应用遥感、人工神经网络叶面积模型和模拟过程模型估计湿地松人工林碳储量(英文)

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全球气候变化引起人们对森林碳固定作用的关注。碳存储速率依赖于生态系统流通量(光合作用和生态系统呼吸),量化为净生态系统二氧化碳交换。在没有密集采样点的情况下,我们需要采用估测森林净生态系统交换的方法准确地估计林分水平和更大尺度的碳固定量。本文通过祸合遥感估算的叶面积指数和生长过程拟合模型,估计了佛罗里达州内9 770公顷湿地松人工林一年里净生态系统交换总量。地面图神经网络模型和陆地卫星数据估计的森林叶面积指数平均值是1.06(数值范围0-3.93,包括森林边界)。输入神经网络叶面积指数值,湿地松拟合模型(SPM2)估计的森林净生态交换值在-5.52 Mg·hm-2·a-1到11.06Mg·hm-2·a-1之间,平均值是3.47 Mg·hm-2·a-1。年总的碳储量是33920t,约合3.5 t/hm2。估计的叶面积指数和森林净生态交换均对对施肥高度敏感。图3表1参30。 Global climate change has drawn attention to the role of forest carbon fixation. Carbon storage rates are dependent on ecosystem fluxes (photosynthesis and ecosystem respiration) and are quantified as net ecosystem carbon dioxide exchange. In the absence of intensive sampling points, we need to accurately estimate forest stand level and larger-scale carbon stocks by estimating forest net ecosystem exchange. In this paper, we estimate the total net ecosystem exchange of 9,770 hectares of Pinus elliottii plantation in Florida during one year by fitting the model of leaf area index and growth process estimated by remote sensing. The mean LAI for the ground-based neural network model and land satellite data estimates is 1.06 (range 0-3.93, including the forest frontier). The net exchange value of the forest estimated from the leaf area index of the neural network and the fitting model of the Chinese pine (SPM2) was between -5.52 Mg · hm-2 · a-1 and 11.06Mg · hm-2 · a-1, The value is 3.47 Mg · hm-2 · a-1. The total annual carbon storage is 33920t, about 3.5 t / hm2. Estimated leaf area index and net exchange of forests are highly sensitive to fertilization. Figure 3 Table 1 reference 30.
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