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中南林业科技大学学报 2020年第11期40卷 138-146页

作者：邱新彩郑冬梅王海宾安天宇许等平郝月兰彭道黎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 国家林业和草原局林产工业规划设计院北京100010

【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以... 详细信息

【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以乔木林地上碳储量为研究对象。通过外业调查获取专项调查数据,并采用生物量转换因子和树种含碳率参数,计算得到乔木林地上碳储量数据。基于Landsat 8多光谱影像和DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子,采用皮尔森相关系数法和方差膨胀因子法对这些因子进行优选,生成用于建模的自变量集。分别采用稳健估计和协同克里格插值法构建乔木林地上碳储量模型,并对所构建的模型精度进行对比分析。【结果】本实验所提取的因子经皮尔森相关系数法筛选后,得到22个自变量因子,经方差膨胀因子法优选后,共有7个自变量因子(比值植被指数、非线性植被指数、海拔、第2波段的平均值纹理、第4波段的相关性纹理、第7波段的平均值纹理、第7波段的方差纹理)用于建模。协同克里格插值法构建模型的决定系数(R2)为0.45、均方根误差(RMSE)为9.88 t·hm-2、平均绝对偏差(MAE)为7.75 t·hm-2、总预报偏差的相对误差(RE)为0.24%,其拟合精度优于稳健估计法(R2=0.42,RMSE=10.15 t·hm-2,MAE=8.03 t·hm-2,RE=0.27%)。本文所采用的皮尔森相关系数法结合方差膨胀因子法可有效地考虑变量间的相关性及共线性问题,可以在一定程度上提高所构建模型的稳定性,所采用的协同克里格插值法考虑了变量的空间分布特征,与传统的统计模型相比具有较好的应用优势。【结论】本研究为应用Landsat 8多光谱影像结合协同克里格插值法快速估算森林碳储量及其他森林参数提供了新的途径。

关键词：碳储量估算 Landsat 8影像稳健估计协同克里格插值

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祁连山区黑河上游俄博岭多年冻土区活动层碳储量研究

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冰川冻土 2013年第1期35卷 1-9页

作者：牟翠翠张廷军曹斌万旭东彭小清程国栋中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冻土工程国家重点实验室甘肃兰州730000 兰州大学资源与环境学院甘肃兰州730000 National Snow and Ice Data Center University of Colorado

为了探索在全球气候变化背景下多年冻土区碳储量现状,通过野外实地勘探和室内实验,对黑河上游俄博岭多年冻土区地貌特征及不同海拔活动层内的碳储量进行考察和估算.结果表明:黑河上游俄博岭冰缘现象显著,土壤季节冻融过程活跃,且活动层... 详细信息

为了探索在全球气候变化背景下多年冻土区碳储量现状,通过野外实地勘探和室内实验,对黑河上游俄博岭多年冻土区地貌特征及不同海拔活动层内的碳储量进行考察和估算.结果表明:黑河上游俄博岭冰缘现象显著,土壤季节冻融过程活跃,且活动层中碳储量丰富.在研究区约2.5×106 m2的范围内,活动层平均厚度约为1.1m,活动层土壤有机质平均含量约为72.1%,碳储量估算约为1.57Mt C.活动层不同深度处有机质含量呈现不同的变化规律.随着活动层深度增加,土壤有机质的含量逐渐降低,在多年冻土上限附近有机质含量较高.另外,活动层有机质含量随着海拔和土壤含水量的不同而变化,同时多年冻土区微地形和地质条件也对有机质含量具有重要的影响.

关键词：活动层气候变暖有机质含量碳储量估算

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人工神经网络预测高分辨率森林土壤有机碳储量及其推广性研究

人工神经网络预测高分辨率森林土壤有机碳储量及其推广性研究

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作者：韦孙玮广西大学

学位级别：硕士

土壤有机碳储量(SOCS)估算是全球气候变化背景下大气-植被-土壤碳循环研究的一个重要分支。目前,精确估算SOCS是碳循环研究中面临的一大难题,本文因此探究了人工神经网络(ANN)模型对SOCS的精确估算能力和模型的推广应用能力,为该领域提... 详细信息

土壤有机碳储量(SOCS)估算是全球气候变化背景下大气-植被-土壤碳循环研究的一个重要分支。目前,精确估算SOCS是碳循环研究中面临的一大难题,本文因此探究了人工神经网络(ANN)模型对SOCS的精确估算能力和模型的推广应用能力,为该领域提供方法参考。本文研究方法为:(1)第一部分以广东省罗定市为建模区,采用该区域内5个土壤层样本数据(L1:0～20cm、L2:20～40cm、L3:40～60cm、L4:60～80cm、L5:80～100cm)建立后反馈人工神经网络(BP-ANN)模型。各土壤层所建立的ANN模型将以1:100万土壤有机质图为必选建模参数、由10m分辨率数字高程模型(DEM)所衍生的4种地形参数:坡度(Slope)、坡向(Aspect)、地形位置指数(TPI)、潜在太阳辐射(PSR)和5种水文参数:潜在地下水位(DTW)泥沙转移比(SDR)、水流长度(FL)、水流流向(FD)、土壤地形指数(STF)作为候选建模参数。同时,第一部分将引入土壤类型法、普通克里金插值法和径向基函数插值法作为对比方法,从估算精度、估算结果和制图三个方面对以上4种方法进行综合对比与评价。所有方法将采用90%(约202个)的建模区土壤样本作为估算数据,剩余10%(约23个)的土壤样本作为独立验证数据,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R)和平均绝对误差(MAE)作为精度评价指标判定4种方法的估算精度。2)第二部分以广东省新兴县为推广区,具体分为两个阶段:(1)利用第一部分已建立并筛选出的各土壤层最优ANN模型通过Matlab软件直接推广运用至推广区,获得基于建模区参数的ANN模型对推广区的预测结果。(2)建立线性模型对在第一阶段直接推广结果进行修正。线性模型的建立是基于1:100万土壤有机质图对于SOM的划分等级,并采用推广区20%(24个)的土壤样本,以实现采用最少样本(理论上为自变量的两倍)提升推广结果精度的目标。两个阶段的预测结果将采用剩余的80%(96个)土壤样本作为独立验证数据。本文研究结果具体如下:1)各土壤层最优ANN模型的候选参数组合。建模区各土壤层最优ANN模型的候选参数为:L1层7个参数,分别为Slope、Aspect、SDR、STF、PSR、FL和FD;L2层7个参数,分别为Slope、STF、SDR、PSR、TPI、Aspect和FD;L3层6个参数,分别为PSR、Aspect、FD、SDR、TPI和DTW;L4层6个参数,分别为Slope、PSR、Aspect、DTW、SDR和FL;L5层7个参数,分别为STF、DTW、FL、SDR、PSR、TPI和FD。L1-L5层最优模型的RMSE为1.53～2.40kg·m,R为0.81～0.84,MAE为0.29～0.41。2)各方法的SOCS估算结果对比。独立验证精度显示,ANN模型法各项精度均优于土壤类型法、普通克里金法、径向基函数法,其中RMSE较3种对比方法降低0.62～0.90 kg·m,R提高0.54～0.65,MAE则降低了0.32～0.42。SOCS估算结果显示,4种方法估算的SOCS均表现出随土壤深度增加而下降的趋势,其中ANN模型法所估算的土壤有机碳密度(SOCD)在L1为3.7kg·m,L2为2.7kg·m,L3为2.3kg·m,L4为2.0kg·m,L5为1.8kg·m(4种估算方法预测结果的总体平均变幅≤0.5kg·m);建模区0～100cm SOCS为28.7Tg。在SOCD空间分布图方面,ANN模型法的明显优势在于其能够细致地反映10m×10m区域间SOCD的差异。综合比较4种估算方法的模型精度、估算结果和制图能力,ANN模型法的表现为最优。3)ANN模型的推广性。独立验证精度表明,第二阶段修正后的结果较第一阶段直接推广结果其R提升了0.23～0.29,5个土壤层的R平均值由第一阶段的0.36提升至第二阶段的0.62,修正效果明显。在SOCS估算结果方面,直接推广ANN模型有可能引起推广区与建模区预测结果的同质化;但经线性模型修正后,推广区SOCS预测结果明显脱离了建模区的分配规律,证明了采用线性模型进行推广的有效性。综合以上结果可以推论:ANN模型法结合线性模型可以作为一套具有良好推广性的区域尺度SOCS精确估算方法。

关键词：人工神经网络土壤有机碳储量人工神经网络推广线性模型碳储量估算高分辨率制图多土壤层

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石雀滩海洋牧场典型岩礁鱼类碳储量评估方法对比及其价值核算研究

石雀滩海洋牧场典型岩礁鱼类碳储量评估方法对比及其价值核算研究

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作者：李梦迪浙江海洋大学

学位级别：硕士

2020年,中国向世界提出了“双碳”目标,为实现“2030年碳达峰,2060年碳中和”的承诺,“减排增汇”成为相关学科的研究热点。海洋作为地球上最大的碳库,其碳汇作用对实现碳中和目标意义重大,渔业碳汇是海洋碳汇的重要组成部分,通过渔业... 详细信息

2020年,中国向世界提出了“双碳”目标,为实现“2030年碳达峰,2060年碳中和”的承诺,“减排增汇”成为相关学科的研究热点。海洋作为地球上最大的碳库,其碳汇作用对实现碳中和目标意义重大,渔业碳汇是海洋碳汇的重要组成部分,通过渔业碳汇的过程和机制,可以更好地发挥渔业生物的碳汇功能。海洋牧场建设对渔业碳汇的增加具有重要意义,牧场内无需进行人为投饵,资源养护效应促使生物多样性增加,加速碳在食物网各营养级间的转化和传输。岩礁鱼类是海洋牧场养护和增殖的目标种群,但其碳汇作用的研究较少。因此,测定岩礁鱼类碳含量,估算岩礁鱼类碳储量,预测岩礁鱼类碳汇潜力,核算岩礁鱼类碳汇经济价值,有利于科学评估岩礁鱼类碳汇能力,推动海洋牧场碳汇、渔业碳汇和海洋碳汇体系的发展,从而更好地服务国家“双碳”战略。本研究以石雀滩海洋牧场典型岩礁鱼类许氏平鲉(Sebastes schlegelii)、大泷六线鱼(Hexagrammos otakii)、褐菖鲉(Sebasticus marmoratus)、铠平鲉(Sebastes hubbsi)和厚头平鲉(Sebastes pachycephalus)为研究对象,测定其碳含量,基于2017-2022年地笼网采捕鱼礁区、对照区渔获量数据,运用碳含量法、营养级法1(Trophic level method 1,TLM1)、营养级法2(Trophic level method1,TLM2)、GM(1,1)模型、残差修正GM(1,1)模型(Residual correction grey model,RCGM(1,1))、离散灰色 GM(1,1)模型(Discrete grey model,DGM(1,1))、灰色马尔科夫模型、影子价格法等方法估算、预测并核算了岩礁鱼类碳储量及其经济价值。主要研究结果如下:(1)许氏平鲉、大泷六线鱼、褐菖鲉、铠平鲉和厚头平鲉的干样碳含量均值分别为 45.73±1.37%、50.19±2.93%、45.34±3.87%、42.95±4.18%、46.37±1.27%,鲜样碳含量均值分别为 11.76±0.42%、13.25±0.34%、12.78±0.89%、11.05±0.81%、12.67±0.36%;大泷六线鱼和铠平鲉干样碳含量差异显著(P0.05),但鲜样碳含量差异显著(P0.05)。(2)运用碳含量法、TLM1、TLM2估算6个调查航次的岩礁鱼类碳储量均存在明显的季节变化和区域差异。3种方法估算鱼礁区岩礁鱼类碳储量均呈波动变化趋势,对照区均呈先上升后下降趋势;估算鱼礁区岩礁鱼类碳储量均为2017年春季最高,估算值分别为293.46 t、6517.12 t、44522.86 t,均为2020年冬季最低,估算值分别为63.99 t、1090.67 t、7374.97 t;估算对照区岩礁鱼类碳储量均为2018年冬季最高,估算值分别为59.07 t、1305.48 t、8935.72 t,基于地笼网捕获对照区岩礁鱼类在2020年冬季、2021年春季、2022年冬季资源量为0,相应的,3种方法估算对照区2020年冬季—2022年冬季岩礁鱼类碳储量为0。6个调查航次,3种方法估算鱼礁区岩礁鱼类碳储量均显著高于同航次对照区,估算鱼礁区岩礁鱼类总碳储量分别是对照区的7.78、8.04、7.73 倍。(3)不同估算方法对同一对象碳储量估算值差异较大,TLM1和TLM2虽然都是根据营养级原理所建立的方法,但计算出的碳储量差异也较大。6个调查航次,运用碳含量法估算鱼礁区岩礁鱼类碳储量的估算值分别相当于TLM1的4.50%、4.33%、4.47%、4.44%、4.39%、4.32%,分别相当于 TLM2 的 0.66%、0.62%、0.66%、0.66%、0.64%、0.64%,TLM1 的估算值分别相于 TLM2 的 14.64%、14.26%、14.75%、14.79%、14.53%、14.46%。(4)对鱼礁区岩礁鱼类碳储量构建了 4个预测模型,其中,GM(1,1)模型和RCGM(1,1)模型拟合精度相差不大,平均相对误差分别为25%和29%,模型检验均不合格;DGM(1,1)模型较GM(1,1)模型和RCGM(1,1)模型的拟合精度有小幅度上升,平均相对误差为22%,模型检验也不合格;灰色马尔科夫模型较前三种模型的拟合精度有大幅度上升,平均相对误差为7.28%,模型检验合格,能够实现岩礁鱼类碳储量短期的准确预测。经预测,2023年春季和2024年冬季鱼礁区岩礁鱼类碳储量分别为87.00 t、79.03 t,呈下降趋势。(5)19

关键词：渔业碳汇海洋牧场岩礁鱼类碳储量估算灰色预测模型碳汇价格

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