换一批温带森林乔木生物量估算:Logistic模型优于Allometric模型
The logistic model outperforms allometric regression in estimating the biomass of temperate forest
摘要作为研究森林生态系统结构与功能的基础要素,准确估算植被生物量关乎温室气体减排政策制定,以及区域气候稳定性评估,具有显著的科学意义和社会需求.Allometric模型提供了量化生物量与个体体型关系的简洁数学形式,但其幂函数结构描述了生物量持续加速且无限增长,与随植株增大而不断加剧的种内种间竞争和资源限制相悖.然而,当前严重缺失大体型植株的不合理样本结构部分掩盖了模型缺陷,是造成该模型获得重复验证的重要潜在原因.相较而言,通过引入限制因子,Logistic模型同时具备描述高速增长和后期渐趋收敛的模型特征,却鲜被用于植被生物量估算.因此,本研究搜集了典型植被类型——温带森林乔木生物量相关的197 篇已发表文献(1945-2016 年),基于198 种针阔叶乔木物种总计26402 个叶、茎和地上部分生物量数据,采用Logistic模型分析了生物量随胸径增长的变化规律.结果表明,较之Allometric模型(R2? 0.76、RMSE 0.44 g、AIC 7189.9),Logistic模型呈现更好的拟合优度(R2? 0.81、RMSE 0.39 g、AIC 5809.1).此外,Logistic模型计算了平衡生物量与平衡生长率,以反映与生境资源相适应的植株生物量及其累积速率,通过识别生物量渐趋稳定的胸径阈值,发现超过该拐点的大体型样本占比不足 0.71%,呈现显著的生态学意义.综上,Logistic模型估算温带森林乔木生物量具备统计效力和理论优势.研究显著改进了植被生物量估算模型,有助于揭示植物碳蓄积策略,了解森林能流规律和碳库动态,为制定气候变化应对政策提供依据.
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关键词
平衡生物量平衡生长率拐点拟合优度样本结构equilibrium biomassequilibrium growth ratiopoint of inflectiongoodness of fitsampling representativeness
栏目名称
DOI
10.20103/j.stxb.202210192977
发布时间
2023-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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