攀枝花市云南松生物量空间分布格局研究-森林经理-研究生开题报告(二)

进入到20世纪80年代以后，国际科教理事会再次提出了全球变化研究即国际地圈与生物圈计划（IGBP），利用以往在斑块水平的生态系统研究成果和生物量数据扩展到景观、区域乃至全球的空间尺度上[29-30]。这一阶段对于生物量模型的研究主要趋向各种模型对于不同区域和不同树种的比较。近年来，为了科学评价森林生态系统在全球大气中发挥的碳汇作用，又开始研究森林生态系统的潜在生物量和由人类、自然干扰引起的森林生态系统生物量和生产力的动态变化过程[31-32]，这些成果为全球森林生态系统生物量和生产力的研究提供了有力的理论基础。

2.2 国内生物量研究进展

我国对于生物量的研究起步要明显晚于发达国家，20世纪60年代，中国科学院原沈阳林业土壤研究所在湖南会同疏溪口设立森林生态实验站对杉木幼林的生物量进行了测定和研究；1963年，南京林学院主持并编制了毛竹一元和二元生物量鲜重表[33-34]。直至20世纪70年代后期，尤其在我国成为IGBP的主要参与国之后，关于森林生物量与生产量的研究开始逐渐增多，很多专家学者对于生物量的研究做了大量的工作。最初主要集中于对杉木人工林和马尾松人工林生物量的研究[32-36]，李文华等在1981年对长白山温带天然林生物量进行了研究[37]，使我国森林生物量研究在人工林和天然林两方面都有所发展。

20世纪80年代，有很多专家针对我国不同气候带分别进行了大量的研究，在这一期间，针对我国热带、亚热带、温带的不同阔叶和针叶树种的生物量和生产力进行调查和研究[38-42]。

进入90年代及21世纪以后，对于生物量的研究趋向更为详细和广泛。历经几十年的发展，目前我国己对森林生态系统中的乔木、林下植物以及根系等生物量做了大量的研究，并拓展至与之相关联的森林类型、气候带、区域尺度生物量等各个领域，存在大量的分散资料的累积，极大的推动了我国基于森林生物量的生态系统和全球生态变化研究的开展，也为更加系统的研究我国森林植被碳汇极其变化打下了深厚的基础[43-48]。

2.3 模型法概况

生物量模型法由于是利用林木易测因子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[49]，是目前比较流行的方法。

国内外对于乔木生物量模型的研究由来己久，从1944年首次有研究将相对生长模型引入树木生物量研究上至今，己陆续有很多位专家学者对于树木的生物量模型进行研究并取得相应成果，生物量模型的研究在各位专家学者的共同努力下日趋成熟完善。按照研究对象尺度的不同，可以将目前乔木生物量模型分为单木生物量模型和大尺度森林生物量模型[50-53]。

2.3.1单木生物量模型研究

自从Kitterge1944年将相对生长模型引入到林木上，利用胸径和叶重的拟合关系，成功拟合和建立了白松等树种的叶生物量对数回归方程，多位学者[54-57] ，也利用多种模型对单木生物量进行了拟合和估计，总的来说目前生物量模型主要有下列三种形式：

线性模型（加性误差）：

Y=β0+β1X1+…+βjXj+ε                           （l－1）

非线性模型（加性误差）：

Y=β0 X1β1 X2β2…Xjβj+ε                           （l－2）

非线性模型（乘性误差）：

Y=β0 X1β1 X2β2…Xjβjε                            （l－3）

在上式中，Y表示生物量，Xj表示第j个变量，βj表示第j个模型参数，ε表示误差数。

在上述模型中，（1－1）式采用最小二乘法的多元线性回归估计方法对生物量模型进行估算回归。（1－2）式则使用参数迭代的估计方法。（1－3）式类型的模型通常采用模型两端取对数，将模型化为线性再进行估计，形式如下：

lnY=lnβ0+β1lnX1+…+βjlnXj+lnε                    （1－4）

目前为止，生物量模型常用的自变量和自变量的形式主要有：胸径（D），D2，树高（H），D2H，也有一些生物量模型加上树龄，树冠和材积等自变量。在实际生产过程中，采用比较多的回归关系式有：

W=aDb                                        （1－5）

W=a（D2 H）b                                                  （1－6）

在上述公式中，W表示生物量，a、b为方程中的估计参数。

在生物量研究中，对于枝、叶的测定过程是，将树木的枝条分一年生和多年生枝。树叶因所在树冠部位（上、中、下）不同，其含水率不同；按常绿和落叶划分，落叶树的叶龄是一年，但常绿树的叶龄不同，含水率也各不相同。对于树木枝与叶生物量的测定方法则主要有：全数调查法、标准枝法、回归法。

（一）全数调查法

将树冠中的每个枝条都砍下，先测定每个枝条的带叶枝鲜重（WBL），再把全部叶都摘掉，分别测定叶量（WL）和枝量（WB）。

（二）标准枝法

1、标准枝法是以重量为基准的分级，选取标准枝。标准枝是具有平均带叶枝鲜重且叶量中等的枝条。测定方法如下：

（1）将树冠分为上、中、下三层，按顺序测定每个枝条带叶的枝鲜重，并且计算出平均带叶的枝鲜重，按照平均重量选取3~5个标准枝。

（2）对标准枝进行摘叶处理，分别测定其枝量和叶量，并在每一层取烘干样品（叶：50g：枝100g）。

（3）根据每层标准枝推算出各层中枝、叶的鲜重和干重，然后将各层枝、叶重量相加，得到树木的枝重与叶重。

2、以基径和枝长为基准的分级标准枝法

选取标准枝具有平均基径（d0）和平均枝长（l），且叶量中庸的树枝。

（三）回归估计法

各国专家学者在研究过程中提出过很多生物量模型的形式，其中最有代表性的主要有三种模型：线性模型、非线性模型以及多项式模型。这三种模型中，又可以按照自变量的数量来划分为一元生物量模型和多元生物量模型。其中非线性生物量模型是目前应用最为普遍的生物量模型，而非线性生物量模型中的相对生长模型CAR（Constant Allometric Ratio）模型和VAR（Variable Allometric Ratio）模型是最具代表性的两种模型，在目前的生物量研究中使用的最为广泛。这两种模型的具体形式如下：

树干：

VAR模型：Wi=b0（Di2Hi）bi eb2(Di2Hi)+εi                   （l－7）

CAR模型：Wi=b0（Di）bi +εi                            （l－8）

树枝、树叶：

VAR模型：Wi=b0（Di）bi eb2Di +εi                         （l－9）

CAR模型：Wi=b0（Di）bi +εi                             （l－10）

在上述公式中：W代表树干、树枝或树叶的重量；D是胸径；H为树高；ε为误差；i=第1、2、3…n株；e为指数函数；b0、b1、b3为参数。

Ruark[58]曾经分别使用VAR和CAR模型对欧洲山杨（Populustremula）的各部分生物量进行拟合比较，通过研究得出，对于欧洲山杨来说，在树皮、树枝、嫩枝和树叶这几部分生物量的估计时，VAR模型比CAR模型拟合的程度更好，但是对于树干部分来说，CAR模型要优于VAR模型。Ruark认为，导致该结果的主要原因是VAR模型的自由度比CAR模型要少。

一些相关研究从模型参数的稳定性、模型的预估能力分析、比较了两类模型，结果得出CAR模型不仅参数估计值稳定，而且预估能力强[54-55]。

2.3.2 大尺度森林生物量模型

大尺度森林生物量的估算方法一直是人们关注的焦点，自20世纪70年代起很多学者就开始对全球范围内的生物量进行估测。包括：基于材积转化的生物量模型、基于遥感技术的生物量模型和地统计分析方法计算生物量模型。

基于材积转化的生物量模型：生物量转换因子法是利用林分生物量与木材材积比值的平均值，乘以林分所属森林类型的总蓄积量，进而得到该类型森林的总生物量的方法[58-62]。

基于遥感技术的生物量模型的原理：遥感图象的信息主要是由反射光谱的特征来呈现的，对于植物来说，光合作用使植物对于红色光和蓝紫色光强烈吸收，进而会使其反射光谱曲线在这一部分表现为波谷状态。植物的反射光谱曲线的特征主要是反应植物叶绿素的含量以及分布状态和植物生长状况，植物的叶绿素含量可以很好的反映出植物的叶生物量，而叶生物量又可以反映出植物群落的生物量状况，因此根据该原理，可以利用遥感数据来估算出森林的生物量。使用此方法首先要需要从光合作用的生理和生态过程入手，根据植物对于太阳光的吸收、反射和透射等效果，以及太阳光辐射在植物冠层内和大气中的传输，分析森林植被的生物量估测的遥感模型的机理。在植物生物量影响因子的基础上，在卫星接收的信息和实际测量生物量之间建立数据模型和解析公式，实现估测森林生物量的目的。

遥感影像法测量生物量的优点是简单、耗时短、工作量相对较少，可以大范围的估算出生物量；缺点是需要高清卫片，误差相对较大，存在混交林的时候不能估算单一树种的生物量。