陆地生态系统为人类的生存提供重要的物质基础,精确评估陆地生物量是非常重要的问题。目前,精确评估陆地生物量主要存在两方面的问题:1.多种方法的评估结果之间存在差异。2.生物量样点布置有待优化。森林生物量是衡量森林生态系统的固碳能力和生态服务功能的重要指标,精确估测森林生物量可以为政府制定发展策略提供决策支持。因此,以中国森林生物量的评估为例,探讨多种方法评估结果的差异。为了量化不同森林生物量估算方法对评估结果不确定性的影响,文章使用中国6474个规范、系统的森林生物量实地调查数据,定量评估了2种森林类型法(M1)、6种地统计插值法(M2)和2种遥感模型法(M3)共10种方法估算结果之间的差异,并进一步探讨了10种方法估算结果在不同生态区之间的差异。结果表明:就整个中国森林区域而言,2种森林类型法估测的生物量储量变异率为15.68%,6种插值方法估测的生物量储量变异率为9.43%,2种遥感方法估测的生物量储量变异率为42.70%,三大类方法之间的变异为15.81%。就多种方法的整体估测而言,大多数方法之间的差异不太大;但就生态区而言,各类方法在不同区域上的估测还存在着不小的变异。为了探索最适合的估算方法,我们对多种方法的评估结果做了误差分析和频域分析。误差分析的泰勒图结果表明,森林类型法对于生物量的估测值在平均生物量附近震动,它不能很好地反应生物量的空间变异,大多数插值方法在高生物量区域的预测值偏低,遥感方法则呈现出类似森林类型法的状态。插值方法似乎更加适合森林生物量的估算,且随机森林法和反距离权重法优于支持向量机和其他传统插值方法。频域分析结果表明,机器学习插值方法的估测结果包含更为丰富的趋势,它们既能够有效模拟森林生物量分布的趋势部分,又能够模拟森林生物量分布的自相关部分。所以,机器学习插值有进一步接近森林生物量的真实分布状态的能力。综上所述,随机森林是最为合适的估算方法。为了结合遥感数据时间分辨率的优势,我们将遥感数据与随机森林法结合建立了新的森林生物量估算模型。验证结果表明,新的预测模型具有与原插值类似的预测值,但其预测极端值得到控制,能够更好地反应生物量分布的局部变化规律。新模型估测的中国森林植被生物量评估结果为19.26±3.04Pg。科学的陆地生物量估算方案应当包含科学的空间拓展方案和样地设置方案两个部分。考虑到最为方便的空间拓展方法多是插值方法。我们基于“碳专项”和文献中的11500个中国陆地生物量样点数据,使用反距离权重法、克里金法,经验贝叶斯克里金法和径向基法,按照分森林、草地、荒漠、湿地四个生态系统插值和不分生态系统插值两大类方案估算了中国陆地生物量。比较多种空间拓展方案发现,它们估算的陆地生物量存在差异,不分生态系统的反距离权重法、经验贝叶斯克里金法和径向基法是最优空间拓展方案。我们进一步采用按生态区抽样,循环插值的方法探索了与最优空间拓展方案对应的最优样地设置方案。最优样地设置方案是:分生态区按一定比例随机采样,采样总数不应低于2900个样点。要获得75%的估算精度,需要2950个采样点;要获得90%的估算精度,需要4900个采样点;要获得95%的估算精度,则需要6100个左右的采样点。95%精度的陆地生物量估算方案平均包含森林样点4103个,草地样点1403个,荒漠样点428个,湿地样点66个。综合最优空间拓展方案和最优样地设置方案,我们推荐使用陆地生态系统上的径向基法配合最优样地设置方案估算中国陆地生物量。估算的中国陆地生物量为32.57Pg,森林生物量为22.23Pg,草地生物量为6.37Pg,荒漠生物量为3.01Pg,湿地生物量为0.96Pg。本文以陆地生物量为研究对象,讨论了样地设置和空间拓展方法相结合的生物量估算方案,也可以给碳储量估算,资源普查,生态系统服务功能价值评估等提供借鉴。