考虑气候因素的蒙古栎（Quercus mongolica）个体树木的生物量与碳储量模型及其分配模式

《Carbon Balance and Management》：Biomass and carbon stock models with climatic factors for individual Quercus mongolica trees and their allocation patterns

本研究分析了蒙古栎生物量分配模式，通过收集东北地区175株蒙古栎的地上器官生物量、胸径、树高、年龄及气候数据，结合已发表的器官碳含量数据，建立了非线性耦合方程模型，包括地上可加性兼容模型和地下根-茎比模型。经验证，地上模型调整R2达0.7048-0.9618，总相对误差≤1%，平均预测误差<10%，地下模型R2为0.7702-0.7801，均满足精度要求。结果表明，引入气候因素可显著提升叶片和枝条模型精度，为其他树种模型构建提供理论依据。

　　

摘要

随着温室效应引发的环境问题日益严重，而森林作为最大的碳库能够有效减缓温室效应，因此准确预测森林的碳储存量显得尤为重要。为了准确估算中国东北地区蒙古栎（Quercus mongolica）的生物量和碳储存量，本研究分析了蒙古栎的生物量分配模式。研究收集了来自黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东部的175株蒙古栎的数据，包括地上器官的生物量、胸径（DBH）、树高、树龄以及气候因素，同时还参考了不同器官的碳含量文献数据。通过对单株蒙古栎的生物量分配进行分析，利用非线性联立方程建立了加性兼容的地上生物量和碳储存模型以及代数控制的聚合模型。在选定聚合生物量兼容模型后，进一步加入了气候因素，形成了包含气候因素的兼容模型。此外，还利用根茎比例模型构建了地下生物量和碳储存模型。最终建立的地上各组成部分模型以及地上总生物量和碳储存模型的调整后R2?值介于0.7048至0.9618之间，总相对误差（TRE）在±1%范围内，平均预测误差（MPE）低于10%，符合建模精度要求。地下生物量模型的调整后R2?值介于0.7702至0.7801之间，TRE≤1%，MPE<15%。本研究阐明了蒙古栎个体的生物量分配规律。所有开发的模型均满足精度要求，可用于预测中国东北地区蒙古栎的生物量和碳储存量。在包含气候因素的兼容模型中，叶片和枝条模型的精度得到了显著提高，这表明在独立模型中加入气候因素能够显著提升各组成部分模型的精度，为其他树种的兼容模型构建提供了理论依据。