气候变化背景下思茅松天然林生物量模型构建

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1、万方数据UniversityCode：10225RegisterCode：B14106DissertationfortheDegreeofDoctorModelingBiomassofPinuskesiyavar．1angbianensisNaturalForestundertheBackgroundofClimateChangeCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：Dateof0ralExamination：University：OuGuangl

2、ongProf．XUHUiDoctorForestManagementJune，2014NortheastForestry万方数据摘要生物量模型是森林生物量研究的重要内容，森林生物量的直接模拟和生物量转换是生物量模型研究的两个主要方面，目前构建了大量的生物量模型，但模型中较少考虑环境因子，且缺乏生物量生长模型。鉴于此，本研究选择云南省普洱市三个思茅松天然林典型位点(墨江县通关镇、思茅区云仙乡、澜沧县糯福乡)调查了思茅松天然林45个样地和128株单木的生物量，从单木和林分水平构建了考虑环境因子固定效应的区域混合效应模型、考虑环境因子的林分生物量扩展因子及根茎比模型

3、，以及考虑环境因子固定效应的单木地上部分生物量生长混合效应模型，分析各维量模型拟合及检验表现，选择出各维量最佳的拟合模型。首先，以幂函数形式模型为基础，采用非线性混合效应模型技术，考虑区域效应随机效应，以及地形因子、气候因子及单木竞争因子等环境因子固定效应，构建单木生物量各维量混合效应模型；其次；在林分水平上，采用非线性混合效应模型技术，考虑区域效应随机效应，以及林分因子、地形因子及气候因子等环境因子固定效应，构建乔木层地上、根系及总生物量，林分地上、根系及总生物量混合效应模型；第三，分析林分生物量扩展因子及根茎比变化规律，引入林分因子、地形因子和气候因子构建其

4、环境灵敏的预估模型；最后，以Richards方程的变式为基础，采用非线性混合效应模型技术，考虑区域效应随机效应，以及地形因子、气候因子及单木竞争因子等环境因子固定效应，构建单木地上部分各维量生长的混合效应模型。研究表明：(1)并非考虑区域效应的混合效应模型都能提高模型拟合精度，如单木树皮生物量、单木树枝与树叶生物量生长模型的基本区域效应混合模型均不能提高模型拟合精度；此外，混合效应模型也具有较优的独立性检验表现。(21考虑环境因子固定效应的混合效应模型多优于仅考虑区域效应的混合效应模型的拟合表现，且考虑环境因子固定效应的区域混合效应模型多具有较优的独立性检验表现

5、；但其最佳的环境因子固定效应的混合效应模型在各维量中各有不同。(3)考虑模型的方差协方差结构多能提高模型拟合精度，但对不同维量的模型而言，最佳的方差或协方差结构形式各异。生物量扩展因子及根茎比模型中，考虑方差结构多不能提高模型精度；考虑时间自相关的协方差结构不能提升单木地上生物量生长模型的模型精度；考虑方差结构能提高模型精度的模型数较多，且方差结构多为幂函数形式较好；考虑协方差结构能提高精度的模型中，单木水平以Spherical形式为多，林分水平以Gausian形式为多。(4)综合考虑模型拟合和独立性检验指标，各维量的模型选择情况如下：就单木生物量模型而言，木材

6、、根系和单木总生物量生物量模型选取地形因子固定效应的混合效应模型，树枝生物量模型则是竞争因子固定效应的混合效应模型；树叶和地上生物量模型为气候因子混合效应模型为最佳，树皮生物量模型则以气候因子灵敏的万方数据摘要模型为好。就林分生物量混合效应模型而言，除林分根系生物量选择普通区域效应混合模型外，其余维量均选择地形因子固定效应的混合效应模型。就林分生物量扩展因子及根茎比模型而言，树枝、树叶、乔木层地上、根系、总生物量BEF选择含地形因子的回归模型；木材、林分地上、根系、总生物量BEF选择考虑协方差的一般回归模型；林分生物量根茎比模型也选取考虑协方差结构的回归模型。就

7、单木地上生物量生长模型，木材生物量生长和地上生物量生长模型以考虑竞争因子固定效应的区域效应混合效应模型最佳，树皮生物量生长模型以地形因子固定效应的混合效应模型最好，树枝和树叶生物量生长模型则以含竞争因子的回归模型较好。关键词生物量；环境因子；混合效应模型；生物量扩展因子；根茎比；生长模型；思茅松万方数据AbstractModelingbiomassisanimportantcontentofresearchonforestbiomass，andboththedirectsimulationandbiomassconversionarethetwomainaspe

8、ctsofbiomasm