云南省森林生物量模型法及分布研究

3.3.1.1　乔木林生物量计算

为了提高数据的处理速度，结合二调森林资源调查数据，将研究区域内的得优势树种进行分类，首先根据树种分布面积的大小确定区域类主要优势树种及树种组（主要有思茅松、栎类、云南松、高山松等）单列，其他分布面积较少的树种按照大类进行归并；其次，主要乔木经济树种（桉树、橡胶、核桃）单列，其他乔木经济林归并。根据二类森林资源调数据的特点并结合现有的单木生物量模型，本次单位面积森林生物量计算主要利用林木的平均胸径、平均树高、林木株数、单位面积蓄积量等。针对二类森林资源调查数据中小斑内优势树种的属性特点，设定了以下几种森林生物量计算方案。

（1）方案i

采用单木生物量模型，结合平均胸径、平均树高、小班面积及林木株数。计算方法如下：

式中：Ba为某样地林分单位面积生物量；

Bi为优势树种或树种组i器官组件的生物量；

N为林分林木株数密度。

①单木生物量模型选择

由于采用幂函数形式拟合生物量因子容易收敛，且模拟效果较好，人们普遍认为胸径(D)和树高(H)是估算单株林木生物量最为重要的林木形态指标，在森林群落中，D是林木最容易测定的指标，常用来推算单株林木生物量。另外，为了消除林分、立地的影响，一些学者提出以D2H来代替D，在一定程度上提高了模型的预测精度，因此本次计算主要采用单木幂函数一元或二元生物量模型，既是

式中：a、b、c为对应的模型参数；

D为平均胸径；

H为平均树高。

根据相关研究区域的科研论文、行业标准和自拟模型等，结合以上模型计算优势树种或树种组各器官的生物量（见附表1）。

②不同林木生长阶段生物量模型

根据林木在不同生长阶段（既是不同的林龄阶段、不同的胸径范围）所对应的生物量存在着一定的差异，因此，计算生物量过程中，采用的部分生物量模型对应不同的林龄（级龄）阶段及不同的胸径范围，这样能进一步提高林木生物量的计算精度。

③计算结果异常问题处理

由于二类森林资源调查数据存在着一定的误差，因此，在计算各小班内生物量时，即使采用生物量模型公式，较少的一部分小班生物量也会出现异常过大或者过小，通过分析，主要原因为小班内林木株数值是造成异常的主要原因之一。对于此类问题的处理，则是依据对应树种正常的生物量进行模型拟合。

在实践中，幂函数常用于构建林木生物量模型，如下：

式中：y为林木器官生物量（kg）；

x为D或D2H；

α和β为模型的参数。

对于模型（6）的拟合，主要采用SPSS中非线性回归分析，确定参数α和β的值。一个模型的检验评价指标繁多，其中指标R2最为常用，它反映了模型的拟合优度。需要说明的是，本模型中，指标R2并非用来度量模型相对于生物量实测值的准确性，而是侧重度量现有模型之间的变异性。通过多次模型的拟合，结合对应数据，选取优的拟合模型。

④计算的生物量值检验及处理方式

对研究区＜20t/hm²和＞300t/hm²的数值进行逐一核对，若出现异常则采用相似林分的均值予以赋值；

部分小班信息缺失的，均采用相似林分的均值予以赋值。

（2）方案ii

通过数据分析，归类仅有单位面积林木蓄积量、平均树高的优势树种，主要采用林木生物量扩展因子法进行蓄积-生物量转换。方法如下：

式中：B为森林地上分布生物量；

BCEF为生物量转换与扩展因子；

BEF为生物量扩展因子，可将木材生物量扩展为总生物量；

D为某一树种或树种组的木材密度；

V为林分蓄积。(www.xing528.com)

如无具体某一树种组优势林分的BCEF或BEF值，可以采用已经采用生物量模型法计算得出的生物量与其对应的蓄积构建蓄积和生物量的模型，从而来计算优势树种各器官生物量。相关模型构建的方法参考方案i。

该方法主要针对平均胸径为0的云南松、高山松、杉木、马尾松等树种，且使用的面积范围较少，主要因为该方法受到不同林龄的影响，存在着一定误差，因此，蓄积-生物量转换法应用在此次生物量计算过程中较少。

（3）方案iii：不含平均胸径生物量模型构建

部分幼龄林没有胸径，也未计算蓄积的优势树种或优势树种组，根据郁闭度、林龄、平均树高以及已该优势树种或优势树种组的生物量数据，以生物量为因变量，林龄、平均树高为等信息为自变量，拟合生物量模型要进行估算，拟合方法参考方案i。具体生物量模型如下：

式中：a，b，c均为各模型参数；

H为平均树高；

X为林龄；

C为林木郁闭度；

W为同类优势树种或优势树种组的单位生物量或者小班总生物量。模型构建流程如下：

①数据分类

由于所给的二类森林资源调查数据存在着部分优势树种无林龄或无郁闭度，因此，利用Arcgis、Excel等软件将数据分为有林龄无郁闭度组、无林龄有郁闭度组、有林龄有郁闭度组，其目的是为了消除模型构建过程中的错误。

②模型构建

模型构建主要利用SPSS中的非线性回归分析方法进行迭代计算，从而确定模型的参数值和最优拟合度R2。R2适用情况在方案i中有具体的说明。

③模型选择

对拟合的模型进行验证，既是与已有的生物量数据进行数值对比，从而确定最终的生物量拟合模型。

④生物量计算

（4）方案iv

上述三种情景均不能涵盖的，采用对应的优势树种或优势树种组对应林分的龄组均值录入，既是赋值。

3.3.1.2　竹林生物量计算

竹林生物量的计算方法。由于竹类生长迅速，因此，在计算不同龄级竹林生物量时，主要依据不同龄级的单株生物量模型进行生物量计算，龄级分级主要依据二类森林资源调查数据中的龄级，分为I龄级、II龄级、III龄级和IV龄级，并且将竹林类生物量计算方案归类为以下几种。具体模型详见附表1。

方案i：丛生竹林参考乔木林生物量计算方案。

①有竹高、株数和秆径的采用生物量模型法计算，参考乔木方案i；

②其他参考乔木林赋值方式赋值以及模型拟合计算生物量，参考乔木方案i。

方案ii：高海拔分布的竹类参考灌木林地方法计算。

高海拔地区的竹类主要为箭竹等灌生竹，因此，对其生物量主要参照灌木林地生物量计算方法。

3.3.1.3　疏林地生物量计算

疏林地，既树木郁闭度大于或等于10%及小于20%的林地。因此，根据不同优势树种或树种组单株林木生物量计算公式计算，然后合并、累计得到疏林生物量。其计算方法与乔木的方法相同。

3.3.1.4　灌木林地生物量计算

针对灌木林地的特殊性，通过数整理分析，将灌木生物量的计算方式分为以下几类：

①无散生木的情况：采用查找优势灌木单位面积生物量进行赋值；

②有散生木的情况：采用优势灌木单位面积生物量与单位面积散生木生物量加和，散生木生物量采用当地优势散生木树种单木生物量公式套算；

③无明确优势物种或优势物种生物量数据未能查到的采用已有或相似的灌木单位面积生物量进行赋值。

3.3.1.5　其他林地生物量

参考灌木林地计算，并加上散生木生物量进行套算。