一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法技术

本发明专利技术公开了一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法，包括以下步骤：确定林场级3PG模型的落叶松人工林树种参数以及林场级的气候数据；输入落叶松人工林树种参数以及气候数据。本发明专利技术所述的一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法，能够同时预测林场落叶松人工林的分布和生产力变化，可评估气候变化对落叶松人工林的影响，可以详细评估落叶松当前和未来气候变化条件下生长的主要气候限制因子以及落叶松分布和生产力的变化，这种变化是在一个统一的框架下相互影响的，具有生物学解释意义，提供森林管理者感兴趣的生产力主要变量，可以在空间和时间上协同评估未来落叶松人工林的分布和生长潜力。长潜力。长潜力。

A collaborative estimation method for distribution change and productivity of Larix gmelinii under climate change

【技术实现步骤摘要】
一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法


[0001]本专利技术涉及林学和森林经理学领域，特别涉及一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法。

技术介绍

[0002]落叶松是我国重要的针叶树种之一，是我国重要值排名第四的乔木树种，根据中国森林资源报告(2014
‑
2018)，用材林中落叶松林面积398.55万公顷，面积占5.86％，大约80.83亿株，蓄积93630万立方米。落叶松在环境、木材供应和人类社会中发挥着重要作用。温度和降水等气候因素强烈影响落叶松的生理特征，气候变化可能会改变该树种未来的分布和生长。中国正在经历温度、降水等方面的气候变化，以及相应的季节性和区域性变化。在这种不断变化的气候条件下，尚不清楚各地的落叶松人工林的历史上的分布和生产力是否会像现在这样保持。
[0003]传统的统计生长收获方程通常用于预测落叶松人工林未来的林分生长，但是其模型变量中没有温度和降水等气候因素，预测未来的生长是基于过去的气候与生长关系，因此在更易变的未来气候条件下估计林分生长的能力有限。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)、确定林场级3PG模型的落叶松人工林树种参数以及林场级的气候数据；(2)、输入落叶松人工林树种参数以及气候数据，运行3PG模型得到林场4个气候调节因子的值；(3)、将4个气候调节因子的值和林场落叶松分布数据输入决策分类树模型，得到落叶松存在与气候变量的决策树，4个气候调节因子的落叶松分布阈值范围；(4)、输入4个气候调节因子的落叶松分布阈值范围、未来气候变化情景下气候数据，运行决策分类树模型，得到两种碳排放情景下未来气候变化情景下落叶松的分布；(5)、输入落叶松人工林树种参数、未来气候变化情景下气候数据和未来气候变化情景下落叶松的分布，运行3PG模型，得到未来时间的落叶松生产力。2.根据权利要求1所述的一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法，其特征在于：步骤(1)中落叶松人工林树种参数通过相关文献的查找、参数的拟合、模型的反复验证以及对于系统参数的默认方法获取。3.根据权利要求2所述的一种气候变化条件下落叶松分布变化和生产力协同估算方法，其特征在于：步骤(1)中林场级的气候数据包括当前和未来气候变化下特定区域的气候数据，采用ClimateAP提取并降尺度PRISM和WorldClim多个基准时期1961
‑
1990年的月正常数据(2.5
×
2.5弧分钟，4
×
4千米)，以产生基于纬度、经度和海拔的特定位置空间分辨率自适应的季节和年度气候变量；数据为林场20
×
20m的每个月份的月平均最低温度、月最高温度和月平均降雨量的栅格数据；未来时期的气候数据，包括2020年代(2010
‑
2039年)、2050年代(2040
‑
2069年)和2080年代(2070
‑
2100年)，来自IPCC第五次评估报告(IPCC 2014年)中的耦合模式相互比较项目的大气环流模型；两种温室气体排放情景(RCPs 4.5和RCPs 8.5)，提供了三个全球气候模型的RCPs 4.5和RCPs 8.5在2011
‑
2100年期间的月预测时间序列；RCP8.5路径则模拟的是到2100年温升5摄氏度的情景为高端路径；RCP4.5情景是通过采取一系列技术和措施来控制温室气体排放不超过目标水平，并使总辐射强迫在2100年之前达到稳定的中间稳定路径；使用1981年至2010年期间的月数据的气候平均值(...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓广，庞勇，李增元，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院资源信息研究所，
类型：发明
国别省市：