森林生物量的研究分析进展

中国西南地区森林生物量及生产力研究综述摘要:在参考前人大量的研究结果基础上,按不同林分类型和林分起源对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市) 的森林生物量和净生产力进行了总结概述｡结果显示,西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2;若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林生物量(178.08 t/hm2) 大于针叶阔叶混交林(164.63 t/hm2)和针叶林(145.18 t/hm2) 的;若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林生物量(210.58 t/hm2) 大于人工林(110.65 t/hm2) 的｡西南地区的森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林净生产力12.75 t/(hm2·a)大于针叶林的12.13 t/(hm2·a) 和针叶阔叶混交林的9.61 t/(hm2·a);若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林净生产力13.38 t/(hm2·a)大于人工林的10.56 t/(hm2·a)｡同时对研究中发现的一些问题及以后的研究方向进行了讨论与展望｡关键词:森林;林分类型;林分起源;生物量;生产力;中国西南地区全球性的温室效应､气候变暖等生态环境问题正在严重威胁着人类生存与社会经济的可持续发展,已成为全世界共同关注的焦点问题之一[1-3]｡森林是陆地生态系统的主体,在全球碳循环中具有重要的作用和地位;生物量的测定是研究森林生态系统生产力和自然界环境要素循环的基础工作[4],森林生产力作为陆地碳循环的重要组成部分,是判定森林碳源(汇)和调节生态过程的主要因子[5]｡森林生物量和生产力特征是森林生态系统结构和功能的最基本要素之一[4,5],并且生态系统的能量和营养元素循环的研究首先也依赖于生物量和生产力的数据[6]｡森林的生物量积累和生产力发展是生态系统发展的根本动力,所以森林生物量和生产力的动态决定着森林生态系统的变化[7],因此森林生物量和生产力动态对人类进行森林的管理与利用也就具有重要的参考价值;考虑到森林及其变化对陆地生物圈的重要性,推算森林生物量和生产力便成为生态学和全球气候变化研究的重要内容之一,同时还可为系统研究森林植被碳库及其变化提供基础数据｡在充分总结前人研究结果的基础上,课题组对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林的主要优势树种林型的生物量和生产力进行了汇总,旨在为该地区的森林生产力监测与评价提供基础数据支撑,为森林净生产力有关的信息查询､分析评价､辅助决策等提供综合服务｡1森林净生产力概念及计算方法净生产力指单位土地面积上､单位时间内有机物的净生产量[8]｡用净生产力确定林分的总生产量比较困难,所以在研究评价林分的净生产力时,往往采用其年净生物量作为衡量指标,即求算现有林分的年生长量､植物凋落和枯损的量､被采食(伐)量三者之和｡但因后两者的量值很小,以往的研究几乎都将其忽略,因此所计算的森林年净生物量要比实际情况略低一些｡森林年净生物量计算公式为:ΔW=(Wa-Wa-n)/n;式中,Wa为森林单位面积现存的生物量,Wa-n为n单位时间前森林单位面积的生物量,n为从Wa-n到Wa的时间跨度(单位:年);若Wa-n为0,则森林年净生物量ΔW为n年的平均净生产量(Wp),否则为连年净生物量｡2西南地区森林生物量和净生产力2.1西南地区森林生物量和净生产力研究现状本研究收集了中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)自1986年以来,在森林生物量和净生产力研究领域里发表的相关研究结果[2,3,5,8-53],包括针叶林､针叶阔叶混交林､阔叶林的生物量和净生产力,并对其进行了整理､分析､汇总[54,55],其中涉及的树种有辐射松(Pinups radiata D. Don)､云南松(Pinus yunnanensis Faranch.)､海南五针松(P. fenzeliana Hand.-Mzt.)､油松(P. tabulaeformis Carr.)､华山松(P. armandii Franch..)､马尾松(P. massoniana Lamb.)､思茅松[P. kesiya Royle ex.Gordon var. langbianensis(A.Chev.)Gaussen]､高山松(P. densata Mast.)､日本落叶松[Larix kaempferi(Lamb.)Carr.]､红杉(L. potaninii Batalin)､峨眉冷杉[Abies fabri(Mast.)Craib]､长苞冷杉(A. georgei Orr.)､云南紫果冷杉[A. recurvata Mast. var. salonenensis(Botd Zres-Rey et Gaussen)C. T. Kauan.]､杉木[Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.]､云杉(Picea asperata Mast.)､紫果云杉(P. purpurea Mast.)､油麦吊云杉[P. brachytyla(Franch.)Pritz. var. complanata(Mast.)Cheng.]､墨西哥柏(Cupressus lusitanica Mill.)､柏木(C. funebris Endl.)､桤木(Alnus cremastogyne Burk.)､黄背栎(Quercus pannosa Hand.-Mazz.)､辽东栎(Q. liaotungensis Koidz.)､灰背栎(Q. senescens Hand.-Mazz.)､桦木(Betula spp.)､红桦(B. albo-sinensis Burk.)､黄毛青冈[Cyclobalanopsis delavayi(Franch.et)Schottky]､杜鹃(Rhododendron simsii Planch.)､杜仲(Eucommia ulmoides Oliver)､楠木(Phoebe zhennan S. Lee.)､光果西南杨[Populus schneideri(Rehder)N. Chao var. tibetica(C. K. Schneid.) N. Chao.]､连香树(Cercidiphyllum japonicum Sieb. et Zucc.)､竹(Bambusoideae)､刺楸[Kalopanax septemlobus (Thunb.) Koidz.]､赤桉(Eucalyptus camaldulensis Dehnh.)､元江栲(Castanopsis orthacantha Franch.)､短刺栲(C. echidnocarpa Miq.)､木果石栎[Lithocarpus xylocarpus(Kurz)Markg.]等;其中针叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表1,针叶阔叶混交林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表2,阔叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表3｡2.2西南地区森林生物量和净生产力资料汇总综合表1､表2､表3结果进一步汇总可以得出,中国西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2,其中乔木层生物量为148.41 t/hm2,乔木层､灌木层､草本层和枯落物层所占总生物量的比例分别为91.53%､2.93%､1.46%和 4.08%;森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),其中乔木层净生产力为10.64 t/(hm2·a),乔木层､灌木层､草本层所占总净生产力的比例分别为88.80%､6.04%和5.16%｡2.2.1不同林分类型的生物量和净生产力若按林分类型来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表4,由表4可知,各林分总生物量的大小顺序为阔叶林总生物量､针叶阔叶混交林总生物量､针叶林总生物量｡针叶林的林分总生物量为145.18 t/hm2,其中乔木层的生物量为126.15 t/hm2,占针叶林林分总生物量的86.89%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶林林分总生物量的3.36%､2.96%和6.79%｡阔叶林的林分总生物量为178.08 t/hm2,其中乔木层的生物量为166.84 t/hm2,占阔叶林林分总生物量的93.69%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占阔叶林林分总生物量的3.20%､0.66%和2.45%｡针叶阔叶混交林的林分总生物量为164.63 t/hm2,其中乔木层的生物量为160.17 t/hm2,占针叶阔叶混交林林分总生物量的97.29%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶阔叶混交林林分总生物量的0.64%､0.82%和1.25%｡从表4还可知,各林分的总净生产力大小顺序为阔叶林总净生产力､针叶林总净生产力､针叶阔叶混交林总净生产力｡针叶林的林分总净生产力为12.13 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为10.74 t/(hm2·a),占针叶林林分总净生产力的88.54 %,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶林林分总净生产力的 5.19%和6.27%｡阔叶林的林分总净生产力为12.75 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.33 t/(hm2·a),占阔叶林林分总净生产力的88.86%,灌木层和草本层的净生产力分别占阔叶林林分总净生产力的7.69%和 3.45%｡针叶阔叶混交林的林分总净生产力为9.61 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为8.63 t/(hm2·a),占针叶阔叶混交林林分总净生产力的89.80%,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶阔叶混交林林分总净生产力的1.46%和8.74%｡2.2.2不同林分起源的生物量和净生产力若按林分起源来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表5,由表5可知,天然林的林分总生物量大于人工林的｡天然林的林分总生物量为210.58 t/hm2,其中乔木层的生物量为196.09 t/hm2,占天然林林分总生物量的93.12%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占天然林林分总生物量的 3.04%､1.15%和2.69%;人工林的林分总生物量为110.65 t/hm2,其中乔木层的生物量为97.84 t/hm2,占人工林林分总生物量的88.42%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占人工林林分总生物量的2.34%､2.08%和7.16%｡各林分的天然林总净生产力也大于人工林的｡天然林的林分总净生产力为13.38 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.96 t/(hm2·a),占天然林林分总净生产力的89.39%,灌木层和草本层的净生产力分别占天然林林分总净生产力的7.55%和 3.06%;人工林的林分总净生产力为10.56 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为9.24 t/(hm2·a),占人工林林分总净生产力的87.50%,灌木层和草本层分别占人工林林分总净生产力的3.31%和9.19%｡3西南地区森林生物量和净生产力影响因素谷晓平等[56]研究了近20年来的气候变化对云南省､贵州省､四川省和西藏自治区部分地区植被净初级生产力的影响,结果表明,这些地区总植被净初级生产力的空间分布与降水量呈显著的正相关,与海拔高度呈显著的负相关;从年际变化来看,这些地区总植被净初级生产力有上升趋势;蒙吉军等[57]也对近20年来西南喀斯特地区(云南省､贵州省､广西壮族自治区)植被变化对气候变化的响应进行了研究,其结果表明,植被指数年际变化与气候因子年际变化的相关系数区域差异比较明显,20世纪80年代以来,西南喀斯特地区植被覆盖度和净初级生产力总体均呈增加的趋势,但差异不显著｡王兆礼等[58]对珠江流域(云南省､贵州省､广西壮族自治区､广东省)植被净初级生产力及其时空格局进行了研究,结果表明,受气候和土地利用变化的影响,近20年来珠江流域植被净生产力整体上呈现减少的趋势,单位面积减少了约0.6%,不过差异不显著;这个结果同谷晓平等[56]和蒙吉军等[57]的研究结果存在一定的差异,其产生的原因可能是由于行政区划范围的不同造成的｡杨亚梅等[59]和王玉娟等[60]分别研究了季节变化对贵州省植被净初级生产力的影响,前者研究结果表明,在1981~2000年期间,春季和秋季的植被净生产力都呈显著增加的趋势,而夏季和冬季的植被净生产力都呈减少的趋势,春季是植被净生产力增加速率最快的季节,夏季是植被净生产力减少速率最快的季节;后者研究结果表明,植被的净生产力大小顺序为春季净生产力､秋季净生产力､冬季净生产力｡4小结1)在总结前人大量研究结果的基础上,将西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力按不同林分类型和林分起源进行了总结概述,结果显示,该地区的森林生物量为162.15 t/hm2,净生产力为11.98 t/(hm2·a),这比于维莲等[54]的研究结果[广西壮族自治区､云南省､贵州省､四川省､重庆市､湖南省,1989~1993年平均总森林生物量为148.66 t/hm2,净生产力9.64 t/(hm2·a)]和方精云等[55]的研究结果[云南省､贵州省､四川省,森林生物量为101.43 t/hm2,净生产力为9.67 t/(hm2·a)]稍高;就是按不同林分起源来划分,同于维莲等[54]的研究结果[天然林林分生物量为156.65 t/hm2､人工林林分生物量为84.51 t/hm2,天然林林分净生产力为8.93 t/(hm2·a)､人工林林分净生产力为10.20 t/(hm2·a)]也存在一些差异｡产生以上差异的原因可能是所选参考文献的范围､年限等不一致造成的,也可能是计算方法上的差异造成的,其具体原因还有待进一步深入查找分析｡2)在查阅大量文献资料的基础上,笔者发现不同林分类型乔木层的净生产力及灌木层､草本层的净生产力计算方法差异较大,主要是在林龄的确定上没有一个统一的标准｡丁贵杰等[8]认为,林龄8､12､18､22､30年的马尾松林分松针叶龄应分别取1.4､1.5､1.7和1.8年;吴兆录等[29]对林龄40和100年的高山松林分松针叶龄取的则是3.5年;宿以明等[14]对35年生的峨眉冷杉林分针叶叶龄取的是5年,林内灌木层和草本层林龄分别取的是5年和4年,而在“川西采伐迹地早期植被生物量与生产力动态初步研究”一文中,草本层的年龄取的则是1年[45];潘攀等[35]在对杜仲人工林生产力研究中,草本层的林龄取的则是林分年龄7年;江洪等[11]对云南松林分松针叶龄取的是林分年龄18年等｡基于以上种种差异,笔者认为有必要对其进行更深入的研究,根据不同林龄､不同林分类型等来划分,统一其林龄或叶龄取舍及其计算方法｡3)本研究共收集了有关西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林生物量和净生产力相关文献60篇,但针对针叶阔叶混交林生物量和净生产力的研究文献仅有7篇,60篇文献中只有13篇的林分净生产力包括了枯落物,其他的文献则没有｡基于此,笔者认为,今后对针叶阔叶混交林林分的生物量和净生产力､林分枯落物的净生产力研究还有待进一步拓展｡另外,收集的60篇相关文献中,有多达34篇是2000年以前发表的,由此可反映出西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林净生产力的相关研究还是相对滞后的｡参考文献:[1] 方精云. 中国森林生产力及其对全球气候变化的响应[J]. 植物生态学报,2000,24(5):513-517.[2] 刘彦春,张远东,刘世荣,等. 川西亚高山针阔混交林乔木层生物量､生产力随海拔梯度的变化[J]. 生态学报,2010,30(21):5810-5820.[3] 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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。

中国西南喀斯特森林生物量与碳储量研究进展冉同伙;安裕伦【摘要】The ecosystem of Karst in southwest area of China, was one of ecological environment frail areas. As the first major form of terrestrial ecosystem, forest biomass has played great roles in maintaining ecosystem balance, Karst rocky desertification ecological management and reconstruction, and sustainable development in Karst region. This paper systematically analyzed studies on biomass and carbon storage of forest ecosystems in southwest Karst area of China, and summarized three methods of forest biomass and carbon storage estimation. Based on all of these studies, some problems and opinions of future study were discussed.%西南喀斯特地区是我国生态环境脆弱地带之一,森林作为陆地生态系统的主体,对维护喀斯特地区生态系统平衡、喀斯特石漠化生态治理与重建以及可持续发展意义重大.在深入分析中国西南喀斯特地区森林生物量与碳储量研究现状的基础上,对喀斯特森林生物量研究方法及其存在的问题进行了总结,并讨论了未来的研究方向.【期刊名称】《贵州师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(031)002【总页数】4页(P117-120)【关键词】森林生物量;碳储量;喀斯特【作者】冉同伙;安裕伦【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院;贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室,贵州贵阳550001【正文语种】中文【中图分类】TM938.84;P642.250 引言森林生态系统是陆地生态系统的主体，其生物量约占全球陆地植被生物量的90%［1］，每年的固碳量占整个陆地生态系统固定的碳量2/3［2］，储存了陆地生态系统76% ～98%的有机碳［3］，森林生物量和碳储量已成为全球陆地生态系统碳循环与气候变化研究的焦点之一。

森林生物量遥感估算方法分析近些年来，随着人类活动日益频繁，全球森林面积锐减，大量使用化石燃料，由此导致的温室效应等环境问题等全球环境问题。

所以，全球碳循环问题日渐成为全球环境变化究领域的热点问题，其中森林生态系统碳循环又是全球碳循环中受人类活动影响最强烈的部分。

因此，为了正确评价森林在全球碳平衡中所发挥的作用，森林生物量作为有效衡量森林生态系统生产力、生态系统结构功能的重要指标，其研究正日益成为人们关注的重点。

随着航天遥感技术应用技术的提高，利用卫星影像特征判读数据与地面实测数据建立数学模型，进行森林资源调查己越来越被人们所认识和应用。

需要注意的是，在对森林生物量进行估算时，模型的恰当选择是关键问题，因为它直接影响了森林生物量的估算精度。

2.基于遥感技术的森林生物量估算方法分析2.1基于遥感技术的森林生物量估算方法的机理分析生物量是指在一定时间内，单位面积内所含的一个或多个生物种组成的群落中所有生物有机体的总干物质的质量。

森林生物量包括乔木层生物量、活地被物层生物量以及动物和微生物生物量3个部分。

目前，对生物量研究的途径主要有三种：依据呼吸作用释放二氧化碳的变化的方法；依据监测光合作用的方法；依据对生物现存量来进行研究的方法。

植物遥感基于对植物叶片和冠层光谱特征的了解，所以要清楚植物叶片结构和植被结构。

从植物遥感—植物与光（辐射）的相互作用出发，叶片的大小、形状、结构以及叶绿素含量同植被结构一样，随着植物的种属、生长时期及分布的改变而变化的。

从植被光谱特征来看，近红外区的反射主要受叶片的叶腔结构控制；在叶片的光合作用过程中，叶绿素主要吸收可见光中的蓝光、红光以及少部分绿光；植物的发射特征主要表现在热红外和微波普段。

由于随着植物的生长发育的变化，其叶腔结构、细胞叶绿素含量和水分含量均会随之变化，导致叶片的光谱反应也发生相关变化。

因此，通过对这些现象及其相应的光谱特征变化的研究和多种光谱特征值的合理组合，可有效的进行植物与非植物的区分、不同植被类型的识别、植物长势监测以及植被生物量估算等研究。

我国森林植被的生物量和净生产量森林植被作为地球上重要的生态系统之一，对于维持地球生态平衡具有至关重要的作用。

在我国，森林植被的生物量和净生产量对于我国的生态、经济和环境等方面都有着重要的影响。

因此，本文将就我国森林植被的生物量和净生产量进行探讨，以期为相关政策和决策提供参考。

我国拥有丰富的森林资源，根据第七次全国森林资源清查数据，全国森林面积达到08亿公顷，占国土面积的6%。

其中，天然林面积41亿公顷，人工林面积67亿公顷。

森林覆盖率达到6%，森林蓄积量达到45亿立方米。

我国森林植被类型多样，包括针叶林、阔叶林、混交林等，其中针叶林是我国主要的森林类型。

森林植被生物量是指森林植被中有机质的总量，包括树木、枝叶、皮渣等。

我国森林植被生物量丰富，根据研究，全国森林植被生物量达到170亿吨。

其中，树木生物量占据主导地位，达到150亿吨，其余为枝叶、皮渣等生物量。

我国森林植被生物量的分布情况与森林资源的分布情况基本一致，天然林生物量占据主导地位。

森林植被净生产量是指森林植被在一定时间内通过光合作用等生理过程所积累的有机物质总量。

根据研究，我国森林植被净生产量达到44亿吨。

其中，树木净生产量占据主导地位，达到54亿吨，其余为枝叶、皮渣等生物量的净生产量。

我国森林植被净生产量的分布情况也与森林资源的分布情况基本一致，天然林净生产量占据主导地位。

而且，不同树种的净生产能力差异较大，有些树种的净生产量较高，如落叶松、樟子松等，而有些树种的净生产量较低，如云杉、冷杉等。

我国森林植被的生物量和净生产量都十分丰富，这为我国生态、经济和环境等方面提供了有力的支撑。

然而，在保障森林植被的可持续利用方面仍存在一些问题，如过度采伐、环境污染等。

因此，我们需要采取积极的措施，保障森林植被的可持续利用。

需要加强森林资源保护法律法规的制定和实施，打击非法采伐和环境污染行为。

需要加强森林资源的科学管理和经营，采取科学合理的采伐方式和经营模式，保障森林资源的可持续利用。

森林生态系统碳平衡估测方法及其研究进展森林生态系统的碳平衡估测是评估森林碳储量和碳动态的重要手段，为理解和预测森林生态系统在全球碳循环中的作用提供了重要的数据。

随着全球气候变化的日益严重，森林生态系统的碳平衡研究变得尤为重要。

本文将从森林生态系统碳平衡的估测方法和研究进展两个方面进行介绍。

森林生态系统碳平衡估测方法主要包括森林碳储量的估测和碳动态的监测。

森林碳储量的估测通常采用样地法、遥感法和模型模拟法等。

样地法是通过在不同类型的森林样地中设置固定面积的样地，测量样地内森林生物量并进行推算。

遥感法则通过利用卫星遥感数据获取森林的光谱信息，结合地面观测数据进行森林生物量的估算。

模型模拟法则是根据已有的气象、土壤和森林生态系统等数据，运用生态系统模型模拟森林碳储量。

碳动态的监测则主要通过长期观测数据和模型模拟相结合的方法进行。

长期观测数据包括生长季节的植物光合作用速率、呼吸速率、枯萎速率等生物过程，以及周期性的土壤呼吸数据等。

模型模拟则是使用碳循环模型，结合实测数据，模拟出森林生态系统的碳平衡状况。

在碳平衡研究中，还涌现了一些新技术和方法。

例如，稳定同位素技术可以通过测量13C同位素、14C同位素等，推断出森林碳循环的速率和通量。

另外，空间遥感技术的发展，使得大规模监测森林碳储量和碳动态成为可能，提高了估测的精度和效率。

此外，近年来，分子生物学的快速发展也为森林生态系统碳平衡研究提供了新的途径。

通过研究微生物群落和植物基因表达等特征，可以揭示不同环境条件下碳循环的机制和过程。

目前，森林生态系统碳平衡的研究进展主要有以下几个方面。

首先，全球森林碳储量和碳动态的估算精度不断提高，对全球碳循环和气候变化的影响有了更深入的认识。

其次，随着遥感和模型模拟技术的不断发展，可以更好地揭示森林碳平衡的空间分布和时空变化规律。

再者，国际上开展了一系列多尺度的碳平衡观测网络，如FLUXNET、CarboEurope等，共享数据资源和观测方法，促进了碳平衡研究的国际合作和相互交流。

山西农业科学2007,35(12):76～78Journal of Shanxi Agricultural Sciences*收稿日期——作者简介王慧(85),女,山西长治人,在读硕士,主要从事森林培育专业的研究。

森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征。

1994年联合国粮农组织在“国际森林资源监测大纲”中就明确规定:森林生物量是森林资源监测中的一项重要内容。

森林生产力的调查是正确认识、管理和利用森林生态系统的前提[1]。

测定群落的生物量,可以反映群落利用自然潜力的能力,衡量群落生产力的高低,也是研究森林生态系统物质循环的基础。

测定树种的生物量,对于评价该树种的生产力及提高营林水平和综合利用其产品都有重要意义。

最初研究森林生态系统生物量和生产力是为了分析森林生态系统的生产能力,后来是为评价森林生态系统能量利用率和养分循环以及为森林的多途径利用提供基础数据。

地球上天然森林面积日趋减少,木材和林副产品供应也日益紧张,人类生存环境面临严重威胁。

我国森林覆盖率低,森林资源更加贫乏,重视对人工林生态系统生物量和生产力研究意义重大[2]。

抚育间伐作为森林经营的主要措施,是影响森林生物量与生产力的主要因素,它为林木创造良好的生长环境,提高了林木质量,同时也使森林的生物量发生变化,影响森林的生态功能[3]。

因此,研究森林抚育间伐对生物量与生产力的影响是科学确定森林抚育具体措施的重要依据,对整个森林生态系统的经营也具有重要意义,而我国营林工作从大规模植树造林转变为大规模的抚育管理,以抚育为内容的公益林培育从理论体系、研究方法、培育技术等方面都需要进行更深入的研究[4]。

1抚育间伐研究进展抚育间伐对森林生物量与生产力影响研究进展王慧(山西农业大学研究生院,山西太谷030801)摘要:森林生物量与生产力在一定程度上是衡量森林质量的重要指标,充裕的生物量同时也会促进生态系统功能的优化,是生态系统稳定的基础,而抚育间伐与森林生物量及生产力存在着密切的关系。

森林生物量及碳储量遥感监测方法研究一、本文概述随着全球气候变化问题的日益严峻，对森林生物量及碳储量的准确监测和评估显得尤为重要。

作为地球上最大的陆地生态系统，森林在全球碳循环中发挥着至关重要的作用。

然而，传统的森林生物量和碳储量监测方法往往受限于其耗时、耗力和高成本的特点，无法满足大规模、高频率的监测需求。

因此，遥感技术的引入为森林生物量和碳储量的监测提供了新的解决方案。

本文旨在探讨和研究利用遥感技术进行森林生物量及碳储量监测的方法。

我们将详细介绍遥感技术在森林生物量和碳储量监测中的应用原理、技术流程以及相关的数据处理和分析方法。

我们还将评估遥感技术的准确性和可靠性，并探讨其在实际应用中的优缺点。

通过对遥感监测方法的研究，我们期望能够为森林生态系统的碳循环和气候变化研究提供更为准确、高效的数据支持。

我们还将探讨如何将这些遥感监测方法应用于实际的森林管理和保护工作中，以实现对森林生物量和碳储量的长期、持续监测，为森林生态系统的可持续发展提供科学依据。

二、森林生物量及碳储量遥感监测基础森林作为地球上最大的陆地生态系统，其生物量和碳储量的监测对于全球气候变化研究、生态系统服务评估以及森林资源管理具有重要意义。

遥感技术作为一种高效、无损的监测手段，在森林生物量和碳储量的估算中发挥着越来越重要的作用。

遥感监测森林生物量的基础在于利用植被的光谱反射特性与生物量之间的关系。

不同植被类型、不同生长阶段的植物叶片对光谱的反射和吸收特性存在差异，这些差异可以通过遥感卫星或无人机搭载的光谱仪器进行捕捉和量化。

通过分析这些光谱数据，可以推断出植被的生物量分布和动态变化。

碳储量的遥感监测则主要依赖于植被的光合作用过程。

植被通过光合作用吸收二氧化碳并转化为有机物质，这一过程与植被的生长和生物量积累密切相关。

因此，通过遥感手段监测植被的生长状况，可以间接估算出森林生态系统的碳储量。

遥感技术还可以结合地面实测数据，建立生物量与碳储量之间的转换模型，进一步提高碳储量估算的精度。

第1篇一、实验目的本研究旨在通过模拟生态系统，探究生物量在生态系统中的积累、分配及动态变化规律。

通过设置不同实验组，分析不同因素对生物量的影响，为生态系统管理和保护提供理论依据。

二、实验原理生物量是指生物体在一定时间内积累的有机物质总量。

生物量的积累和分配受到多种因素的影响，如植物种类、土壤条件、气候等。

本实验采用生态瓶模拟生态系统，通过观察不同条件下生物量的变化，分析影响生物量的因素。

三、实验材料与方法1. 实验材料：- 生态瓶：2500毫升的可乐瓶- 材料：粗沙、细石、纱网、水草、绿藻、水蜗牛、胶皮- 仪器：电子天平、温度计、光照计、pH计2. 实验方法：- 将可乐瓶用热茶清洗后，用剪刀将其上部剪去。

- 在纱网上铺一层粗沙和细石，用自来水冲洗干净。

- 将冲洗好的粗沙和细石均匀铺在可乐瓶底部。

- 将自来水静置24小时，放入瓶子中。

- 待隔夜水放好后，种上水草，用沙砾固定。

- 将少量绿藻放入瓶中。

- 将以绿藻为食的两只水蜗牛放入可乐瓶中。

- 用胶皮将可乐瓶的开口上端密封起来。

- 将瓶子放置于阳光充足且阴凉处。

3. 实验分组：- A组：正常光照组- B组：遮光组- C组：限制水分组- D组：添加氮肥组四、实验步骤1. 实验准备：- 配制营养液，用于添加氮肥的实验组。

- 准备遮光材料，用于遮光实验组。

- 准备限制水分的装置，用于限制水分实验组。

2. 实验操作：- 将A组、B组、C组、D组的生态瓶分别放置在正常光照、遮光、限制水分、添加氮肥的条件下培养。

- 每隔一段时间，记录各组的生物量、光照强度、水分、pH值等指标。

- 定期观察各组的生长状况，记录水草、绿藻、水蜗牛的生长情况。

3. 实验数据收集：- 利用电子天平称量生态瓶内的生物量。

- 利用温度计、光照计、pH计等仪器测量实验条件。

五、实验结果与分析1. 生物量变化：- 在正常光照条件下，生物量逐渐增加，水草、绿藻、水蜗牛生长良好。

- 在遮光条件下，生物量增长缓慢，水草、绿藻、水蜗牛生长较差。

不同林龄油茶林分生物量及其分配特征研究蒙青松（贵港市覃塘林场，广西贵港537100）摘要本文以贵港地区陆川油茶人工林为研究对象，建立其生物量模型，分析幼林期（林龄3年）、初产期（林龄6年）和盛产期（林龄9年）3种林分生物量，并探索生物量变化规律。

结果表明：幼林期、初产期、盛产期油茶林分总生物量分别为11.20、41.83、95.56t/hm 2，总生物量随着林龄的增加而增加，其占比表现为盛产期>初产期>幼林期。

不同林龄油茶林分根系的生物量均以根桩为主体，占全根系生物量的59.51%~76.76%。

细根的生物量占比最小，为3.61%~4.65%。

不同林龄油茶林分根系各部分生物量随着林龄的增加而逐渐增加，根系生物量的占比依次为根桩>粗根>中根>细根。

幼林期、初产期、盛产期油茶林分林下生物量分别为3.02、2.30、3.46t/hm 2。

林下生物量各指标间占比差异不大，占比为19.65%~44.51%。

关键词陆川油茶；生物量；分配特征中图分类号S794.4文献标识码A文章编号1007-5739（2023）21-0107-05DOI ：10.3969/j.issn.1007-5739.2023.21.028开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Biomass and Allocation Characteristics of Camellia oleifera Stands of Different AgesMENG Qingsong(Guigang Qintang Forest Farm,Guigang Guangxi 537100)Abstract This paper took the artificial forest of Luchuan Camellia oleifera in Guigang area as the research objectand established its biomass model,analyzed the biomass of three kinds of stands in young forest stage (forest age was 3a),primary production stage (forest age was 6a)and full production stage (forest age was 9a),explored the variationregulation of biomass.The results showed that the total biomass of Camellia oleifera stands in the young forest stage,primary production stage and full production stage was 11.20,41.83,95.56t/hm 2,respectively.The total biomass increased with the increase of forest age,and its proportion was manifested as full production stage>primary production stage>young forest stage.The root biomass of different ages of Camellia oleifera stands was mainly composed of rootpiles,accounting for 59.51%-76.76%of total root biomass.The proportion of fine root biomass was the smallest,ac-counting for 3.61%-4.65%.The biomass of each part of the root system in Camellia oleifera stands of different forest ages gradually increased with the increase of forest age,and the proportion of root biomass was in the order of root pile>coarse root>medium root>fine root.The understory biomass of Camellia oleifera stands in the young forest stage,primary production stage and full production stage was 3.02,2.30,3.46t/hm 2,respectively.The proportion difference amongvarious indicators of understory biomass was not significant,accounting for 19.65%-44.51%.KeywordsLuchuan Camellia oleifera ;biomass;allocation characteristic第一作者蒙青松（1978—），男，本科，工程师，从事森林培育研究工作。

森林地上生物量遥感估测研究进展娄雪婷;曾源;吴炳方【摘要】Above -ground biomass of forest has great research and application value in the forest ecological system.There are mainly three types of models for estimating above - ground biomass of forest, i. e. , forest measuring method, remote sensing method and integrated method. Remote sensing technique has become an important means for obtaining above - ground biomass of forest at the regional scale. There are mainly four types of remote sensing models, namely empirical, ANN, physical and NPP based models. This paper has analyzed and discussed the present methods for estimating above - ground biomass of forest based on remote sensing as well as their advantages and disadvantages. Finally, this paper points out that the integrated method combining remote sensing technique and forest succession model can be generally used to estimate above - ground biomass of forest at the regional scale in future.%森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法.随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难.在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型、基于植被净初级生产力(NPP)模型的估算方法以及综合模型法的优缺点,分析了各种方法在不同森林植被及遥感数据源下的适用性及不确定性,探讨了此领域的研究方向.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2011(000)001【总页数】8页(P1-8)【关键词】森林地上生物量;遥感;模型估算【作者】娄雪婷;曾源;吴炳方【作者单位】中国科学院遥感应用研究所农业与生态遥感研究室,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所农业与生态遥感研究室,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所农业与生态遥感研究室,北京,100101【正文语种】中文【中图分类】TP79森林分布面积广,在陆地生物圈层和大气圈层之间的碳循环交换过程中起着重要作用[1]。

林分⽣物量测定园林⽣态综合实验调查报告-1城市森林林分⽣长调查和⽣物量估测吴怡上海交通⼤学农业与⽣物学院园林系2011年12⽉⼀、前⾔1、森林⽣物量测定的意义森林⽣物量是森林植物群落在其⽣命过程中所产⼲物质的累积量，是森林⽣态系统的最基本数量特征，森林⽣物量的测定是正确认识、管理和利⽤森林⽣态系统的前提，是研究许多林业问题和⽣态问题的基础，如森林碳储量计算、森林⽣产⼒的测定等。

2、林分尺度上林⽊⽣物量测定⽅法主要有皆伐实测法、标准⽊法、回归估算法等三种⽅法。

①皆伐实测法通过在⼩⾯积内所有乔、灌、草等皆伐，测定总⽣物量，进⽽推算出全林分⾯积的⽣物量，⽐较准确，但花时间和⼈⼯多，⼀般很少采⽤，仅适合灌、草所占⽐例较⼤的林分⽣物量的测定。

表达式为：i W SAW ∑=式中：A ——全林分⾯积 S ——皆伐林地⾯积W i ——所测⾯积内所有植物的⽣物量 W ——全林分⽣物量②标准⽊法指通过将以⼀定依据选择出来的标准⽊伐倒称重，然后⽤标准⽊的平均值乘以单位⾯积上的⽴⽊株数，从⽽计算出单位⾯积林分⽣物量总值。

表达式为：-=W N W式中：N ——单位⾯积上的⽴⽊株数 -W ——标准⽊⽣物量的平均值W ——单位⾯积上的林分⽣物量③回归估算法通过构建林⽊⽣物量模型，即反映树⽊各分量⼲重与其他测树因⼦之间内在关系的表达式，达到⽤树⽊的胸径、树⾼等易测因⼦的调查结果来估计不易测因⼦的⽬的。

主要分为线性模型、⾮线性模型、多项式模型，⾮线性模型应⽤最为⼴泛，其中相对⽣长模型最具有代表性，是所有模型中应⽤最为普遍的⼀类模型，本次估测即使⽤该类模型。

本次实验采⽤林⽊胸径（D ）、树⾼（H ）等测树因⼦建⽴林⽊⽣物量回归估计⽅程：W=aD b W=a(D 2H)b 式中：W ——林⽊⽣物量D ——林⽊胸径 H ——林⽊树⾼ a 、b ——回归常数3、⽔杉⼈⼯林碳储量在上海的重要性全球⽓候变暖已成为21世纪⼈类共同⾯临的严峻挑战，通过构建森林来实现间接减排，是⽬前应对⽓候变化最经济、有效的重要途径。

园林生态综合实验调查报告-1城市森林林分生长调查和生物量估测吴怡上海交通大学农业与生物学院园林系2011年12月一、前言1、森林生物量测定的意义森林生物量是森林植物群落在其生命过程中所产干物质的累积量，是森林生态系统的最基本数量特征，森林生物量的测定是正确认识、管理和利用森林生态系统的前提，是研究许多林业问题和生态问题的基础，如森林碳储量计算、森林生产力的测定等。

2、林分尺度上林木生物量测定方法主要有皆伐实测法、标准木法、回归估算法等三种方法。

①皆伐实测法通过在小面积内所有乔、灌、草等皆伐，测定总生物量，进而推算出全林分面积的生物量，比较准确，但花时间和人工多，一般很少采用，仅适合灌、草所占比例较大的林分生物量的测定。

表达式为：i W SAW ∑=式中：A ——全林分面积 S ——皆伐林地面积W i ——所测面积内所有植物的生物量 W ——全林分生物量 ②标准木法指通过将以一定依据选择出来的标准木伐倒称重，然后用标准木的平均值乘以单位面积上的立木株数，从而计算出单位面积林分生物量总值。

表达式为：-=W N W式中：N ——单位面积上的立木株数 -W ——标准木生物量的平均值W ——单位面积上的林分生物量③回归估算法通过构建林木生物量模型，即反映树木各分量干重与其他测树因子之间内在关系的表达式，达到用树木的胸径、树高等易测因子的调查结果来估计不易测因子的目的。

主要分为线性模型、非线性模型、多项式模型，非线性模型应用最为广泛，其中相对生长模型最具有代表性，是所有模型中应用最为普遍的一类模型，本次估测即使用该类模型。

本次实验采用林木胸径（D ）、树高（H ）等测树因子建立林木生物量回归估计方程：W=aD b W=a(D 2H)b 式中：W ——林木生物量D ——林木胸径 H ——林木树高 a 、b ——回归常数3、水杉人工林碳储量在上海的重要性全球气候变暖已成为21世纪人类共同面临的严峻挑战，通过构建森林来实现间接减排，是目前应对气候变化最经济、有效的重要途径。

基于GLAS和MODIS数据的森林生物量估算森林生物量是森林生态系统中的重要指标之一，对于森林资源管理、生态环境保护和全球碳循环研究具有重要意义。

通过遥感技术获取森林生物量信息是一种非常有效的方法。

本文基于GLAS（地面激光雷达系统）和MODIS（中分辨率成像光谱仪）数据，采用遥感技术估算森林生物量，为森林资源管理及生态环境保护提供参考。

GLAS是一种主动式激光雷达系统，能够获取地面高程和森林生物量等信息。

MODIS是一种被动式成像光谱仪，能够获取植被覆盖和生长状态等信息。

两种数据相结合可以提高森林生物量估算的准确性和精度。

我们利用GLAS数据获取了森林生物量估算的基本参考信息。

GLAS系统通过激光雷达技术可以精确测量地面高程，进而可以估算不同地区的植被高度和生物量。

通过对GLAS数据进行处理和分析，可以得到森林地区的植被高度和垂直结构信息。

然后，我们利用MODIS数据获取了森林覆盖和生长状态等信息。

MODIS系统会周期性地获取地表覆盖和植被生长的信息，可以很好地反映森林覆盖的变化和植被状况。

通过对MODIS数据进行处理和分析，可以得到不同时间段内的森林植被覆盖和生长状态的变化情况。

接着，我们将GLAS和MODIS数据相结合，利用遥感技术进行森林生物量的估算。

植被高度信息可以反映植被的生长状况，而植被覆盖和生长状态则可以反映森林的生态环境和生物量情况。

将这两种信息相结合，可以更准确地估算森林的生物量情况。

我们通过验证实验对所得的森林生物量估算结果进行了验证和分析。

利用现场实地调查数据和其他遥感数据进行比对，可以验证所得结果的准确性和精度。

并对不足之处进行改进和完善。

2019Vol.51No.1林业科技情报广西国有高峰林场杉木人工林生物量的研究张力罡1卢桂平2（1．广西壮族自治区国有高峰林场，广西南宁530000；2．广西生态工程职业技术学院，广西柳州545004）［摘要］以广西国有高峰林场5年生杉木人工林为研究对象，探究林分内的生物量。

根据林分调查数据分析，研究结果如下：在8个同林龄的杉木林分中，每个杉木样地的单株生物量各不相同，说明杉木的生物量大小是由各个因素共同作用下的结果。

杉木的枝下高和冠幅大小能明显地影响杉木树叶、活枝的生物量，其中又以冠幅的影响作用最大，杉木树高和胸径的大小能明显地影响杉木枯枝的生物量，而枝下高与冠幅对枯枝的影响很小。

［关键词］杉木；人工林；生物量Study on the Biomass of Chinese Fir Plantation inState－owned Gao Feng Forest Farm of GuangxiZhang Ligang1Lu Guiping2（1．Guangxizhuang AutonomousＲegion stute－owned Peak forest farm，Nanning，Gugangxi530000；2．Guangxi Ecdogical Engineering Vocational and Technical College，Liuzhou，Guangxi545004）Abstract：Based on the peak of Guangxi state owned forest farms in a field of5year old Cunninghamia lanceolata plantation as the research object，to explore the biomass in the forest．According to the analysis of forest survey da-ta，the results are as follows：In the Cunninghamia lanceolata forest stands，the biomass per plant of each fir plot is different，indicating that the biomass of Cunninghamia lanceolata is the result of various factors．The height of the branches and the size of the crown can significantly affect the biomass of the leaves and live branches of the Cun-ninghamia lanceolata，and the effect of the crown width is the largest．The height of the fir tree and the diameter of the breast can significantly affect the biomass of the Chinese fir．The height of the branches and the width of the crown have little effect on the dead branches．Key words：Cunninghamia lanceolata；plantation；biomass1杉木的研究现状杉木（Cunninghamia lanceolata）属杉科（Tax-odiaceae）杉木属（Cunninghami），是中国特有的树种，也是与我国南方的环境特征相适应的重要速生树种，在河南、陕西、浙江、安徽、江苏、四川、福建、江西、广东、重庆、云南、广西等地区均有分布［1］。