区域尺度森林地上生物量的不确定性度量研究

发布时间：2018-03-18 03:34

  本文选题：生物量不确定性度量　切入点：模型分析法　出处：《中国林业科学研究院》2015年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：森林生物量和碳储量估计以及不确定性度量是《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)规定的所有缔约国均有义务定期报告的重要内容之一。基于森林资源清查数据的生物量估计在由单木水平、样地水平推算到区域水平的过程中存在大量不确定性,忽略这些不确定性或笼统地归为一项随机误差将导致区域尺度森林生物量估测结果产生较大误差。因此,明确误差来源并精确度量不同来源误差导致的生物量不确定性,对提高生物量、碳储量及其动态变化量计量精度,为国家温室气体排放碳汇清单编制提供可靠科学基础具有重要意义。本研究以杉木(Cunninghamia lanceolata)和马尾松(Pinus massoniana)为研究对象,基于江西省固定样地连续清查数据,采用单木生物量模型法和生物量转换因子法对区域尺度森林地上生物量进行估计,同时应用模型分析法、蒙特卡洛模拟法、误差传递法和改进模型分析法分别度量了测量误差、模型误差、抽样误差在生物量估计过程中所导致的生物量不确定性和生物量转换因子(BEF)不确定性,还研究了模型形式、建模样本量、残差变异性、各自变量误差等因素对生物量不确定性的影响程度:(1)分别采用目前广泛使用的三种生物量模型形式为江西省杉木和马尾松地上生物量和单木各分量(树干、树皮、树枝和树叶)生物量建立了生物量估计模型并估计了地上和单木各组分生物量,并基于模型分析法分别度量了由抽样误差和模型误差导致的生物量不确定性。研究结果表明,在bg?a?D??、b cg?a?D?H??和2()bg?a?D H??三种模型形式下,江西省杉木地上生物量分别为19.67±1.37 t/ha、17.36±1.09 t/ha和17.07±1.11 t/ha,马尾松地上生物量分别为20.45±1.40 t/ha、18.29±1.29 t/ha和17.20±1.35t/ha。采用不同的模型形式估计的生物量结果差异较大,其中模型误差对生物量不确定性的影响大于抽样误差。在单木各组分生物量的估计中,树干、树皮生物量估计相对于树枝和树叶生物量估计拥有更低的模型误差不确定性。(2)采用蒙特卡洛模拟法对江西省杉木和马尾松进行区域尺度森林地上生物量的估计及其不确定性度量,并研究了单木生物量估计模型的残差变异性对区域尺度森林地上生物量估计中不确定性的影响。研究结果表明,2009年江西省杉木地上生物量为19.67±1.26 t/ha,不确定性占生物量估计值6.41%;马尾松地上生物量为20.50±1.50 t/ha,不确定性占生物量估计值7.33%;不同决定系数R2所反应的模型残差变异性对大尺度生物量估计的影响较小,但较高的R2能有效缩短蒙特卡洛模拟的运算时间。(3)通过结合蒙特卡洛模拟法,对模型分析法进行改进,在此基础上对江西省杉木和马尾松进行区域尺度森林地上生物量进行估计及其不确定性度量。研究了不同建模样本量对区域尺度森林地上生物量和不确定性的影响。研究结果表明,改进模型分析法既延续了蒙特卡洛模拟法的稳定性,又继承了模型分析法能分别度量模型误差和抽样误差等导致的生物量不确定性的优点。模型误差不确定性随建模样本量的缩小而增大,最终导致生物量总不确定性增大,且蒙特卡洛模拟结果由剧烈波动状态到平稳状态所需要的运算时间延长。因此,增加建模数据量能有效提高生物量估计模型的估计精度、准确度以及工作效率,并降低不确定性。(4)采用误差传递法估计了江西省杉木和马尾松地上生物量,并分别度量了测量误差、模型误差和抽样误差导致的生物量不确定性,其中测量误差是在假设胸径的测量误差服从均值为零,标准差为5%胸径测量值的正态分布,树高的测量误差服从均值为零,标准差为10%树高测量值的正态分布的基础上进行不确定性度量。研究结果表明,测量误差导致的生物量不确定性占杉木生物量的0.08%,占马尾松生物量的0.21%,说明测量误差对区域尺度乔木地上生物量不确定性的影响非常小。(5)采用生物量转换因子法(BEF)估计了区域尺度地上森林生物量,并首次结合蒙特卡洛模拟法度量了生物量和生物量转换因子的不确定性,对生物量转换因子估计中可能产生误差的变量进行了敏感度分析,误差干扰项包括:单木生物量估计模型误差、单木材积模型误差、单木生物量估计模型和单木材积模型联合误差、胸径测量误差和树高测量误差。研究结果表明,江西省杉木生物量转换因子为0.509±0.042 t/m3,马尾松为0.630±0.042 t/m3;五种误差干扰项中,单木生物量估计模型误差和单木材积模型误差相对于其他测树因子测量误差仍然是导致区域尺度乔木地上生物量估计不确定性的最主要误差来源。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：中国林业科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S718.5

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本文编号：1627844