中国森林生物量与生产力的研究博士论文

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1、学校代码:10225学号:05075学位论文中国森林生物量与生产力的研究指导教师姓名:申请学位级别:论文提交日期:授予学位单位:肖兴威胡海清教授博士2005年04月东北林业大学学科专业:生态学论文答辩日期:2005年06月授予学位日期:答辩委员会主席:论文评阅人:春多厶栉景大学荣鼍蕊嚣嘲东北韦f=业大学博士学位论文摘要本文以中国的森林分布区为研究区域,利用全国森林资源连续清查数据和300余个气象站的气象数据,对中国森林生物量和生产力的数量以及空间分布格局进行了详细的研究,对影响中国森林材积生长和中国森林生产力的因素

2、进行了深入分析,建立了森林生产力多因子模型,确定了各相关因子的贡献率。研究结果表明:1.全国森林总生物量为1.0666x101‰g,单位平均生物量74.7Mg-hm屯。主要分布在大兴安岭、小兴安岭、长白山和秦岭、大巴山、横断山脉、西藏东南部~带,武夷山和南岭一带分布也比较集中,西北地区主要分布在天山和阿尔泰山。从行政区域上看,西藏、四川、云南、黑龙江、内蒙古、吉林6省区的森林生物量占全国总量的69.3%。除吉林以外的其它5省(区),森林生物量均在109Mg以上,其中西藏、黑龙江、内蒙古分剜前3位。另外,生物量在2.

3、0×108Mg以上的还有福建、江西、湖南、广东、广西、陕西、新疆7省(区),占全国总量的18.1%。其它18个省(区、市)的森林生物量只占全国总量的12.6%,最少的为上海、天津和宁夏。2.全国森林总生产力为3.331×103Mg·a.1,单位平均生产力为2.33Mg·hm-Za1。长白山、武夷山、海南岛、南岭山地、秦岭、大巴山一带森林生产力较高,其次是小兴安岭、燕山和云南等地。森林生产力最大的是云南和黑龙江2省,占全国的24.6%;其次是四川、内蒙古、吉林、广西、福建、江西、广东、湖南8省(区),占全国总生产力的

4、49.9%,森林生产力均在I.5×107Mg·a1以上;其它21个省(区、市)的森林生产力只占全国的25.5%,最少的是上海、天津和宁夏。3.在大尺度上,无论是跨气候带还是气候带内,森林生产力与林分因子(如年龄、林分高度、郁闭度、密度等)、气候因子(如年均温、年降水等)、地形因子(如海拔等)、土壤因子(如土壤厚度等)都显著相关,但其紧密程度要比小尺度上的对应关系弱很多。森林生产力的多因子混合模型能够显著提高这种相关性,同时也表明,在大尺度上森林生产力可表述为多因子的指数型组合。通过逐步回归选择所建立的基于林分特征和

5、环境因子的中国森林生产力多因子模型的复相关系数R=0.406,调整后决定系数R2=o.164,即这一模型仅能够解释不到20%的中国森林生产力的变异。分别气候带进行的森林生产力多因子分析模型能够进一步提高模型的解释能力。在暖温带上,林分因子和环境因子共同解释的森林生产力变化的能力最强,可达31.9%。4.各个因子对森林生产力的贡献是不同的。就中国的森林分布区域而言,林分因子、气候因子、地形因子、土壤因子对森林生产力变异的相对贡献率分别是56.7%、16.5%、24.4%、2.4%。林分自身因子仍然是对森林生产力的变化

6、影响最大的因素,其中,林分年龄的影响最明显。在各个气候带上,这几类因子的影响程度有所变化,但林分因子基本上是最大的影响因子。本文首次利用地面观测数据给出了中国森林生物量和生产力的空间分布图并研究了其空间格局特征,也是世界上首次给出了这么大尺度上基于实测数据的森林生物量、森林生产力的空间分布格局。结果真实、可靠,为大尺度上用遥感法估测的森林生物量和东北林业大学博士学位论文=========================!====::::::::::::::森林生产力的验证提供了基础数据。同时利用全国森林资源清查体系

7、的优势,首次在森林生产力模型研究中采用了统一的数据采集方法和系统的试验设计,首次采用了数万个样地的大量数据,针对大尺度研究区域,将气候因子、林分因子和环境等因子与森林生产力放在一起研究,建立了大尺度的多因子森林生产力模型。本文为研究气候变化对生态系统生产力的影响等提供了基础工具。关键词森林、生物量、生产力、中国查苎竺些查兰堡圭兰堡篁兰:AbstractWitilthewholeforestareaofChinaasstudyarea,asystematicstudywasconductedonthequantity

8、andspatialpatternsofbiomassesandproductivitiesofChinaforestsbased011thenationalforestinventorydata.AnalysisWasalsoperformedonfactorsaffectingtimbervolumejncreasesandproductivitieso

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