东北林区主要树种及林分类型生物量模型
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作者董利虎，李凤日
出版社科学出版社
ISBN9787030529381
出版时间2017-06
装帧平装
开本B5
定价80元
货号1294436
上书时间2024-03-10
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【书 名】 东北林区主要树种及林分类型生物量模型
【书 号】 9787030529381
【出 版 社】 科学出版社
【作 者】 董利虎，李凤日
【出版日期】 2017-06-01
【版 次】 1
【开 本】 B5
【定 价】 80.00元
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【内容简介】
本书以我国东北林区主要树种及林分类型生物量为研究对象，采用近代先进的生物数学模型和统计分析方法，构建了东北林区主要树种和林分类型总量及各分项可加性生物量模型。内容主要包括生物量模型误差结构研究、单木可加性生物量模型研究、东北林区主要树种生物量分配及根茎比、东北林区主要树种生物量模型、东北林区主要林分类型生物量分配及根茎比和东北林区主要林分类型生物量估算模型研究6 个方面。通过对东北林区主要树种及林分类型生物量的研究，以期为精确估算森林生物量、提高森林碳汇功能、减缓气候变化提供参考。
【目录】
章绪论
1.1森林生物量研究目的及意义
1.2森林生物量研究历史
1.3森林生物量估测方法
1.3.1直接收获法
1.3.2模型估测法
1.3.3遥感估测法
1.4森林生物量建模方法
1.4.1单木生物量模型
1.4.2林分生物量模型
1.4.3生物量模型评价
1.5生物量研究展望
1.6研究内容
1.7研究技术路线
第2章研究区域概况及数据来源
2.1研究地区概况
2.1.1地理位置
2.1.2气候
2.1.3水系
2.1.4土壤
2.1.5动植物资源
2.2单木生物量数据
2.2.1样地设置
2.2.2解析木选择
2.2.3单木生物量测定及计算
2.3林分生物量数据
2.3.1固定样地数据
2.3.2林分生物量计算
2.4.本章小结
第3章生物量模型误差结构研究
3.1异速生物量模型
3.2生物量模型误差结构分析
3.2.1数据与方法
3.2.2误差结构结果分析
3.3讨论
3.4本章小结
第4章单木可加性生物量模型研究
4.1可加性生物量模型结构
4.1.1分解型可加性生物量模型
4.1.2聚合型可加性生物量模型
4.2可加性生物量模型估计方法
4.3不同可加性生物量模型结构评价
4.3.1方法
4.3.2不同结构模型拟合与检验结果
4.3.3不同可加性生物量模型结构对比
4.4讨论
4.5本章小结
第5章东北林区主要树种生物量分配及根茎比
5.1数据
5.2东北林区主要树种生物量分配
5.2.1东北林区主要树种生物量分配统计
5.2.2东北林区主要树种不同径级生物量分配
5.2.3东北林区主要树种不同年龄生物量分配
5.3东北林区主要树种生物量根茎比
5.3.1东北林区主要树种生物量根茎比统计
5.3.2东北林区主要树种地下生物量与地上生物量关系
5.4讨论
5.5本章小结
第6章东北林区主要树种生物量模型
6.1建模数据
6.2模型构建
6.2.1模型优选
6.2.2可加性生物量模型构造
6.2.3模型评价
6.2.4校正系数
6.3东北林区主要树种生物量模型构建
6.3.1东北林区主要树种*优二元生物量模型选择
6.3.2东北林区主要树种生物量模型误差结构分析
6.3.3东北林区主要树种生物量模型
6.3.4模型校正
6.4.讨论
6.4.1生物量模型
6.4.2不同生物量模型比较
6.5本章小结
第7章东北林区主要林分类型生物量分配及根茎比
7.1数据统计
7.2东北林区主要林分类型生物量分配
7.2.1主要林分类型生物量分配统计
7.2.2林分因素对生物量分配的影响
7.3东北林区主要林分类型生物量根茎比
7.3.1主要林分类型生物量根茎比统计
7.3.2林分因素对生物量根茎比的影响
7.3.3主要林分类型地上生物量与地下生物量关系
7.4讨论
7.5本章小结
第8章东北林区主要林分类型生物量估算模型研究
8.1数据
8.2生物量-林分变量模型
8.2.1生物量-林分变量模型构建方法
8.2.2东北林区主要林分类型生物量-林分变量模型
8.3生物量-蓄积量模型
8.3.1生物量-蓄积量模型构建方法
8.3.2东北林区主要林分类型生物量-蓄积量模型
8.4林分生物量换算系数法
8.4.1生物量换算系数定义
8.4.2固定生物量换算系数法
8.4.3生物量换算系数连续函数法
8.5讨论
8.6本章小结
第9章结论与展望
9.1结论
9.1.1主要结论
9.1.2主要创新点
9.1.3主要不足之处
9.2展望
参考文献
【文摘】
靠前章 绪论
生物量作为生态系统的基本功能指标，是评价生态系统服务功能的基础参数，一直受到森林生态学家的高度关注。自20世纪60年代中期靠前生物学计划（IBP）执行以来，对森林生态系统生物量的研究就没有间断过。在优选范围内，针对从北方针叶林、温带阔叶林、暖温带常绿阔叶林、地中海硬阔混交林一直到热带雨林都开展了森林生态系统生物量研究。
1.1 森林生物量研究目的及意义
众所周知，森林在地球圈层中起到缓冲器和碳汇的作用。总的来说，森林的光合作用、呼吸作用、枯损、生长等自然因素，以及人类活动因素（采伐、抚育和整枝等）都会影响森林生物量和碳储量的大小。因此，森林生态系统的生物量和碳储量变化可以直接或间接反映森林的演替、人类活动、自然干扰、气候变化和人为污染，森林的碳循环与碳储量在优选陆地生态系统碳循环中具有重要意义（李世东等，2013；王效科等，2011）。
森林生物量作为森林生态系统性质、状态的重要特征，是研究森林碳储量与碳平衡等许多林业问题与生态问题的基础。在评价不同林分类型或区域的净初级生产力（NPP）和估计森林生态系统碳储量、碳通量的时候，都需要用到生物量。许多研究都表明，北半球是一个巨大的碳汇。但由于碳循环是一个极其复杂的生物学、化学和物理学过程，受到自然和人为活动的双重作用，因而目前的科学技术及其数据的积累尚不能准确地回答碳汇到底有多大，以及其区域分布如何。也就是说，碳汇问题仍存在着相当大的不确定性。因此，以目前的科学技术还不能准确地估算其具体数值，不同的学者得出的结论差异较大，很难说某一国家对碳汇的具体贡献有多大（于贵瑞，2003）。
由于森林碳储量和碳密度的变化可以直接或间接反映森林生长、演替及人为活动变化规律，因而我们必须准确估算及评价森林的碳储量和固碳能力，从而以此判定碳汇。因此，准确估算及评价森林碳储量及固碳能力对于优选陆地生态系统碳循环和碳储量控制机制研究，以及对于改善优选生态环境、缓解优选气候变化具有重要意义。此外，准确估算及预测长时间、大尺度上的森林碳储量及固碳能力，较为详细地掌握森林碳储量及其分布，对于制定公平合理的碳吸收、补偿相关政策，增加陆地生态系统碳储量及固碳能力也具有很好重要的意义。
我国和世界大部分国家一样，森林资源宏观监测以国家森林资源清查为主。我国现行重复性的调查，对样地和解析木的调查数据，每5年产出一次累积性的统计成果。以森林资源清查统计数据为基础的生物量和碳储量计算，与现行森林资源清查体系一样，产出数据为每5年的累积性统计数据，数据采集时间存在不一致性，分析成果缺乏现实性和时效性。我国已经进行了8次全国森林资源清查，在人工林和天然林方面获取了大量宝贵的森林资源数据。方精云等（1996）研究表明，森林的生产力、生物量和碳储量与森林自身的生物学特性（蓄积量、林龄等）有着密切的联系。因此，如何充分利用这些连续、系统的大面积森林资源清查资料，探索基于森林资源清查数据的森林生物量和碳储量估测模型，进而估算、预测森林的碳储量和碳密度，这不仅有助于估算区域尺度的森林生产力及其碳收支，而且可以为森林生态系统的结构与功能评价提供一定的指标。因此，应以森林资源清查为基础，充分利用森林资源清查样地与解析木数据，借助遥感技术手段，寻求快速宏观监测森林资源的方法，从定时监测转向连续监测，从静态监测转向动态监测，提高监测的现实性和时效性。实时获取森林资源数量和碳储量的数据，对森林资源的可持续经营与利用，对于制定缓解森林碳流失政策具有重要的意义（王效科等，2011）。
1.2 森林生物量研究历史
森林生物量作为森林生态系统很基本的特征数据，是研究森林生态系统结构和功能的基础（West，1999），对于深入研究森林生态系统生物地球化学循环、水文学过程、碳循环和碳管理，以及评估系统生产力与环境的相互关系等都具有重要的科学价值（Kon？pka et al.，2013；Fahey et al.，2009；Bondlamberty et al.，2004；方精云，2000）。此外，森林生物量还是国家温室气体清单、林业碳补偿项目等陆地生态系统碳计量与监测的核心问题。依据《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）及《京都议定书》，缔约方需定期提交土地利用变化和林业部门国家温室气体排放清单，而且经过核准的碳汇量可用于抵消温室气体的排放量。因此，对森林生物量的研究一直受到重视，从20世纪六七十年代的人与生物圈计划（MAB）和靠前生物学计划（IBP）到很近的优选森林碳平衡再评估，有大量研究报道（Pan et al.，2011；Fang et al.，2001）。
在MAB和IBP的推动下，世界各国对陆地生态系统的不同森林类型生物量、碳储量、固碳能力、生产力及其分布规律，以及森林生产力与气候因子、森林群落分布之间的关系进行了详细的研究（Cannel，1982）。目前，国外对于生物量的研究处于靠前地位，许多学者在小尺度及大尺度方面都有一定的研究成果，并开展了许多树种的生物量模型研究（Woodall et al.，2011；Lambert et al.，2005；Jenkins et al.，2003）。而我国对于森林生物量和生产力的研究相对较晚，始于20世纪70年代末，这一时期的代表研究有杉木林、油松林、红皮云杉林等（陈炳浩和陈楚莹，1980；董世仁和关玉秀，1980；潘维俦等，1978）。此后，我国陆续开展了不同地带主要森林类型生物量和生产力的调查研究工作（冯宗伟等，1999）。经过30余年的发展，积累了丰富的生物量数据，遍布寒温带、温带、暖温带、带和热带等气候区，为全面总结我国森林生物量研究的成果奠定了基础。许多学者还建立了某一区域或某类森林类型的生物量模型（冯宗伟等，1999；罗天祥，1996）。
1.3 森林生物量估测方法
1.3.1 直接收获法
森林生物量通常包括乔木层生物量（如树干、树枝、树叶和树根）和林下植被生物量（如灌木、草本、苔藓等）。通常采用直接收获的手段来获取各组分（如树干、树枝、树叶和树根）的生物量，测定方法主要包括皆伐法和标准木法两种常规方法（孟宪宇，2006；冯宗炜等，1999，1982）。
1.3.1.1 皆伐法
在某一林分内选择适当面积（至少应为0.06hm2）设置样地，将该样地内的各林层进行皆伐，测定所有器官的生物量，一次推算出单位面积各林层及各器官的生物量。采用该法测定的数据准确可靠，常作为真值与采用其他方法的估计值进行比较，但此法费时费力且具有巨大的破坏性，在实际操作中较少用于测定乔木层生物量，而常用于测定林下植被生物量。
1.3.1.2 标准木法
标准木法可以细分为平均标准木法和径级分层标准木法。
平均标准木法：在对标准地进行每木调查的基础上，选取能够代表群落平均特征的标准木，伐倒后测定标准木的器官生物量，然后乘以林分密度得到林分生物量。
径级分层标准木法：按不同径级或树高将标准地树木分成数层，然后在各层内选取标准木。将各层标准木伐倒后称其鲜重，之后结合各层的每公顷株数，很后得到林分生物量。
总的来说，标准木法比较适合于人工林，因为人工林的林木大小具有小的或中等离散度的正态分布。需要注意的是，根据不同的测树指标选取的标准木是不同的，进而推算的林分生物量值也存在一定的差异（Baskerville，1965），这也是标准木法误差产生的主要原因。因此，此方法选择标准木尤为关键，应同时考虑林木的胸径、树高、干形。
1.3.2 模型估测法
1.3.2.1 异速生长模型法
通常来说，用于测定树木生物量的方法有皆伐法、平均标准木法、径级分层标准木法和异速生长模型法等。直接测量树木的生物量尽管是很为准确的，但是这个过程需要大量的人力、物力和财力，且具有一定的破坏性。目前，生物量模型估测法是比较常用的方法，它是利用林木易测因子来推算难以测定的立木生物量（特别是树根生物量），可以减少测定生物量的外业工作（Ketterings et al.，2001；Klinkhamer and Peter，1994）。根据文献统计，过去几十年全世界已经建立了涉及100个以上树种的2300 个生物量模型（包括总量和各分项），但是以地上生物量模型居多，很少有人关注地下生物量（树根），主要的原因是树根很难挖取（董利虎等，2013b；曾伟生等，2010；Bondlamberty et al.，2002；Brown，2002；林开敏等，2001；Lott et al.，2000；Wang et al.，2000）。总之，异速生长模型法被广泛用于森林生物量和生产力的估测中（佟健等，2014；刘琦等，2013）。
Parresol（2001，1999）总结了许多文献中的异速生长方程后，归纳出很常见的异速生长方程，分为以下三类：非线性相加型误差结构方程、非线性相乘型误差结构方程和线性方程。异速生长方程根据自变量的多少，又可分为一元或多元模型，且一元模型是很常见的函数形式（Enquist and Niklas，2002；Ketterings et al.，2001）。非线性模型应用很为广泛，其中相对生长系数恒定模型（CAR）和相对生长系数变化模型（VAR）拥有有代表性，是所有模型中应用很为普遍的两种模型。这两种模型可用于总量及各分项生物量的估计，自变量X 根据各分项生物量的特点可选用不同的变量，如D2、D2？H。除了胸径和树高之外，许多研究者又引入了其他因子，如林龄、材积、冠幅和冠长等（Tumwebaze et al.，2013；Sprizza，2005）。在统计学上自变量的增多一般会使生物量的估算更趋于准确（Sprizza，2005），但自变量数据的增多又会加大林分调查时基本数据获取的难度，降低了异速生长模型的实用性。因此，在建立异速生长模型时应充分考虑统计标准和实际应用之间的平衡（Klinkhamer and Peter，1994）。
在生物量模型构造方面，靠前外研究者普遍采用的是按林木各分项（树干、树枝、树叶、树根）分别进行生物量模型的优选（包括模型形式和模型变量），然后根据各分项生物量与实际观测变量（如胸径和树高）分别拟合各分项生物量模型（如树干、树枝、树叶和树根）的参数值，即各分项生物量的模型估计都是独立进行的（Albert et al.，2014；Fatemifarrah et al.，2011；Basuki et al.，2009；Zeng et al.，2010；Socha and Wezyk，2007）。这种构造生物量模型的方法就造成了各分项生物量模型间的不可加性或不相容性，也就是说，树干、树枝、树叶和树根4部分生物量之和不等于总生物量，树枝和树叶的生物量之和不等于树冠生物量，树冠和树干生物量之和不等于地上生物量。为了解决模型的可加性问题，Parresol（2001，1999）采用似乎不相关回归建立了总量及各分项可加性生物量模型，抢先发售解决了以往生物量估算领域中各分项生物量模型间不相容的问题。唐守正等（2000）则采用度量误差模型，也实现了生物量模型和材积模型的兼容。
目前，大尺度森林生物量的估算方法是人们关注的焦点，建立林分尺度生物量模型变为一种趋势（Soares and Tomé，2004）。总的来说，单木生物量模型与林分生物量模型的建模思路是一样的，都可以采用异速生长方程来建立其生物量模型。
1.3.2.2 机理模型法
异速生长方程属于一种经验式，是一种统计模型。生物量机理模型是基于树木叶片光合作用、呼吸作用等主要生理过程及分析几何等的理论模型，以实现对生物量的估计，探索整个生物界的相对生长规律（Landsberg，2003；Enquist and Niklas，2002；West，1999）。但对于机理模型来说，建模时需要大量的环境气候数据且模
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