韓皓爽, 萬榮榮,*

森林生態(tài)質(zhì)量評估方法研究進(jìn)展

韓皓爽1,2, 萬榮榮1,2,*

1. 中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所, 中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點實驗室, 江蘇 南京 210008 2. 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

森林具有水源涵養(yǎng)、氣候調(diào)節(jié)、環(huán)境凈化、水土保持、生物多樣性保護(hù)等方面的生態(tài)功能, 開展森林生態(tài)質(zhì)量評估對了解全球碳循環(huán)、能量循環(huán)和氣候變化具有重大意義。文章在介紹森林生態(tài)質(zhì)量概念和研究方法的基礎(chǔ)上, 從森林生物量、森林生產(chǎn)力和森林結(jié)構(gòu)三個綜合性指標(biāo)對森林生態(tài)質(zhì)量評估進(jìn)行分析與總結(jié)。著重陳述了評估指標(biāo)體系構(gòu)建、評估數(shù)據(jù)獲取和關(guān)鍵的生態(tài)參數(shù)估算等方面的見解, 探討了目前森林生態(tài)質(zhì)量評估中存在的主要問題, 展望其發(fā)展前景, 包括評估指標(biāo)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化問題、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、森林生存環(huán)境的影響、多源遙感數(shù)據(jù)獲取森林水平、垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)的應(yīng)用以及森林生態(tài)質(zhì)量與生態(tài)功能的相互作用等。

森林生態(tài)質(zhì)量; 生物量; 生產(chǎn)力; 森林結(jié)構(gòu); 遙感技術(shù)

0 前言

森林生態(tài)系統(tǒng)是影響生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的關(guān)鍵因素, 對維持全球碳平衡和減緩溫室效應(yīng)起到了至關(guān)重要的作用[1]。減少毀林和森林退化造成的溫室氣體排放以增加碳儲量(REDD+)戰(zhàn)略著重強調(diào)了森林的碳匯作用, 《京都協(xié)定書》也已將森林列為解決節(jié)能減排和應(yīng)對氣候變化問題的重要舉措[2]。近年, 大量天然林被人工林取代, 森林的樹種和年齡結(jié)構(gòu)普遍單一及幼齡化, 造成物種多樣性降低和生態(tài)功能減弱等問題, 而各國開展的保護(hù)措施未能有效地遏制森林的損失, 森林生態(tài)質(zhì)量明顯退化[3-5]。在此背景下, 森林生態(tài)質(zhì)量問題備受關(guān)注, 其評估成為國內(nèi)外學(xué)者研究熱點。

森林生態(tài)質(zhì)量的監(jiān)測和評估對定量化把握森林生態(tài)系統(tǒng)的碳源/匯特征、時空分布和動態(tài)變化具有重要意義, 也為森林自然資源資產(chǎn)評估和林業(yè)經(jīng)營措施制定提供依據(jù), 是認(rèn)識森林生態(tài)質(zhì)量的重要途經(jīng), 這將會促進(jìn)森林生態(tài)質(zhì)量的提升。由于森林的生物物理特征和環(huán)境條件在時空尺度上存在差異, 國內(nèi)外學(xué)者在不同研究區(qū)域、不同側(cè)重點、不同尺度上對森林生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行評估, 其數(shù)據(jù)獲取手段、評價指標(biāo)體系和評估方法也有所區(qū)別[6-8]?；趪鴥?nèi)外已有研究, 文章提出表征森林生態(tài)質(zhì)量的關(guān)鍵生態(tài)參數(shù), 系統(tǒng)梳理了各個生態(tài)參數(shù)的評估方法, 并對評估指標(biāo)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、森林環(huán)境影響因素、遙感手段等方面做出了展望, 以期對森林生態(tài)質(zhì)量評估的深入研究提供參考。

1 森林生態(tài)質(zhì)量內(nèi)涵

森林是由木本植物為主所組成的生物群落, 具有物種豐富、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、穩(wěn)定性較強、功能完善等特點, 能夠改善和維護(hù)生態(tài)環(huán)境, 同時提供了人類必需的生物資源[9]。由森林、其他生物和環(huán)境相互影響構(gòu)成的森林生態(tài)系統(tǒng)具有調(diào)節(jié)、維持生態(tài)安全的生態(tài)功能和生態(tài)服務(wù), 其中, 森林生態(tài)服務(wù)是森林生態(tài)系統(tǒng)與其生態(tài)過程中形成及維持人類賴以生存的自然環(huán)境條件和直接或間接為人類提供的效用[10-11]。森林生態(tài)功能和生態(tài)服務(wù)能力是影響其質(zhì)量水平的重要因子。

1992年Stolton首次提出“森林質(zhì)量”一詞, 隨后同Dudley等在世界自然基金會(World Wide Fund for Nature, WWF)報告中定義其概念為“森林在生態(tài)、社會和經(jīng)濟(jì)效益方面的所有功能與價值總和”[3]。森林生態(tài)質(zhì)量是從生態(tài)角度反映森林質(zhì)量的內(nèi)涵, 對森林的生態(tài)功能和生態(tài)服務(wù)、生長狀況以及自我調(diào)節(jié)功能的綜合測度, 反映森林改善生態(tài)環(huán)境、維護(hù)生態(tài)平衡的能力[4,9]。由于概念的抽象性, 對不同研究目標(biāo), 森林生態(tài)質(zhì)量內(nèi)涵會有所不同, 目前尚未達(dá)成統(tǒng)一的認(rèn)識。綜合已有研究, 此文將森林生態(tài)質(zhì)量定義為森林具備涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候、凈化空氣、固碳釋氧、積累營養(yǎng)物質(zhì)、維護(hù)生物多樣性等多種生態(tài)功能, 為人類提供自然生存條件、生物資源、無形價值等多種生態(tài)服務(wù), 并且在生物和非生物因素脅迫下體現(xiàn)穩(wěn)定性、彈性和恢復(fù)力的狀況。

2 森林生態(tài)質(zhì)量評估研究概述

2.1 評估指標(biāo)體系

學(xué)者通常在森林的生物物理屬性、立地條件以及生長狀況等方面, 選用易獲取指標(biāo)對其生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行評估(表1)。綜合而言, 森林生態(tài)質(zhì)量的主要表征參數(shù)包括森林結(jié)構(gòu)、森林生物量、森林生產(chǎn)力、森林生態(tài)服務(wù)效能、健康狀況等方面。由于森林在地理環(huán)境、物種和空間尺度等方面具有多樣性和復(fù)雜性, 因此評估指標(biāo)選取會面臨數(shù)目眾多、因子間相關(guān)性高、數(shù)據(jù)獲取難度大等問題。

2.2 評估數(shù)據(jù)來源

森林生態(tài)質(zhì)量評估涉及的空間尺度有林場、區(qū)域、甚至全球等多個層次, 空間尺度的差異影響觀測數(shù)據(jù)獲取方式。傳統(tǒng)獲取表征森林生態(tài)質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)的手段主要為樣地調(diào)查, 此類方法獲取的數(shù)據(jù)較為精準(zhǔn), 但是需要耗費大量的時間以及人力和物力, 無法實現(xiàn)大區(qū)域和持續(xù)時間尺度的清查[14,16]。遙感技術(shù)的發(fā)展彌補了傳統(tǒng)估測方法的不足, 可實現(xiàn)地方、區(qū)域、甚至全球尺度的森林生態(tài)參數(shù)的快速、持續(xù)、無損的估測, 能夠滿足森林調(diào)查和生物物理參數(shù)探測的需求, 為生態(tài)質(zhì)量評估提供不同空間分辨率和時間序列的數(shù)據(jù)集(表2)。目前在區(qū)域?qū)用嫔蠈ι稚锪?、生產(chǎn)力、碳儲量動態(tài)變化反演的研究更多地將遙感影像與區(qū)域、國家森林清查數(shù)據(jù)結(jié)合起來, 生成森林狀況的空間分布圖[2,17-21], 從而實現(xiàn)對研究區(qū)森林生態(tài)質(zhì)量長期、動態(tài)、精細(xì)的空間觀測。

表1 森林生態(tài)質(zhì)量評價指標(biāo)

2.3 森林生態(tài)質(zhì)量研究方法

2.3.1 指標(biāo)權(quán)重確定

森林生態(tài)質(zhì)量評價可通過構(gòu)建適宜的指標(biāo)體系來實現(xiàn), 各類指標(biāo)對評估結(jié)果的貢獻(xiàn)度不同, 因此需要被賦予不同的權(quán)重。權(quán)重確定方法主要有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法, 前者操作簡單, 可靠度、實用性較高, 但很大程度上依賴于決策者個人的經(jīng)驗, 主觀性較強, 如層次分析法[9,14]; 后者客觀性較強, 避免了人為因素帶來的偏差, 但會存在樣本量不足問題, 而且未考慮評價指標(biāo)間的差異性, 可能會出現(xiàn)確定的權(quán)重與指標(biāo)重要性不一致的情況, 常用的有均方差綜合分析法[12]、主成分分析法[13]、因子分析法[8,15]、熵權(quán)法[29-30]。

2.3.2 研究方法

研究方法的選擇是科學(xué)、準(zhǔn)確地評價森林生態(tài)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié), 綜合而言, 森林生態(tài)質(zhì)量的研究方法主要有調(diào)查法、遙感評估法、模型法、單項評價法、綜合評價法等。區(qū)域、國家森林調(diào)查是獲得森林碳儲量、健康狀況以及生態(tài)服務(wù)功能的基礎(chǔ), 長期監(jiān)測可以獲取森林生態(tài)質(zhì)量動態(tài)變化情況。另外, 隨著生態(tài)模型和3S技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用, 更多新方法用于森林生態(tài)質(zhì)量變化模擬和評估, 如InVEST模型可量化森林生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能; GIS和遙感技術(shù)在森林生態(tài)質(zhì)量評估的應(yīng)用也備受關(guān)注[14,31]。

指示物種法是單項評價中具有代表性的方法, 通過確定森林生態(tài)中的關(guān)鍵物種、特有物種、瀕危物種或環(huán)境敏感物種, 獲取其數(shù)量、生產(chǎn)力、生物量、結(jié)構(gòu)功能等指標(biāo), 從而建立模型來描述森林生態(tài)的健康狀態(tài), 側(cè)面反映森林生態(tài)質(zhì)量水平[32-33]。綜合評價法是森林生態(tài)質(zhì)量評估中使用較多的方法, 即運用多個評價指標(biāo)、多方面地對研究對象進(jìn)行評價, 常用的方法如表3。實際過程中, 往往整合多種方法以避免單一方法的弊端, 合理地解決問題[29-30]。

表2 森林觀測中不同遙感傳感器的應(yīng)用特點

表3 森林生態(tài)質(zhì)量評估中較常見的綜合評價法比較

2.3.3 參數(shù)反演模型法

森林生態(tài)參數(shù)反演模型的選擇直接影響結(jié)果精度和可信度[21], 模型方法主要包括兩大類: 參數(shù)方法和非參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(Machine Learning Algorithm, MLA)。MLA相比線性模型會有一些優(yōu)勢: 可以處理非線性生態(tài)關(guān)系; 能從有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中擬合反演模型; 可以解決難以區(qū)分的分類問題等[36]。MLA包括K最近鄰算法(k-Nearest Neighbor, KNN)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)、隨機(jī)森林(Random Forest, RF)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)等(表4)。

3 森林生態(tài)質(zhì)量評價關(guān)鍵參數(shù)的研究

森林生物量和生產(chǎn)力是森林研究的兩個廣泛應(yīng)用的指標(biāo)[12,17]。森林生物量是監(jiān)測森林碳儲量、森林火災(zāi)、土地利用變化、全球氣候變化等的重要參數(shù)之一, 可用來揭示森林生態(tài)系統(tǒng)能量平衡和物質(zhì)循環(huán)等過程規(guī)律[2,46-47]。森林生產(chǎn)力亦能描述森林在積累有機(jī)質(zhì)等方面的生態(tài)功能, 對表現(xiàn)森林生態(tài)質(zhì)量水平具有重要意義[8]。此外, 森林結(jié)構(gòu)反映森林動態(tài)變化過程中林木演化方式、生長狀態(tài)等特征, 成為監(jiān)測和管理森林生態(tài)系統(tǒng)的重要因素, 有助于人類了解森林現(xiàn)狀、動態(tài)變化及發(fā)展趨勢[48]。根據(jù)科學(xué)性、綜合性、相對獨立性、可行性、代表性和概括性等原則, 我們認(rèn)為森林生物量、森林生產(chǎn)力、森林結(jié)構(gòu)可以較為全面地測度森林特征、生長狀況和生態(tài)功能等, 是評價森林生態(tài)質(zhì)量的三個關(guān)鍵參數(shù)。

3.1 森林生物量遙感估算

森林生物量由地上、地下兩部分構(gòu)成, 多數(shù)研究常采用標(biāo)準(zhǔn)的根冠比從地上生物量(Aboveground Biomass, AGB)推算地下生物量(Belowground Biomass, BGB)[2,49-50]。相對來說, 森林AGB評估直觀可行, 目前國內(nèi)外學(xué)者對其研究較多。

森林AGB的估算有多種方法, 可分為非遙感方法和遙感法兩大類, 非遙感方法主要包括實測法、模型估算法、蓄積量轉(zhuǎn)換法等, 此類方法適用于小尺度生物量研究; 大尺度森林生物量估算需借助遙感手段, 即通過建立影像光譜信息與采樣點生物量的線性或非線性模型, 反演森林生物量。

3.1.1 遙感特征參數(shù)

不同植被及同一類植被在不同生長階段, 其反射波譜曲線形態(tài)和特征有所不同, 從而反映植被信息, 而植被生物量與植被的不同要素或某種特征狀態(tài)具有相關(guān)性[22]。對于復(fù)雜的植被遙感, 植被指數(shù)相比單波段估算生物量有更好的敏感性和抗干擾性, 可用于去除由冠層幾何形狀、土壤背景、光照角度和大氣條件造成的變化[51]。廣泛使用的植被指數(shù)包括: 比值植被指數(shù)(RVI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)等。隨著相關(guān)研究的發(fā)展, 國內(nèi)外學(xué)者提出一些修正型的植被指數(shù)(土壤調(diào)整指數(shù)(SAVI)、轉(zhuǎn)換型土壤調(diào)整指數(shù)(TSAVI)、改進(jìn)型土壤調(diào)整植被指數(shù)(MSAVI)等), 以弱化土壤背景和大氣影響, 從而增強植被信息(表5)。

表4 森林生態(tài)參數(shù)反演模型應(yīng)用

表5 生物量估算中常用植被指數(shù)的特性

紋理是用于識別圖像中感興趣的對象或區(qū)域的重要特征之一[52], 植被的紋理特征對區(qū)分植被類型、更有效地反映遙感影像地物信息和調(diào)整反演模型方面具有很大的潛力[6,53-54]。

3.1.2 森林AGB遙感反演研究概述

學(xué)者在對森林生物量估測過程中采用不同的遙感數(shù)據(jù)源, 以求實現(xiàn)較好的反演結(jié)果, 遙感數(shù)據(jù)類型主要有被動光學(xué)遙感、主動或被動微波遙感和激光雷達(dá)遙感。

光學(xué)遙感是獲取森林生物量信息常用的方法之一, 能夠準(zhǔn)確地獲取森林冠層信息, 提取植被參數(shù)來估算森林生物量[39,64]。劉倩楠利用TM數(shù)據(jù)的植被指數(shù)、纓帽變換分量和主成分變量信息, 估算了重慶市的森林生物量[18]。Zhou通過高分辨率光學(xué)遙感影像生成植被指數(shù)(SVIs)與紋理因子, 然后結(jié)合地形因子與實地采樣數(shù)據(jù)來量化刺槐人工林地上生物量[65]?？紤]到單一季節(jié)NDVI對生物量估算精度不足且存在飽和問題, Zhu等利用Landsat影像不同季節(jié)的NDVI值進(jìn)行森林AGB反演[39]。

微波(如合成孔徑雷達(dá))能夠穿透樹冠, 直接與森林生物量的主體——樹葉、樹干和樹枝發(fā)生作用, 微波遙感的這一能力使其成為森林生物量精準(zhǔn)估測的切實可行的方法。另一方面, LiDAR數(shù)據(jù)與地面實測數(shù)據(jù)結(jié)合可以獲取更有效的森林碳資源和森林地上生物量分布圖[27]。

多源遙感數(shù)據(jù)可以彌補單一數(shù)據(jù)源的不足, 提高生物量反演精度。常用的多源數(shù)據(jù)組合模式包括: 不同空間分辨率、光譜分辨率的光學(xué)遙感集合; 光學(xué)遙感與不同極化方式的SAR數(shù)據(jù); 光學(xué)遙感與激光雷達(dá)遙感等。徐輝等以Landsat-8 OLI影像、GF-2影像為數(shù)據(jù)源, 采用單波段、植被指數(shù)等波譜信息以及森林資源調(diào)查固定樣地數(shù)據(jù)對江西省吉水縣森林生物量進(jìn)行估測[66]。李明澤等采用全極化C波段SAR數(shù)據(jù)和Landsat5 TM光學(xué)數(shù)據(jù)以構(gòu)建遙感信息模型, 對大興安嶺地區(qū)天然次生林的森林生物量進(jìn)行定量反演[67]; Wang等融合合成孔徑雷達(dá)(SAR、Sentinel-1)和光學(xué)遙感(Landsat-8、Sentinel-2)數(shù)據(jù)對草地生物量進(jìn)行評估[68], 該方法仍適用于森林生物量估算; Minh等利用ALOS PALSAR和光學(xué)遙感生成的樹木覆蓋數(shù)據(jù)對馬達(dá)加斯加森林生物量進(jìn)行估算[25]。湯旭光基于激光雷達(dá)和多光譜遙感數(shù)據(jù)獲取森林冠層高度、郁閉度等生態(tài)參數(shù), 然后利用多元線性回歸及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立森林AGB反演模型[43]; Li等通過分層抽樣和地理統(tǒng)計建模, 并結(jié)合機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)、SPOT影像與野外采樣數(shù)據(jù), 從而估算溫帶森林AGB[69]; 池泓等融合了GLAS數(shù)據(jù)和Landsat/ETM+數(shù)據(jù), 進(jìn)而開展了森林AGB估算研究[70]。

3.2 森林生產(chǎn)力估算

植被生產(chǎn)力表示綠色植物積累或固定有機(jī)物質(zhì)的速率, 主要包括總初級生產(chǎn)力(Gross Primary Productivity, GPP)和凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity, NPP)[71]。其中, 森林NPP表示從GPP中去掉植物自養(yǎng)呼吸所消耗的有機(jī)物后剩余的部分, 反映了森林碳匯強度[71-72]。

3.2.1 NPP時空格局的影響因子

產(chǎn)生森林NPP時空差異的主導(dǎo)因子有所不同, 主要有環(huán)境因素、林齡和森林?jǐn)_動等方面。

氣候(如氣溫、降水、光照)對NPP的影響是通過改變生長季的長度和光合作用速率實現(xiàn)的, 充沛的雨熱條件對植物生產(chǎn)力有顯著影響。Fang等研究長白山松柏在長時間尺度上的NPP變化, 發(fā)現(xiàn)4月最低氣溫和6、7月降水量是影響NPP變化的主要原因[73]。也有研究發(fā)現(xiàn)氣溫升高會刺激植物的自養(yǎng)呼吸, 不同水熱組合狀況對研究區(qū)NPP的時空分異有著重要影響[74-75]。極端氣候(干旱、極端高溫或低溫等)也對陸地生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深刻影響[73,76]。另外, 綠色植物細(xì)胞間的二氧化碳濃度增高可以提高植被光合作用效率, 使森林生產(chǎn)力有所增加; 氮沉降影響植被可吸收利用氮, 從而影響植被光合作用。除此之外, 地形、土壤和樹種等也會影響NPP的時空格局。

林齡與NPP之間的關(guān)系越來越受關(guān)注, 對提高NPP估算精度具有重要意義。幼期樹木的光合利用速率較高, 提高莖、枝、粗根對碳的吸收, NPP隨之快速增加; 中期樹木NPP達(dá)到最大值; 后期由于地上生物量增長量降低, 而NPP主要由葉片和細(xì)根周轉(zhuǎn)有機(jī)質(zhì)組成, 所以NPP會下降達(dá)到一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)[77-78]。

人類活動(如采伐)、森林火災(zāi)、森林病蟲害等擾動可以直接向大氣釋放碳和加速呼吸進(jìn)程, 對碳循環(huán)產(chǎn)生強烈影響, 在特殊的時間段內(nèi)甚至?xí)窃斐缮稚鷳B(tài)系統(tǒng)突變的主導(dǎo)因素[79]。干擾活動也可以改變森林的年齡結(jié)構(gòu)和樹種組成, 造成森林NPP時空差異[77]。

3.2.2 森林NPP估算研究概述

森林NPP可由根(粗根、細(xì)根)、莖、枝凈積累的有機(jī)質(zhì)與凋零物、被食量、揮發(fā)的有機(jī)質(zhì)、未觀測的凋零物和死亡的樹木有機(jī)質(zhì)等成分組成[77,80]。

上世紀(jì)起就開展了對森林NPP研究, 而常用的直接收割法、碳通量觀測法等研究方法適用于小范圍內(nèi)的森林NPP觀測。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展, 利用遙感影像和森林清查數(shù)據(jù)進(jìn)行大區(qū)域范圍內(nèi)森林NPP估算成為關(guān)注熱點, 例如, 采用MODIS NPP數(shù)據(jù)和降尺度方法開展多尺度NPP研究[81]; 利用與葉面積指數(shù)顯著相關(guān)的NDVI估算NPP[82]?？偨Y(jié)學(xué)者常用的陸地生態(tài)系統(tǒng)NPP研究模型, 主要包括: 經(jīng)驗/統(tǒng)計模型、遙感模型和過程機(jī)理模型(表6)。

此外, 通過NPP與森林生物量之間的相關(guān)關(guān)系來估算森林NPP的方法也得到廣泛運用和實踐[73,77-78,80,88-89]。有研究表示部分NPP估算模型缺少對林齡的考慮, 而森林碳源/碳匯的空間分布相比環(huán)境因子更依賴林齡[72,80]。

3.3 森林結(jié)構(gòu)參數(shù)遙感反演

森林結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了林木的結(jié)構(gòu)要素及其屬性的連接方式, 反映森林狀況的結(jié)構(gòu)參數(shù)主要包括: 樹高、直徑、林齡、樹種組成、冠層高度、郁閉度、林分密度、森林起源等[90]。

遙感技術(shù)是提取森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的有效途徑。李登秋等綜合遙感數(shù)據(jù)、地形因子、地表覆蓋、森林清查數(shù)據(jù)反演江西省林分平均年齡, 進(jìn)而分析林齡對森林NPP的影響[72]。Hansen等利用回歸樹算法結(jié)合Landsat7和Landsat8綜合數(shù)據(jù)繪制撒哈拉以南地區(qū)樹高分布圖, 反演精度較高[91]。邱賽和廖凱濤等均采用GLAS波形參數(shù)估測離散的森林最大樹高、冠層高度、森林郁閉度等, 以光學(xué)影像及地面數(shù)據(jù)協(xié)助GLAS實現(xiàn)區(qū)域尺度上的森林參數(shù)的反演[20,92]。

LiDAR能夠準(zhǔn)確地獲取森林垂直參數(shù)(如樹高), 但在水平方向上的覆蓋范圍受限; 而光學(xué)遙感能夠獲取大范圍的、豐富的森林冠層水平參數(shù), 但對垂直高度的變化相對不敏感, 所以將LiDAR與光學(xué)遙感結(jié)合起來獲取森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的研究越來越多。Hudak等結(jié)合LiDAR、ETM數(shù)據(jù)和5種統(tǒng)計方法估計冠層高度[26]。Jin等采用LiDAR提取的小區(qū)域植被冠層高度作為地面真值數(shù)據(jù), 以此訓(xùn)練RF模型, 進(jìn)而實現(xiàn)大范圍植被冠層高度反演[93]。

4 存在問題與研究展望

4.1 存在問題

由于森林的多層次性、復(fù)雜性、統(tǒng)一性、動態(tài)變化性等特點, 其生態(tài)質(zhì)量評估可能涵蓋各個方面, 決定了評估過程會存在諸多問題。

4.1.1 評估指標(biāo)選擇問題

森林生態(tài)質(zhì)量評估指標(biāo)存在僅靠理論或經(jīng)驗篩選情況, 對評價指標(biāo)的有效性、代表性考慮不足, 可能會造成不同研究區(qū)甚至同一區(qū)域的研究案例缺乏可比性, 使得研究成果不能有效利用和參考, 阻礙科研學(xué)術(shù)活動交流。

4.1.2 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)問題

利用遙感技術(shù)反演森林生態(tài)參數(shù)的過程中需要精確的、有代表性的地面測量數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練和產(chǎn)品驗證, 所以高質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù)集是進(jìn)行森林生態(tài)質(zhì)量估算的前提。一般來說, 野外實地采樣和渦度相關(guān)通量觀測獲取的驗證數(shù)據(jù)精度較高, 但這類方法耗時較長且適用面積較小, 還會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不能同步問題, 降低了反演精度。另外, 森林生物物理參數(shù)估測更多的是利用模型模擬, 不同模型會存在參數(shù)、閾值、運算條件和精度差異, 從而增加了不確定性因素, 例如, 樣地的森林生物量不能直接測量, 需要一些生態(tài)參數(shù)(如樹高、胸徑、林齡)協(xié)助運算, 不同研究采用不同的回歸模型計算地面點生物量, 即使對于同一區(qū)域而言所得結(jié)果也會有所差別。

4.1.3 環(huán)境影響問題

森林生態(tài)質(zhì)量水平高低與其生存環(huán)境密切相關(guān), 土壤、氣候、大氣成分、水文條件、地形等環(huán)境因子和生物活動、自然災(zāi)害等干擾因子都會對森林產(chǎn)生影響, 卻很少有研究同時評估環(huán)境因子和干擾因子的相對影響, 導(dǎo)致對森林生態(tài)質(zhì)量影響機(jī)理分析地不夠充分。

4.1.4 遙感手段應(yīng)用問題

遙感手段是獲取區(qū)域森林生態(tài)參數(shù)、定量評估森林生態(tài)質(zhì)量的一種實施可行的方法, 但多數(shù)研究選用易獲取的森林水平結(jié)構(gòu)參數(shù), 而對森林垂直結(jié)構(gòu)因素考慮不足, 不能夠全面地評估具有復(fù)層結(jié)構(gòu)特點的森林的生態(tài)質(zhì)量狀況。

4.2 發(fā)展前景

根據(jù)森林生態(tài)質(zhì)量評估中存在的問題, 對其發(fā)展前景做出以下探討和展望。

首先, 森林生態(tài)質(zhì)量評估需要制定標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一的指標(biāo)體系, 合理的評價指標(biāo)會提高評估的準(zhǔn)確性和客觀性, 每個指標(biāo)選擇要遵循科學(xué)性、代表性、綜合性等原則, 避免出現(xiàn)含義不明、指標(biāo)重復(fù)和強相關(guān)性等問題, 例如當(dāng)為林地時, “植被蓋度”和“郁閉度”存在一定的重復(fù)性。評估指標(biāo)在不同地域、不同樹種、不同立地條件下, 其閾值可以因地制宜地進(jìn)行調(diào)整, 提高推廣能力, 使得學(xué)者的研究成果可以被互相驗證和借鑒, 促進(jìn)學(xué)術(shù)交流。

其次, 高水平的森林生態(tài)質(zhì)量估算需要對其進(jìn)行長期的動態(tài)觀測, 所以加強地面森林長期的網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測與管理, 不斷更新和完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù), 從而獲取實時有效的樣本數(shù)據(jù)。整合多源遙感數(shù)據(jù)、樣本調(diào)查數(shù)據(jù)、實地采樣數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等多種數(shù)據(jù)和方法, 對森林生物物理參數(shù)進(jìn)行估測, 以量化森林生態(tài)質(zhì)量, 這種研究思路能夠降低單一模型的不確定性, 提高估測精度, 實現(xiàn)不同尺度的森林評估。此外, 開展森林多尺度研究, 不局限于遙感數(shù)據(jù)的像元尺度, 也采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM(jìn)行森林生態(tài)參數(shù)估算和多尺度轉(zhuǎn)換, 以提高估測模型的精度和推廣、泛化能力。

再次, 森林生態(tài)質(zhì)量評估過程中需考慮環(huán)境因子(氣候、地形、土壤等)、干擾因子(干旱、洪水、蟲災(zāi)、火災(zāi)等)和人為活動的影響, 這些因素會造成森林變化, 從而產(chǎn)生生態(tài)質(zhì)量水平差異。另外, 不同林齡結(jié)構(gòu)的同類物種和同一林齡結(jié)構(gòu)的異類物種的參數(shù)有所不同, 量化評估參數(shù)時考慮樹種年齡、物種結(jié)構(gòu)可以提高反演結(jié)果精度, 推動森林資源成圖精細(xì)化和系統(tǒng)化。

最后, 多源遙感數(shù)據(jù)有望提高大尺度森林生物物理參數(shù)反演精度, 主要是將不同遙感平臺、傳感器的不同光譜、分辨率的波段進(jìn)行融合以充分發(fā)揮多種遙感影像的優(yōu)勢, 獲取較為精確和全面的森林水平和垂直結(jié)構(gòu)生態(tài)參數(shù)。另外, 研究尺度的擴(kuò)大和數(shù)據(jù)源的多樣化造成數(shù)據(jù)量增大, 采用適宜的、高效的運算方法也值得探索和深究。

值得一提的是森林生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣會影響森林生態(tài)功能和效益的發(fā)揮, 隨著森林開發(fā)利用程度加深, 其生態(tài)功能會受到損害, 甚至發(fā)生轉(zhuǎn)變, 勢必會對森林生態(tài)質(zhì)量水平產(chǎn)生影響, 因此, 對森林生態(tài)功能與其生態(tài)質(zhì)量的相互關(guān)系的研究在接下來的工作中應(yīng)該受到關(guān)注。

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A review on the methods of ecological evaluation of forest quality

HAN Haoshuang1,2, WAN Rongrong1,2,*

1.Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Forest provides a wide range of ecosystem functions including water conservation, climate regulation, environmental purification, water and soil conservation, and biodiversity protection, quantification of which is vital for understanding the processes of global carbon cycle, energy cycle and climate change. Based on extensive literature at home and abroad, this paper provided a thorough review of the progress in forest ecosystem quality quantification and assessment. Thus, the forest ecological quality assessment framework was summarized, and data acquisition and estimation algorithms for key indicators including forest biomass, forest productivity, and forest structure were elaborated. The latest progress and limitations existing in the quality evaluation of forest resources were discussed. Finally, this study put forward some prospects from the perspective of the standardization of evaluation indicators, the consideration of high-quality data, the impact of forest living environment, the applications on obtaining forest horizontal and vertical structural parameters by multi-source remote sensing data, and the interaction between forest quality and function.

forest ecological quality; biomass; productivity; forest structure; remote sensing technology

韓皓爽, 萬榮榮. 森林生態(tài)質(zhì)量評估方法研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué), 2021, 40(4): 212–222.

HAN Haoshuang, WAN Rongrong. A review on the methods of ecological evaluation of forest quality[J]. Ecological Science, 2021, 40(4): 212–222.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.04.024

S718.5; TP79

A

1008-8873(2021)04-212-11

2020-2-15;

2020-03-14

中國科學(xué)院“美麗中國生態(tài)文明建設(shè)科技工程”專項(XDA23020201); 國家自然科學(xué)基金(42071146)

韓皓爽(1995—), 女, 河南商丘人, 研究生, 主要從事資源利用與環(huán)境效應(yīng)方向研究, E-mail: 1051081038@qq.com

萬榮榮, 女, 博士, 研究員, E-mail: rrwan@niglas.ac.cn