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一种基于数码相机图像和群落冠层结构调查的草地地上生物量估算方法
植物生态学报
2022, 46 (10):
1280-1288.
DOI: 10.17521/cjpe.2022.0235
草地地上生物量是影响其生态系统功能最重要的因素之一, 也是草地生态学研究中不可或缺的监测指标。草地地上生物量监测多采用收割法进行, 但这种破坏性取样方法会对研究区域带来巨大干扰, 尤其是面积较小的长期定位监测或者控制实验研究样地, 从而使得地上生物量监测的频次受到很大限制。因此, 通过获取某些原位易测变量, 建立地上生物量的估算方法具有重要意义。该研究依托内蒙古典型草地刈割控制实验平台, 通过数码照片获取不同土地利用方式下的植被覆盖度, 并对样方内的叶面积指数、植被高度、物种多样性等参数进行了测定, 最后利用一元回归模型、逐步回归模型和随机森林模型对地上生物量进行估算。结果表明, 植被覆盖度、叶面积指数、植被平均高度、植被最大高度和物种丰富度是影响地上生物量的主要驱动因素。通过构建适宜于本地的逐步回归模型, 可以实现草地地上生物量的准确预测。在该研究区域中, 预测模型的决定系数(R2) = 0.91, 均方根误差(RMSE) = 35.60 g·m-2。该研究提供了一种快速、准确且非破坏性测定草地地上生物量的方法, 可作为传统收割法的有效补充。  View image in article
图2
草地地上生物量估算中各变量的相关矩阵。每个方框内的椭圆颜色和尺寸大小代表变量间的相关方向和程度, 蓝色代表正相关, 红色代表负相关, 颜色越深代表相关性越强。AGB, 地上生物量; CV, 高度变异系数; FVC, 植被覆盖度; H', 香农-维纳多样性指数; hmax, 植被最大高度; hmean, 植被平均高度; hmin, 植被最小高度; LAI, 叶面积指数; MC, 含水量; richness, 物种丰富度。*, p < 0.05; ***, p < 0.001。
正文中引用本图/表的段落
相关性分析结果显示, LAI、植被覆盖度、植被平均高度、植被最小高度和植被最大高度均与地上生物量显著正相关, 物种丰富度和地上生物量存在相关关系但较弱(图2)。在3种高度指标中, 植被平均高度与地上生物量相关性最高(图2)。样方物种多样性、香农-维纳多样性指数、植被高度变异系数和植物含水量对地上生物量无显著影响。
相关性分析显示, LAI、植被覆盖度、植被平均高度、植被最小高度和植被最大高度是预测草地地上生物量最重要的变量, 物种丰富度、香农-维纳多样性指数、植被高度变异以及植物含水量与地上生物量的关系并不显著(图2)。此外, 各相关变量对地上生物量的预测能力和解释度存在明显差异。
本文的其它图/表
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