基于多尺度协同与地貌分区建模的喀斯特地区森林地上生物量高精度反演

《Systems》：High-Precision Inversion of Forest Aboveground Biomass in Karst Regions Based on Multi-Scale Synergy and Geomorphological Zoning Modeling

　　

准确量化中国西南喀斯特山区的森林生物量对于区域碳汇核算至关重要。然而，基于遥感的该区域森林生物量反演受到尺度效应和空间异质性的双重制约。本研究以高原喀斯特和峰丛洼地喀斯特两种典型喀斯特地貌为案例，构建了一种将多尺度协同（样地—小流域—区域）与地貌分区建模相结合的反演框架。具体而言，通过融合小流域高分辨率卫星影像（2 m）与野外样地数据所反演的高精度森林地上生物量（aboveground biomass，AGB），被用作尺度转换桥梁。采用主导类变异加权法将空间分辨率从2 m尺度上推至30 m尺度。随后，整合Landsat-8 OLI影像、土地利用/土地覆盖数据和地形因子，构建了针对不同地貌的神经网络模型，即面向高原喀斯特的BPANN-GY模型和面向峰丛洼地喀斯特的BPANN-FC模型，其验证均方根误差（root mean square error，RMSE）分别为11.02%和12.39%。结果表明，2013年高原喀斯特地区森林AGB均值为110.66 t·ha^?1，2024年为111.46 t·ha^?1；峰丛洼地喀斯特地区2014年森林AGB均值为123.98 t·ha^?1，2024年为125.57 t·ha^?1。与基准年（2013/2014年）相比，截至2024年两个区域森林AGB总量均显著增加，高原喀斯特地区增幅达11.43%，峰丛洼地喀斯特地区增幅达6.43%。在空间上，AGB增幅最显著的区域出现在中高坡度地带，而各坡度等级间森林AGB差异逐渐缩小，这表明在有效的土地管理下森林结构完整性和功能稳定性逐步增强。本研究从方法上验证了利用高分辨率卫星影像反演的高精度AGB作为尺度转换桥梁的科学性与可行性。所建立的AGB反演体系为中国西南喀斯特地区的碳汇核算、生态修复和土地管理提供了方法论框架与数据基础，并为其他高异质性地貌区的森林AGB反演提供了可迁移的技术路径。

中国西南喀斯特地区森林生态系统在全球碳循环中具有重要地位，其森林碳汇量占全国森林碳汇的31.15%，碳储量占全国森林碳储量的41.01%。然而，该区域地表—地下二元水文结构独特，岩—土—植被系统异质性强，森林植被呈高度斑块化分布，景观破碎化程度极高，不同喀斯特地貌类型间森林地上生物量（AGB）变异系数可达163%。传统基于中低分辨率卫星影像的AGB反演受到混合像元效应和景观异质性的双重制约，模型精度普遍偏低；而高分辨率影像虽可精细刻画局地空间异质性，但其覆盖范围有限且时间序列不连续，难以直接应用于区域尺度反演。尺度效应长期以来是区域尺度AGB高精度反演的主要瓶颈。为此，研究人员以中国西南高原喀斯特和峰丛洼地喀斯特两种典型地貌为研究对象，构建了融合“样地—小流域—区域”多尺度协同与地貌分区建模的反演框架，旨在实现区域尺度森林AGB的高精度反演。

本研究建立的反演框架以高分辨率卫星影像（2 m）与野外样地数据反演获得的小流域高精度森林AGB为尺度转换桥梁，采用主导类变异加权法实现AGB从2 m至30 m的空间尺度上推，进而整合Landsat-8 OLI影像、土地利用/土地覆盖（LULC）数据和地形因子，针对不同地貌分别构建BPANN-GY（高原喀斯特）和BPANN-FC（峰丛洼地喀斯特）神经网络反演模型。研究区域涵盖中国西南喀斯特地区的云南省、贵州省、四川省、重庆市、广东省、广西壮族自治区、湖南省和湖北省。模型验证结果表明，BPANN-FC和BPANN-GY的RMSE分别为12.39%和11.02%，均满足高精度反演要求。基于上述模型，研究人员实现了两个喀斯特区域2013/2014年与2024年森林AGB的定量反演与空间制图。

在模型适用性评价方面，通过整合13个遥感变量与上推后的AGB样本数据构建的BPANN-FC和BPANN-GY模型，在训练、验证和测试阶段均表现出稳定的拟合性能，RMSE分别为12.39%和11.02%，证实两种模型均具有较高的反演精度和稳健性。

在森林AGB遥感反演结果方面，2013年至2024年高原喀斯特地区森林面积增加2465.24 km2（增幅10.63%），森林AGB总量增加29.33 Tg（增幅11.43%），均值从110.66 t·ha^?1小幅增至111.46 t·ha^?1（增幅0.72%）。2014年至2024年峰丛洼地喀斯特地区森林面积增加3025.55 km2（增幅5.08%），森林AGB总量增加47.46 Tg（增幅6.43%），均值从123.98 t·ha^?1增至125.57 t·ha^?1（增幅1.28%）。

在森林AGB时空动态分析方面，按六个坡度等级（平坡0–5°、缓坡5–15°、斜坡15–25°、陡坡25–35°、急坡35–45°、险坡>45°）进行分析后发现，高原喀斯特地区森林AGB沿坡度呈相对连续的渐变分布，而峰丛洼地喀斯特地区呈高度破碎化的斑块镶嵌格局。与2013/2014年相比，2024年两个区域中高坡度地带（陡坡、急坡和险坡）森林AGB显著增加，其中高原喀斯特地区陡坡增幅2.37%、险坡增幅3.60%，峰丛洼地喀斯特地区急坡增幅4.09%、险坡增幅5.90%。然而，平坡和缓坡地带因新增幼龄林的大量涌入产生“稀释效应”，平均AGB出现下降，高原喀斯特地区平坡下降4.83%，峰丛洼地喀斯特地区平坡下降2.54%。总体而言，各坡度等级间AGB差异逐渐缩小，表明森林结构完整性和功能稳定性逐步增强。

讨论部分指出，本研究提出的方法学创新在于利用小流域高精度AGB数据作为连接样地与区域的尺度转换桥梁，并采用地貌分区建模策略有效规避了地貌异质性引起的系统误差。通过与多源独立数据的交叉验证，研究结果与弄岗国家级自然保护区15 ha永久样地实测值（125.7 t·ha^?1）高度一致，与天龙山典型喀斯特次生林实测值（106.94 t·ha^?1）较为接近，证实了反演结果的可靠性。研究揭示的“总量快增、均值慢增”森林碳汇增长模式表明，新增森林以结构简单、胸径和树高较低的幼龄人工林为主，对区域平均AGB产生显著的“稀释效应”。为实现“双碳”战略目标，未来该区域森林碳汇管理需从面积扩张导向型向质量提升导向型转变，重点加强中高坡度地带天然次生林和成熟林的保护与精准经营。

研究结论可归纳为：（1）成功构建了融合“样地—小流域—区域”多尺度协同与地貌分区建模的喀斯特地区森林AGB反演框架，实现了高原喀斯特和峰丛洼地喀斯特山区的AGB高精度反演与空间制图，为“双碳”目标下喀斯特地区碳汇核算与动态评估提供了可操作的技术方案和数据基础。（2）2013/2014年至2024年间，高原喀斯特地区森林AGB总量从256.64 Tg增至285.97 Tg（增幅11.43%），均值从110.66 t·ha^?1增至111.46 t·ha^?1（增幅0.72%）；峰丛洼地喀斯特地区森林AGB总量从738.06 Tg增至785.51 Tg（增幅6.43%），均值从123.98 t·ha^?1增至125.57 t·ha^?1（增幅1.28%），总体呈现“总量快增、均值慢增”格局。（3）空间上，中高坡度地带森林AGB增幅显著，各坡度等级间AGB差异逐渐缩小，表明森林结构完整性和功能稳定性逐步增强。