（森林经理学专业论文）滇中地区云南松林生物量及碳储量遥感估测模型研究.pdf

签名：塞醯，匝日期：趁丝：应 关于论文使用授权的说明 本人同意：西南林学院有权保留论文的复印件，可以采用影印、缩印或其他 复制手段保存论文；提交论文一年后，允许论文被查阅和借阅，学校可以公布论 文的全部或部分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：罢也亟导师签名：墨象猫日期： 摘要：森林生物量及其碳储量是反映森林生态环境的重要指标。森林生物量及碳 储量的研究仍然存在很大的困难和不确定因素。在小尺度上获得的数据是可靠 的，但在推绎到大尺度时存在重重困难；尽力消除这种不确定性的基本途径是提 高数据质量，改进研究方法，寻找有效而科学的尺度推绎方法。遥感解译和样地 清查是获取不同尺度上客观数据的手段，对于许多问题的研究难以单独使用其 一，多数情况下两者应互为补充。另外，数据之间通常具有一定的数理关系，对 于复杂数据的处理往往离不开数学模型。所以，遥感分析、样地调查等方法的综 合运用是未来解决尺度耦合问题和研究森林生态系统生物量及碳循环的主要趋 势。 本研究是以滇中地区云南松林为研究对象，对滇中地区的云南松林的生物量 及碳储量进行研究，生物量估测研究采用的方法是：在3 s 技术支持下，利用2 0 0 4 年美国t m 遥感数据与6 0 块样地调查数据相结合，建立以生物量为因变量，遥 感数据各植被指数及各波段灰度值为自变量的多元线性回归模型。首先，将卫星 影像图进行校正，然后提取出各植被指数及各波段的灰度值等1 3 个变量，再利 用6 0 块样地数据测得的胸径和树高计算出样地每公顷的生物量。其中，本研究 以4 5 块样地为建立模型的数据，1 5 块样地为检验模型的数据。然后分别以主成 分法建立主成分模型一和模型二，逐步回归法建立逐步回归模型三和模型四。再 分别对各模型的精度进行检验选出两个最优的模型。 对本研究所建立的四个模型进行统计检验，拟合优度检验，利用1 5 个样本 进行模型检验和评价，得出：主成分模型一的决定系数为0 5 6 8 、修正决定系数 为0 5 1 5 、复相关系数分别为0 7 5 4 、总相对误差为一2 8 8 5 、平均相对误差为 2 6 9 1 、预估精度为：8 3 2 4 1 。主成分模型二的决定系数为0 5 4 7 、修正决定 系数为0 4 9 1 、复相关系数分别为0 7 4 0 、总相对误差为1 6 2 6 、平均相对误差 为2 1 0 9 、预估精度为：8 1 4 2 1 。逐步回归模型三的决定系数为0 5 6 8 、修正 决定系数为0 5 1 5 、复相关系数为0 7 5 4 、总相对误差为5 2 2 6 、平均相对误差 为5 6 2 5 、预估精度为：7 9 6 6 0 。逐步回归模型四与模型三相同，因此得出的 检验数据也相同。 因此，最后根据检验的数据结果，本研究选择主成分模型一和主成分模型二 为符合本研究要求的最终的两个模型，碳储量的遥感估测研究是利用生物量与碳 储量的相关关系，将生物量估测模型转换为 关键词：云南松林，生物量，遥感估测模型 a b s t r a c t ：t h eb i o m a s sa n dc a r b o ns t o r a g eo ff o r e s ti sai m p o r t a n ti n d i c a t o r so ft h e e c o l o g i c a le n v i r o n m e n t t h es t u d yo fb i o m a s sa n dc a r b o ns t o r a g eo ff o r e s ts t i l lh a v ea g r e a td i f f i c u l t i e sa n du n c e r t a i n t i e s t h ed a t ao b t a i n e df r o mt h es m a l l s c a l eo b t a i n e di s r e l i a b l e ，b u ti ts t i l lh a v ed i f f i c u l t i e si nal a r g e s c a l e ；t h eb a s i cw a yt oe l i m i n a t et h i s u n c e r t a i n t yi si m p r o v ed a t aq u a l i t y , i m p r o v er e s e a r c hm e t h o d sa n dl o o k i n gf o ra l l e f f e c t i v ea n ds c i e n t i f i c s c a l i n gm e t h o d r e m o t es e n s i n gi n t e r p r e t a t i o na n ds a m p l e i n v e n t o r yi sam e a n st oo b t a i no b j e c t i v ed a t ao nd i f f e r e n ts c a l e s ，b u tf o rm a n yo ft h e d a t es t u d i e sa r ed i f f i c u l tt oq u e s t i o nt h eu s eo fo n ei n d i v i d u a l ，i nm o s tc a s e st h et w o s h o u l dc o m p l e m e n to fe a c ho t h e r i na d d i t i o n , t h ed a t a u s u a l l yh a sac e r t a i n m a t h e m a t i c a lr e l a t i o n s ，t h ec o m p l e x i t yd a t ao f t e nc a nn o td e a lw i t ht h em a t h e m a t i c a l m o d e l t h e r e f o r e ，g e n e r a lu s i n gr e m o t es e n s i n ga n a l y s i s 、p l o t si n v e s t i g a t e 、m o d e l s i m u l a t i o na n do t h e rm e t h o d si st h em a i nt r e n d st os o l v ea n dr e s e a r c h - s c a l ec o u p l i n go f f o r e s te c o s y s t e mb i o m a s sa n dc a r b o nc y c l e t h i ss t u d yi sar e s e a r c ho nt h ey u n n a n p i n e f o r e s tb i o m a s sa n dc a r b o n s t o r a g e ，t h es t u d ya r e ai st h ec e n t e ro fy u n n a n ，t h em e t h o do fb i o m a s se s t i m a t i o n m o d e li st h a tu s i n gt h e3 st e c h n o l o g yt oc o m b i n a t i o no ft h eu n i t e ds t a t e si n2 0 0 4 l a n d s a ti m a g ea n dt h ed a t eo f6 0s e t so fp l o t si n v e s t i g a t e d a t e s e t t i n gu pt h e b i o m a s sm o d e lo fm u l t i - v a r i a b l el i n e a rr e g r e s s i o nb yt a k eb i o m a s sa st h ed e p e n d e n t v a r i a b l e ，a n dt a k er e m o t es e n s i n gd a t ao fv e g e t a t i o ni n d e xa n dt h eb a n do ft h eg r a y v a l u ea ss i n c et h ev a r i a b l e f i r s t , c a l i b r a t i o nt h es a t e l l i t ei m a g em a p s ，a n dt h e ne x t r a c t e d 1 3v a r i a b l e sw h i c hi ss e v e r a lk i n d so fv e g e t a t i o ni n d e xa n dg r a yv a l u eo fb a n d s ，a n d c a l c u l a t e db i o m a s sb yu s ed i a m e t e ra tb r e a s th e i g h ta n dt r e eh e i g ht h a tf r o m 6 0g r o u p s d a t eo fp l o t si n v e s t i g a t e 。a m o n g6 0g r o u p sd a t eo fp l o t si n v e s t i g a t e ，4 5g r o u p sd a t eo f t h i s s t u d y w a st os e t u p t h em o d e l ，a n d15 g r o u p s d a t ew a sm o d e lt e s t d a t a r e s p e c t i v e l y , t h e nt h em e t h o do fm o d e ls e tw e r et h ep r i n c i p a lc o m p o n e n ta n d s t e p w i s er e g r e s s i o n ，t h e n , m a d i n gt h ep r e c i s i o nt e s tt oe v e r yb i o m a s sm o d e l t h e p r i n c i p a lm o d e l sw e r et h ef i r s ta n ds e c o n dp r i n c i p a lm o d e l ，t h es t e p w i s er e g r e s s i o n m o d e l sw e r et h et h i r ds t e p w i s er e g r e s s i o nm o d e la n dt h ef o r t hs t e p w i s er e g r e s s i o n m o d e l f i n a l l y , a c c o r d i n gt ot h ep r e c i s i o n ，c h o o s et w oo ft h em o d e lb e t t e rw h oa r e f i t t e di nt h i ss t u d y i i i t e s t i n gt h ef o u rm o d e l s ，t h et e s t sa r es t a t i s t i c a lt e s t 、f i t t i n ga c c u r a c y t e s ta n d u s i n g15s a m p l e sf o rm o d e lt e s t a n de v a l u a t i o n , t h ef i r s tm o d e lt e s tr e s u l ta r e ：t h e c o e f f i c i e n to fd e t e r m i n a t i o ni s0 5 6 8 , t h em u l t i p l ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ti s0 515 ，t h e a m e n d e dd e t e r m i n a t i o nc o e 伍c i e n ti s0 7 5 4 ，t h et o t a lr e l m i v ee r r o ri s 一2 8 8 5 ，t h e a v e r a g er e l a t i v ee r r o ri s 一2 6 91 ，t h ef o r e c a s ta c c u r a c yi s8 3 2 4 1 t h es e c o n dm o d e l t e s tr e s u l ta r e ：t h ec o e f f i c i e n to fd e t e r m i n a t i o ni s0 5 4 7 ，t h em u l t i p l ec o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n ti s0 4 91 t h ea m e n d e dd e t e r m i n a t i o nc o e f f i c i e n ti s0 7 4 0 ，t h et o t a lr e l a t i v e e r r o ri s1 6 2 6 ，t h ea v e r a g er e l a t i v ee r r o ri s2 10 9 ，t h ef o r e c a s ta c c u r a c yi s 8 1 4 2 1 t h et h i r dm o d e lt e s tr e s u l ta r e ：t h ec o e f f i c i e n to fd e t e r m i n a t i o ni s0 5 6 8 ，t h e m u l t i p l ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n ti s0 515 ，t h e a m e n d e dd e t e r m i n a t i o nc o e f f i c i e n ti s 0 7 5 4 ，t h et o t a lr e l a t i v ee r r o ri s5 2 2 6 ，t h ea v e r a g er e l a t i v ee r r o ri s 一5 6 2 5 ，t h e f o r e c a s ta c c u r a c yi s7 9 6 6 0 t h ef o m lm o d e lt e s tr e s u l ta r et h es a m eo ft h e l i r d m o d e lt e s t t h e r e f o r e ，a c c o r d i n gt ot h ef i n a lt e s td a t a , c h o o s i n gt h ef i r s tp r i n c i p a lc o m p o n e n t m o d e la n dt h es e c o n dp r i n c i p a lc o m p o n e n tm o d e lw e r et h ef i n a lt w om o d e l s s ot h e s t u d yo fr e m o t es e n s i n ge s t i m a t e sc a r b o nr e s e r v e si st ou s et h ec o e l a t i o nb e t w e e n b i o m a s sa n dc a r b o ns t o c k ，t h ee s t i m a t i o nm o d e lo fc a r b o ns t o r a g ei sc h a n g ef r o mt h e b i o m a s se s t i m a t i o nm o d e l k e yw o r d s ：y u n n a np i n ef o r e s t , b i o m a s s ，e s t i m a t i o nm o d e lo fr e m o t es e n s i n g ， p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ，c a r b o ns t o c ke s t i m a t e s ， 1 l ：z ：! 法5 9 1 3 研究内容1 1 1 4 研究方法1 1 2 数据准备和预处理一1 2 2 1 研究区概况1 2 2 2 数据来源l2 2 3 计算机软件l3 2 4 遥感图像预处理1 3 2 4 1 遥感图像校正原理l3 2 4 2 遥感图像几何校正1 4 2 5 研究区样地数据调查1 5 2 5 1 样地调查方法17 2 5 2 样地生物量计算。l7 3 遥感信息的提取19 3 1 遥感信息植被指数选择2 0 3 2 遥感信息的提取方法2 2 4 森林生物量及碳储量遥感估测模型研究一2 4 4 1 遥感估测模型的选择2 4 4 2 遥感主成分因子的提取2 5 4 2 1 确定分析变量，在s p s s 里输入因变量及各自变量的数据2 5 4 2 2 对原始数据进行相关性分析2 5 4 2 3 计算特征根、相应的标准正交特征向量、主成分贡献率及累计贡献 i 莽2 6 4 2 4 确定主成分数目的保留一2 6 4 2 5 计算主成分。2 9 4 3 利用5 个主成分建立云南松林生物量遥感估测模型3 0 4 3 1 多元线性回归的求解3 l 4 3 2 多元线性回归的统计检验一3 2 4 3 3 模型拟合优度检验3 4 4 3 4 模型检验与评价一3 5 4 4 利用逐步回归法建立云南松林生物量的遥感估测模型3 6 4 4 1 逐步回归法求解模型。3 7 4 4 2 多元线性回归的统计检验及拟合优度检验。3 7 4 4 3 多重共线性诊断3 8 4 4 4 模型检验与评价4 0 4 5 森林碳储量估测研究4 l 5 结论与讨论4 3 5 1 结论4 3 5 2 讨论4 4 参考文献一4 5 致谢4 9 1 绪论 1 绪论 1 1 研究的目的及意义 森林是陆地生态系统的主体，也是陆地生态系统中生产力最高、碳储量最大的植 被类型。森林生物量及其碳储量是反映森林生态系统功能的重要指标，森林生物量约 占全球陆地植被生物量9 0 l 。 2 0 世纪5 0 年代初期，世界上开始重视森林生物量研究，此后在国际生物学计划 ( i b p ) 和千年生态系统评估计划( m a b ) 的推动下，全球森林生物量研究工作取得了很 大发展。我国森林生物量研究始于2 0 世纪7 0 年代后期，先后建立了主要森林树种的 生物量测定相对生长方程，估算了它们的生物量和生产力，初步总结了全国不同森林 类型的生物量与生产力及其空间分布格局。但是，过去对森林生物量的研究主要集中 在个体、种群、群落和生态系统及分子水平上，而对大面积森林生物量的估算还存在 许多不确定性1 2 1 。因此，准确估计森林生态系统的生物量，为我国开展c d m ( 清洁发 展机制) 造林再造林类项目提供实践经验【3 l 。 森林碳储量是研究森林与大气问碳交换的基本参数，也是估算森林向大气吸收和 排放含碳气体的重要环节。提高森林生态系统生物量与碳储量的估算精度，对于研究 森林生态系统向大气吸收和排放含碳气体量具有重大意义。准确估计区域森林生态系 统碳库的大小及其相关碳库之间的交换通量一直是森林生态系统碳循环研究中的热 点与难点 4 1 。 近年来迅速发展的3 s 技术为大尺度森林生物量估算提供了一条快捷、经济、方 便和可靠的途径1 2 l 。因此，本文拟研究出一种高效快捷的方法来估算森林的生物量及 碳储量。期待能够为我国区域尺度的森林生态系统碳汇功能研究及中国生态地理区域 森林生态系统碳循环研究提供部分基础数据，为在全球气候变化的条件下中国区域生 态环境建设、制定区域森林生态系统碳汇管理对策以及为中国政府参与世界“碳汇贸 易”谈判提供依据和参考1 4 i 。由于我国森林资源多，且分布较广，因此，利用遥感技 术建立模型来研究森林生物量及碳储量是可行的，找出快捷且高效的方法来代替人工 清查森林资源的方法是必然的。 滇中地区云南松林生物量及碳储量的遥感估测模型研究 云南松( p i n u sy u n n a n e n s i s ) 是我国西南地区主要用材树种之一1 5 1 ，也是云贵高原上 常见的主要针叶树种，为我国西部偏干性亚热带的典型代表群系，分布以滇中高原为 中心的区域，占云南省林地总面积的5 2 、有林地蓄积的3 2 ，是云南省的最主要 森林植被类型之一，也是其分布区内瘠地荒山造林的先锋树种【6 】。因此，对云南松林 进行生物量及碳储量的遥感估测模型研究具有重要意义。 1 2 国内外研究现状及发展趋势 1 2 1 国内外研究概况 森林是一种主要的植物群落类型，约占地球陆地面积的1 3 ( 4 1 1 0 9 h m 2 ) h 。森林 生物量约占整个陆地生态系统生物量的9 0 ，碳储量占陆地生物圈地上碳储量的8 0 和地下碳储量的4 0 【7 】。森林生态系统在维护全球碳平衡中起着重要的作用。d i x o n 估计全球陆地生态系统的碳储量为2 0 5 0 p g ( 1 p = 1 0 1 5 ) ，森林生态系统的碳储量为 1 1 6 4 p g ，占到全球陆地生态系统碳储量的5 6 t 钔。 森林生物量( b i o m a s s ) 和生产力( p r i m a r yp r o d u c t i v i t y ) 是研究森林生态系统结构和 功能的基础数据。主要有三方面研究目的：一是在全球或区域尺度上，通过对森林生 物量和生产力的地理空间分布规律，以及与气候因子、植物群落分布之间关系的研究， 估算地球生物圈的承载能力1 8 i 。森林可以减缓温室效应，森林生物量和生产力的研究 与森林碳汇功能研究紧密结合起来，已经成为全球环境问题新的研究热点1 4 1 ；- - 是在生 态系统的尺度上，通过对森林生态系统生物产量的分布格局和机理的研究，揭示生态 系统生产力与环境的相互关系，探索维持持久林地生产力和健康森林生态系统的内在 生理要素和外在生态条件，为评价森林的可持续经营提供理论依据1 9 1 。三是森林生物 量作为可再生的生物能源，通过生物技术来提高短轮伐期能源林的生物产量和生产力 水平、能源林收获与加工贮存以及能源转换利用等技术的研究，拓展了传统森林生物 量的研究内容1 1 0 】。 经济社会的发展导致人类赖以生存的环境日益恶化，地球上天然森林的面积不断 减少，木材和林副产品供应也日趋紧张，加之我国森林覆盖率低，森林资源匾乏，为 实现我国森林资源的可持续发展和经营管理，重视对森林生态系统尤其是人工林生态 系统生物量和生产力的研究有着十分重要的意义。欧美、日本和新西兰等国家日益重 2 1 绪论 视对森林生物量的研究。近2 0 年来，国内的科研工作者对不同森林类型生态系统的 生物量进行了广泛的研究和调查。 最早有关生物量的研究是e b e r m e y e r 于18 7 6 年在德国进行的几种森林的树枝落 叶量和木材重量的测定、叶量和枝量与土壤养分关系研究以及对森林生长的影响 【1 1 】。，h a r t h y 对林木干材生产量与叶量的关系进行了研究【4 j ，后来b o y s e n 在研究森林 自然稀疏问题时，探讨了森林的初级生产且1 1 2 i 。2 0 世纪5 0 年代以来，世界上开始重 视对森林生物量研究，日本、美国相继开展了对森林生产力的研究，其中包括大量对 生物量的调查。2 0 世纪6 0 年代，在以研究生物量为中心的i b p ( 国际生物学计划) 的 推动下，在世界范围内对生物资源进行一次大普型b l 。7 0 年代，生物产量的调查和 调控研究占有重要地位。这一时期生物量的研究得到了迅速发展，调查的树种多、区 域广、范围大，有关学者研究了地球上主要森林植被类型的生物量和生产力，估算了 地球生物圈的总生物量。研究方法变得多样化，精确度也逐渐提高1 4 1 。 国内外学者对我国森林的碳源、碳汇作用也存在着不同的观点：s k o l e 等人指出， 我国森林的碳贡献率占亚洲的6 0 ，而方精云的最新研究表明：1 9 4 9 - 1 9 8 0 年间我国 森林碳储量减少；1 9 8 0 年以后，森林碳储量迅速增加，在全球碳平衡中起碳汇作用。分 析我国森林地区碳的动态变化将对我国森林碳储量的估算具有重要意义，并为同类地 区研究产生积极的影响【1 3 1 。 近年来，随着经济的快速发展，人们的生活水平和方式发生了极大的变化，对资 源及环境的压力也在增加，使得中国的土地利用与土地覆盖都发生了深刻变化，其对 环境的影响也已跨出了国界，成为全球变化研究的重要组成部分。对中国来说，碳循 环的研究十分重要也十分紧迫，这关系到中国未来能源政策和农业政策的制定及怎样 履行1 5 0 多个国家组成的u n f c c c ( 联合国气候变化框架公约) 中所达成的共识稳 定当前的大气温室气体含量。国内外学者对中国森林植被碳储量的估计也有多种结 果，如5 4 1 g tc 、4 4 5 g tc 、3 7 2 g tc 、6 0 8 g tc 、4 1 9 g tc 、1 7 g tc 等【1 1 。在这些估 计值中，国内学者都是以国家森林资源调查数据为基础进行估计的，各结果之间相对 变动较小，但d i x o n 的估计值与国内学者的估计值相差达4 倍多【1 1 。在过去十多年中， 国内已开展了一些土地利用变化和林业活动与碳源汇功能的研究和测定，取得了一些 研究结果，我国陆地生态系统生产力和碳储量研究也取得了很大的进展。然而，我国 是一个地域辽阔、地形复杂的多山国家，陆地生态系统和土地利用变化类型多样，加 滇中地区云南松林生物量及碳储量的遥感估测模型研究 上复杂的社会经济因素，目前的研究还远远不够，而且研究缺乏系统性和可比性1 1 1 。 许多学者从不同的角度对尖峰岭热带森林生态系统进行了大量研究：用生物量法 和蓄积量法计算天然林( 原始林、天然更新林) 的碳储量；测定森林凋落物量及其季节 变化；森林土壤碳储量及在不同皆伐强度和人类活动影响下( 刀耕火种) 的变化特点； 估算尖峰岭山地雨林及其更新林的碳平衡和碳库特点1 4 1 。目前，我国对森林碳储量及 其与大气c 0 2 的交换通量的估计，无论是在森林群落或森林生态系统尺度上还是在 区域、国家尺度上，普遍采用的方法是通过直接或间接测定森林植被的生产量与生物 量现存量再乘以生物量中碳元素的含量推算而得。因此，森林群落的生物量及其组成 树种的含碳率值是研究森林碳储量与碳通量的两个关键因子，对它们的准确测定或估 计是估算区域和全国森林生态系统碳储量及通量的基础，为了能更准确的估算不同森 林碳储量，应该分类型而采用不同的含碳量转换系数【1 1 。 我国森林的碳储量主要集中于云杉林、冷杉林、落叶松、栎类林、桦木林、硬叶 阔叶林和阔叶混交林等7 个林分类型中，在4 个时期中，虽然它们的面积仅占5 0 左 右，但其碳储量却约占整个森林的7 0 ，此外，在4 次森林清查中，这些森林类型共 增加了0 4 p g c ，占同期中全国森林碳增量( o 4 5 p g ) 的8 9 ，这充分说明这7 个森林类型 在我国整个森林中占主导地位。因此，这些森林类型碳的动态变化将极大地影响到我 国整个森林的源汇功能1 1 4 】。 自2 0 世纪7 0 年代以来，国内外在陆地生态系统与森林生态系统的碳循环和碳储 量方面进行了大量的研究。从许多有代表性的文献分析来看，这些研究的规模主要集 中在两个方面，一是全球尺度和国家尺度，二是局部典型的陆地生态系统和森林生态 系统，而对于中尺度或区域森林生态系统的碳储量和碳汇功能的研究较少【1 5 1 。 2 0 世纪9 0 年代以来，遥感技术得到了突飞猛进的发展。遥感在我国林业上应用 范围很广，包括森林制图、森林资源调查、动态监测、森林火灾监测和评估、森林病 虫害监测等。我国应用林业航空遥感技术是从六十年代开始的。人们将遥感技术与数 理统计抽样技术相结合调查森林资源1 1 6 】。目前l a n d s a tt m e t m 和n o a a a v h r r 数 据已被广泛用于估算森林植被生物量，如郭志华等通过样方调查获取森林材积，借助 于全球定位系统( g p s ) 为调查样方准确定位，根据l a n d s a tt m 数据7 个波段信息及其 线性与非线性组合，应用逐步回归技术分别建立了估算针叶林和阔叶林材积的最优遥 感光谱模型，进而确定了粤西及附近地区的森林生物量；h a m e 等结合地面调查和 4 l 绪论 t m 、a v h r r 数据，对欧洲森林生物量进行了成功估算；l e f s k y 等利用雷达数据对 美国e a s tm a r y l a n d 落叶松的地上部分生物量进行了估算。近年来，各种星载和机载 s a r 数据已被广泛用于估算陆地植物生物量，森林生物量估算已成为s a r 数据的重 要应用领域之一1 1 7 1 。 遥感数据可以为森林生物量的测定提供一种有效的手段，从卫星影像到航空照 片，目前有大量的遥感数据收集技术己经相当成熟，这就使在大的时间和空间尺度上 进行森林生物量估测成为可能。卫星遥感具有相当可观的潜力在时间与空间尺度上提 供陆地环境信息，因此，遥感在监测环境演变中起到了一个重要的作用，尤其是在大 面积范围内的数据收集中，遥感技术是一个主要的核心手段。与传统的生物量估算方 法比较，遥感方法可快速、准确、无破坏地对生物量进行估算，对生态系统进行宏观 监测【3 1 。 1 2 2 国内外测定生物量及碳储量的研究方法 1 2 2 1 生物量的测定 测定森林生物量，反映群落利用自然的能力，测定群落生产力的高低，是研究生态系 统物质循环的基础研究森林生物量不仅可以分析森林生态系统的生产能力，而且可以 为评价森林生态系统能量利用率和养分循环以及为森林的多途径利用提供基础数据 由于森林生态系统在全球碳循环中具有十分重要的作用，所以准确估计森林生态系统 的生物量是测定森林系统的碳储存密度、吸收二氧化碳量的研究基础【1 8 l 。 森林生物量和生产力从研究内容上可以分成两个方面：一方面是生物量和生产力 的数值测定或估算，具体分为生物量测定和生产力测定两个部分：另一是生物量和生 产力的形成机理，主要是揭示生物、环境等因子对生物量和生产力形成的影响。由于 生物量、生产力的形成机理也可以用于生物量和生产力的估算上，因此，这两个方面 的研究内容相互交错，不能完全分割2 s l 。 生物量( b i o m a s s ) 泛指单位面积上所有生物有机体的干重【1 9 】。生物量是绿色植物在 单位面积上通过同化器官进行光合作用所积累的有机物质或能量，是衡量生产力的重 要指标和研究森林生态系统物质循环的基础【2 0 l 。森林生物量为一定时期内单位面积上 有机物质的干重，反映了该时期内林木净生产力的积累总量，是研究森林生态系统结 滇中地区云南松林生物量及碳储量的遥感 构和功能的最基本数据。2 0 世纪5 0 年代初期，世界上 后在i b p 和m a b 推动下，研究了地球上主要森林植被 域地理分布规律、植被生产力与气候因子和植物群落分布之间的关系，估算了地球生 物圈的总生物量。由于全球气候变化，森林具有减缓温室效应的作用，大尺度的森林 生物量和生产力的研究与森林的碳循环紧密结合起来，使森林生物量与生产力成为新 的研究热点。全球大规模开展森林生态系统生物量及生产力研究，始于2 0 世纪6 0 年代的国际生物学计划( i b p ) ，许多国家在i b p 计划期间，对其境内的主要森林生态 系统的生物量与生产力进行了调查研究。到目前为止，全球范围内不同国家或地区的 大部分森林生态系统类型己进行过生物量与生产力研究，积累了大量的资料，同时也 发展了许多研究方法。如：皆伐法、平均木法、相对生长法。由于历史原因，我国没 有参加国际i b p 计划【2 】，我国最早的对森林生物量的调查研究是由潘维俦、冯宗炜、 李文华等于2 0 世纪7 0 年代末8 0 年代初开始进行的【2 1 1 。现己报道的相关研究资料比 较丰富，但多数集中在杉木林、云杉林、马尾松林、油松林、落叶松林、华山松、阔 叶红松林、亚热带常绿阔叶林、热带雨林等一些主要的森林生态系统上【2 i 。目前在国 际上常用设立所谓“破坏性样地”( d e s t r u c t i v ep l o t ) 的方法来进行测定【2 2 1 。 但总的来说，生物量的研究方法可以分为实测法、材积法和遥感法三类。 ( 1 ) 实测法主要有二氧化碳平衡法、气体交换法、微气象场法昼夜曲线法和收获 法等。二氧化碳平衡法是将森林生态系统的叶、枝、干和土壤等组分封闭在不同的气 室内，根据气室内浓度变化计算各个组分的光合速率与呼吸速率，进而推算出整个生 态系统二氧化碳的流动和平衡量。由于林冠的叶光合特性的时空异质性，用叶片c 0 2 气体交换量推算林冠光合量有一个复杂的尺度转化过程。微气象场法则与风向、风速 和温度等因子测定相结合，通过测定从地表到林冠上层c 0 2 浓度的垂直梯度变化来 估算生态系统c 0 2 的输入和输出量。直接收获法是对森林生物量研究的最可行方法。 该方法又可大致分为类皆伐法、平均木法和相对生长、法【2 3 1 。 皆伐法是将样地内的林木伐倒后测定其树干、枝、叶、果和根系等的干质量， 然后求和即为单株树木的生物量，然后在样地内对所有树木合计就得到林分的乔木层 生物量。皆伐法测定精度高，需要大量的时问和人力，对森林的破坏性大1 2 4 1 。 平均木法是根据样地每木调查的资料计算出全部立木的平均胸高断面积，选 出代表该样地最接近这个平均值的数株标准木，伐倒后求出平均木的生物量，再乘以 6 1 绪论 该林分密度，得到单位面积上林分乔木层的生物量。如果在类似的立地条件下有某些 不同林龄的人工林，而且每一林分都由同龄树构成，那么就会用简化处理方法。这种 方法根据每木调查的资料计算出全部林木的胸径，依径级分布选出能代表样地状况的 数株样木，伐倒后求出平均木的生物量再以林分单位面积上的株数( 或胸高断面积) 作 权重，得到单位面积林分乔木层的生物量。这种方法比较简单方便，但将个体林木的 测定值转换成林分的生物量可能会有误差。因此，该方法比较适用于具有小或中等离 散度的正态分布径阶的林分，比较适合树龄一致、树形大小频度分布的散度较小、呈 正态分布的人工林。但该方法相对粗略1 2 5 1 。 相对生长法是在样地每木调查基础上，根据林木的径级分配，按径级选取大 小不同的标准木，然后测定林木的各种生物量，再根据林木的各种生物量与某一测树 学指标之间的相关关系，利用回归方程后获得林分的生物量。在森林群落中，常用胸 径作自变量来推算其他因子。利用林木易测因子来推算难于测定的林木生物量，从而 减少测定生物量的外业工作可以进行大尺度森林生物量的估算对估计同类林分的生 物量，有一定的精度【2 5 】。 上述几种方法多用于小尺度上的研究，但将其在大尺度上整合后就可以获得大尺 度的生物量1 矧。 ( 2 ) 材积法就是根据林分材积来推算生物量。树干与总生物量和其他器官之间存 在相关关系，所以由树干材积推算总生物量是可行的。用这种方法计算的生物量称作 材积得出的生物量( 即材积源生物量) 。统计表明，林分蓄积量与生物量之间存在良好 的相关关系，因为林分蓄积量包含了森林类型、年龄、立地条件和林分密度等诸多因 素，利用它与林分生物量之间的关系推算生物量就消除了这些因素的影响【2 卯。 ( 3 ) 遥感法就是利用遥感技术对树木进行监测所获得。林业遥感应用的主要数据 源是光学遥感数据，如t m 和s p o t 等。t m 数据具有较高的空间分辨率和光谱分辨率， 信息丰富，成本较低，一直是林业遥感的主要信息 绣i 【2 7 1 。最初，人们用l a n d s a t m s s 来 监测植被的叶面积指数和活体生物量。后来，更多的是利用l a n d s a t t m 和n o a a a v h r r 数据来监测植被生长和生物量。如结合地面调查和t m 、a v h r r 数据，对数 百万平方公里欧洲森林生物量的成功估算，利用t m 数据对美国东c o l o r a d o 矮草草原 地上部分生物量的估算，对美国e a s t m a r y l a n d 落叶林的地上部分生物量的估算等1 2 3 i 。 近年来，各种星载和机载s a r 数据己被广泛用于估算陆地植物生物量，生物量估算 7 滇中地区云南松林生物量及碳储量的遥感估测模型研究 己成为s a r 数据的重要应用领域之一。卫星遥感使人们能在大陆甚至全球尺度上监 测自然资源。过去的研究主要集中在热带和北方针叶林区1 2 5 i 。 在大尺度上通常采用遥感法进行估测，该方法与生产力的估算方法有许多相似之 处【2 9 1 。 1 2 2 2 碳储量的测定 目前，陆地生态系统碳循环的主要研究方法有反映碳沉积的现存生物量的清单方 法( i n v e n t o r i e s ) 、反演模拟法( i n v e r s em o d e l i n g ) 、以涡度相关( w o d d yc o v a r i a n c e m e a s u r e m e n t s ) 为代表的微气象法、模式模拟法( p a t t e r nm o d e l i n g ) 等。生物量清单统计 方法即森林的生物量估测。植物生物量转换为碳储量是按照一个比率，即植物干物质 中碳所占的比重。涡相关技术( e d d yc o v a r i a n c e ) 是一种微气象技术，主要是在林冠上 方直接测定c 0 2 的涡流传递速率，从而计算出森林生态系统吸收固定c 0 2 量的方法 1 3 0 1 。 基于生物量的森林生态系统碳储量的估算是利用生物量和干物质中碳含量的乘 积得来的，包括植被( 包括树木和非乔木) 、枯落物和土壤三部分，其大小决定于植被 类型、林分面积、立地条件、自然环境等方面。到目前为止，国内对不同区域及不同 森林群落类型的生物量与生产力的研究报道己有数百例，而对森林群落组成树种的含 碳率的直接测定仅见几例报道，这相对我国丰富的森林群落类型来说就更难满足精确 估算的要求。在过去区域和国家尺度的森林生态系统碳储量的估算研究中，国外研究 者大多采用0 5 来作为所有森林类型的平均含碳率【3 ”2 1 ，也有采用o 4 5 作为平均含碳率 的，极少数根据不同森林类型采用不同含碳率，如b i r d s e y 在估算美国森林生态系统 碳储量时针叶林( s o f t w o o d s ) 按0 5 2 1 计算，阔叶林( h a r d w o o d s ) 按0 4 9 1 计算，s h v i d e n k o 等人在估算俄罗斯北方森林的碳储量时对于木质植物生物量按0 5 计算，其余植被成 份按0 4 5 计算。由于植物既有低碳组织，又有高碳组织，国际上常用的树木c 含量 值为0 4 5 - - 0 5 0 。前人的研究结果显示乔木树种的平均碳含量均大于o 4 5 ，若以0 4 5 作为平均含碳率转换系数估算森林乔木层的碳储量或碳通量可能会产生3 1 0 的负 系统误差，若以o 5 作为平均碳含量的转换系数估算森林乔