天山北坡天山云杉生物量时空估测方法优化研究

Accurate estimation of forest biomass is theoretically and practically significant on the research of forest carbon cycle, carbon budget and carbon pool. The objective of the project was to explore the spatio-temporal estimation method of forest biomass of Picea schrenkiana var. tianschanica on the north slope of Tianshan mountain to solve the problems that existing in the research on the temporal and spatial extension of forest biomass estimation based on the theory and technology of geostatistics, GIS spatial and temporal analysis and geographical computation. The research work focused on the following: (1) construct optimal fitting method of variogram based on the anisotropy and multi-scale of the spatial distribution of forest biomass; (2) establish multi-factor aided spatial interpolation model of forest biomass to improve the interpolation accuracy; (3) build spatio-temporal estimation method of forest biomass to reflect the dynamic and spatio-temporal process of forest biomass factually; (4) optimize the layout of the sample plots of forest biomass to reduce the sampling cost. Aim of the work is to estimate Picea schrenkiana var. tianschanica forest biomass accurately under certain spatio-temporal scale based on the single tree biomass by the way of point-surface combination. This reveals the spatio-temporal patterns and the law of variation of forest biomass profoundly. This program tries to make a theoretical, technical, and practical breakthrough of the forest biomass spatial-temporal estimation method, , and essentially improve the precision and reliability of the forest biomass spatial-temporal estimation of Picea schrenkiana var. tianschanica.

森林生物量的精准估测对森林碳循环、碳收支和碳库研究具有重大理论与现实意义。本项目针对天山北坡天山云杉生物量估测的时空尺度推演问题，基于地统计学、GIS时空分析和地理计算等理论与技术，探索天山云杉生物量的时空估测方法，开展4项研究：（1）生物量变异函数最优拟合方法，全面刻画生物量多尺度依赖性和各向异性；（2）多因素辅助的生物量空间插值模型，有效提升生物量空间插值效果；（3）生物量时空插值模型，真实反映生物量时空动态变化过程；（4）生物量样地布局优化方法，最优化样地调查与多期监测成本。进而综合集成理论方法研究成果，研发基于主流GIS平台的生物量时空精准估测开源工具。旨在由点及面、点面结合地把最优样本（单木水平）生物量精准计量有效推广到一定时空尺度下（林分水平乃至区域尺度）的生物量精准估测，力图实现森林生物量时空估测方法在理论、技术和实践上的突破，从本质上提升天山云杉生物量时空估测精度和可靠性。

森林生物量是森林生态系统结构、功能、质量和效益评价的重要指标，也是森林碳平衡评估的重要基础，森林生物量的精准估测对森林碳循环、碳收支和碳库研究具有重大理论与现实意义。本项目针对天山北坡天山云杉生物量估测的时空尺度推演问题，以新疆山地森林中分布最广、蓄积量最大、生态功能最为重要的森林植被天山云杉为研究对象，基于地统计学、GIS时空分析、深度学习和地理计算等理论与技术，探索了森林生物量的时空估测方法，开展了4项研究：（1）建立了基于多源数据融合的生物量时空估测模型的样本数据集，提出了森林生物量建模关键参数多源数据提取方法，构建了生物量空间变异函数最优模型表达式，采用最小二乘法OLS对变异函数进行参数寻优；（2）提出了一种融合地统计和机器学习的随机森林残差的普通克里格估测模型（RFRK），定量化分析了气候、土壤、地形3类环境数据对森林生物量分布规律的影响，全面分析了研究区森林生物量的空间格局和分异特征，为森林生物量精准提升提供了决策参考；（3）融合时空克里格模型和机器学习算法，提出了一种森林生物量时空插值模型（STIM），运用机器学习方法优化了时空变异函数拟合，实现了时空回归克里格插值，结合空间分析算法提出了森林生物量样地布局优化方法；（4）开发了多因素辅助的森林生物量空间插值模拟软件、生物量时空插值模型软件、天山云杉单木参数及小班因子估测系统、面向背包式LiDAR数据的天山云杉单木参数及生物量估测系统，通过可视化和交互式降低了多种模型构建和参数最优拟合难度，为森林生物量相关领域的研究提供了良好工具。有效地把单木或样地水平森林生物量的精准计量有效推广至较大时空尺度下的生物量精准估测，实现了一定时空尺度下森林生物量的高精度和高可靠性估测。主要成果已撰写学术论文16篇（发表9篇，已录用待发表7篇，SCI论文1篇，EI论文5篇，核心期刊论文10）；申报国家发明专利4项（3项进入实审）；获得国家软件著作权4项，提供了2个软件说明书；培养了硕士研究生3名。