巫明焱,董 光,王藝積,熊瑞東,李 悅,程武學(xué),*,付志璽,范曙峰

1 四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院,成都 610101 2 成都理工大學(xué)地學(xué)空間信息技術(shù)國(guó)土資源部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610059 3 四川師范大學(xué)西南土地資源評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610068 4 四川省林業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究院,成都 610084 5 四川師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,成都 610068 6 江蘇省常州市武進(jìn)區(qū)林業(yè)工作站,常州 213159

森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,是地球上最大的碳庫(kù),它不僅具有調(diào)節(jié)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的功能,還在維持全球碳平衡方面發(fā)揮著重要作用[1-4]。隨著全球氣候變暖,森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候的影響成為了研究焦點(diǎn),森林植被碳儲(chǔ)量的相關(guān)研究不斷拓展,研究的廣度和深度也逐漸提升[5-6]。遙感與GIS技術(shù)以其快速、經(jīng)濟(jì)、方便等特點(diǎn),逐漸顯現(xiàn)出極大的優(yōu)勢(shì)[7-9]。美國(guó)Landsat、法國(guó)SPOT等中高分辨率遙感影像的獲取,以及森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)的逐步完善,為森林植被碳儲(chǔ)量遙感估算與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)奠定了基礎(chǔ)[10]。

眾多學(xué)者在運(yùn)用遙感技術(shù)估算植被碳儲(chǔ)量方面做了大量研究。Foody等[11]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線性回歸的方法建立熱帶森林研究站點(diǎn)生物量估算模型,并探究該估算模型的區(qū)域可轉(zhuǎn)移性。Fauzi等[12]對(duì)馬來(lái)西亞吉蘭丹熱帶森林不同海拔梯度碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算,探究碳儲(chǔ)量在不同海拔梯度上表現(xiàn)出的顯著變化。覃連歡[13]使用生物量換算因子法估算廣西省森林植被的碳儲(chǔ)量,研究了不同林齡結(jié)構(gòu)樹(shù)種的碳儲(chǔ)量和碳密度特征。黃紹霖等[14]將馬尾松林的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與ALOS遙感影像的植被光譜信息進(jìn)行比較,得出了長(zhǎng)汀河田盆地馬尾松林碳儲(chǔ)量反演模型。徐麗華等[15]基于Quickbird高分辨率遙感影像對(duì)浙江省義烏市城區(qū)的林地碳儲(chǔ)量進(jìn)行遙感估測(cè),精度比較理想。總結(jié)已有研究,國(guó)內(nèi)外對(duì)森林植被碳儲(chǔ)量研究的理論技術(shù)逐漸成熟并不斷深入,研究的方法不斷改進(jìn)和優(yōu)化,基于遙感技術(shù)估算生物量或者碳儲(chǔ)量主要應(yīng)用于大空間尺度下,對(duì)研究區(qū)內(nèi)的所有林木進(jìn)行較為籠統(tǒng)的建模。但森林植被類型復(fù)雜多樣,區(qū)域特征明顯,不同類型植被的固碳能力及碳儲(chǔ)量存在差異。針對(duì)此問(wèn)題,本研究充分考慮不同類型植被的差異性,將建模對(duì)象細(xì)化,使模型的估測(cè)結(jié)果更加科學(xué)可靠。

米亞羅自然保護(hù)區(qū)作為川西地區(qū)典型的高山峽谷地貌區(qū),域內(nèi)植被茂盛,森林覆蓋率高,是川西地區(qū)重要的固碳場(chǎng)所[16]。探究該區(qū)域的森林地上碳儲(chǔ)量及其分布特征,對(duì)維護(hù)岷江上游高山峽谷區(qū)的森林結(jié)構(gòu)和生態(tài)環(huán)境具有重要意義。本研究采用遙感衛(wèi)星影像與實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法,提取表征森林植被生物量的建模因子,對(duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)的冷杉、云杉、落葉松等7個(gè)主要樹(shù)種分別構(gòu)建關(guān)于碳儲(chǔ)量的多元線性逐步回歸模型,進(jìn)而計(jì)算得出保護(hù)區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量。利用GIS技術(shù)將碳儲(chǔ)量進(jìn)行空間化表達(dá),分析其在不同海拔、不同坡向的空間分布特征,為研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)及森林可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 米亞羅自然保護(hù)區(qū)地理位置示意圖Fig.1 The location of Miyaluo Natural Reserve

米亞羅自然保護(hù)區(qū)隸屬四川省阿壩藏族羌族自治州理縣,介于31°24′—31°55′ N、102°35′—103°04′ E之間,地處川西北高原東南邊緣,是青藏高原向四川盆地過(guò)渡地帶,位于龍門(mén)山斷裂帶中段,地勢(shì)西北高東南低,平均海拔2700 m,平均坡度30°—40°,是典型的高山峽谷地貌,地理位置如圖1。區(qū)內(nèi)氣候類型屬川西山地季風(fēng)氣候,日照強(qiáng)烈,寒冷干燥,多大風(fēng)[16],降水集中在5—10月,年降水量700—1000 mm,年蒸發(fā)量1000—1900 mm。年均氣溫6—9 ℃[17]。保護(hù)區(qū)內(nèi)植被覆蓋面積達(dá)90%,森林覆蓋率75%[18],是岷江上游支流及雜谷腦河谷地帶重要的生態(tài)屏障。據(jù)《四川米亞羅自然保護(hù)區(qū)科學(xué)考察報(bào)告》統(tǒng)計(jì),保護(hù)區(qū)內(nèi)的植物共計(jì)181科576屬1546種,其中冷杉、云杉、油松、落葉松等主要樹(shù)種分布廣泛,生長(zhǎng)良好。本研究中涉及的油松、華山松、落葉松、冷杉、云杉、鐵杉、樺木共7個(gè)樹(shù)種涵蓋了研究區(qū)全部主要樹(shù)種,其覆蓋面積約為87124.98 hm2,占研究區(qū)森林面積的95.13%。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

本研究所用數(shù)據(jù)主要來(lái)源于四川省林業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究院的森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)和2013年米亞羅自然保護(hù)區(qū)林地變更調(diào)查數(shù)據(jù),遵循典型和隨機(jī)抽樣的原則,在1∶50000的地形圖上以1 km×1 km的間距布設(shè)樣地,樣地的面積大小為30 m×30 m[19]。選取7個(gè)主要樹(shù)種的樣地共計(jì)897塊,其中油松77塊,華山松59塊,冷杉234塊,云杉199塊,鐵杉104塊,落葉松112塊,樺木112塊。

研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat 8 OLI_TIRS衛(wèi)星影像,成像時(shí)間2013年8月1日,影像質(zhì)量良好，來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)。依據(jù)SRTM1高程數(shù)據(jù)、實(shí)測(cè)GPS經(jīng)緯度坐標(biāo),對(duì)影像進(jìn)行幾何校正與地形校正,在輻射定標(biāo)與大氣校正等處理后,裁剪出米亞羅自然保護(hù)區(qū)的遙感影像。

1.3 樣本生物量估算

本研究選取自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的冷杉、云杉、油松等主要樹(shù)種作為研究對(duì)象,調(diào)查樣地共計(jì)897塊,隨機(jī)選取每一樹(shù)種樣地的75%用于碳儲(chǔ)量估算模型的構(gòu)建,余下25%的樣地用于精度驗(yàn)證。樣本生物量的估算依據(jù)樣本數(shù)據(jù)的平均胸徑和樹(shù)高,采用四川省二元材積表計(jì)算各樹(shù)種的材積,并計(jì)算樹(shù)種的單位蓄積量,然后選取乘冪曲線模型計(jì)算各樣本的生物量[20],如表1。

表1 各樹(shù)種樣地生物量估算模型及碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)換系數(shù)

表中Y表示地上生物量(Tg),V表示樹(shù)種蓄積量(m3/hm2)

1.4 喬灌木碳儲(chǔ)量估算

研究利用Landsat 8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取研究區(qū)森林植被的影像特征參數(shù),結(jié)合地面實(shí)地的森林調(diào)查數(shù)據(jù),得到波段信息、植被指數(shù)、主成分分析、紋理特征、地形因子、植被生長(zhǎng)六大類共80個(gè)因子,如表2所示。利用GIS技術(shù)提取出遙感影像的波段信息因子7個(gè),波段運(yùn)算得到植被指數(shù)因子9個(gè),再運(yùn)用灰度共生矩陣方法提取出紋理特征8個(gè)。通過(guò)對(duì)主成分分析運(yùn)算結(jié)果及特征窗口,選取特征值較大第一、第二、第三主成分用于建模。植被郁閉度數(shù)據(jù)來(lái)源于森林資源二類清查變更數(shù)據(jù),植被覆蓋度則是采用基于像元二分模型的遙感估算方法計(jì)算所得。針對(duì)每一樹(shù)種進(jìn)行建模因子相關(guān)性分析得出相關(guān)程度較高的因子,采用多元線性逐步回歸的方法構(gòu)建喬木層主要樹(shù)種的生物量估測(cè)模型,再參考黃從德[20]對(duì)該區(qū)域不同樹(shù)種生物量與碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)換系數(shù)(表1)的研究,構(gòu)建各主要樹(shù)種的地上碳儲(chǔ)量估算模型,從而計(jì)算出森林喬木層地上碳儲(chǔ)量。

米亞羅自然保護(hù)區(qū)灌木層優(yōu)勢(shì)樹(shù)種為灌狀櫟等,本研究利用植被平均生物量密度方法估算其生物量及其碳儲(chǔ)量[21]。關(guān)于灌木單位面積生物量的計(jì)算方法較多[22-23],以覃連歡[13]、李夏等[24]對(duì)灌木層森林植被碳儲(chǔ)量的估算結(jié)果作為參考,森林灌木碳密度為9.88 t/hm2。

表2 建模因子表

2 結(jié)果與分析

2.1 碳儲(chǔ)量估算模型

在植被碳儲(chǔ)量的遙感估測(cè)的模型構(gòu)建中,常用到回歸模型[25]。依據(jù)不同類型樹(shù)種的樣地生物量數(shù)據(jù),分別對(duì)80個(gè)建模因子進(jìn)行相關(guān)性分析,再按Pearson相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒁蜃又鹨灰牖貧w方程,并依次進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),從而選取出顯著相關(guān)的因子作為模型的自變量,得到多元線性回歸方程,最后依據(jù)米亞羅自然保護(hù)區(qū)各樹(shù)種的生物量與碳儲(chǔ)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)(表2),構(gòu)建出米亞羅自然保護(hù)區(qū)喬木層主要樹(shù)種的地上碳儲(chǔ)量估算模型,如表3所示。

表3 各樹(shù)種地上碳儲(chǔ)量估算模型

2.2 模型精度檢驗(yàn)

隨機(jī)選取每一樹(shù)種樣地?cái)?shù)據(jù)的75%用于各樹(shù)種地上碳儲(chǔ)量估算模型的構(gòu)建,余下25%的作為實(shí)測(cè)值用于模型的精度檢驗(yàn)。通過(guò)計(jì)算模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)指標(biāo)對(duì)碳儲(chǔ)量估測(cè)模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。從表4中可以看出,各樹(shù)種地上碳儲(chǔ)量估算模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)介于0.675—0.775之間,相關(guān)系數(shù)較高,且均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差較小,表明模型精度較高,預(yù)測(cè)結(jié)果可靠。

表4 模型精度檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 森林地上碳儲(chǔ)量

根據(jù)模型計(jì)算出米亞羅自然保護(hù)區(qū)各優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的地上碳儲(chǔ)量,對(duì)比其碳儲(chǔ)量分布情況,得出該區(qū)域碳儲(chǔ)量的總值,如表5所示。米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林植被生長(zhǎng)良好,固碳效果顯著,喬木層地上碳儲(chǔ)量為5.632 Tg,灌木層植被碳儲(chǔ)量為0.229 Tg,自然保護(hù)區(qū)森林植被地上碳儲(chǔ)量總量為5.861 Tg,其中杉類的固碳效果最好,碳儲(chǔ)量達(dá)5.098 Tg,占總量的86.98%。保護(hù)區(qū)內(nèi)冷杉的分布最廣,面積達(dá)49928.248 hm2,其碳儲(chǔ)量為3.718 Tg,占比63.44%。從碳密度上看,杉類樹(shù)木遠(yuǎn)高于其他樹(shù)種,其中冷杉的碳密度達(dá)74.467 t/ hm2,為各樹(shù)種最高。米亞羅自然保護(hù)區(qū)優(yōu)勢(shì)樹(shù)種地上碳儲(chǔ)量的大小順序是：冷杉>云杉>鐵杉>落葉松>灌狀櫟>樺木>油松>華山松,這除了與各樹(shù)種的固碳能力有關(guān)系外,還與各樹(shù)種的分布面積有很大的關(guān)系。

2.4 碳儲(chǔ)量空間分布特征

米亞羅自然保護(hù)區(qū)位于雜谷腦河流域,森林植被有著良好的生長(zhǎng)環(huán)境。根據(jù)碳密度的大小將米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林植被分為≤15、15—30、30—45、45—60和≥60五個(gè)等級(jí),依次為低密度、較低密度、中等密度、較高密度和高密度,各等級(jí)碳儲(chǔ)量的森林植被空間分布狀況如圖2所示。保護(hù)區(qū)內(nèi)人為活動(dòng)少,森林植被群落結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,保持了較原始的植被生長(zhǎng)狀況,主要生長(zhǎng)在高山峽谷區(qū)域,因而森林植被碳儲(chǔ)量的空間分布主要以雜谷腦河流域?yàn)橹行?以一定緩沖距離向周?chē)诱?整體貫穿全區(qū)域呈樹(shù)枝狀發(fā)散分布。高密度碳儲(chǔ)量區(qū)域主要分布在距離河谷有一定距離的中間地帶。

表5 米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量

圖2 米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量空間分布Fig.2 Spatial distribution of forest aboveground carbon storage

將米亞羅森林植被的碳儲(chǔ)量分布與DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析,可以分別得出不同海拔梯度和不同坡向的碳儲(chǔ)量與碳密度值,如圖3和圖4所示。在垂直空間上,海拔3000—4000 m區(qū)域內(nèi)的森林植被碳儲(chǔ)量最大,占保護(hù)區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量總量的80.81%。海拔4000 m以上的區(qū)域主要受積雪覆蓋和氣溫的影響,植被長(zhǎng)勢(shì)差,固碳能力弱。海拔3000 m以下的區(qū)域森林植被保護(hù)較好,但范圍較小,故碳儲(chǔ)量較少。此外,坡向?qū)ι种脖惶純?chǔ)量的影響較為顯著,陰坡的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度小于陽(yáng)坡,地表水分蒸發(fā)較慢,土壤濕潤(rùn),更有利于植被生長(zhǎng),植被碳儲(chǔ)量也明顯高于陽(yáng)坡。陰坡、半陰坡的碳儲(chǔ)量占森林地上碳儲(chǔ)量總量的68.77%,約為其他坡向的兩倍。各坡向的森林植被碳密度差異相對(duì)較小,區(qū)別不明顯。

3 結(jié)論與討論

植被的碳儲(chǔ)量值是衡量地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)。研究米亞羅自然保護(hù)區(qū)的森林碳儲(chǔ)量,對(duì)岷江上游高山峽谷區(qū)森林結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究具有一定的參考價(jià)值。本研究利用Landsat 8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取研究區(qū)森林植被的影像特征參數(shù),結(jié)合地面實(shí)地的森林調(diào)查數(shù)據(jù),充分考慮不同植被之間的固碳能力及碳儲(chǔ)量的差異性,將較為籠統(tǒng)的建模對(duì)象細(xì)化,對(duì)研究區(qū)內(nèi)的冷杉、云杉、油松等7個(gè)主要樹(shù)種分別建立估算碳儲(chǔ)量的多元線性逐步回歸模型,模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)在0.675—0.775之間,模型精度較高,碳儲(chǔ)量估算結(jié)果可靠,其空間分布特征與已有的相關(guān)研究相符[20]。表明對(duì)小范圍內(nèi)不同樹(shù)種分別構(gòu)建模型估算碳儲(chǔ)量精度更加準(zhǔn)確,能更好的估算區(qū)域碳匯價(jià)值[26-27],對(duì)米亞羅自然保護(hù)區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)及森林可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

圖3 不同海拔梯度的碳儲(chǔ)量和碳密度Fig.3 Carbon storage and carbon density at different altitudes

圖4 不同坡向的碳儲(chǔ)量和碳密度Fig.4 Carbon storage and carbon density in each aspect

根據(jù)模型估算得出米亞羅自然保護(hù)區(qū)的森林地上碳儲(chǔ)量為5.861 Tg,主要樹(shù)種的地上碳儲(chǔ)量大小順序?yàn)椋豪渖?云杉>鐵杉>落葉松>灌狀櫟>樺木>油松>華山松。這除了樹(shù)木本身的固碳能力影響外,還與各樹(shù)種的分布面積具有很大關(guān)系,杉類樹(shù)種的分布面積最廣,碳儲(chǔ)量最大,達(dá)5.098 Tg,占森林地上碳儲(chǔ)量總量的86.98%。樺木、油松、華山松的分布較少,碳儲(chǔ)量也受到一定限制。從碳密度上看,米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林地上平均碳密度為53.138 t/hm2。不同樹(shù)種間差異較大,杉類樹(shù)種碳密度都在平均水平以上,其中冷杉的碳密度更是遠(yuǎn)高于其他樹(shù)種,達(dá)74.467 t/hm2。

米亞羅自然保護(hù)區(qū)森林植被碳儲(chǔ)量的空間分布主要以雜谷腦河域及支流為中心,以一定緩沖距離向周?chē)诱?整體貫穿全區(qū)域并呈現(xiàn)樹(shù)枝狀發(fā)散分布,而高密度等級(jí)的碳儲(chǔ)量主要分布于距離河谷地帶有一定距離的中間區(qū)域,較高密度以上等級(jí)的區(qū)域分布較廣,占保護(hù)區(qū)森林面積的71.7%,表明區(qū)內(nèi)林業(yè)生態(tài)保護(hù)工程效果良好,森林植被對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的調(diào)節(jié)與保護(hù)起到了重要的作用。從不同海拔梯度上看,海拔3000—4000 m的區(qū)域固碳能力最強(qiáng),森林植被碳儲(chǔ)量最大,占保護(hù)區(qū)森林地上碳儲(chǔ)量總量的80.81%。從坡向上看,植被碳密度差異不大,陰坡、半陰坡的碳儲(chǔ)量明顯高于其他坡向,占森林地上碳儲(chǔ)量總量的68.77%。

遙感數(shù)據(jù)是重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),其成像時(shí)間、空間分辨率等因素的差異都會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生一定的影響[28]。本研究使用的遙感數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat 8衛(wèi)星影像,影像質(zhì)量較好,空間分辨率為30 m,能夠在一定程度上表達(dá)出地表信息,但與地面的真實(shí)情況依然存在著較大差距。若協(xié)同高分資源衛(wèi)星、WorldView資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)等多源遙感數(shù)據(jù),可以得到更加準(zhǔn)確的地表植被信息,森林地上碳儲(chǔ)量估算模型精度也將得到提升[2]。

目前的遙感技術(shù)僅能獲取到地面表層信息,運(yùn)用遙感估算法研究森林碳儲(chǔ)量難以獲得森林下層的植被信息。本研究中的森林地上碳儲(chǔ)量?jī)H包括活立木及灌木的碳儲(chǔ)量,未能計(jì)算森林中的下木層、草本層、枯枝落葉層和土壤層等的碳儲(chǔ)量。此外,植被生長(zhǎng)的過(guò)程也是森林植被固碳能力變化的過(guò)程,由于缺乏相關(guān)連續(xù)的森林植被數(shù)據(jù),本研究未能實(shí)現(xiàn)對(duì)森林植被地上碳儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)分析與變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。構(gòu)建基于樹(shù)木生長(zhǎng)過(guò)程/機(jī)理的模型,把握森林碳儲(chǔ)量的累積過(guò)程與動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)碳儲(chǔ)量及森林固碳潛力,是深入研究的重要方向。