黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力.pdf
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1、第 卷第 期 年 月生态学报 .:/.收稿日期:网络出版日期:通讯作者 .:.:./.王雪晴卜元坤魏江涛赵鹏祥刘顺德.黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力.生态学报():.():.黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力王雪晴卜元坤魏江涛赵鹏祥刘顺德 西北农林科技大学林学院 杨凌 石堡国有生态实验林场 黄龙 摘要:快速准确地估计植被地上碳储量及其动态变化对评估森林固碳能力具有重要意义 以陕西省黄龙林区森林为研究对象基于样地实测和卫星遥感数据建立黄龙山林区植被地上碳储量模型实现研究区 年长时间序列的森林植被地上碳储量的反演及时空分异研究 结果表明:()黄龙山森林植被地上碳储量平均值总体呈波动
2、上升趋势碳储量高于全省平均水平()研究区东部、南部、中部及西北部是植被地上碳储量高值分布地区且呈增加趋势而东北部、西部和西南部植被地上碳储量较低且呈减少趋势研究区 年间森林植被地上部分固碳量增加生产力提升()年均温、年蒸散发量、年降水量和海拔是 年影响研究区森林植被地上碳储量空间分异主要因素任意两个因子间的交互作用对黄龙山森林地上碳储量影响都大于单个因子表明黄龙山森林植被地上碳储量在不同时间的空间分布受多种因素共同作用 年降水量对其空间分布影响逐渐减小森林稳定性提高 研究在信息有限的基础上提出了快速估算地区植被地上碳储量的方法了解了地区森林植被地上碳储量时空分异情况及其驱动因素为掌握地区植被地
3、上碳储量信息、评估森林固碳能力提供了重要依据关键词:植被地上碳储量 地理探测器 时空分异特征 :().:().().():/.:森林固碳是应对气候变化的重要途径之一在碳中和过程中扮演越来越重要的角色 森林生态系统碳密度和储量的空间格局评价对碳汇潜力和森林经营实践具有重要作用 森林碳储量研究的方法多采用森林资源清查数据或结合样地实测数据这种方法费时费力无法满足快速获得结果的要求 而当掌握信息有限时如何快速准确地估算森林植被地上碳储量是一个难点 遥感因其实时、动态、大范围等优势成为获取区域碳储量有力的工具可快速、高效地反映区域碳收支的空间分布及动态变化 因此利用遥感技术进行森林碳储量模拟成为当前研
4、究的热点 目前对于地区碳储量的研究多集中于空间分布格局分析对其时空变化格局的研究相对较少 此外目前的研究甚少涉及森林植被地上碳储量的驱动因素 黄土高原生态脆弱在该地区科学核算、评估森林资源碳储量、提高森林经营管理水平、开展森林健康评价和可持续发展潜力的研究在碳中和背景下具有重要意义 本研究以黄龙山林区为研究对象明确 年研究区森林植被地上碳储量时空分布情况并基于地理探测器揭示森林植被地上碳储量对各驱动因子的响应为实现黄土高原森林植被地上碳储量快速、精准监测以及可持续经营管理提供参考 研究区概况及数据来源.研究区概况研究区位于陕西省黄龙县地处黄土高原丘陵沟壑区位于陕西省中北部延安市东南缘 东经 北
5、纬 之间最高海拔.最低海拔.南北长约 东西宽约 总面积约 黄龙县森林覆盖率较高达.有以油松()、山杨()、白桦()、辽东栎()等为优势的乔木 余种主要森林类型有油松林、辽东栎林和白桦林等各类灌木 多种有生长在林下、林缘的草本植物 种油松是黄龙山林区的主要优势树种.数据来源样地实测数据来源于 年在黄龙山森林开展的外业调查 选取布设的 块 固定样地记录每块样地的 定位坐标、海拔、坡向、每木检尺和灌草调查等信息 从谷歌地球引擎()获取黄龙山森林 年植物生长季(月)无云拼接卫星遥感影像 其他数据包括年均气温、年总降水量、年总蒸散发量、土壤类型、土壤质地和土地利用类型(/)数据来源于国家科技基础条件平台
6、国家地球系统科学数据中心(:/.)人口密度数据来源于 人口密度数据集(:/./)海拔、坡度、坡向来自于地理空间数据云平台(:/.)研究方法样地地上碳储量由乔、灌、草地上部分碳储量组成 研究通过单木生物量模型计算单木生物量利用含碳 期 王雪晴 等:黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力:/.率转换系数得出碳储量相加得到样地乔木碳储量 灌、草采用收割法烘干后得到生物量通过碳储量转换系数计算得到灌、草碳储量将乔、灌、草碳储量相加即为样地植被地上碳储量 利用样地碳储量与卫星遥感数据构建碳储量遥感估测模型经过精度检验后实现研究区森林碳储量反演.样地森林植被地上生物量计算表 油松单木生物量方程参数 部位
7、参数 干(带皮)().枝.叶.表 研究区涉及的各树种(组)的通用性一元地上生物量模型参数值 ()树种(组)()生物量模型参数 栎树 .桦树 .杨树 .榆树 .其它硬阔 .其它软阔 .森林植被地上碳储量可根据生物量进行估算 本研究对油松生物量的估算采用马钦彦提出的陕北(桥山)油松单木生物量模型进行计算具体模型如下:()式中 为单位面积的森林生物量()为单木胸径()、为随单木部位不同而变化的常数具体数值见表 其他树种的生物量估算采用曾伟生提出的模型具体模型如下:()式中 为林木地上部分生物量()为单木胸径().其中 为木材基本密度(/)具体参数见表.样地森林植被地上碳储量计算根据国家林业局发布的立
8、木生物量模型及碳计量参数中树木地上部分含碳系数和杨玉姣等研究成果中黄土丘陵区油松人工林生态系统灌木和草本的地上部分含碳率转换系数计算研究区森林植被地上碳储量()式中 为森林碳密度(/)为含碳率转换系数各系数值如表 所示表 不同植被类型地上含碳率转换系数 植被类型 含碳系数(地上)()植被类型 含碳系数(地上)()油松 .灌木.栎树 .草本.桦树 .森林植被地上碳储量模型构建本研究选取 类 个建模因子即遥感影像 个波段:蓝波段()、绿波段()、红波段()、近红外波段()、短波红外波段()和短波红外波段()种植被指数:差值环境植被指数()、比值植被指数()、归一化植被指数()、增强型植被指数()、
9、土壤调节植被指数()、比值植被指数()、绿色归一化植被指数()、修正土壤调节植被指数()和重归一化植被指数()个地形因子:海拔()、坡度生 态 学 报 卷:/.()和坡向()和 个纹理特征:角二阶矩()、对比度()、相关性()、方差()、逆差矩()、平均和()、信息熵()和相异性()对因子进行筛选和相关性分析和逐步回归.森林植被地上碳储量时空分异及驱动力分析基于一元线性回归法逐像元计算研究区 年森林植被地上碳储量随时间变化的趋势其计算公式如下:()()()式中 为时间长度为第 年森林植被地上碳储量利用 检验进行显著性检验其公式如下:()()()()()式中 ()称为误差平方和 ()称为回归平方
10、和 为时间长度为第 年的森林植被地上碳储量为第 年的森林植被地上碳储量拟合值 为森林植被地上碳储量平均值 为显著性水平 变化趋势及显著性检验结果分级见表 表 变化趋势及显著性检验结果分级 变化趋势 变化率 显著性水平 极显著减少 .显著减少 .显著增加 .极显著增加 .为深入对研究区森林植被地上碳储量变化的驱动因素进行分析本文选取 年、年、年、年和 年研究区 网格共 个数据样本利用地理探测器进行时空分异驱动力分析 结果与分析.年黄龙山森林植被地上碳储量反演模型构建与精度验证.模型因子选取为探究变量对森林植被地上碳储量的贡献率、尽可能消除变量间的多重线性问题研究采用 算法对变量进行筛选和相关性分
11、析、和 可作为建模的自变量(图、图).黄龙山森林植被地上碳储量反演模型构建利用相关性分析和变量筛选所选取的因变量进行逐步多元线性回归构建 年黄龙山林区森林植被地上碳储量模型如下:.()式中 为碳储量(/)、分别为蓝光、红光波段地表反射率 为海拔()由于 系列卫星采用的传感器类型不同所以长时间序列的图像波段需要根据表 进行校正 期 王雪晴 等:黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力:/.图 不同因子对黄龙山森林植被地上碳储量的重要性分析.:蓝光波段:绿光波段:红光波段:近红外波段:短波红外波段:短波红外波段:差值环境植被指数:比值植被指数:归一化植被指数:增强型植被指数:土壤调节植被指数:垂直
12、植被指数:绿色归一化植被指数:修正土壤调节植被指数:重归一化植被指数:坡度:海拔:坡向:角二阶矩 :对比度:相关性:方差:逆差矩:平均和:信息熵:相异性:地上碳储量表 与 传感器波段校正变换系数 波段 回归关系 波段 回归关系 蓝光波段.红光波段.绿光波段.近红外波段.得出 年黄龙山森林植被地上碳储量反演模型如下:.(.)/(.)(.)/(.).()式中 为碳储量(/)、分别为蓝光、红光、近红外、绿光波段地表反射率 为海拔().黄龙山森林植被地上碳储量模型精度验证采用留一法()对模型进行检验调整后 为.为./为./表明模型满足精度要求结果可信度较强.黄龙山森林植被地上碳储量的时间变化黄龙山森林
13、植被地上碳密度平均值总体波动上升由 年的./增加至 年的./年均增加./(图)其中研究区森林植被地上碳储量从 年基本以 年为一个周期规律性下降后增加并于 年达到最低值 从 年来逐渐趋于平稳在 /附近波动并在 年略有上升 结合(图)可知 年 下降较多导致 年碳储量明显降低生 态 学 报 卷:/.图 不同因子与黄龙山森林植被地上碳储量的相关性分析.表示.表示.表示.年起 逐渐下降 年开始保持上升趋势 总体看来该地区碳储量波动较为平稳森林质量较为稳定但固碳能力仍有上升空间.黄龙山森林植被地上碳储量的空间变化为进一步了解 年黄龙山森林植被地上碳储量空间分布根据区域碳储量数值分布范围将碳密度划分为 /五
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