广东主要森林类型林分生物量和碳储量模型研建.pdfVIP

第59卷第12期林业科学Vol.59，No.12

2023年12月SCIENTIASILVAESINICAEDec.，2023

doi：10.11707/j.1001-7488.LYK

广东主要森林类型林分生物量和碳储量模型研建*

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郭泽鑫胡中岳曹聪刘萍

（1.华南农业大学林学与风景园林学院广州510642；2.国家林业和草原局中南调查规划院长沙410014）

摘要：【目的】构建广东省主要森林类型林分生物量和碳储量模型，为省内储量数据的本底摸查、省级与县市级储

量数据的有效衔接提供模型支撑；分析树种结构和气候条件对模型的影响和作用机制，为更精细的碳汇监测及森林质

量提升提供理论指导。【方法】以广东省12种主要森林类型为研究对象，基于2007、2012和2017年3期森林资源连

续清查数据，采用非线性误差变量联立方程组构建各森林类型与蓄积量兼容的地上和地下生物量、地上和地下碳储量

模型。以哑变量形式区分树种结构，以再参数化方法建立气候敏感的林分生物量和碳储量模型，评价模型拟合结果，分

析气候变量对林分生物量和碳储量的影响。【结果】研究得到各森林类型的蓄积量、地上和地下生物量模型以及地上

R2

和地下林分平均含碳系数。1）基于胸高断面积和平均树高的基础模型调整决定系数（）为0.947~0.997，总相对误差

a

（TRE）和平均系统误差（MSE）分别在±1.54%和±2.48%范围，均不超±3%。平均预估误差（MPE）为0.30%~3.61%，仅栎树

林、相思林部分模型略超3%。平均百分标准误差（MPSE）为3.30%~13.39%，均不超15%。2）基于胸高断面积的简化模

R2

型为0.876~0.996，除相思林地下生物量模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±3.19%和±2.74%范围，

a

R2

MPE为0.36%~4.70%，MPSE为4.18%~15.61%。基于平均胸径和林分密度的补充模型为0.775~0.977，多数在0.9以上，

a

除相思林部分模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±2.28%和±1.83%范围，MPE为1.12%~6.24%，

R2

MPSE为5.91%~17.44%。3）区分树种结构的林分