1.本发明属于测量领域，具体涉及一种适用于植被碳储量的计量方法。
背景技术：[0002][0003]
目前，利用生态模型是计算森林生态系统碳储量的常用手段，随着近些年来生态学家对森林系统的研究不断深入，生态模型在近几十年来得到了较为迅速的发展，但多数生态模型的研究没有考虑到火灾或人为干扰因素的影响，而生态系统中的碳循环是一个复杂的生态过程，且随着全球经济的发展，人类活动对森林生态系统的影响越来越大，因而利用将火灾或人为干扰因素引入到生态系统模型中，对森林中植被碳储量的计算更具有实际意义。
技术实现要素：[0004]
为了解决现有技术的不足与缺点，本发明提供一种适用于植被碳储量的计量方法，以更全面、准确的模拟植被碳循环的过程，进一步实现对植被碳储量更为合理准确的计算。
[0005]
根据本发明的第一方面，提供一种适用于植被碳储量的计量方法，包括以下步骤：
[0006]
s1.从植被样地中获取相关的植被碳循环参数；
[0007]
s2.将s1中的植被碳循环参数输入到预先建立的植被碳循环模型中，得到输出结果；
[0008]
s3.根据输出结果计算植被碳储量；
[0009]
其中，植被碳循环参数包括植被生理参数、气象参数、土壤参数、干扰参数。
[0010]
优选地，植被生理参数包括植被光合作用参数、植被呼吸作用参数、植被碳氮比参数、植被比叶面积参数。
[0011]
在生态系统中，植被通过光合作用将二氧化碳固定于植被、土壤和其他生物质中，可有效缓解大气中二氧化碳的过多排放，生态系统的的植被质量越好，植被的固碳能力越高，更有利于维持生态系统的稳定性。植被的固碳能力与自身的生理参数息息相关，其生理参数的好坏决定了植被的固碳性能，特别植被光合作用的敏感性是植被固碳能力的关键，而植被的光合作用能力是一个动态过程，随着植被生长阶段的不同，植被的各项生理参数不同，因此植被的光合作用能力也是一个逐渐变化的过程，因此将上述植被生理参数皆考虑在生态模型中，能够更动态地了解植被固碳能力的变化以及这种变化给植被碳储量带来的影响。
[0012]
优选地，气象参数包括月气温参数、月降水参数、月日照百分率参数、月湿润天数参数、月二氧化碳浓度参数。
[0013]
气象参数采用空间插值方法，基于15～30年内统计的数据计算而得。在气象参数中，还考虑了海拔高度对样地气象参数的影响，其上述五个气象参数插值为 1km精度的空
间网格点数据，可根据空间网格点数据提取被测量区域的栅格点。
[0014]
优选地，土壤参数包括土壤质地参数、土壤营养养分参数、土壤ph值参数。
[0015]
优选地，干扰参数包括火灾参数、人为干扰参数。
[0016]
工业革命以来，随着社会经济的快速发展，人类活动对森林生态系统的影响越来越大，且近年来森林火灾频发，因此森林生态系统碳储量大小受火灾和人为干扰因素的影响越来越不可忽视，将干扰参数引入生态模型中，能够更全面地模拟森林生态系统的碳循环过程，对植被碳储量的计算更为准确。
[0017]
优选地，在s2中，在输入干扰参数前还包括判断步骤：判断样地是否受干扰参数的影响，若是，获取干扰参数，若否，干扰参数输入为零。
[0018]
优选地，输出结果包括植物净初级生产力，植被碳储量由以下公式计算得到： md＝0.565
×
npp，其中，md为植被碳储量，npp为植物净初级生产力。
[0019]
优选地，植被碳循环模型满足以下关系式：
[0020]
npp＝a1x1+b1x2+c1x3+d1x4,
[0021]
x1＝a2k1+b2k2+c2k3+d2k4,
[0022]
x2＝a3m1+b3m2+c3m3+d3m4+e3m5,
[0023]
x3＝a4n1+b4n2+c4n3,
[0024]
x4＝a5l1+b5l2,
[0025]
其中，npp为植被净初级生产力，x1为植被生理参数，x2为气象参数，x3为土壤参数，x4为干扰参数，k1为植被光合作用参数，k2为植被呼吸作用参数， k3为植被碳氮比参数、k4为植被比叶面积参数，m1为月气温参数，m2为月降水参数，m3为月日照百分率参数，m4为月湿润天数参数，m5为月二氧化碳浓度参数，n1为土壤质地参数，n2为土壤营养养分参数，n3为土壤ph值参数，l1为火灾参数，l2为人为干扰参数，a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2、a3、b3、c3、 d3、e3、a4、b4、c4、a5、b5为独立取值的常数。
[0026]
优选地，a1的取值范围为0.58～0.72，b1的取值范围为0.31～0.52，c1的取值范围为0.26～0.48，d1的取值范围为0.13～0.27，a2的取值范围为0.31～0.64， b2的取值范围为0.25～0.51，c2的取值范围为0.23～0.36，d2的取值范围为 0.32～0.57，a3的取值范围为0.22～0.74，b3的取值范围为0.12～0.34，c3的取值范围为0.41～0.65，d3的取值范围为0.35～0.58，e3的取值范围为0.23～0.81，a4的取值范围为0.44～0.72，b4的取值范围为0.26～0.49，c4的取值范围为0.34～0.78， a5的取值范围为0.17～0.36，b5的取值范围为0.46～0.77。
[0027]
优选地，植被碳循环的植被类型为常绿阔叶林。
[0028]
上述植被碳循环模型为线性模型，线性模型较为简单，所需参数不复杂，可以更容易被广泛使用，对于生态系统的碳储量测量更简易和更具有实际的推广意义。
[0029]
本发明的有益效果如下：
[0030]
1.利用植被碳循环的相关参数建立植被碳循环模型，该线性模型中全面考虑了影响植被碳循环的影响因素，可以更准确、真实的反映植被生态系统的碳循环过程，特别是将火灾和人为干扰因素引入植被碳循环中，可进一步提高对植被生态系统碳储量的计算准确度。
[0031]
2.本方案中的植被碳循环模型为多元线性模型，该多元线性模型中以层层递进的
为土壤ph值参数，l1为火灾参数，l2为人为干扰参数，a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2、a3、b3、c3、 d3、e3、a4、b4、c5、a5、b5为独立取值的常数；a1、b1、c1、d1、a2、b2、 c2、d2、e2、a3、b3、c3、d3、e3、a4、b4、c5、a5、b5为独立取值的常数； a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2、a3、b3、c3、d3、e3、a4、b4、c5、a5、 b5的取值分别为0.65、0.43、0.35、0.21、0.46、0.39、0.27、0.48、0.55、0.22、 0.52、0.47、0.31、0.54、0.28、0.45、0.24、0.59。
[0049]
实施例2
[0050]
本实施例中所选取的浙江省植被样地为样地b，对样地b进行植被碳储量的计算与实施例1一致，且所采用的植被碳循环模型与实施例1一致。
[0051]
实施例3
[0052]
本实施例中所选取的浙江省植被样地为样地c，对样地c进行植被碳储量的计算与实施例1一致，且所采用的植被碳循环模型与实施例1一致。
[0053]
测试例
[0054]
1.实验构建方式
[0055]
对实施例1～3中的所选取的浙江省植被样地a～c分别利用实施例1～3中的植被碳循环模型进行植被碳储量的计算，同时对实施例1～3中的所选取的浙江省植被样地a～c进行实地植被碳储量的测量(即植被碳储量的实测值)。
[0056]
2.实验结果
[0057]
对实施例1～3中的所选取的浙江省植被样地a～c的植被碳储量模型计算值和实测值进行比较，其结果如下表1所示。
[0058]
表1实施例1～3中的所选取的浙江省植被样地a～c的植被碳储量模型计算值和实测值比较结果
[0059][0060]
由以上表1结果可知，通过选取全面的植被碳循环参数，并通过建立生态线性模型计算得到的植被碳储量与实际测量的碳储量十分接近，说明本方案的计量方法可以较为准确的计算生态系统中的制备碳储量。
[0061]
值得注意的是，利用本实施例中对样地较小区域的植被碳储量的计量方法可推算出整个浙江省的植被碳储量，即浙江省植被碳储量等于浙江省全部植被区域的碳储量之和。因此，本方案中对植被碳储量的计量方法也可扩大到更大区域的植被碳储量的计算，如整个省或整个国家乃至更大区域的植被碳储量的计算。
[0062]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，但这些修改或替换均在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.从植被样地中获取相关的植被碳循环参数；s2.将s1中的所述植被碳循环参数输入到预先建立的植被碳循环模型中，得到输出结果；s3.根据所述输出结果计算植被碳储量；其中，所述植被碳循环参数包括植被生理参数、气象参数、土壤参数、干扰参数。2.如权利要求1所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述植被生理参数包括植被光合作用参数、植被呼吸作用参数、植被碳氮比参数、植被比叶面积参数。3.如权利要求1所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述气象参数包括月气温参数、月降水参数、月日照百分率参数、月湿润天数参数、月二氧化碳浓度参数。4.如权利要求1所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述土壤参数包括土壤质地参数、土壤营养养分参数、土壤ph值参数。5.如权利要求1所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述干扰参数包括火灾参数、人为干扰参数。6.如权利要求6所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于，在s2中，在输入所述干扰参数前还包括判断步骤：判断所述样地是否受所述干扰参数的影响，若是，获取所述干扰参数，若否，所述干扰参数输入为零。7.如权利要求1～6所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述输出结果包括植物净初级生产力，所述植被碳储量由以下公式计算得到：md＝0.565
×
npp，其中，md为植被碳储量，npp为植物净初级生产力。8.如权利要求1所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述植被碳循环模型满足以下关系式：npp＝a1x1+b1x2+c1x3+d1x4,x1＝a2k1+b2k2+c2k3+d2k4,x2＝a3m1+b3m2+c3m3+d3m4+e3m5,x3＝a4n1+b4n2+c4n3,x4＝a5l1+b5l2,其中，npp为植被净初级生产力，x1为植被生理参数，x2为气象参数，x3为土壤参数，x4为干扰参数，k1为植被光合作用参数，k2为植被呼吸作用参数，k3为植被碳氮比参数、k4为植被比叶面积参数，m1为月气温参数，m2为月降水参数，m3为月日照百分率参数，m4为月湿润天数参数，m5为月二氧化碳浓度参数，n1为土壤质地参数，n2为土壤营养养分参数，n3为土壤ph值参数，l1为火灾参数，l2为人为干扰参数，a1、b1、c1、d1、a2、b2、c2、d2、a3、b3、c3、d3、e3、a4、b4、c4、a5、b5为独立取值的常数。9.如权利要求8所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述a1的取值范围为0.58～0.72，所述b1的取值范围为0.31～0.52，所述c1的取值范围为0.26～0.48，所述d1的取值范围为0.13～0.27，所述a2的取值范围为0.31～0.64，所述b2的取值范围为0.25～0.51，所述c2的取值范围为0.23～0.36，所述d2的取值范围为0.32～0.57，所述a3的取值范围为0.22～0.74，所述b3的取值范围为0.12～0.34，所述c3的取值范围为0.41～0.65，所述d3的取值范围为0.35～0.58，所述e3的取值范围为0.23～0.81，所述a4的取值范围为0.44～
0.72，所述b4的取值范围为0.26～0.49，所述c4的取值范围为0.34～0.78，所述a5的取值范围为0.17～0.36，所述b5的取值范围为0.46～0.77。10.如权利要求8所述适用于植被碳储量的计量方法，其特征在于：所述植被碳循环的植被类型为常绿阔叶林。
技术总结本发明提供一种适用于植被碳储量的计量方法，包括以下步骤：S1.从植被样地中获取相关的植被碳循环参数；S2.将S1中的所述植被碳循环参数输入到预先建立的植被碳循环模型中，得到输出结果；S3.根据输出结果计算植被碳储量；其中，植被碳循环参数包括植被生理参数、气象参数、土壤参数、干扰参数。本发明提出的方法中全面考虑了影响植被碳循环的影响因素，可以更准确、真实的反映植被生态系统的碳循环过程，对植被生态系统碳储量的计算具有较高的准确度。度。度。
技术研发人员：郑伟成 刘立斌 刘菊莲 郑子洪 李成惠 郭小华 杨晓君 肖燕 朱子安 黄林平
受保护的技术使用者：浙江九龙山国家级自然保护区管理中心
技术研发日：2022.07.06
技术公布日：2022/11/1
