攀枝花市云南松生物量空間分布格局研究-森林經理-研究生開題報告(二)

進入到20世紀80年代以后，國際科教理事會再次提出了全球變化研究即國際地圈與生物圈計劃（IGBP），利用以往在斑塊水平的生態系統研究成果和生物量數據擴展到景觀、區域乃至全球的空間尺度上[29-30]。這一階段對于生物量模型的研究主要趨向各種模型對于不同區域和不同樹種的比較。近年來，為了科學評價森林生態系統在全球大氣中發揮的碳匯作用，又開始研究森林生態系統的潛在生物量和由人類、自然干擾引起的森林生態系統生物量和生產力的動態變化過程[31-32]，這些成果為全球森林生態系統生物量和生產力的研究提供了有力的理論基礎。

2.2 國內生物量研究進展

我國對于生物量的研究起步要明顯晚于發達國家，20世紀60年代，中國科學院原沈陽林業土壤研究所在湖南會同疏溪口設立森林生態實驗站對杉木幼林的生物量進行了測定和研究；1963年，南京林學院主持并編制了毛竹一元和二元生物量鮮重表[33-34]。直至20世紀70年代后期，尤其在我國成為IGBP的主要參與國之后，關于森林生物量與生產量的研究開始逐漸增多，很多專家學者對于生物量的研究做了大量的工作。最初主要集中于對杉木人工林和馬尾松人工林生物量的研究[32-36]，李文華等在1981年對長白山溫帶天然林生物量進行了研究[37]，使我國森林生物量研究在人工林和天然林兩方面都有所發展。

20世紀80年代，有很多專家針對我國不同氣候帶分別進行了大量的研究，在這一期間，針對我國熱帶、亞熱帶、溫帶的不同闊葉和針葉樹種的生物量和生產力進行調查和研究[38-42]。

進入90年代及21世紀以后，對于生物量的研究趨向更為詳細和廣泛。歷經幾十年的發展，目前我國己對森林生態系統中的喬木、林下植物以及根系等生物量做了大量的研究，并拓展至與之相關聯的森林類型、氣候帶、區域尺度生物量等各個領域，存在大量的分散資料的累積，極大的推動了我國基于森林生物量的生態系統和全球生態變化研究的開展，也為更加系統的研究我國森林植被碳匯極其變化打下了深厚的基礎[43-48]。

2.3 模型法概況

生物量模型法由于是利用林木易測因子推算難于測定的林木生物量，從而減少測定生物量的外業工作[49]，是目前比較流行的方法。

國內外對于喬木生物量模型的研究由來己久，從1944年首次有研究將相對生長模型引入樹木生物量研究上至今，己陸續有很多位專家學者對于樹木的生物量模型進行研究并取得相應成果，生物量模型的研究在各位專家學者的共同努力下日趨成熟完善。按照研究對象尺度的不同，可以將目前喬木生物量模型分為單木生物量模型和大尺度森林生物量模型[50-53]。

2.3.1單木生物量模型研究

自從Kitterge1944年將相對生長模型引入到林木上，利用胸徑和葉重的擬合關系，成功擬合和建立了白松等樹種的葉生物量對數回歸方程，多位學者[54-57] ，也利用多種模型對單木生物量進行了擬合和估計，總的來說目前生物量模型主要有下列三種形式：

線性模型（加性誤差）：

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

非線性模型（加性誤差）：

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

非線性模型（乘性誤差）：

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

在上式中，Y表示生物量，Xj表示第j個變量，βj表示第j個模型參數，ε表示誤差數。

在上述模型中，（1－1）式采用最小二乘法的多元線性回歸估計方法對生物量模型進行估算回歸。（1－2）式則使用參數迭代的估計方法。（1－3）式類型的模型通常采用模型兩端取對數，將模型化為線性再進行估計，形式如下：

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

目前為止，生物量模型常用的自變量和自變量的形式主要有：胸徑（D），D2，樹高（H），D2H，也有一些生物量模型加上樹齡，樹冠和材積等自變量。在實際生產過程中，采用比較多的回歸關系式有：

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為方程中的估計參數。

在生物量研究中，對于枝、葉的測定過程是，將樹木的枝條分一年生和多年生枝。樹葉因所在樹冠部位（上、中、下）不同，其含水率不同；按常綠和落葉劃分，落葉樹的葉齡是一年，但常綠樹的葉齡不同，含水率也各不相同。對于樹木枝與葉生物量的測定方法則主要有：全數調查法、標準枝法、回歸法。

（一）全數調查法

將樹冠中的每個枝條都砍下，先測定每個枝條的帶葉枝鮮重（WBL），再把全部葉都摘掉，分別測定葉量（WL）和枝量（WB）。

（二）標準枝法

1、標準枝法是以重量為基準的分級，選取標準枝。標準枝是具有平均帶葉枝鮮重且葉量中等的枝條。測定方法如下：

（1）將樹冠分為上、中、下三層，按順序測定每個枝條帶葉的枝鮮重，并且計算出平均帶葉的枝鮮重，按照平均重量選取3~5個標準枝。

（2）對標準枝進行摘葉處理，分別測定其枝量和葉量，并在每一層取烘干樣品（葉：50g：枝100g）。

（3）根據每層標準枝推算出各層中枝、葉的鮮重和干重，然后將各層枝、葉重量相加，得到樹木的枝重與葉重。

2、以基徑和枝長為基準的分級標準枝法

選取標準枝具有平均基徑（d0）和平均枝長（l），且葉量中庸的樹枝。

（三）回歸估計法

各國專家學者在研究過程中提出過很多生物量模型的形式，其中最有代表性的主要有三種模型：線性模型、非線性模型以及多項式模型。這三種模型中，又可以按照自變量的數量來劃分為一元生物量模型和多元生物量模型。其中非線性生物量模型是目前應用最為普遍的生物量模型，而非線性生物量模型中的相對生長模型CAR（Constant Allometric Ratio）模型和VAR（Variable Allometric Ratio）模型是最具代表性的兩種模型，在目前的生物量研究中使用的最為廣泛。這兩種模型的具體形式如下：

樹干：

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

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

樹枝、樹葉：

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代表樹干、樹枝或樹葉的重量；D是胸徑；H為樹高；ε為誤差；i=第1、2、3…n株；e為指數函數；b0、b1、b3為參數。

Ruark[58]曾經分別使用VAR和CAR模型對歐洲山楊（Populustremula）的各部分生物量進行擬合比較，通過研究得出，對于歐洲山楊來說，在樹皮、樹枝、嫩枝和樹葉這幾部分生物量的估計時，VAR模型比CAR模型擬合的程度更好，但是對于樹干部分來說，CAR模型要優于VAR模型。Ruark認為，導致該結果的主要原因是VAR模型的自由度比CAR模型要少。

一些相關研究從模型參數的穩定性、模型的預估能力分析、比較了兩類模型，結果得出CAR模型不僅參數估計值穩定，而且預估能力強[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們關注的焦點，自20世紀70年代起很多學者就開始對全球范圍內的生物量進行估測。包括：基于材積轉化的生物量模型、基于遙感技術的生物量模型和地統計分析方法計算生物量模型。

基于材積轉化的生物量模型：生物量轉換因子法是利用林分生物量與木材材積比值的平均值，乘以林分所屬森林類型的總蓄積量，進而得到該類型森林的總生物量的方法[58-62]。

基于遙感技術的生物量模型的原理：遙感圖象的信息主要是由反射光譜的特征來呈現的，對于植物來說，光合作用使植物對于紅色光和藍紫色光強烈吸收，進而會使其反射光譜曲線在這一部分表現為波谷狀態。植物的反射光譜曲線的特征主要是反應植物葉綠素的含量以及分布狀態和植物生長狀況，植物的葉綠素含量可以很好的反映出植物的葉生物量，而葉生物量又可以反映出植物群落的生物量狀況，因此根據該原理，可以利用遙感數據來估算出森林的生物量。使用此方法首先要需要從光合作用的生理和生態過程入手，根據植物對于太陽光的吸收、反射和透射等效果，以及太陽光輻射在植物冠層內和大氣中的傳輸，分析森林植被的生物量估測的遙感模型的機理。在植物生物量影響因子的基礎上，在衛星接收的信息和實際測量生物量之間建立數據模型和解析公式，實現估測森林生物量的目的。

遙感影像法測量生物量的優點是簡單、耗時短、工作量相對較少，可以大范圍的估算出生物量；缺點是需要高清衛片，誤差相對較大，存在混交林的時候不能估算單一樹種的生物量。