基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析

1、第31卷第16期2011年8月生態(tài)學(xué)報(bào)ACTA ECOLOGICA SINICAVol31,No16Aug,2011基金項(xiàng)目:中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)應(yīng)對(duì)氣候變化的碳收支認(rèn)證及相關(guān)問題(XDA05050201;國家林業(yè)公益性行業(yè)專項(xiàng)(200804001;國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(30870441收稿日期:2010-09-19;修訂日期:2010-12-14*通訊作者Corresponding authorE-mail :Burciaeaccn劉曉梅,布仁倉,鄧華衛(wèi),胡遠(yuǎn)滿,劉志華,吳志偉基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析生態(tài)學(xué)報(bào),2011,31(16:4783-4790Li

2、u X M ,Bu R C ,Deng H W ,Hu Y M ,Liu Z H ,Wu Z WEstimation and spatial pattern analysis of forest biomass in Fenglin Nature Reserve based on GeostatisticsActa Ecologica Sinica ,2011,31(16:4783-4790基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析劉曉梅1,2,布仁倉1,*,鄧華衛(wèi)1,2,胡遠(yuǎn)滿1,劉志華1,吳志偉1,2(1中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所,沈陽110016;2中國科學(xué)院研究生院,北京

3、100049摘要:基于豐林保護(hù)區(qū)1997年樣地調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)一元生物量估測模型,計(jì)算樣地生物量,在此基礎(chǔ)上,利用ArcGIS 地統(tǒng)計(jì)插值方法得到整個(gè)研究區(qū)森林生物量分布,并從林分結(jié)構(gòu)(林型、林齡組和地形因子(海拔、坡度、坡向兩個(gè)方面對(duì)保護(hù)區(qū)森林生物量空間格局進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,利用地統(tǒng)計(jì)插值得到區(qū)域水平的森林生物量是可行的,保護(hù)區(qū)森林平均生物量水平為1715t /hm 2,總生物量為308Tg (1Tg =1012g ;不同林分結(jié)構(gòu)(林型、林齡組有不同的生物量水平;地形因子與生物量有顯著的相關(guān)性,并得到它們之間的回歸方程,為保護(hù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)經(jīng)營提供了科學(xué)依據(jù)。關(guān)鍵詞:生物量;地統(tǒng)計(jì)

4、插值;空間格局分析;豐林保護(hù)區(qū)Estimation and spatial pattern analysis of forest biomass in Fenglin Nature Reserve based on GeostatisticsLIU Xiaomei 1,2,BU Rencang 1,*,DENG Huawei 1,2,HU Yuanman 1,LIU Zhihua 1,WU Zhiwei 1,21Institute of Applied Ecology ,Chinese Academy of Sciences ,Shenyang 110016,China 2Graduate U

5、niversity of Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100049,ChinaAbstract :The biomass of 120randomly selected from 158sample plots ,were calculated based on forest inventory data in 1997,Fenglin National Nature Reserve ,Northeastern China ,through the biomass estimation modelIn addition ,the remaining

6、 38sample plots were used to validate the model with correlation coefficients between the predicted and real valuesFurthermore ,the spatial distribution of forest biomass for each cell of the study region was derived by the spatial interpolation with geostatistics of ArcGIS on the biomass of those p

7、lots ,and the relationship between the spatial distribution pattern of biomass ,forest structures (including 8forest type and 5age groups and terrain factors (including elevation ,aspect and slope were analyzedThe results showed that the interpolation method is mostly available method to estimate fo

8、rest biomass based on forest inventory point data ,since the predicted and real biomass was mostly correlated (R 2=0.78Spatially ,the biomass varied obviously in this region ,it ranged from 416t /hm 2to 3769t /hm 2,and at average the biomass was 1715t /hm 2The total biomass of this region kept up to

9、 308million ton for that timeRespect to forest biomass and forest structure ,the biomass varied significantly with forest age ,and increased with increasing forest ageThe oldest forest yielded more biomass than younger forest ;the biomass for the former was up to 1748t /hm 2and for the latter reache

10、d 1551t /hm 2In addition ,the biomass varied with forest type ,and decrease from coniferous forest (egfir-spruce forest ,conifer-deciduous mixed forest (egmixed Korean pine forest to deciduous forestThe biomass in4874生態(tài)學(xué)報(bào)31卷coniferous forest,conifer-deciduous mixed forest and deciduous forest were17

11、50t/hm2,1625t/hm2,and1567t/hm2, respectivelyRespect to forest biomass and terrain factors,the biomass was significantly affected by the terrain factorsThe sites at the increasing elevation yielded lower biomass,and at the gradient of elevation(from250m to700mthe biomass decreased from1750t/hm2to1551

12、t/hm2The sites at the wet-cold aspect showed higher biomass than that on dry-warm aspect,and at the gradient it ranged from1740t/hm2to1635t/hm2However,the relationship between slope index and the biomass showed more complicated results,the biomass decreased from1760t/hm2to1670t/hm2while the slope in

13、creased from0to24,and then increased to1750t/hm2while slope continue to increaseOur results would be a guide to forest manager to estimate the biomass based on the inventory data,and provide a way to mitigate forest type and age to control local biomass and carbon stocksKey Words:forest biomass;inte

14、rpolation;spatial pattern analysis;Fenglin Nature Reserve森林生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,自身維持著大量的植被碳庫(約占全球植被碳庫的86%以上,同時(shí)森林也維持著巨大的土壤碳庫(約占全球土壤碳庫的73%1,與其它陸地生態(tài)系統(tǒng)相比,森林生態(tài)系統(tǒng)具有較高的生產(chǎn)力,每年固定的碳約占陸地生態(tài)系統(tǒng)的三分之二2-3,在維持全球氣候穩(wěn)定、調(diào)節(jié)全球碳平衡、減緩大氣溫室氣體濃度上升等方面具有不可替代的作用4。森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)與能量流動(dòng)的基礎(chǔ),是衡量森林生產(chǎn)力的重要標(biāo)志,也是評(píng)估森林碳收支的重要參數(shù)5。近年來,森林生物量估算已成為現(xiàn)代林業(yè)

15、科研的熱點(diǎn)問題6。森林生物量的估算方法有直接測量和間接估算2種7:直接測量即收獲法,準(zhǔn)確度高,但是耗時(shí)耗力,對(duì)森林有一定的破壞性;間接估算包括生物量模型、生物量估算參數(shù)及3S技術(shù)等方法8。目前測定生物量的方法主要是間接估算,即根據(jù)樣木測定及樣地調(diào)查數(shù)據(jù),外推到較大范圍內(nèi)進(jìn)行估算,該方法的難點(diǎn)就是要解決尺度推移過程中產(chǎn)生的誤差9。隨著GIS和空間統(tǒng)計(jì)技術(shù)的發(fā)展,地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在研究森林土壤更新過程、養(yǎng)分和水分空間變異以及物種空間分布格局、森林干擾、林分因子、地表死可燃物載荷量和種子資源的空間格局等方面取得了成功的應(yīng)用10-11,已成為分析森林生態(tài)系統(tǒng)(病蟲害、土壤和林木空間變化的重要工具12-13

16、,然而,地統(tǒng)計(jì)學(xué)在森林生物量的估測方面的研究尚不多見,缺乏應(yīng)用的基礎(chǔ),地統(tǒng)計(jì)方法可以在生物量空間異質(zhì)性分析基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度生物量估測,為此,本文基于豐林國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)1997年158個(gè)樣地調(diào)查數(shù)據(jù),利用一元生物量估測模型14-15,生成樣地生物量數(shù)據(jù)庫,在此基礎(chǔ)上利用GIS地統(tǒng)計(jì)插值對(duì)豐林保護(hù)區(qū)森林生物量進(jìn)行了估測,實(shí)現(xiàn)了樣地尺度推移到區(qū)域尺度森林生物量估測,并從林分結(jié)構(gòu)(林型和林齡組和地形(海拔、坡度、坡向兩個(gè)方面分析了森林生物量的空間分布格局,為保護(hù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)管理提供了科學(xué)依據(jù)。1研究區(qū)概況豐林國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)位于我國東北小興安嶺南坡北段,黑龍江省北部伊春市五營區(qū)境內(nèi)(128

17、5912915E,48024812N,總面積是18165hm2。大陸性季風(fēng)氣候,年均溫為05,年平均降水量640.5mm,主要集中在69月,空氣相對(duì)濕度為73%,無霜期120d左右,土壤為山地棕色森林土,土層厚2050cm,生長期間雨量集中,溫度適宜,有利于植被生長。全區(qū)屬于低山丘陵地形,呈孤島狀,三面環(huán)水,低洼,地勢由北、東南部邊緣向中部緩慢抬高,臺(tái)地與谷地較寬,海拔高度在285688m,以中部低山所占面積最大,海拔高度集中在300450m,地段占65%以上。山地一般頂部渾圓,坡度為1035,最大坡度為50,平緩地段占90%以上,境內(nèi)主要河流有湯旺河、豐林河、平原河等9條河流,以及季節(jié)性流水

18、小溪,縱貫全區(qū),構(gòu)成完整水系。保護(hù)區(qū)地帶性植被類型為以紅松為優(yōu)勢的針闊混交林,屬于中國東北區(qū)長白植物區(qū)系小興安嶺亞區(qū)16。森林覆被率為95%,是我國目前原始紅松林生態(tài)系統(tǒng)保存最完整、面積最大的近純天然的原始林,主要針葉喬木樹種有紅松(Pinus koraiensis、紅皮云杉(Picea koraiensis、魚鱗云杉(Picea jezoensis、冷杉(Abiesnephrolepis 、落葉松(Larix gmelinii 等,主要闊葉喬木樹種有白樺(Betula platyphylla 、楓樺(Betula costata 、黑樺(Betula davurica 、山楊(Populus

19、 davidiana 、紫椴(Tilla amurensis 、糠椴(Tilla mandshurica 、蒙古櫟(Quercus mongolica 、黃檗(Phellodendron amurense 、水曲柳(Fraxinus mandshurica 等。保護(hù)區(qū)是小興安嶺南坡森林物種、基因、群落和生態(tài)系統(tǒng)演替規(guī)律的縮影,是珍貴的“森林遺產(chǎn)”,對(duì)指導(dǎo)現(xiàn)有森林如何持續(xù)經(jīng)營有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。2材料與方法21數(shù)據(jù)來源豐林保護(hù)區(qū)森林資源調(diào)查數(shù)據(jù):在每個(gè)公里網(wǎng)格交叉點(diǎn)上機(jī)械設(shè)置006hm 2樣地,進(jìn)行每木檢尺(胸徑,樹高等,起測胸徑標(biāo)準(zhǔn)為6cm 。豐林保護(hù)區(qū)圖件:豐林保護(hù)區(qū)的林相圖(2000年、數(shù)

20、字高程模型DEM 及相關(guān)資源數(shù)據(jù)庫。22GIS 軟件和統(tǒng)計(jì)軟件本研究采用ArcGIS (93進(jìn)行森林生物量的空間插值估測和空間格局分析;采用軟件PC-Ord 50進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并對(duì)最后插值結(jié)果驗(yàn)證分析。23研究方法231樣地生物量計(jì)算采用158塊樣地檢尺數(shù)據(jù),根據(jù)一元生物量估測模型14-15(表1計(jì)算每株喬木的生物量(包括地上和地下部分的生物量,統(tǒng)計(jì)各樣地的總生物量,將單位面積生物量作為實(shí)測值,在ArcGIS 中通過關(guān)鍵字段實(shí)現(xiàn)生物量數(shù)據(jù)與點(diǎn)狀圖屬性表的關(guān)聯(lián),最終生成每個(gè)樣地的生物量數(shù)據(jù)庫。表1研究區(qū)各樹種生物量方程14Table 1The biomass equation of the spe

21、cies in the study area樹種Species 生物量方程Biomass equation紅松Pinus koraiensisW =0063D 25213413云杉Picea jezoensis Picea koraiensis ,冷杉Abies nephrolepis W =00737D 25126413落葉松Larix gmeliniiW =00267D 28318413白樺Betula platyphylla ,楓樺Betula costata ,黑樺Betula davurica W =02227D 22625113黃檗Phellodendron amurense ,水

22、曲柳Fraxinus mandshurica W =101871+2468log 10D 1315紫椴Tilla amurensis ,糠椴Tilla mandshurica W =00549D 23603213山楊Populus davidiana W =06858D 1913813蒙古櫟Quercus mongolica W =034433D 221213春榆Ulmus davidiana varjapojica W =00980D 2299813色木槭Acer monoW =19394D 1648313D 13表示胸徑,W 表示生物量232生物量插值及驗(yàn)證利用ArcGIS (93軟件將1

23、58塊樣地?cái)?shù)據(jù)隨機(jī)生成兩部分,其中120個(gè)點(diǎn)用來插值,38個(gè)點(diǎn)用來驗(yàn)證最后插值結(jié)果。利用地統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn)行樣地?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、變異函數(shù)的計(jì)算、理論變異函數(shù)的最優(yōu)擬合及檢驗(yàn),最后運(yùn)用克呂格插值,實(shí)現(xiàn)整個(gè)研究區(qū)生物量的估測,結(jié)合地統(tǒng)計(jì)模塊交叉驗(yàn)證的結(jié)果,并采用PC-Ord 50對(duì)38個(gè)實(shí)測值和預(yù)測值統(tǒng)計(jì)比較,驗(yàn)證插值的可行性。233生物量空間格局分析利用變異函數(shù)擬合的相關(guān)參數(shù),分析生物量的空間異質(zhì)性及其主要影響因素(內(nèi)部因素,選擇林分結(jié)構(gòu)(林型、林齡組和地形因子(海拔、坡度、坡向兩個(gè)方面分析森林生物量的空間格局。利用保護(hù)區(qū)林相圖及資源數(shù)據(jù)庫提取保護(hù)區(qū)林型及林齡組的分布圖,其中林型在董云寶17研究基礎(chǔ)上

24、加以概括,劃分為人工樟子松、落葉松林、椴樹紅松林、闊葉林、針闊混交林、云冷杉林、楓樺紅松林和云冷杉紅587416期劉曉梅等:基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析 松林8個(gè)林型,統(tǒng)計(jì)分析不同林型和林齡組生物量空間分布。利用保護(hù)區(qū)數(shù)字高程模型DEM 提取海拔、坡度和坡向地形因子,其中坡向采用太陽輻射坡向指數(shù)(TRASP 來表示18,其公式為:TRASP =1cos (/180(Aspect302(1式中,圓周率=31415926,Aspect 表示坡向,TRASP 的范圍為01,0表示最冷、濕的坡向,1表示最熱、干的坡向。利用PC-Ord 50統(tǒng)計(jì)分析地形因子與森林生物量的關(guān)系。

25、3結(jié)果與分析31樣地生物量的統(tǒng)計(jì)分析地統(tǒng)計(jì)空間插值過程,需要事先對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分布特征進(jìn)行分析,變異函數(shù)的計(jì)算一般要求待插值數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,要求平均值與中值大致相等,偏度為0,峰度為319,否則可能會(huì)使變異函數(shù)產(chǎn)生比例效應(yīng)20。從統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果(表2可見,樣地生物量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,可以進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)插值。表2研究區(qū)樣地生物量的統(tǒng)計(jì)特征Table 2Statistical characteristics of biomass in the study area (n =120樣地生物量Biomass /(t /hm 2最小值Min 最大值Max 平均值Mean 中值Median 標(biāo)準(zhǔn)差StdDev峰

26、度Kurtosis 偏度Skewness 4157376891728917084595043368604702圖1研究區(qū)生物量空間分布圖Fig1The spatial distribution of biomass in the study area32變異函數(shù)模型的選擇對(duì)樣地生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行變異函數(shù)擬合,并選擇最優(yōu)模型:結(jié)構(gòu)比(C /C 0+C 表示自相關(guān)部分引起的空間異質(zhì)性的高低,研究認(rèn)為結(jié)構(gòu)比75%時(shí),系統(tǒng)具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性;結(jié)構(gòu)比在25%75%,表明系統(tǒng)具有中等相關(guān)性;結(jié)構(gòu)比25%,說明系統(tǒng)的相關(guān)性很弱。3種模型的結(jié)構(gòu)比都高于75%,具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性,可以進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)插值。變異函數(shù)模

27、型選擇標(biāo)準(zhǔn)為決定系數(shù)大,殘差小,由表3得到,選用球狀變異函數(shù)模型,采用變異函數(shù)相關(guān)參數(shù),在GIS 中實(shí)現(xiàn)克呂格插值,得到保護(hù)區(qū)生物量分布圖(圖1,表3。33插值結(jié)果的驗(yàn)證Arc GIS 地統(tǒng)計(jì)模塊采用交叉驗(yàn)證方法來評(píng)價(jià)插值的效果。交叉驗(yàn)證分析重復(fù)從已知數(shù)據(jù)集中刪除一個(gè)采樣點(diǎn)的過程,用剩下的采樣點(diǎn)估算刪除點(diǎn)的數(shù)值,并計(jì)算誤差均值絕對(duì)值和誤差均方根21等。其標(biāo)準(zhǔn)為:平均值最接近0,均方根預(yù)測誤差最小,平均標(biāo)準(zhǔn)誤差表3生物量變異函數(shù)的相關(guān)參數(shù)值Table 3Parameters of variogram models for biomass模型Model 決定系數(shù)R 2殘差Residual SS塊金

28、Nugget基臺(tái)Still 結(jié)構(gòu)比Structural ratio07971109133303527090613856874生態(tài)學(xué)報(bào)31卷 最接近均方根預(yù)測誤差,標(biāo)準(zhǔn)均方根預(yù)測誤差最接近122。參照標(biāo)準(zhǔn),交叉驗(yàn)證的結(jié)果(表4得到克呂格插值是可行的,這種交叉驗(yàn)證方法一般是不同插值方法進(jìn)行對(duì)比時(shí)采用的方法,本文插值結(jié)果的驗(yàn)證最終采用PC-Ord (5對(duì)38個(gè)實(shí)測數(shù)據(jù)和插值數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如圖2,y =08309x +35001,R 2=07836,克呂格插值精度較高,是一種可行的方法。表4研究區(qū)生物量實(shí)測值與預(yù)測值交叉驗(yàn)證的結(jié)果Table 4Cross Validation of measu

29、red and predicted value for biomass in the study area誤差平均值Mean 誤差均方根Root-Mean-Square平均標(biāo)準(zhǔn)誤差A(yù)verage Standard Error標(biāo)準(zhǔn)平均值Mean Standardized 標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差Root-Mean-SquareStandardized0529460036029000808809961圖238個(gè)樣地實(shí)測值和預(yù)測統(tǒng)計(jì)比較Fig2Statistical comparisons between measured and predictedbiomass in 38samples34生物量空間格局分

30、析從圖1可以看出,生物量在東北部、北部較高,最高為370t /hm 2,西部及中部的生物量較低,生物量整體水平較高,平均生物量為1715t /hm 2,與二氧化碳信息分析中心(CDIAC 研究成果23相比,插值得到生物量是可行的,保護(hù)區(qū)總的生物量為308Tg (1Tg =1012g 。由表3可以得到保護(hù)區(qū)生物量具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性,結(jié)構(gòu)比為0991,體現(xiàn)了空間結(jié)構(gòu)(內(nèi)部因素對(duì)空間異質(zhì)性貢獻(xiàn)的大小,表明空間自相關(guān)因素是森林生物量空間異質(zhì)性的主導(dǎo)因素,與保護(hù)區(qū)為原始森林,人為干擾少相符合,森林內(nèi)部因子(地形、土壤、氣候、物種等對(duì)生物量分布格局的空間變異起主要作用。利用ArcGIS 統(tǒng)計(jì)

31、分析不同林型、林齡組及地形因子的生物量空間分布。341不同林分結(jié)構(gòu)(林型和林齡組生物量的空間分布從表5得到,幼齡林面積約為10hm 2,占森林總面積的057%,平均生物量為15513t /hm 2,總生物量約為002Tg ;中齡林面積約為1550hm 2,占森林總面積的86%,平均生物量為16432t /hm 2,總生物量為0.25Tg ;近熟林的面積約為3078hm 2,占森林總面積的17.2%,平均生物量為174t /hm 2,總生物量為054Tg ;成熟林面積為7160hm 2,占森林總面積的40%,平均生物量為16974t /hm 2,總生物量為1215萬噸;過熟林面積為6030hm

32、2,占森林總面積的335%,平均生物量為17475t /hm 2,總生物為105Tg 。平均生物量水平由高到低為過熟林近熟林成熟林中齡林幼齡林,近表5研究區(qū)不同林齡組的生物量Table 5The biomass of different age group in the study area 林齡組Age group 面積/hm 2Area 平均生物量/(t /hm 2Mean biomass總生物量/Tg Total biomass幼齡林Sampling 1025115513002中齡林Mid-age 15486316432025近熟林Near-mature 30780917397054成熟

33、林Mature forest 71597716974122過熟林Old-growth 60306317475105總計(jì)Total308787416期劉曉梅等:基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析4788 生 態(tài) 學(xué) 報(bào) 31 卷 熟林中針葉林的比例大， 所以生物量高于成熟林?？偵锪克綇拇蟮叫槌墒炝?過熟林 近熟林 中齡林 幼齡林， 保護(hù)區(qū)森林以成過熟林為主， 其生物量所占比重大。 從表 6 得到， 不同林型有不同生物量水平， 從大到小依次為云冷杉紅松林 椴樹紅松林 云冷杉林 人工 樟子松林 楓樺紅松林 落葉松林 針闊混交林 闊葉林， 不同林型所占的面積不同， 總生物量水

34、平相差很大， 從大到小依次為云冷杉紅松林 楓樺紅松林 云冷杉林 針闊混交林 闊葉林 椴樹紅松林 落葉松林 人工樟 子松， 可見保護(hù)區(qū)森林以針葉林為主， 其生物量水平約占總生物量水平的 84% 。 表6 Table 6 林型 Forest type 人工樟子松 Scotch pine plantation 落葉松林 Larch forest Korean pine forest 椴樹紅松林 Tilialeaved forest 闊葉林 Broadleaved mixed forest 針闊混交林 Coniferous and broadfir forest 云冷杉林 SpruceKorean p

35、ine forest 楓樺紅松林 BirchfirKorean pine forest 云冷杉紅松林 Spruce總計(jì) Total 研究區(qū)不同林型生物量 The biomass of different forest type in the study area 面積 / hm2 Area 3 42 99 45 897 03 1472 31 1458 99 4123 62 4233 42 5522 85 平均生物量 / （ t / hm2 ） Mean biomass 173 28 171 26 174 82 156 71 162 45 174 17 172 41 174 99 總生物量 /

36、Tg Total biomass 0 0005 0 02 0 15 0 23 0 25 0 72 0 74 0 96 3 08 3 4 2 生物量與地形因子的關(guān)系 隨著 生物量隨海拔的變化規(guī)律： 由圖 3 可以得到， 生物量呈現(xiàn)降低趨勢， 兩者的回歸關(guān)系為 海拔的升高， y = 0 0002 x2 +0 1682 x +143 56 ， R2 = 0 755 。保護(hù)區(qū)云 冷杉林及云冷杉紅松林等針葉林分布在溝谷或者海拔 隨著海拔的升高， 分布為針闊混交林、 闊葉 低的下坡位， 林， 從而生物量水平降低。 生物量隨著坡度的變化規(guī)律： 由圖 4 可以得到， 生 物量隨坡度變化是比較復(fù)雜的， 隨著坡度

37、的增大， 生物 當(dāng)坡度達(dá)到 25 左右， 生物量開始升高。 其 量先降低， Fig 3 study area 圖3 研究區(qū)生物量與海拔的關(guān)系 The relationship between biomass and elevation in the 2 R2 = 0 5675 。保護(hù)區(qū)云冷杉林、 回歸關(guān)系為 y = 0 0148 x 0 7004 x +175 54 ， 云冷杉紅松林分布在溝谷， 生物量 中等坡度分布有針闊混交林， 柞樹紅松林、 部分云冷杉紅松林、 紅松母樹林等分布在陡坡， 生物量水 水平較高， 平也比較高。 生物量隨坡向的變化規(guī)律： 從圖 5 可以看出， 隨著太陽輻射坡向指數(shù)

38、的增加， 生物量先升高， 后降低， 其回 圖4 Fig 4 area 研究區(qū)生物量與坡度的關(guān)系 圖5 Fig 5 研究區(qū)生物量與坡向（ 太陽輻射坡向指數(shù)） 的關(guān)系 The relationship between biomass and aspect （ TRASP） in The relationship between biomass and slope in the study the study area http： / / www ecologica cn 16 期 劉曉梅 等： 基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)豐林自然保護(hù)區(qū)森林生物量估測及空間格局分析 4789 2 2 歸關(guān)系為 y = 22 634

39、 x +13 477 x +172 43 ，R = 0 884 。在陰濕的溝谷分布有云冷杉林及云冷杉紅松林 ， 生物 當(dāng) TRASP 達(dá)到 0 55 左右的時(shí)候， 生物量就開始下降。 可見， 保護(hù)區(qū)森林生物量在冷濕環(huán)境下較高， 量較高， 而熱、 干環(huán)境下生物量偏低。 4 討論與結(jié)論 利用插值方法解決了尺度推移問題 ， 實(shí)現(xiàn)了由點(diǎn)到面的生物量空間分布格局 。與傳統(tǒng)的森林生物量估測 方法相比， 其自身的優(yōu)勢體現(xiàn)在： 基于較少的樣地?cái)?shù)據(jù)， 就可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度生物量的估測 ， 方法較為簡單， 直 精度較高； 利用地統(tǒng)計(jì)的變異函數(shù)分析生物量的空間異質(zhì)性 ， 更深入的了解其空間分布格局。這種方 觀可行，

40、法基于較少的樣地?cái)?shù)據(jù)即可得到區(qū)域水平上的生物量 ， 可以利用前期的調(diào)查數(shù)據(jù)， 例如森林一類清查數(shù)據(jù)， 插 可以廣泛應(yīng)用到森林資源管理實(shí)踐 。 值實(shí)現(xiàn)生物量空間分布， 生物量估測方法很多， 關(guān)鍵是估測精度的提高， 這是當(dāng)前森林生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。 生物量插值方 法對(duì)樣地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)量和分布有一定要求 ， 才能保證插值的可靠性， 其精度取決于樣地生物量的精度及插值模 如何選擇合適的、 針對(duì)性強(qiáng)的樣地生物量計(jì)算方法很重要 ， 本文樣地生物量計(jì)算過程中， 起測胸徑 型的選擇， 是 6cm， 沒有考慮胸徑小于 6cm 的林木， 生物量估測會(huì)偏低。插值方法的選擇最為關(guān)鍵， 今后研究中應(yīng)注重對(duì) 實(shí)現(xiàn)可以普適

41、生物量最優(yōu)插值方法 ， 基于地統(tǒng)計(jì)的插值方法還可以實(shí)現(xiàn)生物量空間 各種插值方法進(jìn)行比較， 分布異質(zhì)性的分析。 從生物量的空間分布格局看出， 森林生物量空間分布具有明顯的異質(zhì)性。 保護(hù)區(qū)東北部、 北部生物量水 2 平較高， 最高為 370 t / hm ， 中部、 南部生物量水平較低， 保護(hù)區(qū)人為干擾少， 成熟林、 過熟林的面積比例大， 整 2 體上生物量水平較高， 平均生物量為 171 5t / hm ， 總生物量為 3 08Tg。 林分結(jié)構(gòu)（ 林齡組、 林型） 影響著森林生物量水平， 隨著森林齡級(jí)的升高， 生物量增加， 生物量水平從幼齡 林到近熟林依次增大， 成熟林的生物量稍低于近熟林， 過

42、熟林的生物量最高， 保護(hù)區(qū)以成熟林、 過熟林為主 （ 面積占 75% ） ， 其生物量多于總生物量的 2 /3 ， 保護(hù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)存在齡組老化現(xiàn)象 。 不同林型的生物量 水平不同， 針葉林的平均生物量最高， 針闊混交林次之， 闊葉林生物量最低。 保護(hù)區(qū)的針葉林 （ 落葉松、 人工 椴樹紅松林、 楓樺紅松林、 云冷杉林、 云冷杉紅松林） 占總生物量 84% ， 闊葉林與針闊混交林總生物量 樟子松、 水平相差不大。 由于海拔、 坡度和坡向的變化， 導(dǎo)致了溫度、 水分、 光照等條件的變化， 引起森林生物量空間分布隨海拔、 坡度、 坡向呈現(xiàn)一定的規(guī)律性： 隨著海拔的升高， 生物量降低， 低海拔的生

43、物量水平高； 隨著坡度的增大， 變化 趨勢較為復(fù)雜， 生物量先下降后升高， 在溝谷、 陡坡的生物量水平較高； 隨著太陽輻射坡向指數(shù)的增加， 生物量 為保護(hù)區(qū)合理的 先升高后降低陰濕環(huán)境下生物量水平較高 。實(shí)現(xiàn)保護(hù)區(qū)森林生物量的估測及空間格局分析 ， 經(jīng)營與管理提供了科學(xué)依據(jù)。 References： 1 Post W M，Emanuel W R，Zinke P J，Stangenberger A G Soil carbon pools and world life zones Nature， 1982 ， 298 （ 5870 ） ： 156-159 2 Waring R H，Schlesin

44、ger W H Forest Ecosystems： Concepts and Management Florida： Academic Press， 1985 ： 313-335 3 Kramer P J Carbon dioxide concentration，photosynthesis，and dry matter production BioScience， 1981 ， 31 （ 1 ） ： 29-33 4 Woodwell G M，Whittacker R H，Reiners W A，Likens G E，Delwiche C C，Botkin D B Biota and the

45、 world carbon budget Science，1978 ， 199 ： 4325 5 Brown S，Sathaye J，Cannell M，Kauppi P E Mitigation of carbon emissions to the atmosphere by forest management Commonwealth Forestry Review （ United Kingdom） ， 1996 ， 75 （ 1 ） ： 80-90 ， 109-109 ， 111-112 6 Li H K，Lei Y C Estimation and Evaluation of For

46、est Biomass Carbon Storage in China Beijing： China Forestry Press， 2010 ： 1-2 7 West P W Tree and Forest Measurement Berlin： SpringerVerlag， 2009 ： 1-199 8 Luo Y J，Zhang X Q，Wang X K，Zhu J H，Hou Z H，Zhang Z J Forest biomass estimation methods and their prospects Scientia Silvae Sinicae， 2009 ， 45 （

47、8 ） ： 129-134 9 Wang W F，Song L N，Sui X Estimation of forest biomass and its temporal and spatial distribution patterns in Maoershan Forest Farm， http： / / www ecologica cn 4790 生 態(tài) 學(xué) 報(bào) 31 卷 Heilongjiang Province Journal of Northeast Forestry University， 2010 ， 38 （ 1 ） ： 47-49 10 Feng Y M，Tang S Z，

48、Li Z Y Application of spatial statistic ananlysis in forestry Scientia Silvae Sinicae， 2004 ， 40 （ 3 ） ： 149-155 11 Liu Z H，Chang Y，Chen H W，Zhou R，Xing G Z，Zhang H X，Zhang C M Spatial Pattern of land surface dead combustible fuel load in 2008 ， 19 （ 3 ） ： 487-493 Huzhong forest area in Great Xingan

49、 Mountains Chinese Journal of Applied Ecology， 12 Hock B K，Payn T W，Shirley J W Using a geographic information system and geostatistics to estimate site index of Pinus radiata for Kaingaroa 1993 ， 23 （ 3 ） ： 264-277 forest New Zealand Journal of Forestry Science， 13 Samra J S，Gill H S，Bhatia V K Spa

50、tial stochastic modeling of growth and forest resource evaluation Forest Science， 1989 ， 35 （ 3 ） ： 663-676 14 Chen C G，Zhu J F The Main Forest Biomass of Northeast Manual Beijng： China Forestry Press， 1989 ： 1-14 15 Wang C K Biomass allometric equations for 10 cooccurring tree species in Chinese temperate forests Forest Ecology and Management， 2006 ， 222 （ 1 /3 ） ： 9-16 16 Li J W The Ecology and Management of the Pinus Mixed Forest Harbin： Northest Forest University Press， 1997 ： 1-298 17 Dong Y B，Song G H，Song Y，Xue C B，Ouyan