不同尺度下福建省杉木碳計(jì)量模型、預(yù)估及應(yīng)用研究.pdf

1、隨著全球氣候變暖成為當(dāng)今世界各國(guó)政府和科學(xué)界關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題，對(duì)森林碳計(jì)量的研究也備受關(guān)注。森林碳計(jì)量是指在一定的時(shí)限內(nèi)和給定的地域內(nèi)，對(duì)不同森林類型碳貯存量與碳流通量進(jìn)行估算，其中森林碳儲(chǔ)量及碳匯能力是碳計(jì)量研究中的關(guān)鍵點(diǎn)。中國(guó)是世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，同時(shí)也是溫室氣體排放大國(guó)，氣候變化對(duì)我國(guó)生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成的負(fù)面影響也日益突出。因此，積極主動(dòng)地參與林業(yè)碳計(jì)量并進(jìn)行相關(guān)研究對(duì)我國(guó)的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的發(fā)展具有十分重要的意義。杉木（C

2、unninghamia lanceolata）是我國(guó)重要的用材樹(shù)種，栽培歷史悠久，不僅為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了大量的商品用材林，而且在調(diào)節(jié)碳平衡、減緩大氣中二氧化碳（CO2）等溫室氣體濃度上升方面也發(fā)揮著重要的作用。迄今為止，我國(guó)已經(jīng)積累了大量有關(guān)杉木的基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)，但是由于數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法的不同，對(duì)杉木碳計(jì)量的研究結(jié)果還存在較大差異。眾所周知，森林碳計(jì)量的測(cè)定非常困難，而且耗時(shí)費(fèi)力，確定一種行之有效而又準(zhǔn)確的調(diào)查預(yù)估方法是十分重要的。因

3、此利用已有的廣泛可靠的杉木碳儲(chǔ)量（生物量）研究數(shù)據(jù)，嘗試建立精度高，適用廣的碳計(jì)量模型或方法能大大減少測(cè)定立木碳含量和林分碳儲(chǔ)量的外業(yè)工作。只要通過(guò)測(cè)定一定數(shù)量樣木、樣地碳儲(chǔ)量（生物量）的數(shù)據(jù)，建立模型后就可以在同類的林分中結(jié)合相應(yīng)的林分調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)單株碳含量或是整體林分碳儲(chǔ)量。不僅如此，在大尺度的研究上還能充分利用這些模型結(jié)合已經(jīng)有的森林資源清查體系，通過(guò)尺度換算外推對(duì)區(qū)域內(nèi)杉木林總碳儲(chǔ)量進(jìn)行估測(cè)，這也是研究我國(guó)杉木整體碳匯功能及其

4、動(dòng)態(tài)變化的有效途徑。
　　鑒于此，本研究通過(guò)收集大量不同來(lái)源的杉木生物量（碳儲(chǔ)量）相關(guān)研究數(shù)據(jù)，包括課題組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、已發(fā)表的前人研究成果及公開(kāi)的全國(guó)森林資源清查資料，以福建省杉木為例，建立不同尺度下杉木碳計(jì)量模型，并對(duì)各尺度模型之間的耦合換算進(jìn)行探討。同時(shí)，利用多種動(dòng)態(tài)預(yù)估的方法對(duì)福建省杉木碳儲(chǔ)量和碳匯能力進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。最后基于學(xué)科交叉的角度，結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題，對(duì)杉木碳計(jì)量模型的應(yīng)用進(jìn)行實(shí)證研究。主要研究結(jié)果如下：
　　1.

5、通過(guò)對(duì)個(gè)體尺度下杉木單木各器官及全樹(shù)碳含量的建模研究，發(fā)現(xiàn)以胸徑（D）和樹(shù)高（H）兩個(gè)維量組合（DH、D2H和 D&H）作為自變量建模的擬合結(jié)果優(yōu)于僅以胸徑（D）建模的結(jié)果，且最佳的自變量組合形式是 D&H（分離的二元變量）。本研究新提出的二元通用模型 f(x,y)=(α·xβ·yε+γ·eη·x·y)θ（式中e為自然對(duì)數(shù)的底，α,β,γ,η,θ為待求參數(shù)）對(duì)葉、枝、地上部分及全樹(shù)碳含量的擬合結(jié)果最好，而干和根最優(yōu)擬合結(jié)果所使用的基礎(chǔ)模

6、型形式分別為冪函數(shù)和多項(xiàng)式函數(shù)。在進(jìn)行區(qū)域數(shù)據(jù)外推擬合過(guò)程中，通用模型也表現(xiàn)出了較高的預(yù)測(cè)精度和較靈活的適用性。同時(shí)，通過(guò)理論分析和實(shí)例檢驗(yàn)，利用比例平差法和非線性似乎不相關(guān)回歸法都能較好的解決全樹(shù)模型與各器官模型之間的碳含量預(yù)測(cè)結(jié)果不相容的問(wèn)題。
　　2.在林分尺度下，以福建省金森林業(yè)股份有限公司所經(jīng)營(yíng)的杉木人工林400個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了兩類不同理論基礎(chǔ)的林分碳儲(chǔ)量模型：（1）將林分蓄積量方程：此處公式省略與碳儲(chǔ)量方程：此

7、處公式省略聯(lián)立，并根據(jù)二元材積方程約束 b1=b2且c1=c2，便能得到與材積兼容的林分碳儲(chǔ)量模型（式中 C為林分碳儲(chǔ)量、M為林分平均蓄積、N為林分密度、-D為林分平均胸徑、-H為林分平均樹(shù)高，b1、c1、d1、g1、h1、a2、b2、c2、d2為待求參數(shù)），所得到的林分碳儲(chǔ)量模型對(duì)建模樣本的擬合精度 R2達(dá)到0.9165，驗(yàn)證樣本的預(yù)測(cè)精度 R2為0.8997；（2）以林齡、平均胸徑、平均樹(shù)高、林分密度、地位指數(shù)作為輸入向量，林分碳儲(chǔ)

8、量為輸出向量，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)2種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行建模，結(jié)果表明所建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)建模樣本和驗(yàn)證樣本的擬合預(yù)測(cè)結(jié)果的精度 R2都高于0.94，且在同樣的優(yōu)化算法（遺傳算法）下，用支持向量機(jī)建立的模型比利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型精度更高，結(jié)果更為穩(wěn)定。
　　3.收集不同生長(zhǎng)區(qū)域的杉木林分碳儲(chǔ)量（生物量）研究數(shù)據(jù)，利用地理加權(quán)回歸模型（GWR）建立區(qū)域尺度下的杉木林分碳儲(chǔ)量模型。結(jié)果表明，GWR模型的擬合結(jié)果優(yōu)于利用全

9、局線性回歸模型（OLR）建立的結(jié)果。此外，通過(guò)對(duì)馬尾松（Pinus massoniana Lamb.）、落葉松（Larix gmelinii）、油松（Pinus tabuliformis Carrière）等主要針葉樹(shù)種的建模，輔助驗(yàn)證的結(jié)果也同樣顯示GWR模型的精度優(yōu)于OLR模型。由此可見(jiàn)，將數(shù)據(jù)的地理位置納入回歸參數(shù)中后所得到的擬合結(jié)果更接近于區(qū)域內(nèi)的現(xiàn)實(shí)情況，因此在區(qū)域尺度下對(duì)林分碳儲(chǔ)量進(jìn)行研究時(shí)，可以嘗試運(yùn)用GWR模型進(jìn)行建模。

10、
　　4.利用課題組調(diào)查的54株杉木單木含碳率實(shí)測(cè)結(jié)果，首次建立了福建省杉木全樹(shù)平均含碳率模型，結(jié)果顯示Peal-Read模型的擬合精度最高，二次曲線次之，且R2都在0.95以上。結(jié)合福建省杉木林生長(zhǎng)的平均狀態(tài)，計(jì)算得到各齡組的平均含碳率分別為：幼林齡（0.5388）、中齡林（0.5095）、近熟林（0.4865）、成熟林（0.4840）、過(guò)熟林（0.4867）。同時(shí)，利用不同的區(qū)域碳儲(chǔ)量估算方法對(duì)福建省杉木林2009~2013年

11、間的總碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算，得到結(jié)果范圍是38706.15~45413.37萬(wàn)t。
　　5.以第八次（2009~2013）全國(guó)森林資源清查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，結(jié)合同期全國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒及福建省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，利用 CO2FIX模型對(duì)福建省未來(lái)60年（2016~2075）杉木林碳匯潛力的模擬結(jié)果顯示，福建省杉木林的累計(jì)凈固碳量在2075年時(shí)應(yīng)該處于1.6×108 t至2.1×108 t之間，占現(xiàn)有（2009~2013）杉木林總碳儲(chǔ)量的35％~50%，表

12、明了杉木林擁有巨大的碳匯潛力，在福建省的森林碳匯作用中占有重要的地位。
　　6.以福建省金森林業(yè)股份有限公司所經(jīng)營(yíng)的杉木人工林為實(shí)例，利用差分自回歸移動(dòng)平均（ARIMA）模型和多維時(shí)間序列（CAR）模型對(duì)林分碳儲(chǔ)量進(jìn)行時(shí)間序列分析，結(jié)果表明2種時(shí)間序列模型在短期內(nèi)對(duì)林分碳儲(chǔ)量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度都較高。同時(shí)，利用年均凈現(xiàn)值法和林地期望價(jià)法探討了碳匯木材復(fù)合經(jīng)營(yíng)目標(biāo)下杉木林經(jīng)濟(jì)收益及最優(yōu)輪伐期的確定，并比較分析了林分最優(yōu)輪伐期和最大復(fù)合經(jīng)濟(jì)

13、收益對(duì)立地質(zhì)量、碳價(jià)格、利率這三個(gè)因素變化的響應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）在目前木材價(jià)格遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于碳價(jià)格的情況下，增加碳匯目標(biāo)不會(huì)改變?cè)瓉?lái)的采伐策略，但復(fù)合經(jīng)濟(jì)收益的增加是十分明顯的；（2）復(fù)合經(jīng)營(yíng)目標(biāo)下最優(yōu)輪伐期隨著地位指數(shù)上漲而提前，最大復(fù)合經(jīng)濟(jì)收益也隨之顯著提高；（3）碳價(jià)格在較長(zhǎng)變化范圍內(nèi)（0~350元/t）對(duì)最優(yōu)輪伐期的影響并不顯著，只有當(dāng)碳價(jià)格提高一定程度（350~600元/t），最優(yōu)輪伐期才有提前的趨勢(shì)，且隨著碳價(jià)格的提高，復(fù)合經(jīng)濟(jì)

14、收益明顯增加；（4）隨著利率增加，碳匯木材復(fù)合經(jīng)營(yíng)目標(biāo)下杉木林最優(yōu)輪伐期不斷提前，但最大復(fù)合經(jīng)濟(jì)收益明顯降低，因此高利率不利于杉木林的經(jīng)營(yíng)。
　　7.利用收集的福建省杉木林分生物量（碳儲(chǔ)量）研究數(shù)據(jù)，建立了福建省杉木凈生產(chǎn)力與群落生長(zhǎng)量和年凋落量之間的關(guān)系，結(jié)果表明在2009~2013年間，福建省杉木林喬木層凈生產(chǎn)力為16.2022×106 t/a，平均凈生產(chǎn)力達(dá)到11.9406 t/(a?hm2)。結(jié)合建立的福建省杉木含碳率模型