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浙江省森林碳分布与地形的相关性 被引量:10
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作者 杜群 徐军 +2 位作者 王剑武 张峰 季碧勇 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期330-335,共6页
浙江森林资源的空间分布与地形关系密切。研究森林碳分布与地形的关系,可以进一步认识浙江省森林碳分布的空间特征。利用基于浙江省2009年森林资源连续清查(CFI)固定样地数据和地统计学方法获得的全省森林碳空间分布信息,对森林碳分... 浙江森林资源的空间分布与地形关系密切。研究森林碳分布与地形的关系,可以进一步认识浙江省森林碳分布的空间特征。利用基于浙江省2009年森林资源连续清查(CFI)固定样地数据和地统计学方法获得的全省森林碳空间分布信息,对森林碳分布与地形相关性进行了定量研究。结果显示:全省森林碳密度与地形主要因子海拔、坡度的二元二次多项式的复相关系数为0.71左右,说明森林碳分布与地形密切相关,即与地形的分布基本一致,随着海拔的升高和坡度的增大森林碳密度增大,尤其在海拔0~200 m到200~400 m,坡度从平坡到缓坡,碳密度上升最快。 展开更多
关键词 森林生态学 森林碳空间分布 地统计学 海拔 坡度 森林密度
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空间误差模型在黑龙江省森林碳储量空间分布的应用 被引量:18
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作者 刘畅 李凤日 甄贞 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2779-2786,共8页
基于黑龙江省2010年一类调查数据和重点公益林检测样地(5075块)数据以及同期黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区59个气象站的气象数据,以森林碳储量为因变量,以胸径、每公顷株数、海拔、坡度及降雨与温度的乘积因子作为自变量,利用GeoDA软... 基于黑龙江省2010年一类调查数据和重点公益林检测样地(5075块)数据以及同期黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区59个气象站的气象数据,以森林碳储量为因变量,以胸径、每公顷株数、海拔、坡度及降雨与温度的乘积因子作为自变量,利用GeoDA软件构建空间误差模型,用全局Moran I来描述不同空间尺度下模型残差的空间自相关性,计算最佳带宽(25 km)下的局域Moran I来表现模型残差的空间分布,计算组内方差来解释模型残差的空间异质性,最后将模型的预估结果生成黑龙江省森林碳储量的空间分布图.结果表明:黑龙江省森林碳储量的分布具有空间效应;本文所选林分因子、地形因子及气象因子都显著影响森林碳储量的空间分布,胸径是最主要的因子.空间误差模型可以很好地解决模型残差的空间自相关性及空间异质性.由模型的预估结果可以看出,森林碳储量的空间分布存在很大差异,张广才岭、小兴安岭及大兴安岭地区是森林分布较密集的区域,松嫩平原地区的森林碳储量分布较少,完达山地区处于中等水平. 展开更多
关键词 空间误差模型 森林储量空间分布 MORAN指数
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Spatially distributed modelling and mapping of soil organic carbon and total nitrogen stocks in the Eastern Mau Forest Reserve,Kenya 被引量:2
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作者 Kennedy WERE Bal Ram SINGH ?ystein Bjarne DICK 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2016年第1期102-124,共23页
Detailed knowledge about the estimates and spatial patterns of soil organic carbon(SOC) and total nitrogen(TN) stocks is fundamental for sustainable land management and climate change mitigation.This study aimed at:(1... Detailed knowledge about the estimates and spatial patterns of soil organic carbon(SOC) and total nitrogen(TN) stocks is fundamental for sustainable land management and climate change mitigation.This study aimed at:(1) mapping the spatial patterns,and(2) quantifying SOC and TN stocks to 30 cm depth in the Eastern Mau Forest Reserve using field,remote sensing,geographical information systems(GIS),and statistical modelling approaches.This is a critical ecosystem offering essential services,but its sustainability is threatened by deforestation and degradation.Results revealed that elevation,silt content,TN concentration,and Landsat 8 Operational Land Imager band 11 explained 72% of the variability in SOC stocks,while the same factors(except silt content) explained 71% of the variability in TN stocks.The results further showed that soil properties,particularly TN and SOC concentrations,were more important than that other environmental factors in controlling the observed patterns of SOC and TN stocks,respectively.Forests stored the highest amounts of SOC and TN(3.78 Tg C and 0.38 Tg N) followed by croplands(2.46 Tg C and 0.25 Tg N) and grasslands(0.57 Tg C and 0.06 Tg N).Overall,the Eastern Mau Forest Reserve stored approximately 6.81 Tg C and 0.69 Tg N.The highest estimates of SOC and TN stocks(hotspots) occurred on the western and northwestern parts where forests dominated,while the lowest estimates(coldspots) occurred on the eastern side where croplands had been established.Therefore,the hotspots need policies that promote conservation,while the coldspots need those that support accumulation of SOC and TN stocks. 展开更多
关键词 soil organic carbon total nitrogen carbon sequestration climate change digital soil mapping East-ern Mau
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