半干旱区沙地小叶锦鸡儿和黄柳人工灌木林碳汇功能研究

摘要

荒漠化是当今世界上最严峻的环境问题之一。此外，受人类活动的影响引起全球变暖及气候变化，已成为各国政府和科学家关注的热点问题。植被恢复是防治与治理土地荒漠化的有效措施。半干旱区沙地人工灌木林具有多种生态服务功能，其中，固碳功能是灌木林生态系统中重要的服务功能之一。大规模种植的沙地人工灌木林因其不同的栽植密度和栽植年限，使其生态功能及碳汇功能也产生了显著的差异。目前森林碳密度的计量及估算方法不同，其计算结果产生了较大差异。由于生态系统的复杂性，目前还不能将生态系统中多个过程整合在一起来计量森林碳密度。人工神经网络具有非线性映射、分布并行处理、自适应学习和容错性等优点，使其在机制尚不清楚的高维非线性生态系统碳密度估算中体现出强大优势。
　　本文以赤峰市敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）和黄柳（Salix gordejevii）两种典型的人工灌木林为研究对象，在全面调查研究区内不同栽植密度、不同林龄的前提下，分析了该区两种人工灌木林的固碳功能，并以研究区内样地实测数据为基础数据，基于人工神经网络的精华部分—BP神经网络，分别建立了两种灌木林生态系统碳密度预测模型。为我国干旱半干旱区人工灌木林生态系统碳密度估算提供新方法，也为全面评价沙地生态系统的固碳功能提供科学依据。
　　通过研究得出以下结论：
　　（1）两种灌木林在不同栽植密度下，灌木层碳密度随林龄的增加呈现先增加后减少的趋势；草本层、凋落物层、土壤层及生态系统碳密度均表现为随林龄的增加呈现逐渐增加然后趋于稳定的趋势。灌木层年平均碳汇速率随林龄的增加呈现一个由快速增加到缓慢降低的趋势。灌木层年平均碳汇速率峰值分别出现在小叶锦鸡儿的6a及黄柳的10a，当小叶锦鸡儿林龄>6a和黄柳>10a时，为使林分能健康稳定的发展，灌木林需要进行适当的人工抚育措施。
　　（2）小叶锦鸡儿在灌木林生长初期，灌木层各器官碳密度表现为：枝>根>叶；随着林龄的增长，灌木层各器官碳密度表现为：根>枝>叶。黄柳灌木层各器官碳密度表现为：根>枝>叶。草本层各器官碳密度均表现为：地上部分>地下部分。
　　（3）在垂直方向上，不同栽植密度下两种灌木林各林龄根碳密度均随土层深度的增加呈现先增加后减少的趋势；同一林龄，栽植密度大的根深大于栽植密度小的根深。在水平方向上，不同栽植密度下各林龄灌木层根碳密度距离标准木中心的距离越远，根碳密度分布越少；其根系分布水平距离随林龄的增加呈增加的趋势；同一林龄，相同株距下根系水平分布距离表现为大行距>小行距。
　　（4）两种灌木林生态系统年平均碳汇速率随林龄的增加呈下降的趋势。两种灌木林生态系统碳密度表现为：小叶锦鸡儿>黄柳。生态系统各层碳库中，土壤层碳密度占绝对优势，均占生态系统碳密度的60％以上；其次是灌木层碳密度；草本层和凋落物层碳密度所占比例较少，两者均占生态系统碳密度的1%-2%左右。
　　（5）敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林生态系统碳储量为519876.15t，黄柳人工林生态系统碳储量为325708.43t。因此，计算两种灌木林生态系统碳密度时，应充分考虑林分类型、林分密度和林龄的因素。在研究区当两种灌木林的栽植密度为1m×4m时，生态系统碳密度最优。所以，在建设人工灌木林时，应充分考虑林分密度。灌木林是该地区的主要人工林树种，栽植小叶锦鸡儿和黄柳时，可优先可虑1m×4m的栽植密度。
　　（6）小叶锦鸡儿BP神经网络模型隐含层在第18个神经元节点数时的R2值最大（R2=0.9943），黄柳BP神经网络模型隐含层在第22个神经元节点数时的R2值最大（R2=0.9936），两个模型的拟合效果、稳定性最好，误差最小，最能够反映出实际情况。确定小叶锦鸡儿和黄柳灌木林生态系统碳密度预测模型网络拓扑结构分别为：15-18-1和15-22-1。文中建立的两种灌木林生态系统碳密度BP神经模型的精度均达到99%左右，结果十分理想。故BP神经网络可以作为估测灌木林生态系统碳密度的新方法之一。

目录

1 前言

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 国内外研究现状

2 研究区概况

2.1 地理位置

2.2 地形地貌

2.3 气候

2.4 土壤

2.5 植被分布特征

2.6 森林资源概况

2.7 敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林和黄柳人工林资源概况

3 研究内容与方法

3.1 研究目标

3.2 研究内容

3.3 研究方法

3.4 技术路线

4 小叶锦鸡儿人工林固碳功能研究

4.1 小叶锦鸡儿人工林固碳功能分析样地统计

4.2 灌木层碳库特征

4.3 草本层碳库特征

4.4 凋落物层碳库特征

4.5 土壤层碳库特征

4.6 生态系统碳库特征

4.7 生态系统年平均碳汇速率

4.8 敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林生态系统碳储量

4.9 小结

5 黄柳人工林固碳功能研究

5.1 黄柳人工林固碳功能分析样地统计

5.2 灌木层碳库特征

5.3 草本层碳库特征

5.4 凋落物层碳库特征

5.5 土壤层碳库特征

5.6 生态系统碳库特征

5.7 生态系统年平均碳汇速率

5.8 敖汉旗风沙土区黄柳人工林碳储量

5.9 小结

6 基于BP神经网络的两种灌木林生态系统碳密度预测模型

6.1 BP神经网络基本原理及其模型研究

6.2 基于BP神经网络灌木林生态系统碳密度预测模型的建立

6.3 BP神经网络模型的训练与仿真

6.4 小结

7 讨论

7.1 小叶锦鸡儿人工林和黄柳人工林固碳功能研究

7.2 基于BP神经网络的两种灌木林生态系统碳密度预测模型

8 结论

9 展望

致谢

参考文献

附录

作 者 简 介