森林消防物资储备是森林火灾预防和扑救的物质基础.该文针对森林火灾预防和扑救的特点、规律,运用信息熵原理,构建森林消防物资储量优化模型,为今后森林消防部门合理储备森林消防资源提供了合理的计算方法和科学的依据,从而确保森林消防物资储备更加切实合理、科学高效.

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．．．

针对碳储量回归预测模型存在共线性和精度较低的问题,利用森林资源二类调查数据和SPOT5影像数据对北京市延庆县的杨树林进行碳储量反演研究。先对选取的10个指标进行主成分分析,在此基础上采用径向基函数(RBF)神经网络方法构建碳储量反演模型,用预留测试样本验证,并与实测值进行比较。研究结果表明:SPOT5数据和二类数据可以很好地结合起来用于森林地上碳储量反演研究;PCA-RBF神经网络森林碳储量遥感反演模型拟合精度为99.90%,平均预测精度达到96.71%,预估效果较理想;模型训练完成后,可以应用于延庆县森林地上碳储量反演。

以福建省闽江流域为研究对象,利用年均降水、温度数据,结合改进NPP模型构建基于气象因子的森林生产力估测模型,并通过森林生产力与二类调查结果对应的小班年龄曲线建立森林生物量模型,以此获得遥感估测模型所需的样地生物量,在此基础上利用遥感影像和杉木平均含碳率可以成功构建森林生物量非线性遥感估测模型和碳储量遥感估测模型。本研究不仅能建立森林碳储量模型,而且避免了繁杂的森林生物量野外实测,节省了大量的人力物力,且不需砍伐森林树木。实验计算结果:闽江流域杉木林碳储量2003~2012年从10 337 774 t增加到19 624 374 t。

【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。

森林碳储量遥感监测是目前林业定量遥感的研究热点之一。以沽源县为研究对象,采用TM影像,对原始自变量进行MNF变换后得到新变量,建立森林乔木地上碳储量遥感估测模型。模型相关系数R为0.708,通过实测样地对估测结果进行检验,精度达到89.89%。结果表明,当自变量间存在显著复相关性情况下,通过MNF变换能有效去除复相关性,用新变量建立的模型估测效果较好。

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...

为了研究林场级森林林木生物量和碳储量的信息,以海南省岛东林场为例,采用系统(等距)抽样方式对该场林木资源进行抽样调查。选择政府间气候变化专门委员会(IPCC)制定的方法对不同龄组、不同类型森林的林木生物量和碳储量进行估算。结果显示:林场森林林木碳储量大,达53.00万t,但单位面积上的碳汇能力低,仅为54.35 t/hm2;不同类型林分各个生长阶段(龄组)的单位面积碳储量不尽相同,其中木麻黄成熟林最高,为141.08 t/hm2。以上结果表明,当前短周期人工林皆伐作业模式下的森林林木生物量积累不足,造成岛东林场碳汇能力较低。当前经营方式不能满足应对全球气候变化为目的的多功能森林经营的要求,需要...

ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ碳储量模型在国内虽然已有一些应用，但对其准确性一直缺乏验证。本研究选择中国科学院鹤山站４０块１０×１０ｍ人工林样地，分别通过ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ模型模拟和生物量转换方法对其碳储量进行计算。并以准确度较高的生物量转换方法对ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ模拟值进行验证。结果显示，ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ较准确地计算出人工林的碳储量值，与生物量转换计算方法间并无显著差异（Ｐ＞０．０５）。这说明ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ模型不仅对城市森林，而且对各类人工林碳储量核算都具有重要的推广和应用价值。此外，文章还详细介绍了运用ＣＩＴＹｇｒｅｅｎ模型核算人工林碳储量的步骤和方法。

以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验.结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高.

运用因子连续函数法对江苏省13个地级市的森林碳储量及其变化情况进行了估算。结果表明:2010年,江苏省森林碳储量为4 615.55×104 t,苏北、苏南和苏中的占比分别为57.83%、28.26%和13.91%;2005~2010年,江苏省森林碳储量增加了2 025.59×104 t,森林"碳汇"效应显著,但各区域的碳储量变化不均衡。在江苏新增造林面积空间较为有限的背景下,提高林地生产力,优化树种和林龄结构是增加森林碳储量的有效途径。

森林是陆地生态系统的主体,在全球碳循环中起着十分重要的作用。本文利用20世纪70年代以来的六次森林清查资料,结合森林生物量实测数据,采用分树种、分龄组的生物量—蓄积拟合关系,估算了中国20世纪70年代以来森林植被碳储量的动态变化。结果表明:我国六次森林资源清查中森林的植被总碳储量分别为3.8488PgC、3.6960PgC、3.759PgC、4.1138PgC、4.6563PgC和5.5064PgC,虽然存在一定的波动现象,但总体增长趋势明显,尤其是80年代以来,植被碳储量净增加1.8104PgC,平均每年以0.0823PgC的速率增加,这表明80年代以来我国森林植被一直起着明显的CO2汇的作用。从碳密度的变化看,70年代以来我国森林植被平均碳密度增长了3.001Mgha-1,其中幼龄林与中龄林碳密度分别增长5.2871Mgha-1和0.6022 Mgha-1,而成熟林碳密度却降低了0.7581Mgha-1,可见中国森林植被的碳汇功能主要来自于人工林的贡献,而且随着幼龄林、中龄林碳储量和碳密度的增长,中国森林植被的碳汇功能将进一步增强。我国森林植被碳储量和碳密度空间差异显著,森林植被碳库主要集中于东北和西南地区,平均碳密度以西南、东北以及西北地区为大,中国森林植被碳储量和碳密度的这种空间分布规律与人类活动对森林的干扰强度密切相关。

运用区域森林资源统计数据,采用生物量清单法、造林成本法、碳税率法,定量测算湖南省2011~2014年森林碳储量及其经济价值。研究结果表明:湖南省的森林碳储量巨大,但在树种、龄级和空间分布上不均衡。不同优势树种、不同龄级、不同市州的森林碳储量差异明显,由此导致森林碳储量经济价值在不同优势树种、不同龄级、不同市州间也存在明显差异。据此提出了增加森林碳储量总量和促进全省森林碳汇均衡发展的政策建议。

基于国内外相关研究成果,回顾与分析了树种选择、施肥、延长轮伐期、间伐和收获对森林植被碳储量、凋落物碳储量和土壤有机碳含量的影响,认为目前有关经营措施对森林生态系统碳储量的影响机理研究仍然比较模糊,还需要进行长期的跟踪研究。

【目的】目前关于林分碳储量随年龄动态变化的模型研究较少,本研究通过建立林分水平的碳储量生长模型系,为区域尺度的森林碳储量动态预估提供方法。【方法】以吉林省长白落叶松人工林为对象,使用立地质量分级算法将所有样地划分为3个立地等级,并将其作为哑变量引入模型系中,使用联立方程组的方法将林分平均高、断面积生长模型和林分碳储量模型3个方程进行联合估计,建立林分碳储量生长模型系。采用调整确定系数(R_(adj)~2)、估计值的标准误(SEE)和平均预估误差(MPE)来评价模型的表现,分析不同立地等级和林分密度指数(SDI)下林分碳储量的生长过程,及林分断面积和平均高对林分碳储量的影响。【结果】(1)林分碳储量生长模型系中林分平均高生长模型、林分断面积生长模型和林分碳储量模型的R_(adj)~2分别为0.879、0.977和0.953,MPE均 1 500株/hm~2时,在40年以后的林分密度对碳储量生长过程基本无影响;林分密度指数控制在1 500～2 000株/hm~2时可实现较快的碳储量生长。(4)林分碳储量随林分断面积和平均高的增加而增加,林分断面积与林分碳储量的关系更为密切。【结论】林分碳储量的生长和立地等级、林分平均年龄、密度、断面积、平均高等因子有密切联系,采用联立方程组方法是建立林分碳储量生长模型系的有效方法。本研究建立的林分碳储量生长模型系可以对林分碳储量动态进行有效预测,为了解林分碳储量的生长过程和森林碳汇评估提供了工具。