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| 1 | 基于不同可加性方法的黑龙江省红松人工林林分生物量模型显示文摘大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省红松人工林的生物量预测提供科学依据。各模型均使用权函数来消除各模型的异方差,并以留一交叉验证法(LOOCV)作为各模型的检验方法。结果表明:平差法的整体预测能力略优于聚合法1、聚合法2和分解法,预测精度排序为平差法>聚合法1>聚合法2>分解法;分别对比不同林分断面积的预测能力时,4种可加性方法的预测精度不一致。当红松人工林的林分断面积分布于0~10或50~60 m^2·hm^-2区间时,建议采用分解法的参数估计值,而林分断面积分布于其他区间时,建议采用平差法的参数估计值。 | 辛士冬 严云仙 姜立春 | 2020 | 应用生态学报2020，31，10： | 6 |
| 2 | 我国主要树种类型通用生物量相对生长方程的建模比较显示文摘森林生态系统是全球植被及碳循环的主体,快速准确地估算与评估大尺度的森林生物量,对于揭示全球森林的碳储量以及应对全球气候变化具有重要意义。本文搜集了1982~2019年间发表的我国生物量研究文献,以其中287篇文献的生物量数据为基础,利用生物量基本模型、最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,简称LSSVM)模型和哑变量模型3种方法,分别研建了落叶阔叶树种、常绿阔叶树种和针叶树种3种树种类型的通用生物量相对生长方程,并评估不同方法的优劣。结果表明,本文不同方法构建的方程大多能达到相对较高的预估精度,可应用于我国生物量评估当中。基本模型受限于自变量影响,模拟结果存在较大不确定性;LSSVM方法通过机器学习,得到了优化参数,提升了模型模拟效果;而哑变量模型引入了环境指标等哑变量,降低各环境指标的影响,提高了模型适用性。使用胸径和树高D2H变量模型构建地上生物量方程大多优于仅使用胸径D变量模型,地下生物量则相反,但仅使用D变量构建的生物量方程也能达到较好的预估效果。我们认为将不同的建模方法融入到生物量评估中,对提升大尺度生物量评估精度具有重要意义,是未来生物量评估的发展方向。 | 刘建峰 倪健 | 2021 | 第四纪研究2021，41，4： | 3 |
| 3 | 基于无人机低空遥感数据的时序动态生物量计算研究显示文摘为解决林分自然生长和人工剪伐修枝引起的单木特征参数变化所造成的生物量变化问题,采用地基激光雷达数据(TLS)和无人机激光雷达数据(UAV-LS)为数据源,通过单木分割的方法,以地基激光雷达数据提供的高精度数字高程模型为基础,提升无人机激光雷达数据的单木召回率;基于无人机激光雷达数据进行单木树高的提取及一致性评定,通过优化的生物量模型,利用树高参数计算2022年和2023年各树种单木生物量。结果表明,联合地面激光雷达数据可以将无人机激光雷达数据的单木召回率从60.0%提升至73.1%;对2022年、2023年树高参数提取得到近两年树木自然生长、修剪状况;对树高一致性评定得到一致性相关系数(Concordance correlation coefficient,CCC)为0.98,均方根误差(RMSE)为1.12 m;对生物量计算得到近两年各树种单木生物量、林分生物量,2022年、2023年单位面积生物量分别为77.39、81.56 t/hm^(2)。研究证实在研究区通过无人机低空遥感数据获取树高时序动态计算各树种单木生物量可行,可以掌握林分自然生长和人工修剪引起的生物量变化。 | 张海浪 廉旭刚 王镭学 高宇璐 石力帆 李宇 | 2024 | 森林工程2024，40，1： | 2 |
| 4 | Estimation of carbon storage of forest biomass for voluntary carbon markets:preliminary results显示文摘Estimating the carbon storage of forests is essential to support climate change mitigation and promote the transition into a low-carbon emission economy.To achieve this goal,voluntary carbon markets(VCMs)are essential.VCMs are promoted by a spontaneous demand,not imposed by binding targets,as the regulated ones.In Italy,only in Veneto and Piedmont Regions(Northern Italy),VCMs through forestry activities were carried out.Valle Camonica District(Northern Italy,Lombardy Region)is ready for a local VCM,but carbon storage of its forests was never estimated.The aim of this work was to estimate the total carbon storage(TCS;t C ha^−1)of forest biomass of Valle Camonica District,at the stand level,taking into account:(1)aboveground biomass,(2)belowground biomass,(3)deadwood,and(4)litter.We developed a user-friendly model,based on site-specifi c primary(measured)data,and we applied it to a dataset of 2019 stands extracted from 45 Forest Management Plans.Preliminary results showed that,in 2016,the TCS achieved 76.02 t C ha^−1.The aboveground biomass was the most relevant carbon pool(48.86 t C ha^−1;64.27%of TCS).From 2017 to 2029,through multifunctional forest management,the TCS could increase of 2.48 t C ha^−1(+3.26%).In the same period,assuming to convert coppices stands to high forests,an additional TCS of 0.78 t C ha^−1(equal to 2.85 t CO 2 ha^−1)in the aboveground biomass could be achieved without increasing forest areas.The additional carbon could be certifi ed and exchanged on a VCM,contributing to climate change mitigation at a local level. | Luca Nonini Marco Fiala | 2021 | Journal of Forestry Research2021，32，1： | 0 |
| 5 | 南方典型红壤侵蚀区马尾松林立木生物量无人机遥感估测显示文摘以南方典型红壤侵蚀区长汀县河田镇为例,结合无人机与激光雷达产生的点云数据优势,通过局部最大值和分水岭算法反演单木树高(H)和冠层半径(R_(c)),拟合以H和R_(c)为变量组合的异速生长方程,得到以新冠层参数为底的马尾松立木生物量模型。结果表明:提取树高的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.93和0.49 m;计算冠层半径的R2和RMSE分别为0.88和0.64 m;估算立木生物量的R^(2)和RMSE分别为0.89和3.37 kg。本研究通过无人机遥感影像定量参数并构建的异速生长方程中,以组合(H+R_(c))为底的异速生长方程估测马尾松林立木生物量的精度较高,可以有效估测马尾松林立木生物量,可为南方典型红壤侵蚀区马尾松林立木生物量准确估测提供参考。 | 田上峰 刘健 余坤勇 王瑞璠 赵文凯 | 2024 | 西南林业大学学报(自然科学)2024，44，1： | 0 |
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