山森林，并能充分发挥长白山森林生态系统的作用。 关键词：长白山，生态系统，服务功能，价值 森林生态系统服务功能是指森林生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用（Daily,1997）。森林生态系统主要服务功能体现为维持生命物质的生物地球化学循环与水文循环，维持生物物种多样性与遗传性，净化大气环境，维持大气化学的。平衡与稳定，提供人类生存所需要的林产品等（Costanza,1997;Alexander,1997）。由于人类对森林生态系统的功能及其重要性的片面了解，在工业革命时期，对森林生态系统采取了掠夺和破坏性经营，从而导致了森林生态系统的面积和质量严重下降，致使森林生态系统服务功能严重衰弱，甚至消失，很大程度地威胁到人类的的安全与健康，制约了社会经济的发展（Bormannetal,1968）。近年来，随着一些全球性的和区域性的环境问题，国际上对森林生态系统服务功能的研究越来越重视。本文针对东北亚最具典型的，保存最为完好的，原始的长白山森林生态系统服务功能进行系统介绍。 长白山森林生态系统系统服务功能有： (一)森林生态旅游服务功能 森林生态系统旅游服务价值有两方面的涵义：旅客的直接消费价值，它体现了森林生态系统生态旅游服务价值的经济表现程度；森林生态系统生态旅游服务功能的总体价值，这一总体价值是动态的它随着生态系统的结构，功能及其资源量动态变化而变化的。长白山高山苔原和森林生态系统旅游服务功能存在其动态的潜在的价值，它随着生态资源负荷能力的生态旅游负荷能力的变化而变化，这一潜在的生态旅游服务价值反映了其生态系统的生态旅游负荷能力，是生态系统生态旅游服务价值的完全体现。 (二)森林生态系统林副产品服务功能 长白山森林生态系统林副产品主要分8大类，分别为植物药才，动物药材，干果，食用菌，野菜，纤维及蜂蜜产品，动物肉类，动物毛皮等。长白山森林生系统林副产品的服务价值进入市场部分自1993年以后逐渐减少，提别是动物药材，动物食肉，动物毛皮。在林副产品生态服务价值中，野菜类产品最高；动物肉类次之；植物药材，动物药材，干果，食用菌类等次之，动物毛皮最低。长白山森林生态系统是我国东北3大河流（松花江、鸭绿江和图们）的发源地，这一地带性森林生态系统的保护对维持3大河流的流域生态系统等具有重要意义。保护区林副产品的减少也正说明了自然保护区及大江大河源头之被保护策略已落到实处。
长白山森林分布 长白山自然保护区内植物属长白山植物区系，生态系统比较完整，植物资源十分丰富。区内植被主要以红松阔叶林、针叶林、岳桦林、草甸、高山苔原等组成，从保护区边缘至山顶，高程相差近2000米，而水平距离仅45公里。在这么短的水平距离内，随着海拔高度的增加，气候、土壤、生物等变化悬殊，呈现的山地垂直分布带谱。并从下到上依次形成红松阔叶林带、针叶林带、岳桦林带、高山苔原带四个植被分布带，包罗了从温带到极地几千公里的景象，是欧亚大陆从中温带到寒带主要植被类型的缩影，具有明显的垂直分布规律。 针阔叶混交林景观带分布在海拔1100米以下，是玄武岩构成的平缓山前台地。地势平缓，山地棕色森林土为本带主要土壤类型，同时在排水不良的地区也发育着沼泽土。该地带气候温和、湿润，植被类型为红松针阔叶混交林，林相层次明显，生物群落复杂，灌木种类也较丰富，藤本植物非常发达，林下草本植物更为繁多。针阔叶混交林的代表植物中，针叶树以占优势的红松为代表。此外，尚有长白落叶松、鱼鳞松、红皮云杉、长白松等；阔叶树有春榆、蒙古栎、水曲柳、胡桃楸、白桦、山杨等。 由于植物种类繁多、生长茂密、优越的自然环境给野生动物提供了良好的栖息场所及丰富的饵料，所以这一带动物种类较多，且多为广布型种类。如东北虎、梅花鹿、麝、紫貂、马鹿、青羊、野猪、猞猁、水獭以及中华秋沙鸭、鸳鸯、金雕、黑琴鸡、榛鸡等。还有脊椎动物中的多种鱼类、两栖类、爬行类、鸟类和兽类等。
针叶林景观带分布在海拔1100－1800 米之间。地形为倾斜玄武岩高原，气候冬寒夏凉，土壤主要为山地棕色泰加林土。植被以针叶林为主，种类较针阔混交林贫乏，针叶树占绝对优势，以红松、云杉、冷杉、落叶松为主。除针叶树之外，伴生有槭树、花楸等阔叶树，但林下灌木、草本种类较针阔混交林带明显减少。树冠郁闭度很大，林下阴暗潮湿，苔鲜类发达，厚度可达10厘米以上。本带动物种类大为减少，除部分鸟类、兽类和两栖类中的极北鲵外，鱼类很少出现，爬行类也只有极北蝰和腹蛇。由于气候冷温，林深树密，适于古北界树栖动物的栖息和繁殖，如紫貂、黑琴鸡等在本带仍较多。 岳桦林景观带分布在海拔1800－2000 米之间，地处长白山火山锥体的下部，坡度较陡，一般超过20以上。气候处在针叶林气候型与山地苔原气候型之间，气温低，降水多，相对湿度较大。土壤类型为山地生草森林土。风力强，树木矮小弯曲，植被为岳桦林，同时山地苔原与针叶林成分彼此互相渗透，形成复杂的植被镶嵌类型。乔木以岳桦为主，亦分布有云杉、冷杉、落叶松，伴有散生的长白落叶松、东北赤杨、花楸等。灌木以耐寒种类为主。主要有牛皮杜鹃、笃斯越桔等。动物种类较单调，数量亦少，这里仅在夏季成为偶蹄类动物如马鹿、梅花鹿等”避暑”、取食的场所。 高山苔原景观带分布在海拔2000米以上，地处长白山火山锥体中上部，地表覆盖着厚的火山灰、火山砾、浮石等。气候为高山苔原型，湿度大不，风力特强，土层脊薄。随着海拔的增高，植物逐渐稀疏，种类逐渐减少，生长期很短。该带植物矮小为葡匐状，根系肥
中国森林生态价值评估技术方法研究 北京中林资产评估有限公司 王宏伟、霍振彬、宋力 森林生态系统服务功能是指生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用。它不仅为社会提供有形的物质产品，同时也向社会提供良好的生态服务。由于森林所提供的有形产品可以通过市场交换实现其价值, 而其生态功能是无形的, 缺乏成熟的直接可以交换的市场，其价值量化也需要大量的科学研究成果和相关数据积累来支持，评估难度大，因此往往被忽视。但由此导致不合理开发和利用森林资源，使得森林结构失调、林分质量下降、森林综合效能下降、生态环境恶化，最终威胁到我国的可持续发展。同时也在维护社会公共利益和资产评估各方当事人合法权益时，缺乏科学的、客观的价值参考依据。 1.国内外研究进展 目前国外有关生态系统服务功能及其价值评估的研究已经广泛开展, 包括对生态系统服务功能的概念、对全球生态系统服务功能的划分、服务价值评估以及区域生态系统服务功能等专题研究。进入21世纪以来，千年评估工作组(MA)提出的生态系统服务功能分类方法开始逐渐成为主流评估方法，这是首次在全球范围内开拓性地对生态系统及其对人类福利的影响进行的多尺度综合评估。 我国对森林生态系统服务功能价值也十分重视，在《中华人民共和国森林法实施条例》中明确了森林经营者有获得森林生态效益补偿的权利。在我国相关森林资源资产评估的管理规定及评估技术规法中也都做出了相关的规定和解释。其后，随着国外生态系统服务的概念、内涵和价值评估方法的引进，森林生态系统服务功能评估工作在国内陆续展开。 北京中林资产评估有限公司适应社会和市场的需求，于05年成立了森林生态系统价值评估研究中心，同相关科研院所合作，将资产评估的基本理论和方法同国内外的有关科研成果相结合，积极开展森林生态系统价值评估的理论研究和市场实践，得到了有关专家和市场的认可。 我们研究森林生态功能及其服务价值的评估，是在资产评估的范畴内研究的，因此，森林生态功能及其服务首先应该符合资产的定义才能作为资产进行评估的对象，即“资产是可能的未来经济利益，它是特定个体从已经发生的交易或事项中所取得或加以控制的”。森林生态功能及其服务价值的评估，首先要确定评估的目的，明确资产评估的范围，是评估存量的森林生态价值，还是评估的森
森林生态系统服务功能及其生态经济价值评估初探 3 ———以海南岛尖峰岭热带森林为例 肖 寒3 3 欧阳志云 赵景柱 王效科 (中国科学院生态环境研究中心,北京100080) 【摘要】 以尖峰岭地区为研究区域,探讨了森林生态系统服务功能的内涵,并使用市场价值、影子工程、机会成 本和替代花费等方法评价了海南岛尖峰岭地区热带森林生态系统服务功能的生态经济价值.结果表明,在尖峰岭地区,面积为44667.00hm 2的热带森林生态系统服务功能价值平均每年66438.49万元,其中林产品价值为7164.11万元,涵养水源价值为39429.21万元,保持土壤减少侵蚀价值为247.26万元,固定CO 2减轻温室效应的价值为1316.24万元,营养物循环价值为428.55万元,净化空气的价值为17853.12万元.关键词 生态系统服务功能 森林生态系统 生态服务价值 尖峰岭 Forest ecosystem services and their ecological valu ation A case study of tropical forest in Jianfengling of H ainan is 2land.XIAO Han ,OU Y AN G Zhiyun ,ZHAO Jingzhu ,WAN G Xiaoke (Research Center f or Eco 2Environmental Sci 2ences ,Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100080).2Chin.J.A ppl.Ecol.,2000,11(4):481～484. This paper attempts to present forest ecosystem services and their indirect economic value of Jianfengling tropical forest in Hainan Island.The results show that average annual integrated ecosystem service value of Jianfengling tropical for 2est ,which covers 44667.00hm 2,adds up to 664.38million yuan (Chinese RMB ),of which ,about 71.64million yuan is of the output of standing trees and other forest products ,about 394.29million yuan of water 2holding ,about 2.47million yuan of soil conservation against erosion ,about 13.16million yuan of carbon fixation for reducing green house effect ,about 4.29million yuan of nutrient retention for N ,P ,K ,Ca and Mg ,about 178.53million yuan of air purification. K ey w ords Ecosystem services ,Forest ecosystem ,Ecoservice valuation ,Jianfengling mountain. 3中国科学院知识创新项目(RCEES9903)、国家自然科学基金重点 项目(79930800)和国家自然科学基金资助项目(79670089). 33通讯联系人. 1999-10-12收稿,2000-05-29接受. 1 引 言 生态系统服务功能是指生态系统与生态过程所形 成与维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用[5,12].生态系统为人类提供了食物、医药及其他工农业生产的原料,更重要的是支撑与维持了地球的生命支持系统,维持生命物质的生物地化循环与水文循环,维持生物物种与遗传多样性,净化环境,维持大气化学的平衡与稳定.人们已经认识到,生态服务功能是人类生存与现代文明的基础.研究发现科学技术能影响生态服务功能,但不能替代自然生态系统服务功能[6].由于人类对生态系统服务功能及其重要性不了解,导致了生态环境的破坏,从而对生态系统服务功能造成了明显损害,威胁人们的安全与健康,危及社会经济的发展.随着对可持续发展机制研究的深入,人们发现维持与保育生态服务功能是实现可持续发展的基础. 近年来,国际上对生态系统服务功能的研究十分重视,生态学家、生态经济学家及其它相关领域的科学 家共同合作,从生态系统过程、生态服务功能及其生态经济价值等多个方面开展综合研究,不断充实与丰富 生态系统服务功能的内涵,探索其评价技术及生态经济价值的评估方法.美国生态学会组织了以Gretchen Daily 负责的研究小组,对生态系统服务功能进行了系统研究,并且形成了能反映当前这一课题研究最新进展的论文集[4],国际科学联合会环境委员会曾成立Constanza 负责的专门研究组以研究生物多样性间接经济价值及其评估方法,以及生物多样性与生态系统服务功能关系.Costanza 等13位科学家的研究认为全球生态系统服务的价值为16～54万亿美元?a -1,平均为33万亿美元?a -1[3],Pimentel 等[15]研究报道,全球仅水土流失导致水库淤积所造成的损失约60亿美元.分析与评价生态系统服务功能的生态经济价值已成为当前生态学与生态经济学研究的前沿课题.在我国,生 应用生态学报 2000年8月 第11卷 第4期 CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Aug.2000,11(4)∶481～484