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森林碳储量对于全球气候变化具有重要的影响,以往的模型估算方法未考虑到模型残差的空间相关性与碳储量数据的非平稳性对模型预测精度的影响。本研究基于东北林业大学帽儿山实验林场的ETM+遥感影像数据和2016年森林资源二类调查的193块固定样地数据,以及30m分辨率DEM数据对帽儿山地区森林碳储量进行模型拟合,首先通过相关性分析对变量进行初步筛选,利用逐步回归最终选取高程、植被指数和灰度共生矩阵的熵为自变量建立OLS模型,三者均与森林碳储量呈显著相关。在OLS模型的基础上建立GWR模型,通过比较两种模型系数值的变化范围对GWR模型的系数进行非平稳性检验,结果表明GWR模型的系数具有非平稳性,可以反映更多森林碳储量的空间变异情况;利用仿真算法对GWR模型的参数以及残差的空间分布进行可视化分析;通过半变异函数对GWR模型残差部分进行空间相关性分析,确定其半变异函数的形式为高斯函数,块金效应低于25%,存在空间自相关,利用普通克里格法对残差进行插值,构建地理加权回归克里格模型(GWRK);同时对比最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)的模型预测精度;通过将GWRK模型估算的碳储量的空间分布与帽儿山地区的海拔分布、坡向分布进行叠加分析,探究森林碳储量的空间分布规律。结果表明:(1)研究区域内森林碳储量平均值为70.31t·hm2,通过比较3种模型对帽儿山地区的森林碳储量估算精度可知,GWRK的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)低于OLS模型和GWR模型,GWRK模型的平均误差(ME)低于GWR模型,与OLS模型相近。GWRK模型的预测精度(Acc)为83.2%,较OLS模型(73.7%)和GWR模型(77.3%)分别提高6%和10%,预测精度明显提高。(2)利用帽儿山地区的坡向以及海拔分布对GWRK模型估算的森林碳储量进行空间分析:在人类居住的低海拔区域,受人为干扰的影响,森林碳储量相应较低;随着海拔的逐渐升高,森林碳储量值逐渐增大;不同的坡向GWRK模型估算的森林碳储量值存在差异,阳坡的平均碳储量大于阴坡的值。(3)三种模型估算的森林碳储量空间分布进行局部对比,GWRK模型与其他2种方法相比,该模型在各个区域的值变化更加丰富,其高低值之间的过渡更加光滑,不存在明显的斑块现象,其对应的估算与地形变换更加吻合。(4)利用仿真算法的模拟数据与GWR模型参数项与误差项的空间分布进行对比分析,通过GWR模型的各系数的空间分布证明GWR模型有效地克服了空间异质性对模型的影响,残差项的空间分布表现出较强的空间自相关,同时GWR模型残差项的块金效应低于25%,说明GWR模型未考虑到残差固有的空间相关结构对模型的预测的影响。