基于连清数据的森林生产力空间特征分析
文献综述
一、课题的研究意义
森林作为陆地生态系统的主体，其生物量约占全球陆地植被生物量的90%，具有重要的生态和经济价值。森林具有防风固沙、涵养水源、保持水土、保护生物多样性等功能，同时对维持陆地生态平衡、保护生态安全、防止生态危机起到决定性的作用[1]。森林生产力是森林结构与森林功能的综合体现，是反映森林与环境关系的重要指标，也是指导森林经营管理的重要依据。森林生产力可以分为现实生产力和潜在生产力，现实生产力是根据现实资源状况及人为干扰情况下的实际生产力；与现实生产力不同的是，潜在生产力是最大可能生产力，是指当影响生产力的各种条件如水分条件、土壤条件、热量条件和地形地貌等达到最佳组合状态时系统的生产力。森林现实生产力的变化可以反映出森林演替、人类活动和环境变化，结合森林生产潜能的高低程度进行分析，可以衡量森林生态系统可持续发展[2]，为森林规划管理提供可靠的数据基础。
基于广东省韶关市2012年森林资源连清连续清查固定样地数据、Landsat 7 ETM遥感数据、空间分辨率为30m的数字高程模型DEM数据，使用ENVI 5.3、ArcGIS 10.3、SPSS 23.0等应用软件进行数据处理、显示和分析等操作，提取各项特征变量，并对研究区森林现实生产力进行反演建模，提高预测精度，减少误差。通过Miami模型、Thornthwaite纪念模型等计算潜在生产力，并与样地现实生产力进行比对，可以得到韶关市森林生产潜能的空间分布特征，识别退化低产林，并分析驱动因素，从而为退化林修复提供科学参考。
二、国内外研究现状
Baisden等人基于MODIS获得的森林初级净生产力(Net Primary Productivity, NPP)，依据新西兰公布的森林资源调查数据进行校准，开发了Storie指数并进行进一步的MODIS Net Primary Productivity模型校准，是一种基于实测数据和遥感反演的模型构建方法[3]。谭文雄运用生物量转换因子连续函数法(Biomass Expansion Factor, BEF)及2009年森林资源档案数据，估算了广东省韶关地区森林植被的生物量、碳储量和碳密度。他认为由于采用的资料有限,没有估算森林枯落物的储碳量和林地土壤的储碳量，森林植被碳储量的变化也缺少研究。同时，经济林、无林地、灌木林地、未成林地等非乔木林地植被生物量以公顷生物量数值直接计算，虽然简便，但方法较粗，难以客观地体现其固碳能力的差异[4]。杨海宾通过数字高程模型DEM数据获取样地坡位、坡向、坡度、维度、海拔、土壤类型等地形因子数据，拟合各因子建模达到贡献值显著水平，用以反映立地质量水平并进行生产力估测。他认为基于连续清查数据和林木生长规律，在清查次数足够多的情况下，每个样地复位样木的生长率都会在某一时刻出现最高值，即最大胸径率，反映了该地块的最大生产潜力[5]。余超以韶关地区为研究区，选取海拔、坡度、坡向、绿地指数、湿度指数、归一化植被指数、比值植被指数7个自变量因子与样地单位面积碳储量(即碳密度)进行建模[6]。
考虑光、热、水三大生态因子对森林生产力的综合作用，前人已经做了不少相关研究，提供了一些计算潜在生产力的模型。Lieth于1971年提出了Miami模型，分别以平均温度和降水量作为未知参数组成两个经验公式，以取值较低的那个作为潜在生产力的计算值[7]。之后，Lieth等人采用Thornthwaite模型计算的实际蒸发散及与Miami模型相同的50组生产力资料,根据最小二乘法原理建立了Thomthwaite Memorial模型[8]。再往后，石家深等人提出了基于太阳总辐射量、积温、降水量和蒸发力等因素拟合的计算模型，并在模型中引入了土肥因子，进一步提升了模型的可靠性[9]。这些模型都可以用于计算森林的潜在生产力。
2010年，Wang在Scandinavian Journal of Forest Research中提到一种利用国家森林资源连续清查(National Forest Inventory, NFI)数据来计算森林NPP的方法，并分别森林类型提供了模型函数[10]。这种方法能够用于计算并表示出森林的现实生产力。
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