王瑞禛，王光軍

中南林業(yè)科技大學，湖南 長沙 410004)

森林生態(tài)系統(tǒng)是地球陸地生態(tài)系統(tǒng)中面積最大、最重要的自然生態(tài)系統(tǒng)。森林將太陽光能轉(zhuǎn)化為生物能和化學能，對維持全球碳循環(huán)平衡、降低溫室效應起到了至關(guān)重要的作用。因此，高效、快速地掌握森林生物量的實時動態(tài)變化信息對森林生態(tài)系統(tǒng)的研究具有重大意義。遙感技術(shù)在森林蓄積量估測方面的應用一直是國內(nèi)外學者重點關(guān)注的內(nèi)容，他們做了大量研究，并取得了一定的進展[1-2]。遙感技術(shù)作為一種有效的監(jiān)測手段，不僅能夠快速地獲取指定地區(qū)森林資源的規(guī)模、空間分布特征和時序變化情況，而且能夠與樣地調(diào)查和各種數(shù)字模型相結(jié)合，實現(xiàn)與森林生物資源相關(guān)的各類參數(shù)的定量反演[3]。HAME T等[4]用 Landsat TM影像為數(shù)據(jù)源，結(jié)合野外調(diào)查數(shù)據(jù)，得到了芬蘭北部地區(qū)針葉林生物量較準確的估算結(jié)果。LU D等[5]的研究表明，巴西亞馬遜朗多尼亞地區(qū)TM圖像光譜與地上生物量之間的光譜信息與幼齡林和中齡林生物量有較強的相關(guān)性。CUI G S等[6]結(jié)合地面生物量調(diào)查數(shù)據(jù)，采用IKONOS 影像估算長白山森林生物量，結(jié)果表明，SAVI 與生物量之間存在較強的相關(guān)性，決定系數(shù)R2達到 0.84。曾晶等[7]以高分一號影像為數(shù)據(jù)源，反演嶗山林場生物量時，估算精度達到 80.75%。本文基于Landsat 8 OLI遙感影像，采用多元線性回歸的方法估算公益林生物量，并構(gòu)建長株潭城市綠心區(qū)公益林地上生物量的最優(yōu)遙感反演模型。

1 研究區(qū)概況

長株潭城市綠心區(qū)是位于湖南省長沙、株洲、湘潭三座城市交匯地帶的城市綠地保護區(qū)。該區(qū)域形狀近似于三角形，位于112°53′27″—113°07′41″E，27°43′22″—28°05′52″N，面積522.87 km2，海拔在45～270 m之間。全年平均氣溫約17.5 ℃，光熱充足，平均年日照時數(shù)為1 796 h。降雨量充沛，年均降雨量為1 440 mm；全年降雨量集中在4—8月，占總降雨量的60%以上，年均相對濕度為80%。城市綠心區(qū)地貌以丘陵為主，坡度在10～35°之間，土壤為砂巖、板頁巖風化形成的紅壤及第四紀紅土紅壤，土層厚度約在35～100 cm之間。長株潭城市綠心區(qū)的森林植被種類豐富，植被類型以常綠闊葉林、落葉闊葉林、針闊混交林和針葉林為主，樟樹、楓香、馬尾松、杉木等樹種所占比例較高。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

2.1.1 地面數(shù)據(jù)獲取 長株潭綠心區(qū)公益林實測數(shù)據(jù)來源于湖南省林業(yè)局2019年公益林生態(tài)連清數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)采用樣方法調(diào)查獲得，樣地設置遵循植被類型分布的均勻性和代表性；共選取26個樣本點的數(shù)據(jù)，樣地之間的距離大于 500 m，樣地大小為40 m×25 m。樣地調(diào)查中首先對胸徑大于3 cm的林木進行每木檢尺，記錄株數(shù)，然后分別記錄樣地坐標、地形、地貌、坡向、坡位、坡度、植被類型、群落名稱、土壤類型、層間植物以及林木胸徑、樹高、林齡、活枝枝下高等信息。樣地森林生物量采用異速生長方程進行計算。同時，采用綠心區(qū)域內(nèi)森林資源二類調(diào)查的林業(yè)小班數(shù)據(jù)和地理國情監(jiān)測為補充數(shù)據(jù)源，以提高森林地上生物量反演精度。長株潭綠心區(qū)公益林位置及小班優(yōu)勢樹種分布見圖1。

2.1.2 遙感數(shù)據(jù)獲取 遙感數(shù)據(jù)源為美國地質(zhì)勘探局官網(wǎng)(USUG)(https://earthexplorer.usgs. gov/)Landsat 8 OLI影像，編號為LC08_L1TP_123041_20191105_20191115_01_T1。由于利用遙感器觀測目標地物輻射或反射的電磁能量時，遙感衛(wèi)星影像的像元灰度值(Digital Number，DN)與真實的地表反射率存在差異，同時，由于衛(wèi)星傳感器本身老化和設計等引起的誤差以及受到大氣、地形對遙感信號的影響都會導致地物的光譜亮度失真。為了使從遙感數(shù)據(jù)中提取的光譜特征更加準確和可靠，需要消除或降低這些誤差，因此在使用影像數(shù)據(jù)前需要對數(shù)據(jù)進行輻射校正(包括大氣校正和地形校正)，從而獲得更真實的地表反射率[8]。本研究采用的Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)級別為L1T，該產(chǎn)品的數(shù)據(jù)已完成系統(tǒng)輻射校正和地面控制點幾何校正。因此，本研究利用ENVI5.3軟件完成對該影像的預處理工作，具體內(nèi)容主要包括輻射定標、大氣校正和地形校正。

圖1 長株潭綠心區(qū)公益林位置及小班優(yōu)勢樹種分布圖Fig. 1 Position of public welfare forest and distribution of dominant species in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan

(1)大氣校正。為了消除大氣對遙感數(shù)據(jù)的影響，獲取地表真實信息，有必要對遙感數(shù)據(jù)進行大氣校正。首先利用ENVI5.3軟件對影像進行輻射定標，再使用ENVI應用商店獲得的擴展工具FLAASH Setting Guide獲得該影像大氣校正的最優(yōu)設置方案，然后利用FLAASH大氣校正模塊對定標后的數(shù)據(jù)進行大氣校正，所需參數(shù)在遙感數(shù)據(jù)的頭文件中可以獲得。

(2)地形輻射校正。衛(wèi)星遙感在成像過程中會受到諸多外界因素的干擾，如地球曲率、大氣折光、地形起伏、透視投影和攝影軸傾斜等，這些因素均會導致影像中像元點產(chǎn)生不同程度的幾何形變而失真。地形輻射校正能夠消除或降低遙感成像過程中各種地形因素引起的影像畸變，減少由于地形起伏導致的相同地物卻存在輻射差異的現(xiàn)象。

本研究使用ENVI5.3中地形校正擴展工具(Topographic Correction)，并采用地形輻射C校正模型對遙感數(shù)據(jù)進行校正。由于太陽照射到平坦地與地形起伏的傾斜地的入射輻射存在一定差異，因此，需要引入太陽的幾何參數(shù)與地形參數(shù)(坡度、坡向等)，以獲取各個像素點太陽的輻射相對入射角，從而將地形起伏地區(qū)的反射率投影修正為對應的水平地表反射率，并且引入常數(shù)C來降低由于大氣散射和地物類型本身造成的影響，完成影像各個波段的地形輻射校正，獲取更加真實的地表反射率[9-10]。

2.1.3 遙感信息提取 利用研究區(qū)內(nèi)經(jīng)過預處理、分類和標識等處理的Landsat 8的OLI影像，應用ENVI 5.3將通過對樣地考察獲取的26個樣本點的位置信息轉(zhuǎn)換為ROI(Regions of Interest)，提取研究區(qū)內(nèi)所有公益林樣本點的各波段的遙感信息(Band 2-Band 7)、計算歸一化植被指數(shù)(NDVI)等。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 森林生物量估算 森林蓄積量和生物量之間存在著顯著的回歸關(guān)系。本研究采用方精云等[11]建立的生物量-蓄積量估測回歸方程和相關(guān)參數(shù)設定對森林生物量進行估測。回歸方程為：

B=aV+b。

式中:B為單位面積生物量(t·hm-2)；V為單位面積蓄積量(m3·hm-2)；a和b為參數(shù)。根據(jù)3種林分類型，對應的參數(shù)a、b的值如表1所示。

表1 不同林分類型的生物量和蓄積量轉(zhuǎn)換模型參數(shù)Tab. 1 Parameters of biomass and volume conversion model for different forest types林分類型ab闊葉林0.839 29.415 7針葉林0.589 424.515 1針闊混交林0.714 316.965 4

在從蓄積量向生物量換算之前，需要確定樣本點內(nèi)不同喬木類型的分布情況，并根據(jù)林分類型采用不同的a、b參數(shù)值，進而計算出準確的生物量。

2.2.2 生物量反演模型構(gòu)建與精度評價

(1)生物量反演模型構(gòu)建?；谶b感數(shù)據(jù)的生物量反演方法很多，本研究采用多元線性回歸模型估測生物量。多元線性回歸模型(MLR)是研究2個或2個以上自變量的回歸方法，是能夠反映一種現(xiàn)象或事物數(shù)量依據(jù)多種現(xiàn)象或事物輸入的變動而相應地變動規(guī)律的方法。由于其具有很好的可解釋性，因此，被廣泛應用于遙感參數(shù)模型的構(gòu)建，在森林生物量估測中的應用也愈發(fā)成熟[12-13]。該方法以遙感光譜信息(波段特征、 波段組合等)、 植被指數(shù)(NDVI等)和紋理特征(坡度、 海拔)等為自變量，森林地上生物量為因變量，通過多元回歸分析構(gòu)建線性模型對森林地上生物量進行估算。設樣本點總數(shù)為n，地上生物量實測值(AGB)用向量表示為Yn×1，對應遙感特征值和地學紋理特征維數(shù)為m，用Xn×m來表示影響生物量的自變量因子，βm×1為所求參數(shù)向量，ε為誤差項，其均值為零且方差大于零，并假定ε～N(0，σ2)。多元線性回歸模型的矩陣形式則表示為：Y=Xβ+ε[14]。

(2)模型精度評價。根據(jù)R2(判定系數(shù))和RMSEp(均方根誤差)分別對構(gòu)建出的多元線性回歸模型擬合度和精度進行評價，確定公益林地上生物量遙感反演模型結(jié)構(gòu)和變量。其中，R2通過回歸分析得到，R2越接近于1，表明擬合程度越好；RMSEp表示樣本離散程度，其值越小，說明模型精度越高。均方根誤差計算公式為：

式中：xobs表示實地測量值；xpre表示模型預測值；i為測量次數(shù)。均方根等于預測值與真實值的平方和與觀測次數(shù)N比值的平方根，也被稱為標準誤差(Standard Error， SE)。標準誤差對一組測量中的特大或特小誤差反映非常敏感，能夠準確地反映出估測精度，標準誤差越低，模型精度越高[15]。

3 結(jié)果與分析

3.1 多元線性回歸方程的構(gòu)建

基于不同自變量建立的生物量預測回歸分析模型的擬合程度有所不同，自變量的選擇會影響實測數(shù)據(jù)同預估數(shù)據(jù)之間差異的大小，因此要對構(gòu)建得到的森林地上生物量反演結(jié)果進行精度評價。本文以均方根誤差(RMSE)和標準誤差(S)來評價構(gòu)建的反演模型的精度。

表2 多元線性回歸模型擬合結(jié)果評價Tab. 2 Evaluation of fitting results of multiple linear re-gression model回歸統(tǒng)計項擬合結(jié)果R0.490 415 564R20.240 507 426R2adjusted-0.054 850 797標準誤差84.769 749 98觀測值26

從表3方差分析結(jié)果看出：統(tǒng)計量F=0.814 ，顯著性水平P值為0.587，說明因變量與自變量存在一定的線性關(guān)系。

綜上，根據(jù)7個自變量得到的線性回歸模型如下：

Ybiomass=0.2XTM2+0.857XTM3-1.072XTM4-0.051XTM5+0.158XTM6+0.002XTM7+332.648XNDVI-306.743。

3.2 生物量空間分異

根據(jù)上述線性回歸模型，利用ENVI 5.3 Classic將所取波段和NDVI拼接，并使用Band Math工具結(jié)合葉生物量與地上生物量的回歸函數(shù)，反演出長株潭綠心區(qū)公益林內(nèi)的植被類型包括闊葉林、針葉林、針闊混交林、灌叢林的地上總生物量為134.6萬t，并利用ENVI5.3中彩色分割功能，求得該區(qū)生物量斑塊共30 690個，總面積約為11 747 km2，生物量最大值約為175.048 t·hm-2，最小值約為14.504 t·hm-2。按照生物量的大小，將生物量等距分為8個水平區(qū)間(見圖2)。

表3 方差分析結(jié)果Table 3 Results of ANOVAdfSSMSFSignificance F回歸分析740 959.935 845 851.419 4060.814 290 6030.587 316 421殘差18129 346.389 27 185.910 511總計25170 306.325

圖2 長株潭綠心區(qū)公益林生物量空間分布圖Fig. 2 Spatial distribution of public welfare forest biomass in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan

研究區(qū)公益林共有6 481個小班，利用ArcGIS10.2軟件中的疊加分析法將以遙感斑塊(共30 690個)為單位的生物量分布區(qū)間轉(zhuǎn)化為以公益林小班(共6 481個)為單位的生物量分布區(qū)間(見圖3)，各生物量區(qū)間的公益林小班數(shù)量及面積如表4所示。

圖3和表4結(jié)果表明：公益林生物量在[154.980， 175.048]t·hm-2范圍內(nèi)的小班共1 574個，占小班總數(shù)的24.29%，所占比例最高。該范圍內(nèi)的小班總面積為3 221.0 hm2，主要分布在長沙縣內(nèi)及長沙縣、石峰區(qū)與岳塘區(qū)的交界處。生物量在[74.708， 94.776)和[14.504， 34.572) t·hm-2范圍內(nèi)的小班數(shù)量和面積均相近，分別占小班總數(shù)的15.15%和14.01%；其中生物量在[14.504， 34.572) t·hm-2范圍內(nèi)的小班集中分布在岳麓區(qū)南部、石峰區(qū)西南部與長沙縣的交界處和瀏陽市、石峰區(qū)與荷塘區(qū)的交界處。生物量在[34.572， 54.640)、 [54.640， 74.708)和[94.776， 114.844) t·hm-2范圍內(nèi)的小班數(shù)量比前3個區(qū)間的均少，分別占小班總數(shù)的9.06%、12.45%和10.43%。這3個區(qū)間的小班數(shù)處于中間水平，均達到了500個以上，在各行政區(qū)范圍內(nèi)均有分布；其中生物量處于[34.572， 54.640)和[54.640， 74.708) t·hm-2范圍內(nèi)的小班主要分布在岳麓區(qū)南部、長沙縣南部、石峰區(qū)的西南部、五一水庫和荷塘區(qū)北部的仙人造水庫周圍。生物量在[114.844， 134.912)和[134.912， 154.980) t·hm-2范圍內(nèi)的小班主要分布在長沙縣西南部的廣闊地區(qū)，但該區(qū)間的小班數(shù)相對較少，分別占小班總數(shù)的7.39%和6.99%，所占面積也較其他區(qū)間的小。

圖3 疊加分析后長株潭綠心區(qū)公益林生物量空間分布圖Fig. 3 Spatial distribution of public welfare forest biomass in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan after overlay analysis

表4 長株潭綠心區(qū)不同生物量區(qū)間公益林的小班數(shù)量及面積統(tǒng)計Tab. 4 The number of public welfare forest class in each biomass interval生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%面積/hm2面積占比/%[14.504, 34.572)90814.011691.414.40[34.572, 54.640)5879.061 040.58.86[54.640, 74.708)80712.451 346.711.46[74.708, 94.776)98215.151 734.014.76[94.776, 114.844)67610.431 098.99.36[114.844, 134.912)4797.39747.26.36[134.912, 154.980)4536.99862.57.34[154.980, 175.048]1 57424.293 221.027.42其他150.234.80.04總計6 481100.0011 747.0100.00

3.3 不同林種公益林的生物量分布

根據(jù)功能不同將長株潭綠心區(qū)公益林分為6個林種。圖4、表5結(jié)果顯示：公益風景林的生物量在[154.980， 175.048]t·hm-2范圍內(nèi)的小班數(shù)量所占比例最高，占小班總數(shù)的14.86%；水源涵養(yǎng)林、水土保持林和環(huán)境保護林在該生物量區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量均高于100個，分別占小班總數(shù)的1.99%、4.15%和2.75%。在生物量較高的[114.844，134.912)t·hm-2和[134.912， 154.980) t·hm-2區(qū)間內(nèi)，風景林的小班數(shù)量所占的比例依然最大，在該2個區(qū)間內(nèi)小班數(shù)量之和占小班總數(shù)的6.48%；其次是水源涵養(yǎng)林和環(huán)境保護林的，占小班總數(shù)的3.12%和2.41%。在生物量中間水平的[74.708， 94.776)和[94.776， 114.844) t·hm-2區(qū)間內(nèi)，風景林、水源涵養(yǎng)林、環(huán)境保護林的小班數(shù)量之和占小班總數(shù)的比例分別達到了9.46%、6.24%、6.13%。在生物量較低的[34.572， 54.640)和[54.640， 74.708) t·hm-2區(qū)間內(nèi)，水源涵養(yǎng)林和環(huán)境保護林的小班數(shù)量之和占小班總數(shù)比例均較高，分別達到了7.03%和7.75%。在生物量最低的[14.504， 34.572) t·hm-2的區(qū)間內(nèi)，水源涵養(yǎng)林和環(huán)境保護林的小班數(shù)量在其所在林種中所占比例均最高，分別占小班總數(shù)的5.46%和5.38%。其他防護林由于其小班總數(shù)較少，其在各生物量區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量在小班總數(shù)中的占比均較低，但在生物量[154.980， 175.048] t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量最多。

圖4 長株潭綠心區(qū)不同林種公益林分布示意圖Fig. 4 Distribution of public welfare forests with different functions in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan

表5 不同林種公益林的生物量分布Tab. 5 Biomass distribution of public welfare forest of different forest types林種生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%林種生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%[14.504, 34.572)3545.46 [34.572, 54.640)1882.90 [54.640, 74.708)2684.13水源涵養(yǎng)林[74.708, 94.776)2423.73 [94.776, 114.844)1632.51[114.844, 134.912)1181.82 [134.912, 154.980)841.30 [154.980, 175.048]1291.99 [14.504, 34.572)550.85 [34.572, 54.640)450.69 [54.640, 74.708)751.16 水土保持林[74.708, 94.776)1221.88 [94.776, 114.844)921.42 [114.844, 134.912)600.92[134.912, 154.980)701.08 [154.980, 175.048]2694.15 [14.504, 34.572)3495.38 [34.572, 54.640)2283.52 [54.640, 74.708)2744.23 環(huán)境保護林[74.708, 94.776)2043.15 [94.776, 114.844)1932.98 [114.844, 134.912)1231.90 [134.912, 154.980)330.51 [154.980, 175.048]1782.75 [14.504, 34.572)1392.14 [34.572, 54.640)1091.68 [54.640, 74.708)1762.72 風景林[74.708, 94.776)3946.08 [94.776, 114.844)2193.38 [114.844, 134.912)1692.61 [134.912, 154.980)2513.87 [154.980, 175.048]96314.86 [14.504, 34.572)110.17 [34.572, 54.640)160.25 [54.640, 74.708)140.22 其他防護林[74.708, 94.776)200.31 [94.776, 114.844)90.14 [114.844, 134.912)90.14 [134.912, 154.980)150.23 [154.980, 175.048]350.54 護路林[34.572, 54.640)10.02 其他150.23 總計6 481100.00

從方位上來看，長株潭綠心區(qū)的生物量水平以長沙縣內(nèi)和岳塘區(qū)北部的較高，該區(qū)域的植被長勢良好，其主要林種類型是風景林和水土保持林。岳麓區(qū)、湘潭縣、石峰區(qū)、荷塘區(qū)和瀏陽市內(nèi)多為環(huán)境保護林和水源涵養(yǎng)林，生物量相對偏低，其中石峰區(qū)、荷塘區(qū)和瀏陽市交界處的生物量水平為研究區(qū)范圍內(nèi)最低。

3.4 不同齡組公益林的生物量分布

除未統(tǒng)計樹齡的公益林小班以外，中齡林的小班數(shù)量最多，其次為幼齡林的(見圖5)。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果(表6)：各齡組林分的生物量在[154.980， 175.048] t·hm-2區(qū)間的小班數(shù)量均為最多，其中中齡林生物量在該區(qū)間的小班數(shù)量占小班總數(shù)的13.27%，幼齡林的占5.29%，近熟林的占1.71%；成熟林和過熟林的小班數(shù)量較少，不足1%。幼齡林生物量在[14.504， 34.572)和[74.708， 94.776) t·hm-22個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量相當，分別為206個和193個；在[134.912， 154.980) t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量最少，僅有85個。中齡林生物量在[74.708， 94.776) t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量占小班總數(shù)的6.87%；在[14.504， 34.572)、[54.640， 74.708)、[94.776， 114.844)和[114.844， 134.912)t·hm-2等4個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量相當；在[34.572， 54.640) t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量最少。近熟林的生物量水平偏低，在[14.504，94.776)t·hm-2大區(qū)間內(nèi)的5個小區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量相當且較多，在[94.776，154.980) t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量較少，在[134.912， 154.980) t·hm-2區(qū)間內(nèi)小班數(shù)量最少，占比不足1%。成熟林的小班總數(shù)偏少，各生物量區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量差異不明顯，在[154.980， 175.048]和[14.504， 34.572) t·hm-22個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量均較多，分別為51、49個；在[134.912， 154.980)t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量最少，僅16個。

圖5 長株潭綠心區(qū)不同齡組公益林分布示意圖Fig. 5 Distribution of public welfare forests in different age groups in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan

表6 不同齡組公益林的生物量分布Tab. 6 The number of public welfare forest class in each biomass interval in different age groups齡組生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%齡組生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%[14.504, 34.572)2063.18 [34.572, 54.640)1091.68 [54.640, 74.708)1412.17幼齡林[74.708, 94.776)1932.98 [94.776, 114.844)1512.33 [114.844, 134.912)1051.62 [134.912, 154.980)851.31 [154.980, 175.048]3435.29[14.504, 34.572)2153.32 [34.572, 54.640)1692.61 [54.640, 74.708)2844.38 中齡林[74.708, 94.776)4456.87[94.776, 114.844)2904.47 [114.844, 134.912)1892.92 [134.912, 154.980)2604.01 [154.980, 175.048]86013.27 [14.504, 34.572)851.31 [34.572, 54.640)560.86 [54.640, 74.708)951.46近熟林[74.708, 94.776)921.42 [94.776, 114.844)711.10 [114.844, 134.912)450.69 [134.912, 154.980)250.39 [154.980, 175.048]1111.71 [14.504, 34.572)490.76 [34.572, 54.640)270.42 [54.640, 74.708)190.29 成熟林[74.708, 94.776)320.49 [94.776, 114.844)230.35 [114.844, 134.912)220.34 [134.912, 154.980)160.25 [154.980, 175.048]510.79 過熟林[134.912, 154.980)10.02 [154.980, 175.048]30.05 未統(tǒng)計樹齡1 61324.89 總 計6 481100.00

3.5 不同地貌公益林的生物量分布

長株潭綠心區(qū)公益林主要分布于平原和丘陵地帶，極少數(shù)小班分布于低山地帶。長沙縣境內(nèi)平原地帶和丘陵地帶的公益林小班數(shù)量相當，縣外的公益林多分布在丘陵地帶(見圖6)。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果(表7)：丘陵地帶公益林生物量在[154.980，175.048] t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量最多，占小班總數(shù)的14.53%；在[14.504， 34.572)、[54.640， 74.708)和[74.708， 94.776) t·hm-23個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量相當，分別占小班總數(shù)的12.05%、10.27%和11.08%；在[34.572， 54.640)和[94.776， 114.844) t·hm-22個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量較少且數(shù)量相當，分別占小班總數(shù)的7.67%和7.21%；在[114.844， 134.912)和[134.912， 154.980)t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量更少，分別占小班總數(shù)的5.46%和4.47%。平原地帶的公益林小班總數(shù)低于丘陵地帶的，該地帶的公益林生物量在[154.980， 175.048] t·hm-2區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量在該地帶中最多，占小班總數(shù)的9.73%；在[74.708， 94.776)和[94.776， 114.844)t·hm-22個區(qū)間內(nèi)的小班數(shù)量次于但遠少于[154.980， 175.048]t·hm-2區(qū)間內(nèi)的，占小班總數(shù)的4.00%和3.19%；在[34.572， 54.640) t·hm-2內(nèi)的小班數(shù)量最少，僅占1.34%。

圖6 長株潭綠心區(qū)各種地貌公益林分布示意圖Fig. 6 Distribution of public welfare forests in different landforms in city green heart area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan

表7 不同地貌公益林各生物量區(qū)間內(nèi)小班數(shù)量Tab. 7 The number of public welfare forestclass in each biomass interval in different landforms地貌生物量/(t·hm-2)小班數(shù)量/個小班占比/%[14.504, 34.572)70.11[34.572, 54.640)30.05[54.640, 74.708)90.14[74.708, 94.776)50.08低山[94.776, 114.844)20.03[114.844, 134.912)20.04[134.912, 154.980)10.02[154.980, 175.048]10.02[14.504, 34.572)78112.05[34.572, 54.640)4977.67[54.640, 74.708)66610.27丘陵[74.708, 94.776)71811.08[94.776, 114.844)4677.20[114.844, 134.912)3545.46[134.912, 154.980)2904.47[154.980, 175.048]94214.53[14.504, 34.572)1201.85[34.572, 54.640)871.34[54.640, 74.708)1322.04平原[74.708, 94.776)2594.00[94.776, 114.844)2073.19[114.844, 134.912)1231.90[134.912, 154.980)1622.50[154.980, 175.048]6319.73其他150.23總計6 481100.00

4 結(jié)論與討論

本研究采用Landsat 8 OLI傳感器影像，提取長株潭綠心區(qū)公益林的波段信息和植被指數(shù)，建立森林生物量的多元線性回歸估測模型，并對綠心區(qū)公益林進行生物量反演。結(jié)果顯示:長株潭綠心區(qū)不同林種、不同樹齡、不同地貌公益林的生物量均存在顯著差異。其中，風景林保護得較好，其在高生物量區(qū)間的小班數(shù)量占到綠心區(qū)小班總數(shù)的14.86%，遠多于其他林種，而水源涵養(yǎng)林和環(huán)境保護林的小班多屬于中低生物量區(qū)間。這主要由于水源涵養(yǎng)林和環(huán)境保護林需在指定地區(qū)發(fā)揮其特定功能，生存環(huán)境和條件(如養(yǎng)分、水等)等方面劣于風景林，導致其生物量水平偏低。綠心區(qū)公益林中中齡林的高生物量小班數(shù)量遠多于處于該齡段的其他生物量區(qū)間的，而近熟林和成熟林的小班數(shù)量在各生物量區(qū)間的分布較為均勻。主要原因可能是由于生物量本身受多重因素影響[16]，而中齡林多屬于保護較好的風景林，而近熟林和成熟林多為水源涵養(yǎng)林。位于核心區(qū)地勢平坦的公益林小班生物量水平較高，高生物量的小班數(shù)量較多，但在丘陵地帶中，生物量大于150 t·hm-2的小班數(shù)量達942個，占小班總數(shù)的14.53%，但生物量小于35 t·hm-2的低生物量小班達到781個，占小班總數(shù)的12.05%。由此可推斷出，丘陵地帶存在著對生物量更為重要的影響因素，并且是平原地帶所不具備的或不夠顯著的影響因素，如坡度、坡向等。這也證明了蔣云姣等[15]指出的在特定研究區(qū)內(nèi)坡度等地形因子會成為重要環(huán)境變量;于順龍[17]對于中齡水曲柳的研究也表明坡向和坡位對生物量分配有一定影響。在今后還需對該區(qū)公益林生物量的影響因素進行研究以便更好的開展公益林管理工作。

由于遙感影像光譜波段存在著易飽和的問題，光譜特征無法實現(xiàn)對森林生物量的精確判定和估算，本研究在單一類型特征因子的反演過程中，導致森林地上生物量反演精度降低。同時森林地上生物量反演精度受樣地數(shù)量和均勻度影響，由于長株潭公益林調(diào)查樣地數(shù)量只有26個，并且樣地位置相對集中，均勻度不高，也對森林地上生物量反演有一定的影響。導致森林生物量估算會出現(xiàn)“低值高估、高值低估”的現(xiàn)象，在今后的研究中要加強低生物量區(qū)域(<35 t·hm-2)和高生物量區(qū)域(>150 t·hm-2)的估算研究。

在下一步的研究中，將增加實測樣地數(shù)據(jù)調(diào)查，考慮不同波段組合和其他植被指數(shù)在多元線性回歸分析中的作用，篩選出相關(guān)性較好的自變量，以提高生物量估算精度與估測結(jié)果的準確性，使研究數(shù)據(jù)更加充分，提高回歸模型的反演精度。