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云南省云南松林生态系统碳储量空间分布格局研究
Alternative TitleSpatial distribution pattern of carbon storage in Pinus yunnanensis forest ecosystem in Yunnan Province
张 强
Subtype硕士
Thesis Advisor马友鑫
2017-05
Degree Grantor中国科学院大学
Place of Conferral北京
Degree Discipline生态学
Keyword云南松林 碳储量 空间分布 影响因素
Abstract大气中CO2体积分数的升高作为全球气候变暖最主要的驱动力,已成为国内外学者的广泛共识。森林在陆地生态系统中具有巨大的碳储存能力,增加森林的碳汇量是世界公认的减缓CO2浓度上升的最经济有效的途径。森林植被碳库作为森林生态系统最主要的碳库之一,是研究森林生态系统向大气吸收和排放CO2的关键因子。因此,森林植被碳储量分布的研究信息,对于区域森林CO2源汇功能的评价具有重要意义。 本研究选择云南省云南松林为研究对象,基于中国科学院战略性先导科技专项子课题“热带季雨林、雨林区域森林固碳现状、速率、机制和潜力研究”在云南省132个云南松林样地的调查数据和测试分析数据,结合云南省2013年Landsat 8 OLI遥感影像数据,利用ArcGIS、ENVI、SigmaPlot、SPSS等统计分析软件,结合地统计学分析方法,研究了云南省云南松林碳储量空间分布,旨在为研究区乃至区域森林生态系统碳循环的研究提供基础数据,并为森林可持续经营管理提供科学依据。主要结果如下:
1. 2013年云南省云南松林面积为305.81万hm2,主要分布在海拔1500m - 2000m范围、坡度5° - 14°和阳坡上。 2.利用反距离权重插值法能够很好的进行空间林木各器官碳密度分布的估算,其中树干的碳密度变化范围是0.46t/hm2—42.69t/hm2,树枝的碳密度变化范围是0.33 t/hm2—33.35 t/hm2,树叶的碳密度变化范围是0.12 t/hm2—12.42 t/hm2,树根的碳密度变化范围是0.27t/hm2—28.29t/hm2,全树的碳密度变化范围为1.18 t/hm2—115.88 t/hm2。 各部分(干、枝、叶、根)及全树碳密度与纬度、海拔密切相关。在不同纬度上,各器官及全树碳密度:26°-29°N>23°-25°N>25°-26°N;25°-26°N区域,即滇中高原地区,在1500m-2000m内高于23°-25°N区域各器官及全树碳密度。在同一纬度区域,不同海拔上,23°-25°N和25°-26°N地区,随着海拔高度的升高呈下降趋势,而在26°-29°N地区,随着海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。
3.云南松林乔木层碳储量及各器官碳储量均随着林龄的增大而增大。幼林龄、中林龄、近熟林、成熟林和过熟林乔木层碳储量分别为33.60、48.51、75.70、102.421和118.09tC/hm2。土壤全氮、全碳,一开始随着林龄的增加而上升,当达到成熟林后,不再增加,开始下降,土壤全磷随林龄的增加,变化并不明显;随着林龄的增加土壤容重呈现下降趋势,说明随着时间的推移,云南松林土壤紧实度下降;土壤总碳储量随着时间的推移而增加,当达到成熟林后,不再增加,呈下降趋势;不同林龄土壤C/N和C/P变化很大,N/P随林龄变化很小。 4.采用样地清查法中的平均碳密度法与遥感技术相结合,估算了各州市及全省云南松林碳储量。根据遥感影像得到的各州市云南松林面积,结合样地空间插值得到15个州市云南松林的平均碳密度(包括乔木层和土壤层),计算云南省各州市及全省云南松林碳储量。全省云南松林碳储量为3.07×108tC云南松林碳储量水平空间分布总体上表现为滇西北、滇西南、滇东南区域高,滇中、滇东区域低。
5.云南省云南松林碳储量受自然因子与林分因子的双重影响,不同生长阶段影响因素各不相同。在幼龄林阶段表现为人口密度(0.957)>年平均降水量(-0.856)>TC(0.924)>年光照时数(-0.832)>TN(0.932)>TP(0.951);在中龄林阶段对影响因子的敏感表现为TC(0.856)>TN(0.835);在近熟林阶段对影响因子的敏感度表现为年平均降水(-8.847)>TC(0.875);在成熟林阶段表现为年光照时数(-0.878)>TC(0.978)>乔木密度(0.946)>人口密度(0.921)>年平均降水量(0.932)>TN(0.854)。
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.xtbg.org.cn/handle/353005/10563
Collection西双版纳热带植物园毕业生学位论文
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GB/T 7714
张 强. 云南省云南松林生态系统碳储量空间分布格局研究[D]. 北京. 中国科学院大学,2017.
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