生长分析与生物量估算

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关键词

相对生长速率，单位叶面积率，净同化率，比叶面积，叶重分数，叶面积比，异速生长，GEDI，激光雷达，森林生物量，回归，非参数模型，像素化方法，Sentinel-2，陆地碳储量，不确定性制图，碳核算，气候变化，实地调查，地统计学，遥感技术，尺度，不确定性。

引言

生长分析是一种解释性、整体性和综合性的方法，用于解释植物功能或结构意义。生长分析的类型需要测量植物生物量和同化面积（叶面积），以及计算描述生长的某些参数的方法。生长是植物体积的不可逆增加，伴随着生物量（重量）的定量变化。

在自然环境中，生长和发育周期必须在环境条件决定的时间范围内完成，其中光照、水分和养分往往限制基因潜力的表达。通过在对比条件下的生长分析，可以揭示抵消这些限制并有助于维持相对生长速率的适应性特征。研究人员尚未从数量上探索植物的生长和生殖发育。

生物量估算和制图是全球气候变化影响评估、碳储量量化、生物加工厂场地适宜性调查、陆地生态系统碳循环研究以及森林火灾燃料能量评估的关键要素。森林地上生物量 (AGB) 在全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究中发挥着重要作用。

森林在维持全球碳平衡中发挥着至关重要的作用。生物量 (B) 是对特定时间点种群中存在多少活组织质量的评估。森林生态系统的健康状况和环境条件反映在生物量中。基于遥感的 AGB 估算方法是生物量量化和估算最精确的工具。合成孔径雷达 (SAR) 用于森林植被和生物量的遥感具有巨大的潜力，可以用于制图和洞察森林生态学。

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绝对生长速率 (AGR)

如果植物大小在不止一次场合被测定，则可以在给定时间段内确定大小的增加，即绝对生长速率 (AGR)，由下式给出：

$$\mathrm{AGR=M_{2}-M_{1}}$$

$$\mathrm{t_{2}-t_{1}}$$

其中 M₂ 和 M₁ 分别是植物在 t₂ 和 t₁ 时刻的质量。实验结束时的绝对大小取决于种子质量、发芽时间以及所有测量时间步长的 AGR 积分。在植物生物学中，大小通常测量为全株植物（M）或地上部分的干质量。

最有用且应用最广泛的分析是相对生长速率 (RGR) 的概念和简单的 RGR 方程，该方程源于具有无限资源（例如光照、空间和养分供应不受限制）的细胞群体的生长。

从单细胞群体发展而来的生长模型可以在数学上扩展到覆盖复杂的细胞多细胞生物，其中全株生长用叶面积和养分资源来表示。这些 20 世纪初的概念已被证明越来越适用于对自然和管理环境中生长和发育反应的研究。

生物量估算中使用的技术

由于能源植物的特点是生物量的净积累量很大。估算方法包括异速生长方程、平均生物量密度、生物量膨胀因子、地统计学等。

有不同的技术用于检测生物量估算。它们是光学遥感、合成孔径雷达 (SAR)、光探测和测距 (LiDAR) 以及空间生物量建模。AGB 建模分为两种情况：广泛的国家森林清单 (NFI) 和机载光探测和测距 (LiDAR) 作为参考数据。

森林地上生物量的测量对于碳收支核算、碳通量监测、生物多样性健康监测和气候变化研究至关重要。全球生态系统动态调查 (GEDI) 任务 LiDAR 数据与实测生物量和地理空间分析相结合，用于估算管理森林中的森林地上木质生物量 (AGB)。例如，对于难以进入或无法进入的地区，LiDAR 可以用作 NFI 的扩展。

生物量估算的应用

• 森林冠层高度建模。
• 光谱混合分析 (SMA)
• 林分水平分析。
• 地上生物量 (AGB) 和地下生物量 (BGB)

要点

• 生物量模型开发前 GEDI-LiDAR 数据过滤的重要性。
• 基于相对高度指标和地面实况值的森林 AGB 模型开发。
• 将 GEDI LiDAR 足迹转换为生物量足迹，并计算森林分区分生物量。
• 森林 AGB 分区地图和验证。
• 使用机器学习技术估算地上生物量 (AGB)。
• 发现雨季 Sentinel-2 影像对 AGB 变化敏感。
• 多个波段组合比单个波段更能作为预测变量。
• 不确定性地图有助于识别具有可靠生物量预测的区域。
• 易于复制的框架，适用于其他干旱落叶热带森林。

挑战与展望

• 全球实地生物量数据集。
• 生物量估算中的放大。
• 高精度生物量估算需要遥感。
• 异速生长方程的地理差异。

结论

定量生长分析对于在最佳和次优环境中开发新品种或改进管理实践以提高产量至关重要。生长速率衡量变量增加或减少的速度，显示一段时间内值的净变化。

为了测量自然生态系统或农业作物的生物生产力，我们最感兴趣的部分是净初级生产力或总产量。简单来说，植物生长分析只需要一个天平、感光纸和一个计算器，就可以对干物质产量的数量方面进行详细研究。

植物异速生长是植被生物量估算的理论基础。通常，使用异速生长方程对于估算树木和森林的生物量是必不可少的。通过回顾用于估算森林生物量的方法，我们可以得出结论，每种估算方法都有其优点和缺点，上述方法中没有一种方法总是从个体到较大尺度都是最好的。新开发的技术，如地统计学和遥感技术（例如，激光雷达），将是提高森林生物量估算精度的关键工具。

然而，在此之前，应使用多源数据和多方法探索不同层次森林生物量的空间变化。