【目的】构建广东省主要森林类型林分生物量和碳储量模型，为省内储量数据的本底摸查、省级与县市级储量数据的有效衔接提供模型支撑；分析树种结构和气候条件对模型的影响和作用机制，为更精细的碳汇监测及森林质量提升提供理论指导。【方法】以广东省12种主要森林类型为研究对象，基于2007、2012和2017年3期森林资源连续清查数据，采用非线性误差变量联立方程组构建各森林类型与蓄积量兼容的地上和地下生物量、地上和地下碳储量模型。以哑变量形式区分树种结构，以再参数化方法建立气候敏感的林分生物量和碳储量模型，评价模型拟合结果，分析气候变量对林分生物量和碳储量的影响。【结果】研究得到各森林类型的蓄积量、地上和地下生物量模型以及地上和地下林分平均含碳系数。1）基于胸高断面积和平均树高的基础模型调整决定系数（R_a~2）为0.947～0.997，总相对误差（TRE）和平均系统误差（MSE）分别在±1.54%和±2.48%范围，均不超±3%。平均预估误差（MPE）为0.30%～3.61%，仅栎树林、相思林部分模型略超3%。平均百分标准误差（MPSE）为3.30%～13.39%，均不超15%。2）基于胸高断面积的简化模型R_a~2为0.876～0.996，除相思林地下生物量模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±3.19%和±2.74%范围，MPE为0.36%～4.70%,MPSE为4.18%～15.61%。基于平均胸径和林分密度的补充模型R_a~2为0.775～0.977，多数在0.9以上，除相思林部分模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±2.28%和±1.83%范围，MPE为1.12%～6.24%,MPSE为5.91%～17.44%。3）区分树种结构的林分模型R_a~2为0.960～0.997,TRE和MSE分别在±1.61%和±2.33%范围，MPE为0.30%～3.41%,MPSE为2.67%～12.92%，多数模型显著优于基础模型。4）建立8种森林类型气候敏感的林分生物量和碳储量模型，R_a~2为0.947～0.998, TRE和MSE分别在±1.86%和±1.96%范围，MPE为0.29%～2.65%, MPSE为3.18%～13.29%，多数模型较基础模型得到显著改进。生物量大多情况下与温度呈负相关，与蒸散量呈负相关或与降水量呈正相关。【结论】所建模型具有较好拟合效果和较高预估精度，实际应用时可根据数据详略和估算范围选择合适模型。温度过高、蒸散过多或降水不足是限制广东省森林生物量和碳储量增长的主要因素。

该文以甘肃省小陇山锐齿栎林分为例,通过图形分析、相关分析和回归分析,结果表明:小陇山锐齿栎林分乔木层各组分生物量(W)与林分活立木蓄积量(V)、与林分平均胸径、平均树高和林分密度(-D2-HN)均存在极其显著的线性相关关系.采用代数和法,分2级控制,建立了林分乔木层各组分生物量(W)与林分活立木蓄积量(V)与林分平均胸径、平均树高和林分密度(-D2-HN)两种形式的生物量相容性线性模型,以95%的可靠性估计,两种形式的模型对锐齿栎林分各组分生物量的预估精度均在98%以上.

森林碳储量主要通过地面调查数据来估算，存在着统计工作量大，建模复杂度高等难点。如何快捷、准确地估测森林碳储量一直是国内外林业领域研究的热点和难题。结合遥感图像监测尺度大和ＩｎＶＥＳＴ模型输入参数少的特点，提出一种基于ＩｎＶＥＳＴ模型结合遥感图像估测森林碳储量的方法。该方法根据森林类型碳储量信息和相应的栅格数据，利用ＩｎＶＥＳＴ模型估测区域森林碳储量，然后通过比对多期遥感数据估测出的碳储量得出该区域碳储量变化，从而实现森林碳储量的动态监测。对浙江省庆元县２００９年的碳储量进行了估算和绘图，根据行政区划图可估算出乡（镇）和村级的碳储量。实验分别对坑西村２００９年和２０１４年的碳储量进行了估算，根据．．．

通过样地实测生物量和采用重铬酸钾法测定植物地上部分各器官含碳率,对贵州黔东南主要森林类型碳储量进行了研究。结果表明:黔东南5种主要森林类型的碳储量介于334.32～566.79 t.hm-2之间,且马尾松纯林(566.79 t.hm-2)>杉木纯林(403.74 t.hm-2)>落叶阔叶林(374.07 t.hm-2)>常绿阔叶林(352.35t.hm-2)>针阔混交林(334.32 t.hm-2);同类森林生态系统中土壤层的碳储量最高,介于286.66～481.49 t.hm-2之间;乔木层次之(15.23～74.58 t.hm-2),枯落物层再次,林下灌木及草本层碳储量最小;乔木层的碳储量...

以贵州喀斯特地区3种针叶林为研究对象,采用标准样地调查和生物量实测数据,对各生态系统的生物量、碳含量以及碳储量进行研究分析。结果表明:马尾松天然林、马尾松人工林和湿地松人工林生态系统乔木生物量分别为103.46、140.55、164.15 t/hm2;林下植被及死地被物层生物量分别为7.762、6.994、8.622 t/hm2。林木各器官含碳量:马尾松天然林0.4270.530 g C/g、马尾松人工林0.4430.574 g C/g、湿地松人工林0.4440.466g C/g。3种森林生态系统碳储量分

摘 要：选取 3 个天然林群落作为研究对象，利用 3 种包含不同计量参数的生物量碳计量模型，即生物量因子法、异速生长方程法及材积源生物量法，分别计算林分碳储量并比较分析各模型计量结果的差异。结果表明 : 生物量因子法与材积源生物量法计算所得林分平均碳密度相近，分别为 155.56 和 152.82 Mg·hm-2，异速生长方程法的结果偏低，为 118.44 Mg·hm-2，生物量因子法计算的不同群落的林分碳储量比异速生长方程法的高 22.11% ～43.02%；各群落的立木结构及物种组成存在显著差异，均方根误差分析显示生物量因子法对群落碳密度的差异反应最为敏感，计量精度最高；各方法计量结果均显...

［目的］研究中亚热带地区的江西省内不同森林类型、林分类型林内倒木的生物量、碳储量及其数量特征分布格局，为该区域森林生态系统功能评估积累基础数据。［方法］以亚热带典型森林１３３个样地为研究对象，采用实测法对样方内直径≧１ ｃｍ，长度≧１ ｍ的倒木逐一测量其中央直径和长度，并记录其分解程度和树种组成。［结果］表明：杉木林和马尾松林倒木生物量和碳储量分别为０．６８４ ｔ·ｈｍ～（－２）、０．２７９ ｔｃ·ｈｍ～（－２）和０．５５３ ｔ·ｈｍ～（－２）、０．２０７ ｔｃ·ｈｍ～（－２），常绿阔叶林和次生常绿阔叶林分别为１１．２９３ ｔ·ｈｍ～（－２）、４．７８１ ｔｃ·ｈｍ～（－２）和１．８８８ ｔ·．．．

【目的】建立适用于不同产区的杉木人工林生物量和碳储量模型，以便准确估算杉木人工林生物量和碳储量。【方法】基于四川、广西、江西和福建共109株杉木的树干、树皮、枝、叶和根实测生物量数据以及四川、广西和福建共40株杉木的树干、枝、叶和根的含碳量实测数据，建立不同产区、不同林龄和综合产区成熟林的可加性生物量、碳储量模型。采用似乎不相关回归（SUR）对可加性模型系统中的参数进行联合估计，并用调整后确定系数R_a~2和总相对误差TRE检验模型拟合精度。【结果】1) 4个产区和不同林龄杉木生物量模型的R_a~2为0.635 0～0.995 8,TRE为-17.88%～21.39%，树干、树皮和全株生物量模型的R_a~2均在0.91以上，适用于建模地的杉木人工林生物量预测。广西分侧根拟合的生物量模型除一级侧根外，R_a~2均在0.80以上，TRE为-5.42%～7.21%，可用于预测广西杉木人工林侧根生物量。枝、叶、根的生物量模型拟合精度较干、树皮低。2）四川、广西和福建3个产区碳储量模型R_a~2为0.805 0～0.994 0,TRE为-19.34%～19.84%，树干、根和全株模型R_a~2在0.93以上，适用于各地区杉木人工林碳储量预测。枝、叶的碳储量模型拟合精度较干和根低。3）不同产区的生物量、碳储量模型通用性存在地域差异，位于中亚热带西区的四川生物量模型通用性最差，位于南亚热带的广西带皮干和全株生物量模型通用性较好，位于中亚热带东区的福建和江西生物量模型可进行相互预测；南亚热带广西的碳储量模型通用性最好，而四川和福建的碳储量模型仅适用于本地碳储量预测。4）综合生物量模型R_a~2为0.733 5～0.966 9，根据交互检验结果，综合模型可准确估算不同产区成熟林和福建幼龄林、中龄林的带皮干和全株生物量，TRE为-10.47%～19.88%；还可对江西和福建成熟林及福建中龄林除枝以外的各器官和全株生物量进行准确预测；综合碳储量模型R_a~2为0.802 9～0.982 6，除对广西杉木人工林枝碳储量的预测误差相对较大以外，其他检验样本TRE为-9.57%～15.70%，说明模型的通用性好，可准确预测不同产区的杉木人工林各器官和全株碳储量。【结论】本研究所建立的模型均适用于建模地生物量和碳储量的预测；模型的通用性受产区差异的影响；综合模型可用于不同地区生物量和碳储量的预测。

【目的】建立区域尺度林分生物量生长模型，为预测未来某一时段广东省天然阔叶林生物量和碳储量提供方法学支持。【方法】基于广东省1997-2017年5期森林清查数据，选择栎类、木荷和其他软阔类等6个阔叶树种为优势树种的203个天然林样地，以参数分级反映立地质量差异，以竞争指数表示密度影响，以分步建模（一元非线性回归法）和联合建模（非线性联立方程组法）区别建模方式，采用理论生长方程构建胸径生长模型估计林龄进而构建多种林分生物量生长模型，以决定系数和平均预估误差等4个指标评价模型拟合优度；对拟合优度较高的模型，以2002-2017年4期连清的183块样地为检验样本，用总相对误差来验证其应用效果。【结果】对比模型拟合效果和区域尺度及样地水平上的估计精度，以探究林分密度、不同参数分级、分级方法和建模方法共4项影响因素对生物量生长模型的效果，结果表明：非线性联立方程组法优于分步建模法；与生长速度有关的参数b分级模型优于与生长潜力有关的参数a分级模型；考虑林木竞争和分级方程中加入竞争指数对优化模型性能影响不大。参数b分级、自变量和分级方程皆不含竞争指数的联合模型（模型10）为最优模型，其生物量生长模型确定系数R2为0.970 1；预测4期生物量时，估计效果较好，后期估计误差明显低于前期，如采用模型10预估栎类2002-2017年区域尺度生物量时，4期的估计误差分别为6.22%、15.27%、4.80%、-1.84%。【结论】以Richards理论生长方程为基础构建林分生物量生长模型来估测区域尺度生物量是一种可行的方法，为评估未来某一时段区域尺度森林生态系统的固碳能力提供依据，也为其他区域的林分生物量生长模型研建提供参考。

【目的】火地塘林区地处我国秦岭南坡中段暖温带向亚热带气候的过渡带,对该林区主要森林类型及其碳储量和碳密度进行研究,可为我国森林生态系统碳平衡提供基础资料。【方法】基于生物量回归方程,计算火地塘林区主要森林类型(包括华山松(Pinus armandii)林、油松(P.tabulaeformis)林、锐齿栎(Quercus aliena var. acuteserrat)林、红桦(Betula albo-sinensis)林和华北落叶松(Larix principisrup prechtii)林)的碳储量和碳密度,并结合GIS软件进行数据的空间分析,将森林碳与空间景观格局有效结合起来。【结果】在空...

基于不同林龄樟子松人工林生物量调查数据,建立了樟子松林生物量相容性模型,探讨了不同林龄樟子松人工林中乔木层、林下植被层、死地被物层碳密度和碳储量的变化规律。结果表明:樟子松人工林各器官碳密度值的排序为:树叶>树枝>树干>树根;各器官碳密度均随着林龄的增大而增加,27、30、32、36、40和44年生樟子松各器官的平均碳密度分别为449.5、460.2、470.8、485.1、489.2和513.6g/kg,林下植被与死地被物的碳密度随林龄的变化规律不明显。27～44年期间樟子松人工林群落碳储量都随林龄的增大而增加,从27年生的37.14t/hm2增加到44年生的168.46t/hm2,其顺序为...

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

本研究以云南省普洱市的思茅松天然林为对象,调查了3个位点45块样地的林分地上、根系和总生物量。以幂函数模型为基础构建林分生物量的基本模型;采用混合效应模型技术,考虑区域效应随机效应,选择基本混合效应模型,并分析模型的方差和协方差结构,分别构建3个维量的区域效应随机效应的混合效应模型;考虑林分因子、地形因子和气象因子固定效应,构建含环境因子固定效应和区域效应随机效应的林分生物量混合效应模型。所有模型均采用拟合指标和独立检验指标进行评价。结果表明:1)从模型拟合情况看,考虑区域效应的随机效应模型均能显著提高一般回归模型的精度;在3类含环境因子固定效应模型中,含地形因子固定效应的区域混合效应模型均具...

林分生物量是森林生态系统最基本的数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础.建立林分生物量模型是进行林分生物量估测的主要手段.以往所构建模型存在一个严重的缺陷,即各分量模型与总量模型之间不相容.本研究根据闽江流域杉木林分的生物量实测数据,从模型相容性的定义出发,分析各分量的代数关系,利用SPSS统计分析软件构建了林分各分量的相容性模型.研究结果表明:利用SPSS统计分析软件能够快速地构建各种林分非线性模型;本研究所构建的相容性林分生物量非线性模型预测精度较高,可用于实际生产中,且所采用的方法具有较好的通用性.