新疆云杉蓄积与地上生物量模型拟合分析.pdf
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1、第 43 卷第 1 期2024 年 1 月中 国 野 生 植 物 资 源Chinese Wild Plant ResourcesVol.43 No.1Jan.2024新疆云杉蓄积与地上生物量模型拟合分析朱雅丽,张景路,张绘芳*,高健,地力夏提 包尔汉(新疆林业科学院 现代林业研究所,新疆 乌鲁木齐 830092)摘要 目的:建立新疆云杉蓄积及地上生物量模型,为在林分尺度上估算云杉碳储量及生产力提供基础数据。方法:利用收获法采集西伯利亚云杉(Picea obovata)与雪岭云杉(Picea schrenkiana)各50株,以蓄积为自变量,地上生物量为因变量,采用4种生物量模型进行回归分析构建
2、模型,综合模型评价、参数估计值的稳定性及相对误差筛选出最优生物量模型。结果:确定 W=0.515V0.926(R2=0.980)为西伯利亚云杉估测模型,W=0.541V0.953(R2=0.954)为雪岭云杉估测模型。结论:新疆云杉蓄积和地上生物量极显著相关,4种估测模型以幂函数拟合效果最优。关键词 西伯利亚云杉;雪岭云杉;蓄积量;地上生物量;模型中图分类号:S718 文献标识码:A 文章编号:1006-9690(2024)01-0100-07Fitting Analysis of Spruce Accumulation and Aboveground Biomass Model in Xin
3、jiangZhu Yali,Zhang Jinglu,Zhang Huifang*,Gao Jian,Dilixiati Baoerhan(Research Institute of Modern Forestry,Xinjiang Academy of Forestry,Urumqi 830092,China)Abstract Objective:Models for calculating tree accumulation and aboveground biomass of natural spruce in Xinjiang was established to provide ba
4、sic data for estimating carbon storage and productivity of spruce.Methods:Fifty plants each of Picea obovata and Picea schrenkiana in Xinjiang were collected by the harvest method.With accumulation as independent variable and aboveground biomass as dependent variable,four biomass models were employe
5、d for regression analysis to build models,and the optimal biomass model was screened out by comprehensive model evaluation,stability of parameter estimation,and relative error.Results:W=0.515V0.926(R2=0.980)was the P.obovata estimation model,and W=0.541V0.953(R2=0.954)was the P.schrenkiana estimatio
6、n model.Conclusion:Xinjiang spruce accumulation and aboveground biomass were highly significantly correlated,and the four estimation models were best fitted by power function.Key words Picea obovata;Picea schrenkiana;Accumulation;Aboveground biomass;Model生物量作为评估森林生态系统碳储量和碳汇功能的关键因子,其估算的精度也直接决定了生态系统碳储
7、量计算的准确性。为获取大尺度范围内的森林生物量和碳储量,生物量的测定和估计便成了热点问题,构建不同区域的不同树种生物量模型不可或缺。近年来,针对大尺度范围的森林生物量模型、区域性的林分生物量模型、单木生物量模型陆续被研建,全球已建立生物量模型3 000多个,涉及树种超过100个1。常用的生物量模型包括线性模型2、非线性模型3-5和多项式模型6,其中生物量的估算以生物量转换因子函数法7-9和幂函数模型10-11应用最为广泛。广泛分布于新疆山地森林的云杉,不仅是天山森林的优势种,也是亚洲中部山地的特有种,其蓄积量占新疆森林蓄积的一半以上12,在涵养水源、保持水土和调节气候等方面有着不可替代的作用。
8、doi:10.3969/j.issn.1006-9690.2024.01.013收稿日期:2022-11-16,录用日期:2024-01-04基金项目:新疆维吾尔自治区青年科学基金项目(2022D01B175)。作者简介:朱雅丽(1984-),女,硕士,副研究员,研究方向为森林资源监测与遥感技术应用。E-mail:*通讯作者:张绘芳(1980-),女,硕士,研究员,研究方向为森林资源监测与遥感技术应用。E-mail: 100第 1 期朱雅丽,等:新疆云杉蓄积与地上生物量模型拟合分析李虎等13建立了西天山云杉林蓄积量遥感监测模型并基于历次天西林业局森林资源连续清查等相关数据拟合了西天山云杉林生物
9、量与蓄积量的线性相关关系;罗庆辉等14结合遥感数据和雪岭云杉林的样地调查数据,选取波段值以及环境因子等42个自变量,采用多元逐步回归分析法、偏最小二乘法和主成分分析法建立了雪岭云杉林的生物量估测模型,并对雪岭云杉林生物量在个体组织中的分配情况及其变化规律进行了研究;张绘芳等10-11对西伯利亚云杉和西伯利亚落叶松生物量分配格局进行了研究。马克西和兰洁等学者以胸径、树高组合作为自变量分别构建了雪岭云杉地上生物量、地下生物量和材积的相容性误差变量联立方程组及各器官的生物量模型12,15;郑栓丽等9则采用换算因子连续函数法估算了阿勒泰单位面积的乔木层生物量并将之与基于胸径、树高的异速生长方程估算得到
10、的乔木层生物量进行了比较。目前,对新疆天然云杉蓄积与地上生物量模型的研建及评价较为少见。根据“十四五”规划中提出的“碳达峰、碳中和”目标任务,在控制二氧化碳排放总量和增加碳汇能力方面,森林植被的碳汇功能将彰显出极为重要的作用。云杉是新疆山地森林中分布最广、蓄积量最大、材质优良的主要用材树种16,担负着新疆山地的水源涵养、水土保持及生态系统的形成、发展、维护等重大作用,也是实现“碳中和”的主力军,对其开展生物量模型的研究在了解云杉生物量、碳储量及能量循环方面具有及其重要的科学意义。本文采用100株实测云杉数据,运用回归分析拟合新疆云杉蓄积与地上生物量模型,不仅可以在林分尺度上为估算云杉碳储量及生
11、产力提供依据,还可在以遥感监测方法估测地上生物量、预估云杉森林资源动态变化及可持续经营方面提供基础理论数据。1材料与方法1.1研究区概况新疆云杉根据生长区域可分西伯利亚云杉和雪岭云杉。西伯利亚云杉分布于新疆阿勒泰山西北部及东南部,弱灰化灰色森林土地带。阿勒泰山地为温带大陆性寒冷气候,年平均气温2 4、极端最低温达-40,发育着中国唯一的南西伯利亚区系原始森林,分布着西伯利亚落叶松(Larix sibirica Ledeb.)、西伯利亚云杉(Picea obovata Ledeb.)、西伯利亚红松(Pinus sibirica Du Tour)、西伯利亚冷杉(Abies sibirica Led
12、eb.)等特有林木;雪岭云杉是天山山区的优势种,是第三世纪植物中的孑遗物种,广泛分布于新疆天山北坡山地森林。天山山地属典型的温带大陆性气候,土壤为山地灰褐色森林土,年均气温为0.7,年降水量为200 1 000 mm,植被的垂直地带性分布规律明显,针叶林带以雪岭云杉占绝对优势。1.2数据采集及处理本研究共采集样木100株,其中,西伯利亚云杉采集于阿勒泰山区的福海分局、富蕴分局、青河分局、布尔津分局、阿勒泰分局和哈巴河分局;雪岭云杉采集于天山山区的哈密分局、板房沟分局、乌鲁木齐南山分局、奇台分局、巩留分局和特克斯分局。根据森林资源清查操作规范17,天然林以胸径大于5 cm作为起测径阶,样木径阶在
13、6、8、12、16、20、26、32、38 cm及以上分布,树高级均匀分布,样本在新疆云杉分布范围内具有广泛代表性。选择无病无害无断梢生长良好的标准木,采用收获法采集,样木伐倒后,按树高将树干分为11个区分段(0、0.5/10、1/10、2/10、3/10、4/10、5/10、6/10、7/10、8/10、9/10),量测各区分段直径,运用区分求积式求取蓄积量。新疆云杉地上生物量的采样方法及计算参考文献18。参考曾伟生等3研究发现,将样本分成建模样本和检验样木并不能对回归模型的评价提供额外信息,所以本研究不分建模样本和检验样本,利用全部样本进行模型构建,使模型的预估误差达到最小。建模样木信息详
14、见表1。1.3研究方法1.3.1模型选择本文首先通过Excel散点图功能对蓄积和地上生物量之间散点分布的形状和趋势进行分析,根据趋 势 走 向 选 定 以 下 4 种 常 用 的 生 物 量 模 型 形式2,5-7,以伐倒木实测蓄积为自变量,对新疆云杉地上生物量进行估计。模型形式如下:W=aVb(1)W=a+bV(2)W=a+bV+cV2(3)W=a+bV+cV2+dV3(4)式中:W为生物量(t);V为林木蓄积(m3);a、b、c、d为模型参数。1.3.2模型评价指标及公式参考学者3,5-6,19对立木生物量模型的研究评价指标,选取以下5个指标对预测模型进行评价和对比,同时还应考虑参数估计值
15、的稳定性和相对误差 101中 国 野 生 植 物 资 源第 43 卷的随机性,综合确定模型的稳定性。SEE=()Wi-W2/(n-p)(5)TRE=(Wi-W)/Wi 100(6)MSE=(Wi-Wi)/Wi/n)100(7)MPE=t(SEE/W)/n 100(8)MPSE=|(Wi-Wi)/Wi|/n 100(9)式中,W为实测值,W为模型预估值,W为样本平均值,n为样本数,p为参数个数,t为置信水平的t值,SEE为标准误差,TRE为总相对误差,MSE为平均系统误差,MPE为平均预估误差,MPSE为平均百分标准误差。在公式(5)(9)评价指标中,SEE是常用评价回归模型优度的指标;TRE和
16、MSE值是评价回归模型的重要指标,应在误差允许范围 5%之内3;MPE反映平均生物量估计值的精度指标,值越小,模型预估精度越高;MPSE反映单株生物量估计值的精度指标。除以上指标外,还应结合观察参数估计值的稳定性和相对误差的随机性,共同确定模型的优劣。1.3.3数据处理运用 Excel 2013 整理、统计及分析数据;运用SPSS 20进行样本检验、相关性分析、回归分析等。2结果与分析2.1生物量分布规律根据相关研究,胸径、树高、年龄等重要的测树因子是计算森林蓄积量和生物量的基础数据,坡向主要影响降水的分布,属于阴坡、半阴坡的北坡、东北坡、西北坡具有丰富的降水,能够保证树木生长所需要的水分,同
17、时坡度控制着太阳辐射的分布,平坡、缓坡接受的太阳辐射量较大,利于林木的生长。通过Pearson相关系数分析胸径、树高、年龄、海拔、坡度、蓄积和生物量各因子间的统计关系。如表2所示,云杉生物量与胸径、树高、年龄在0.01双侧水平上呈现极显著正相关关系,其中以蓄积与生物量的相关关系表现最为突出,二者相关系数为0.960(P 0.01),在0.05双侧水平上与坡度、坡位显著相关,坡向和海拔对生物量的影响在所有因子中相对较弱。所得因子与生物量之间的相关关系及样本的分布规律与相关研究结果一致20-22。2.2模型的建立2.2.1生物量模型构建为减小林木生长地域和立地条件对云杉蓄积及生物量的影响,将西伯利
18、亚云杉和雪岭云杉分别构建模型。由图 1西伯利亚云杉曲线估计示意图来看,幂函数模型和一元线性函数模型整体呈上升趋势,而二次曲线模型和三次曲线模型更符合数据整体走向。雪岭云杉蓄积和生物量所构建表1建模样本因子统计表Tab.1Statistical table of modeling sample factors树种西伯利亚云杉雪岭云杉因子最小值最大值平均值标准差最小值最大值平均值标准差胸径(cm)5.152.017.612.25.4037.916.08.4树高(m)3.2033.6013.507.903.5028.0013.806.30年龄(a)141707337261286126蓄积量(m3)0
19、.004 91.893 60.325 80.471 60.007 81.264 10.224 30.276 9地上生物量(t)0.004 10.836 40.171 00.223 60.005 20.722 50.131 10.160 7生物量转换因子(t m-3)0.31.00.60.20.41.20.60.2表2相关性分析Tab.2Correlation analysis地上生物量相关系数P值样本数蓄积0.960*0.000100胸径0.932*0.000100树高0.762*0.000100年龄0.656*0.000100海拔-0.0180.861100坡向0.1910.057100坡度
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