落叶松人工林生物量和碳储量研究

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1、中国替考舛学御宪院学位论文落叶松人工林生物量和碳储量砸窒学位论文作者指导教师姓名指导小组成员申请学位级别专业名称研究方向论文答辩日期黄兴召张守攻研究员孙晓梅研究员博士森林培育森林生态系统管理2014年6月DissertationfortheDegreeCandidate:HuangXingzhaoSupervisor:Prof.ZhangShougongAssociateSupervisor:Prof.SunXiaomeiAcademicDegreeAppliedfor:PH.DSpeciality:SilvicultureDat

2、eofDefence:June,2014Degree.-Conferring--Institution:ChineseAcademyofForestry独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得本研究生培养单位或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:董譬召日期:洌膨年7月乒日学位论文版权

3、使用授权书本学位论文作者完全了解中国林业科学研究院有关保留、使用学位论文的规定,中国林业科学研究院有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权中国林业科学研究院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:董舅召矽仟年7月≯日学位论文作者毕业联系方式工作单位:联系电话:电子邮件:通讯地址、邮编:导师签名:)跏垆年7月I产日摘要森林生物量是陆地生物量的主要组成部分,如何准确地估

4、算森林的生物量和碳储量是森林生态系统研究的主要内容之一。本研究以全国6个落叶松人工林主产区的209块标准地的310株单木生物量实测数据为基础,对落叶松人工林生物量预估模型的技术方法和精确估算碳储量进行系统的研究。详细阐述贝叶斯原理在生物量建模中的运用,比较了贝叶斯方法和贝叶斯分层方法,为生物量建模提供了一种新的可行的技术方法;基于贝叶斯分层方法建立单木及各组分生物量模型,分析了区域间单木生物量的变化规律;并结合二类资源调查数据,利用生物量转换因子连续函数估算林分生物量;以实测单木各组分的碳系数估算各区域单木和林分的碳储量,分析它们

5、的差异变化,为全国性落叶松生物量和碳储量建模与监测提供可靠的理论和技术支持。通过本项研究得出以下主要结论:(1)收集了80篇文献,共计304个关于地上部分生物量的异速生物量模型。虽然这些模型具有广泛的分布范围,而且是对不同树种或者不同区域相同树种的模拟,但模型参数a、b值变化范围较小,符合二元正态分布。将80篇文献按照不同的属对其模型参数a、b进行方差分析,参数a在属间差异不显著,参数b存在显著性差异。(2)以异速生物量方程为基础,比较贝叶斯方法和最小二乘法的建模效果,在此基础上分析贝叶斯方法和贝叶斯分层方法的建模效果。结果表明,

6、在拟合样本>50时,最d"-乘法和贝叶斯方法的拟合效果无显著差异;当拟合样本<50时,贝叶斯方法的拟合效果优于最小二乘法。进一步分析贝叶斯方法和分层方法的建模效果发现,贝叶斯分层方法建模的偏差信息准则DIC明显低于贝叶斯方法,且其决定系数彤均有所提高。通过F值来检验两种方法建模的差异性,表明贝叶斯方法和贝叶斯分层方法在单木生物量、干材生物量、树根生物量、树枝生物量和树叶生物量模型中均存在显著差异。因此,贝叶斯分层方法优于贝叶斯方法。(3)基于贝叶斯方法建立的单木及各组分生物量模型,结合胸径和树高生长方程,分析树龄对生物量分配格局的

7、影响。干材生物量占单木生物量的比例呈现逐年上升趋势,树根、树叶、树皮和树枝生物量占单木生物量的比例均成逐年下降趋势。比较6个区域间单木生物量和各组分生物量的变化规律,结果表明,单木生物量和干材生物量为湖北的日本落叶松>甘肃的日本落叶松>辽宁的日本落叶松>黑龙江的长白落叶松>河北的华北落叶松>内蒙的兴安落叶松,其它组分在区域间也无明显规律。(4)以贝叶斯分层方法为基础,建立生物量转换因子方程,并结合湖北、甘肃和辽宁3个区域的二类资源调查数据,估算落叶松林分生物量,区域内林分每公顷生物量的平均增长量均呈现为中龄林>幼龄林>近熟林>成熟

8、林的规律,区域间的生物量呈现为湖北日本落叶松>甘肃日本落叶松>辽宁日本落叶松的规律。3个区域的落叶松人工林生物量的平均值分别为61.34t/hm2、54.91t/llm2和50.51t/hrn2;林分总生物量分别为723941.83t、984962

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