【技术实现步骤摘要】
一种基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法
本专利技术是关于一种基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法。
技术介绍
森林在全球碳循环过程中扮演着极为重要的角色，同时也为全球经济及人类社会提供着多种服务功能。森林生产力作为森林固碳能力的直接体现，一直以来都是全球变化研究的热点。通常森林生产力的估测方法主要有以下几种：1)CO2通量法；2)模型模拟法；3)遥感反演法和4)样地实测法。上述这些方法中，样地实测法是最基本且精度最高的一种，也常被用于验证由其他方法获得的森林生产力数据。采用样地实测法估计森林生产力一般采用固定样地数据、森林资源清查数据以及树木年轮数据。相比于前两者，树木年轮具有易于获取、时间分辨率高等优点，且可以在较长的时间序列上获取森林生产力数据，因此被越来越多的用于各类相关研究之中。虽然树木年轮易于获取，但是对一片林分中所有树木个体进行采样仍然是一件耗时费力的工作，因此通常采取在样地中选择少量具有代表性的个体对林分整体的生产力进行估计。在选择取样个体时，最常用的方法即将样地中所有个体按照胸径大小划分为数个径阶(例如，每10cm或20cm为一个径阶)，...
【技术保护点】
1.一种基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法，其特征在于包括以下步骤：S1：建立不同面积的森林监测样地，测量样地中所有树木的胸径，并相应钻取所有树木的年轮；S2：根据树木年轮推算相应树木的历史胸径，采用生物量方程计算出所有树木的生物量；S3：将所有树木按照胸径进行分级，列出从每径级中取样的所有可能取样方案，按照每种取样方案估算样地生产力，选择总取样量最小且生产力估计值满足精度要求的取样方案作为该样地的最优取样方案；S4：基于最优取样方案，建立最优取样方案与样地生物量、气候因子以及样地面积之间的函数预测模型。
【技术特征摘要】
1.一种基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法，其特征在于包括以下步骤：S1：建立不同面积的森林监测样地，测量样地中所有树木的胸径，并相应钻取所有树木的年轮；S2：根据树木年轮推算相应树木的历史胸径，采用生物量方程计算出所有树木的生物量；S3：将所有树木按照胸径进行分级，列出从每径级中取样的所有可能取样方案，按照每种取样方案估算样地生产力，选择总取样量最小且生产力估计值满足精度要求的取样方案作为该样地的最优取样方案；S4：基于最优取样方案，建立最优取样方案与样地生物量、气候因子以及样地面积之间的函数预测模型。2.根据权利要求1所述的基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法，其特征在于，所述S2的具体过程为：利用各柱树木年轮推算各株树木的历史胸径，针对不同树种分别使用相对应的生物量方程，计算出逐年的生物量，采用当年生物量与上年生物量之差作为当年的生产力估计值，将样地中所有树木各年的生产力相加作为样地生产力的实测值。3.根据权利要求1所述的基于树木年轮精确估计森林生产力的取样方法，其特征在于，所述S3的具体过程为：将样地中所有胸径大于10cm的树木按照胸径的25％、50％、75％和100％分位数分为4个径级，列出从这4个径级中取样的所有可能方案，对任意一个取样方案，在每个径级中随机无重复抽取相应数量的个体，并采用这些抽取到的个体计算出每个径级的生产力，加和作为样地生产力的估计值，将这一过程重复设定次数，对每一次运算记录三个参数：样地生产力估计值与实测值之间的误差E、估计的和实测的生产力时间序列之间的相关系数Cor以及对估计的和实测的生产力时间序列进行线性回归，记录回归斜率与1之间差值的绝对值DS；对应于上述三个参数，设定符合估计精...
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