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天山雪岭云杉林生物量估测及空间格局分析

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雪岭云杉林是新疆天山山脉重要的水源涵养林,精确估算雪岭云杉林生物量及准确表征空间格局特征对其生态系统的生物生产力和生态服务功能的评估具有重要作用.结合Landsat 8 OLI遥感数据和66块天山雪岭云杉林样地调查数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括5种植被指数)以及环境因子在内的42个自变量,分别采用多元逐步回归分析法、偏最小二乘法和主成分分析法建立天山雪岭云杉林生物量估测模型.结果 表明:多元逐步回归法采用3个自变量所建模型平均拟合精度为69.07％,绝对误差为64.50 t/hm2,平均相对误差为10.89％,样地生物量实测值与预测值相关系数为0.465;偏最小二乘回归法采用11个自变量所建模型平均拟合精度为74.36％,绝对误差为144.94 t/hm2,平均相对误差为28.78％,相关系数为0.717;主成分分析方法提取3个主成分,所建模型平均拟合精度为71.22％,相关系数为0.730;因此偏最小二乘法要优于主成分分析法和多元逐步回归法.天山雪岭云杉林生物量随经纬度的增加而降低,整体呈现西部高,中东部低的趋势;随海拔的升高呈“单峰”型变化;样地生物量主要分布在山脊位置,随坡度的增加呈先降低后升高,然后再下降的趋势;随着阴坡-阳坡的坡向变化,样地生物量逐渐降低.
Estimation and spatial pattern analysis of biomass of Picea schrenkiana forests

罗庆辉、徐泽源、许仲林

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新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐830046

新疆大学资源与环境科学学院绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐830046

雪岭云杉林 生物量 空间格局 多元逐步回归 偏最小二乘回归 主成分回归

国家自然科学基金国家自然科学基金

4136109831500398

2020

10.5846/stxb201904240841

生态学报
中国生态学学会,中国科学院生态环境研究中心

生态学报

CSTPCDCSCDCHSSCD北大核心
影响因子：2.191
ISSN：1000-0933
年,卷(期)：2020.40(15)
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