林木生长模型与生物量估算
我国森林植被的生物量和净生产量
我国森林植被的生物量和净生产量一、本文概述本文旨在全面探讨我国森林植被的生物量和净生产量，深入分析其分布格局、动态变化及其影响因素，以期为我国森林生态系统的科学管理、生态环境保护和可持续发展提供理论支持和实践指导。
我们将通过梳理国内外相关研究成果，结合我国森林植被的实际状况，综合运用生态学、林学、地理学等多学科的理论和方法，对森林植被的生物量和净生产量进行深入研究。
研究内容包括但不限于森林植被生物量的估算方法、生物量的空间分布特征、生物量的动态变化及其驱动机制，以及森林植被净生产量的计算方法、影响因素和提升途径等。
本文期望通过系统研究和综合分析，为我国森林资源的合理利用和生态环境保护提供科学依据，同时也为全球森林生态系统的研究提供参考和借鉴。
二、我国森林植被分布及特点我国地域辽阔，地形复杂，气候多样，这为森林植被的多样化分布提供了得天独厚的条件。
从北到南，从东到西，我国的森林植被类型丰富，各具特色。
东北针叶林区：主要分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山等地，以针叶林为主，如落叶松、红松等。
华北落叶阔叶林区：包括华北平原、黄土高原以及部分山地，以落叶阔叶林为主，如杨、柳、榆等。
华中华南常绿阔叶林区：分布在长江以南的广大地区，以常绿阔叶林为主，如樟树、楠木等。
西南高山针叶林区：位于青藏高原及其周边山地，以高山针叶林为主，如冷杉、云杉等。
热带季雨林区：主要分布在海南岛、台湾岛和云南的南部，以热带季雨林为主，如橡胶树、椰子树等。
生物多样性丰富：我国森林植被类型众多，每种类型中又包含大量的物种，生物多样性十分丰富。
地理分布不均：受地形、气候等条件的影响，我国森林植被的分布具有明显的地理特点，东部和南部的森林覆盖率较高，而西北部的森林覆盖较低。
植被垂直带谱明显：在高山地区，随着海拔的升高，森林植被类型会发生明显的变化，形成明显的垂直带谱。
人工林比重较大：近年来，我国大力开展植树造林活动，人工林面积不断增加，成为我国森林植被的重要组成部分。
树木生长方程参数的估计
树木生长方程是一种模型，用来描述一棵树在特定时间内生长的方式。
树木生长方程参数的估计通常是在实际野外测量的基础上进行的，而且这样的估计参数结果并不总是相同的。
要评估树木生长方程的参数，需要采用应用数学技术和实际调查的方法，如果实验设计正确的话，可以根据野外调查的结果来估计参数值。
首先，确定树木生长方程的类型，例如典型的 Michaelis-Menten 类型的生长方程或者其他类型的生长方程。
根据所选定的生长方程，结合调查现实数据，确定需要估计的参数量及其大小。
接下来，将估计参数连接到测量值，使之满足数学模型的需要，这是野外调查的关键环节。
对于最常用的 Michaelis-Menten 类型的生长方程，需要估计的参数有生长系数、最大生长率、及树木生长量与环境要素（如水、配水、温度等）之间的关系系数等，估计参数往往是通过方程的数学最优化完成的。
最后，检验估计参数的结果是否满足实际应用，如果是，则可以正式采用估计出来的参数值；如果不是，则可以重新检查步骤，调整方法，重新进行计算。
总之，树木生长方程参数的估计主要包括以下几个步骤：确定树木生长方程的类型、根据现实调查数据确定需要估计的参数量、将估计参数连接到测量值、检查估计参数的结果是否满足实际应用。
辽东山区长白落叶松枝叶生物量模型建立与评估
辽东山区长白落叶松枝叶生物量模型建立与评估胡靖扬;贾宝军;林宽;冯倩男;刘常富;于立忠【摘要】以辽东山区林龄为50年生的不同密度长白落叶松人工林为研究对象,枝条为单位,获取了枝基径( d)、枝长( L)与枝叶生物量( W)的相关关系来建立生物量模型,并将枝条材积( V)引入CAR模型。
结果表明：引入枝条材积建立生物量模型获得了较常规CAR模型效果更好,预估精度和拟合效果均有明显提高,其中枝叶生物量Wbl＝1915.682d-0.315 V的决定系数( R2)提高至0.983,预估精度提高了2.73％；枝生物量Wb＝1793.800L-0.208 V的决定系数提高至0.994,预估精度提高了9.15％；叶生物量Wl＝3387.837(d2L)-0.427V的决定系数提高至0.701,预估精度提高了1.61％。
%50-year-old Larix olgensis plantation in montane region of eastern Liaoning Province was selected with different density, branches were effectively collected. The correlations among biomass of these branches and leaves, basal branch diameter and branch length were analyzed respectively to establish model. The CAR model was introduced into the branches volume. The results showed that the biomass models, with the branches volume as pa-rameters, are better than the traditional CAR model. The determination coefficients (R2) of total biomass model of branch and leaf ( Wbl=1 915. 682d-0. 315 V) was up to 0. 983 and forecast accuracy increased by 2. 73%. R2 of branch biomass model (Wb=1 793. 800L-0.208V) was up to 0. 994 and forecast accuracy increased by 9. 15%. R2 of leaf biomass model (Wl=3 387. 837 (d2L)-0.427V) was up to 0. 701 and forecast accuracy increased by 1. 61%.【期刊名称】《西南林业大学学报》【年(卷),期】2016(036)005【总页数】7页(P52-57,117)【关键词】长白落叶松;枝叶;生物量;模型;评估;辽东山区【作者】胡靖扬;贾宝军;林宽;冯倩男;刘常富;于立忠【作者单位】沈阳农业大学林学院，辽宁沈阳110866;沈阳农业大学林学院，辽宁沈阳110866;沈阳农业大学林学院，辽宁沈阳110866;沈阳农业大学林学院，辽宁沈阳110866;沈阳农业大学林学院，辽宁沈阳110866; 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，北京100091;中国科学院清原森林生态系统观测研究站，辽宁沈阳110016【正文语种】中文【中图分类】S758.5陆地生物量的主要组成部分是森林生物量，其调查与估算是近年来林业科研的热点问题之一[1-3]。
河南省杨树人工林生物量估算
Ｅｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈｅ Ｂｉ ｏ ｍａ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｐｏ ｐ ｌ ａ ｒ Ｐｌ ａ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｉ ｎ Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｐｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ
ＤＩ ＮＧ Ｊｉ ｎ — ｌ ｉ ，Ｗ ＥＩ Ｈｏ ｎ ｇ － ｙ ｉ 。ＬＩ Ｘｉ ｕ － ｌ ｉ ｎｇ 。
பைடு நூலகம்
河 南省 杨 树 人 工 林 生 物 量估 算
丁 晋利 ， 魏 红 义 ， 李 秀玲 。
（ １ ． 郑州师范学院 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ４ ４ ； ２ ． 南 水 北 调 中 线干 线 工 程 建 设 管 理 局 ， 河南直管建管局 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ４ ６ ３ ． 河南 省 林 业 工 程 咨 询 有 限公 司 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ４ ５ ）
量 转 换 因子 连 续 函数 法估 算 结 果 相 差 ３ ３ ． ９ ５ 。
关键 词 ： 杨树 ； 森林 资源连 续清 查 ； 蓄积 ； 生物 量 转换 因子 法 ； 生物 量估算
中图分类 号 ： ￥ ７ ９ ２ ． １ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ １ — ７ ４ ６ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ８ ４ — ０ ４
增 长的趋势 ； ２ ０ ａ间 ， 杨树 生物量共增加 ３ ３ ６ ２ ． １ ５ ×１ ０ ｔ ， 年 均增长 ２ ２ ４ ． １ ４ ×１ ０ ｔ ； 而 同期 生 物 量 密度
呈逐年 下降的趋势 ， 生物 量密度 由 ４ ８ ． １ ４ ｔ ・ ｈ ｍ 下降到 ３ ７ ． ５ ０ ｔ ・ ｈ ｍ～ ， 远低 于全 国杨树 平 均水平 ， 表 明河南省杨树人工林森林质 量较差 ； 模型 的选 用对估 算 区域 生物量 的大小影 响较 大 ， Ｂ Ｅ Ｆ法与 生物
华北落叶松人工林林分生物量的估算方法
the distribution regions, it should be better to develop (or select) these allometric equations based on the distribution regions.
华北落叶松人工林林分生物量的估算方法
罗云建 1, 2，王效科 2，张小全 1, 3*，朱建华 1，侯振宏 1，张治军 4，褚金翔 1
(1.中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，北京 100091；2.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085； 3.美国大自然保护协会中国部，北京 100600；4.国家林业局昆明勘察设计院，昆明 650216)
生物量及其变化的准确估算是核算生物量碳贮量及其变化量的基础[3-4]，广泛使用的估算方法主要有生 物量相对生长方程、生物量-蓄积量方程、生物量估算参数、3S 技术等[7]。生物量估算参数通常包括生物 量转扩因子(Biomass conversion and expansion factor)、生物量扩展因子(Biomass expansion factor)、根茎比 (Root: shoot ratio)、木材密度(Wood density)等参数[3-4]。生物量估算参数的值随林分调查指标(如林龄、蓄积 量、胸径、树高)和环境因素(如立地条件、年均降水量、年均温度)的变化而变化[8-17]，其中生物量转扩因 子和蓄积量的函数关系本质上等同于生物量-蓄积量方程[18]。木材密度一般在实验室进行测定，其他估算 参数则无法在传统林业活动中得到[11]，故而，下文中的生物量估算参数特指生物量转扩因子、生物量扩展 因子和根茎比等 3 个参数。
海南岛林下灌木层和草本层生物量估测方法的研究
海南岛林下灌木层和草本层生物量估测方法的研究杨众养;陈宗铸;杨琦;雷金睿;陈小花【摘要】The study bases on biomass survey data of tree layer, shrub layer and herb layer from 140 different forest types, using 5 kinds of functions, such as linear function, logarithmic function, polynomial function, power function and exponential function to study the relationship between shrub and tree layer biomass, herbaceous layer and arbor layer biomass. The results show that the optimal model of shrub layer and tree layer biomassis polynomial model: Y=5.4457-0.0264*X+0.00005*X*X(R2=0.437);Herb layer and tree layer have less biomass correlation, and correlation coefficients of five kinds of models are all less than 0.1. The biomass estimation of Hainan herbaceous layer under forest can use their average parameters 0.45t/hm2.%该研究通过在海南岛建立140个不同森林类型的样地，分别调查乔木层、灌木层和草本层的生物量，使用线性函数、对数函数、多项式函数、幂函数、指数函数5种函数来研究灌木层与乔木层生物量、草本层与乔木层生物量的关系。
生态环评中森林植被生物量的估算方法
生态环评中森林植被生物量的估算方法
在生态环评中，估算森林植被生物量的方法可以通过以下几种途径进行：
1. 样地调查法：选择代表性的样地，对其中生长的植被进行调查和测量。
通过统计每
个样地中不同植物组成的生物量，再根据各样地的面积计算总体生物量。
2. 遥感和影像解译法：利用遥感数据和图像解译技术，对森林覆盖面积和植被类型进
行判读和分类，再根据不同的植被类型建立相应的生物量模型，通过计算该地区各植
被类型的面积和对应的生物量模型，估算总体生物量。
3. 生态模型法：根据森林植被的生长特征、环境参数以及人为干扰因素，建立相应的
生态模型。
通过输入相关参数，模型可以预测森林植被的生物量。
4. 无人机遥感法：利用无人机搭载的遥感传感器，对森林植被进行高分辨率的遥感监测。
通过获取的遥感数据，结合地面测量数据进行分析，得出森林植被的生物量估算。
以上是一些常用的森林植被生物量估算方法，在实际应用中可以根据具体的情况选择
适合的方法和技术。
森林生物量测算方法
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• 一元回归方程使用最多，而且使用。 • 常用的方程为异速生长方程，基本形式： Y=aDb 式中，D为胸径，a和b为常数。 • 一般建立过程是从枝条开始，特别是大树，需 要对树冠的生物量进行估测后建立胸径-生物量 相关模型。
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模型法的基本过程
1）分别径级取一定量样木，总数不少于30株 2）伐倒后测量胸径、树高、所有一级枝条直径 3）区分求积法测定树干体积，根据木材密度计算树干生物量 4）取不同直径的枝条，分布均匀，不少于30个体，测定木质和 叶片生物量 5）建立枝条生物量模型：w=adb 6）计算单株树冠生物量：将每一株样木的枝条直径代入枝条生 物量模型，总和后求得单株树冠生物量。 7）单株树木生物量：树干生物量+树冠生物量 8）建立胸径-生物量模型：W=aDb 9）计算样地内所有树木生物量：将林木直径代入树木生物量模 型。合计后得到全样地生物量
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实测值法和估计值法建立的单株分器官生物 量(kg)-胸径(cm)回归方程
方法 实测值法 要素 叶 枝 干 总 估计值法 叶 枝 干 总 方程
0.0074D2.3183 0.0137D2.3683 0.0420D2.3455 0.0632D2.3496 0.0070D2.2507 0.0163D2.2508 0.0226D2.5953 0.0413D2.5031
1）测定树木直径：对样地内树木测定直径，不少于200株。 2）划分径级：根据最大直径和最小直径，分成3—5个等各 间隔的直径级。 3）计算径级平均直径：分别直径级计算平均直径，作为标准 木的依据。 3）选定标准木：每个径级1--2株，直径符合径级平均直径。 株数较多的径级可适当多取样木。 4）伐倒标准木，测定各组分的生物量，计算各径级平均单株 生物量。 5）计算径级生物量：径级平均单株生物量*径级株数。 6）计算林分生物量：Σ（径级生物量）/样地面积
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林木生长模型与生物量估算
一、引言
林木生长模型与生物量估算是林业科学中的重要研究内容。
通过建
立林木生长模型，可以预测林木的生长趋势和生物量变化，为林业经
营提供科学依据。
本文将介绍常用的方法和技术，探讨林木生长模型
与生物量估算的应用和局限性。
二、林木生长模型的建立
1. 数据收集
林木生长模型的建立需要大量的生长数据，包括树木的直径、高度、年龄、环境因素等。
这些数据可以通过实地测量、卫星遥感、无人机
摄影等方式获取。
2. 模型选择
选择适合的林木生长模型是关键步骤。
常用的模型包括杨氏模型、
斯皮罗模型、Richards模型等。
不同模型适用于不同的林木类型和研究目的，需根据实际情况选择合适的模型。
3. 参数估计
林木生长模型的参数估计是基于已知数据进行的，通常使用曲线拟
合等方法。
参数的准确性与模型的拟合程度密切相关，需要根据数据
质量和模型的适应性进行调整。
4. 模型验证
建立好的模型需要进行验证，以检验其预测效果。
常用的方法包括
残差分析和拟合指数等，如果模型的拟合效果不佳，需要重新调整参
数或选择其他模型。
三、林木生物量估算方法
1. 直接方法
直接方法是通过对林木进行实地测量和称重来估算生物量。
这种方
法具有准确性较高的优点，但是工作量大，耗时长，并且难以在大规
模森林中应用。
2. 间接方法
间接方法是通过测量树木的尺寸、形态和环境因素等间接推算生物量。
常用的方法包括干重回归法、全树扫描法、植被指数法等。
这些
方法有效地减少了工作量，但是在复杂的林木结构和环境条件下，结
果可能存在较大误差。
3. 遥感方法
遥感方法是利用卫星遥感数据对林木生物量进行估算。
通过分析遥
感影像中的光谱、高度和植被指数等数据，可以推算出林木的生物量。
这种方法操作简便，但对数据处理和模型选择要求较高。
四、林木生长模型与生物量估算的应用
1. 林业经营
林木生长模型和生物量估算可以为林业经营提供决策依据。
通过预
测生长趋势和生物量变化，可以合理安排采伐周期和优化林木结构，
提高经济效益。
2. 生态研究
林木生长模型和生物量估算可以用于生态环境监测和保护。
通过观
测林木的生长状态和变化，可以评估森林生态系统的健康状况和对环
境的响应。
3. 气候变化研究
林木生长模型和生物量估算在气候变化研究中也有重要应用。
通过
监测林木的生长和生物量变化，可以评估气候变化对生态系统的影响，并为制定适应性措施提供科学依据。
五、局限性和挑战
1. 数据质量
林木生长模型和生物量估算的准确性依赖于数据质量。
数据采集、
处理和模型选择等环节都可能引入误差，需要进行仔细的校正和验证。
2. 林木类型差异
不同类型的林木生长规律和生物量分布存在差异，需要针对性地选
择模型和方法进行研究。
3. 气候和土壤因素
气候和土壤因素对林木的生长和生物量分布有重要影响，需要充分考虑这些因素并进行合理的修正。
六、结论
林木生长模型与生物量估算是林业科学中的重要研究内容。
通过建立合适的模型和选择合理的方法，可以准确预测林木的生长趋势和估算生物量。
然而，仍然存在数据质量和林木类型差异等挑战，需要进一步改进和完善。
随着遥感技术的不断发展和数据处理方法的改进，林木生长模型与生物量估算将在林业管理和生态研究中发挥越来越重要的作用。