混交林更新与枯损不确定性随机过程建模

The assessment of Natural Forest Protection (NFP) Program aiming economic, ecological, and social values, relies on the accurate estimation of forest ecosystem dynamics, in terms of volume growth or biomass production. However, the current understanding of natural forest development are still dominated by empiricism, without long-term remeasured observations but limited historical static inventory data . This raises a need to develop useful tools for dynamic predictions and assessment of forest ecosystem management..This study attempts to analyze the uncertainty of recruitment and mortality for mixed forests using a hybrid modeling approach with Bayesian calibration. Methods for site evaluation, recruitment models, mortality models, and reliability optimization for complex ecosystem modeling will be studied. The study is expected to develop methodology for improving the accuracy and reliability of ecosystem dynamic predictions in mixed forests.

实施国家天然林保护工程，准确地评价天保工程生态效益、社会效益和经济效益，离不开对天然混交林蓄积、生物量和生产力长期动态变化的准确预测。然而，由于混交林生态系统的复杂性，混交林（或异龄林）生长建模一直受困于变量复杂、数据缺乏的问题。本研究试从混交林更新和枯损不确定性入手，分别就混交林立地条件量化，混交林更新与枯损定量预测，以及混交林生态系统可靠性建模三方面，采用混合建模和随机过程建模等技术，探索定量分析天然混交林随机生长和演替不确定性的方法。以期提高混交林生长预估的准确性，解决经验数据不足的森林生态复杂系统建模问题。从方法论角度，为混交林更新，枯损和演替方向等动态变化预测难题的解决方案提供一种新的思路。

混交林生长建模一直局限于变量复杂和观测数据缺乏的问题。本研究从混交林更新和枯损不确定性入手，分别就混交林立地条件评价，混交林更新与枯损预测，以及混交林生态系统可靠性建模三方面，采用混合建模和随机过程建模等技术，探索定量分析天然混交林随机生长和演替不确定性的方法。通过本项目研究，完成了秦岭松栎林更新、幼树幼苗的定量定性分析，实现了松栎林天然更新的不确定性预测；比较了过程模型和经验模型对枯损的预测，证明了过程模型在枯损预测上的可行性；采用三阶段建模法，在全林模型的基础上，开发了单木水平的生长模型QUASSI；比较了不同优化算法和全局敏感性分析在经验模型和过程模型中的应用，丰富了森林建模方法论的研究。项目应用贝叶斯方法和全局敏感性分析，融合经验模型和过程模型，原创提出三阶段建模法。该方法在森林建模领域突破了依赖传统森林调查数据的建模局限，证明了三阶段建模法是解决森林建模不确定性问题的有效途径。