森林资源调查监测中各级储量数据的一体化方法研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.04.003

摘要/Abstract

摘要：

开展国家和地方森林资源一体化调查监测,将各省森林储量数据分解落实到市、县、乡各级乃至每一个森林图斑,是推进各级林长制督查考核的必然要求。基于近年北京市森林资源调查监测的数据资料,以全市森林储量为总体控制数,利用蓄积量估测模型及三储量(蓄积量、生物量、碳储量)联立模型,将储量数据落实到图斑;在有森林资源规划设计调查数据可参考的前提下,可统筹考虑不同数据的误差,采用联合估计的方法,对市、县级数据进行适当调整。通过建立北京市的森林蓄积量估测模型和三储量联立模型,将2021年全市的森林蓄积量、生物量和碳储量全部分解落实到区级、乡级和每一个森林图斑,实现了市、区、乡3级储量数据的一体化。结果表明:研究提出的应用模型技术将森林三储量分解落实到图斑的做法,在实践中是可行的。

关键词: 森林蓄积量, 森林生物量, 森林碳储量, 联立模型, 联合估计

Abstract:

It is necessary to conduct national and local integrated forest resources inventory and monitoring,and implement decomposition of provincial forest stock data to prefecture,county,and township level,and even every forest stand polygon,for promoting the supervision and assessment of forest chief system at all levels.Based on the data of forest resources inventory and monitoring in recent years in Beijing,the procedure for implementing decomposition of forest stock data into all stand polygons was presented,where the amount of municipal forest stock was taken as the total for control,and forest volume prediction model and simultaneous models of three forest stocks (volume stock,biomass stock and carbon stock)were applied.Given the data of forest resources planning and designing inventory for reference,the joint estimation method could be adopted to adjust the data of prefecture and county level appropriately,while the errors of different data need to be considered as a whole.Through the establishment of forest volume prediction model and simultaneous models of three forest stocks in Beijing,the forest volume,biomass and carbon storage of Beijing in 2021 were decomposed to district,and township level and every forest stand polygon,realizing the integration of stock data at municipality,district and township level.It is showed that the method of applying modeling technology to decompose three forest stocks into forest stand polygons presented in this study is feasible in practice.

Key words: forest volume, forest biomass, forest carbon storage, simultaneous models, joint estimation

中图分类号:

S757.2

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图/表 5

表1

表2

表3

表4

表5

参考文献 23

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模型	模型参数估计值				模型评价指标
模型	a₀	a₁	a₂	a₃	R²	MPE/%	MPSE/%
(2)	0.0004947	2.113	0.8954	0.1018	0.789	2.54	25.31
(3)	0.0005658	1.990	0.9311	0.0981	0.829	2.29	22.31

储量	模型参数估计值			模型评价指标
储量	a₀/b₀/c₀	a₁/b₁	a₂/b₂	R²	MPE/%	MPSE/%
M	2.393	1.035	0.2692	0.938	1.35	14.55
B	2.059	0	-0.2260	0.940	1.26	14.19
C	0.4885			0.945	1.20	13.77

优势树种	平均转换因子b₀	平均含碳系数c₀	优势树种	平均转换因子b₀	平均含碳系数c₀
油松Pinus tabuliformis	1.2542	0.5081	刺槐Robinia pseudoacacia	1.6630	0.4844
侧柏Platycladus orientalis	1.9687	0.4994	杨树Populus spp.	0.9594	0.4745
栎树Quercus spp.	1.5881	0.4807	其他硬阔	1.5185	0.4851
桦木Betula spp.	1.3228	0.4856	其他软阔	1.1589	0.4867
榆树Ulmus spp.	1.2236	0.4845	经济树种	1.2185	0.4942

统计单位	森林蓄积量/ 万m³	森林生物量/ 万t	森林碳储量/ 万t	统计单位	森林蓄积量/ 万m³	森林生物量/ 万t	森林碳储量/ 万t
全市	2735.24	3765.92	1847.00	通州	119.48	132.65	63.70
东、西城	0.00	0.00	0.00	顺义	182.06	195.11	93.34
朝阳	74.27	123.45	61.10	昌平	129.65	173.18	84.88
丰台	26.29	42.82	21.13	大兴	116.48	126.46	60.73
石景山	10.65	14.81	7.27	怀柔	467.12	732.23	359.77
海淀	64.38	84.33	41.27	平谷	146.69	179.45	87.93
门头沟	221.93	299.41	146.73	密云	490.66	635.86	314.52
房山	198.31	262.89	129.11	延庆	487.27	763.27	375.52

统计单位	森林蓄积量/ 万m³	森林生物量/ 万t	森林碳储量/ 万t	统计单位	森林蓄积量/ 万m³	森林生物量/ 万t	森林碳储量/ 万t
密云	490.66	635.86	314.52
鼓楼街道	0.59	0.57	0.27	太师屯镇	55.25	72.08	35.83
果园街道	0.05	0.07	0.03	高岭镇	19.80	22.61	11.07
檀营地区	0.16	0.32	0.16	不老屯镇	36.06	45.41	22.80
密云镇	0.39	0.63	0.31	冯家峪镇	50.17	65.98	32.53
溪翁庄镇	27.82	37.95	18.91	古北口镇	20.88	27.75	13.76
西田各庄镇	25.99	28.36	13.71	大城子镇	32.71	46.42	23.17
十里堡镇	4.44	4.55	2.17	东邵渠镇	19.92	29.24	14.69
河南寨镇	12.39	14.29	6.95	北庄镇	18.19	22.64	11.22
巨各庄镇	16.67	21.28	10.74	新城子镇	62.88	79.32	39.24
穆家峪镇	19.66	23.86	11.97	石城镇	66.64	92.53	44.99