基于生态信息诊断框架的杉木人工林生物量生态预测研究
Prediction of the biomass of a Chinese fir plantation based on an ecological information diagnosis framework作者机构：福建农林大学资源与环境学院福州350002 福建农林大学公共管理学院福州350002 中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室福建省流域生态重点实验室厦门361021
出 版 物：《生态学报》 (Acta Ecologica Sinica)
年 卷 期：2020年第40卷第22期
页 面：8199-8206页
核心收录：
学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
基 金：国家自然科学基金项目(31670645,31972951) 福建省中科院STS计划配套项目(2018T3018) 宁波市公益类科技计划项目(2019C10056)
主 题：生态信息诊断框架 生态预测 谜码数据 趋善化模型 杉木人工林生物量
摘 要：森林生物量会直接影响森林生态系统服务的评估。如何运用景感生态学,准确预测区域尺度下森林生物量的时空演变趋势,是关乎国家重大方针政策制定和生态产业体系建设的关键性战略课题。本研究目的是构建一套生态信息诊断框架,优化趋善化模型(3PG2模型)结构,解决由于模型结构设计所导致在森林景感营造过程中生态预测的不确定性。以杉木林分布广泛的福建南靖县为研究区域,选择合适的阈值范围和空间统计分析识别出模拟生物量的不确定性区域,构建包含Geogdetector软件、遗传技术和计算机程序3个部分组成的生态信息诊断框架,使用Geogdetector软件阐明多重因素交互作用对模型模拟的影响及机理,采用遗传技术优化模型结构以提升模拟精度,运用计算机程序和3PG2模型准确预测区域尺度杉木林生物量的时空演变趋势。结果表明:林龄是导致3PG2模型生物量模拟结果不确定性的主导因素。通过景感生态学(谜码数据和趋善化模型)构建的生态信息诊断框架可以准确预测森林生物量,实现区域尺度上的可持续森林管理。
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