摘要：森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的核心部分，其生物量約占陸地生態(tài)系統(tǒng)總生物量90%，承擔著65%以上的年碳固定量，在維持全球碳平衡、減緩溫室氣體增加等方面具有重要作用。天山云杉是新疆地區(qū)重要的林木資源，其種植覆蓋面積為75 8600 hm?，占新疆維吾爾自治區(qū)天山區(qū)域總面積的42.33%，蓄積量為0.17 km?，占總蓄積量的50.66%，構(gòu)建其生物量時空數(shù)據(jù)集，可為新疆維吾爾自治區(qū)天山區(qū)域碳固存潛力評估和天山云杉林保護與可持續(xù)經(jīng)營實踐提供科學依據(jù)。數(shù)據(jù)集以2002年、2007年、2012年和2017年天山云杉密集區(qū)野外樣地調(diào)查和相關(guān)多源遙感影像資料為基礎(chǔ)，利用時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型擬合生成各時期生物量分布圖。該數(shù)據(jù)集有助于探索天山云杉生長趨勢和生物量變化，同時在新疆天山地區(qū)生態(tài)保護和氣候變化研究領(lǐng)域具有科學價值，對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)管理具有實踐意義。

關(guān)鍵詞：天山云杉；生物量；時空地理加權(quán)；時空分布

1? 引言

新疆天山山脈位于中國西北部，是亞洲中部的一座巨大山系。該山脈全長近2500 km，由3座大山及其20余座山脈和10余個山間盆地或谷地等地貌單元組成。山脈擁有豐富的植被和動物種類，其獨特的自然景觀和生態(tài)系統(tǒng)為天山云杉等多種野生動植物提供了棲息地[1-2]。云杉主要生長在天山北坡海拔1.3至3 km的中山帶和亞高山帶[3]，是天山山脈的典型地帶性植被和優(yōu)勢樹種之一，總覆蓋面積約為758600 hm?，占山地總面積的42.33%，蓄積量為0.17 km?，占山地總蓄積量的50.66%。云杉在保持水分、防止水土流失及維持區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)平衡方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，具有顯著的生態(tài)和經(jīng)濟價值。森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的重要定量指標之一。天山云杉森林生物量的準確計算不僅是區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)有效監(jiān)測評估的關(guān)鍵指標，同時也是森林科學管理和持續(xù)運作的重要前提[4-5]。

森林資源分布受到眾多因素的影響，具有多樣性和復雜性，并在特征上呈現(xiàn)空間連續(xù)性、隨機性和結(jié)構(gòu)復雜性。這種復雜性不僅體現(xiàn)在資源的分布上，而且關(guān)系到森林生物量的估算。傳統(tǒng)上，森林生物量主要通過現(xiàn)場測量取得數(shù)據(jù)并計算得出，具體包括調(diào)查樣地內(nèi)林分特征（例如樹種、樹高、胸徑等），建立樹種單木異速生長方程進而測算森林地上生物量（例如，皆伐法、平均木法和相對生長法等）。該方法以實地調(diào)查為基礎(chǔ)，計算結(jié)果較為準確，但存在工作量大、成本高、周期長、具有破壞性和空間局限性等不足[6]。近年來，綜合利用遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的生物量估測模型逐漸得到廣泛應(yīng)用，其中，地理加權(quán)回歸（Geographically Weighted Regression， GWR）方法被認為是解決林業(yè)和生態(tài)學應(yīng)用中空間異質(zhì)性問題十分有效的方法[7-8]，原因在于其在回歸系數(shù)確定中引入了空間位置從而反映了空間的非平穩(wěn)性，從而提供了更精確的局部估測結(jié)果。Wang等利用GWR與遙感數(shù)據(jù)估算了竹林地上生物量[9]，Chen等結(jié)合GWR與光學、微波雷達數(shù)據(jù)計算長白山脈地上生物量，結(jié)果顯示GWR是有限樣本條件下預(yù)測和繪制AGB分布規(guī)律的最佳方法，其均方根誤差為0.08 Mg/hm2，展示了GWR在生物量估測中的應(yīng)用潛力[10]。部分研究注意到森林生物量的時空屬性，提出了將時間維度納入GWR以構(gòu)建時空地理加權(quán)回歸（Geographically and Temporally Weighted Regression， GTWR）模型[11]，有效整合了時間序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，更好揭示了森林資源的時空變化過程[12]。盧士欣等學者基于豐林縣地區(qū) 4 期 Landsat 影像和對應(yīng)氣象站點數(shù)據(jù)開展的地上喬木生物量時空變化研究表明，加入時間特征的GTWR在模型評價指標上較GWR更為理想[13]，表現(xiàn)出更好的擬合效果?；?，本研究采用GTWR處理2002、2007、2012、2017年收集的涵蓋生物量、地形、氣象和遙感因子等指標的多源時空數(shù)據(jù)，生成天山云杉生物量空間分布圖，以支持對生物量空間變化趨勢及其時空分布規(guī)律的分析。

對天山云杉生物量的研究近年來有所發(fā)展，出現(xiàn)了諸如2014年天山西部云杉生物量空間分布[14]、伊犁地區(qū)云杉生態(tài)因子數(shù)據(jù)集[15]等公開訪問數(shù)據(jù)集，然而整體上相關(guān)數(shù)據(jù)仍相對有限，同時時空分布與多尺度特征并不理想，在一定程度上限制了相關(guān)研究的發(fā)展。本數(shù)據(jù)集源于國家自然科學基金項目“天山北坡天山云杉生物量時空估測方法的優(yōu)化研究”中開展的對2002－2017年間研究區(qū)（地理范圍為北緯41°48′至44°45′，東經(jīng)80°39′至87°44′，圖1）天山云杉的4期野外調(diào)查。數(shù)據(jù)集由相關(guān)野外樣地調(diào)查數(shù)據(jù)和相關(guān)多源數(shù)據(jù)整合而成，目的是描述與說明天山云杉林生物量與各相關(guān)變量間的關(guān)系，為天山云杉生物量研究提供更大時空尺度和更多維度的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)同時也對天山云杉森林生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測評估與森林科學管理和持續(xù)運作具有實踐意義。

2? 數(shù)據(jù)采集與處理方法

2.1? 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)集生成包括野外林分調(diào)查與數(shù)據(jù)處理、生物量估算和多源數(shù)據(jù)整合3個階段組成。

（1）野外林分調(diào)查與數(shù)據(jù)處理

研究團隊選擇天山云杉密集生長區(qū)域作為調(diào)查區(qū)（圖1）開展了多年（2002年、2007年、2012年及2017年）四期野外調(diào)查。調(diào)查區(qū)內(nèi)共圈定了297個樣地，每個樣地規(guī)模為28米×28米，選定標準主要為未明顯受病蟲害影響且人為干擾最小。調(diào)查內(nèi)容包括樣地的行政區(qū)劃、樣地位置和胸徑、樹高、齡組等林學測量因素。調(diào)查中依據(jù)國家林業(yè)和草原局提出的采樣標準采用GPS記錄樣地中心點的位置，樣木胸徑起測5厘米，測量位置在樹高1.3米[16]。

（2）調(diào)查數(shù)據(jù)處理與生物量估算

在數(shù)據(jù)處理后，本研究引入天山云杉異速生長模型[17]，選擇區(qū)域內(nèi)最優(yōu)模型，決定系數(shù)R?為0.981的生長公式進行樣地單木生物量的估算。計算結(jié)果具有一定的適用性和準確性。

W = 0.1661×D 2.2528? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

公式（1）中，D為云杉胸徑（厘米），W為本地區(qū)云杉生物量的計算結(jié)果（千克）。

為了全面評估樣地級別的生物量，本研究首先對每個樣地的單木生物量進行了匯總。隨后，為了更準確地評估森林生態(tài)系統(tǒng)的碳儲存能力，進一步計算單位面積生物量。最終得到了不同調(diào)查年份的樣地生物量數(shù)據(jù)，結(jié)果如下：

（3）多源數(shù)據(jù)整合處理

當前覆蓋研究區(qū)的多源遙感數(shù)據(jù)來自谷歌地球引擎（Google Earth Engine， 簡稱GEE）包括地形因子（海拔）、遙感因子（植被指數(shù)）、氣象因子（降水、徑流、風速）。（1）海拔數(shù)據(jù)是由航天飛機雷達地形測繪任務(wù)（SRTM30）獲得，可以精確描述研究區(qū)域地形特征。實驗步驟：通過在gee上訪問SRTM數(shù)據(jù)集，裁剪出研究區(qū)范圍，導出研究區(qū)高程數(shù)據(jù)，分辨率為30×30；（2）植被指數(shù)數(shù)據(jù)選擇中分辨率成像光譜儀（MOD13A2）產(chǎn)品。實驗步驟：通過在gee上訪問MOD13A2數(shù)據(jù)集，裁剪出研究區(qū)范圍，質(zhì)量控制篩選2002-01-01到2002-12-31時間區(qū)間的數(shù)據(jù)計算均值，選擇特定數(shù)據(jù)層（NDVI/EVI），同理可得2007、2012、2017年年均分布，分別導出研究區(qū)植被數(shù)據(jù)，分辨率為1000*1000；（3）年度氣象因子數(shù)據(jù)通過 ERA5-Land 數(shù)據(jù)集下載，實驗步驟：通過在gee上訪問ERA5-Land數(shù)據(jù)集，裁剪出研究區(qū)范圍，質(zhì)量控制篩選2002-01-01到2002-12-31時間區(qū)間的數(shù)據(jù)計算均值，選擇特定數(shù)據(jù)層（降水、徑流、風速），同理可得2007、2012、2017年年均分布，分別導出研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)，分辨率1000*1000。所有數(shù)據(jù)集通過采樣重投影到統(tǒng)一的空間分辨率和坐標系統(tǒng)（WGS1984_UTM_Zone_45N）中，通過 ArcGIS 轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式，適用于時空地理的加權(quán)回歸分析。

2.2? 云杉生物量分布數(shù)據(jù)計算

本研究通過對天山云杉密集區(qū)生物量分布與環(huán)境因素之間復雜相互作用的時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型進行探索。在進行建模之前，研究通過方差膨脹因子（VIF）進行了解釋變量與生物量關(guān)系的共線性檢測。多重共線性，即模型中自變量相互之間的高度相關(guān)性，可能會影響模型估計的準確度[18]，通過SPSS軟件的共線性檢測得到本研究的解釋變量VIF值均小于10。GTWR模型作為地理加權(quán)回歸（GWR）的進階版本，不僅考慮了空間異質(zhì)性，還引入了時間維度的變化，從而能夠更全面地揭示生物量分布隨時間和空間的動態(tài)變化。

在GTWR模型中，自變量的回歸系數(shù)隨著時空的變化而不斷變化，從而提供了比傳統(tǒng)GWR模型更精確的分析框架來理解變量之間復雜的時空關(guān)系。GTWR模型的基本公式如下[19]：

yi=β0（ui，vi，ti）+∑βk（ui，vi，ti）×Xik+?i? ? ? ? ? ? （2）

公式（2）中，（ui，vi）表示第i個樣本點的地理坐標，ti表示觀測時間，yi表示第i個樣本點的因變量值，Xik表示第i個樣本點的第k個解釋變量，而β0（ui，vi，ti）和βk（ui，vi，ti）分別是回歸常數(shù)和回歸系數(shù)，?i代表模型誤差項。

回歸系數(shù)的估計公式為：

Β（ ui，vi，ti）=（X'W（ui ，vi，ti）X）-1X'W（ui，vi，ti）y? ? ? （3）

公式（3）中，W（ui，vi，ti）表示時空位置的權(quán)重，時空地理加權(quán)模型決定不相同的本點對于返回樣本點的影響程度，是通過構(gòu)造時空權(quán)重矩陣W（ui，vi，ti）。時空權(quán)重矩陣在時空地理加權(quán)回歸（GTWR）模型中起著核心作用，其構(gòu)建過程是模型分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。構(gòu)造過程一般是通過構(gòu)造時空距離計算并帶入權(quán)重函數(shù)（例如高斯函數(shù)或bi-square函數(shù)），從而計算得到權(quán)重矩陣，這一過程確保GTWR模型在進行回歸分析時可以將各個樣本點的時空特性考慮在內(nèi)，從而在對復雜時空數(shù)據(jù)進行分析時提高模型的精確性和適應(yīng)性 [11，20]。

3? 數(shù)據(jù)內(nèi)容

數(shù)據(jù)集主要包括天山云杉密集區(qū)域樣地結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和分布數(shù)據(jù)。

（1）天山云杉密集區(qū)域樣地結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括2002年－2017年每期樣地情況，編號、行政區(qū)位置、單位生物量、海拔、歸一化植被指數(shù)、綠色植被密度指數(shù)共8個氣象生物因子（表2）。

（2）天山云杉密集區(qū)域生物量及背景數(shù)據(jù)。背景數(shù)據(jù)包括地形數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)為海拔（圖2），遙感數(shù)據(jù)包括歸一化植被指數(shù)和綠色植被密度指數(shù)（圖3），氣象數(shù)據(jù)包括年平均降水量、年最大降水量、年最小降水量、年平均徑流深度、年最大徑流深、年最小徑流深、年平均向北風速、年平均向東風速（圖4）。云杉密集區(qū)域生物量時空地理加權(quán)結(jié)果分布如圖5所示。

4? 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

為確保數(shù)據(jù)的科學性和處理的精確性，從選擇樣點、測量樣本、檢查校驗、數(shù)據(jù)分析等過程盡可能標準化步驟，減少人為誤差。對于野外調(diào)查數(shù)據(jù)，項目團隊采樣嚴格執(zhí)行國家林業(yè)和草原局公布的森林調(diào)查技術(shù)規(guī)程，依據(jù)天山實地隨機均勻設(shè)置多個未明顯受病蟲害影響且人為干擾最小云杉采樣點。每個樣點所有樣木調(diào)查數(shù)據(jù)以平均值的三倍標準差作為排除閾值排除實測數(shù)據(jù)中由于人為誤差所引入的異常值，并在此基礎(chǔ)上利用云杉異速生長方程獲取樣地生物量數(shù)據(jù)值。地形因素、氣象因素以及遙感因素的數(shù)據(jù)則借助于谷歌地球引擎（Google Earth Engine， GEE）的地理空間數(shù)據(jù)處理能力獲取。其中，高程資料源自SRTM30的航天飛機雷達地形測繪任務(wù)（SRTM30），植被指標資料則選擇了中解析度成像光譜儀（MOD13A2）產(chǎn)品。年度氣象因子數(shù)據(jù)，包括降水量、徑流量和風速等，均通過ERA5-Land 數(shù)據(jù)集下載。所有數(shù)據(jù)的獲取和處理均在GEE代碼編輯器中通過編寫腳本實現(xiàn)，嚴格指定了時間和空間范圍。此外，時空地理加權(quán)回歸模型的建立和分析工作在RStudio和ArcGIS 10.8環(huán)境下完成，通過對插值結(jié)果進行交叉驗證（RMSE為64.36Mg/ha）來確保實驗的精度。本研究在所有數(shù)據(jù)集的處理和分析過程中，嚴格遵循了相關(guān)技術(shù)規(guī)程和軟件操作指南，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的高度可靠性和分析結(jié)果的準確性。

5? 數(shù)據(jù)價值與使用建議

本數(shù)據(jù)集融合了2002年、2007年、2012年和2017年四期的297個樣地的生物量數(shù)據(jù)、SRTM30的高程數(shù)據(jù)、MOD13A2的植被指數(shù)和ERA5-Land的年度氣象因子，相對于分析天山云杉生物量的時空分布而言數(shù)據(jù)更加全面。對更好揭示天山云杉的生長趨勢和周期性變化極為關(guān)鍵，也為識別和保護關(guān)鍵生態(tài)區(qū)域、評估氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)的影響、監(jiān)測和模擬生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程、全球碳預(yù)算研究提供數(shù)據(jù)支持，還為生態(tài)系統(tǒng)管理和相關(guān)領(lǐng)域的科研工作者提供了寶貴的數(shù)據(jù)資源[21]。

6? 數(shù)據(jù)可用性

中國科技資源標識碼（CSTR）碼為17058.11. sciencedb.agriculture.00089；

數(shù)字對象標識碼（DOI）為10.57760/sciencedb. agriculture.00089。

公開訪問。

7? 代碼可用性

本文所用代碼存儲于國家農(nóng)業(yè)科學數(shù)據(jù)中心并允許公開訪問、下載與安裝，訪問地址為https：//agri.scidb. cn/preview？dataSetId=89ae131046bd42369f0930abc21a1e31&version=V1。

作者分工與貢獻

胡嘯琦，數(shù)據(jù)處理分析與論文撰寫。

胡林，數(shù)據(jù)分析。

曹姍姍，數(shù)據(jù)采集。

孫偉，組織實施與數(shù)據(jù)校對。

倫理聲明

本研究不涉及倫理事項。

利益沖突聲明

全部作者均無會影響研究公正性的財務(wù)利益沖突或個人利益沖突。

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Spatial and Temporal Distribution of Biomass in Dense Regions of Tianshan Spruce in Xinjiang， 2002-2017

HU XiaoQi1，2 ， HU Lin 1，2 ， CAO ShanShan 1，2*， SUN Wei 1，2*

1. Agricultural Information Institute of CAAS， Beijing 100081， China; 2. National Agriculture Science Data Center， Beijing 100081， China

Abstract： Forests constitute the central part of terrestrial ecosystems， encompassing approximately 90% of the total biomass. They are responsible for over 65% of the annual carbon sequestration， playing a crucial role in maintaining global carbon balance and mitigating the increase of greenhouse gases. Tianshan Spruce， a vital forest resource in the Xinjiang region， covers an area of 758，600 hectares， accounting for 42.33% of the total area， with a volume of 0.17 cubic kilometers， representing 50.66% of the total volume. Constructing a spatiotemporal biomass dataset of Tianshan Spruce provides a scientific basis for assessing the carbon sequestration potential and for the protection and sustainable management of these forests in the region. In recent years， biomass estimation models integrating multisource data like remote sensing， meteorological， topographic， and soil data have been widely adopted. The geographically weighted regression （GWR） method is particularly effective in addressing spatial heterogeneity issues in forestry and ecological applications. This study's dataset is grounded on field survey data from dense Tianshan Spruce areas collected in 2002， 2007， 2012， and 2017 by the project team， adhering to the forest survey technical procedures of the National Forestry and Grassland Administration， and on multisource remote sensing images from the Google Earth Engine. The geographically and temporally weighted regression （GTWR） model was employed to generate biomass distribution maps for each period. This dataset is instrumental in exploring the growth trends and biomass variations of Tianshan Spruce， holding scientific value for ecological protection and climate change research in the Tianshan area of Xinjiang. It has practical significance for regional ecosystem management. Additionally， it offers data support for identifying and protecting key ecological areas， assessing the impact of climate change on ecosystems， monitoring and simulating the carbon cycle processes in ecosystems， and contributing to global carbon budget research. Furthermore， it provides valuable data resources for researchers in ecosystem management and related fields.

Keywords： Tianshan spruce; biomass; spatial and temporal geographic weighting; spatial and temporal distribution