基于地理加权回归的区域森林碳储量估计

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1、分类号ｓ＿＿ｍ＿４＂密级公开ＵＤＣ６２５硕±学位论文基于地理加权回归的区域森林碳储量估计作者姓名：郭含茹指导教师：张茂震学科专业名称；森林经理学研究方向；森林固碳增汇与监测所在学院：环境与资源学院论文提交日期２０１５年６月９曰：浙江农林大学２０１５年６月９日独创性声明本人卢明，，所單交的学巧论义在指导教师指导下，通过我的努力取得的成果，并且是自己撰写的。思我所知，餘了文中作了标注和致谢中己经作了答谢的地方外，论义中不色含其他人发表或撰写过的研究成果，也不包含在浙江农林大学或其

2、他教育机构获得学位或证书而使用过的材＾韦斗。与我，都在论文中作了明确的说明并表小１谢意同对本研巧做出贡献的同志。如被查巧严重侵犯他人知识产权的行为。，由本人承担应有的责巧如盼学位论文作者巧笔签名：日期：论文使用授权的说明本人完全／解浙化农林大学巧关保留，即学校巧权送义论文的复印件，、使巧学位讫文的规定Ａ、，缩印或Ｋ化复制化许论文被查閒和借阅；学校可ｙ公布论文的全部或部々内容采用影印手段保存论义。保密，在。ｎ？？年盾解密可适用本授权巧’＂不保密。囚，本学位论文憾于不保密＂＂（请在方框内打Ｖ）：郭｜｜期．如

3、学位论义作者亲笔签名＿龙指导教师亲笔签名：勝罔期；如白‘７ZhejiangA&FUniversityDissertationfortheDegreeofMasterGeographicallyweightedregressionbasedestimationofregionalforestcarbonstorageCandidate:GUOHANRUAdviser:ZHANGMAOZHENSpecialty:ForestManagementDateofSubmission:June9,2015ZhejiangA&FUniversityLin’an,zh

4、ejiangprovince,P.R.ChinaJune,2015摘要摘要本论文以浙江省台州市仙居县森林资源二类调查地面样地实测数据、LandsatTM影像为数据源，以地理加权回归(geographicallyweightedregression,GWR)方法估算森林碳储量及其分布；首先阐述了GWR方法的基本原理，介绍了常用的Gaussian权函数和Tricube权函数，并对这两类权函数进行带宽优化选择。为了验证GWR方法估计森林碳储量及其空间分布的可靠性，将其估计结果与全局普通最小二乘法回归(globalordinaryleastsquaresregres

5、sion,OLS)、协同克里格插值(Co-Kriging，CK)、序列高斯协同仿真(sequentialGaussianco-simulation，SGCS)等方法进行对比。考虑到高程可以作为第三维度来定义观测点的空间坐标和空间关系，本文讨论了地理和海拔加权回归(geographicallyandaltitudinalweightedregression,GAWR)模型，同时与海拔作为自变量的GWR模型对比，检验GAWR模型在地势平缓区域的应用效果。最终得出以下结论：1.GWR模型估计仙居县森林地上部分碳密度均值为15.555Mg/hm2，与样地实测统计的1

6、5.854Mg/hm2相差1.716%；研究区内碳密度的取值范围在0-89.964Mg/hm2之间，保留了70%以上的空间异质性特征；分布趋势与实际情况相符；基于GWR的森林地上部分碳储量估计方法是有效的，GWR方法在估计区域碳储量方面估计结果合理且精度较高，能够提供更丰富的空间分布信息。2.OLS、SGCS、GWR估计结果均值与实测碳密度值相一致，但OLS反映的是区域化变量的平均状态；CK插值结果虽保留了近70%的空间异质性特征，但其残差平方和(RSS)、均方根误差(RMSE)相对较大，预测精度较低；SGCS、GWR在保证平均水平的同时，更能反映空间数据变

7、化规律的真实特征，SGCS在探测区域化变量的空间非平稳性方面具有突出优势，估计结果的变异系数达到1.288，GWR估计结果预测精度高，取值范围大，两种方法均较适合用于森林碳储量空间变异性的分析和预测。3.Tricube权重函数的GWR模型(GWR(T))截距的取值范围在-50.595~147.780，Band3的系数取值范围是-0.912~1.224，不是全局回归模型中的恒定值26.718、-0.124，表明GWR模型能够反映更多的空间变异信息；然而两个参数取值的第一四分位与第三四分位的间距小于全局回归系数的一倍标准差间距，故针对本研究区来说，GWR模型参数

8、存在一定的空间非平稳性，但不显著。关键词：森林碳储量