黑龙江省大庆地区土壤碳氮库变化影响因子的估算

黑龙江省森林植被碳储量时间变化及其影响因素的探究
考青云;李家欣;欧兴浪;宋玥
【期刊名称】《中国林业经济》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】以黑龙江省第八次和第九次森林资源清查数据为基础,采取生物量转换因子连续函数法和平均生物量法从不同角度对黑龙江省不同类型森林植被进行了碳储量和碳密度的估算及分析。

结果显示,第九次清查期的黑龙江省森林植被碳储量为889.37Tg,较第八次清查期增长77.90Tg。

在森林类型方面,乔木林约占黑龙江省森林总碳储量的99.70%;乔木林优势树种中,阔叶混碳储量占比最高约为41.66%;在不同起源方面,天然乔木林较人工乔木林具有明显优势;在不同林龄方面,不同龄组碳储量占乔木林总碳储量的顺序为中龄林>近熟林>成熟林>幼龄林>过熟林,同时中龄林、近熟林和过熟林三种龄组的碳密度较其他龄组具有明显优势,体现出更强的固碳能力,运用多元线性回归模型进行回归分析可得中龄林、近熟林和成熟林面积对树种的碳储量存在较大的影响,在未来林业发展中,可以通过对中龄林和成熟林加强抚育、优化优势树种结构等措施来增加森林碳储量。

【总页数】7页(P73-79)
【作者】考青云;李家欣;欧兴浪;宋玥
【作者单位】东北林业大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F326
【相关文献】
1.基于VAR模型的森林植被碳储量影响因素分析——以陕西省为例
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5.黑龙江省森林植被碳储量及其动态变化
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黑龙江大兴安岭地区生态系统碳储量的评估作者：马吉军王娣王立功来源：《林业科技》 2015年第2期马吉军1王娣2王立功3（1.南瓮河国家级自然保护区管理局，大兴安岭松岭165012；2.大兴安岭松岭林业局，松岭165012；3.大兴安岭农林科学院，加格达奇165000）摘要：利用大兴安岭森林资源统计数据，对大兴安岭生态系统的碳储量及14年来的变化进行分析的结果表明：2013年大兴安岭生态系统碳库总储量194183.45万t，土壤碳储量168309.58万t，占总储量的87%；年平均森林植被碳汇量128.3万t；生态系统平均碳密度246.05 t/hm2。

关键词：大兴安岭；生态系统；碳储量中图分类号： S 781.55+7 文献标识码： A森林生态系统的碳储量是估算陆地生态系统与大气间温室气体CO2交换量的关键因子，因此，对森林生态系统的碳储量进行准确评估也越来越受到人们的关注。

森林碳储量的研究始于上世纪50年代，但多是对全球、气候带、国家尺度的碳储量及动态进行研究。

随着研究的深入及联合国气候变化框架协议的实施，在区域尺度内研究陆地生态系统的碳汇功能已成为国际上生态学研究的热点。

黑龙江大兴安岭地区作为全国最大的国有林区，其生态地位非常重要，对其生态系统碳储量进行科学评估，将有助于正确评价生态环境资源对国民经济发展的贡献，以及社会经济发展对生态环境资源的影响，也将有助于为生态环境资源的管理和决策提供依据。

1研究区域概况黑龙江大兴安岭地区地处我国北部边陲，地理位置50°05′~53°33′N，121°11′~127°01′E，北部和东部隔黑龙江与俄罗斯相望，西邻内蒙古大兴安岭林区，南接内蒙古大杨树林业局和黑河地区，是国家重要的生态功能区，地跨黑龙江和内蒙古两省区，总面积8.35万km2，森林覆盖率达80.87%。

该区属寒温带大陆性季风气候，四季和昼夜温差大，无霜期80~120天，年平均降水450~500mm，年平均气温-2℃，年日照时数约2 600 h，最低气温-53℃，素有“高寒禁区”之称。

黑龙江省耕层土壤养分变化趋势监测报告
李英杰
【期刊名称】《黑龙江农业科学》
【年(卷),期】2003(000)002
【摘要】黑龙江省土壤监测中心在全省范围内共建立了52个土壤监测点,其中:国家级监测点12个,省级监测点40个,监测点代表了黑龙江省土壤耕地面积的70%以上.通过4年的监测,我省几大土壤类型的土壤肥力变化有如下规律:(1)土壤有机质基本稳定;(2)土壤中氮素基本平衡,磷素盈余,钾素缺;(3)全省土壤施肥水平氮(N):磷(P2O5)):钾(K2O)为1∶1.12∶0.70;(4)全省施肥水平低于全国施肥水平.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】李英杰
【作者单位】黑龙江省农业监测中心,哈尔滨,150090
【正文语种】中文
【中图分类】S151.95
【相关文献】
1.永靖县旱作农业项目区土壤养分监测报告 [J], 杨太录;魁永忠
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5.北京市海淀区农田耕层土壤养分现状与变化趋势 [J], 苏立新;肖健;王淑琴;赵亚利
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2018年9月防 护 林 科 技S e p.,2018第9期(总180期)P r o t e c t i o nF o r e s t S c i e n c e a n dT e c h n o l o g yN o .9(S u m N o .180)文章编号:1005-5215(2018)09-0075-01收稿日期:2018-07-05作者简介:张冰(1978-),女,黑龙江哈尔滨人,硕士,高级工程师,从事林业地理信息应用研究.黑龙江省碳汇计量与监测土地利用变化信息的获取方法张冰(黑龙江省林业监测规划院,黑龙江哈尔滨150040)摘 要 土地利用及土地利用变化信息提取是碳汇计量与监测工作的重要组成部分,本文对如何利用现有调查数据结合遥感影像获取翔实可靠的土地利用信息进行了探讨,利用A R C G I S 软件对基年与目标年的矢量数据进行交叉联合,获取一套兼有两年属性因子的图形数据,解决了两年两套图形不方便更新的问题㊂关键词 样地;土地利用㊁土地利用变化与林业(L U L U C F )中图分类号:S 771.8 文献标识码:A d o i :10.13601/j.i s s n .1005-5215.2018.09.032 按照国家林业局应对气候变化领导小组的统一部署,国家林业局造林司(气候办)于2009年启动了全国林业碳汇计量监测体系建设,在全国范围内进行2~3年的土地利用㊁土地利用变化与林业(L U -L U C F )碳汇计量监测工作,黑龙江省碳汇计量与监测工作就是在这一背景下开展的㊂此项工作以掌握森林和湿地的碳储量现状㊁变化及空间分布为目的,以黑龙江省地方管辖区域为总体,以各类林业资源调查成果为基础,运用遥感和地理信息技术,结合地面遥感大样地调查,准确查清森林和湿地各碳库碳储量现状㊁变化及空间分布,同时为本省森林碳汇项目计量监测提供支撑㊂本文主要探讨的是土地利用变化信息的获取方法㊂1 样地布设本次监测以黑龙江省森林资源连续清查布设样地为基础,在大小为24k mˑ24k m 的单元内抽取样点,全省共布设496个样地㊂样地选择方形样地,大小为4k mˑ4k m ,样地每边的方位角为0ʎ㊁90ʎ㊁180ʎ㊁270ʎ四个,为正方向㊂2 遥感数据处理本次监测选用时相为2005年的T M 卫星遥感数据作为基年数据,时相为2013年的资源二号卫星遥感数据作为目标年数据,对遥感数据进行图像增强的处理,并进行几何精度校正㊂3 图斑数据源选择根据森林资源规划设计调查(二类调查)㊁林地保护利用规划及更新㊁湿地资源调查和沙化土地监测等数据完成的时间和数据特点,按照数据质量和精度就高不就低的原则,选取适当的基础数据,结合碳汇专项补充调查数据㊂将选取好的图斑数据源统一采用西安80坐标系,并按样地大小进行裁切㊂4 土地利用类型边界的确定4.1 建立解译标志按照遥感影像特点及时相对影像进行室内分析和野外调查后,形成统一的判读标准,分别对不同数据源㊁不同时相的遥感影像建立解译标志㊂4.2 确定图斑区划因子图斑区划首先考虑行政界线和明显地形地物界线,同时兼顾碳汇调查和经营活动的需要㊂林地图斑区划主要考虑权属㊁森林类别和林种㊁生态公益林的事权和保护等级㊁林业工程类别㊁地类㊁起源㊁优势树种(组)㊁龄级㊁郁闭度㊁立地类型等因子㊂林地图斑最小区划面积为0.067h m 2㊂湿地图斑区划主要考虑三级流域㊁湿地型㊁县级行政区域㊁土地所有权㊁保护状况㊁湿地受威胁等级㊁湿地主导利用方式等因子㊂湿地图斑最小区划面积为8h m 2㊂其他类型图斑区划主要考虑权属㊁起源㊁地类等因子㊂其他类型图斑最小区划面积为1.5h m 2㊂4.3 人机交互判读将裁切好的基年数据(2005年)与目标年数据(2013年)利用A R C G I S 软件进行交叉处理,使新生(下转第78页)获得以林龄为自变量的材积生长模型表达式:Y =0.053-0.027x +0.003x 2-4.493ˑ10﹣5x3式中,Y 表示材积,X 表示林龄㊂根据C u b i c(立方)曲线拟合结果,我们建立了东风岗1号杨材积拟合曲线生长模型(表11),结果表明,在α=0.001时,三个方程均有统计学意义,其中,以直径拟合的曲线方程决定系数和F 值均最大,标准误最小,以林龄拟合的次之,以树高拟合的误差相对较大㊂表11 树高㊁直径和龄阶与材积的拟合曲线模型自变量材积生长模型表达式R 2标准误F 值P 值直径Y =-0.009+0.009x -0.001x 2+6.47ˑ10-5x 30.9990.0095810.440.000龄阶Y =0.053-0.027x +0.003x 2-4.493ˑ10-5x30.9970.0132924.730.000树高Y =0.041-0.022x +0.002x 2-3.133ˑ10-5x30.9930.0201296.070.000为验证三个方程的实用性,我们将树干解析数据中的树高㊁直径和林龄分别代入相应方程,计算结果表明,林龄在10a 前拟合的材积生长量数值与实测数值误差较大,10年生后的数值与实测值误差较小,可以应用㊂在生产中根据要求的精度选择应用一种方程进行材积估算与预测,为林业生产提供科学参考㊂3 小结不同树木的树高和胸径生长都有一定的规律,因树种和品种而不同,我们以树高㊁直径和林龄为自变量,对其材积生长曲线进行拟合,选择最佳方案进行材积生长量预测,为立木材积计算提供了重要参考㊂参考文献:[1]李志辉,罗平,刘敏,等.P A S W /S P S SS t a t i s t i c s 中文版统计分析教程(第3版)[M ].北京:电子工业出版社(上接第75页)成的图斑同时具有基年和目标年的属性因子㊂考虑到基年遥感数据源分辨率低且目标年数据精度高的问题,通过V F P 编程处理,将新生成的图形以目标年图斑为准重新合并为未交叉前的图形,生成一套保留了目标年数据的图形及属性因子且同时具备基年属性因子的土地利用界线㊂按照解译标志通过两期卫片对比,判读出样地内土地利用类型变化的部分,并按此判读对新生成的具有两年判读因子的图斑进行切割修整,并结合资料完善因子,最后形成一套完整土地利用图斑界线㊂事先对判读人员进行培训考核,正判率应达到90%以上方可上岗操作㊂人机交互判读实行双轨作业,判读类型一致率在90%以上时,可对不同图斑进行协商修改,达不到时重新判读㊂4.4 地面验证地面验证所抽取图斑的面积应占所监测区域面积的5%以上;选取调查样地应尽量均匀地分布于监测区域内;验证对象应重点突出,重点调查在室内遥感解译时不清晰的图斑和区域㊂土地利用分类的总体精度要求大于85%,单类别的最低精度不少于80%㊂4.5 数据检验利用A R C G I S 对样地图斑数据的完整性㊁投影坐标㊁空间拓扑㊁属性逻辑关系等进行检查,确保数据准确可靠5 土地利用类型变化信息提取对处理好的图斑按照基年与目标年土地利用类型不同的条件进行筛选,提取土地利用变化图斑,对其变化原因等进行分析,并按照此次监测目的对全省样地进行碳储量进行计算㊂6 结论土地利用㊁土地利用变化及林业碳汇计量与监测主要采取的是室内判读为主地面调查为辅的工作方法,本文对如何利用现有调查数据结合遥感影像获取翔实可靠的土地利用信息进行的探讨,利用A R C G I S 软件对基年与目标年的矢量数据进行交叉联合,获取一套兼有两年属性因子的图形数据,解决了两年两套图形不方便更新的问题㊂参考文献:[1]国家林业局林业碳汇计量监测中心.土地利用㊁土地利用变化与林业碳汇计量监测技术指南[R ],2014[2]黑龙江省林业监测规划院.黑龙江省土地利用㊁土地利用变化及林业碳汇计量监测技术方案[R ],201487防 护 林 科 技 2018年。

东北主要黑土区土壤有机碳密度和碳库估算及时空变异分析的开题报告【题目】东北黑土区土壤有机碳密度和碳库估算及时空变异分析【背景介绍】随着全球气候变化的不断加剧，关于土壤碳循环和碳储量变化的研究受到越来越多的关注。

土壤有机碳是土壤中最主要的碳贮量，它对土壤性质、植物生长和生态系统健康都具有重要影响。

其中，黑土是东北地区的优良土质类型之一，其呈深厚、肥沃、富含有机质等特点，对黑土区间的土壤有机碳密度和碳储量的研究具有极为重要的意义。

目前，关于黑土区土壤有机碳密度和碳库的估算研究不够充分，而且大多数研究集中于小区域内的特定地点，无法全面了解黑土区土壤有机碳的时空变化规律。

因此，有必要开展黑土区土壤有机碳密度和碳库的估算及其时空变异规律的研究。

【研究内容】1.采用现场实测方法和GIS技术，对黑土区土壤有机碳密度进行实测和估算，建立土壤有机碳分布图。

2.利用统计分析方法，分析黑土区各类土地利用方式下的土壤有机碳储量和密度，并对比分析不同土地利用方式对土壤有机碳贮量和空间分布的影响。

3.基于时间序列数据和空间幂函数模型，研究黑土区土壤有机碳密度和碳库的时空动态变化规律及影响因素。

【研究方法】1.采用现场实测和GIS技术，获取黑土区土壤有机碳密度数据，并建立土壤有机碳分布图。

2.采用统计分析方法，对比分析不同土地利用方式下的土壤有机碳储量和密度，并探究不同土地利用方式对土壤有机碳贮量和空间分布的影响。

3.基于时间序列数据和空间幂函数模型，研究黑土区土壤有机碳密度和碳库的时空动态变化规律及影响因素。

【研究意义】1.探究黑土区土壤有机碳密度和碳库的实际情况，对于研究黑土区碳循环过程及预测生态系统碳循环变化趋势具有重要意义。

2.为农业生态系统的可持续发展提供理论依据和技术支持，为黑龙江等黑土区以及其他类似区域的土地利用和生态恢复提供可行性指导。

3.丰富和完善关于土壤有机碳密度和碳库变化的研究方法和手段，为碳循环过程研究提供新思路和新思维。