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研究塞罕坝林场植被覆盖变化及其驱动机制能够为区域植被保护与森林经营管理提供重要的理论依据。基于MODIS-NDVI、气温和降水数据,采用趋势分析、偏相关性分析、残差分析和相对作用分析等方法,分析塞罕坝林场2000—2020年不同植被覆盖的时空变化,探讨气候因素和人类活动对不同植被覆盖的驱动机制。结果显示：(1)塞罕坝林场植被覆盖的归一化差异植被指数(NDVI)低于0.55的区域归为低植被覆盖区,NDVI高于0.65的区域为高植被覆盖区,而NDVI为0.55～0.65的区域为中等植被覆盖区。(2)2000—2020年,不同植被覆盖等级NDVI的平均增长速率有所差异,低植被覆盖区NDVI平均增长速率较快;其次是中等植被覆盖区和高植被覆盖区;尤其是2007年之后,塞罕坝林场全域NDVI平均增长速率明显高于2000—2007的植被NDVI平均增长速率。(3)在不同植被覆盖等级区,NDVI的主要驱动因素也有所不同,低植被覆盖区NDVI主要受到人类活动的影响,其贡献率高达60.78%;中高植被覆盖区主要驱动因子存在着空间异质性,即中高植被覆盖区的西部和东南部的低海拔区主要受人类活动的影响,而东北部... 相似文献
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为了探究空间格网化方法在森林碳储量估算中的应用,以塞罕坝机械林场的二类调查数据为基础,利用空间格网化方法提取林班中与碳储量估算相关的林龄、株数、郁闭度、蓄积量参数,通过BO-RF算法完成建模与估算,应用反距离加权插值方法完成空间插值统计,最终实现塞罕坝林场森林碳储量的整体性估算。结果表明：在不同格网尺度中,以3×3、5×5格网尺度的主要优势树种碳储量估算模型的精度表现较佳,华北落叶松(Larix gmelinii var.principis-rupprechtii(Mayr) Pilger)、白桦(Betula platyphylla Sukaczev)、樟子松(Pinus sylvestris var.mongholica Litv.)、蒙古栎(Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.)和云杉(Picea asperata Mast.)的决定系数(R2)均高于0.864,偏差、相对偏差、均方根误差、相对均方根误差也都表现较优;5×5格网尺度的主要优势树种的BO-RF的碳储量估算模型分别对主要优势树种的林龄、株数、郁闭度与格网中心碳储量... 相似文献
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