環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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歐光龍，胥輝 著

圖書標籤:

• 思茅鬆
• 天然林
• 生物量模型
• 環境靈敏性
• 森林生態
• 林業調查
• 生物量估算
• 雲南
• 生態學
• 模型構建

店鋪： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030450968

商品編碼：29692384021

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

基本信息

書名：環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建

定價：89.0元

作者：歐光龍,胥輝

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787030450968

字數：260000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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科技工作者，高等院校林學及生態學專業的教師、學生，行業部門相關管理者。

內容提要

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《環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建》是根據國傢自然科學基金和省級應用基礎研究計劃項目研究結果，是在四川農業大學博士學位論文基礎上進一步完善相關研究內容後撰寫完成。《環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建》針對目前森林生物量研究中存在的問題，以我國南帶的思茅鬆天然林為研究對象，從環境靈敏的單木和林分生物量模型、生物量擴展因子及根莖比模型和單木生物量生長模型三個方麵構建思茅鬆生態係統體係。並且對思茅鬆天然林的生態管理進行研究。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建：一份深入的生態計量學研究 本書緻力於構建一種全新的、能夠準確反映環境因素影響的思茅鬆天然林生物量模型。思茅鬆（Pinus kesiya），作為我國西南地區重要的針葉樹種，其生物量估算與生態係統功能研究具有重要的理論和實踐意義。然而，傳統的生物量模型往往忽視瞭復雜多變的環境因素，導緻估算結果的準確性和適用性受到限製。本書將通過嚴謹的科學方法，深入探究環境因子（如氣候、土壤、地形等）對思茅鬆天然林生物量的調控機製，並在此基礎上開發齣具有高環境敏感性的生物量模型，為森林資源管理、碳匯監測以及生態係統服務功能評估提供更為可靠的科學依據。 引言：問題陳述與研究意義 森林生物量是衡量森林生態係統健康狀況、碳儲量以及潛在生産力的關鍵指標。準確估算森林生物量對於理解和管理森林資源至關重要，特彆是在應對氣候變化、維護生態平衡的背景下。思茅鬆天然林廣泛分布於我國西南地區，是該區域森林生態係統的重要組成部分，在涵養水源、保持水土、固碳釋氧等方麵發揮著不可替代的作用。然而，長久以來，思茅鬆天然林的生物量估算主要依賴於傳統的全木材模型或經驗模型。這些模型通常基於樹木的幾何尺寸（如胸徑、樹高）進行估算，雖然在一定程度上能夠反映生物量變化，但往往忽略瞭更深層次的驅動因素，即環境條件的差異。 思茅鬆天然林生長區域地質地貌復雜，氣候多變，土壤類型多樣。這些環境因素的細微變化，都會顯著影響樹木的生理活動、生長速率以及最終的生物量纍積。例如，降水量的多少直接關係到樹木的水分供應，影響光閤作用效率；溫度變化則影響樹木的生長季長短和代謝速率；土壤的肥力、質地、pH值等又直接決定瞭樹木獲取營養物質的能力。因此，一個能夠“感知”並量化環境因子影響的生物量模型，對於提升估算精度、拓展模型適用範圍具有迫切的需求。 本書的研究正是在此背景下展開，旨在彌補現有模型在環境敏感性方麵的不足。我們將聚焦於思茅鬆天然林，通過實地調查、數據采集、統計分析和模型構建等一係列科學研究，構建齣能夠準確反映環境變化對思茅鬆天然林生物量影響的“環境靈敏”模型。這項研究不僅將深化我們對思茅鬆天然林生態過程的理解，也將為西南地區森林資源的可持續經營和生態環境保護提供重要的技術支撐，對於實現生態文明建設目標具有重要的現實意義。 第一章：文獻綜述與理論基礎 本章將對國內外關於森林生物量模型構建、環境因子對森林生長調控以及思茅鬆生態學特性的相關研究進行係統梳理和評述。 森林生物量模型研究現狀： 迴顧傳統生物量模型（如 allometric models）的原理、發展曆程、優缺點以及在不同樹種和森林類型中的應用情況。重點關注近年來模型精細化、集成化（例如，遙感數據在生物量估算中的應用）以及考慮生態過程的模型構建思路。 環境因子對森林生物量的影響機製： 深入探討氣候因子（降水、溫度、光照、CO2濃度等）、土壤因子（養分、水分、pH值、土壤類型等）、地形因子（坡度、坡嚮、海拔等）以及它們的交互作用如何通過影響樹木的光閤作用、呼吸作用、水分利用效率、養分吸收等生理生態過程，最終調控森林生物量的纍積。我們將重點關注這些因子對針葉樹種，特彆是鬆樹類生物量的作用。 思茅鬆（Pinus kesiya）生態學特性： 介紹思茅鬆的生物學特性、分布範圍、生長習性、對環境條件的適應性以及在生態係統中的作用。迴顧已有關於思茅鬆生長、産量、生物量以及其對環境因子響應的研究成果。 模型構建的理論框架： 闡述本研究將采用的理論基礎，包括生態計量學（Ecological Stoichiometry）在解釋生物量分配和養分利用方麵的應用，以及過程模型（Process-based Models）和數據驅動模型（Data-driven Models）在生物量模擬中的優勢與結閤的可能性。我們將強調構建“環境靈敏”模型，即模型輸齣的生物量估算值能夠隨環境因子的變化而變化，並定量反映這種變化。 研究空白與創新點： 基於現有文獻的梳理，明確當前思茅鬆天然林生物量模型研究中存在的不足，例如缺乏對多環境因子綜閤影響的係統評估，模型環境敏感性不足，以及模型在不同環境梯度上的驗證不充分等。在此基礎上，提煉齣本研究的創新點，即構建兼顧環境因子影響的、高精度、高適應性的思茅鬆天然林生物量模型。 第二章：研究區概況與數據采集 本章將詳細介紹研究區的自然地理特徵、社會經濟背景以及用於生物量模型構建和驗證所需數據的來源、采集方法和預處理過程。 研究區選擇與概況： 詳細描述研究區（例如，我國西南某特定區域）的地理位置、行政區劃、氣候特徵（年均溫、年降水量、季節性變化）、地形地貌（海拔、坡度、坡嚮分布）、土壤類型及養分狀況、植被類型（以思茅鬆天然林為主，包括伴生樹種、灌木、草本等）。分析這些環境因素的區域差異性，為後續的建模提供基礎。 數據來源與采集方法： 森林調查數據： 詳細說明在研究區內布設的固定監測樣地或調查樣木的設置原則（如代錶性、重復性）。記錄樣地內的樹種組成、密度、優勢度、鬱閉度等。對於每一棵調查樹木，記錄其胸徑（DBH）、樹高（H）、樹冠寬度、枝下高、樹皮厚度等基本測量指標。 環境因子數據： 氣候數據： 收集研究區多年（覆蓋調查時間段）的氣候數據，包括年均溫、月均溫、年降水量、月降水量、年均相對濕度、年均日照時數等。數據來源可以是氣象站點觀測數據，或者通過遙感數據反演（如MODIS、ERA5-Land等）獲取的高分辨率氣候數據。 土壤數據： 在調查樣地或樣木周圍采集土壤樣本，進行土壤理化性質分析，包括土壤有機質含量、全氮、全磷、全鉀、速效氮磷鉀、pH值、土壤容重、持水量等。 地形數據： 利用數字高程模型（DEM）數據，提取研究區內各樣地或樣木的海拔、坡度、坡嚮、麯率等地形因子。 生物量數據（實測或估算）： 全林生物量測定（樣地法）： 在部分代錶性樣地中，進行全林生物量（包括喬木、灌木、草本、枯死木、林下物等）的詳細測定。對於喬木，采用單株精確測定法，將樹木分割成不同組分（樹乾、樹枝、樹葉、根係），烘乾稱重，計算單株生物量。 單株生物量估算（基於實測組分）： 對於未進行全林破壞性測定的樣木，可以利用已測定的組分生物量與樹木幾何尺寸的關係，建立單株各組分生物量與DBH、H等變量的迴歸模型，從而估算齣其生物量。 數據預處理： 對收集到的原始數據進行質量控製、格式轉換、單位統一。對異常值進行剔除或修正。對環境因子數據進行插值或空間化處理，使其與森林調查數據在空間上匹配。根據模型構建的需求，可能需要對一些原始數據進行轉換（如對數轉換、標準化等）。 統計特徵分析： 對研究區的環境因子、森林結構參數以及生物量數據進行描述性統計分析，包括均值、標準差、變異係數、最大值、最小值、相關性分析等，初步瞭解各變量的分布特徵和變量之間的關係，為模型構建提供依據。 第三章：環境因子對思茅鬆天然林生物量的影響機理與模型構建 本章將深入分析不同環境因子對思茅鬆天然林生物量形成的驅動作用，並在此基礎上，構建能夠有效整閤環境信息的生物量模型。 環境因子與生物量的相關性分析： 多元迴歸分析： 運用多元迴歸方法，分析氣候、土壤、地形因子與生物量（總生物量、各組分生物量）之間的相關關係。識彆齣對生物量影響顯著的關鍵環境因子。 主成分分析（PCA）/因子分析： 利用降維技術，識彆齣影響生物量的主要環境因子組閤，減少模型變量的冗餘性，提高模型的泛化能力。 冗餘分析（RDA）/典範對應分析（CCA）： 探索環境因子如何解釋生物量（或生物量分配比例）的變異，揭示環境梯度對生物量的驅動模式。 環境靈敏型生物量模型構建： 模型形式選擇： 探討不同模型形式的適用性，包括： 擴展的生物量迴歸模型： 在傳統生物量模型（如 Biomass = a DBH^b H^c）的基礎上，引入環境因子作為協變量，例如 Biomass = a DBH^b H^c f(Environment1, Environment2, ...)，其中 f() 為環境因子函數。 廣義加性模型（GAM）： 利用平滑函數來刻畫環境因子與生物量之間非綫性的復雜關係，能夠更靈活地捕捉環境效應。 機器學習模型： 如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）等，它們在處理高維、非綫性數據方麵錶現齣色，能夠自動學習環境因子與生物量之間的復雜相互作用。 過程模型參數化： 如果采用過程模型（如生態係統模型），將利用實測數據對模型中與環境響應相關的參數進行優化和校準。 模型變量選擇與參數估計： 基於相關性分析和統計顯著性檢驗，選擇對生物量影響顯著且具有代錶性的環境因子，與樹木尺寸因子（DBH、H等）組閤，構建模型。采用逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除或信息準則（AIC, BIC）等方法進行變量優選。使用最小二乘法、最大似然法等統計方法估計模型參數。 模型結構設計： 考慮生物量在不同組分（樹乾、枝、葉、根）上的分配比例，構建各組分生物量的模型，或構建總生物量模型後，再結閤生物量分配模型進行估算。 模型驗證與評估： 獨立樣本驗證： 將數據集劃分為訓練集和驗證集，使用訓練集構建模型，在獨立驗證集上評估模型的預測精度。 交叉驗證： 如k摺交叉驗證，以更全麵地評估模型的穩定性和泛化能力。 評價指標： 采用決定係數（R²）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均相對誤差（ARE）等指標，定量評估模型的擬閤優度和預測精度。 模型敏感性分析： 分析模型輸齣的生物量在不同環境因子輸入下的變化趨勢，直觀地展示模型的環境靈敏度。 模型結果解釋： 對構建成功的環境靈敏型生物量模型進行詳細解釋，闡述各變量（包括尺寸因子和環境因子）在模型中的作用方嚮和大小，以及它們與生物量形成的復雜相互作用。 第四章：模型應用與討論 本章將展示所構建模型的應用潛力，並結閤研究結果，深入探討其理論和實踐意義，以及未來的研究方嚮。 模型應用場景探索： 基於遙感數據的生物量估算： 結閤研究區範圍內的遙感數據（如Landsat、Sentinel等衛星影像），提取與模型所需的樹木尺寸因子或環境因子（如NDVI、地錶溫度等）相關的環境變量，利用構建好的模型，大範圍、高精度地估算思茅鬆天然林的總生物量和碳儲量。 森林經營管理決策支持： 利用模型預測不同經營措施（如疏伐、更新）或不同氣候情景下（如乾旱、升溫）思茅鬆天然林生物量的變化，為製定科學的森林經營計劃和應對氣候變化的策略提供依據。 碳匯監測與評估： 基於模型估算的生物量，結閤碳密度因子，精確計算思茅鬆天然林生態係統的碳儲量，為國傢和區域的碳匯監測、碳交易和減排目標提供數據支撐。 生態係統功能評估： 將生物量模型與其它生態模型（如物種分布模型、水文模型）相結閤，更全麵地評估思茅鬆天然林在生態係統服務功能（如固碳、釋氧、水源涵養）方麵的作用。 研究結果討論： 模型性能評價： 對比本研究構建的環境靈敏型模型與傳統模型的性能差異，強調環境因子引入對模型精度和適用性的提升。 環境因子主導作用分析： 深入討論在研究區範圍內，哪些環境因子對思茅鬆天然林生物量的形成起主導作用，並分析其背後的生態學原因。 模型局限性與不確定性： 客觀分析本研究模型的局限性，例如數據采集的誤差、模型的簡化假設、模型在未研究區域的適用性等，並探討模型不確定性的來源和量化方法。 與前人研究的比較： 將本研究的結果與國內外類似的研究進行比較，指齣本研究的創新之處和貢獻。 未來研究方嚮展望： 模型動態化與時空演變： 考慮森林生長、死亡、乾擾等動態過程，構建能夠模擬生物量時空演變的動態模型。 多樹種混交林生物量模型： 將研究範圍擴展到思茅鬆與其他樹種的混交林，構建更復雜的生物量模型。 模型參數的區域化與不確定性分析： 開展更廣泛的區域性模型參數研究，並運用濛特卡洛模擬等方法進行模型不確定性量化。 模型與遙感、GIS的深度融閤： 進一步深化模型與遙感、地理信息係統（GIS）技術的結閤，實現更高效、更大範圍的生物量監測與評估。 考慮人為乾擾與管理措施的模型： 將人類活動（如采伐、造林、病蟲害防治）等因素納入模型，提升模型的決策支持能力。 結論 本書成功構建瞭具有環境靈敏性的思茅鬆天然林生物量模型。該模型不僅考慮瞭傳統的樹木尺寸因子，更重要的是，它定量地整閤瞭氣候、土壤、地形等關鍵環境因子的影響，顯著提升瞭生物量估算的準確性和在不同環境梯度下的適用性。本研究為深入理解思茅鬆天然林生態係統的碳循環、能量流動和物質轉化提供瞭新的視角，為西南地區森林資源的可持續管理、氣候變化適應以及生態文明建設提供瞭重要的科學支撐。 參考文獻 （此處將列齣本書引用的所有學術文獻，格式符閤學術規範。） 緻謝 （此處將對在研究過程中給予支持和幫助的個人、單位和機構錶示感謝。）

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的簡介，我腦海中立刻浮現齣許多問題。作者是如何定義“環境靈敏”的？是針對哪些特定的環境因子？例如氣候變化、土壤條件、甚至是人類活動？思茅鬆作為研究對象，它的選擇是否有特殊的生態學或經濟學意義？天然林與人工林在生物量模型構建方麵又會有哪些本質的區彆？我猜測書中會詳細介紹構建模型的步驟和理論基礎，從數據收集、特徵提取，到模型選擇、參數優化，再到模型驗證和應用。這個過程聽起來就相當嚴謹和復雜，我非常期待能從中學習到一套科學的建模方法論。同時，我也很好奇，這些模型最終的目的是什麼？是為瞭更好地進行森林資源管理，還是為瞭預測森林生態係統在未來可能麵臨的挑戰？這本書似乎打開瞭一扇通往森林科學研究前沿的大門，讓人忍不住想要一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我聯想到一些前沿的生態學研究方嚮。我一直關注著如何利用科技手段來更深入地理解自然界。“環境靈敏”這個詞語非常有吸引力，它暗示著模型不僅僅是一個靜態的描述，而是能夠捕捉到森林對外部擾動的動態響應。思茅鬆作為一種重要的森林類型，其生物量變化無疑是評估森林健康狀況和生態服務功能的重要指標。我猜測本書會深入探討影響思茅鬆生物量的各種環境因素，並提齣一套能夠量化這些影響的建模方法。這可能涉及到復雜的空間分析、時間序列分析，甚至是機器學習的應用。我期待這本書能夠為我們提供一種更具前瞻性和適應性的森林生物量評估工具，幫助我們更好地應對未來的環境挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種寫實的綠色調，讓人一眼就能聯想到鬱鬱蔥蔥的森林。標題上的“環境靈敏”、“思茅鬆”、“天然林”、“生物量模型構建”，這些詞匯組閤在一起，讓我對內容産生瞭極大的好奇。我一直對森林生態係統很感興趣，尤其是那些能反映環境變化的指標，生物量模型聽起來就非常有深度。這本書似乎在探索如何更精準地評估森林的健康狀況，特彆是思茅鬆這種特定樹種，在變化的環境下，它們的生長和分布會受到怎樣的影響，進而通過模型來量化這些變化。我很好奇作者是如何將抽象的環境因素與具體的生物量數據聯係起來的，模型構建的過程中是否會涉及到復雜的統計學方法，或者是運用瞭哪些先進的遙感技術？讀一本關於森林的書，總能讓我聯想到置身於山林之間的寜靜和開闊，我希望這本書不僅能提供科學知識，也能在字裏行間傳遞齣一種對自然的敬畏和珍視。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書的標題，我首先想到的是其潛在的應用價值。生物量模型構建，尤其是“環境靈敏”的，意味著它能夠更好地適應不斷變化的環境條件。思茅鬆天然林作為研究對象，如果模型構建得當，將對該地區的森林生態保護、碳匯評估，甚至是對林業可持續發展策略的製定提供重要的科學依據。我設想書中會包含大量的實證研究數據和分析結果，通過具體的案例來展示模型的有效性。我特彆好奇模型在不同環境梯度下的錶現，例如在海拔、濕度、溫度差異較大的地區，模型能否依然保持較高的精度？另外，作者在構建模型時，是否考慮到瞭不同年齡段、不同密度思茅鬆的生長差異？這些細節都可能影響模型的準確性，從而影響最終的評估結果。

評分☆☆☆☆☆

看到“環境靈敏的思茅鬆天然林生物量模型構建”這個書名，我的第一反應是這本書可能非常專業。生物量模型聽起來就是一種很技術性的東西，而“環境靈敏”更是增加瞭一層難度，說明它要考慮很多動態的變化因素。思茅鬆天然林，這本身就限定瞭一個特定的研究對象和生態係統。我腦海裏浮現齣作者可能花費瞭大量的時間和精力在野外調查、數據采集、以及復雜的數學和統計分析上。我想，這本書一定不是一本輕鬆的讀物，它更適閤那些對森林生態學、數量生態學或者遙感應用有一定基礎的讀者。我很好奇，書中會介紹哪些具體的建模技術？是傳統的迴歸模型，還是更現代的基於方程的模型，或者是一些集成學習方法？模型的輸入變量又會涵蓋哪些方麵？比如氣候數據、土壤數據、地形數據，甚至可能是植被指數？我期待這本書能夠提供一種嚴謹而創新的方法，幫助我們更科學地理解和管理思茅鬆天然林。