东北林区4个天然针叶树种单木生物量模型误差结构及可加性模型

基于276株实测生物量数据,构建了东北林区红松、臭冷杉、红皮云杉和兴安落叶松4个天然针叶树种总量及各分项生物量一元、二元可加性生物量模型.采用似然分析法判断总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构(可加型或相乘型),而模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法.结果表明: 经似然分析法判断,4个天然树种总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构都是相乘型的,对数转换的可加性生物量可以被选用.各树种可加性生物量模型的调整后确定系数R_a²为0.85～0.99,平均相对误差为-7.7%～5.5%,平均相对误差绝对值<30.5%.增加树高可以显著提高各树种可加性生物量模型的拟合效果和预测能力,而且总量、地上和树干生物量模型效果较好,树根、树枝、树叶和树冠生物量模型效果较差.所建立的可加性生物量模型的预测精度为77.0%～99.7%(平均92.3%),可以很好地预估东北林区天然红松、臭冷杉、红皮云杉和兴安落叶松的生物量.
     

小陇山油松林乔木层生物量相容性线性模型

以甘肃小陇山的油松林分为对象,应用图形分析、相关分析和回归分析法,建立了基于森林资源调查资料的林分生物量相容性线性模型.结果表明,小陇山油松林分各组分生物量(W)与林分活立木蓄积量(V)、与林分平均胸径-平均树高-林分密度(-D2-Hρ)均存在极其显著的线性相关关系.采用代数和法,建立了W=a bV、W=a b(-D2-Hρ)2种形式的林分乔木层生物量相容性线性模型,以95%的可靠性估计,2种形式模型的预估精度均在95%以上.理论上证明了W=a 6V这种建立在林分水平上的生物量线性估计模型可直接推广应用到区域尺度.     

不同林分起源的相容性生物量模型构建

目前为止已有不同方法构建生物量相容性模型,但不同林分起源的生物量相容性模型很少报道。针对此问题,以150株南方马尾松(Pinus masson iana)地上生物量数据为例,利用比例平差法和非线性联立方程组法建立不同起源地上生物量以及干材、干皮、树枝和树叶各分项生物量相容的通用性模型。根据分配层次不同,两种方法又各自考虑总量直接控制和分级联合控制两种方案。从直径、树高、地径、枝下高和冠幅5个林分变量中选取不同的变量构建一元、二元和三元生物量模型,并利用加权最小二乘回归法消除生物量模型中存在的异方差性。结果为:比例平差法和非线性联立方程组法都能有效保证各分项生物量总和等于总生物量,模型预测精度满足要求。总体而言,非线性联立方程组方法比比例平差方法精度高,同时两种方法中总量直接控制法比分级联合控制法预测效果好;各分项生物量模型本身作为权函数能有效消除异方差;各分项对应的三元生物量模型预测精度最高,其次是二元生物量模型,最低是一元生物量模型,但这些差异不是很大。总之,为权衡考虑模型预测精度和调查成本,建议把直径和树高作为协变量利用总量直接控制非线性联立方程组法对不同起源生物量建模。     

基于不同可加性方法的黑龙江省红松人工林林分生物量模型

大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省红松人工林的生物量预测提供科学依据。各模型均使用权函数来消除各模型的异方差,并以留一交叉验证法(LOOCV)作为各模型的检验方法。结果表明: 平差法的整体预测能力略优于聚合法1、聚合法2和分解法,预测精度排序为平差法>聚合法1>聚合法2>分解法;分别对比不同林分断面积的预测能力时,4种可加性方法的预测精度不一致。当红松人工林的林分断面积分布于0～10或50～60 m²·hm^-2区间时,建议采用分解法的参数估计值,而林分断面积分布于其他区间时,建议采用平差法的参数估计值。     

三种林分生物量估算方法的比较

区域森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本文以吉林省落叶松人工林固定样地为例,采用非线性似乎不相关回归法构建2种林分生物量模型,即基于林分变量的林分生物量模型(模型系统Ⅰ)和基于生物量换算系数的林分生物量模型(模型系统Ⅱ),给出落叶松人工林固定生物量换算系数值,并比较了3种林分生物量估算方法的预估精度.结果表明: 所建立的2种林分生物量模型中,总生物量和树干生物量模型拟合和预测效果较好,其R_a²>0.95,且均方根误差(RMSE)、平均预测误差(MPE)和平均绝对误差(MAE)都较小.树叶和树枝生物量模型拟合和预测效果相对较差,其模型的R_a²<0.95.模型系统Ⅰ和模型系统Ⅱ的预测精度均优于固定生物量换算系数法.基于生物量换算系数的林分生物量模型属于材积源生物量法,其本质与基于林分变量的林分生物量模型不同,但二者的预测效果相当.固定生物量换算系数的预测能力较差,将生物量与蓄积量之比假定为恒定常数是不恰当的.此外,为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.     

基于不同预测变量的天然椴树可加性地上生物量模型构建

森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征,生物量数据是研究许多林业问题和生态问题的基础,因此,准确测定生物量对于计算碳储量以及研究气候变化、森林健康、森林生产力、养分循环等十分重要.目前,测算森林生物量常用的方法为生物量模型估算法.本研究基于小兴安岭地区和张广才岭地区97株实测生物量数据,建立了3个天然椴树立木可加性生物量模型系统(基于胸径的一元可加性生物量模型系统、基于胸径和树高的二元可加性生物量模型系统、基于最优变量的最优可加性生物量模型系统),采用非线性似乎不相关回归法进行参数估计,用加权方法解决模型的异方差问题,并采用“刀切法”进行模型检验.结果表明: 3种可加性生物量模型系统均能较好地对椴树各部分生物量进行拟合和预测(调整后确定系数R_a²>0.84,平均预测误差百分比MPE<8.5%,平均绝对误差MAE<16.3 kg,平均百分标准误差MPSE<28.5%),其中,树干和地上生物量的拟合效果优于树叶、树枝和树冠;在引入树高和树冠因子后,提高了模型的拟合效果和预测能力(R_a²提高0.01～0.04,MAE降低0.01～4.55 kg),缩小了预测值置信区间的范围,树干、树叶和地上生物量提高较多,树枝和树冠提高较少.总体来看,最优生物量模型系统效果最好,其次为二元生物量模型系统,再次是一元生物量模型系统,添加树高和树冠因子进行生物量模型的构建十分必要.     

广西主要树种(组)异速生长模型及森林生物量特征

基于广西11类主要树种(组)5个龄组(245株样木、345块样地)的生物量实测调查,建立了各树种(组)的生物量优化异速生长模型,探讨广西森林生态系统总生物量及不同森林类型、不同龄组、不同层次的生物量组成与分配。结果表明:(1)广西11类树种(组)叶、枝、干、根、全株生物量(除了杉树叶、桉树叶生物量)、地上-地下、胸径-树高的优化回归模型均为幂函数,经t检验均达到显著水平(P0.05),其中11类树种(组)以全株生物量的模拟效果最好;(2)广西森林总生物量为1425.37 Tg,平均生物量为105.36 Mg/hm2,各森林类型总生物量为松树林(366.14 Tg)硬阔(291.08 Tg)软阔(239.75 Tg)石山林(165.51 Tg)杉木林(164.01 Tg)桉树林(99.55 Tg)栎类(46.34 Tg)八角林(20.21 Tg)油茶林(19.59 Tg)竹林(13.19 Tg),均随年龄的增加而增加,各层次生物量均以乔木层占绝对优势,所占比例为78.30%—97.47%,各龄组地上生物量均大于地下生物量;(3)考虑统计学与实际应用之间的平衡及异速生长模型的可解释量、回归系数的显著性,以胸径为变量的生物量模型能有效估算广西主要树种(组)各器官及总生物量;(4)优化筛选的广西各树种(组)的地上-地下优化异速生长模型及推算的地上-地下生物量比,对于估计广西森林地下生物量具有重要参考价值。     

林龄和竞争对日本落叶松各组分生物量异速关系的影响

基于7-、17-、30-和40年生日本落叶松生物量测定数据,应用方差分析和多重比较分析了林龄和林分内树木竞争类型(优势木、平均木和被压木)对各组分生物量分配比例和异速关系的影响,构建了含林龄和树木竞争类型作为哑变量的生物量异速方程,为准确估算日本落叶松人工林生物量和碳储量提供依据。结果表明:(1)林龄显著影响生物量分配比例的异速关系。随林龄增加干生物量比例增大,枝叶生物量比例减小,根生物量逐渐稳定。加入林龄的干、枝和叶生物量方程显著改善。年龄效应在幼龄林阶段作用最显著,需单独构建生物量模型。(2)树木竞争类型对生物量分配的影响小于林龄。立地条件一致下,虽然相同胸径的优势木比劣势木积累更多的枝叶生物量和少的干生物量,但它们分配生物量到不同器官的比例和方式是基本相同的,林内竞争不会导致生物量分配规律由"异速关系理论"向"环境优先理论"转化。因此,常规采用平均木法估算各组分生物量是可行的。(3)在近成熟林分中不同竞争类型树木的根生物量分配比例均较为稳定,采用根茎比比值来估算根生物量是可行的。     

树种多样性对亚热带米槠林细根生物量和形态特征的影响

采用土芯法获取福建省三明市米槠人工林、米槠人促更新林和米槠天然更新林的细根(直径2 mm),研究树种多样性对细根生物量、垂直分布及形态特征的影响.结果表明:米槠人工林、米槠人促更新林和米槠天然更新林0~80 cm土层的细根生物量分别为(182.46±10.81)、(242.73±17.85)和(353.11±16.46)g·m-2,细根生物量随树种多样性的增加呈增加趋势.3种米槠林分0~10 cm土层细根生物量占细根总生物量的35%以上,各林分细根生物量均随土层变化显著.林分类型和土层深度对细根分布没有显著的交互作用,表明树种多样性的增加没有引起米槠林细根空间上的生态位分化.3种米槠林细根的根表面积密度和根长密度均以米槠天然更新林最高,米槠人工林最低.比根长的大小顺序为米槠人促更新林米槠人工林米槠天然更新林,比表面积的大小顺序为米槠天然更新林米槠人工林米槠人促更新林,林分类型和土层的交互作用对二者均无显著影响,表明林分水平的细根形态可塑性对树种多样性响应不显著.     

西藏林芝地区森林碳储量、碳密度及其分布

利用林芝地区第六次二类森林资源清查数据,运用材积源生物量法和平均生物量法,结合不同树种的分子式含碳率,估算了林芝地区森林及其组分的碳储量、碳密度,并分析其分布特征.结果表明:2004年,林芝地区森林碳储量为2.43×1O8 t,森林平均碳密度为76.01 t·hm-2,其中,林分碳储量＞灌木林碳储量＞疏林碳储量＞散生木碳储量＞竹林碳储量＞四旁树碳储量,各林分类型碳储量在2.51×105～1.27×108 t,共计占总森林碳储量的92.0％,各林分类型的平均碳密度为103.16 t·hm-2,其中冷杉林的碳储量和碳密度均最高.在区域分布上,森林碳储量由西北向东南递增,森林平均碳密度由西南向东北递增.林分碳储量以成、过熟林碳储量为主,而过熟林的碳密度在各龄级中最高.随着过熟林的增加,林芝地区森林碳储量将增加;但随着过熟林的死亡和分解,林芝地区森林碳储量将有减小趋势.     

Additive biomass equations for native eucalypt forest trees of temperate Australia

Biomass additivity is a desirable characteristic of a system of equations for predicting component as well as total tree biomass since it eliminates the inconsistency between the sum of predicted values for components such as stem, bark, branch and leaf and the prediction for the total tree. Besides logical consistency, a system of additive biomass equations when estimated by taking into account the inherent correlation among the biomass components has greater statistical efficiency than separately estimated equations for individual components. Using mostly small sample data from both published and unpublished sources, a system of non-linear additive biomass equations was developed for 15 native eucalypt forest tree species of temperate Australia. Diameter at breast height was used as the independent variable for all 15 species, while the combined variable of diameter and tree height was used for 14 species with height data. The system of additive equations provided more accurate biomass estimates than the common approach of separately fitting total tree and component biomass equations using log transformed data through least squares regression. Residual error variances were collectively estimated for each species by pooling small sample data across species and using indicator variables to represent the scale factor for each species in a residual variance function. This method overcame a common problem in estimating heteroscedastic error variance in non-linear biomass equations with additive error terms for small samples. From the estimated residual variance functions, approximate confidence bands containing about 95% of the observed data about the mean curve of predicted biomass were derived for all biomass components of each species. This system of additive biomass equations will prove to be useful for biomass estimation of native eucalypt forests of temperate Australia.     

人工神经网络与相容性生物量模型预测单木地上生物量的比较

森林生物量是林业生产经营和森林资源监测的重要指标,为探索高效低偏的单木生物量估测方法,引入人工神经网络.本研究采用黑龙江省东折棱河林场的101株长白落叶松地上生物量数据,基于不同变量(胸径、树高、冠幅)组合建立了4个聚合模型体系(AMS),采用加权回归消除模型的异方差.然后,基于最优的变量组合建立人工神经网络(ANN)...     

General allometric equations and biomass allocation of <Emphasis Type="Italic">Pinus massoniana</Emphasis> trees on a regional scale in southern China

Applying allometric equations in combination with forest inventory data is an effective approach to use when qualifying forest biomass and carbon storage on a regional scale. The objectives of this study were to (1) develop general allometric tree component biomass equations and (2) investigate tree biomass allocation patterns for Pinus massoniana, a principal tree species native to southern China, by applying 197 samples across 20 site locations. The additive allometric equations utilized to compute stem, branch, needle, root, aboveground, and total tree biomass were developed by nonlinear seemingly unrelated regression. Results show that the relative proportion of stem biomass to tree biomass increased while the contribution of canopy biomass to tree biomass decreased as trees continued to grow through time. Total root biomass was a large biomass pool in itself, and its relative proportion to tree biomass exhibited a slight increase with tree growth. Although equations employing stem diameter at breast height (dbh) alone as a predictor could accurately predict stem, aboveground, root, and total tree biomass, they were poorly fitted to predict the canopy biomass component. The inclusion of the tree height (H) variable either slightly improved or did not in any way increase model fitness. Validation results demonstrate that these equations are suitable to estimate stem, aboveground, and total tree biomass across a broad range of P. massoniana stands on a regional scale.     

Development of a Compatible Taper Function and Stand-Level Merchantable Volume Model for Chinese Fir Plantations

Chinese fir (Cunninghamia lanceolata [Lamb.] Hook) is one of the most important plantation tree species in China with good timber quality and fast growth. It covers an area of 8.54 million hectare, which corresponds to 21% of the total plantation area and 32% of total plantation volume in China. With the increasing market demand, an accurate estimation and prediction of merchantable volume at tree- and stand-level is becoming important for plantation owners. Although there are many studies on the total tree volume estimation from allometric models, these allometric models cannot predict tree- and stand-level merchantable volume at any merchantable height, and the stand-level merchantable volume model was not seen yet in Chinese fir plantations. This study aimed to develop (1) a compatible taper function for tree-level merchantable volume estimation, and (2) a stand-level merchantable volume model for Chinese fir plantations. This “taper function system” consisted in a taper function, a merchantable volume equation and a total tree volume equation. 46 Chinese fir trees were felled to develop the taper function in Shitai County, Anhui province, China. A second-order continuous autoregressive error structure corrected the inherent serial autocorrelation of different observations in one tree. The taper function and volume equations were fitted simultaneously after autocorrelation correction. The compatible taper function fitted well to our data and had very good performances in diameter and total tree volume prediction. The stand-level merchantable volume equation based on the ratio approach was developed using basal area, dominant height, quadratic mean diameter and top diameter (ranging from 0 to 30 cm) as independent variables. At last, a total stand-level volume table using stand basal area and dominant height as variables was proposed for local forest managers to simplify the stand volume estimation.     

青藏高原典型人工林幼树生物量模型构建

森林生物量计算是全球碳储量估算的基础,现已纳入全球国家森林清单项目。普遍的森林碳汇计量采用的材积源生物量法针对胸径5 cm以上的树木,幼树(胸径<6 cm,树高>0.3 m)的碳汇量并未被完整计入其中,导致生态系统碳汇能力被低估。基于青藏高原137株5种典型人工林幼树的实测生物量数据,以地径代替胸径作为预测变量,采用加权广义最小二乘法建立独立生物量模型,选择比例总量直接控制及代数和控制2种结构形式的相容性生物量模型,并通过加权非线性似乎不相关回归进行方程组估算,建立了整株及各组分的相容性生物量方程。结果表明: 二元相容性模型优于一元以及独立模型,对整株生物量来说,R²达到0.90～0.99,两种相容性模型对于不同树种来说各有优势但精度差距可以忽略,从林业生产实践角度考虑,比例总量直接控制生物量模型更有实践意义,从遥感技术的变量提取角度考虑,本研究构建了更适于遥感估算的幼树生物量模型,其整体上拟合精度高,可以准确地进行类似气候环境中的幼树整株和各组分生物量的估算。     

长白落叶松含碳率分析及含碳量异速生长模型

森林碳储量约占陆地碳储量的45%,准确评估森林碳储量对于森林的科学经营管理及规划具有重要意义。基于2015—2018年黑龙江省佳木斯市孟家岗、尚志帽儿山、小九林场以及东京、林口林业局的77棵人工长白落叶松的解析木数据,分析5种树木成分(即干材、树皮、树枝、树叶和树根)的含碳量分配及含碳率变化,构建了长白落叶松总量及各分项的一元及二元可加性含碳量模型,模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法,并采用“刀切法”对模型进行检验,评价其预测能力。结果表明:各分项加权平均含碳率差异显著,树枝(49.3%)>树皮(48.7%)>树叶(48.5%)>干材(48.2%)>树根(47.1%)。地上含碳量约占总含碳量的80%,地下含碳量约占20%。可加性含碳量模型的调整后确定系数R_a²大于0.89,平均绝对误差(MAE)小于4.1 kg,绝大多数模型的平均绝对误差百分比(MAE%)小于30%。引入树高变量,可以有效地提高大部分含碳量模型的拟合效果和预测能力。其中,总量、地上、干材和树皮含碳量模型拟合效果较好,树枝、树叶、树根和树冠含碳量模型拟合效果相对较差。