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城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用,研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义.该文根据上海城市森林的种植分布和经营状况利用2011年6月-2012年6月样地实测森林生物量数据和同期Landsat ETM+遥感图像,在基于逐步回归分析建立森林生物量反演模型的基础上,引入回归残差及空间分析,研究了城市森林及其主要优势树种樟(Cinnamomum camphora)林分的生物量分布特征,探讨了区域尺度森林生物量的遥感估测方法.结果表明:(1)上海城市森林生物量密度总体呈现中心城区(静安区、黄浦区等)较高,生物量密度集中在35-70 t·hrn2之间,郊区(嘉定区、青浦区等)空间分布状况相对较低,生物量密度介于15-50t·hm-2之间的变化特征.上海优势树种樟林分生物量密度范围为20-110 t·hm-2;空间上呈现出东北部较高、西南部较低的变化特征.(2)上海城市森林及樟林分的生物量总量分别为3.57 Tg和1.33 Tg.林地面积小,具有较高森林生物量密度的上海中心城区,其森林生物量占总量的6.1%,其中林地面积最小的静安区生物量最低,仅占总量的0.11%.在所有区县中,林地面积最大的崇明县、浦东新区具有较高的森林生物量,分别占总量的20.08%和19.18%.(3)所建立的基于回归反距离插值的城市森林生物量

作者:王紫君;申广荣;朱赟;韩玉洁;刘春江;王哲;薛春燕

来源:植物生态学报 2016 年 40卷 4期

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王紫君;申广荣;朱赟;韩玉洁;刘春江;王哲;薛春燕
来源:
植物生态学报 2016 年 40卷 4期
标签:
生物量 樟 ETM+图像 回归分析 残差 biomass Cinnamomum camphora ETM+ image regression analysis residual
城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用,研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义.该文根据上海城市森林的种植分布和经营状况利用2011年6月-2012年6月样地实测森林生物量数据和同期Landsat ETM+遥感图像,在基于逐步回归分析建立森林生物量反演模型的基础上,引入回归残差及空间分析,研究了城市森林及其主要优势树种樟(Cinnamomum camphora)林分的生物量分布特征,探讨了区域尺度森林生物量的遥感估测方法.结果表明:(1)上海城市森林生物量密度总体呈现中心城区(静安区、黄浦区等)较高,生物量密度集中在35-70 t·hrn2之间,郊区(嘉定区、青浦区等)空间分布状况相对较低,生物量密度介于15-50t·hm-2之间的变化特征.上海优势树种樟林分生物量密度范围为20-110 t·hm-2;空间上呈现出东北部较高、西南部较低的变化特征.(2)上海城市森林及樟林分的生物量总量分别为3.57 Tg和1.33 Tg.林地面积小,具有较高森林生物量密度的上海中心城区,其森林生物量占总量的6.1%,其中林地面积最小的静安区生物量最低,仅占总量的0.11%.在所有区县中,林地面积最大的崇明县、浦东新区具有较高的森林生物量,分别占总量的20.08%和19.18%.(3)所建立的基于回归反距离插值的城市森林生物量