灌丛化草原小叶锦鸡儿灌丛地上生物量测量方法研究

doi:10.11686/cyxb2022201

草业学报 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (1): 36-47.DOI: 10.11686/cyxb2022201

灌丛化草原小叶锦鸡儿灌丛地上生物量测量方法研究

戎荣¹(), 孙斌²^,³(), 武志涛¹, 高志海²^,³, 杜自强¹, 滕思翰⁴

^1.山西大学黄土高原研究所，山西太原 030006
^2.中国林业科学研究院资源信息研究所，北京 100091
^3.国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室，北京 100091
^4.内蒙古自治区大数据中心，内蒙古呼和浩特 010000

收稿日期:2022-05-06 修回日期:2022-06-16 出版日期:2023-01-20 发布日期:2022-11-07
通讯作者: 孙斌
作者简介:E-mail： sunbin@ifrit.ac.cn
戎荣（1997-），女，山西晋中人，在读硕士。E-mail： Rongsxdx@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(42001386);山西省高等学校科技创新项目(2020L0014)

Study on above-ground biomass measurement of Caragana microphylla in shrub-encroached grassland

Rong RONG¹(), Bin SUN²^,³(), Zhi-tao WU¹, Zhi-hai GAO²^,³, Zi-qiang DU¹, Si-han TENG⁴

^1.Institute of Loess Plateau，Shanxi University，Taiyuan 030006，China
^2.Research Institute of Forest Resource Information Techniques，Chinese Academy of Forestry，Beijing 100091，China
^3.Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System，National Forestry and Grassland Administration，Beijing 100091，China
^4.Inner Mongolia Autonomous Region Big Data Center，Hohhot 010000，China

Received:2022-05-06 Revised:2022-06-16 Online:2023-01-20 Published:2022-11-07
Contact: Bin SUN

摘要/Abstract

摘要：

灌丛化草原已经成为干旱半干旱区的一种重要植被景观类型，在我国以内蒙古草原的小叶锦鸡儿灌丛化现象最为典型。为探索小叶锦鸡儿灌丛地上生物量的最佳测量方法，本研究在锡林郭勒盟镶黄旗和正镶白旗内选取了17个典型样地，对比了“标准枝”和“标准样方”两种直接测量方法获取的地上生物量精度。同时，采用real-time kinematic（RTK）获取到的高度、不规则冠幅面积等4种直接易测因子和衍生的3种复合因子，研究了在无损条件下间接测量地上生物量的可能性，构建了用于研究区小叶锦鸡儿灌丛地上生物量的估测模型。研究结果表明：1）运用“标准枝”法（R=0.95，P<0.01）预测的生物量要比运用“标准样方”法（R=0.84，P<0.01）预测的生物量更精确且对灌丛的损害性更小。2）在易测因子相关性分析中，单因子冠幅、不规则冠幅面积、不规则冠幅周长之间关系紧密，相关性系数均大于0.98（P<0.01），可用于小叶锦鸡儿地上生物量的预测；高度与其他单因子关系一般，相关性系数为0.67~0.72（P<0.05），但是基于高度因子衍生表征体积的冠幅与高度乘积因子、冠幅周长与高度乘积因子、体积因子能够提高预测精度。3）在单因子中冠幅（R=0.92，P<0.01）与生物量表现最好，复合因子中以不规则体积（R=0.92，P<0.01）相关性最高，研究分别以冠幅为自变量建立的线性函数和不规则体积为自变量建立的幂函数构建了小叶锦鸡儿地上生物量预测模型。本研究以期为基于“空-天-地”一体化手段实现大范围灌丛化草原地上生物量遥感估测提供科学参考。

关键词: 小叶锦鸡儿, 地上生物量, RTK, 标准枝, 标准样方, 估测模型

Abstract:

Shrub-encroached grassland has become an important vegetation landscape type in arid and semi-arid areas in China. The shrub-encroached grassland of Caragana microphylla in Inner Mongolia is the most typical example of this vegetation landscape type in China. To explore the best measurement method for above-ground biomass of C. microphylla， 17 typical plots were selected in the Bordered Yellow Banner and Zhengxiangbai Banner of Xilin Gol League， and the accuracy of above-ground biomass obtained using two direct measurement methods， “standard branch” and “standard quadrat” ， was compared. At the same time， the possibility of indirect measurement of above-ground biomass under noninvasive conditions was studied by using four directly measurable factors， i.e.， height and irregular canopy area obtained by real-time kinematic analyses and three derived complex factors. Using these factors， a model to estimate the above-ground biomass of C. microphylla shrub in the study area was established. It was found that： 1） The biomass predicted by the “standard branch” method （R=0.95， P<0.01） was more accurate and less destructive than that predicted by the “standard quadrat” method （R=0.84， P<0.01）. 2） In the correlation analysis of easy-to-measure factors， the single factors crown breadth， irregular crown area and irregular crown perimeter were strongly correlated， with correlation coefficients greater than 0.98 （P<0.01）， suggesting that they could be used to predict the above-ground biomass of C. microphylla. Height showed a general relationship with each of the single factors， with correlation coefficients ranging from 0.67 to 0.72 （P<0.05）. However， three-term complex factors derived from height improved the prediction accuracy. 3） Among the single factors， crown breadth （R=0.92， P<0.01） had the strongest correlation with biomass， while irregular volume （R=0.92， P<0.01） had the strongest correlation with the complex factors. An above-ground biomass prediction model of C. microphylla was established. It consisted of a linear function with crown breadth as an independent variable and a power function with irregular volume an independent variable. These results provide a scientific reference for the estimation of above-ground biomass based on an integrated “space-air-ground” method.

Key words: Caragana microphylla, above-ground biomass, real-time kinematic, standard branch, standard quadrat, estimating model

戎荣, 孙斌, 武志涛, 高志海, 杜自强, 滕思翰. 灌丛化草原小叶锦鸡儿灌丛地上生物量测量方法研究[J]. 草业学报, 2023, 32(1): 36-47.

Rong RONG, Bin SUN, Zhi-tao WU, Zhi-hai GAO, Zi-qiang DU, Si-han TENG. Study on above-ground biomass measurement of Caragana microphylla in shrub-encroached grassland[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2023, 32(1): 36-47.

图/表 11

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样点分布区域Distribution of sampling points	经度范围Longitude	纬度范围Latitude	样点数量Sampling points （No.）
镶黄旗Bordered Yellow Banner	113°22′-114°45′ E	41°56′-42°45′ N	3
正镶白旗Zhengxiangbai Banner	114°18′-115°37′ E	42°05′-43°01′ N	14

样点分布区域Distribution of sampling points	经度范围Longitude	纬度范围Latitude	样点数量Sampling points （No.）
镶黄旗Bordered Yellow Banner	113°22′-114°45′ E	41°56′-42°45′ N	3
正镶白旗Zhengxiangbai Banner	114°18′-115°37′ E	42°05′-43°01′ N	14

方法 Methods	各参数实测区间 Measured interval of the parameters （g）	相关性分析Correlation analysis			平均绝对误差 MAE	均方根误差 RMSE
方法 Methods	各参数实测区间 Measured interval of the parameters （g）	平均值 Average value （g）	标准差 Standard deviation （g）	R	平均绝对误差 MAE	均方根误差 RMSE
全株收获法Whole plant harvesting method	331.39~2002.79	1063.71	595.18	-	-	-
标准枝Standard branch	10.89~106.48	875.23	562.65	0.95**	201.20	217.35
标准样方Standard quadrat	43.36~123.53	2251.86	1467.77	0.84**	579.00	761.01

方法 Methods	各参数实测区间 Measured interval of the parameters （g）	相关性分析Correlation analysis			平均绝对误差 MAE	均方根误差 RMSE
方法 Methods	各参数实测区间 Measured interval of the parameters （g）	平均值 Average value （g）	标准差 Standard deviation （g）	R	平均绝对误差 MAE	均方根误差 RMSE
全株收获法Whole plant harvesting method	331.39~2002.79	1063.71	595.18	-	-	-
标准枝Standard branch	10.89~106.48	875.23	562.65	0.95**	201.20	217.35
标准样方Standard quadrat	43.36~123.53	2251.86	1467.77	0.84**	579.00	761.01

分组 Grouping	因子 Factor	样本数量 Sample counts （No.）	样本均值 Average value	统计模型 Statistical model	a	b	R	平均绝对误差 MAE	均方根误差 RMSE
1	DH	17	0.75	线性函数Linear function	1608.59	-110.18	0.76**	304.73	500.69
				指数函数Exponential function	296.43	1.48	0.87**	320.12	548.58
				幂函数Power function	1398.61	1.05	0.88**	286.05	508.90
				对数函数Logarithmic function	1560.28	1092.23	0.74**	383.18	522.90
	CH	17	2.46	线性函数Linear function	516.36	-177.21	0.77**	323.66	495.94
				指数函数Exponential function	277.87	0.48	0.88**	308.66	528.54
				幂函数Power function	390.42	1.08	0.88**	295.93	506.59
				对数函数Logarithmic function	241.16	1111.61	0.73**	391.74	526.82
	V	17	0.42	线性函数Linear function	2852.14	38.56	0.86**	268.53	389.14
				指数函数Exponential function	369.92	2.42	0.91**	280.02	403.05
				幂函数Power function	2554.31	0.86	0.92**	268.73	404.16
				对数函数Logarithmic function	2231.25	937.96	0.81**	350.20	453.60
2	H	17	0.43	线性函数Linear function	2843.69	-51.98	0.56*	426.70	640.99
				指数函数Exponential function	261.76	3.01	0.74**	408.45	673.60
				幂函数Power function	2871.40	1.20	0.76**	395.14	652.37
				对数函数Logarithmic function	2193.90	1112.58	0.57*	436.16	636.75
3	D	17	1.81	线性函数Linear function	2143.60	-2597.68	0.92**	258.00	311.29
				指数函数Exponential function	50.34	1.68	0.89**	259.97	315.19
				幂函数Power function	172.52	3.15	0.90**	231.36	289.90
				对数函数Logarithmic function	-969.75	3903.62	0.90**	275.42	337.71
	S	17	2.67	线性函数Linear function	692.17	-582.96	0.91**	245.26	316.80
				指数函数Exponential function	257.05	0.53	0.86**	334.60	461.38
				幂函数Power function	246.83	1.58	0.90**	268.45	336.35
				对数函数Logarithmic function	-522.56	1954.13	0.90**	288.94	345.50
	C	17	5.94	线性函数Linear function	674.30	-2728.62	0.90**	264.02	338.03
				指数函数Exponential function	46.26	0.53	0.87**	301.28	387.55
				幂函数Power function	3.23	3.28	0.88**	272.21	342.08
				对数函数Logarithmic function	-5918.00	4071.88	0.89**	297.27	359.73

灌丛化草原小叶锦鸡儿灌丛地上生物量测量方法研究

Study on above-ground biomass measurement of Caragana microphylla in shrub-encroached grassland

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