基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法技术

本发明专利技术公开一种基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，采用最大熵模型对工业用材林适宜性进行模拟，并将预测的环境适宜性和工业用材林生产力数值建立耦合关系，得出环境适宜度‑生产力转换方程。然后再进行未来多种不同强度气候变化场景下的适生区模拟，将得到的全球环境适宜度图层通过生产力‑环境适宜度之间的转换方程进行进一步栅格计算。最终得到工业用材林在全球的适生区和生产潜力。本发明专利技术物种分布模型结合了发表的地面调查生物量数据对未来森林生产力进行预测，不仅实现了全球尺度的高精度模拟，也能结合未来气候变化的特点进行大尺度上的未来生物量分布模拟，对工业用材林造林区域选择和未来生产力保持或提升具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法
本专利技术属于森林生产力预测
，具体涉及一种基于物种分布和生产力耦合的未来工业用材林生产力预测方法。
技术介绍
木材紧缺一直是一个全球性的问题，且我国的木材紧缺问题尤其严重。目前，我国是全球第一大木材进口国和第二大木材消耗国。为了满足人民的生产生活需要，我国只能依靠增加进口量来维持木材供应。近年来我国进口木材占国内木材消耗量的比重由2000年的27.9％上升到2014年的50.7％。即便增加了木材进口量，我国木材年均缺口仍达3亿立方米。在这样木材紧缺的背景下，工业用材林的生产保持或提升问题将关乎我国各行各业的原材料保障供应。近年来，由于天然林的禁伐，工业用材林未来生产力的模拟预测方法和产量维持问题成为已经成为重要议题。1990年以来，原始森林面积减少了8100万公顷，已经给部分国家带来了较为严重的生态问题。而后，巴西、澳大利亚、德国、美国、加拿大、南非等国家相继出台了天然林保护工程、建立国家公园或自然保护区、实行禁伐或限伐政策来加强对天然林过度开发的限制。另一方面，全球人工林造林速度在近10年已经开始放缓。然而人们对木材的需求量仍在持续增长，因此木材供需矛盾已经日益突出。工业用材林(Industrialforestplantations)是森林生态系统中非常重要的组成部分。它给人类生存和发展提供了重要的基础原材料，如木材、食品以及油料等。同时，它在自然界中也是最丰富、最稳定的储碳库之一，在维持生态平衡方面发挥着不可替代的重要作用。根据联合国粮农组织(FAO，TheFoodandAgricultureOrganization)森林资源开发服务处(ForestResourcesDevelopmentService)的统计结果，人工林以在全球森林中3.2％的比重，提供了全球35％的木材，其中用于提供木材的工业用材的占到了人工林中的60％以上，且该比重仍在逐年上升。然而，在全球气候变化背景下，工业用材林的产量也将面临巨大挑战。气候变化现已成为一个重大的全球问题。史无前例的全球气候变化已经造成物种适生区域范围的转移和局部的物种灭绝，并预计在未来会产生更大的影响。一些森林原本的适宜生境地在未来的气候条件下可能变得不再适合原本的森林生长，并影响现有森林的气候适宜性和生产力。因此，在全球气候变化下，工业用材林的适生区域和生产力面临着巨大的不确定性。MaxEnt模型是物种分布模型中被最为广泛应用的一种，因为它具有较高的稳定性和可预测性。它是一种基于机器学习算法的模型，它主要利用物种出现点的地理坐标、以及气候条件等环境图层数据来完成森林的环境适宜度模拟。目前，该模型已经被广泛应于气候变化背景下濒危动植物适生区预测、生物入侵预测等领域，且已经取得了较好的预测效果。该模型在濒危动植物的保护和管理领域发挥了巨大的价值和作用。目前尚未有学者试图用它来预测气候变化背景下的森林生产力。从环境变量对森林生产力的影响角度来说，以往森林生产力预测技术通常只考虑单一气候变量或土壤对森林生产力的影响。从生产力模拟尺度的角度来说，现有生产力模拟技术通常只模拟了某一小尺度区域的森林生产力响应气候变化。以往关于物种适生区的模拟技术也较多关注于濒危动植物、微生物对气候变化的响应，较少涉及工业用材林对气候变化的响应。以往物种分布模型只被用于森林适生区的模拟，未能用于模拟森林生产力。以往的地面调查、卫星遥感等手段虽然能实现大尺度上的生物量模拟和从测算，但是较难以结合未来的气候变化模式来进行未来生产力的预测。虽然生态系统过程模型可以实现对气候变化下未来森林生产力的模拟，但是这类模型需要依赖植物的光合速率、叶片孔隙度等多个生理指标，因此往往无法实现全球的大尺度模拟。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题：本专利技术提供一种物种分布模型结合了发表的地面调查生物量数据对未来森林生产力进行预测，不仅实现了全球尺度的高精度模拟，也能结合未来气候变化的特点进行大尺度上的未来生物量分布模拟的工业用材林生产力预测方法。技术方案：为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，包括以下步骤：S1：对工业用材林当代的全球适生区建模，利用建立的模型模拟当代气候场景下的工业用材林的环境适宜度；S2：提取各个分布点的生产力数据；S3：将环境适宜度模拟结果和工业用材林在各个分布点的生产力数据建立耦合关系，得到工业用材林的环境适宜度-生产力之间的转换方程；S4：进行工业用材林在气候变化下未来多个气候场景的适生区模拟，得到其在未来过个气候场景下的环境适宜度；S5：利用环境适宜度-生产力转换方程对模拟得到的工业用材林在未来多种不同气候变化场景下的环境适宜度结果进行栅格计算，得到未来各个气候变化情境下工业用材林的潜在生产力。作为优选，步骤S1中，首先收集当代工业用材林分布大数据和当代的相关环境数据，环境数据包括气候变量和土壤变量，然后建立最大熵模型，该模型输出结果为大尺度上每个地理栅格都有一个环境适宜度值。作为优选，步骤S2中，收集生产力数据并筛选合适建模所需的生产力大数据。作为优选，生产力数据的筛选方法包括：(1)如果不含生产力数据，只有生物量数据，应至少包括两次生物量的测量，以用于计算生产力(生产力为两次生产力数据相减以后除以两次间隔的年数)；(2)在涉及包含了处理措施的研究中，使用对照组(无处理措施)的生产力数据；(3)在仅采用不同种植密度处理的研究中，对所有不同种植密度处理组生产力取平均；(4)如果研究包括同一样地的多个林龄的生产力测量数据，对所有林龄的生产力数值取平均。作为优选，步骤S3中，通过GIS中的“值提取至点(ExtractValuesToPoints)”功能对物种分布模型输出的全球各个栅格点的环境适宜度数据赋予给每一条生产力数据，用R(统计应用软件，以下称R)中的“basicTrendline”包(包含7种模型)将生产力数据和对应的环境适宜度数据建立耦合关系，得到的环境适宜度-生产力之间的转换方程为y＝ax+b式中：y为生产力，x为环境适宜度，a为斜率系数，b为截距。作为优选，步骤S4中，利用未来气候变化数据以及步骤1中收集的工业用材林分布大数据和土壤数据，建立气候变化下未来多个气候场景的最大熵模型，模拟气候变化下未来多个气候场景的工业用材林的环境适宜度。作为优选，气候变化数据采用IPCC最新的第六次全球大气耦合模型，未来气候变化场景采用2041-2060和2061-2080两个未来时代下的两种不同强度温室气体排放强度下的未来气候变化场景。作为优选，步骤S4和S5中，首先进行未来多种不同强度气候变化场景下的适生区模拟，然后将得到的全球环境适宜度图层，通过环境适宜度-生产力转换方程进行进一步栅格计算，最终得到工业用材林未来在全球的适生区和生产潜力。作为优选，将栅格计算后得到的未来工业用材林在未来潜在生产力栅格图与其当代的生产力本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：对工业用材林当代全球适生区建模，利用建立的模型模拟当代气候场景下的工业用材林的环境适宜度；/nS2：提取各个分布点的生产力数据；/nS3：将环境适宜度模拟结果和工业用材林在各个分布点的生产力数据建立耦合关系，得到工业用材林的环境适宜度-生产力之间的转换方程；/nS4：进行工业用材林在气候变化下未来多个气候场景的适生区模拟，得到其在未来多个气候场景下的环境适宜度；/nS5：利用环境适宜度-生产力转换方程对模拟得到的工业用材林在未来多种不同气候变化场景下的环境适宜度结果进行栅格计算，得到未来各个气候变化情境下工业用材林的潜在生产力。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对工业用材林当代全球适生区建模，利用建立的模型模拟当代气候场景下的工业用材林的环境适宜度；
S2：提取各个分布点的生产力数据；
S3：将环境适宜度模拟结果和工业用材林在各个分布点的生产力数据建立耦合关系，得到工业用材林的环境适宜度-生产力之间的转换方程；
S4：进行工业用材林在气候变化下未来多个气候场景的适生区模拟，得到其在未来多个气候场景下的环境适宜度；
S5：利用环境适宜度-生产力转换方程对模拟得到的工业用材林在未来多种不同气候变化场景下的环境适宜度结果进行栅格计算，得到未来各个气候变化情境下工业用材林的潜在生产力。


2.根据权利要求1所述的基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，其特征在于：步骤S1中，首先收集当代工业用材林分布大数据和当代的相关环境数据，环境数据包括气候变量和土壤变量，然后建立最大熵模型，该模型输出结果为大尺度上每个地理栅格都有一个环境适宜度值。


3.根据权利要求1所述的基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，其特征在于：步骤S2中，收集生产力数据并筛选合适建模所需的生产力大数据。


4.根据权利要求3所述的基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，其特征在于：生产力数据的筛选方法包括：(1)如果不含生产力数据，只有生物量数据，应至少包括两次生物量的测量，以用于计算生产力；(2)在涉及包含了处理措施的研究中，使用无处理措施的对照组的生产力数据；(3)在仅采用不同种植密度处理的研究中，对所有不同种植密度处理组生产力取平均；(4)如果研究包括同一样地的多个林龄的生产力测量数据，对所有林龄的生产力数值取平均。


5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王维枫，孙杰杰，李愿会，王倩，王祥福，马雪红，焦文星，王荣女，董文婷，
申请(专利权)人：南京林业大学，国家林业和草原局西北调查规划设计院，
类型：发明
国别省市：江苏;32