气候敏感的长白落叶松人工林全林整体模型研究

《气候敏感的长白落叶松人工林全林整体模型研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中国肄紫斜学坼宪院学位论文气候敏感的长白落叶松人工林全林整体模型研究学位论文作者指导教师姓名指导小组成员申请学位级别专业名称研究方向论文答辩日期余黎雷相东研究员洪玲霞副研究员硕士森林经理学森林生长模型与模拟2014年6月◎中国·北京DissertationfortheDCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：YuLiLEIXiangdongHONGLingxiaMasterForestManagementDateofDefence：1

2、5June，2014Degree-Conferring-Institution：ChineseAcademyofForestry独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导卜．进行的研究I：作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得本研究生培养单位或其它教育机构的学位或证二f5而使用过的材料。与我一同’l：作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谓}意。学位论文作者签名：余絮日期：pf降占月fg日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完

3、全了解中国林业科学研究院有关保留、使州!学位论文的规定，中国林业科学研究院有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权中国林业科学研究院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权j∽学位论文作者签名：加f仁年占月18"日余黎导师签名：似讼I咋年l，月I占日!学位论文作者毕业联系方式二l：作单位：中国林业科学研究院资源信息研究所联系电话：010．62889192电子邮件：yuli4niuniu@126．com通

4、讯地址、邮编：北京市海淀区东小府一号中国林业科学研究院资源信息研究所221室摘要气候变化显著地影响森林的分布、生长和其他过程，同时这种影响随气候情景、地区及森林类型不同，存在较大的不确定性。传统的经验(统计)林分生长模型并未考虑气候变化对森林的影响，不能预测气候变化下的森林生长收获，需要建立气候敏感的林分生长模型。本文以吉林省的长白落叶松(LarixolgensisHenry)人工林为对象，基于1999、2004和2009年三次连续固定样地数据和国际上通用的空间分辨率为lkm×lkm的1950．2000年的平均气候数据，建立了气候敏感的落叶松人工

5、林全林整体模型。并利用该模型，预测了未来(2040-2080年)4种气候情景下(RCP26，RCP45，RCP60，RCP85)落叶松人工林生长变化。得到的主要结论有：1．吉林省在1961--2010年的50年间，年平均气温和生长季平均气温总体上均呈上升趋势，约上升1．5℃；年降水量在整体上略有上升，主要在600mm附近上下波动，并且全年降水量主要集中在夏季，形成雨热同季的气候。2．建立了新的气候敏感的长白落叶松人工林全林整体模型。气候因子中，最干季平均气温和最湿月降水量对林分生长有显著的影响，且落叶松的直径生长和树高生长对其响应不同。与不含气候

6、因子的全林整体模型相比，新模型的表现有所改善，断面积、蓄积、优势高、直径和株数的平均误差分别下降了51．39、2．52％、72．39％、3．02％和62．91％，均方根误差分别下降了31．79％、1．25％、60．89％i2．79％和2．25％。3．模拟了2040—2080年未来4种气候情景下落叶松的生长，结果表明：当前落叶松林的平均生产力为3．2721m3．hm-2．year-1；与气候不变(当前)方案相比，4种气候情景(RCP26，RCP45，RCP60，RCP85)下林分蓄积生产力平均分别增加5．48％、4．22％、2．84％和1．50％；

7、蓄积定期年平均生长量分别增加12．32％、10．43％、6．56％和O．11％；林分枯死量分别增加了16．62％、13．00％、8．86％和4．17％。且不同龄组林分对气候变化的响应不同。关键词：长白落叶松，气候变化，全林整体模型，非线性联立方程组AbstractClimatechangecouldsignificantlyalterthedistribution，growthandotherprocessesofforests，andtheeffectvarieswithclimatescenarios，regionsandforesttype

8、sandpresentslargeuncertainty．However,fewempiricalmodelshavetakenthei