基于回归与随机模拟的区域森林碳分布估计方法比较

编号 zgly0000750267

文献类型 期刊论文

文献题名 基于回归与随机模拟的区域森林碳分布估计方法比较

作者 沈希  张茂震  祁祥斌 

作者单位 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  浙江农林大学环境与资源学院 

母体文献 林业科学 

年卷期 2011,47(6)

页码 1-8

年份 2011 

分类号 S718.55 S757.2 

关键词 森林碳储量  碳密度  碳分布  TM影像  序列高斯协同模拟  临安 

文摘内容 以临安市为例,利用2004年森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用一元二次非线性回归和序列高斯协同模拟方法分别模拟森林地上部分碳密度及其分布,并对模拟结果进行比较分析。结果表明: 一元二次非线性回归估计得研究区森林碳储量为2365404.37t,碳密度平均值为9.0000t·hm-2,最大值为73.7144t·hm-2,最小值为0.7156t·hm-2;序列高斯协同模拟得研究区森林碳储量为3291659.83t,碳密度平均值为12.5233t·hm-2,最大值为78.9133t·hm-2,最小值为0.0833t·hm-2;根据2004年森林资源清查样地数据,按随机抽样方法估计研究区森林碳储量为2708897.90t,样地碳密度平均值为10.3065t·hm-2,其最大值为96.9625t·hm-2,最小值为0;序列高斯协同模拟结果更接近地面样地估计结果,而且碳密度分布范围更合理;一元二次非线性回归估计结果与地面样地估计结果之差的累积平方和为9857.4619,而序列高斯协同模拟结果与实测结果之差的累积平方和为8018.4625;序列高斯协同模拟较一元二次非线性回归在估计区域森林碳空间分布上有明显优势。