《典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型》（征求意见稿）编制说明

广西地方标准《典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型》（征求意见稿）编制说明一、任务来源、起草单位、主要起草人本标准是《广西壮族自治区市场监督管理局关于下达2257号）下达的项目，由广西壮族自治区林业局提出，广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心（简称广西森林生态监测中心）、广西壮族自治区林业勘测设计院（简称广西林业勘测设计院）、南宁师范大学、广西壮族自治区国有高峰林场（简称广西高峰林场）、广西壮族自治区标准技术研究院（简称广西标准技术研究院）、广西壮族自治区气象科学研究所（简称广西气象科学研究所）等单位共同起草。立主要起草人及分工如下表1。唐一飞学学场场场二、制定标准的必要性和意义森林是陆地生态系统的主体，在吸收二氧化碳、释放氧气，延缓温室效应、遏制全球变暖等作用得到世界的公认。国家主席习近平在2020年第75届联合国大会上向世界郑重前碳达峰行动方案》（国发〔2021〕23号），方案制定了碳达峰十大行动，其中第八大行动“碳汇能力巩固提升行动”的重点任务是：稳定现有森林等生态系统类型的固碳作用，实施森林质量精准提升，提高森林质量和稳定性，开展森林等《中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》（中发〔2021〕36号）要求制定科技支撑碳达峰、碳中和行动方案，编制碳中和技术发展路线图，加强气候变化成因及影响、生态系统碳汇等基础理论和方法研究。2022年5月，广西制定《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的实施意见》，要求依托和拓展自然资源调查监测体系，利用好林草生态综合监测评价成果，建立生态系统碳汇监测核算体系。2022年6月，《广西壮族自治区林业局关于加快制定我区碳达峰、碳中和中长期规划的建议会办意见》（桂林函〔2022〕837号），明确提出立项研制“广西典型森林生态系统碳汇计量监测核算地方标准体系”等技术研究工作。森林蓄积量、生物量和碳储量，是反映森林生态系统质量和生产力的重要参数，也是森林资源调查监测评价的重要指标。国家林业局从2009年第八次全国森林资源清查开始，积极推进我国主要树种的生物量调查建模工作，目前已完成了杉木、马尾松、云南松、油松、湿地松、落叶松、冷杉、柳杉、云杉、栎树、桦树、木荷、枫香等13个树种（组）32个建模总体的样本采集及参数测定工作，上述模型均属于单木水平生物量模型，为我国林业碳汇计量监测体系的构建奠定重要基础。根据研究对象的不同，可以分为基于单木水平蓄积量模型、生物量模型、碳储量估算模型和基于林分水平蓄积量模型、生物量模型、碳储量估算模型。单木水平的模型是基础，林分水平的模型在生产实践中意义更大。基于林分蓄积量估测生物量或碳储量，具有高效的特点，大量的研究表明，可以由区域的蓄积量估测生物量，然而，传统的目前发表的林分蓄积量和生物量模型都要显著少于单木水平的模型，且我国尚未见到以国家标准或行业标准发布的林分蓄积量和生物量模型。本研究提出的建模方法，构建的模型具有健稳性和相容性，避免森林蓄积量、生物量和碳储量数据计算的矛盾。广西地处中国南部，跨北热带、南亚热带和中亚热带3个生物气候带，自然条件复杂，不同气候和水热条件组合的环境适生不同种类的森林植物，形成不同类型的森林，且具有明显的地带性，据《广西植被》统计，天然植被类型有14个植被型，301个群系。由于阔叶树种类多样，难以编制所有的储量数表，因此，结合森林资源连续清查，选择具有地带性代表的植被类型，且类型面积较大、森林蓄积量较大的群系作为建模对象。包括杉木林、马尾松林、桉树林、湿地松林、栎树林、木荷林、枫香林等，这些树种，均具有经检验的单木尺度生物量模型，也形成行业或地方标准。以上7种森林类型，广泛分布在广西各地，据最新广西森林资源一张图数据结果显示，各林分面积、蓄积占森林总面积、总蓄桉树林22.99%、26.98%，湿地松林0.99%、1.25%，栎树林结合森林样地调查数据，由此构建林分尺度的生物量模型，具有很高的可靠性，对区域碳储量的估算、评价以及碳汇项目的开发的计量，意义重大。三、主要起草过程本标准编制过程目前已经历以下4个阶段：立项申报、征求意见稿（初稿）编制、征求意见稿（初稿）咨询建议、征求意见稿公开征求意见等阶段。（一）立项申报阶段根据《典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型》标准起草工作方案，2023年3月，广西林业相关科研与生产单位成立标准立项申报小组，开展标准立项申报工作。项目牵头单位广西森林生态监测中心负责提报立项申报书等相关材料，并组织相关单位开展标准研讨会，进一步明晰标准草案基本框架，明确各单位工作职责；广西标准技术研究院对标准开展标准立项查新，并收集国内相关标准编制情况。2023年8月22日，自治区市场监督管理局印发《广西壮族自治区市场监督管理局关于下达2023年广西地方标准修定项目计划的通知》（桂市监函〔2023〕2257号），本项目通过立项审查。（二）征求意见稿（初稿）编制阶段2023年8月30日，广西森林资源与生态环境监测中心组织《典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型》项目启动会，明确标准框架、职责分工、重点内容，编制组正式开始征求意见稿（初稿）编制工作；2023年9月15日，项目组派出徐占勇、李成杰、孟想3名技术人员参加由广西标准化协会组织的八桂标准科普大讲堂（广西地方标准制修订程序及注意事项）培训班学习，为标准编制储备技术力量。（三）征求意见稿（初稿）咨询建议西林业碳汇系列地标专家咨询会”，邀请广西科学院吕郁彪（二级教授）、广西植物研究所刘演（二级教授）、广西林科院申文辉（教授级高工）、广西地矿局康志强（正高级工程师）、中国亚热带农业生态研究所杜虎（副研究员）、广西大学林学院罗应华（副教授）等单位相关专家对征求意见稿（初稿）咨询建议，项目组的蔡会德、卢峰、苏宏新、莫伟华等人参加会议，与会专家对标准的框架、条款、技术参数等进行了讨论，并提出相关修改建议。（四）征求意见稿公开征求意见2023年10-12月，项目组对征求意见稿（初稿）征求的意见进行梳理和修改，进一步明晰了标准的框架、条款、技张伟正高级工程师、王全永正高级工程师等有关成员再次对标准的相关内容及格式研讨修订后提报标准征求意见稿等相关材料公开征求意见。四、制定标准的原则和依据，与现行法律、法规的关系，与有关国家标准、行业标准的协调情况（一）制定标准的原则本标准制订遵循科学性、实用性、相容性的原则，力求做到科学规范、指标准确、可操作性强，既与国家相关标准接轨，又符合广西区情。标准按中华人民共和国国家标准编写规则》等文件的要求进行编写。1.科学性原则本标准通过全区森林资源连清样地及其他监测数据，结合我国已发布的主要树种的立木生物量模型等系列标准，测算不同树种单木水平的蓄积量、生物量和碳储量，并利用非线性独立回归估计、非线性误差变量联立方程组和含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法，以林分平均高和林分胸高断面积为自变量，构建典型森林的蓄积量模型，以林分平均高、林分胸高断面积及林分蓄积量为自变量，构建典型森林的生物量模型，以生物量为自变量，结合不同森林的综合含碳系数等参数构建典型森林的碳储量模型，实现将单木水平转化成林分水平。模型的构建具有科学性。2.实用性原则森林蓄积量模型评价和验证精度都达到GB/T26424对小班蓄积量调查允许误差等级A的精度要求，模型可用于森林资源规划调查森林蓄积量估算，估测区域森林碳储量。利用林草生态综合监测数据高效、准确、全面估测全区森林碳储量，推进林业碳汇计量工作科学化、规范化、常态化，为自治区、市、县林业主管部门开展林业碳汇计量工作，提升林业碳汇计量监测能力。3.相容性的原则首先用非线性回归方法建立“三储量”的独立回归模型，再用非线性误差变量联立方程组方法建立模型系统；最后用采用含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法，联合建立7种森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型。模型的结果具有相容性原则。（二）制定标准的依据1.引用相关法律法规和国家、行业标准本标准样本采集依据GB/T38590；样木生物量计量按照LY/T2660、LY/T2661执行；模型评价按LY/T2258执行。2.参考各类标准文件资料本标准编制过程中主要参考的文件资料包括1）东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型研建，北京林业大学学报2）北京市主要森林类型蓄积量生物量碳储量模型研建，林业资源管理。（三）与现行法律、法规的关系，与有关国家标准、行业标准的协调情况本标准遵循《中华人民共和国标准化法》等法律法规，标准文本与上述等现行法律、法规和有关强制性国家标准相一致，与这些文件中的规定不存在矛盾，本标准的内容和各项指标不低于国家强制性标准及国家推荐性标准。国内外目前尚未制定有典型林分蓄积量、生物量、碳储量模型的标准。五、主要条款的说明，主要技术指标、参数、试验验证的论述（一）关于规范性引用文件拟制定的《典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型》标准，其主要技术依据是建模样本采集的方法《森林资源连续清查技术规程》（GB/T38590-2020成果应用涉及《森林资源规划设计调查技术规程》（GB/T26424-2010）。样地内样木蓄积量、生物量和碳储量计量参照《立木生物量模型及碳计量参数湿地松》（LY/T2261）、《立木生物量模型及碳计量参数马尾松》（LY/T2263）、《立木生物量模型及碳计量参数杉木》（LY/T2264）、《立木生物量模型及碳计量参数栎树》（LY/T2658）、《立木生物量模型及碳计量参数木荷》（LY/T2660）、《立木生物量模型及碳计量参数枫香》（LY/T2661）、《立木生物量模型及碳计量参数建模规范按《立木生物量建模方法技术规程》（LY/T2258）14721）、《林业碳汇计量监测术语》（LY/T3253-2021）的相关术语也是规范性引用文件。（二）关于术语和定义术语，引用了《森林资源术语》中的优势树种（组）术语，编制组定义了“森林蓄积量模型”、“森林生物量”、“森林（三）关于建模样本本次建模的优势树种为杉木林、马尾松林、桉树林、湿地松林、栎树林、木荷林及枫香林，各优势树种占样地株数65%以上；数据来源是2010-2020年以来的广西森林资源连续清查样地调查资料，样地大小为666.6平方米，总样地数量1249个，其中杉木林样地320个，马尾松林样地217个，桉树林样地448个，湿地松林样地64个，栎类林样地82个，荷木林样地67个，枫香林样地51个，每个森林类型建模样地数量均大于50个，样地分布在广西壮族自治区14个地市图1建模样地分布示意图(四)关于树高曲线本文件以2010-2020年以来多期连清样地实测样木的胸径、树高数据为基础，利用理查德方程建立了广西典型森林类型主要树高曲线模型簇，并结合样地内实测平均胸径和树高数据，选择一条对应树种最适的树种曲线，计算样地内所有样木的树高，主要树种的树高曲线簇如图2。（五）关于二元材积模型用此样地实测胸径和测算树高数据，结合广西主要树种二元材积表计算样地内样木材积，各树种的材积方程如下：一般桉类：=0.0434785−0.00675245+0.0002736522+0.0005020442−0.00335291;1.87892370−0.00569185503+0.65259805+0.00784753507∗(+)；杉木：=0.000065671∗1.7694121.069769；马尾松：=0.0000714265437∗1.8670080.9014632；云南松：=0.000050440∗1.943725∗0.977397；阔叶树：=0.0000667054∗1.847954500.96657509。上述蓄积公式中，表示样木蓄积，单位为立方米；表示样木胸径，单位为厘米；表示样木树高，单位为米。（六）关于单木生物量、碳储量计量各树种分别利用LY/T2264、LY/T2263、LY/T2261、DB45/T2751、LY/T2658、LY/T2660、LY/T2661标准计量样木生物量，采用树种含碳率及生物量计算样木碳储量，样地内伴生树种的生物量测算分别采用《中国主要林木生物量模型手册》、《中国主要优势树种生物量方程》的模型来测算；对于还未有生物量模型的树种，采用立木材积、基本木材密度和生物量扩展因子估测，汇总样地单木的数据，从而获得样方的蓄积量、生物量、碳储量。在此基础上建立形成样木号、森林类型、胸高断面积、平均树高、蓄积量、生物量、碳储量为字段的建模数据库。建模样地特征值见表2。Form.Liquidambarformosana（七）关于典型森林类型模型研建将7种森林类型1249个样地的蓄积量、生物量、碳储量实测数据，首先用非线性回归方法建立“三储量”的独立回归模型，再用非线性误差变量联立方程组方法建立模型系统；最后用采用含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法，联合建立7种森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型。上述模型属于误差变量联立方程组，其中G、H为解释变量(也称为外生变量)，作为无误差变量，M、B、C为需要估计的目标变量(也称为内生变量)，作为误差变量。联立方程采用中国林科院研发的ForStat软件“统计分析”模块中的“非线性误差变量联立方程组”进行求解。2、联立储量模型的参数估计值和模型评价指标（1）联立储量模型的参数估计值所建立典型森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型参数值见表3。a1b0b1杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana（2）模型评价选择确定系数（R2）、估计值的标准差（SEE）、总相和平均百分标准误差（MPSE）等6项指标作为基本评价指标，见式（2）~式（7）：2=1−σ−2/σ−2（2）SEE=σ−2/σ−2TRE=σ−2/σ×100—实际观测值；—模型预估值；—样本平均值；n—样本单元数；p—参数个数；（3）评价结果7种典型森林类型蓄积量模型的确定系数R2在0.994~0.998之间，生物量模型的R2在0.989~0.997之间，碳储量模型的R2在0.990~0.997之间。林分单位蓄积量主要与断面积、平均高有关，林分生物量主要与蓄积量、平均高有关；误差指标MPE和MPSE的大小，前者反映对总体估计值的平均误差，后者反映对林分或小班估计值的平均误差，本文件所建7种森林类型的碳储量模型，MPE在0.28%~1.72%之间，均未超过2%；MPSE在3.16%~8.01%之间，均未超过9%，均未超过15%，说明模型的实用性和稳定总体相对误差TRE和平均系统误差MSE都在±1%以内且大部分都趋向于0，说明含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法，是建立林分水平储量模型系统的可行方法。评价结果见下表4。杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana（八）关于模型验证采用5折交叉检验及外业补充调查数据的方法进行模型验证，确保模型参数的稳定性。采用5折交叉检验：5折交叉检验相当于建5次模型，每次用80%数据建模，用另外20%数据来检验，最后联合计算统计指标。模型验证结果详见表5。从验证结果看，模型精度都在误差允许范围内，说明建模样本分布比较理想，模型参数很稳定。杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana杉木林Form.Cunninghamia枫香林Form.Liquidambarformosana