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基于森林资源连续清查资料估算的浙江省森林生物量及生产力

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第45卷第9期2009年9月林业科学SCIE NTIASILVAESINICAEVol .45,No .9Sep .,2009基于森林资源连续清查资料估算的浙江省森林生物量及生产力张茂震1　王广兴2　刘安兴3(1.浙江林学院环境科技学院　临安311300;2.南伊利诺伊大学地理和环境资源系　卡本代尔　IL 62901USA ;3.浙江省林业调查规划院　杭州310020)摘　要:　基于1994,1999和2004年浙江省森林资源连续清查数据,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量换算因子连续函数法,对浙江省森林生物量和生产力进行估计。

结果表明:全省3期森林生物量分别为1.496亿,1.615亿和2.244亿t 。

林分平均单位面积生产力在1994—1999年间为1.557t ·hm -2a -1,在1999—2004年间为2.060t ·h m -2a -1;浙江省森林资源总量不断增加,但林分质量仍然较低,林分单位面积生物量和生产力都远低于全国平均水平;换算因子连续函数法适合于大尺度森林生物量和生产力估算,但在总体单位蓄积很低的情况下可能导致森林生物量被高估。

关键词:　森林资源连续清查;生物量;生产力;蓄积量;生物量换算因子连续函数;浙江省中图分类号:S718.55+6;S757.2 文献标识码:A 文章编号:1001-7488(2009)09-0013-05收稿日期:2008-09-01。

基金项目:浙江省重大科技专项重点农业项目(2008C12068);“十一五”国家科技支撑项目(2006BAD23B0204-4);浙江林学院科学研究发展基金(2006FR058)。

Estimation of Forest Biomass and Net Primary Production forZhejiang Province Based on Continuous Forest Resources InventoryZhang Maozhen 1　Wang Guangxing 2　Liu Anxing 3(1.Scho o l o f En vi ro n me ntal Sci enc es &Tech no lo gies ,Zhe jian g Fo r est ry Un iver s ity Lin an 311300;2.Dep ar tment of Ge og ra p hy an d En viro n mental Res o u rc es ,Sou the rn Illi no is Uni ver sit y Ca r bo n dal e IL 62901,USA ;3.Zh ejia ng Ins titute o f For es tr y In ven to ry a nd Pla nni ng Han g zho u 310020)Abstract :　Based on data from the continuous forest inventories (CFI )in 1994,1999and 2004,the forest biomass and the net primary pr oduction (NPP )of Zhejiang Province was estimated with the var iable biomass expansion factor function (variable BEFF )method that is derived fr om the relationship between biomass and volume .The r esults showed that the total forest bio mass of Zhejiang Provinc e was 1.496×108,1.615×108,and 2.244×108t in 1994,1999and 2004,r espectively .The average NPP of forest stands was 1.557and 2.060t ·hm -2a -1fro m 1994to 1999and from 1999to 2004,respectively .The provincial forest resources was thus characterized with increasing total forest biomass and relatively lo w quality .The biomass and the NPP of forest stands per hectar e wer e much lo wer than that of the nationwide avera ges .The r esults also demonstrated that the variable BEFF method is applicable for estimating forest bio mass and NPP at regional level ,but ma y lead to over estimation of for est biomass when volume stoc k per hec tare is very low .Key words :　c ontinuous forest inventor y ;biomass ;net pr imar y production ;gro wing stoc k ;variable bio mass expansion factor function (var iable BEF F );Zhejiang Province 对于以省、流域、国家乃至全球为对象的区域森林生物量估计,方法主要有2类:基于森林资源清查数据的估计方法和基于遥感信息技术的估计方法(徐新良等,2006;郭志华等,2002;Hame et al .,1997;Dong et al .,2003;Running et al .,1991;Peterson et al .,1994)。

基于森林资源清查数据的方法包括平均生物量法(Br own et al .,1984;1989)、生物量转换因子法(Kauppi et al .,1992;B irdsey et al .,1993;Brown et al .,1992)和生物量换算因子连续函数法(variable biomass expansion factor function ,variable BEFF )(Fang et al .,2001;方精云等,1996;2002)。

目前,这些方法在森林生物量 碳估算及全球碳循环研究中被广泛使用。

大尺度的区域森林生物量的估算方法一直是人们关注的焦点,自20世纪70年代以来很多学者根据国际生物学计划(IBP )时代在全球各地的实测资料,采用平均生物量的方法开始对全球范围内的生物量进行估测(Woodwell et al.,1978;Walker et al., 1997),然而由于当时各类森林的实测资料较少,而且实测生物量都普遍偏高,使得平均生物量偏大,最终导致全球和区域生物量的估算结果偏高(方精云等,1996)。

与此同时,人们开始尝试通过生物量与材积的比值将森林资源蓄积转化为森林生物量。

在这种简易方法中,比值被看作是一恒定的常数(Lieth et al.,1975),但实际情况并非如此,它随着材积的变化而变化,只有当材积很大时该值才逐步趋于稳定(方精云等,2001),换算因子连续函数法是材积源方法的改进。

对于区域森林生物量或森林生产力估计,大范围连续的地面调查数据极为重要。

我国国家级森林资源监测体系已有30多年的历史,在这期间积累了丰富的以省为总体的森林资源连续清查数据。

目前,森林资源连续清查数据除用于统计国家林业行政主管部门规定的报表以外,很少用于相关科学研究(张茂震等,2008)和进一步的决策分析。

利用森林资源连续清查数据对区域森林生物量和生产力进行估计,将进一步拓展森林资源连续清查数据在科学研究和管理决策领域的应用,对区域森林碳储量估算、区域C O2源汇功能评价具有重要意义。

本文利用森林资源连续清查数据和生物量换算因子连续函数法估计浙江省森林生物量和生产力,探讨大区域森林生物量和生产力估计的可行方法。

1　研究区概况浙江省位于中国东南沿海(118°01′—123°10′E, 27°06′—31°11′N),地势西南部高,东北部低,自西南向东北倾斜,呈梯级下降;东北部为冲积平原,中部以丘陵为主,西南部为平均海拨800m的山区,全省最高海拔1929m。

全省陆域面积10.18万km2,海域面积26万km2。

浙江属亚热带季风气候,地处南亚热带和北亚热带过渡地带,日照充足,年平均气温17℃,年平均降水量1319.7mm;全省土壤以丘陵山地红壤、黄壤等地带性土壤和海岛饱和红壤为主,植被类型有常绿阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿落叶针叶混交林、山地矮林和山地草丛灌丛。

有高等植物288科、1471属、4600余种,其中,木本植物107科、423属、1407种。

根据第5次森林资源连续清查资料统计,全省林地面积667.97hm2,活立木蓄积1.938亿m3,森林覆盖率为57.4%,林业用地面积占总面积的65.6%,幼中龄林面积占森林面积的88.2%。

2　研究方法2.1　数据来源本研究的基础数据来自浙江省1994,1999和2004年森林资源连续清查。

浙江省森林资源连续清查采用正方形样地,面积0.08hm2。

1994,1999和2004年,样地数分别为4222,4249和4252个,样木数分别为121610,149681和207091株。

各期调查的主要技术标准基本统一。

各期调查均包含的树种树种组有柏木(Cupressus spp.)、黑松(Pinus thunbergii)、马尾松(Pinus massoniana)、黄山松(Pinus taiwanensis)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、柳杉(Cryptome ria spp.)、栎类(Que rcus spp.)、硬阔类、檫木(Sassafras tsumu)和软阔类共10个。

2004年增加针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3个树种组。

每木检尺记录立木类型、检尺类型、树种和胸径。

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我国森林植被的生物量和净生产量

我国森林植被的生物量和净生产量

我国森林植被的生物量和净生产量一、本文概述本文旨在全面探讨我国森林植被的生物量和净生产量，深入分析其分布格局、动态变化及其影响因素，以期为我国森林生态系统的科学管理、生态环境保护和可持续发展提供理论支持和实践指导。

我们将通过梳理国内外相关研究成果，结合我国森林植被的实际状况，综合运用生态学、林学、地理学等多学科的理论和方法，对森林植被的生物量和净生产量进行深入研究。

研究内容包括但不限于森林植被生物量的估算方法、生物量的空间分布特征、生物量的动态变化及其驱动机制，以及森林植被净生产量的计算方法、影响因素和提升途径等。

本文期望通过系统研究和综合分析，为我国森林资源的合理利用和生态环境保护提供科学依据，同时也为全球森林生态系统的研究提供参考和借鉴。

二、我国森林植被分布及特点我国地域辽阔，地形复杂，气候多样，这为森林植被的多样化分布提供了得天独厚的条件。

从北到南，从东到西，我国的森林植被类型丰富，各具特色。

东北针叶林区：主要分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山等地，以针叶林为主，如落叶松、红松等。

华北落叶阔叶林区：包括华北平原、黄土高原以及部分山地，以落叶阔叶林为主，如杨、柳、榆等。

华中华南常绿阔叶林区：分布在长江以南的广大地区，以常绿阔叶林为主，如樟树、楠木等。

西南高山针叶林区：位于青藏高原及其周边山地，以高山针叶林为主，如冷杉、云杉等。

热带季雨林区：主要分布在海南岛、台湾岛和云南的南部，以热带季雨林为主，如橡胶树、椰子树等。

生物多样性丰富：我国森林植被类型众多，每种类型中又包含大量的物种，生物多样性十分丰富。

地理分布不均：受地形、气候等条件的影响，我国森林植被的分布具有明显的地理特点，东部和南部的森林覆盖率较高，而西北部的森林覆盖较低。

植被垂直带谱明显：在高山地区，随着海拔的升高，森林植被类型会发生明显的变化，形成明显的垂直带谱。

人工林比重较大：近年来，我国大力开展植树造林活动，人工林面积不断增加，成为我国森林植被的重要组成部分。

国家森林资源连续清查技术规定补充技术规定

国家森林资源连续清查技术规定补充技术规定

附件1《国家森林资源连续清查技术规定》补充技术规定第一条为进一步完善清查体系，丰富监测内容，加强生态状况监测，深化清查成果分析，在《国家森林资源连续清查技术规定》（林资发[2004]25号）和《〈国家森林资源连续清查技术规定〉补充规定（试行）》（资调字[2005]10号）的基础上，特制定本补充技术规定。

第二条在乔木林调查中，将因人工栽培矮化而形成的，没有明显主干或树高达不到5米的乔木林另行编码记载，代码为118。

第三条在竹林调查中，将竹林细分为散生型竹林（代码1131）、丛生型竹林（代码1132）和混生型竹林（代码1133）。

对毛竹（含非竹林样地内毛竹）增加胸径检尺（精确到1cm）和竹度调查，并做标记，按保留竹（代码11）和新增竹（代码12）记载到“每木检尺记录”。

对全部竹林，选择3株平均竹，量测胸径、竹高和枝下高，记载到“平均样木调查记录”。

第四条对于因人工造林形成的乔木林地、疏林地、灌木林地和未成林造林地的造林地情况做附属说明，即按宜林地造林的林地（代码10），迹地更新的林地（代码20），防护林带（包括田旁、村旁、渠（河）旁）造林的林地（代码30），耕地造林的林地（代码40），城镇、村庄及工矿区内造林的林地（代码50），公路和铁路征地范围内造林的林地（代码60），其他造林的林地（代码90）填写说明，记载到“样地因子调查记录”。

第五条在未成林造林地调查中，增加造林树种、造林年度、苗龄、造林密度、苗木成活（保存）率和抚育管护措施等调查内容，记载到“未成林造林地调查记录”。

其中：造林年度：按初始造林的实际年度填写；苗龄：按造林所用苗木的年龄填写；造林密度：按造林的初植密度填写，单位为“株/公顷”；苗木成活（保存）率：调查时成活苗木株数占初植株数的百分比；抚育管护措施：按灌溉、补植、施肥、抚育、管护等五种措施调查，分别用代码记载（有某项措施其代码为1，无措施其代码为2）；树种组成：按十分法分别记载树种名称和株数比例。

地上生物量遥感估算模型类型

地上生物量遥感估算模型类型

地上生物量遥感估算模型类型
地上生物量遥感估算模型类型主要包括以下几种：
1. 基于森林样地清查法的地上生物量估算模型。

这种方法是传统的森林生物量估算方法，也是森林资源调查最切实可行的途径。

首先设计并建立典型样地，然后野外实测每块样地的生物量，最后通过样地生物量数据来估算一定区域范围内森林生态系统中的总生物量。

该类方法主要包括平均生物量估算法、换算因子连续函数估算法、平均换算因子估算法和生物量换算因子法。

2. 气候相关模型。

包含米阿利模型、托姆斯维特·莫里亚尔模型等，但由于气候因子复杂多变且很难由单因子决定，所以这类模型并没有被完全证实，只能作为经验技巧服务于植物潜在生物量的估测研究。

3. 光能利用率模型。

主要为CASA和GLPEM两种模型。

此类模型的机理类似木桶效应，选择一种最稀缺的资源作为其决定因素。

这样便可以通过一个简单的系数或使用单一的调控就可以使模型进行模拟计算，因此光能利用率模型都比较方便，但对精度无法保证。

光能利用率模型更适用于大尺度范围的宏观模拟计算，小尺度下的精准研究一般难以胜任。

总的来说，遥感技术是目前应用最为广泛的地上生物量估算技术，其使用GPS、GIS等手段进行信息采集，并参考光谱的相关理论，取得大量相关数据并进行系统处理分析，由此完成草地地上生物量的估计、草地生物量动态
平衡等一系列复杂的估测分析研究。

遥感技术发展至今其功能越来越强大，精度越来越高，日后必然成为草地调查研究的最佳方法。

森林生物量遥感估算与应用分析

森林生物量遥感估算与应用分析

森林生物量遥感估算与应用分析一、本文概述《森林生物量遥感估算与应用分析》一文旨在探讨利用现代遥感技术对森林生物量进行有效、精确估算的方法及其在实际林业管理、碳循环研究及气候变化应对等领域的广泛应用。

本文首先梳理了遥感技术在森林生物量估测方面的理论基础和最新进展，包括不同遥感平台（如卫星、无人机等）获取的多光谱、高光谱、雷达等数据源在生物量模型构建中的作用机理与适用性分析。

接着，本文详细介绍了目前国内外常用的遥感生物量估算模型，比较其性能优劣，并结合实地调查数据验证了各类模型在不同森林类型、不同尺度下的精度与稳定性。

研究中特别关注了遥感指数的选择、地表特征参数提取、生物量遥感变量关系建模以及不确定性分析等关键技术环节。

本文还深入剖析了遥感估算森林生物量的实际应用价值，通过实例展示如何将遥感估算成果应用于森林资源清查、碳汇计量、生态系统服务评估以及森林可持续经营策略制定等多个层面。

针对现有研究存在的问题与挑战，提出了未来遥感估算森林生物量的研究方向和技术改进策略，力求为推进我国乃至全球的森林资源精细化管理和生态环境保护工作提供科学依据和技术支撑。

二、森林生物量遥感估算的理论基础森林生物量遥感估算技术是一种结合现代遥感技术与生态学原理，对森林生态系统中植被固有的有机物质总量进行非接触式、大范围精确估计的方法。

这一技术的理论基础涵盖了遥感科学、生态计量学、森林生态学以及地理信息系统等多个学科领域。

遥感科学提供了从空间获取森林结构与状态信息的核心手段。

遥感卫星及航空器搭载的多光谱、高光谱和雷达等传感器能够捕捉到地表森林冠层的电磁波辐射特征，这些特征与森林生物量的相关性已被大量科学研究证实。

例如，近红外波段反映叶绿素含量及叶片面积指数，短波红外则可以指示水分状况和生物化学成分，雷达数据可用于提取森林高度和结构参数，这些都是估算生物量的关键参数。

生态计量学构建了生物量与遥感指标之间的定量关系模型。

通过对地面实测生物量数据与遥感数据的相关分析，科学家们建立了多元线性回归、机率密度函数模型、人工神经网络、随机森林等多种数学模型，用于模拟和预测大面积森林生物量分布。