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摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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基于生物多样性保护的兴安落叶松与白桦最佳混交比例要要要以阿尔山林区为例
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中国能源消费碳排放的时空特征 舒娱琴 渊源怨缘园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区坡面尺度土壤水分空间变异及影响因子 姚雪玲袁傅伯杰袁吕一河 渊源怨远员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆艾比湖流域土壤有机质的空间分布特征及其影响因素 王合玲袁张辉国袁秦摇 璐袁等 渊源怨远怨冤噎噎噎噎噎噎
雅鲁藏布江山南宽谷风沙化土地土壤养分和粒度特征 李海东袁沈渭寿袁邹长新袁等 渊源怨愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
一株溶藻细菌对海洋原甲藻的溶藻效应 史荣君袁黄洪辉袁齐占会袁等 渊源怨怨猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
砷形态对黑藻和竹叶眼子菜有机酸含量的影响 钟正燕袁王宏镔袁王海娟袁等 渊缘园园圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
七项河流附着硅藻指数在东江的适用性评估 邓培雁袁雷远达袁刘摇 威袁等 渊缘园员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
杭州湾滨海湿地不同植被类型沉积物磷形态变化特征 梁摇 威袁邵学新袁吴摇 明袁等 渊缘园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
剪形臂尾轮虫形态的时空变化及其与生态因子间的关系 葛雅丽袁席贻龙袁马摇 杰袁等 渊缘园猿源冤噎噎噎噎噎噎噎
太湖流域河流水质状况对景观背景的响应 周摇 文袁刘茂松袁徐摇 驰袁等 渊缘园源猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
荒漠植物白刺属 源 个物种的生殖分配比较 李清河袁辛智鸣袁高婷婷袁等 渊缘园缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
臭氧浓度升高对香樟叶片光合色素及抗过氧化的影响及其氮素响应 牛俊峰袁张巍巍袁李摇 丽袁等 渊缘园远圆冤噎噎
不同密度下凤仙花重要形态性状与花朵数的关系 田旭平袁常摇 洁袁李娟娟袁等 渊缘园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
五种高速公路边坡绿化植物的生理特性及抗旱性综合评价 谭雪红袁高艳鹏袁郭小平袁等 渊缘园苑远冤噎噎噎噎噎噎
散孔材与环孔材树种枝干尧叶水力学特性的比较研究 左力翔袁李俊辉袁李秧秧袁等 渊缘园愿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区行道树国槐叶面尘分布及重金属污染特征 戴斯迪袁马克明袁宝摇 乐 渊缘园怨缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
南亚热带米老排人工林碳贮量及其分配特征 刘摇 恩袁 刘世荣 渊缘员园猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
植物生活史型定量划分及其权重配置方法要要要以四棱豆生活史型划分为例 赵则海 渊缘员员园冤噎噎噎噎噎噎噎
半干旱区湿地鄄干草原交错带边界判定及其变化 王摇 晓袁张克斌袁杨晓晖袁等 渊缘员圆员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氮肥运筹对晚播冬小麦氮素和干物质积累与转运的影响 吴光磊袁郭立月袁崔正勇袁等 渊缘员圆愿冤噎噎噎噎噎噎噎
氮肥形态对冬小麦根际土壤氮素生理群活性及无机氮含量的影响 熊淑萍袁车芳芳袁马新明袁等 渊缘员猿愿冤噎噎噎
基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 周摇 磊袁何洪林袁孙晓敏袁等 渊缘员源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原半湿润区气候变化对冬小麦生长发育及产量的影响 姚玉璧袁王润元袁杨金虎袁等 渊缘员缘源冤噎噎噎噎噎
基于土地破坏的矿区生态风险评价院理论与方法 常摇 青袁邱摇 瑶袁谢苗苗袁等 渊缘员远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生态位的山地农村居民点适宜度评价 秦天天袁齐摇 伟袁李云强袁等 渊缘员苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氯虫苯甲酰胺对黑肩绿盲蝽实验种群的影响 杨摇 洪袁王摇 召袁金道超 渊缘员愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎远 种植物次生物质对斜纹夜蛾解毒酶活性的影响 王瑞龙袁孙玉林袁梁笑婷袁等 渊缘员怨员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
云南元江芒果园桔小实蝇成虫日活动规律及空间分布格局 叶文丰袁李摇 林袁孙来亮袁等 渊缘员怨怨冤噎噎噎噎噎噎
重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 邓合黎袁马摇 琦袁李爱民 渊缘圆园愿冤噎噎噎噎噎
专论与综述
生态系统服务竞争与协同研究进展 李摇 鹏袁姜鲁光袁封志明袁等 渊缘圆员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
中国沿海无柄蔓足类研究进展 严摇 涛袁黎祖福袁胡煜峰袁等 渊缘圆猿园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
冰雪灾害对森林的影响 郭淑红袁薛摇 立 渊缘圆源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同干扰因素对森林和湿地温室气体通量影响的研究进展 杨摇 平袁仝摇 川 渊缘圆缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
采石场废弃地的生态重建研究进展 杨振意袁薛摇 立袁许建新 渊缘圆远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
基于地统计学和 悦云陨样地的浙江省森林碳空间分布研究 张摇 峰袁杜摇 群袁葛宏立袁等 渊缘圆苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿源源鄢扎澡鄢孕鄢 预 苑园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员圆鄄园愿
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封面图说院 秋色藏野驴群要要要秋天已经降临在海拔 源圆园园 多米的黄河源区袁红色的西伯利亚蓼渊生于盐碱荒地或砂质含盐碱土
壤冤铺满大地袁间有的高原苔草也泛出了金黄袁行走在上面的藏野驴们顾不上欣赏这美丽的秋色袁只是抓紧时间在严
冬到来之前取食袁添肥增膘以求渡过青藏高原即将到来的漫长冬天遥
彩图提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援 糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援 糟燥皂
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第 32 卷第 16 期
2012 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 32,No. 16
Aug. ,2012
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基金项目:国家科技支撑计划课题(2012BAD22B00);浙江省重点科技创新团队(2010R50030); 浙江省科技厅重大科技专项和优先主题计划
(2008C12068)
收稿日期:2012鄄01鄄10; 摇 摇 修订日期:2012鄄05鄄31
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: jhghlhxl@ 163. com
DOI: 10. 5846 / stxb201201100055
张峰,杜群,葛宏立,刘安兴,傅伟军,季碧勇.基于地统计学和 CFI样地的浙江省森林碳空间分布研究.生态学报,2012,32(16):5275鄄5286.
Zhang F, Du Q, Ge H L, Liu A X, Fu W J, Ji B Y. Spatial distribution of forest carbon in Zhejiang Province with geostatistics based on CFI sample plots.
Acta Ecologica Sinica,2012,32(16):5275鄄5286.
基于地统计学和 CFI样地的浙江省森林
碳空间分布研究
张摇 峰1,杜摇 群3,葛宏立1,2,*,刘安兴2,3,傅伟军2,季碧勇3
(1.浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,临安摇 311300;
2.浙江农林大学环境与资源学院,临安摇 311300; 3.浙江省森林资源监测中心,杭州摇 310020)
摘要:基于浙江省 2009 年 CFI固定样地数据、森林资源规划设计调查林相图,利用地统计学方法对浙江省森林碳空间分布进行
了模拟分析。 结果表明,CFI固定样地数据用于省域范围的森林碳汇空间特征研究是合适的。 数据显示,浙江森林植被平均碳
密度为 22. 07Mg / hm2;与四川、福建、海南等地相比,平均碳密度较低。 受人类活动、自然环境等因素影响,浙江省森林碳分布主
要表现为:总体上森林碳密度空间变化趋势自西向东逐渐降低,与自然空间(海拔、地势等)趋势一致。 基于地统计学和 CFI固
定样地,对省域范围的森林资源空间分布的研究,可以为省域森林碳汇管理提供依据,为我国特别是亚热带南方集体林区利用
国家 CFI数据进行大区域同类研究提供借鉴。
关键词:森林碳密度;空间分布;地统计学
Spatial distribution of forest carbon in Zhejiang Province with geostatistics based
on CFI sample plots
ZHANG Feng1,2, DU Qun3, GE Hongli1,2,*, LIU Anxing2,3, FU Weijun4, JI Biyong3
1 Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin忆an
311300, China
2 School of Environment & Resources, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin忆an 311300, China
3 Monitoring Center for Forest Resources in Zhejiang Province, Hangzhou 310020, China
Abstract: Research on forest carbon spatial distribution is an important topic related to global carbon cycling. Much
previous research for forest carbon estimation is based on remote sensing techniques or ecosystem models. Use of pure
sample plots for mapping forest carbon distribution has not been paid much attention because of the difficulty in collecting a
large number of sample plots and the lack of suitable techniques and methods to accurately interpolate the results from
sample plots to all areas without sample plots. Geostatistics has been regarded as a powerful tool for spatial data analysis.
Its prerequisite is to have grid鄄based samples with sufficiently high density. The continuous forest inventory (CFI) system
conducted in China can meet the need of Geostatistical analysis. The CFI system takes a province as a population, which
the systematic sampling technique is used to allocate permanent sample plots on the ground with sufficient number and
density. The sample plots are re鄄inventoried at every 5鄄year interval in the past 30 years, providing a sound foundation for
analyzing forest carbon dynamic change. However, the CFI sample plots have not been effectively used to estimate forest
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carbon stocks in previous research. Therefore, this paper employed CFI dataset collected in 2009 and the forest distribution
maps to simulate spatial distribution of forest carbon in Zhejiang province with the Geostatistical techniques.
There are 4252 permanent sample plots in Zhejiang province. According to the definition of forest, 2528 plots belong
to forest and these sample plots are used to calculate forest cover percentage. The rest plots belong to non鄄forest sample
plots, including agriculture, water bodies, infrastructure, non鄄forest lands, and others. The plot size is 800 m2 with
interval distances of 6 km in east鄄west direction and 4 km in south鄄north direction between nearby sample plots. In a forest
sample plot, trees, bamboo, shrub, and grass are used to calculate carbon stock. In a non鄄forest sample plot, only tree and
bamboo around the fields or residential areas are used to calculate carbon stock. The vegetation carbon stock includes
aboveground and underground carbon.
The analysis of spatial autocorrelation of forest carbon density in Zhejiang (Global Moran忆s Ig =0. 2342) indicates that
the spatial variation of carbon density appears medium autocorrelation with partially patchy distribution. The results indicate
that the Geostatistical technique can be effectively used to examine the spatial variability of forest carbon in Zhejiang
province based on CFI data. This research implies the significance for applying CFI data with the Geostatistical methods to
examining forest carbon distribution in subtropical regions, especially in the southern collective forest regions of China with
fragmented forest stands.
The average carbon density in Zhejiang province is 22. 07Mg / hm2, slightly lower than the carbon density in Sichuan,
Fujian, and Hainan. The overall trend of carbon density is high in western part, and gradually decreases in eastern part,
similar as the topographic change. The highest carbon density mainly distributes in the southwestern mountainous regions,
followed by northwestern and western mountainous regions; and the lowest carbon density distributes in central hills and
basins, coastal regions in eastern and southeastern parts, and the plains in northeastern regions. This situation implies the
impacts of human鄄induced factors on forest carbon sequestration. In mountainous regions with relatively high elevation,
forest lands have higher carbon density due to high forest cover rates and volumes, while in lower elevation regions, human
activities significantly result in forest disturbance. The young plantations often have relatively low carbon density.
Therefore, it is important to improve the forest management, especially in the regions with high human activities, in order to
increase carbon density and keep forest sustainability.
Key Words: forest carbon density; spatial distribution; Geostatistics
森林生态系统地上部分碳库占全球地上部分碳库的 80% ,其年固碳量约占全球陆地生物固碳量的
2 / 3[1鄄2]。 目前国内外的研究主要针对森林碳储量和碳密度[3鄄5],但是评价森林的 CO2源汇能力,不仅需要精确
的储量和密度数据,而且需要准确的空间分布信息[6]。 森林碳空间分布的研究对于加强森林生态系统碳汇
管理具有很重要的意义[7]。
近年来森林碳空间分布的研究多在土壤方面[8鄄12],植被方面相对较少[6, 13]。 张茂震等[6]利用协同克里
格法,结合样地数据、TM影像等,对浙江省临安市地上部分森林碳分布情况进行了模拟;沈希等[13]利用临安
市的 TM影像和样地数据借助协同克里格法对该市的碳储量和碳空间分布进行了研究,获得了碳分布图;刘
晓梅等[14]基于丰林国家级自然保护区的样地调查数据,利用 GIS 地统计差值法对保护区内森林生物量进行
了计算,对空间格局进行了分析。 以上均为借助地统计学方法和网格化样地数据在县域等小尺度上对森林碳
空间分布进行的研究。 黄从德等[15]根据实测的各树种含碳率,基于森林资源规划设计调查资料和地形数据,
利用 ArcGIS软件分析了四川森林植被碳空间基本特征;张亮等[16]采用广东省森林资源连续清查数据以图表
的方式对广东省不同区域的森林植被碳储量进行了统计并对空间格局进行了简要分析;骆宗诗等[17]根据四
川省森林资源规划设计调查数据,利用材积源生物量法,计算得四川省森林碳储量,并以行政区、地形、流域等
为划分标准对碳空间分异进行了研究。 以上为利用 GIS 等非地统计学方法在省域尺度上的研究。 目前的研
6725 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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究基本上可分为两类:一是在县域等小尺度上利用地统计学方法和网格化样地数据进行森林碳空间分布研
究,这类研究只能提供小尺度的森林碳空间分布信息,意义有限;二是在省域等大中尺度上用非地统计学方法
和网格化样地数据或非网格化森林资源规划设计调查数据进行的研究,虽尺度较大,但不能提供具有统计意
义的碳空间分布信息。
地统计学方法是目前最有效的空间变异分析工具,能够提供具有统计意义的空间分布信息,其最基本的
应用前提是具备一定密度和数量的网格化样点数据。 我国自 20 世纪 70 年代末开始建立全国性的森林资源
连续清查体系(Continuous Forest Inventory, CFI),该体系采用网格化的以省域为抽样总体的系统抽样技术,即
样本单元———样地在空间上呈网格化的规则分布,这为应用地统计学方法分析省域森林资源空间分布提供了
条件。 基于地统计学方法和网格化 CFI样地数据进行研究,有可能提供具有统计意义的省域等大中尺度的碳
空间分布信息。 但目前此类研究还未见报道,不管是针对森林碳储量还是其他的如森林蓄积量等。
本文利用浙江省 CFI样地的森林植被碳储量数据和地统计学方法对全省森林植被碳储量空间分布进行
研究,为省域森林碳汇管理提供依据,为利用国家 CFI数据进行大中尺度的同类研究提供借鉴。
1摇 材料和方法
1. 1摇 研究区概况
浙江省位于北纬 27毅01忆—31毅10忆,东经 118毅01忆—123毅08忆,地处中国东南沿海长江三角洲南翼,全省陆地
面积 10. 18 万 km2。 地理地貌特征丰富,从北部冲积平原,到东部沿海丘陵,再到南部山区,另有舟山市海岛
地貌。 全省地势从西南向东北呈阶梯级下降趋势,地形以丘陵山地为主,占全省总面积 70. 4% ,其他平原、盆
地占 23. 2% ,河流、湖泊占 6. 4% ,其中耕地面积 208. 17 万 hm2,有“七山一水二分田冶之称。 浙江省位于亚热
带季风气候区,四季分明、光照较多、雨量充沛、空气湿润、年平均气温 15—18益。 在中国植被区域划分上,全
省范围均属于亚热带常绿阔叶林区域、东部(湿润)常绿阔叶林亚区域、中亚热带常绿阔叶林地带。 故地带性
植被为以常绿阔叶林为主的常绿阔叶和落叶混交林,之外,还有针叶林、落叶阔叶林、竹林、灌木等多种植被类
型[18]。 常绿阔叶林在地带性植被上具有典型性,是复杂程度接近于热带雨林的一种生态系统类型,蕴藏着富
饶的自然资源和丰富的生物多样性[19]。 浙江属南方集体林区,人口密集,农地和林地穿插相间,树种多样,林
相破碎,空间结构复杂。
1. 2 研究数据
研究数据包括:
(1)2009 年浙江省 CFI的 4252 个固定样地数据,其中 2528 个为森林样地。 这里森林样地为按照我国目
前规定,符合森林标准的植物群落,即参与森林覆盖率统计的样地,如一般的有林地,其他样地即为非森林样
地,如农地、居民地等。 森林样地包括乔木、竹子、灌木、草本,非森林样地仅包括乔木、竹子(农地、居民地上
的四旁树、竹)。 乔木和竹子的碳储量基于样地每木检尺数据和单株生物量模型计算,单株生物量模型由总
量、树干、树冠、树根模型组成,模型分为松、杉、硬阔 1、硬阔 2、软阔、竹子等 6 个树种组。 灌木(包括下木、乔
木幼树)碳储量基于单株生物量模型和样方数据计算,模型不分树种。 草本碳储量根据样方计算,也不分草
种。 生物量模型结构[20]见表 1。 乔木和竹子模型中 D为胸径,H为树高, L为冠长。 灌木模型中 D为地径,H
为高度。 草本模型中 H为平均高,G为盖度。 得到生物量数据后乘以含碳系数就得碳储量数据。 浙江省 CFI
样地东西间隔 6 km,南北间隔 4 km,覆盖全省,样地面积 800 m2,形状为正方形。
(2)“十一五冶浙江省森林资源规划设计调查中的土地类别数据。
(3)来源于国际科学数据服务平台的地形数据,空间分辨率为 30m。
1. 3摇 地统计学方法
地统计学是以区域化变量理论为基础,通过变异函数确定变量因子的空间变异程度及空间变异尺度[21],
研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性,或空间相关性和依赖性的自然现象的科学,其最基本的核心
是克立格(Kriging)插值技术[22],基本原理就是通过空间上规则分布的样点数据,来估计空间上其他未测位置
7725摇 16 期 摇 摇 摇 张峰摇 等:基于地统计学和 CFI样地的浙江省森林碳空间分布研究 摇
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的数据。
表 1摇 生物量模型结构
Table 1摇 Structures of biomass models
植物类型
Type of vegetation
树干模型 W2
Stem model
树冠模型 W3
Crown model
树根模型 W4
Root model
总量模型 W1
Total model
松类 Pine W2 = 0. 0600H0. 7934D1. 8005 W3 = 0. 1377D1. 4873L0. 4052 W4 = 0. 0417H -0. 078D2. 2618 W1 = W2 + W3 + W4
杉木 Chinese Fir W2 = 0. 0647H0. 8959D1. 4880 W3 = 0. 0971D1. 7814L0. 0346 W4 = 0. 0617H -0. 1037D2. 1153 W1 = W2 + W3 + W4
硬阔 1 Hard Broad 1 W2 = 0. 0560H0. 8099D1. 8140 W3 = 0. 0980D1. 6481L0. 4610 W4 = 0. 0549H0. 1068D2. 0953 W1 = W2 + W3 + W4
硬阔 2 Hard Broad 2 W2 = 0. 0803H0. 7815D1. 8056 W3 = 0. 2860D1. 0968L0. 9450 W4 = 0. 2470H0. 1745D1. 7954 W1 = W2 + W3 + W4
软阔 Soft Broad W2 = 0. 0444H0. 71969D1. 7095 W3 = 0. 0856D1. 2266L0. 3970 W4 = 0. 0459H0. 1067D2. 0247 W1 = W2 + W3 + W4
竹子 Bamboo W2 = 0. 0398H0. 5779D1. 8540 W3 = 0. 2800D0. 8357D0. 2740 W4 = 0. 3710H0. 1357D0. 9817 W1 = W2 + W3 + W4
灌木 Shrub W1 = 0. 4098D1. 0615H0. 5427
草本 Herbal W1 = 0. 0549H0. 8030G1. 0877
(1) 变异函数
最基本的变异函数为:
酌(h) = 12N(h)移
N(h)
i = 1
[ z(xi + h) - z(xi)] 2 (1)
式中, 酌(h) 为所有滞后距离为 h的点对的半方差值, N(h) 是在空间上具有相同间隔 h 的离散点对数目,z
(xi)和 z(xi+h)分别为点 xi和与 xi相距 h观测点的属性值。
选择合理的理论变异函数模型对其进行最佳拟合,从而描述某一区域化变量的变异规律。 理论模型包括
球状模型、指数模型、高斯模型与有基台值的线性模型等[23]。
(2)空间自相关分析摇
在空间与时间上,距离越近的事物之间的相似性就越高。 空间自相关性是指在空间上越靠近的事物或现
象越近似,被称为地理学中第一定律[24]。 Global Moran忆s Ig是常用来总体度量一个环境变量空间自相关性是
否显著[25]。
公式如下:
Ig =
n
移 i移 jWi,j
移 i移 jWi,j(xi - 軃x)(x j - 軃x)
移 i (xi - 軃x) 2
(2)
式中, 軃x是样点平均值,xi是在位置 i 的样点值,x j是在位置 j 的样点值,Wi,j是样点之间的距离权重,n 是样点
数。 其取值范围为(-1,1),当 Ig>0 时正相关,Ig<0 时负相关,而 Ig =0 不相关。
(3)森林碳空间趋势分析
Local Moran忆s Il可用来识别环境变量在区域内任何点位跟此变量在周围样点的相似性,从而来衡量空间
聚集和异常程度等空间趋势[26],其公式是:
Il =
n2
移 i移 jWi,j
(xi - 軃x)移 jWi,j(x j - 軃x)
移 i (xi - 軃x) 2
(3)
Il标准化后可以检验其显著性水平[27],在 Geoda分析中,Il主要受权重与异常数据的影响。 Il> 0 表示目
标样点与其临近样点具有一定水平的相似性,则判定该区域可为空间集聚区,当 Il< 0 表示此空间区域异常。
2摇 结果与分析
2. 1摇 森林碳密度点状图
运用 ArcGIS 9. 3 制作的碳密度点状图可对森林植被碳的空间分布情况进行初步分析,图 1 显示,高碳密
度区(>100Mg / hm2)大量聚集在丽水市全境、少部分分布于杭州市西北区域,中高碳密度区(80—100 Mg /
8725 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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hm2)主要集中在丽水市全境、衢州市西北区、台州市与温州市交界处。
图 1摇 浙江省森林碳密度点状图
Fig. 1摇 Scattergram of forest carbon density in Zhejiang
2. 2摇 森林碳分布趋势预测
根据 Geoda软件计算的 Global Moran忆s Ig = 0. 2342,表明浙江省森林碳储量具有中等空间自相关性。 对
Local Moran忆s Il分析并结合 GIS制作出浙江省样地趋势分析图(图 2),显示高值聚集区(图 2 中红点区域)主
要集中在浙南山区与浙西北山区部分地区,而低值聚集区(图 2 中蓝点区域)主要在浙北平原区、浙中丘陵盆
地以及浙东南沿海,其他地区显示为不显著。
2. 3摇 森林碳密度数据正态性
根据森林资源分布图,将位于非林区的样地数据剔除,保留森林区域的 2528 个样地(以下称为森林样
地)。 统计分析结果见表 2,森林样地碳密度从 0 Mg / hm2到 192. 39 Mg / hm2,均数为 24. 75 Mg / hm2,变异系数
为 1. 162,说明森林样地碳密度变异性较强。
表 2摇 森林样地碳密度数据描述性统计分析
Table 2摇 Statistics of carbon density of forest plots
最小值
Min 25%
中位数
Median 75%
最大值
Max
平均数
Mean
标准差
SD
变异系数
CV
0 9. 014 20. 25 35. 58 192. 39 24. 75 21. 30 1. 162
从图 3 的直方图可以发现,大部分数值分布在 50 Mg / hm2以下,分布曲线明显向左偏斜;Q鄄Q plot 图有明
显上凸趋势,有相当一部分样点数据偏离了期望线;直方图统计数据中偏度和峰度也都大于 1(表 3),可见森
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图 2摇 浙江省样点趋势分析图
Fig. 2摇 The trend of sampling plot analysis in Zhejiang
林样地数据不服从正态分布。 所以需要对森林样地数据进行变换,本文采用对数变换。
图 3摇 森林样地数据的直方图与 Q鄄Q Plot图
Fig. 3摇 The Histogram and Q鄄Q Plot of forest plots
对数变换后的结果见图 4,直方图显示数据基本服从正态分布;Q鄄Q Plot图中数据分布趋势与期望正态线
基本一致;对数变换后偏度和峰度明显向零靠拢(表 3),所以对数变换后数据基本服从正态分布,满足地统计
学分析的条件,可以建立变异函数模型,进行拟合。
2. 4摇 变异函数模型
在森林样地中随机选取 70% (1768 个)用来进行半方差模型建模,称为建模样点,剩余 30% (760 个)用
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于精度验证,称作检验样点[28]。 首先利用地统计软件和建模样点进行多模型模拟试验,以选取最优半方差模
型。 模型的适合与否直接决定了最终结果的可靠性与精度。 目前常采用标准平均值、标准均方根预测误差和
块金比值 3 个指标对半方差模型进行评价。
表 3摇 森林样地数据对数变换前后的偏度、峰度
Table 3摇 Skewnesses and Kurtoses of the forest plots before and after logarithmic transformation
森林样地变换前 Before transformation 森林样地转换后 After transformation
偏度 Skewness
1. 482
峰度 Kurtosis
4. 127
偏度 Skewness
-0. 784
峰度 Kurtosis
0. 515
图 4摇 森林样地数据对数变换后的直方图与 Q鄄Q Plot图
Fig. 4摇 The Histogram and Q鄄Q Plot of forest plots data after logarithmic transformation
一般来说最优模型的交叉验证的标准平均值的绝对值接近于 0,标准均方根预测误差接近于 1,如果小于
1 则高估了预测值,反之则低估了预测值;块金比值即模型所得块金值与基台值的比值,反应空间变异性程
度,分 3 个级别 0—25% 、25%—75% 、>75% ,分别表示空间自相关程度为高、中等和微弱[29]。 空间自相关程
度越高,说明引起空间变异的主要是结构性因素,相反则主要是随机因素[30],只有在变量具备中等及以上的
空间自相关性时,才可进行地统计空间插值。
表 4摇 半方差理论模型评价指标
Table 4摇 Evaluation index of theoretical models for semi鄄variance
评价指标 Index 高斯模型 Gaussian 指数模型 Exponential 圆形模型 Circular 球状模型 spherical
块金比 Nugget / Sill / % 82. 58 73. 98 74. 73 72. 97
标准平均值 Mean Standardized 0. 13 0. 08 0. 11 0. 04
标准均方根预测误差 R鄄M鄄S Standardized 0. 73 0. 81 0. 84 0. 90
由表 4 可知,球状模型的块金比最小,标准平均值最接近于 0,标准均方根预测误差最接近于 1,所以应选
取球状模型进行插值。
球状模型所获块金比为 72. 97% ,结合同样反映空间自相关性的 Global Moran忆s Ig系数,可知浙江省碳密
度空间变异体现为中等的空间自相关性,森林碳空间分布为局部性斑块状分布。 最终获得碳分布最佳球状
(Spherical)模型(表 5)。
酌(h) =
0摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 | h | = 0
1. 6746 + 3 h
2 伊 118784 -
1
2 (
h
118784)
é
ëê
ù
ûú
3
0 < h 臆118784
0. 62025摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 h >
ì
î
í
ï
ï
ï
ï 118784
(4)
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表 5摇 森林样地变异函数理论模型参数
Table 5摇 Parameters of variogram theoretical model of forest plots
参数 Parameters
偏基台值 Partial sill 块金值 Nugget 基台值 Sill 变程 Range / m
0. 62025 1. 6746 2. 29485 118784
2. 5摇 模拟精度
运用模型参数借助 ArcGIS地统计学组件,对森林样地进行插值分析,得出浙江省插值碳密度数据、初始
碳分布结果。 在浙江省插值碳密度数据中提取与检验样点相同位置的碳密度数据,进行精度检验与相关性
分析。
图 5摇 地统计学法森林碳密度模拟值与检验值比较
Fig. 5摇 The comparison of forest carbon density between estimates by geostatistic and test data
由图 5 可知,模拟值与实测值的总体偏差较小,趋势吻合良好。 但也有少数样点的偏差较大。 浙江省局
部地区有碳密度突变情况,由于样地间距为 4km伊6km,当样点落在碳含量异常高的局部区域时,周围样地并
不一定能落在同样的高碳密度区域,所以会存在少部分相邻样地间碳密度出现明显偏差的现象。 克里格方法
主要注重整体分布趋势而对局部异常有一定的平滑、修匀效应[31](见表 6 变异系数变化),所以容易在重现了
整体碳分布情况的同时忽略了局部变异,这也是地统计学插值法的固有缺陷。 为此本文利用 Geoda软件对浙
江省 Local Moran忆s Il进行分析,结合 GIS软件制作出能反应空间异常趋势的点状趋势分析图,可以辅助碳分
布图对浙江省碳空间分布格局进行描述分析。
表 6摇 模拟值与实测值描述统计分析
Table 6摇 Statistics between estimates and measured values
实测值 Measured values
标准差 SD 变异系数 CV
模拟值 Simulation value
标准差 SD 变异系数 CV
16. 09 0. 613 12. 40 0. 362
2. 6摇 总体相关性检验
在实验初始阶段,剔除了位于非森林区域的样点,在碳空间分布模拟过程中非森林区域也进行了插值,所
以模拟结束后,需要复原这些区域的真实碳密度。 采用浙江省森林资源规划设计调查的森林资源分布图对已
生成的碳分布进行修正,借助 ArcGis9. 3 将非林地、水体等区域重新赋值,赋值面积约为 3. 78 万 km2,约占全
省面积的 37. 13% ,最终获得浙江省森林碳分布图和碳密度数据。
在碳密度数据中选取与原始地面样地对应位置的碳密度数据,进行总体分析与相关性检验。 计算得模拟
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值与样地实测值之间的决定系数为 0. 474,从图 7 可看出,两者具有较好的相关性,说明在借助森林资源分布
图对全省模拟图进行修正后,精度提高显著,能够更好的显示出浙江省森林碳空间分布趋势。 平均碳密度为
22. 07 Mg / hm2。
图 6摇 模拟值与实测值相关关系
Table 6摇 The correlation between estimates and measures
图 7摇 全体样点模拟值与实测值相关关系
摇 Table 7摇 The correlation between estimates and measures for all
plots
3摇 结论与讨论
3. 1摇 浙江省森林碳储量空间分布特征
本文基于 CFI固定样地碳密度数据,辅以森林规划设计调查的森林资源分布图,利用地统计学对浙江省
森林碳空间分布格局进行了模拟分析,得到了全省森林碳分布图(图 8)。 同时由 Geoda 与 ArcGIS 软件分析
制作出了全省森林点状碳密度图与样点趋势图(图 1、图 2)。 综合点状碳密度图、样点趋势图和森林碳分布
图分析,碳密度较高的区域主要集中在西南山区,其次出现在西北以及西部部分山区;碳密度较低的区域存在
于中部丘陵盆地地区、东南沿海以及东北平原区。 全省总体碳密度水平呈自西南向东北逐渐降低的趋势,且
与自然地形(海拔、坡度)一致。 究其原因,在浙江高海拔地区,人为干扰较少,原生植被保留较完整,森林覆
盖率高,乔、灌、草层次结构完整,蓄积量大,所以碳密度普遍较高;随着海拔和坡度的降低,人类活动频繁,中
部以及东部地区常绿阔叶林破坏严重,虽然人工造林较多,但由于人工林普遍存在树龄小,树种结构、层次结
构单调等问题,蓄积量小,所以碳密度较低[32]。 地统计方法模拟结果显示浙江省森林平均碳密度为 22. 07
Mg / hm2,与全国平均的 44. 91Mg / hm2[33]或 42. 82 Mg / hm2[34],2004 年四川省的 38. 04 Mg / hm2[15],1998 年福建
省的 32. 85 Mg / hm2[35],1998 年海南省的 32. 59 Mg / hm2[36]相比,平均碳密度较低。 分析其原因,当前浙江省
广大的低海拔地区森林多处于中幼龄阶段,碳密度低,特别是针叶林碳密度远低于全国水平[19]。 所以,加强
低海拔地区幼中龄林的管理,改善森林结构和健康水平,是整体提升浙江森林碳汇能力的关键。
3. 2摇 CFI为利用地统计学分析森林碳密度空间特征提供了条件
对森林资源从不同的角度(碳储量、蓄积量、森林类型等)进行空间分析已成为管理和科学研究不可缺少
的内容。 地统计学方法是目前最有效的空间变异分析工具,其最基本的应用前提是具备一定密度和数量的网
格化样点。 要对大中区域森林临时建立庞大的网格化样地,必定耗费大量的人力、物力和时间。 目前我国实
行的 CFI系统正好具备利用地统计学的前提条件:是以省域为抽样总体的系统抽样,样地为网格化分布,具有
一定的密度和数量。 而且 CFI 样地以省为单位每 5a 调查 1 次,我国目前大部分省份已超过 30a,这些数据为
森林空间分布的动态分析提供了基础。 CFI 虽以省域为抽样总体,但其覆盖全国大陆及海南省,省域大中尺
度空间分布分析问题的解决,可为进行国家尺度上的空间分布提供基础。 本文首次在省域尺度上利用 CFI 样
地和地统计学方法对森林碳空间分布进行了研究。 浙江森林碳密度空间自相关性 Global Moran忆s Ig系数 =
0郾 2342,模型的块金值与基台值之比为 72. 97% ,表明森林碳密度空间变异体现为中等的空间相关性,森林碳
空间分布为局部性斑块状分布,表明在南方集体林区林相破碎的森林环境下,利用地统计学方法和 CFI 数据
进行森林碳密度空间特征分析是可行的。
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图 8摇 浙江省森林碳分布图
Table 8摇 Forest carbon distribution in Zhejiang province
3. 3摇 数据转换、变异函数选取及检验
在对 CFI样地数据的统计分析中发现,浙江省的 2009 年 CFI 样地森林碳储量数据不服从正态分布。 为
了满足地统计分析要求,必须对数据进行变换。 经过多次数据变换和检验,发现数据只有在经过对数变换后
才基本服从正态分布。
运用地统计软件对变换后的建模数据进行多种模型、多次模拟试验,并采用块金比值、标准平均值和标准
均方根预测误差 3 种指标对所获半方差模型进行评价,选取出了具有较高拟合精度的球状模型。 在利用检验
样地数据对模拟结果的进一步精度检验中也很好的证明了球状模型在浙江省森林碳分布中的适用性。 研究
中也发现套合模型具有一定的可行性,但由于球状模型的高度适用性,所以在文中未对套合模型进行讨论。
若遇到单个模型均不能很好拟合的情况,就有必要对套合模型进行研究。
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叶生态学报曳是中国生态学学会主办的自然科学高级学术期刊袁创刊于 员怨愿员 年遥 主要报道生态学研究原
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主摇 摇 编摇 冯宗炜
主摇 摇 管摇 中国科学技术协会
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