气候敏感的林分生长收获模型研究
批准号:
31270679
项目类别:
面上项目
资助金额:
84.0 万元
负责人:
雷相东
依托单位:
学科分类:
森林信息学与森林经理学
结题年份:
2016
批准年份:
2012
项目状态:
已结题
项目参与者:
曾伟生、王海燕、卢军、符利勇、余黎、李旭
中文摘要
生长收获模型是森林经营决策的重要工具,但面临着如何反映气候变化影响的挑战。气候变化如何影响森林的生长和收获?如何建立气候敏感的生长收获模型来预测这种影响?项目拟以落叶松人工林为对象,基于临时样地的优势木高-年龄、土壤及地形等数据、一类清查固定样地数据、精细空间分辨率气象插值数据等,研建气候和土壤等环境因子驱动的立地指数模型、新一代气候敏感的林分生长收获模型系,包括林分断面积、蓄积、平均高、枯死、进界、生物量等生长子模型和包含间伐效应的经营子模型,模拟和预测未来气候变化情景下的森林生长收获和间伐效应。由于生长模型系内单个模型间误差的相关性、一个模型的输出是另一个模型的输入、生长数据的重复观测和层次性,拟采用联立方程组和混合效应模型等方法进行参数估计。研究结果将为适应气候变化的落叶松林经营决策提供依据。
英文摘要
Growth and yield models are important tools for forest management decision making, but they are challenged by climate change. How will climate change affect forest growth and yield? How to develop climate-sensitive growth and yield models for projection of future forest? The overall objective of this project is to develop climate-driven site index model and a system of climate-sensitive forest growth and yield models capable of accounting for the effects of climate change scenarios and thinning on the growth and yield of larch plantations. The system will be composed of submodels of stand basal area, volume, average height, mortality, recruitment, and biomass. The dataset used include dominant tree height-age, soil and landform from temporary plots, growth data from national forest inventory plots, fine-resolution climate data and stem ananlysis data etc. System equation and mixed effect models will be employed for parameter estimation because of the error correlation among submodels and repeated observation of tree growth. Models will provide growth and yield predictions to assist in forest management planning decisions of larch adapted to climate change in the future.
气候变化对森林生长收获的影响,是当前森林经理学科的一项重要研究领域。传统的经验生长模型由于假定气候不变,不能用于气候变化下的生长预测。如何基于经验模型模拟气候变化对森林生长的影响是该领域的一个重要科学问题。针对该问题,本项目旨在研建新一代气候敏感的林分生长收获模型系,模拟和预测未来气候变化情景下的森林生长收获,为应对气候变化的适应性森林经营决策提供依据。项目以我国东北、华北7省(吉林、辽宁、黑龙江、内蒙、山西、河北和北京)的人工落叶松林为对象,基于552个固定样地数据及各样地对应的历史(1950-2010)和未来气候数据,采用混合效应模型、广义可加模型和联立方程组等方法,建立了新的气候敏感的长白落叶全林整体模型CS-ISGM,及区域层次的气候敏感的含间伐效应的落叶松人工林生长模型CSGM-larch;模拟了未来不同气候变化情景和间伐方案下的落叶松人工林的断面积、平均高、优势高、蓄积量和生物量等的生长。揭示了不同年龄林分对气候变化响应的差异,发现中龄林生长对气候敏感,成过熟林的死亡对气候敏感;与当前气候相比,未来3种气候情景下落叶松林分枯死、断面积减少,林分蓄积、生物量增加;模拟了不同间伐强度不同气候情景下2010-2039年间落叶松人工林的生长情况,并探索了间伐和气候变化的交互作用;发现气候影响的空间不确定性。研究结果为模拟气候变化的影响提供了一种新的方法,拓展了森林生长模型的应用,为我国落叶松林适应性经营措施提供了部分依据。项目发表论文15篇,其中SCI收录8篇,培养研究生4名,在国际学术研讨会上报告论文3次。
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DOI:
10.1007/s11676-014-0533-3
发表时间:
2014-11
期刊:
Journal of Forestry Research
影响因子:
3
作者:
[Daiwen, Lei Xiangdong, Yang Xiaojuan, Lixu]
通讯作者:
Lixu
Individual tree biomass equations and growth models sensitive to climate variables for Larix spp. in China
落叶松属对气候变量敏感的单棵树生物量方程和生长模型。
DOI:
10.1007/s10342-017-1024-9
发表时间:
2017-01
期刊:
European Journal of Forest Research
影响因子:
2.8
作者:
[XinYun Chen, XueJun Wang, Ying Pu, WenTao Zou]
通讯作者:
WenTao Zou
DOI:
--
发表时间:
2016
期刊:
应用生态学报
影响因子:
--
作者:
[何丽鸿, 王海燕, 雷相东]
通讯作者:
雷相东
DOI:
10.1016/j.csda.2013.05.026
发表时间:
2014
期刊:
Comput. Stat. Data Anal.
影响因子:
--
作者:
[L. Fu;Mingliang Wang;Y. Lei;Shouzheng Tang]
通讯作者:
L. Fu;Mingliang Wang;Y. Lei;Shouzheng Tang
DOI:
10.1093/forestry/cpw022
发表时间:
2016-08
期刊:
Forestry
影响因子:
2.8
作者:
[Hao Zang;X. Lei;W. Zeng]
通讯作者:
Hao Zang;X. Lei;W. Zeng
共 15 条
基于生态系统多功能性的人工林立地质量评价基础研究
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批准号:32371879
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项目类别:面上项目
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资助金额:50.00万元
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批准年份:2023
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负责人:雷相东
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依托单位:
基于机器学习的天然混交林单木生长模型
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批准号:31870623
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项目类别:面上项目
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资助金额:60.0万元
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批准年份:2018
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负责人:雷相东
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依托单位:
基于森林生长模型的林分结构多样性的预测和模拟研究
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批准号:30371157
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项目类别:面上项目
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资助金额:17.0万元
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批准年份:2003
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负责人:雷相东
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依托单位:
国内基金
海外基金