哈尔滨市城市森林三维绿量及生物量测算﹡

吴 磊,李明泽,祝 宁

（东北林业大学 林学院，黑龙江哈尔滨150040）

城市森林是城市生态的重要组成系统，在净化空气，调节气候，涵养水源和保护生物多样性等方面具有重要的生态功能。城市森林的生态环境效益不仅取决于树种、覆盖面积,还取决于空间结构以及植被的生长状况,其中城市森林的三维绿量与其初级生产力和生态环境效益密切相关。三维绿量,简称绿量,是指所有生长中植物茎叶所占据的空间体积,单位一般用立方米表示,是城市绿化指标体系的第一立体指标。

三维绿量作为绿化指标突破了原有二维绿化指标的局限性,针对不同植物种类、不同城市森林结构间差异,以植物占据的绿色空间体积作为评价标准,使城市森林绿化指标由二维向三维迈出了重要的一步。三维绿量指标可以更加准确地反映城市森林空间构成的合理性和生态效益水平,有助于准确地描述城市森林的空间结构和定量研究城市森林与环境的相关关系。

1 研究地概况

哈尔滨，位于东经125°42′～130°10′，北纬44°04′～46°40′，全市土地面积5.31万平方公里，其中，市区面积7086平方公里，三环内主建城区面积331.21平方公里。哈尔滨市年平均温为3.6℃，全年有5个月的时间月平均气温在0℃以下。夏季暖湿，7月份月平均气温为22.8℃，受大陆性季风气候影响，哈尔滨气温日较差和年较差都很大，日较差多在4～13℃之间，年较差达42.2℃，且春季升温快，秋季降温亦快，春温略高于秋温。受城市热岛效应影响，哈尔滨城区气温明显高于郊区。近十年来，城区的年平均最低气温比郊区高2.7℃。其中7月份高3.0℃，1月份高4.2℃。

哈尔滨1951～1980年年平均降水量为523.3mm，降水量年内分配不均匀，1月份平均仅3.7mm,7月份平均达160.7mm。哈尔滨四季之间降水量差异甚大，以夏季（6～8月）降水最为集中，其量多在330mm左右，约占全年降水总量的64%～65%；春、秋两季降水量相近，秋季（9～10月）稍多于春季（4～5月）；冬季（11～3月）总降水量只有30mm左右，仅占全年总降水量的5%～6%。哈尔滨降水量的年际变化很大，呈不稳定型,年降水变异系数为0.19。年内各时段的变异系数以农作物生长季（5～9月）最小（0.20），夏季（6～8月）偏小（0.23），秋季（9～10月）最大（0.41），冬、春季略大。在80%保证率条件下，哈尔滨年降水量为418mm，生长季（5～9月）降水量为351mm。受城市小气候影响，哈尔滨城区、郊区的降水量、降水强度都略高于周围地区［3,4］。

哈尔滨野生植物种类丰富，据不完全统计，哈尔滨地区有野生植物770余种，其中维管束植物600余种。在各植物种中，华北植物区种占42.1%，满洲植物区种占53.4%，蒙古植物区种占27.9%，西伯利亚植物区种占28.3%。有199种为广布种。在哈尔滨地区的植物区系成分中，虽然西伯利亚植物区、蒙古植物区与满洲植物区的植物种类相差悬殊，但各区植物的平均比数很接近，说明哈尔滨地区的植物区系成分具有西伯利亚植物区、蒙古植物区与满洲植物区过渡的特征［5,6］。

2 研究方法

2.1 取样地的选择

首先，借助2002年哈尔滨城市绿地分布真彩航片，在哈尔滨城市森林进行分层抽样：按照城市森林的树种构成划分第一层（多树种构成林地以优势树种为基准），在每一树种内以郁闭度等级划分第二层，最后以树龄划分第三层，共取样54块，郁闭度大于0.7取样面积为 800m2，郁闭度小于 0.7 取样为 800 m2［7～9］。

2.2 三维绿量及生物量测算步骤及模式

（1）将哈尔滨城市森林按树种进行一类圈划（多树种构成林地以优势树种为基准），主要分为六类树种：杨树林(Populus spp)，柳树林(Salix matsudana)，落叶松林（Larix gmelini），榆树林（Ulmus pumila），云杉林(Picea spp)，白桦林(Betula platyphylla)。

（2）在真彩航片上确定出郁闭度的等级，以郁闭度等级进行第二层分类圈划，郁闭度划分为3个等级：I级(0.7～1.0)，II级(0.4～0.7),III级（0～0.4）。

（3）在真彩航片上按龄级进行分类，龄级分为3个等级：I级（幼生林），II级（中生林），III级（成熟林及过熟林）。

（4）分层抽样确定样地。调查样地树种的主要组成，实测样地的郁闭度、龄级、单株树木生物量；并实地调查树木冠型以计算单株三维绿量 (三维绿量公式见表1)，累加单株三维绿量及生物量获得样地三维绿量及生物量,利用组成比例加权平均获得不同树种在不同郁闭度等级及不同龄级下城市森林单位面积的三维绿量及生物量（表2）。

表1 三维绿量计算公式Table 1 The calculation formula oftridimensional green biomass

（5）按照城市森林树种构成、郁闭度等级和龄级对航片矢量化，获得不同类型和等级的城市森林面积分布,与相应单位面积三维绿量相乘,计算不同等级下的城市森林三维绿量值,汇总累计哈尔滨城市森林总绿量值；将不同等级下的各树种三维绿量值与相应单位体积生物量相乘，计算不同等级下各树种的生物量值，汇总累计哈尔滨城市森林总生物量值。

2.3 精度检验

在有效样地内，随机选取30块样地，用推算得到的样地三维绿量及生物量值和实地调查的样地三维绿量值及生物量值检验测算精度。检验公式如下：

（5）用公式C=100%-E求精度(C)。

3 结果与分析

3.1 单株三维绿量及生物量的测算

根据实地调查得到的树木冠型、冠幅和冠高选用三维绿量计算公式计算单株树木的三维绿量。实地采样得到不同树种林木在不同龄级及郁闭度条件下的单株生物量。

3.2 航片数字化

由于航片（图1）在城市不同区域色彩质感差异，使用监督分类比非监督分类更为精确，因此，本研究使用监督分类。根据调查样地航片的色彩特征与实地调查的城市森林特征的相关关系，借助ARCGIS进行航片数字化，获得空间数据和属性数据（图1、2、3、4）。

图1 哈尔滨市区真彩航片图Fig.1 The color aerial photo of Harbin urban area

图2 哈尔滨城市森林分布图Fig.2 Forest distribution of Harbin urban area

图3 哈尔滨城市森林郁闭度分布图Fig.3 Closing degree of Harbin urban forest

图4 哈尔滨城市森林龄级分布图Fig.4 Age-class of Harbin urban forest

由图可见，哈尔滨市区城市森林主要集中在二环内，在开发区等新规划地区优势树种几乎全为杨树，落叶松主要集中于市郊。

3.3 单位面积三维绿量及生物量计算

累计样地内单株三维绿量，得到样地三维绿量，将相同树种相同郁闭度相同龄级的不同样地三维绿量加权平均，获得不同树种不同郁闭度不同龄级的单位面积三维绿量及生物量（表2）。

表2 不同树种在不同郁闭度不同龄级下单位面积绿量及生物量Table 2 The greed biomass and biomass ofdifferent trees with various closingdegrees and age-classes

3.4 哈尔滨城市森林不同类型三维绿量及生物量和总体三维绿量及生物量

借助航片数字化得到哈尔滨城市森林不同树种不同郁闭度级别不同龄级的面积分布，与单位面积三维绿量相乘，获得哈尔滨城市森林不同树种不同郁闭度级别不同龄级的三维绿量及生物量，并且得到哈尔滨城市森林的总体三维绿量及生物量。

3.5 哈尔滨城市森林三维绿量及生物量测算精度检验

以不同树种不同郁闭度等级不同龄级单位面积三维绿量推算的样地三维绿量及生物量值与实际调查的样地三维绿量及生物量值检验测算精度。

在95%和99%置信度下三维绿量测算精度分别为87.33%、82.51%，生物量测算精度分别为85.74%、80.90%，结合国内外相关测算经验，精度达到80%以上即可应用，经检验，哈尔滨城市森林三维绿量及生物量测算精度达到要求，可以应用。

4 结论与讨论

（1）整体来说，哈尔滨市城市森林主要分布于公园和高校范围内，并且存在树种种类单调的缺陷。新开发地区行道树及绿化树种基本均为杨树，而落叶松林则在市郊大量分布。市区内平均面积三维绿量为0.24 m3/m2，这主要是因为城市森林面积较小，而市郊被大量开发为农田或建筑用地导致的。

（2）研究证明，通过分层抽样，样地实地调查结合地理信息系统，利用立体量推算立体量及生物量的方法能迅速并较精确的测算城市森林绿量及生物量。对城市森林绿量及生物量的测算是为城市森林的生态功能、环境效益提供资料，最终目的是为了促进城市森林的健康发展。随着对三维绿量、生物量研究的深入，必将促进城市林业研究的进一步发展。

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