江西省森林植被净初级生产力及碳储量估算
基于多源数据的植被净初级生产力估算及驱动因素分析
基于多源数据的植被净初级生产力估算及驱动因素分析基于多源数据的植被净初级生产力估算及驱动因素分析摘要：植被净初级生产力（NPP）是研究生态系统结构与功能的重要指标之一。
本文利用形成全球覆盖的植被资料和其他多源数据，对植被NPP进行了估算，并分析了其主要驱动因素。
研究结果表明，多源数据相结合的方法可以有效地评估植被NPP，并提供对生态系统健康状况和碳循环的全面认识。
1.引言植被净初级生产力是描述生态系统能量利用和生物质积累能力的重要指标。
对植被NPP的准确估算及驱动因素的分析，对于精确评估生态系统碳储量和植被生长状态，以及预测气候变化对植被生产力的影响具有重要意义。
2.数据和方法本研究基于多源数据对植被NPP进行估算。
主要数据包括植被指数（NDVI）、气象数据、土地利用/土地覆盖数据等。
我们采用经验公式法和机器学习方法，对全球范围内的植被NPP进行估算，并使用统计分析方法对结果进行处理。
3.结果与讨论通过综合利用多源数据，我们成功估算了全球范围内的植被NPP。
结果显示，全球范围内的植被NPP呈现明显的地域差异，受气候因素和土地利用/土地覆盖变化的影响较大。
气候因素包括温度、降雨量和光照等，而土地利用/土地覆盖变化包括人类活动和自然因素所导致的土地利用和植被覆盖变化。
4.驱动因素分析通过统计方法，我们进一步分析了植被NPP的主要驱动因素。
结果表明，温度和降雨量对植被NPP的影响最为显著，其影响机制是通过调节植物的生长季节和光合作用速率。
土地利用/土地覆盖变化也对植被NPP产生了一定的影响，但相对于气候因素的影响较小。
5.结论本研究基于多源数据对全球范围内的植被NPP进行了估算，并分析了其主要驱动因素。
结果表明，气候因素和土地利用/土地覆盖变化是影响植被NPP的关键因素。
这一研究为评估生态系统健康状况、预测全球变化对生态系统的影响提供了重要的科学依据。
6.展望未来的研究应进一步改进数据质量和空间分辨率，提高植被NPP的估算精度。
江西省林业局关于印发《江西省国有林场和种苗项目绩效评价办法（试行）》的通知
江西省林业局关于印发《江西省国有林场和种苗项目绩效评价办法（试行）》的通知
文章属性
•【制定机关】江西省林业局
•【公布日期】2021.05.07
•【字号】赣林规〔2021〕4号
•【施行日期】2021.05.07
•【效力等级】地方规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】森林资源
正文
江西省林业局关于印发《江西省国有林场和种苗项目绩效评
价办法（试行）》的通知
各市、县（区）林业局，赣江新区社会发展局,局机关各处室、局属各单位：现将《江西省国有林场和种苗项目绩效评价办法（试行）》印发给你们，请认真贯彻落实。
各地各单位在执行过程中遇到问题请及时反馈局林场种苗处。
附件：
1.江西省重点林木良种基地绩效评价表
2.江西省林木种质资源库绩效评价表
3.江西省省级示范保障性苗圃项目绩效评价表
4.江西省国有林场“百场兴百业百场带百村”项目绩效评价表
江西省林业局
2021年5月7日附件1
江西省重点林木良种基地绩效评价表
附件2
附件3
附件4。
区域土壤有机碳密度及碳储量计算方法探讨
土壤类型法就是选择每种土壤类型的一些样点进 行有机碳的测定 ,由于同种土壤类型所处的气候等自 然条件以及土壤发生过程比较一致 ,可以由点及面进 行外推 ,进行区域或全球范围碳储量的计算 。与此法 类似的还有植被类型法或者生态类型法等 [ 7, 8, 9, 13, 14 ] 。
(3)
R2 = 0. 5408
据此 ,对实测数据和拟合数据进行配对样品 t检
验 ,结果表明二者在 95%的置信水平下 ,无显著性差
异 ,可以认为拟合数据对实测数据的模拟效果非常好 。
根据积分中值定理 ,得到
∫ ∫ 100
100
( - 116627 ln ( x) + 101137) dx = Cdx (4)
1 数据来源与研究方法
1. 1 研究区概况 本文的研究区选在河北省曲周县四疃乡 ,位于邯
郸市东北部 ,总面积 84. 2km2 ,属华北平原典型的半湿 润大陆性季风气候 ,土壤类型为潮土 ,土壤均发育在近 代河流冲积母质之上 ,土壤剖面的不同质地的层次分 异明显 。 1. 2 数据来源与研究方法
于 1999年 5 月进行样品采集 ,挖取土壤剖面 30 个 ,按发生层进行土层划分 ,共计采集到 119个土壤样 品 。土壤有机碳测定方法为重铬酸钾 —外热源法 。
本研究将 1m 土壤剖面等间距的划分为 5 层 ,每 层深度为 20cm。对于土壤剖面深度超过 1m 的部分 可以直接不予计算 ,不足 1m 的部分则需要进行拟合 。 对原有的土壤剖面层次的土壤有机碳含量按照深度进 行加权处理 。
Ca - b
=
∑C
东江源区森林系统碳汇计量
东江源区森林系统碳汇计量冷清波;周早弘【摘要】在阐述森林碳汇概念及碳汇计量方法的基础上,运用材积源生物量法(Volume-biomass method)对东江源区森林系统碳储量进行估算.结果表明:总碳储量为45.11×106 tC,其中森林植被层碳储量为9.17×106 tC、森林植被枯落物层碳储量为0.94×106 tC、森林土壤层碳储量为35.0×106 tC.运用蓄积、面积估算结果是:总碳储量为40.89×106 tC,其中林分生物量碳储量4.13×106 tC,竹林生物量碳储量0.21×106 tC,经济林碳储量0.61×106 tC,枯落物层和土壤层碳储量不变.最后得出东江源区森林系统总碳储量值43×106 tC,东江源区森林系统碳交易潜在价值约合28亿美元.以此,提出了建立东江源区绿色基金会的构想.【期刊名称】《西北林学院学报》【年(卷),期】2013(028)005【总页数】5页(P254-258)【关键词】森林碳汇;碳汇计量方法;东江源区【作者】冷清波;周早弘【作者单位】江西财经大学旅游与城市管理学院,江西南昌330032;江西财经大学旅游与城市管理学院,江西南昌330032【正文语种】中文【中图分类】S718.557东江发源于江西省寻乌县，流域总面积35 340 km2。
东江源区在江西境内主要是指寻乌、安远、定南3县，江西省境内流域面积3 502km2［1］。
东江水源区是东莞、惠州、深圳和香港的主要水源地，江西省境内年径流量约32亿m3，源区每年输入广东省境内约29.21亿m3。
东江承担着深圳、东莞、广州、惠州和香港的供水重任，加强东江源区生态保护和建设，保持其优良的水质和充足的水量，关系到沿江居民，以及香港特别行政区居民饮用水的安全。
为保护好东江源区水源，源区政府和居民作出了巨大牺牲：据史晓燕［2］等（2012）研究，东江源区寻乌县、安远县和定南县2006—2009年生态建设和环境保护的直接投入成本分别为20 168.60、21 607.75、125 234.54万元；加上限制发展的机会成本，3县供给成本总投入分别为247 683.6万元、334 876.36万元和231 563.7万元，合计供给总成本为814 123.65万元。
三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应
三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应周秉荣;朱生翠;李红梅【摘要】三江源区是我国乃至亚洲重要的水源地，是高寒生态系统的脆弱区和敏感区。
植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是评价生态环境状况的重要指标。
利用1961—2014年三江源区18个气象站的气象观测资料、11个监测点的草地生物量观测资料以及中国地区气候变化预估数据集的全球气候模式加权平均集合数据，通过5种估算植被NPP气候模型的对比验证，筛选出适用性好、精度高的模型构建该区植被NPP估算模型，并进行植被NPP的时空变化特征及对气候变化的响应分析。
结果表明：周广胜模型对三江源区的植被NPP模拟结果有效且精度最高，故选用该模型模拟三江源区植被NPP。
1961—2014年，三江源区植被NPP呈从东南向西北逐渐降低的空间分布特征，平均值为59．59 gC·m－2，其中黄河源区植被NPP的年际及空间波动高于长江源区和澜沧江源区；近54 a植被NPP整体呈显著增加趋势，但不同区域变化幅度有所差异。
气温是影响三江源区植被NPP增加的主要气象因素；未来90 a三江源区植被NPP仍呈现持续增加态势。
%The three-river headwaters region is an important water source in China,even in the Asia,which is a vulnerable and sensi-tive area of high-cold primary productivity (NPP)is one of the important indicators of ecological environment evalua-tion.For exploring the vegetation biomass to adapt climate change in the three-river headwaters region,based on the meterological ob-servation data at 1 8 weather stations during 1 961 -201 4,biomass observation data of grassland at 1 1 monitoring sites during 2003 -201 3 and prediction data set of climate change in China during 201 1 -21 00 from the NationalClimate Center,the applicable and high precision model was selected to estimate vegetation NPP in three -river headwaters region by comparing the five climate estimation models of NPP.And on this basis that the temporal and spatial variation characteristics of vegetation NPP and its response to climate change in the three-river source area from 1 961 to 201 4 were analyzed and predicted.The results showed that Zhou Guang-sheng’ s model to estimate vegetation NPP in the three-river source region had good applicability and the highest precision,so the model was used to estimate NPP from 1 961 to 201 4.The spatial distribution of NPP decreased gradually from southeast to northwest in the three-river source region,the average was 59.59 gC·m-2,and the spatial and interannual fluctuations of NPP in the Yellow River source area was higher than in the Yangtze River and Lancangjiang River source areas during 1 961 -2014.NPP had an increasing trend in the past 54 years on the whole,but the change rates in different regions were obviously different.The temperature was an important factor to affect the increase of vegetation NPP in the three-river source region.In the future 90 years,NPP in three-river headwaters region still would continue to increase.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2016(034)006【总页数】9页(P958-965,988)【关键词】三江源;植被净初级生产力;气候变化;预估【作者】周秉荣;朱生翠;李红梅【作者单位】兰州大学资源环境学院，甘肃兰州730000; 青海省气象科学研究所，青海西宁 810001;青海省海北牧业气象试验站，青海海北 810200;青海省气候中心，青海西宁 810001【正文语种】中文【中图分类】Q14;P467周秉荣，朱生翠，李红梅．三江源区植被净初级生产力时空特征及对气候变化的响应［J］．干旱气象，2016，34（6）：958－965，［ZHOU Bingrong，ZHU Shengcui，LIHongmei．Temporal and SpatialCharacteristicsof Vegetation NetPrimary Productivity and Its Responses to Climate Change in Threeriver Headwaters Region［J］．Journal of Arid Meteorology，2016，34（6）：958－965］，DOI：10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－0958三江源地区位于青藏高原东南部、青海省南部，是长江、黄河和澜沧江3条河流的发源地，孕育了具有悠久历史的华夏文明和中南半岛文明［1］，素有“中华水塔”之称，其生态环境十分敏感和脆弱［2］。
中国陆地植被净初级生产力遥感估算重点
植物生态学报2007,31(3)413～424ΞJournalofPlantEcology(formerlyActaPhytoecologicaSinica)中国陆地植被净初级生产力遥感估算朱文泉潘耀忠张锦水3(北京师范大学资源学院,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875) 摘要该文在综合分析已有光能利用率模型的基础上,构建了一个净初级生产力(NPP)遥感估算模型,该模型体现了3方面的特色:1)将植被覆盖分类引入模型,并考虑植被覆盖分类精度对NPP估算的影响,由它们共同决定不同植被覆盖类型的归一化植被指数(NDVI)最大值;2)根据误差最小的原则,利用中国的NPP实测数据,模拟出各植被类型的最大光能利用率,使之更符合中国的实际情况;3)根据区域蒸散模型来模拟水分胁迫因子,与土壤水分子模型相比,这在一定程度上对有关参数实行了简化,使其实际的可操作性得到加强。
模拟结果表明,1989～1993年中国陆地植被NPP平均值为3.12PgC(1Pg=1015g),NPP模拟值与观测值比较接近,690个实测点的平均相对误差为4.5%;进一步与其它模型模拟结果以及前人研究结果的比较表明,该文所构建的NPP遥感估算模型具有一定的可靠性,说明在区域及全球尺度上,利用地理信息系统技术将遥感数据和各种观测数据集成在一起,并对NPP模型进行参数校正,基本上可以实现全球范围不同生态系统NPP的动态监测。
关键词生物量遥感模拟NPP NDVI中国ESTIMATIONOFNETPRIMARYPROFVEGETATIONBASEDONREMOTEZHUWe n2Quan,PANYao2Zhong,andKeyLaboratoryofEnvironmentalChangeofof,CollegeofRes ourcesScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875Abstract (NPP)isakeycomponentoftheterrestrialcarboncycle.Modelsimulationistoestimateregional andglobalNPPgivendifficultiestodirectlymeasureNPPatsuchspatialscales.AnumberofNP Pmodelshavebeendevelopedinrecentyearsasresearchissuesrelatedtofoodsecurityandbioti cresponsetoclimaticwarminghavebecomemorecompelling.However,largeuncertain2tiess tillexistbecauseofthecomplexityofecosystemsanddifficultiesindeterminingsomekeymode lparame2ters.Methods WedevelopedanestimationmodelofNPPbasedongeographicinformationsystem(GIS)andr e2motesensing(RS)technology.Thevegetationtypesandtheirclassificationaccuracyaresim ultaneouslyintro2ducedtothecomputationofsomekeyvegetationparameters,suchasthemax imumvalueofnormalizeddiffer2encevegetationindex(NDVI)fordifferentvegetationtypes. Thiscanremovesomenoisefromtheremotesens2ingdataandthestatisticalerrorsofvegetation classification.ItalsoprovidesabasisforthesensitivityanalysisofNPPontheclassificationaccu racy.Themaximumlightuseefficiency(LUE)forsometypicalvegetationtypesinChinaissim ulatedusingamodifiedleastsquaresfunctionbasedonNOAA/AVHRRremotesensingdataan dfield2observedNPPdata.ThesimulatedvaluesofLUEaregreaterthanthevalueusedintheCA SAmodelandlessthanthevaluessimulatedwiththeBIOME2BGCmodel.Thecomputationoft hewaterrestrictionfactorisdrivenwithgroundmeteorologicaldataandremotesensingdata,an dcomplexsoilparametersareavoided.Resultsarecomparedwithotherstudiesandmodels. Importantfindings ThesimulatedmeanNPPinChineseterrestrialvegetationfrom1989-1993is3.12Pg15C(1Pg=10g).ThesimulatedNPPisclosetotheobservedNPP,andthetotalmeanrelativeerro ris4.5%for690NPPobservationstationsdistributedinthewholecountry.Thisillustratestheutilit yofthemodelfortheestimationofterrestrialprimaryproductionoverregionalscales. Keywords biomass,remotesensing,simulation,NPP,NDVI,China收稿日期:2006202215接受日期:2006206224基金项目:国家自然科学基金项目(40371001)和北京师范大学青年基金项目3通讯作者Authorforcorrespondence E2mail:zhangjsh@E2mailofthefirstauthor:zhuwq75@414植物生态学报31卷植被生产力是人类生活所需食物、原料及燃料的来源。
江西省国有森林资源资产有偿使用评估林分质量综合调整系数K值和投资收益率P值的确定
林分质量综合调整系数K值和投资收益率P值的确定A.1 林分质量综合调整系数K的确定在森林资源资产评估中，由于林分不是规格产品，它们的市场价值随着林分生长状态、立地条件及所处地理位置（地利等级）等的不同而发生变化。
各种评估方法测算出的评估值都是某一状态下的整体林分价值。
要将这些价值落实到每个具体拟评估林分，就需通过一个林分质量调整系数K将拟评估林分与参照林分的价格联系起来。
K值的大小对评估结果有较大影响。
K值的确定应考虑林分的生长状况、立地质量、地利等因素，并分别求出各类因素的调整系数K i，最后综合确定总的林分质量系数K,其表达式如下：K=f（K1,K2,K3.....）A.1.1 林分生长状况调整系数K的确定林分生长状况调整系数K通常以拟评估林分的主要生长状态指标（如株数、树高、胸径和蓄积等）与参照林分生长状态指标相比较后确定。
参照林分在不同的评估方法中其含义不同，在成本法的计算中参照林分应是当地同一年龄平均水平的林分，在收获现值法中参照林分应是各种收获表上的标准林分，在现行市价法中则是作为参照案例的交易林分（林地）。
A.1.1.1用材林（乔木林）（1）幼龄林和未成林造林地幼龄林和未成林造林地的K 1和K 2以株数保存率（r ）与树高（h ）两项指标确定调整，即K=K 1×K 2。
当r ≥R 时11=K ......................A(1)当r ＜R 时R K r 1= ....................A(2) 式中：r ——拟评估林分株数；R ——造林标准株数或参照林分株数。
HK h 2= .....................A(3) 式中：h ——拟评估林分平均树高；H ——参照林分平均树高。
（2）中龄以上林分中龄以上林分的K 1和K 2以单位面积蓄积和林分平均胸径两项指标确定调整，即K=K 1×K 2。
MK m 1=......................A(4) 式中：m ——拟评估林分单位面积蓄积；M ——参照林分单位面积蓄积。
森林植被净初级生产力遥感估算研究进展
森林植被净初级生产力遥感估算研究进展黄夏;李荣全;云丽丽;王微;高明;柴旭光【摘要】森林植被净初级生产力(NPP)作为地表碳循环的重要组成部分,在全球变化及碳平衡中发挥着重要的作用.遥感技术在森林植被净初级生产力估算中具有较强的优势和巨大的潜力.文章从遥感估算森林植被净初级生产力的原理,遥感数据源的选择及估算模型的运用等方面阐述近年来遥感技术在森林植被净初级生产力估算领域的研究进展,并探讨目前存在的问题与对未来的展望.【期刊名称】《辽宁林业科技》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】5页(P43-46,60)【关键词】森林植被;净初级生产力;遥感;数据源;模型【作者】黄夏;李荣全;云丽丽;王微;高明;柴旭光【作者单位】辽宁省林业科学研究院,辽宁沈阳 110032;沈阳兰溪绿化技术开发有限责任公司,辽宁沈阳100161;辽宁省林业科学研究院,辽宁沈阳 110032;阜新蒙古族自治县森林病虫害防治检疫站,辽宁阜新123108;阜新蒙古族自治县国有大板林场,辽宁阜新123122;阜新蒙古族自治县林业局,辽宁阜新123000【正文语种】中文【中图分类】Q948.15森林植物在单位时间、单位面积上由光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分[1]，称为森林植被净初级生产力（Net Primary Productivity，简称NPP）。
森林植被的NPP 作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳源/汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用[2]。
因此，开展大尺度上森林植被NPP 值的有效估算是生态学研究的热点。
遥感技术是获得大尺度植被生长分布及其动态变化强有力的手段，在空间、时间和光谱分辨率上能够获得适合于全球环境的数据。
以遥感数据作为信息源的森林植被NPP 研究将会显示出其越来越重要的作用。
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江西省森林植被净初级生产力及碳储量估算生态过程模型模拟和森林资源清查数据估算是目前估算区域尺度森林NPP
和碳储量的可靠、有效方法。
本研究以江西省森林生态系统为研究对象,利用遥感数据、气象数据及生理生态模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator, BEPS),估测了森林LAI及NPP的时空变化特征,分析了其变化的影响因素；利用森林资源清查统计数据,估算了江西省森林1988-2011年碳储量变化及江西省森林碳汇潜力；利用森林资源清查样地数据,分析了江西省森林植被NPP及其与林龄之间的关系；利用GWR模型、森林清查样地碳储量数据,模拟了江西省2006
年森林植被碳密度空间分布。
研究结果表明：1、利用MODIS返照率数据及4-尺度几何光学模型反演江西省森林植被的LAI,经验证该方法反演的LAI值较为可靠。
LAI反演结果表明,江西省植被LAI具有明显的季节变化,夏季>春季>秋季>冬季；各植被类型平均LM差异较大,常绿针叶林(5.73)>常绿阔叶林(4.58)>针阔混交林(4.01)>落叶阔叶林(3.19)>灌木林(1.94);2000-2012年,江西省森林LAI 值年际波动明显,2000-2007年LAI值整体上波动上升的趋势,2008年由于特大冰雪灾害,LAI值明显降低,2008年LAI相比2007年降低了26.7%,至2012年,LAI 值基本恢复到雪灾前2007年的水平。
说明江西省森林植被在遭受雪灾损害之后植被冠层能较快恢复。
2、生理生态模型(BEPS)模拟江西省森林2001-2010年NPP时空变化,结果为：江西省森林植被NPP多年平均值为522.71 gC·m-2·a-1,不同森林类型的NPP值差异较大,常绿阔叶林最大,达到903.32 gC·m-2·a-,其次为常绿针叶林(732.52
gC.m-2·a-1),针阔混交林(566.94 gC·m-2·a-1),落叶阔叶林(561.89
gC·m-2·a-1),灌木林(347gC·m-2·a-1)；2001-2010年间,江西省森林植被年平均NPP总量为68.22TgC·a-1,2001-2010年年际NPP值呈波动下降的变化趋势；从季节分布来看,春季NPP值最高,约占全年NPP的34.81%,其次为夏季(26.1%),秋季(25.25%),冬季(13.85%)；江西省各森林植被类型NPP对年降水量、年平均气温及年太阳辐射的响应有较大差异,由于江西省地区中亚热带地区,该地区降水丰富,温度适宜,因此降水和温度不是植被生长的限制因子,植被NPP主要受太阳辐射量的控制。
3、利用连续两期森林资源清查样地数据,将森林NPP分为活立木NPP、枯倒木NPP、叶片更新NPP及更新细根NPP四部分,计算样地尺度森林NPP值,建立各植被类型NPP与林龄之间的关系。
江西省森林林龄结构以幼龄林和中龄林为主；各植被类型NPP-林龄之间的关系基本相似,随着林龄的增长,NPP快速上升,到中龄林和成熟林阶段达到最大值,之后逐渐下降。
4、利用江西省1988-2011年森林资源清查统计数据,采用生物量转换因子连续函数法,计算了江西省森林植被碳储量变化及其碳汇潜力,结果表明：从1988年到2011年间,江西省森林植被碳储量由1988年的81.38Tg增加到2011年的188.52Tg;2011年江西省森林植被碳密度为25.95MgC·hm-2,碳密度远低于全国森林植被碳密度,也低于周边省份的碳密度;江西省森林以碳密度较低的幼龄林和中龄林为主,随着森林的生长和再造林,江西省森林固碳潜力可达到
191.483TgC。
5、利用地理加权回归模型(GWR)及高程、坡度、坡向、LAI、林龄等环境参数,预测了江西省2006年森林植被碳密度的空间分布。
结果表明：GWR模型的模拟结果较好,模拟值与实测值的预测精度达到74.6%,表明GWR模型在生态学空间问题的解决方面具有较大的应用前景。