基于地統(tǒng)計(jì)方法的山西省森林木本層生物量及碳密度空間分布格局研究

崔素萍

(山西省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，山西 太原 030012)

森林植被生物量估算是準(zhǔn)確評(píng)估森林植被碳儲(chǔ)量及其空間分布的前提。我國林業(yè)碳匯監(jiān)測(cè)與計(jì)量工作以區(qū)域樣點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，統(tǒng)一采用生物量擴(kuò)展因子法和收獲法得出樣地生物量，然后估算區(qū)域尺度森林植被生物量和碳儲(chǔ)量，再自下而上計(jì)算出國家尺度森林碳儲(chǔ)量?；诘亟y(tǒng)計(jì)分析的克里格插值法是常用的將點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為面數(shù)據(jù)，分析變量空間分布格局的空間插值方法之一，在地學(xué)、生態(tài)學(xué)、地質(zhì)學(xué)等很多領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用，在研究不同尺度森林生物量、NPP以及碳密度空間分布格局等方面也有應(yīng)用。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)收集與測(cè)定

筆者以山西省碳匯計(jì)量與監(jiān)測(cè)試點(diǎn)工作取得的結(jié)果為基礎(chǔ)，選取了229個(gè)樣地的喬木層、灌木層生物量數(shù)據(jù)，進(jìn)行木本層生物量與碳儲(chǔ)量分析。木本層地上總生物量為喬木層與灌木層之和，采用《全國林業(yè)碳匯計(jì)量和監(jiān)測(cè)技術(shù)指南(附件)》中各樹種(組)及不同樹種(組)枯落物的含碳率(含碳系數(shù))，乘以測(cè)算出的木本層地上生物量，計(jì)算出樣地的地上與枯落物碳儲(chǔ)量。

1.2 分析方法

利用SPSS 16.0軟件進(jìn)行經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析，采用ArcGIS 10.2軟件的地統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)分析?？死锔癫逯捣ㄊ堑亟y(tǒng)計(jì)分析中常用的插值方法，要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，且半變異函數(shù)具有空間自相關(guān)性。為了對(duì)空間插值模型及參數(shù)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，筆者采用地統(tǒng)計(jì)分析模塊的創(chuàng)建子集工具隨機(jī)選取了85%的點(diǎn)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余15%的數(shù)據(jù)用于半變異函數(shù)模型優(yōu)選和空間插值模型有效性的評(píng)價(jià)，模型有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇國際上通用的歸一化均方根誤差(NRMSE)。

2 結(jié)果與分析

2.1 描述統(tǒng)計(jì)特征

木本層生物量與碳密度的描述統(tǒng)計(jì)特征見表1.

表1 木本層生物量與碳密度的描述統(tǒng)計(jì)特征

從表1中可以看出，山西省森林喬木層生物量和灌木層生物量平均值分別為60.26 t/hm2和3.22 t/hm2，灌木層生物量占木本層地上生物量的比重平均為5.34%，木本層的碳密度平均值為31.42 t/hm2.根據(jù)Nielson變異性判別標(biāo)準(zhǔn)，0%～25%屬于弱變異程度，25%～75%屬于中等變異程度，>75%屬于強(qiáng)變異程度。山西省森林灌木層生物量的變異系數(shù)最大，達(dá)到了130.74%，為強(qiáng)變異。喬木層生物量、木本層地上生物量和木本層碳密度均為中等變異水平，變異系數(shù)分別為71.15%，67.13%和67.40%.灌木層生物量的平均值與中值差距較大，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)均比1大得多。其余數(shù)據(jù)均值和中值都很接近，且偏度系數(shù)和峰度系數(shù)接近1.因此，灌木層生物量與正態(tài)分布的差距較大，需要通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使其接近正態(tài)分布后再進(jìn)行空間自相關(guān)性分析和空間插值，其余數(shù)據(jù)均可直接使用。由于灌木層生物量具有0值，不能直接進(jìn)行轉(zhuǎn)換，筆者將原數(shù)據(jù)加上平均值后再進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后結(jié)果的平均值與中值十分接近，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)均比轉(zhuǎn)換前更加接近1.

2.2 半變異函數(shù)模型優(yōu)選與空間自相關(guān)性分析

為了提高克里格插值法的精度，通過交叉檢驗(yàn)的方法，擬從5個(gè)常見變異函數(shù)模型中選出精度最好的模型。不同模型的交叉檢驗(yàn)結(jié)果見表2.

表2 不同模型的交叉檢驗(yàn)

優(yōu)選的標(biāo)準(zhǔn)為交叉檢驗(yàn)結(jié)果中預(yù)測(cè)誤差均值(ME)越接近0，標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(RMSS)越接近1，模型最優(yōu)。從表2可以看出，對(duì)于喬木層生物量、灌木層生物量(轉(zhuǎn)換后)、地上生物量的最優(yōu)模型為指數(shù)模型，碳密度最優(yōu)模型為圓形模型。結(jié)構(gòu)比或塊金系數(shù)常用來反映變量的空間自相關(guān)性。其中，結(jié)構(gòu)比=C/(C0+C)，該值越大表明結(jié)構(gòu)因素在空間異質(zhì)性上的作用越大，變量的空間自相關(guān)性越強(qiáng)。反之則說明隨機(jī)部分引起的空間變異程度較大，變量的空間自相關(guān)性越弱。當(dāng)半變異函數(shù)曲線為近似平行于橫坐標(biāo)的直線時(shí)，半變異函數(shù)表現(xiàn)出純塊金效應(yīng)，區(qū)域內(nèi)樣點(diǎn)的平均值就是最佳估計(jì)值。從最優(yōu)模型的空間自相關(guān)性分析結(jié)果來看，喬木層生物量、灌木層生物量(轉(zhuǎn)換后)、地上生物量和碳密度的變程分別為28 834.47 m，30 745.96 m，49 231.70 m和22 751.27 m，結(jié)構(gòu)比分別為51%，55%，72%和75%，表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。

2.3 空間預(yù)測(cè)模型的有效性驗(yàn)證

在生成最終的克里格插值表之前，需要對(duì)模型的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果見表3.

表3 空間插值預(yù)測(cè)模型的有效性檢驗(yàn)

若NRMSE<10表示模型的擬合效果“非常好”，在10～20之間表示擬合效果“好”，在20～30之間表示擬合效果“可以接受”，>30則表示擬合效果“不好”。從表3來看，木本層生物量和碳密度的歸一化均方根誤差(NRMSE)在10～20之間，擬合效果為好；地上生物量在20～30之間，擬合效果為可以接受。因此，可以通過該模型得到山西省森林木本層生物量和碳密度的區(qū)域分布。

2.4 空間分布格局

山西省森林木本層中，灌木層生物量絕大部分處于低值區(qū)，木本層生物量和碳密度呈現(xiàn)出了與喬木層生物量相似的空間格局，灌木層生物量對(duì)地上生物量和碳密度具有一定的影響，使得其生物量和碳密度與周圍高值區(qū)的差異比喬木層與周圍高值區(qū)的差異少。

3 結(jié)論與討論

1)山西省森林喬木層和灌木層生物量平均值分別為60.26 t/hm2和3.22 t/hm2，灌木層生物量占木本層生物量的比重為5.34%，木本層的碳密度平均值為31.42 t/hm2.灌木層生物量為強(qiáng)變異，喬木層生物量、木本層地上生物量和碳密度均為中等變異水平。

2)喬木層生物量、灌木層生物量、地上生物量的最優(yōu)半變異函數(shù)模型均為指數(shù)模型，碳密度為圓形模型；普通克里格差值空間預(yù)測(cè)模型擬合效果較好。

山西省森林生態(tài)系統(tǒng)的生物量與碳密度受很多因素影響，如，氣候、地形、土壤、林分、森林起源、林齡等，如果能夠獲得這些因子的空間分布格局，利用回歸克里格插值法對(duì)森林植被的生物量與碳密度進(jìn)行預(yù)測(cè)，可能會(huì)獲得更好的擬合效果。