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)

查看全文 作　　者：Douglas [1]A.Shoemaker;Wendell [2]P.Cropper;[2]Jr

机构地区：[1]The Center for Applied Geographical Information Science,McEniry 320,University of North Carolina-Charlotte,9201 University City Blvd.Charlotte;[2]School of Forest Resources and Conservation,Box 110410,University of Florida

出　　处：《Journal of Forestry Research》索引2010年第21卷第2期,共7页

基　　金：supported by the United States Forest Service and the Forest Biology Research Cooperative at the University of Florida 摘　　要：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。 关键词：类神经网络叶面积碳交换湿地松净生态交换森林碳

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