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浙江省森林碳储量估算不确定性研究

浙江省森林碳储量估算不确定性研究

作者：秦立厚浙江农林大学

学位级别：硕士

森林是全球陆地生态系统中最大的有机碳库,对于调节全球碳平衡具有重要作用。目前区域森林碳储量估算研究已经成为相关领域热点问题。然而,准确估算区域森林碳储量还面临着两大挑战:(1).如何精准地再现森林植被碳储量的空间分布和格局,... 详细信息

森林是全球陆地生态系统中最大的有机碳库,对于调节全球碳平衡具有重要作用。目前区域森林碳储量估算研究已经成为相关领域热点问题。然而,准确估算区域森林碳储量还面临着两大挑战:(1).如何精准地再现森林植被碳储量的空间分布和格局,以及如何进行碳储量估算过程中的尺度转换;(2)如何评价森林碳储量及其分布估计结果的质量。由于数据不准确、方法不得当,使得森林生物量/碳储量的估计中存在的众多不确定性。因此,解决不同数据源的尺度转换问题、以及量化估算过程中的不确定性、对于提高森林碳储量估算精度的准确性和有效性具有重要意义。基于此,本文以浙江省为研究区,以实测单株生物量数据、浙江省森林资源清查数据、Landsat TM数据、MOD13Q1数据为数据源,在估算森林碳储量的基础上,以标准差为不确定性度量,分析了多种来源的不确定性表现。首先使用高斯协同块仿真方法将样地数据转换到240m×240m并应用神经网络方法估算了浙江省森林碳储量及碳分布。在进行不确定性计算时,结合误差传递方法计算了基于抽样的总体森林碳储量估算不确定性和基于遥感的总体森林碳储量估算不确定性。通过对基于抽样的总体森林碳储量估算不确定性计算可知:对于一元生物量模型,测量误差引起的相对不确定性约占总碳储量的1.58%,模型相对不确定性约占总碳储量的18.51%,抽样不确定性约占总碳储量的9.12%,总(合成)相对不确定性为20.70%;对于二元生物量模型,测量误差引起的相对不确定性约为3.42%,模型相对不确定性约为11.43%,抽样相对不确定性约为9.15%,总(合成)相对不确定性为15.03%。模型参数以及抽样不确定性随建模样本的增加逐渐降低。当建模样本由30增加到40再增加到52时,一元生物量模型模型参数导致的相对不确定性分别为22.37%、17.05%、14.89%。样地碳密度值经过尺度转换之后,可以在一定程度上反映森林资源清查数据的碳分布。尺度转换后的碳密度值与清查数据碳密度值的相关性为0.81。基于尺度转换后的碳密度值和MOD13Q1数据估算的浙江省森林碳储量为14.71 Mg/hm2,高于基于样地数据估算的13.72 Mg/hm2,若以样地预测值为真值,则基于遥感数据估算结果高7.21%。对于基于遥感的森林碳储量估算不确定性,其主要误差源为遥感模型的不确定性,约为56.32%,而由样地尺度引起的碳储量估算不确定性相对较小,仅为7.97%,基于遥感的总相对不确定性为56.88%。通过以上结果可得出以下结论:(1)基于抽样的总体森林碳储量估算不确定性中,模型不确定性对估计结果影响最大,其次为抽样不确定性,测量不确定性对森林碳储量的影响最小。因此,提高单木生物量模型的精度对于提高森林碳储量的估算精度有重要意义。(2)在基于遥感的森林碳储量估算不确定性中,其主要不确定性来源来自于遥感模型的不确定性,而样地不确定性要远远小于遥感模型误差。因此,在结合遥感进行森林碳储量估算时,遥感模型的精度对估算精度有至关重要的作用。在以后的研究中,提高遥感模型的精度应作为提高森林碳储量估算精度的研究重点。(3)大区域森林碳储量估算中,使用中高分辨率遥感影像作为地面样地数据与低分辨率遥感影像的尺度转换桥梁可以作为一种较为有效的尺度转换方法。本研究基于高斯协同块仿真方法结合Landsat TM数据将样地数据转换为与MOD13Q1分辨率相近的大小,并结合神经网络方法进行大区域森林碳储量估算估计精度符合预期,证明在一定的条件下其方法适合于大区域森林碳分布估算。

关键词：浙江省森林碳储量不确定性误差传递高斯协同块仿真神经网络

基于人工神经网络与空间仿真模拟的区域森林碳估算比较——以龙泉市为例

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生态学报 2017年第10期37卷 3459-3470页

作者：秦立厚张茂震袁振花杨海宾浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室临安311300 浙江农林大学环境与资源学院临安311300

森林是生态系统的重要组成部分,准确估算森林碳储量及其分布对于评价森林生态系统的功能具有重要意义。以龙泉市为研究区,利用2009年99个森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用高斯序列协同仿真(SGCS)与BP神经网络方法(B... 详细信息

森林是生态系统的重要组成部分,准确估算森林碳储量及其分布对于评价森林生态系统的功能具有重要意义。以龙泉市为研究区,利用2009年99个森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用高斯序列协同仿真(SGCS)与BP神经网络方法(BPNN)分别模拟森林地上部分碳密度及其分布,并进行了对比分析。随机将样本数据分成70个建模样本和29个检验样本。通过模型检验,BP神经网络预测值与实测值的相关性达到0.67,相对均方根误差为0.63,空间仿真方法预测值与实测值的相关性为0.68,相对均方根误差为0.63,空间仿真方法预测能力略高于神经网络方法。仿真结果表明,基于BP神经网络模拟的森林碳总量为11042990 Mg,平均碳密度为36.10 Mg/hm2,总体森林碳密度均值高于样地平均值8.82%。基于空间仿真模拟的森林碳总量为11388657 Mg,平均碳密度为37.23 Mg/hm2,总体森林碳密度均值高于样地平均值9.40%。对比分析可知:高斯协同仿真模拟和BP神经网络虽然在碳总量估算值上与抽样数据估计值相近,但两种方法在估测值的频率分布以及研究区碳分布上有较大的差异。与BP神经网络相比,序列高斯协同模拟结果更接近系统抽样样地实测值,全部样地预测值与实测值的相关性达到0.75,在估计区域森林碳空间分布上有明显优势。在碳密度值域与频率分布方面,序列高斯协同模拟结果分布更合理。综上所述,序列高斯协同模拟在森林碳空间估计方面要优于BP神经网络。

关键词：森林碳储量高斯协同仿真模拟 BP神经网络森林资源清查数据 TM影像

光合特性与长白山阔叶红松林主要树种凋落叶分解速率的关系

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北京林业大学学报 2023年第11期45卷 11-22页

作者：张潇秦立厚刘琪璟北京林业大学林学院北京100083 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

【目的】阐明长白山阔叶红松林乔木树种和灌木树种凋落叶分解之间的差异,探讨光合参数与植物凋落叶分解速率之间的关系,为揭示叶片经济学谱的普适性提供依据。【方法】以19个乔木树种和11个灌木树种作为研究对象,采用网袋法做分解试验,2... 详细信息

【目的】阐明长白山阔叶红松林乔木树种和灌木树种凋落叶分解之间的差异,探讨光合参数与植物凋落叶分解速率之间的关系,为揭示叶片经济学谱的普适性提供依据。【方法】以19个乔木树种和11个灌木树种作为研究对象,采用网袋法做分解试验,2019年10月26日布设分解袋,2020年4月26日、6月26日、8月26日、10月26日回收分解袋;通过Olson负指数衰减模型拟合分解系数,使用Li-6400便携式光合测定仪测定原位活体叶片的光响应曲线,拟合光合参数,分析相关性,并进行回归分析。【结果】(1)乔木树种中,红松分解系数最小(0.24),黄檗最大(1.05);灌木树种中,毛榛分解系数最小(0.52),瘤枝卫矛最大(1.63);灌木树种分解系数总体高于乔木树种(P=0.003)。(2)光合参数表现为光饱和点处的净光合速率(P_(n))、气孔导度(G_(s))、叶片羧化速率(CE)、光饱和点(LSP)、最大净光合速率(P_(max))、光补偿点(LCP)、蒸腾速率(T_(r))、气孔限制值(L_(s))、暗呼吸速率(R_(d))这9个光合参数的均值乔木树种高于灌木树种(P0.05)。(3)乔灌木树种分解系数(k)与P_(n)、LSP、P_(max)、G_(s)、CE、LCP呈显著负相关关系,与R_(d)无明显相关性;P_(n)和P_(max)存在多重共线性,逐步回归结果表明P_(n)对k的解释和指示作用最强。【结论】光照强度通过影响叶片形态以及养分含量进而影响凋落叶的分解速率,使得乔木树种虽然有更高的光合参数,但分解系数比灌木树种更低,即分解速率更慢,存在光照强度—叶片形态、养分含量—凋落叶分解速率的连通关系;P_(n)、G_(s)、CE、LSP、P_(max)、LCP基本符合叶经济学谱理论,P_(n)可以解释和预测叶凋落物的分解速率。

关键词： Olson模型分解系数光响应曲线叶经济学谱

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森林生物量估算中模型不确定性分析

生态学报 2017年第23期37卷 7912-7919页

作者：秦立厚张茂震钟世红于晓辉浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室临安311300 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室临安311300 浙江农林大学环境与资源学院临安311300 北京林业大学理学院北京100083

单木生物量估算是区域森林生物量估算的基础。量化单木生物量模型中各种不确定性来源,分析各不确定性来源对森林生物量估算的影响,可为提高森林生物量估算精度提供理论依据。基于52株杉木地上部分生物量实测数据,建立杉木单木地上部分... 详细信息

单木生物量估算是区域森林生物量估算的基础。量化单木生物量模型中各种不确定性来源,分析各不确定性来源对森林生物量估算的影响,可为提高森林生物量估算精度提供理论依据。基于52株杉木地上部分生物量实测数据,建立杉木单木地上部分生物量一元与二元模型。在两种模型形式下,根据临安市2009年森林资源连续清查数据中杉木实测数据,分析单木生物量模型中所包含的2种不确定性,即模型参数不确定性和模型残差变异引起的不确定性。最后利用误差传播定律计算单木生物量模型总不确定性。结果表明,基于一元生物量模型的临安市杉木生物量估计均值为6.94 Mg/hm^2,由一元模型残差变异引起的生物量不确定性约为11.1%,模型参数误差引起的生物量不确定性约为14.4%,一元生物量模型估算合成不确定性为18.18%。基于二元生物量模型的临安市杉木生物量估计均值为7.71 Mg/hm^2,模型残差变异引起的不确定性约为7.0%,模型参数误差引起的不确定性约为8.53%,二元生物量模型估算合成不确定性为11.03%。研究表明模型参数不确定性随建模样本的增加逐渐降低,当建模样本由30增加到40再增加到52时,一元生物量模型模型参数不确定性分别为20.26%、16.19%、14.4%,二元生物量模型分别为13.09%、9.4%、8.53%。此外,建模样本的增加对残差变异不确定性也有一定影响,当建模样本由30增加到42再增加到48时,一元模型残差变异不确定性分别为15.2%,12.3%和11.7%;二元模型残差变异不确定性分别为13.3%,9.4%和8.3%。在2种不确定性来源中模型参数不确定性对估计结果影响最大,其次为模型残差变异。由于模型残差变异、参数不确定性与建模样本有关,因此可以通过增加建模样本来减小模型参数不确定性。二元生物量模型总的不确定性要低于一元生物量模型。

关键词：杉木生物量残差变异参数不确定性

基于孢粉记录研究长白山最近两次火山爆发后的植被演替特征

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西北植物学报 2021年第3期41卷 493-500页

作者：王妙雪刘琪璟秦立厚北京林业大学林学院北京100083

利用不同时期土壤孢粉组成推断长白山火山爆发后的植被演替规律,还原该区域植被群落变化过程,对于揭示该研究区不同时期植被演替规律具有重要意义。该研究通过对长白山最近两次火山爆发后形成的土壤剖面所含的孢粉组成进行分析,揭示火... 详细信息

利用不同时期土壤孢粉组成推断长白山火山爆发后的植被演替规律,还原该区域植被群落变化过程,对于揭示该研究区不同时期植被演替规律具有重要意义。该研究通过对长白山最近两次火山爆发后形成的土壤剖面所含的孢粉组成进行分析,揭示火山爆发后高山带的植被变化特征。结果表明:(1)两次火山爆发后的植被演替具有相似的过程,即孢子植物阶段、草本植物阶段及木本植物阶段。(2)最近一次火山爆发后的海拔1800 m处演替过程为:苔藓蕨类群落→草本群落→岳桦(Betula ermanii)群落。(3)较早一次火山爆发后的海拔2050 m处演替过程为:苔藓蕨类群落→草本群落→岳桦群落;海拔2160 m处演替过程为:苔藓蕨类群落→草本群落→偃松(Pinus pumila)群落。研究认为,火山爆发对植被产生重大破坏作用,使高山林线下降、偃松群落消失;最后一次火山爆发后经历1000多年,高山林线仍未恢复到火山爆发前的水平。

关键词：长白山火山爆发演替孢粉

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假色槭叶片数量的简便估计法

北京林业大学学报 2023年第12期45卷 120-126页

作者：胡博刘琪璟徐振招秦立厚郑东升北京林业大学林学院北京100083

【目的】目前关于估计单株树木叶片数量方法的研究较少,本研究结合嵌套式回归的原理,介绍一种通过目测确定单株树木叶片数量的方法,为叶生物量和叶面积的研究奠定理论基础,为估计群落尺度的叶生物量和叶面积指数提供更加方便快捷的手段... 详细信息

【目的】目前关于估计单株树木叶片数量方法的研究较少,本研究结合嵌套式回归的原理,介绍一种通过目测确定单株树木叶片数量的方法,为叶生物量和叶面积的研究奠定理论基础,为估计群落尺度的叶生物量和叶面积指数提供更加方便快捷的手段。【方法】本方法的原理是:(1)将枝条划分为枝轴,枝轴为任意级别枝条去掉分枝后的主轴;(2)确定单个枝轴上的叶片数量;(3)通过枝条的分枝关系建立枝条容量-枝轴数量查找表,确定枝条和枝轴的数量关系;(4)将枝条所包含的所有枝轴上的叶片累加得到枝条的叶片数量;(5)计算单株树木的叶片数量。采用该方法对长白山北坡假色槭的单株叶片数量进行估计。【结果】在所测量的25株树中,容量为1至容量为7的枝条上的平均枝轴数分别为1.0、3.0、8.9、32.9、105.0、323.0、1015.3,枝轴上的平均叶片数为2.9片,通过计算25株样树的单株叶片数量并绘制散点图,散点大致呈指数型分布,符合树木的一般生长规律。建立了预测假色槭叶片数量的最适方程,即y=261.60DBH 1.65,根据检验结果,使用该方法预测的假色槭叶片数量偏大15.58%。【结论】本方法正确、可靠,具有工作量小、效率高的特点,整个估计过程中无破坏性取样。若结合单片叶的面积、干质量等指标,可以使群落尺度的叶生物量和叶面积指数的计算更加快捷。

关键词：单木叶片数量目测无损估计嵌套式回归

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基于空间协同仿真模拟的开化县森林碳估计

浙江农林大学学报 2016年第3期33卷 384-393页

作者：袁振花张茂震郭含茹秦立厚浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学环境与资源学院浙江临安311300

森林碳储量是反映森林生态系统生产力的重要指标,也是区域森林碳汇计量的基础。以浙江省开化县为研究区,采用2013年资源3号遥感影像与2014年森林资源清查样地数据,结合序列高斯协同模拟方法对全县地上部分森林碳储量及其分布进行估计,... 详细信息

森林碳储量是反映森林生态系统生产力的重要指标,也是区域森林碳汇计量的基础。以浙江省开化县为研究区,采用2013年资源3号遥感影像与2014年森林资源清查样地数据,结合序列高斯协同模拟方法对全县地上部分森林碳储量及其分布进行估计,并以平均误差、残差平方和、平均相对误差以及均方根误差4个指标为基础对估计结果进行精度评价。结果表明:开化县2014年森林总碳储量空间协同仿真估计结果为7.221 573 Tg,碳密度值分布为0~109.178 0 Mg·hm^(-2),均值为32.376 4 Mg·hm^(-2),基于15%检验样本的平均相对误差为4.565%,仿真估计碳总量在实测样地估算的置信区间内。本研究发现,遥感影像与地面样地森林碳密度的相关性随遥感影像的空间分辨率变化而变化,这对于提高森林碳储量估计精度有着重要意义,也是下一步研究的重点。

关键词：森林生态学森林碳储量序列高斯协同模拟资源3号森林资源清查

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利用树干侧方投影测量立木材积

生态学杂志 2022年第8期41卷 1635-1642页

作者：石宽刘琪璟明聪秦立厚周华孟盛旺中国消防救援学院北京102202 北京林业大学北京100083 贵州省林业科学研究院贵阳550005 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101

基于伐倒木区分求积法原理,本文将树干在太阳下的侧方投影的不同位置的宽度作为立木对应高度处的直径,据此计算立木材积,实现无损测量,补充和丰富了立木材积测量方法。由于太阳光并非绝对的点光源,而是近似平行光,加之衍射(绕射)作用,... 详细信息

基于伐倒木区分求积法原理,本文将树干在太阳下的侧方投影的不同位置的宽度作为立木对应高度处的直径,据此计算立木材积,实现无损测量,补充和丰富了立木材积测量方法。由于太阳光并非绝对的点光源,而是近似平行光,加之衍射(绕射)作用,树干侧方投影半影区宽度随着树高的增加而逐渐增加,致使立木直径的投影测量值也随之失真。为了从树干投影宽度还原立木任意高度处的真实直径,利用圆柱物体(PVC管)进行试验,构建了圆柱体直径侧方投影宽度缩减量与影距(投影上任意位点与树干基部之间的距离)及太阳高度角之间关系的5种回归模型。通过测量不同影距上的立木侧方投影的本影宽度,基于所建模型估计对应高度上的树干直径,然后利用平均断面积求积法计算立木材积。结果表明:5种侧方投影宽度缩减量的模型估测精度均高于90%。利用树干在太阳下的侧方投影法进行测量时,最适太阳高度角48°左右。通过实测验证,立木材积测量准确度为93%。本方法关于立木材积的测量准确度随树高的增加而降低,树干上部的区分段材积测量的相对误差较大。

关键词：投影宽度精度无损取样本影半影

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不同采样密度下县域森林碳储量仿真估计

生态学报 2016年第14期36卷 4373-4385页

作者：郭含茹张茂震徐丽华袁振花秦立厚陈田阁浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室临安311300 浙江农林大学环境与资源学院临安311300 濮阳市华龙区科学技术局濮阳457001

采用浙江省台州市仙居县森林资源二类调查样地实测地上部分碳储量数据,结合Landsat TM影像数据,利用序列高斯协同仿真(SGCS)算法、序列高斯块协同仿真(SGBCS)算法,以4种地面采样密度(SD)SD_1=0.012%、SD_2=0.010%、SD_3=0.007%、SD_4=0.... 详细信息

采用浙江省台州市仙居县森林资源二类调查样地实测地上部分碳储量数据,结合Landsat TM影像数据,利用序列高斯协同仿真(SGCS)算法、序列高斯块协同仿真(SGBCS)算法,以4种地面采样密度(SD)SD_1=0.012%、SD_2=0.010%、SD_3=0.007%、SD_4=0.005%,估计全县森林碳储量及其空间分布,分析不同地面采样密度对区域森林碳储量及其分布格局估计精度的影响。结果表明:1)不同采样密度下SGCS和SGBCS估计的森林碳储量分布趋势相似,SGCS估计在采样密度为SD_2时可以满足精度要求,且均值与实测最相符;SGBCS估计受采样密度影响较小,在四种采样密度下均可满足精度要求。2)SGCS、SGBCS估计的不确定性随着采样密度的降低均呈现出整体升高的趋势,增长速率在SD_2采样密度时最低,相对SD_1分别升高1.08%、-1.71%;当SGBCS算法的采样密度由SD_2变为SD_3时,样地数的减少对不确定性影响最大,但对区域空间变异格局估计没有实质性影响。3)将采样密度控制在SD_2(0.010%)水平,利用SGCS和SGBCS算法均能得到准确可靠的森林碳储量及其分布信息,同时能节省至少20%左右的森林调查工作量。

关键词：序列高斯协同仿真(SGCS) 序列高斯块协同仿真(SGBCS) 森林碳分布空间变异不确定性