论文部分内容阅读
生物量与碳储量的研究对于全球气候变化、全球碳循环具有十分重要的意义。本文基于遥感技术、环境科学和统计学的相关知识,确定位于干旱-半干旱地带的青海省黄土丘陵区作为研究区域,以区域内的灌木林优势树种为研究对象,结合研究区域的遥感卫星影像图,通过实地采样数据和遥感数据两部分的综合,研究建立能够满足一定精度要求、能与已建立的森林资源连续清查体系相融合的遥感生物量估算模型,在此基础上,估算区域灌木林生物量及碳储量,更好的评价灌木林的碳汇效益。在ENVI软件中提取区域NDVI的分布图,统计得到NDVI概率分布表。利用像元二分模型以及覆盖度反演公式,计算得到区域植被的覆盖度分布信息。借助研究区样地植被覆盖度数据,对提取的植被指数NDVI进行检验,相对误差结果均在15%以内,说明提取的研究区NDVI数据是有效的。基于250m空间分辨率的MODIS数据和30m空间分辨率的TM数据所提取的NDVI均能满足区域生物量模型研究的精度要求。对于同一区域的不同分辨率的数据源,分辨率较高的TM数据NDVI和分辨率较低的MODIS的NDVI与灌木林生物量的相关性相差无几,而且与生物量的拟合程度相关性都较高。对于TM数据,4个优势树种的生物量相关系数分别达到了0.724、0.790、0.775和0.727,对于MODIS数据,4个优势树种的生物量相关系数则分别是0.659、0.695、0.670和0.681。说明空间分辨率对模型的精度影响不大,时间、工作量等在允许的情况下,可以采用TM数据,对模型精度要求不高时,用MODIS数据做相关研究也是可行的。对于TM数据来说,沙棘林的最优生物量遥感模型为复合曲线模型W=3.899×2.626NDVI,山生柳树种的最优生物量遥感模型为复合方程W=2.971×2.812NDVI,金露梅树种的最优生物量遥感模型为幂曲线模型W=4.383×NDVI0.673,杜鹃灌木林的最优生物量模型为幂函数曲线模型W=6.279×NDVI0.510;对于MODIS数据,沙棘林的最优生物量遥感模型为复合曲线模型W=3.016×2.440NDVI,山生柳的最优生物量遥感模型为复合方程W=3.437×2.183NDVI,金露梅的最优生物量遥感模型为幂曲线模型W=4.026×NDVI0.543,杜鹃的最优生物量模型为幂函数曲线模型W=5.777xNDVI0.376。基于不同覆盖度等级对研究区的灌木林生物量进行统计分析,可知研究区4个主要优势树种的总生物量是228.317万t。在准确估算了生物量的基础上,结合样地碳密度,得到该地区灌木林的碳储量为109.314万t,估算得到灌木林释放的氧气量为291.868万t。根据《中华人民共和国林业行业标准》（LY/T1721-2008）,估算研究区域灌木林的固碳价值为10.9亿元,释氧价值达到29.2亿元,固碳释氧总价值是40.1亿元。由此可见该地区灌木林的生态功能价值很大。