林业科学

作者：张聪,刘琪,李海奎*,刘鹏举,詹思颖

单位：中国林业科学研究院资源信息研究所　国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室　北京 100091

关键词：森林碳储量模型,非线性似然无关,哑变量,参数库,尺度兼容,树种分类

基金：国家重点研发计划项目（2021YFD2200404）；国家自然科学基金项目（42141004）。

目的: 提出一种简单方便的森林碳储量估算方法，构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型，为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。方法: 基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程，分别利用含哑变量的非线性最小二乘法的独立模型和非线性似然无关回归的联立方程组模型，构建考虑起源、龄组2个主要林分特征的尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型，通过加权回归消除异方差，采用决定系数（R2）、估计值的标准差（SEE）、平均预估误差（MPE）、总相对误差（TRE）和差异百分比（VP）对模型进行评价；同时利用2021年林草综合监测数据，比较不同尺度模型估算全国森林碳储量的差异。结果: 1） 共构建2 974类尺度兼容的森林碳储量模型，与独立模型相比，联立方程组模型的R2无明显差异。独立模型和联立方程组模型分别为1 383和1 591类，模型R2的平均值分别为0.966 1和0.965 2，MPE分别为0.75%和0.78%，联立方程组模型的R2仅下降0.000 9，MPE仅上升0.03%。2） 共构建2 520类树种分类的森林碳储量模型，与尺度兼容模型结果一样，独立模型和联立方程组模型的R2无明显差异。独立模型和联立方程组模型均为1 260类，模型R2的平均值分别为0.944 3和0.942 4，MPE分别为0.48%和0.49%，联立方程组模型的R2仅下降0.001 9，MPE仅上升0.01%。3） 构建4种不同建模方式（独立-尺度模型、独立-树种模型、联立-尺度模型、联立-树种模型）的森林碳储量模型。相比独立模型，联立方程组模型的参数变动幅度更小。4种不同建模方式共包含参数a和参数b分别为46 157和23 935个。独立模型和联立方程组模型参数a的平均值分别为0.596 5和0.620 0，极差分别为2.318 6和2.192 2，独立模型的参数极差偏高0.126 4；参数b的平均值分别为0.933 2和0.931 8，极差分别为0.672 3和0.506 5 ，独立模型的参数极差偏高0.166 7。4） 不同尺度模型估算全国森林碳储量时，无论何种尺度，独立模型的估算差异均大于联立方程组模型，但总体上各种尺度模型的估算差异均在3%以内。结论: 1） 本研究提出的从森林蓄积量直接到森林碳储量的材积源森林碳储量模型数据有效、方法可靠，可用于直接估算森林碳储量。2） 基于含哑变量的非线性似然无关的联立方程组方法，可更好地建立尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型。3） 本研究构建的森林碳储量模型平均R2在0.95以上，MPE在1%以内，可用于林业实践中快速准确估算森林碳储量。4） 根据模型的拟合精度以及参数的稳定性，建议使用以联立-尺度（以尺度为建模总体的联立树种分类模型）为建模方式的森林碳储量模型。5） 在5%精度要求下，可使用国家尺度考虑林分起源、龄组的树种分类模型估算全国森林碳储量。

来源：2025年第1期

《林业科学》期刊编辑部

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