黑龙江人工落叶松林分蓄积量 生物量和碳储量建模

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.05.013

林业资源管理 ›› 2017›› Issue (5): 74-77.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.05.013

黑龙江人工落叶松林分蓄积量生物量和碳储量建模

李屹()

国家林业局林业基金管理总站,北京 100714

收稿日期:2017-07-25 修回日期:2017-08-09 出版日期:2017-10-28 发布日期:2020-09-24
作者简介:李屹(1984-),男,天津人,本科,主要从事财务及信息系统管理工作。Email: 173983448@qq.com

Developing Stand-level Models of Stock Volume,Total Biomass and Carbon Storage for Larch Plantations in Heilongjiang Province

LI Yi()

Forestry Fund Management Center,State Forestry Administration,Beijing 100714,China

Received:2017-07-25 Revised:2017-08-09 Online:2017-10-28 Published:2020-09-24

摘要/Abstract

摘要：

林分水平的计量数表是开展森林资源二类调查必不可少的度量衡。利用黑龙江省国家森林资源清查的53个人工落叶松(Larix spp.)样地实测数据,结合已经颁布实施的《落叶松立木生物量模型及碳计量参数》行业标准,建立了林分水平的基于断面积和平均高的蓄积量、生物量和碳储量模型。结果表明:所建模型的确定系数(R²)在0.91以上,平均预估误差(MPE)在4%左右,可以满足森林资源二类调查的精度要求;提出的建模方法,也适用于建立其它地区或其它树种的林分蓄积量、生物量和碳储量模型。

关键词: 蓄积量, 生物量, 碳储量, 林分模型, 落叶松

Abstract:

The stand-level tables and models are indispensable tools for implementing forest management inventory.Using the mensuration data of 53 larch(Larix spp.)plantation plots of national forest inventory in Heilongjiang province,and combining with the published ministerial standard Tree Biomass Models and Related Parameters to Carbon Accounting for Larix,stand-level models of stock volume,total biomass and carbon storage based on basal area and mean height were developed in this paper.The results showed that determination coefficients(R ²)of the developed models were more than 0.91 and mean prediction errors(MPE)were less than 5%,which could meet the precision requirement for forest management inventory.The presented approach is suitable for developing stand-level models of stock volume,total biomass and carbon storage for other tree species in any regions.

Key words: stock volume, total biomass, carbon storage, stand-level model, Larix

中图分类号:

S791.22

李屹. 黑龙江人工落叶松林分蓄积量生物量和碳储量建模[J]. 林业资源管理, 2017,(5): 74-77.

LI Yi. Developing Stand-level Models of Stock Volume,Total Biomass and Carbon Storage for Larch Plantations in Heilongjiang Province[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2017,(5): 74-77.

图/表 6

表1

图1

图2

表2

图3

图4

参考文献 14

[1]	白卫国, 王祝雄. 论我国林业数表体系建设[J].林业资源管理, 2009(1):1-7.
[2]	曾伟生. 全国林业数表体系框架初探[J]. 中南林业调查规划, 2009,28(4):1-4.
[3]	LY 208-77, 立木材积表[S].北京: 中国标准出版社, 1977.
[4]	LY/T 2654-2016, 立木生物量模型和碳计量参数—落叶松[S].北京:中国标准出版社, 2017.
[5]	龚道怀. 闽东北鹫峰山针叶林蓄积量模型的研究[J]. 湖南林业科技, 2009,36(4):13-15.
[6]	闵志强, 孙玉军. 长白落叶松林生物量的模拟估测[J]. 应用生态学报, 2010,21(6):1359-1366.
[7]	GB/T 26424-2010, 森林资源规划设计调查技术规程[S].北京:中国标准出版社, 2010.
[8]	中华人民共和国林业部. 林业专业调查主要技术规定[M]. 北京: 中国林业出版社, 1990.
[9]	余松柏, 叶金盛, 王登峰, 等. 编制林分形高表估测林分蓄积量方法的研究[J]. 中南林业调查规划, 2005,24(3):5-9.
[10]	张丽华, 张怍恬, 李杰. 内蒙古大兴安岭林区主要树种形高表的编制及其对调查精度影响的分析[J]. 内蒙古林业调查设计, 2005,28(1):30-32.
[11]	骆期邦. 采用立木材积表计算林分蓄积量的一个必须纠正的错误方法[J]. 中南林业调查规划, 1992,11(4):7-8.
[12]	曾伟生, 骆期邦, 贺东北. 论加权回归与建模[J]. 林业科学, 1999,35(5):5-11.
[13]	曾伟生. 加权回归估计中不同权函数的对比分析[J].林业资源管理, 2013(5):55-61.
[14]	曾伟生, 唐守正. 立木生物量模型的优度评价和精度分析[J]. 林业科学, 2011,47(11):106-113. doi: 10.11707/j.1001-7488.20111117

指标	平均年龄 /a	平均胸径 /cm	平均树高 /m	公顷株数 /(株/hm²)	公顷断面积 /(m²/hm²)	公顷蓄积量 /(m³/hm²)
平均值	24	11.7	11.6	1092	11.65	62.52
最小值	14	6.8	5.2	517	1.96	8.37
最大值	35	18.9	17.2	2767	27.22	148.73
标准差	6	2.8	2.9	494	5.67	33.29

变量	模型		参数估计值							模型评价指标
变量	模型		a		b		c			R²	SEE		TRE/%		ASE/%		MPE/%		MPSE/%
蓄积量	(3)	5.23						0.917	9.57			2.63		0.00		4.23		11.47
蓄积量	(4)			3.60		0.1400		0.931	8.74			0.69		0.03		3.86		9.60
生物量	(3)	4.05						0.925	6.93			2.31		0.00		3.97		10.56
生物量	(4)			2.92		0.0967		0.936	6.41			0.57		0.03		3.67		9.04
碳储量	(3)	1.98						0.925	3.39			2.31		0.00		3.97		10.56
碳储量	(4)			1.43		0.0473		0.936	3.14			0.52		-0.03		3.67		9.05

[1]	赵兴魁, 黄金君, 何文, 姚月锋. 林分空间结构对巨尾桉人工林地上生物量的影响[J]. 林草资源研究, 2025, 0(6): 91-99.
[2]	崔笑玲, 高涵博, 胡振华, 张晗钰, 杨斌, 刘炳杰. 太原市生态公益林碳储量及碳汇潜力预测[J]. 林草资源研究, 2025, 0(5): 44-52.
[3]	刘皋, 谢泽奇, 周健豪, 廖利鹏. 基于机器学习与哨兵数据的森林地上生物量反演[J]. 林草资源研究, 2025, 0(4): 101-111.
[4]	党楷涵, 马菁, 方佳佳. 秦岭陕西段森林生态系统碳储量及组成特征[J]. 林草资源研究, 2025, 0(2): 126-132.
[5]	吴建国, 王思雨, 刘伟玮, 段敏, 贺凯, 格茸都吉, 旦增卓嘎. 西藏自然保护区草地植被生物量碳储量特征[J]. 林草资源研究, 2025, 0(2): 56-67.
[6]	毕晓婷, 杨浚恒, 崔海军, 宋维峰, 赵旭燕, 王婷婷, 普靖媛, 元素瑶. 纳帕海湿草甸和沼泽化草甸植物群落生物量分配差异及养分机制研究[J]. 林草资源研究, 2025, 0(1): 48-57.
[7]	马媛, 王志波, 叶冬梅, 刘凤玲. 华北落叶松人工林单木地上生物量相容性模型构建[J]. 林草资源研究, 2024, 0(6): 129-139.
[8]	杨光, 王欣宇, 马运佳, 刘昭言, 王立轩, 孙建. 火烈度对落叶松林土壤微生物量和群落组成的影响[J]. 林草资源研究, 2024, 0(6): 35-44.
[9]	邹文涛, 曾伟生, 杨学云, 温雪香. 哑变量模型和混合模型的比较——以构建不同区域杉木林和落叶松林生物量模型为例[J]. 林草资源研究, 2024, 0(5): 48-55.
[10]	张兆祥, 罗青红, 何苗, 宁虎森, 张志军, 包强, 孙倩. 基于InVEST模型的阿克苏柯柯牙生态系统碳储量评估分析[J]. 林草资源研究, 2024, 0(5): 148-156.
[11]	李梓华, 姚贤宇, 廖子华, 熊俊飞, 叶绍明. 施氮和混交固氮树种对尾巨桉磷营养分配及其生长的影响[J]. 林草资源研究, 2024, 0(4): 135-146.
[12]	杜志, 陈振雄, 贺东北, 刘紫薇, 黄鑫. 基于非线性混合效应的杉木林分蓄积量模型研建[J]. 林草资源研究, 2024, 0(4): 21-28.
[13]	姬玉飞, 杨永志, 庞立东, 贾芳彬, 鲁雪妍, 高润红. 四合木植物群落对不同放牧强度的响应[J]. 林草资源研究, 2024, 0(4): 84-93.
[14]	李杰, 刘晓彤, 高金萍, 付安民, 吴发云. 基于机载激光雷达点云数据的海南主要树种蓄积量反演[J]. 林草资源研究, 2024, 0(3): 25-32.
[15]	高永龙, 赖光辉, 王月容, 王欢, 张一鸣, 史少维, 张连金. 基于全国森林资源清查数据的油松人工林碳储量生长模型[J]. 林草资源研究, 2024, 0(3): 79-87.

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