环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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欧光龙，胥辉 著

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• 思茅松
• 天然林
• 生物量模型
• 环境灵敏性
• 森林生态
• 林业调查
• 生物量估算
• 云南
• 生态学
• 模型构建

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030450968

商品编码：29692384021

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建

定价：89.0元

作者：欧光龙,胥辉

出版社：科学出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787030450968

字数：260000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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科技工作者，高等院校林学及生态学专业的教师、学生，行业部门相关管理者。

内容提要

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《环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建》是根据国家自然科学基金和省级应用基础研究计划项目研究结果，是在四川农业大学博士学位论文基础上进一步完善相关研究内容后撰写完成。《环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建》针对目前森林生物量研究中存在的问题，以我国南带的思茅松天然林为研究对象，从环境灵敏的单木和林分生物量模型、生物量扩展因子及根茎比模型和单木生物量生长模型三个方面构建思茅松生态系统体系。并且对思茅松天然林的生态管理进行研究。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建：一份深入的生态计量学研究 本书致力于构建一种全新的、能够准确反映环境因素影响的思茅松天然林生物量模型。思茅松（Pinus kesiya），作为我国西南地区重要的针叶树种，其生物量估算与生态系统功能研究具有重要的理论和实践意义。然而，传统的生物量模型往往忽视了复杂多变的环境因素，导致估算结果的准确性和适用性受到限制。本书将通过严谨的科学方法，深入探究环境因子（如气候、土壤、地形等）对思茅松天然林生物量的调控机制，并在此基础上开发出具有高环境敏感性的生物量模型，为森林资源管理、碳汇监测以及生态系统服务功能评估提供更为可靠的科学依据。 引言：问题陈述与研究意义 森林生物量是衡量森林生态系统健康状况、碳储量以及潜在生产力的关键指标。准确估算森林生物量对于理解和管理森林资源至关重要，特别是在应对气候变化、维护生态平衡的背景下。思茅松天然林广泛分布于我国西南地区，是该区域森林生态系统的重要组成部分，在涵养水源、保持水土、固碳释氧等方面发挥着不可替代的作用。然而，长久以来，思茅松天然林的生物量估算主要依赖于传统的全木材模型或经验模型。这些模型通常基于树木的几何尺寸（如胸径、树高）进行估算，虽然在一定程度上能够反映生物量变化，但往往忽略了更深层次的驱动因素，即环境条件的差异。 思茅松天然林生长区域地质地貌复杂，气候多变，土壤类型多样。这些环境因素的细微变化，都会显著影响树木的生理活动、生长速率以及最终的生物量累积。例如，降水量的多少直接关系到树木的水分供应，影响光合作用效率；温度变化则影响树木的生长季长短和代谢速率；土壤的肥力、质地、pH值等又直接决定了树木获取营养物质的能力。因此，一个能够“感知”并量化环境因子影响的生物量模型，对于提升估算精度、拓展模型适用范围具有迫切的需求。 本书的研究正是在此背景下展开，旨在弥补现有模型在环境敏感性方面的不足。我们将聚焦于思茅松天然林，通过实地调查、数据采集、统计分析和模型构建等一系列科学研究，构建出能够准确反映环境变化对思茅松天然林生物量影响的“环境灵敏”模型。这项研究不仅将深化我们对思茅松天然林生态过程的理解，也将为西南地区森林资源的可持续经营和生态环境保护提供重要的技术支撑，对于实现生态文明建设目标具有重要的现实意义。 第一章：文献综述与理论基础 本章将对国内外关于森林生物量模型构建、环境因子对森林生长调控以及思茅松生态学特性的相关研究进行系统梳理和评述。 森林生物量模型研究现状： 回顾传统生物量模型（如 allometric models）的原理、发展历程、优缺点以及在不同树种和森林类型中的应用情况。重点关注近年来模型精细化、集成化（例如，遥感数据在生物量估算中的应用）以及考虑生态过程的模型构建思路。 环境因子对森林生物量的影响机制： 深入探讨气候因子（降水、温度、光照、CO2浓度等）、土壤因子（养分、水分、pH值、土壤类型等）、地形因子（坡度、坡向、海拔等）以及它们的交互作用如何通过影响树木的光合作用、呼吸作用、水分利用效率、养分吸收等生理生态过程，最终调控森林生物量的累积。我们将重点关注这些因子对针叶树种，特别是松树类生物量的作用。 思茅松（Pinus kesiya）生态学特性： 介绍思茅松的生物学特性、分布范围、生长习性、对环境条件的适应性以及在生态系统中的作用。回顾已有关于思茅松生长、产量、生物量以及其对环境因子响应的研究成果。 模型构建的理论框架： 阐述本研究将采用的理论基础，包括生态计量学（Ecological Stoichiometry）在解释生物量分配和养分利用方面的应用，以及过程模型（Process-based Models）和数据驱动模型（Data-driven Models）在生物量模拟中的优势与结合的可能性。我们将强调构建“环境灵敏”模型，即模型输出的生物量估算值能够随环境因子的变化而变化，并定量反映这种变化。 研究空白与创新点： 基于现有文献的梳理，明确当前思茅松天然林生物量模型研究中存在的不足，例如缺乏对多环境因子综合影响的系统评估，模型环境敏感性不足，以及模型在不同环境梯度上的验证不充分等。在此基础上，提炼出本研究的创新点，即构建兼顾环境因子影响的、高精度、高适应性的思茅松天然林生物量模型。 第二章：研究区概况与数据采集 本章将详细介绍研究区的自然地理特征、社会经济背景以及用于生物量模型构建和验证所需数据的来源、采集方法和预处理过程。 研究区选择与概况： 详细描述研究区（例如，我国西南某特定区域）的地理位置、行政区划、气候特征（年均温、年降水量、季节性变化）、地形地貌（海拔、坡度、坡向分布）、土壤类型及养分状况、植被类型（以思茅松天然林为主，包括伴生树种、灌木、草本等）。分析这些环境因素的区域差异性，为后续的建模提供基础。 数据来源与采集方法： 森林调查数据： 详细说明在研究区内布设的固定监测样地或调查样木的设置原则（如代表性、重复性）。记录样地内的树种组成、密度、优势度、郁闭度等。对于每一棵调查树木，记录其胸径（DBH）、树高（H）、树冠宽度、枝下高、树皮厚度等基本测量指标。 环境因子数据： 气候数据： 收集研究区多年（覆盖调查时间段）的气候数据，包括年均温、月均温、年降水量、月降水量、年均相对湿度、年均日照时数等。数据来源可以是气象站点观测数据，或者通过遥感数据反演（如MODIS、ERA5-Land等）获取的高分辨率气候数据。 土壤数据： 在调查样地或样木周围采集土壤样本，进行土壤理化性质分析，包括土壤有机质含量、全氮、全磷、全钾、速效氮磷钾、pH值、土壤容重、持水量等。 地形数据： 利用数字高程模型（DEM）数据，提取研究区内各样地或样木的海拔、坡度、坡向、曲率等地形因子。 生物量数据（实测或估算）： 全林生物量测定（样地法）： 在部分代表性样地中，进行全林生物量（包括乔木、灌木、草本、枯死木、林下物等）的详细测定。对于乔木，采用单株精确测定法，将树木分割成不同组分（树干、树枝、树叶、根系），烘干称重，计算单株生物量。 单株生物量估算（基于实测组分）： 对于未进行全林破坏性测定的样木，可以利用已测定的组分生物量与树木几何尺寸的关系，建立单株各组分生物量与DBH、H等变量的回归模型，从而估算出其生物量。 数据预处理： 对收集到的原始数据进行质量控制、格式转换、单位统一。对异常值进行剔除或修正。对环境因子数据进行插值或空间化处理，使其与森林调查数据在空间上匹配。根据模型构建的需求，可能需要对一些原始数据进行转换（如对数转换、标准化等）。 统计特征分析： 对研究区的环境因子、森林结构参数以及生物量数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、变异系数、最大值、最小值、相关性分析等，初步了解各变量的分布特征和变量之间的关系，为模型构建提供依据。 第三章：环境因子对思茅松天然林生物量的影响机理与模型构建 本章将深入分析不同环境因子对思茅松天然林生物量形成的驱动作用，并在此基础上，构建能够有效整合环境信息的生物量模型。 环境因子与生物量的相关性分析： 多元回归分析： 运用多元回归方法，分析气候、土壤、地形因子与生物量（总生物量、各组分生物量）之间的相关关系。识别出对生物量影响显著的关键环境因子。 主成分分析（PCA）/因子分析： 利用降维技术，识别出影响生物量的主要环境因子组合，减少模型变量的冗余性，提高模型的泛化能力。 冗余分析（RDA）/典范对应分析（CCA）： 探索环境因子如何解释生物量（或生物量分配比例）的变异，揭示环境梯度对生物量的驱动模式。 环境灵敏型生物量模型构建： 模型形式选择： 探讨不同模型形式的适用性，包括： 扩展的生物量回归模型： 在传统生物量模型（如 Biomass = a DBH^b H^c）的基础上，引入环境因子作为协变量，例如 Biomass = a DBH^b H^c f(Environment1, Environment2, ...)，其中 f() 为环境因子函数。 广义加性模型（GAM）： 利用平滑函数来刻画环境因子与生物量之间非线性的复杂关系，能够更灵活地捕捉环境效应。 机器学习模型： 如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）等，它们在处理高维、非线性数据方面表现出色，能够自动学习环境因子与生物量之间的复杂相互作用。 过程模型参数化： 如果采用过程模型（如生态系统模型），将利用实测数据对模型中与环境响应相关的参数进行优化和校准。 模型变量选择与参数估计： 基于相关性分析和统计显著性检验，选择对生物量影响显著且具有代表性的环境因子，与树木尺寸因子（DBH、H等）组合，构建模型。采用逐步回归、向前选择、向后剔除或信息准则（AIC, BIC）等方法进行变量优选。使用最小二乘法、最大似然法等统计方法估计模型参数。 模型结构设计： 考虑生物量在不同组分（树干、枝、叶、根）上的分配比例，构建各组分生物量的模型，或构建总生物量模型后，再结合生物量分配模型进行估算。 模型验证与评估： 独立样本验证： 将数据集划分为训练集和验证集，使用训练集构建模型，在独立验证集上评估模型的预测精度。 交叉验证： 如k折交叉验证，以更全面地评估模型的稳定性和泛化能力。 评价指标： 采用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（ARE）等指标，定量评估模型的拟合优度和预测精度。 模型敏感性分析： 分析模型输出的生物量在不同环境因子输入下的变化趋势，直观地展示模型的环境灵敏度。 模型结果解释： 对构建成功的环境灵敏型生物量模型进行详细解释，阐述各变量（包括尺寸因子和环境因子）在模型中的作用方向和大小，以及它们与生物量形成的复杂相互作用。 第四章：模型应用与讨论 本章将展示所构建模型的应用潜力，并结合研究结果，深入探讨其理论和实践意义，以及未来的研究方向。 模型应用场景探索： 基于遥感数据的生物量估算： 结合研究区范围内的遥感数据（如Landsat、Sentinel等卫星影像），提取与模型所需的树木尺寸因子或环境因子（如NDVI、地表温度等）相关的环境变量，利用构建好的模型，大范围、高精度地估算思茅松天然林的总生物量和碳储量。 森林经营管理决策支持： 利用模型预测不同经营措施（如疏伐、更新）或不同气候情景下（如干旱、升温）思茅松天然林生物量的变化，为制定科学的森林经营计划和应对气候变化的策略提供依据。 碳汇监测与评估： 基于模型估算的生物量，结合碳密度因子，精确计算思茅松天然林生态系统的碳储量，为国家和区域的碳汇监测、碳交易和减排目标提供数据支撑。 生态系统功能评估： 将生物量模型与其它生态模型（如物种分布模型、水文模型）相结合，更全面地评估思茅松天然林在生态系统服务功能（如固碳、释氧、水源涵养）方面的作用。 研究结果讨论： 模型性能评价： 对比本研究构建的环境灵敏型模型与传统模型的性能差异，强调环境因子引入对模型精度和适用性的提升。 环境因子主导作用分析： 深入讨论在研究区范围内，哪些环境因子对思茅松天然林生物量的形成起主导作用，并分析其背后的生态学原因。 模型局限性与不确定性： 客观分析本研究模型的局限性，例如数据采集的误差、模型的简化假设、模型在未研究区域的适用性等，并探讨模型不确定性的来源和量化方法。 与前人研究的比较： 将本研究的结果与国内外类似的研究进行比较，指出本研究的创新之处和贡献。 未来研究方向展望： 模型动态化与时空演变： 考虑森林生长、死亡、干扰等动态过程，构建能够模拟生物量时空演变的动态模型。 多树种混交林生物量模型： 将研究范围扩展到思茅松与其他树种的混交林，构建更复杂的生物量模型。 模型参数的区域化与不确定性分析： 开展更广泛的区域性模型参数研究，并运用蒙特卡洛模拟等方法进行模型不确定性量化。 模型与遥感、GIS的深度融合： 进一步深化模型与遥感、地理信息系统（GIS）技术的结合，实现更高效、更大范围的生物量监测与评估。 考虑人为干扰与管理措施的模型： 将人类活动（如采伐、造林、病虫害防治）等因素纳入模型，提升模型的决策支持能力。 结论 本书成功构建了具有环境灵敏性的思茅松天然林生物量模型。该模型不仅考虑了传统的树木尺寸因子，更重要的是，它定量地整合了气候、土壤、地形等关键环境因子的影响，显著提升了生物量估算的准确性和在不同环境梯度下的适用性。本研究为深入理解思茅松天然林生态系统的碳循环、能量流动和物质转化提供了新的视角，为西南地区森林资源的可持续管理、气候变化适应以及生态文明建设提供了重要的科学支撑。 参考文献 （此处将列出本书引用的所有学术文献，格式符合学术规范。） 致谢 （此处将对在研究过程中给予支持和帮助的个人、单位和机构表示感谢。）

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种写实的绿色调，让人一眼就能联想到郁郁葱葱的森林。标题上的“环境灵敏”、“思茅松”、“天然林”、“生物量模型构建”，这些词汇组合在一起，让我对内容产生了极大的好奇。我一直对森林生态系统很感兴趣，尤其是那些能反映环境变化的指标，生物量模型听起来就非常有深度。这本书似乎在探索如何更精准地评估森林的健康状况，特别是思茅松这种特定树种，在变化的环境下，它们的生长和分布会受到怎样的影响，进而通过模型来量化这些变化。我很好奇作者是如何将抽象的环境因素与具体的生物量数据联系起来的，模型构建的过程中是否会涉及到复杂的统计学方法，或者是运用了哪些先进的遥感技术？读一本关于森林的书，总能让我联想到置身于山林之间的宁静和开阔，我希望这本书不仅能提供科学知识，也能在字里行间传递出一种对自然的敬畏和珍视。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的简介，我脑海中立刻浮现出许多问题。作者是如何定义“环境灵敏”的？是针对哪些特定的环境因子？例如气候变化、土壤条件、甚至是人类活动？思茅松作为研究对象，它的选择是否有特殊的生态学或经济学意义？天然林与人工林在生物量模型构建方面又会有哪些本质的区别？我猜测书中会详细介绍构建模型的步骤和理论基础，从数据收集、特征提取，到模型选择、参数优化，再到模型验证和应用。这个过程听起来就相当严谨和复杂，我非常期待能从中学习到一套科学的建模方法论。同时，我也很好奇，这些模型最终的目的是什么？是为了更好地进行森林资源管理，还是为了预测森林生态系统在未来可能面临的挑战？这本书似乎打开了一扇通往森林科学研究前沿的大门，让人忍不住想要一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书的标题，我首先想到的是其潜在的应用价值。生物量模型构建，尤其是“环境灵敏”的，意味着它能够更好地适应不断变化的环境条件。思茅松天然林作为研究对象，如果模型构建得当，将对该地区的森林生态保护、碳汇评估，甚至是对林业可持续发展策略的制定提供重要的科学依据。我设想书中会包含大量的实证研究数据和分析结果，通过具体的案例来展示模型的有效性。我特别好奇模型在不同环境梯度下的表现，例如在海拔、湿度、温度差异较大的地区，模型能否依然保持较高的精度？另外，作者在构建模型时，是否考虑到了不同年龄段、不同密度思茅松的生长差异？这些细节都可能影响模型的准确性，从而影响最终的评估结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到一些前沿的生态学研究方向。我一直关注着如何利用科技手段来更深入地理解自然界。“环境灵敏”这个词语非常有吸引力，它暗示着模型不仅仅是一个静态的描述，而是能够捕捉到森林对外部扰动的动态响应。思茅松作为一种重要的森林类型，其生物量变化无疑是评估森林健康状况和生态服务功能的重要指标。我猜测本书会深入探讨影响思茅松生物量的各种环境因素，并提出一套能够量化这些影响的建模方法。这可能涉及到复杂的空间分析、时间序列分析，甚至是机器学习的应用。我期待这本书能够为我们提供一种更具前瞻性和适应性的森林生物量评估工具，帮助我们更好地应对未来的环境挑战。

评分☆☆☆☆☆

看到“环境灵敏的思茅松天然林生物量模型构建”这个书名，我的第一反应是这本书可能非常专业。生物量模型听起来就是一种很技术性的东西，而“环境灵敏”更是增加了一层难度，说明它要考虑很多动态的变化因素。思茅松天然林，这本身就限定了一个特定的研究对象和生态系统。我脑海里浮现出作者可能花费了大量的时间和精力在野外调查、数据采集、以及复杂的数学和统计分析上。我想，这本书一定不是一本轻松的读物，它更适合那些对森林生态学、数量生态学或者遥感应用有一定基础的读者。我很好奇，书中会介绍哪些具体的建模技术？是传统的回归模型，还是更现代的基于方程的模型，或者是一些集成学习方法？模型的输入变量又会涵盖哪些方面？比如气候数据、土壤数据、地形数据，甚至可能是植被指数？我期待这本书能够提供一种严谨而创新的方法，帮助我们更科学地理解和管理思茅松天然林。