[发明专利]基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法

说明书

本发明公开一种基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法，采用最大熵模型对工业用材林适宜性进行模拟，并将预测的环境适宜性和工业用材林生产力数值建立耦合关系，得出环境适宜度‑生产力转换方程。然后再进行未来多种不同强度气候变化场景下的适生区模拟，将得到的全球环境适宜度图层通过生产力‑环境适宜度之间的转换方程进行进一步栅格计算。最终得到工业用材林在全球的适生区和生产潜力。本发明物种分布模型结合了发表的地面调查生物量数据对未来森林生产力进行预测，不仅实现了全球尺度的高精度模拟，也能结合未来气候变化的特点进行大尺度上的未来生物量分布模拟，对工业用材林造林区域选择和未来生产力保持或提升具有重要意义。

技术领域

本发明属于森林生产力预测技术领域，具体涉及一种基于物种分布和生产力耦合的未来工业用材林生产力预测方法。

背景技术

木材紧缺一直是一个全球性的问题，且我国的木材紧缺问题尤其严重。目前，我国是全球第一大木材进口国和第二大木材消耗国。为了满足人民的生产生活需要，我国只能依靠增加进口量来维持木材供应。近年来我国进口木材占国内木材消耗量的比重由2000年的27.9％上升到2014年的50.7％。即便增加了木材进口量，我国木材年均缺口仍达3亿立方米。在这样木材紧缺的背景下，工业用材林的生产保持或提升问题将关乎我国各行各业的原材料保障供应。

近年来，由于天然林的禁伐，工业用材林未来生产力的模拟预测方法和产量维持问题成为已经成为重要议题。1990年以来，原始森林面积减少了8100万公顷，已经给部分国家带来了较为严重的生态问题。而后，巴西、澳大利亚、德国、美国、加拿大、南非等国家相继出台了天然林保护工程、建立国家公园或自然保护区、实行禁伐或限伐政策来加强对天然林过度开发的限制。另一方面，全球人工林造林速度在近10年已经开始放缓。然而人们对木材的需求量仍在持续增长，因此木材供需矛盾已经日益突出。

工业用材林(Industrial forest plantations)是森林生态系统中非常重要的组成部分。它给人类生存和发展提供了重要的基础原材料，如木材、食品以及油料等。同时，它在自然界中也是最丰富、最稳定的储碳库之一，在维持生态平衡方面发挥着不可替代的重要作用。根据联合国粮农组织(FAO，The Food and Agriculture Organization)森林资源开发服务处(Forest Resources Development Service)的统计结果，人工林以在全球森林中3.2％的比重，提供了全球35％的木材，其中用于提供木材的工业用材的占到了人工林中的60％以上，且该比重仍在逐年上升。然而，在全球气候变化背景下，工业用材林的产量也将面临巨大挑战。气候变化现已成为一个重大的全球问题。史无前例的全球气候变化已经造成物种适生区域范围的转移和局部的物种灭绝，并预计在未来会产生更大的影响。一些森林原本的适宜生境地在未来的气候条件下可能变得不再适合原本的森林生长，并影响现有森林的气候适宜性和生产力。因此，在全球气候变化下，工业用材林的适生区域和生产力面临着巨大的不确定性。

MaxEnt模型是物种分布模型中被最为广泛应用的一种，因为它具有较高的稳定性和可预测性。它是一种基于机器学习算法的模型，它主要利用物种出现点的地理坐标、以及气候条件等环境图层数据来完成森林的环境适宜度模拟。目前，该模型已经被广泛应于气候变化背景下濒危动植物适生区预测、生物入侵预测等领域，且已经取得了较好的预测效果。该模型在濒危动植物的保护和管理领域发挥了巨大的价值和作用。目前尚未有学者试图用它来预测气候变化背景下的森林生产力。

从环境变量对森林生产力的影响角度来说，以往森林生产力预测技术通常只考虑单一气候变量或土壤对森林生产力的影响。从生产力模拟尺度的角度来说，现有生产力模拟技术通常只模拟了某一小尺度区域的森林生产力响应气候变化。以往关于物种适生区的模拟技术也较多关注于濒危动植物、微生物对气候变化的响应，较少涉及工业用材林对气候变化的响应。