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(按年度、期号倒序)     一年内发表的文章 |  两年内 |  三年内 |  全部 Please wait a minute... 选择: 下载引用 EndNote Reference Manager ProCite BibTeX RefWorks 显示/隐藏图片 Select 1. 长白山红松阔叶林的净碳交换变化及基于时间卷积神经网络的模拟 齐建东,谭新新 林业科学    2022, 58 (2): 1-12.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220201 摘要 （551）   HTML （47）    PDF （3050KB）（644）    可视化    收藏 目的: 分析长白山红松阔叶林净生态系统碳交换量(NEE)的季节性差异及其气象因子响应, 在月尺度下揭示气象因子对NEE的动态影响, 为调节研究地区的碳收支提供理论指导。同时研究时间卷积神经网络在森林生态系统净碳交换模拟中的应用, 探索NEE模拟的新方法。方法: 基于长白山温带红松阔叶林通量观测站2007—2010年间的30 min观测数据, 分析NEE和输入模型的5种气象因子的季节性差异, 并分析5种气象因子与NEE的相关性。使用随机森林模型, 计算影响NEE的各因子重要性得分, 选择得分较高的5种气象因子: 潜热通量、显热通量、冠层上方空气湿度、冠层上方水汽压和净辐射作为NEE模拟的输入; 分别构建基于时间卷积神经网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)、人工神经网络(ANN)、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)的5种NEE模型, 采用决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价模型的预测精度和稳定性。结果: 长白山温带红松阔叶林通量观测站NEE全年总量为-74.777 3 gCO2·m-2a-1, 总体表现为碳汇, 但夏季表现为碳汇, 冬季表现为碳源; NEE与潜热通量、冠层上方水汽压、净辐射和冠层上方空气湿度均极显著负相关(P < 0.000 1), 和显热通量相关性不显著; TCN模型的RMSE为0.110 5 mgCO2·m-2s-1, R2为0.821 4, RMSE分别比ELM、SVR、ANN和LSTM减少0.024 8、0.022 4、0.022 2和0.006 8 mgCO2·m-2s-1, R2分别比ELM、SVR、ANN和LSTM增加0.080 6、0.077 7、0.068 6、0.022 3; 根据5种模型的10次试验结果, 计算得到TCN模型RMSE的标准差为0.000 4 mgCO2·m-2s-1, 相比ELM、ANN和LSTM分别减小0.001 4、0.001 3和0.000 2 mgCO2·m-2s-1。结论: 长白山温带红松阔叶林通量观测站的NEE总体表现为碳汇, 但存在明显的季节差异; NEE与潜热通量、冠层上方水汽压、冠层上方空气湿度、净辐射极显著负相关(P < 0.000 1), 与显热通量相关性不显著。对于长白山温带红松阔叶林通量观测站的长期NEE预测结果表明, 基于TCN的模型不仅预测精度良好, 并且具有较强的稳定性, 能为时间卷积神经网络在生态模拟领域的应用提供可行性依据。本研究结果可为调节长白山红松阔叶林的碳收支提供理论指导。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 2. 基于光学遥感的稀疏乔灌木地上部分生物量反演方法 石永磊,王志慧,李世明,李春意,肖培青,张攀,常晓格 林业科学    2022, 58 (2): 13-22.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220202 摘要 （454）   HTML （24）    PDF （5280KB）（353）    可视化    收藏 目的: 基于无人机数据采用3种分层方案构建冠层盖度-乔灌木地上部分生物量模型以及基于Landsat8 OLI数据采用3种分层方案构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型, 对比分析不同分层方案的乔灌木地上部分生物量模型精度, 以期为基于遥感数据的干旱区人工林乔灌木地上部分生物量高精度反演提供理论依据。方法: 在毛乌素沙地实地调查102块30 m×30 m样地, 基于高分辨率无人机影像, 利用面向对象的机器学习算法获取乔灌草植被覆盖度信息, 采用3种分层方案(不分层、基于乔木和灌木2种植被类型分层、基于5个树种分层)构建冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型。基于Landsat8 OLI影像, 使用6种光谱指数(NDVI、RVI、MSAVI、TCG、NDMI、NIRv), 结合无人机影像解译草本植被覆盖度, 采用3种分层方案(不分层、有无草本植被样地分层、3个草本植被覆盖度等级样地分层)构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型。结果: 不分层的冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型鲁棒性最差(R2=0.22, n=102), 且估算精度最低(RMSE= 14.98 t·hm-2); 考虑乔木和灌木2种植被类型分层建模(RMSE = 7.44 t·hm-2)和5个树种分层建模(RMSE = 5.82 t·hm-2)的反演误差分别减少了50.32%和61.1%。在光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型中, NIRv反演乔灌木地上部分生物量精度最高(3种分层方案平均RMSE = 7.25 t·hm-2), NDVI反演乔灌木地上部分生物量精度最低(3种分层方案平均RMSE = 9.43 t·hm-2)。不同光谱指数对稀疏乔灌木地上部分生物量变异的解释能力表现为NIRv>NDMI>TCG>MSAVI>RVI>NDVI。木本植被类型对光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型精度的影响小于对冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型精度的影响。考虑草本植被覆盖度背景分层建模可使光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型RMSE减少8.13%~16.62%, 不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型精度对草本植被覆盖度背景的敏感性排序为NIRv>TCG> NDVI>MSAVI>RVI>NDMI。结论: 无人机高空间分辨率遥感可用于获取稀疏乔灌混交林树种类型及其草本植被信息等先验知识。在稀疏乔灌混交林区域, 木本植被类型对冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型精度影响较大, 至少需区分乔木和灌木两类植被才可保证该方法反演精度满足实用需求。基于Landsat-8 OLI卫星数据的考虑草本覆盖度的NIRv-乔灌木地上部分生物量模型分层建模方案适用于大区域稀疏乔灌木地上部分生物量遥感估算。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 3. 南亚热带常绿阔叶林4个常见树种的生物量分配特征与异速生长模型 赵厚本,周光益,李兆佳,邱治军,吴仲民,王旭 林业科学    2022, 58 (2): 23-31.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220203 摘要 （498）   HTML （39）    PDF （2356KB）（469）    可视化    收藏 目的: 分析南亚热带常绿阔叶林4个常见树种的生物量器官分配特征, 构建各树种单株及不同组分(地上部分和地下部分)生物量模型, 以提高其生物量估算准确性。方法: 以位于广州市的南亚热带常绿阔叶林为对象, 以该地区森林历史调查数据为依据, 结合研究区实际树种组成, 选取黧蒴、中华锥、千年桐和华润楠4个常见树种, 采用收获法测定各树种不同组分生物量, 构建各树种单株及各组分的生物量模型, 并探讨树高(H)和木材密度(ρ)作为第二自变量以不同形式加入模型对模型精度的影响。结果: 4个树种树叶生物量占比为5.34%~7.28%, 华润楠显著低于黧蒴(P < 0.05); 4个树种树枝生物量占比为16.82%~24.20%, 华润楠显著低于中华锥和黧蒴(P < 0.05); 4个树种树干生物量占比为47.22%~58.05%, 中华锥显著低于其他3个树种(P < 0.05); 4个树种树根生物量占比为14.25%~22.25%, 黧蒴和千年桐显著低于中华锥和华润楠(P < 0.05); 随着胸径增大, 千年桐和华润楠的树叶生物量占比呈极显著下降趋势(P < 0.01), 4个树种的树枝生物量占比均呈上升趋势, 树干生物量占比均呈下降趋势, 根生物量占比和胸径之间均未表现出显著相关性; 以胸径(D)为单一自变量的生物量模型具有较好拟合精度(平均R2=0.947); 将H以D2H形式包含在模型中, 导致地上和全株生物量模型的拟合能力下降, 但地下生物量拟合能力略有提升; 将H以独立第二自变量包含在模型中, 将增加模型的多重共线性问题; 将ρ以D2ρ形式包含在模型中对单株及各组分生物量的估算精度均有所下降; 将ρ以独立第二自变量包含在模型中, 能略微提高估算精度。结论: 阳生树种千年桐分配较多生物量给树干, 耐荫树种中华锥分配较多生物量给枝叶, 耐荫树种中华锥和华润楠的根系更发达。随着胸径的增加, 4个树种的树干生物量分配比例呈下降趋势而树枝的生物量分配比例呈上升趋势。对4个树种的生物量估算, 建议选用D为单一自变量的模型, 不建议将H作为第二自变量包含在模型内。增加ρ为第二自变量后仅能小幅提高模型拟合能力, 建议实际应用中根据调查目的在准确性和工作难度间做出取舍。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 4. 2060年前我国森林生物量碳库及碳汇潜力预测 付晓,张煜星,王雪军 林业科学    2022, 58 (2): 32-41.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220204 摘要 （812）   HTML （43）    PDF （1510KB）（895）    可视化    收藏 目的: 预测研究2060年前我国的森林生物量碳库及碳汇潜力, 以期为制定减排增汇政策提供重要依据, 为我国获取必要的CO2排放空间和参与全球气候变化谈判提供参考。方法: 基于全国森林资源清查数据资料, 利用Richards生长方程拟合方法, 将全国划分为6个区域, 每个区域分别建立8~9组主要优势树种(组)的样地公顷蓄积量与林龄的关系模型, 并结合我国森林经营规划推算各时期的森林面积, 预测2060年前我国的森林(不包括经济林和竹林)蓄积量、生物量碳库和碳汇潜力。结果: 到2030年, 我国森林蓄积量将达到204.73亿m3, 比2005年增加74.73亿m3; 2060年将达到286.45亿m3。从各区域动态变化来看, 西南地区和东南地区是我国未来森林蓄积增长量最快的地方, 也是森林质量精准提升潜力最大的地区, 分别占2060年全国森林蓄积量的37.68%和21.37%。到2060年, 现有森林碳储量将达到12.12 Pg C(Pg=1×1015g), 新造林将再增加碳储量0.92 Pg C, 森林生物量总碳库将达13.04 Pg C, 与2018年的7.57 Pg C相比增加了5.47 Pg C, 森林碳密度达63.96 Mg C·hm-2。结论: 鉴于目前我国森林以中幼龄林为主, 森林面积仍在不断增加, 我国森林生物量碳库和碳汇能力在未来40年内还将持续增长, 森林年增汇达到0.13 Pg C·a-1, 表明我国森林具有较大的碳汇潜力。为此, 需进一步加强森林资源保护和经营, 减少森林碳损失, 持续推进大规模国土绿化, 以维持和增强我国森林的碳汇能力, 助力实现"碳中和"目标。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 5. 基于GA-BP神经网络的雷竹林CO2浓度反演 侯志康,曾松伟,莫路锋,周宇峰 林业科学    2022, 58 (2): 42-48.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220205 摘要 （238）   HTML （13）    PDF （2256KB）（345）    可视化    收藏 目的: 研发竹林气象因子采集系统, 分析雷竹林CO2浓度与温湿度等气象因子之间的关系, 探讨基于GA-BP神经网络的雷竹林CO2浓度反演模型(简称GA-BP模型), 为竹林碳储量、竹林增汇、竹林固碳能力等研究提供基础数据。方法: 根据微气象学相关原理、方法及森林碳通量动态感知的需求, 设计基于嵌入式的森林碳通量数据远程实时监测系统, 该监测系统以成熟雷竹林为监测对象, 进行为期2个月(2019年10—11月)的气象数据监测; 在此基础上, 提出GA-BP模型。结果: 根据GA-BP模型和BP模型反演的结果可知: GA-BP模型反演结果的决定系数R2为0.86, 比BP模型的R2(0.79)提高了0.07; 平均绝对误差为8.12 mg·m-3, 比BP神经网络下降2.79 mg·m-3。GA-BP模型相较于BP网络具有更稳定的反演性能和更高的反演精度。结论: 可以利用竹林气象因子采集系统获取相关气象数据; 基于CO2浓度与温湿度等气象因子之间的相关性, 本研究提出的基于GA-BP神经网络的CO2浓度反演模型能够有效反演研究区的CO2浓度。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 Select 6. 我国森林土壤微生物生物量碳的纬度分布特征及影响因子 周莎,马寰菲,王洁莹,任成杰,郭垚鑫,王俊,赵发珠 林业科学    2022, 58 (2): 49-57.   doi: 10.11707/j.1001-7488.20220206 摘要 （340）   HTML （19）    PDF （1141KB）（237）    可视化    收藏 目的: 探讨土壤微生物生物量碳(MBC)含量的纬度变化规律及驱动因子, 以期揭示我国沿纬度分布的森林生态系统中土壤MBC含量变化的效应和机制, 为气候变暖条件下阐明土壤MBC周转和固持提供理论依据。方法: 在我国沿纬度选取10个典型森林生态系统, 测定0~10 cm土层的MBC含量, 并与各非生物因素(气候条件和土壤理化性质指标)进行相关性分析。结果: 森林土壤MBC含量变化范围为(200.57±13.99)~(913.32±39.62) mg·kg-1, 随纬度降低而降低。MBC含量与土壤的有机碳含量(r=0.64, P < 0.01)、砂砾含量(r=0.48, P < 0.01)、水解酶活性(r=0.48, P < 0.01)、全磷含量(r=0.47, P < 0.01)、pH值(r=0.43, P < 0.01)、全氮含量(r=0.31, P < 0.01)和土壤有机碳化学结构组分中烷基碳含量(r=0.21, P < 0.01)极显著正相关, 与土壤粉粒含量(r=0.15, P < 0.05)和氧化酶活性(r=0.15, P < 0.05)显著正相关; 还与年均气温(MAT, r=0.31, P < 0.01)极显著正相关。结论: 森林土壤的MBC含量随纬度降低而降低, 主要影响因素为土壤质地、土壤营养、土壤酶活性和土壤烷基碳含量, 其次为年均气温。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价