攀枝花市云南松生物量模型及空间分布研究

发布时间：2017-09-12 13:31

  本文关键词：攀枝花市云南松生物量模型及空间分布研究

  更多相关文章： 生物量 云南松 生物量模型 空间分布

【摘要】：森林生态系统主要体现在森林生物量的研究上,作为森林生态系统最基本的的数量特征,森林生物量表明了森林的经营水平和开发利用的价值,又反映森林与环境在物质循环和能量流动上的复杂关系。云南松(Pinus yunnanensis)是攀枝花森林植被的重要组成部分,对于维持区域碳平衡有着非常重要的作用。本文根据攀枝花市2012年森林资源二类调查数据,通过模型拟合、模型选优,得到最优生物量模型；然后经过样地生物量线性回归、克里格插值的方法获得攀枝花市云南松生物量空间分布图。(1)用实测的生物量数据,以D或D2H为自变量,单株云南松生物量为因变量建立线性回归模型、多项式模型、幂函数模型、指数模型,通过比较选择残差平方和(RSS)最小、剩余标准差(S)最小、相关系数(R2)最大、剩余均方差(MRS)最小的拟合曲线作为最优的拟合曲线方程,方程式为Y=0.118×D2.3262。利用检验样本,计算出模型预测值与实测值之间的总体相对误差(RS)为8.86%、平均相对误差(E)为7.77%、和预估精度(P)96.36%,精度满足要求。(2)以云南松胸径D和树高H为自变量,生物量为因变量建立二元回归方程Y=-7076.04+429.072×H+377.071×D。方程的相关系数R2=0.928,说明拟合程度较好。对方程进行F检验及回归系数t检验,其中F.Sig=0.0000.1, Sig=0.0000.1,说明各主成分均对方程有显著影响。(3)通过样地生物量数据,采用地统计学的克里格插值方法,利用ARCGIS软件插值得到攀枝花市云南松生物量空间分布图。本文比较了三类变异函数模型：高斯模型、指数模型、球形模型的插值结果,通过比较交叉验证系数,选用标准平均值最接近0,误差平均值最小,平均标准差最大,标准均方根误差最接近1,得出普通克里格插值的高斯函数模型和协同克里格插值的指数模型都可以获得较为真实的攀枝花市云南松空间分布图。从插值得到的云南松生物量空间分布图看出,生物量在北部地区较高,东南地区较低,中间城建区基本无云南松分布,其余地区分布较均匀。
【关键词】：生物量 云南松 生物量模型 空间分布
【学位授予单位】：四川农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S718.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 前言9
• 1 文献综述9-21
• 1.1 研究目的9-10
• 1.2 国内外研究动态10-19
• 1.2.1 森林生物量研究概述10-12
• 1.2.2 森林生物量方法研究12-15
• 1.2.3 生物量空间分布15-19
• 1.3 研究内容及技术路线19-21
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 技术路线19-21
• 2 研究区概况及研究方法21-27
• 2.1 研究区概况21-22
• 2.1.1 地理位置21
• 2.1.2 气候条件21
• 2.1.3 植被资源21-22
• 2.2 研究方法22-27
• 2.2.1 样地设置22-23
• 2.2.2 生物量测定23
• 2.2.3 实测数据分类23
• 2.2.4 建模与数据处理23-26
• 2.2.5 分析工具26-27
• 3 结果与分析27-37
• 3.1 生物量的测定27-28
• 3.2 生物量模型的建立28-30
• 3.3 模型选优30
• 3.4 最优模型检验30-31
• 3.5 云南松生物量空间分布31-37
• 3.5.1 多元线性回归估计31-32
• 3.5.2 样地生物量32
• 3.5.3 地统计估计32-37
• 4 结论与讨论37-41
• 4.1 结论37
• 4.2 讨论37-39
• 4.2.1 云南松生物量模型的判定37-38
• 4.2.2 生物量多元回归模型回归参数的选择38
• 4.2.3 克里格插值变异函数的使用38-39
• 4.3 研究不足与展望39-41
• 4.3.1 研究中的不足39
• 4.3.2 展望39-41
• 参考文献41-45
• 附录45-48
• 致谢48

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 Marc H.Ross;Thomas B.Cobb;周勇;;美国经济中的生物量流[J];国外林业;1988年01期

2 蔡小虎,彭培好,王金锡;长江中上游防护林体系工程林生物量及生产力计量评价[J];四川林业科技;2000年02期

3 杨昆;管东生;;珠江三角洲森林的生物量和生产力研究[J];生态环境;2006年01期

4 郭清文;冯仲科;张彦林;韩光瞬;;单木生物量模型误差分析与定权方法探讨[J];中南林业调查规划;2006年01期

5 安树杰;张晓丽;王震;李春艳;;生物量估测中的遥感技术[J];林业调查规划;2006年03期

6 杜飞雁;李纯厚;廖秀丽;贾晓平;王雪辉;;大亚湾海域浮游动物生物量变化特征[J];海洋环境科学;2006年S1期

7 袁位高;江波;葛永金;朱锦茹;沈爱华;;浙江省重点公益林生物量模型研究[J];浙江林业科技;2009年02期

8 许俊利;何学凯;;林木生物量模型研究概述[J];河北林果研究;2009年02期

9 罗云建;王效科;张小全;朱建华;侯振宏;张治军;褚金翔;;华北落叶松人工林生物量的估算方法[J];南京林业大学学报(自然科学版);2010年03期

10 王春英;田佳壁;刘丽;王培俊;郑苗苗;;小浮萍生物量影响因素研究[J];江苏农业科学;2010年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 徐兆礼;沈新强;;长江口邻近水域浮游动物生物量及其年间变化[A];中国水产学会第七届渔业资源与环境分会2004年度学术研讨会论文摘要汇编[C];2004年

2 玉宝;乌吉斯古楞;王立明;张秋良;;不同结构兴安落叶松天然林生物量生产力特征[A];第二届中国林业学术大会——S3 森林经理与林业信息化的新使命论文集[C];2009年

3 吴涛;赵冬至;康建成;张丰收;索安宁;卫宝泉;马玉娟;;双台河口赤碱蓬动态遥感监测及生物量遥感反演[A];中国地理学会百年庆典学术论文摘要集[C];2009年

4 孟超;秦俊;胡永红;;单株截顶香樟树冠生物量及其分配格局[A];中国观赏园艺研究进展（2010）[C];2010年

5 刘玉萃;吴明作;郭宗民;;河南宝天曼自然保护区栓皮栎林生物量和净生产力研究[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（下册）[C];1999年

6 陈秋夏;王金旺;郑坚;卢翔;金川;;浙江人工红树林种群结构及种群生物量研究[A];中国第五届红树林学术会议论文摘要集[C];2011年

7 叶德赞;赵昌会;骆祝华;黄翔玲;裴耀文;;热带太平洋细菌生物量及其对深海碳循环的影响[A];2006中国微生物学会第九次全国会员代表大会暨学术年会论文摘要集[C];2006年

8 喻光明;王立国;杨珊;胡利梅;陶文星;;土地整理对生物量平衡及生态环境的影响[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集（三）[C];2007年

9 左涛;王俊;唐启升;金显仕;;夏末秋初南黄海网采浮游生物的生物量谱[A];2007年中国水产学会学术年会暨水产微生态调控技术论坛论文摘要汇编[C];2007年

10 佃袁勇;王鹏程;方圣辉;汪曼;乐源;;多源遥感数据反演三峡库区森林地表生物量的比较与分析[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 中国工程院院士 冯宗炜;中国森林对全球碳循环及气候变化做贡献[N];科技日报;2010年

2 白秀萍;走近日本木质生物量利用[N];中国绿色时报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前9条

1 郑玲;小麦生物量田间快速测量方法研究[D];西北农林科技大学;2015年

2 宋理洪;三江平原泥炭沼泽有壳变形虫多样性及其在古水位重建中的作用[D];中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所）;2015年

3 崔菁菁;不同年代水稻品种氮素利用特性及库/源变化的研究[D];吉林农业大学;2015年

4 胥辉;立木生物量模型构建及估计方法的研究[D];北京林业大学;1998年

5 曹庆先;北部湾沿海红树林生物量和碳贮量的遥感估算[D];中国林业科学研究院;2010年

6 曾伟生;全国立木生物量方程建模方法研究[D];中国林业科学研究院;2011年

7 徐星欧;基于目标分解的全极化雷达数据估算生物量相关参数方法研究[D];武汉大学;2010年

8 徐光彩;小光斑波形激光雷达森林LAI和单木生物量估测研究[D];中国林业科学研究院;2013年

9 刘志民;植物适应干扰机制和干扰对植被过程影响的若干例证研究[D];中国科学院研究生院（寒区旱区环境与工程研究所）;2001年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 姚阔;基于高光谱数据的内蒙东部天然草地生物量反演模型研究[D];延边大学;2015年

2 邵平;半高秆高生物量型杂交稻生理弹性抗倒研究[D];长江大学;2015年

3 任佳佳;华北落叶松林分结构分析及地上部分生物量探究[D];河北农业大学;2015年

4 刘博;基于高分辨率影像的杭州西湖区绿地生物量研究[D];浙江农林大学;2015年

5 车东峻;攀枝花市云南松生物量模型及空间分布研究[D];四川农业大学;2015年

6 董利虎;黑龙江省主要树种相容性生物量模型研究[D];东北林业大学;2012年

7 王宏全;基于标准地和遥感数据的北亚热带高山区日本落叶松林生物量模型研究[D];中国林业科学研究院;2010年

8 彭小勇;闽北杉木人工林地上部分生物量模型的研究[D];福建农林大学;2007年

9 曾亚梅;基于3S技术的高速公路植被解译及生物量的估算和评价[D];福建师范大学;2010年

10 李绪佳;四川省木里县落叶松天然林立木生物量模型的研建[D];四川农业大学;2012年

，

本文编号：837511