利用数据同化的森林小班蓄积量因子年度更新方法OA

生长模型的构建依赖森林样地实测数据,虽能有效描述森林的生长趋势,但如果样地调查间隔较长则生长模型难以实现区域森林资源小班蓄积量的年度动态跟踪。遥感技术凭借实时性、大范围覆盖优势,可快速获取森林状态变量,然而其蓄积量反演精度相较于生长模型仍存在明显差距。为此,提出了一种数据同化方法,旨在融合生长模型的机理优势与遥感数据的区域观测优势,实现小班尺度森林蓄积量的年度动态更新,从而精准捕捉森林资源的年度变化特征。以黑河地区时序森林资源固定样地与小班调查数据为基础,首先利用生长模型估算小班尺度森林蓄积量;同时基于Landsat 8 OLI遥感数据,采用XGBoost方法估算蓄积量。在此基础上,引入似乎不相关回归(SUR)模型作为数据同化过程中的桥梁,通过该模型估计多模型联合误差协方差矩阵,为后续最佳线性无偏估计(BLUP)校准提供关键参数支撑,最终通过构建遥感数据辅助的统计推断框架,实现小班尺度森林蓄积量的年度更新。在“时间不变”假设下,该方法更适用于我国样地调查间隔较长的数据现状。结果表明:与单一生长模型的预测结果相比,同化后小班尺度森林蓄积量的估计精度提升32.48%;同时,同化过程有效降低了预测不确定性—生长模型原始预测的均方根误差(RMSE,ERMS)置信区间为23.278~23.677 m^(3)/hm^(2),而经过BLUP校准后,均方根误差置信区间显著收窄至15.734~15.965 m^(3)/hm^(2),充分表明了该同化方法在提高蓄积量估计精度与稳定性方面具有明显优势。研究在保证蓄积量估计无偏性的前提下,显著提高了估算精度,成功实现森林资源调查监测中“以点(样地)推面(小班)”的点面衔接,为省、市、县及小班多尺度森林资源数据的时空一致性年度更新提供了有效技术支撑。