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| 1 | 帽儿山温带落叶阔叶林通量塔风浪区生物量空间格局显示文摘采用网格法在帽儿山温带落叶阔叶林通量塔风浪区(1500 m×400 m)内设置直径为20 m的圆形样地106个,运用地统计学方法和回归分析法研究了乔木生物量空间格局及其驱动因子。结果表明,风浪区总生物量平均值为153.63 Mg/hm^2,变异系数为37.89%;根冠比平均0.25(变化范围0.18—0.36)。总生物量、地上生物量和地下生物量的空间自相关显著,半方差模型的结构比分别为0.50、0.61和0.50,空间异质性尺度分别为276 m、198 m和375 m。硬阔叶林与杂木林的生物量组分和根冠比差异均不显著,但以胸高断面积(BA)为协变量,生物量组分差异显著。硬阔叶林和杂木林生物量组分与BA均呈极显著的线性正相关关系,BA可以解释总生物量和地上生物量空间变异的85%以上,表明局域尺度上BA可作为森林乔木生物量的预测因子。两种林型的生物量与优势高呈对数线性关系,但相关程度较低(R^2<0.41)。杂木林的各生物量组分与坡度显著正相关,但硬阔叶林的关系不显著。帽儿山落叶阔叶林乔木生物量受BA、优势高、林型、坡度和坡向共同驱动而存在空间变异,因此在整合通量塔与地面碳汇测量时需要考虑空间异质性。 | 刘帆 王传宽 王兴昌 张建双 张著 王家骏 | 2016 | 生态学报2016，36，20： | 13 |
| 2 | 基于地理加权回归克里格模型的帽儿山地区森林碳储量空间分布显示文摘森林碳储量对于全球气候变化具有重要影响,以往的模型估算未考虑到模型残差的空间相关性和碳储量数据的非平稳性,影响模型的预测精度.本研究基于东北林业大学帽儿山实验林场的ETM+遥感影像数据和193块固定样地,利用地理加权克里格回归(GWRK)建立森林碳储量与遥感和地形因子的回归模型,同时对比最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)的预测精度.结果表明:对于帽儿山地区的森林碳储量估算,GWRK的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)低于OLS模型和GWR模型,GWRK模型的平均误差(ME)低于GWR模型,与OLS模型相近.GWRK模型的预测精度为83.2%,较OLS模型(73.7%)和GWR模型(77.3%)分别提高6%和10%,拟合精度明显提高,说明GWRK模型是森林碳储量估算的有效方法.利用GWRK模型预测的研究区森林碳储量平均值为70.31 t·hm^(-2),在海拔较高的地区,森林碳储量值相对较高,说明海拔对其有较大影响. | 孙钰森 王维芳 李国春 | 2019 | 应用生态学报2019，30，5： | 12 |
| 3 | 基于地理加权回归拓展模型的天然次生林碳储量空间分布显示文摘为精准获取区域尺度天然次生林的碳储量及其空间分布格局,以吉林省汪清林业局浪溪林场的天然次生林为研究对象,基于165块局级固定样地,以林分因子、地形因子和土壤因子为影响因子,将普通地理加权回归模型(GWR)作为基础,从空间维度、参数异质性特征和残差空间自相关性3个方面进行改进,构建7类拓展模型,即地理海拔加权回归模型(GAWR)、半参数地理加权回归模型(SGWR)、半参数地理海拔加权回归模型(SGAWR)、地理加权回归克里格模型(GWRK)、地理海拔加权回归克里格模型(GAWRK)、半参数地理加权回归克里格模型(SGWRK)和半参数地理海拔加权回归克里格模型(SGAWRK)。运用7类拓展模型对研究区的森林碳储量及其分布情况进行模拟估测,采用决定系数(R2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对各种模型的拟合效果进行评价;最后,运用最优回归模型的拟合结果绘制森林碳储量空间分布图,分析研究区森林碳储量的分布规律。结果表明:林分因子和地形因子对天然次生林碳储量产生了较大的影响,其中林分平均胸径是影响最大的变量,两者呈显著正相关;SGWR和SGAWR模型能够进一步降低GWR模型残差的空间自相关性;地理加权回归拓展模型能进一步提升GWR模型的拟合效果。其中,SGWRK模型具有最高的R2和最低的MSE和AIC。将海拔作为空间权重未能有效提高模型的拟合效果;浪溪林场森林总碳储量为205×10^(4)t,碳密度为8.56~145.74 t·hm^(-2),平均值57.98 t·hm^(-2),整体上呈现西北高、东南低,边缘高、内部低的分布格局。通过改进地理加权回归基础模型对参数异质性特征和残差空间自相关性的处理,可以更好地揭示研究区森林碳储量与相关变量间的空间关系,提升模型对区域尺度森林碳储量及其空间分布的估测精度。 | 陈科屹 张会儒 张博 何友均 | 2021 | 应用生态学报2021，32，4： | 6 |
| 4 | 基于地理加权回归模型的大兴安岭中部天然次生林更新分布显示文摘【目的】研究大兴安岭地区天然次生林不同位置间森林更新的空间相关性和空间分布模式,探索尺度效应对空间自相关性的影响,对森林更新的影响因子进行分析,从更深层次了解更新动态中潜在的规律性,为该地区天然次生林的经营决策提供理论依据和技术支持。【方法】以黑龙江省大兴安岭新林林业局翠岗林场为研究区,基于2018年7—8月在研究区建立的45块固定样地数据,以林分因子、地形因子、林分空间结构、土壤厚度和物种多样性5方面的9个因子为自变量,建立全局泊松模型和以地理加权回归模型为基础的4种尺度(5、10、15和20 km)地理加权泊松模型(GWPR)对该地区天然次生林更新状况进行模拟,利用全局Moran I和局域Moran I分别对模型残差的全局空间自相关性和空间分布状况进行描述,评价全局模型和各尺度局域模型的拟合效果,对尺度效应下各局域模型之间的差异进行说明,采用5 km尺度局域模型绘制研究区森林更新的空间分布,对研究区森林更新状况进行评价和分析。【结果】5 km尺度局域模型具有最好的模型残差局域化空间分布效果,可形成不同模型残差聚集分布的理想状态,模型变量的参数估计值产生跨度最大的变化范围,模型稳定性最好,随着空间尺度逐渐增大模型稳定性不断下降,但总体上要好于全局模型;同时,处于该尺度下的局域模型,模型残差的空间自相关性最低。局域模型的拟合效果好于全局模型,其中5 km尺度局域模型的MSE和AIC在所有模型中最小。研究区内更新株数呈南高北低、东西差异不明显的分布趋势。【结论】在构建局域模型时,应考虑空间尺度的影响,5 km尺度局域模型可以很好模拟研究区天然次生林更新的空间分布状况,有效降低甚至去除空间自相关性。研究区的林分更新株数主要集中在1000~2000株·hm^-2之间,更新等级处于不良水平,森林天然更新能力整体较弱,可采用人工促进天然更新等措施进行森林经营。 | 张凌宇 刘兆刚 | 2019 | 林业科学2019，55，11： | 6 |
| 5 | 思茅松天然林单木含碳量空间分布变化多尺度研究及空间模型构建显示文摘森林的碳汇功能一直是国内外的研究热点,而对单木不同器官含碳量的分布规律研究较少。本文使用云南省普洱市思茅区64棵思茅松天然林解析木数据,对不同器官的含碳率进行了测定。应用Moran’s I及局域统计量(局域均值及局域标准差)在4个尺度(20m、100m、300m、700m)分别检验思茅松树枝、树叶、树干、树皮、根系及全树6个维度含碳量的空间相关性和空间异质性。同时以不同器官含碳量(C)为因变量,以胸径(DBH)、树高(H)、冠长(CL)、海拔(Elev)、坡度(Slo)5个变量以及胸径平方乘以树高(D^2H)1个复合变量为自变量分别构建普通最小二乘模型(OLS)和空间滞后模型(SLM),并以Akaike’s信息指数(AIC)值及拟合优度(R^2)为指标评判2个模型在拟合过程中的优劣。结果表明:(1)计算的Moran’s I均为正值,且Z值都大于1.96,P值除在20m带宽时为0.01,其余全部小于0.000 1,表示拒绝Moran’s I零假设,即思茅松各器官含碳量在一定的距离均具有空间效应;(2)由局域统计量可以看出思茅松单木的含碳量分布并不均匀,局域标准差在带宽700m时最大为191.23,即在该尺度下空间差异最大;(3)林分因子、地形因子都在不同程度上影响着思茅松不同器官含碳量的空间分布,相比较传统的普通最小二乘模型来说,空间滞后模型可以很好地解决模型构建中的空间效应。 | 刘畅 胥辉 欧光龙 | 2019 | 西部林业科学2019，48，3： | 5 |
| 6 | 基于地理加权泊松模型的天然次生林进界株数空间分布与预测显示文摘基于帽儿山实验林场2004—2016年森林资源二类调查固定样地(共108块)数据,采用全局Poisson模型和4种空间尺度(2.5、5、10、15 km)下的地理加权泊松模型(geographically weighted Poisson regression,GWPR)对天然次生林进界株数的空间分布进行了研究,并对5种模型的拟合效果以及影响林分进界株数的因子进行了分析,利用莫兰指数描述了模型残差在全局和局域两种水平上的空间自相关性.结果表明:本文所选的林分及地形因子都显著影响天然次生林进界株数的空间分布,林分平均胸径是最主要的影响因子;在小尺度(2.5 km)下GWPR模型拥有很高的拟合精度,产生了最大范围的模型参数估计值,得到了较好的模型参数局域化空间分布效果;在较小尺度(2.5和5 km)下GWPR模型产生了较小范围的模型残差,模型的稳定性得到提升;在小尺度(2.5 km)下GWPR模型残差的全局空间自相关性达到最低,局域空间自相关性显著减小,并形成了不同观测值少量聚类这一理想的空间分布模式;在对进界株数空间分布的模拟效果上,小尺度(2.5 km)下的局域模型明显好于全局模型. | 张凌宇 刘兆刚 | 2017 | 应用生态学报2017，28，12： | 4 |
| 7 | Estimating and mapping forest biomass in northeast China using joint forest resources inventory and remote sensing data显示文摘Being able to accurately estimate and map forest biomass at large scales is important for a better understanding of the terrestrial carbon cycle and for improving the effectiveness of forest management. In this study, forest plot sample data, forest resources inventory(FRI) data, and SPOT Vegetation(SPOT-VGT) normalized difference vegetation index(NDVI) data were used to estimate total forest biomass and spatial distribution of forest biomass in northeast China(with 1 km resolution). Total forest biomass at both county and provincial scales was estimated using FRI data of 11 different forest types obtained by sampling 1156 forest plots, and newly-created volume to biomass conversion models. The biomass density at the county scale and SPOT-VGT NDVI data were used to estimate the spatial distribution of forest biomass. The results suggest that the total forest biomass was 2.4 Pg(1 Pg = 10^(15) g), with an average of 77.2 Mg ha^(-1), during the study period. Forests having greater biomass density were located in the middle mountain ranges in the study area. Human activities affected forest biomass at different elevations, slopes and aspects. The results suggest that the volume to biomass conversion models that could be developed using more plot samples and more detailed forest type classifications would be better suited for the study area and would provide more accurate biomass estimates. Use of both FRI and remote sensing data allowed the down-scaling of regional forest biomass statistics to forest cover pixels to produce a relatively fineresolution biomass map. | Xinchuang Wang Shidong Wang Limin Dai | 2018 | Journal of Forestry Research2018，29，3： | 4 |
| 8 | 基于SEM的五指山市森林碳储量空间分布特征显示文摘基于海南省五指山市2008年森林资源一类清查数据,利用空间误差模型(SEM)分析森林碳储量与林分因子、地形因子之间的关系和森林碳储量的空间分布,以期为五指山市森林管理规划提供相关信息。结果表明:五指山市森林碳储量的空间分布具有空间自相关性;文章所选的林分因子、地形因子都对森林碳储量的空间分布有显著影响,其中,郁闭度是最主要的因子。SEM可以很好地解决模型残差的空间自相关性。由模型的预估结果可以看出,森林碳储量的空间分布整体差异不大。 | 李月 佘济云 程玉娜 | 2015 | 中南林业科技大学学报2015，35，12： | 4 |
| 9 | 基于地理加权回归的天然次生林进界木空间分布模拟显示文摘【目的】研究天然次生林的进界木数量和空间分布格局,分析进界木株数与各个变量间的响应关系,探索应对处理空间非平稳数据的可行办法,构建最优的进界木株数模型形式,以期为天然次生林的生长动态研究提供更为精确的技术手段,从而为指导天然次生林的森林质量精准提升提供参考依据。【方法】以吉林省汪清林业局塔子沟林场的天然次生林为研究对象,基于106块1997年和2007年两期的局级固定样地,以林分因子、地形因子和土壤因子为影响因子,分别构建常规泊松回归模型(PR)、地理加权泊松回归模型(GWPR)、半参数地理加权泊松回归模型(SGWPR)对研究区的进界木株数和分布情况进行模拟估测;采用决定系数(R2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对3种模型的拟合效果进行评价;利用全域和局域Moran’s I对比分析3种模型残差的空间自相关性和局域空间聚集情况;运用半参数地理加权泊松回归模型的拟合结果绘制研究区的进界木空间分布图,分析进界木在研究区的分布规律。【结果】(1)在3种模型中,林分因子和地形因子均对塔子沟天然次生林进界木株数产生较大影响,其中林分平均胸径是影响最大的变量,两者之间呈显著的负相关关系;(2)采用地理加权后的泊松回归模型在拟合效果方面要明显优于常规泊松回归模型,其中半参数地理加权泊松回归模型具有最佳的拟合效果;对于存在偏离期望值较远的强影响点的拟合,该模型表现出极好的效果;(3)采用地理加权后的泊松回归模型具有较好的稳定性,能够大幅度降低模型残差的空间自相关性。相比之下,半参数地理加权泊松回归模型能够最大限度地减少残差呈现相似聚集的空间分布情况;(4)10年后塔子沟林场83%以上的区域,其进界木株数在0~683株/hm^2之间,北部区域的林分进界情况整体要好于南部区域,局部范围出现的极大值主要位于林场东北部的边缘山坡地带。【结论】采取地理加权后的泊松模型能更好地揭示进界木株数与各个变量之间的空间异质性;采用半参数地理加权回归泊松模型能够得到最优的进界木株数模型;在构建进界木株数模型时,并非所有的变量都需要考虑地理加权,应该视具体的研究内容和数据特征而定。 | 陈科屹 张会儒 张博 何友均 | 2021 | 北京林业大学学报2021，43，2： | 3 |
| 10 | Spatial analysis of carbon storage density of mid-subtropical forests using geostatistics: a case study in Jiangle County, southeast China显示文摘The mid-subtropical forest is one of the biggest sections of subtropical forest in China and plays a vital role in mitigating climate change by sequestering carbon.Studies have examined carbon storage density(CSD) distribution in temperate forests. However, our knowledge of CSD in subtropical forests is limited. In this study, Jiangle County was selected as a study case to explore geographic variation in CSD. A spatial heterogeneity analysis by semivariogram revealed that CSD varied at less than the mesoscale(approximately 2000–3000 m). CSD distribution mapped using Kriging regression revealed an increasing trend in CSD from west to east of the study area.Global spatial autocorrelation analysis indicated that CSD was clustered at the village level(at 5% significance).Some areas with local spatial autocorrelation were detected by Anselin Local Moran's I and Getis-Ord G*. A geographically weighted regression model showed different impacts on the different areas for each determinant. Generally, diameter at breast height, tree height, and stand density had positive correlation with CSD in Jiangle County, but varied substantially in magnitude by location.In contrast, coefficients of elevation and slope ranged from negative to positive. Based on these results, we propose certain measures to increase forest carbon storage,including increasing forested area, improving the quality of the current forests, and promoting reasonable forest management decisions and harvesting strategies. The established CSD model emphasizes the important role of midsubtropical forest in carbon sequestration and provides useful information for quantifying mid-subtropical forest carbon storage. | Zhuo Lin Lin Chao Chengzhen Wu Wei Hong Tao Hong Xisheng Hu | 2018 | Acta Geochimica2018，37，1： | 3 |
| 11 | 基于不同空间模型的马尾松林生态系统碳密度研究显示文摘以江西省马尾松林生态系统为研究对象,基于样地调查及样品碳含量测定结果计算其碳密度,并选取立地、植被及气象等方面的15个因子,采用多元线性逐步回归方法筛选出对生态系统碳密度影响显著的因子,然后分别利用最小二乘模型(OLS)、空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SLM)和地理加权回归模型(GWR)构建生态系统碳密度与其影响因子之间的关系模型,筛选出最优的拟合模型。结果表明:对马尾松林生态系统碳密度影响显著的因子分别为海拔、坡度、土层厚度、胸径、年均温度和年均降水量。4种模型拟合结果均显示碳密度与坡度呈负相关,与海拔、土层厚度、胸径呈正相关。模型的决定系数(R2)由大到小分别为GWR(0.8043)>SEM(0.6371)>SLM(0.6364)>OLS(0.6321),模型均方误差(MSE)与赤池信息准则(AIC)最大的均为OLS模型,最小的均为GWR模型;残差检验表明GWR模型能有效降低模型残差的空间自相关性。综合分析得出GWR模型的拟合效果最优,更适用于江西省马尾松林生态系统碳密度的估测。 | 潘萍 孙玉军 欧阳勋志 宁金魁 冯瑞琦 汪清 | 2020 | 生态学报2020，40，15： | 1 |
| 12 | 基于GWR思茅松单木含碳量模型的构建及空间分布研究显示文摘以云南澜沧县思茅松天然林单木为研究对象,测定了解析木各个器官的含碳量,采用地理加权回归模型,以地形因子和测树学因子作为变量,对思茅松单木树枝、树叶、树干、树皮、树根和全树含碳量进行模型构建,同时构建最小二乘模型作为比较,分析模型优劣。结果表明:思茅松单木在250 m区域范围内不同器官的含碳量存在空间自相关,因此在研究思茅松单木含碳量的问题时,不能忽略空间自相关的影响。半变异函数能够定量对思茅松各器官含碳量的空间异质性进行分析,200 m范围的空间异质性主要是由随机部分引起的,在研究类似的问题时要确定适当的研究尺度。地理加权回归模型具有较好的拟合效果,各维度含碳量模型的R2均在0.8以上,虽然部分器官含碳量模型的AIC比OLS的略大,但地理加权回归模型的均方根误差均小于最小二乘模型,地理加权回归模型的残差也小于最小二乘模型的残差,模型精度优于最小二乘模型,同时说明地理加权回归模型能够有效解释最小二乘模型无法解释的空间异质性。 | 刘胜刚 余哲修 欧光龙 刘畅 | 2022 | 西南林业大学学报(自然科学)2022，42，6： | 1 |
| 13 | 广东西樵山国家森林公园森林碳储量空间分布研究显示文摘为阐明不同模型对森林碳储量空间分布估测精度的影响,依据2020年广东西樵山国家森林公园森林资源管理“一张图”数据,采用地理加权回归模型(Geographic weighted regression model,GWR)、空间误差模型(Spatial error model,SEM)和最小二乘模型(Ordinary least squares,OLS)对研究区森林碳储量的空间分布进行研究,并对3种模型的拟合效果和影响森林碳储量的因子进行分析,利用全局和局域Moran's I分别对模型残差的全局空间自相关性和空间分布状况进行描述,对空间异质性作用下各模型之间的差异进行说明,采用GWR模型绘制研究区森林碳储量的空间分布。结果表明,处于不同位置下的GWR模型,各参数估计值对森林碳储量的影响大小不断变化;GWR模型在数据拟合方面要明显优于SEM模型和OLS模型,OLS模型的拟合效果最差;GWR模型产生了较大范围的参数估计值,且GWR模型各参数估计值的范围均包括了OLS模型和SEM模型的参数估计值,得到了较好的模型残差局域化空间分布效果,模型稳定性较高;研究区中部森林碳储量较多,GWR模型的拟合偏差为1.36 t/hm 2,在所有模型中最小。 | 张凌宇 赵庆 吴晓君 许东先 罗皓 谢进金 | 2023 | 森林工程2023，39，5： | 1 |
| 14 | 基于地理加权回归模型的凉水自然保护区红松空间分布分析显示文摘依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示,对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔;通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现,GWR模型能够产生更为理想的模型残差,模型残差的空间相关性明显小于全局模型,因此,可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度;全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果,但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型,拟合结果更好;天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多,在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。 | 李天宇 贾炜玮 孙毓蔓 王鹤智 马尚宇 | 2024 | 森林工程2024，40，2： | 0 |
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