帮助 关于我们

返回检索结果

四川石棉森林碳密度空间数据知识挖掘及分布特征分析
Discovering Knowledge of Forest Carbon Density in Shimian County of Sichuan Province Based on Spatial Database

查看参考文献18篇

文摘 森林植被碳密度是衡量森林生态系统服务功能和产品供给功能高低的一个重要指标。本文以四川省石棉县为例, 在森林资源二类调查数据的基础上, 提出建立森林植被生物量、碳量及其密度GIS数据库, 开展其碳密度分布知识发现的研究, 从中发现了该县碳密度分布知识。该县有林地森林植被碳量达到364万t, 冷杉、云杉、铁杉和桦木占总碳量的83%; 有林地森林植被碳密度为40t/hm~2, 其云杉和冷杉分别为47t/hm2和43t/hm~2; 碳量随坡度等级的增加而增加, 25°以上坡地的森林植被碳量占总碳量的91%; 25°以上森林植被碳密度比25°以下森林植被的碳密度高。微度与中度土壤侵蚀下的森林植被碳密度较高, 在42t/hm~2以上; 剧烈与极强侵蚀下的森林植被碳密度相对较低, 为29t/hm~2。森林植被碳密度与郁闭度之间在0.05的水平上显著相关。研究表明, 该县冷杉与云杉林保护较好, 25°以上区域的森林保护较好, 因此, 具有较高的森林植被碳密度。森林植被碳密度越高的区域, 其水土侵蚀强度越低。该研究成果对加强该县森林资源的保护, 特别是该县国家与省级自然保护区的保护建设具有重要意义。
其他语种文摘 Forest carbon density is an important indicator reflecting the level of forest ecosystem function in ecological service and product supply. The methodology proposed here was used to create geographic database of forest biomass carbon storage, biomass density and carbon storage density based on forest resource investigations, and to discover the knowledge of forest carbon density distribution based on the geographic database. The geographic database of forest biomass carbon storage, biomass density and carbon storage density were created, and the knowledge of forest carbon density distribution was discovered in Shimian County by using the methodologies. There was 3.64×10~6 ton C in the forest of the county, and there was 83% in fir, spruce, hemlock and birch forest. The carbon density of the woodland was 40t/hm~2, that of the spruce forest was 47t/hm2, and that of fir forest was 43t/hm2. With the increasing of slope, carbon storage increased, and with slope above 25°accounted for 91%of the total carbon storage. Carbon density in slopes above 25°was larger than that below 25°. Carbon density of the forest lands with very slight and moderate soil erosion was 42t/hm~2, higher than those with severe soil erosion, say 29t/hm~2. Forest carbon density significantly related to its canopy density at confidence level of 0.05. It was shown that spruce and fir forests were protected well, and of higher carbon density. The higher the carbon density, the weaker the soil erosion was there. The results played an important role in protecting forest resources, especially for provincial and national nature reserves in that county.
来源 地球信息科学学报 ,2011,13(5):579-585 【核心库】
关键词 森林 ; 生物量 ; 碳密度
地址

四川师范大学遥感与GIS中心, 西南土地资源评价与监测教育部重点实验室, 成都, 610068

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1560-8999
学科 林业
基金 国家自然科学基金
文献收藏号 CSCD:4344879

参考文献 共 18 共1页

1.  Woodwell G M. The Biota and the World Carbon Budget. Science,1978,199:141-146 被引 181    
2.  Olson J S. Carbon in Live Vegetation of Major World Ecosystems. Report ORNL-5862Oak,1983:15-25 被引 1    
3.  刘国华. 中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献. 生态学报,2000,20(5):733-740 被引 383    
4.  杨海军. 森林碳蓄积量估算方法及其应用分析. 地球信息科学学报,2007,9(4):5-12 被引 1    
5.  徐天蜀. 基于遥感信息的森林生物量、碳储量估测技术研究. 林业调查设计,2008,33(3):11-13 被引 1    
6.  徐新良. 中国森林生态系统植被碳储量时空动态变化研究. 地理科学进展,2007,26(6):1-10 被引 123    
7.  方精云. 我国森林植被的生物量和净生产量. 生态学报,1996,16(5):497-508 被引 520    
8.  樊登星. 北京市森林碳储量及其动态变化. 北京林业大学学报,2008(S2):117-120 被引 33    
9.  张茂震. 浙江省森林生物量动态. 生态学报,2008,28(11):5665-5674 被引 21    
10.  张茂震. 基于森林资源连续清查资料估算的浙江省森林生物量及生产力. 林业科学,2009,45(9):13-17 被引 31    
11.  郭志华. 利用TM数据提取粤西地区的森林生物量. 生态学报,2002,22(11):1832-1839 被引 58    
12.  徐新良. 森林生物量遥感估算与应用分析. 地球信息科学学报,2006,8(4):122-128 被引 5    
13.  Hame T. A New Methodology for the Estimation of Biomass of Conifer Dominated Boreal Forest Using NOAA AVHRR Data. Int. J. Remote Sense,1997,18(15):3211(2)-3243 被引 1    
14.  Field C B. Global Net Primary Production: Combining Ecology and Remote Sensing. Remote Sensing of Environment,1995,51:742-788 被引 1    
15.  杨存建. 热带森林植被生物量遥感估算探讨. 地理与地理信息科学,2004,20(6):22-25 被引 24    
16.  张志东. 基于植被指数的海南岛霸王岭热带森林地上生物量空间分布模拟. 植物生态学报,2009,33(5):833-841 被引 6    
17.  王立海. 基于人工神经网络的天然林生物量遥感估测. 应用生态学报,2008,19(2):261-266 被引 27    
18.  黄从德. 四川省森林植被碳储量的空间分异特征. 生态学报,2009,29(9):5115-5121 被引 35    
引证文献 1

1 杨存建 不同林分郁闭度与遥感数据的相关性 生态学报,2015,35(7):2119-2125
被引 5

显示所有1篇文献

论文科学数据集
PlumX Metrics
相关文献

 作者相关
 关键词相关
 参考文献相关

版权所有 ©2008 中国科学院文献情报中心 制作维护:中国科学院文献情报中心
地址:北京中关村北四环西路33号 邮政编码:100190 联系电话:(010)82627496 E-mail:cscd@mail.las.ac.cn 京ICP备05002861号-4 | 京公网安备11010802043238号