Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ PLoS ONEarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
PLoS ONE
Article . 2015 . Peer-reviewed
License: CC BY
Data sources: Crossref
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
PLoS ONE
Article
License: CC BY
Data sources: UnpayWall
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
PLoS ONE
Article . 2016
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
PubMed Central
Other literature type . 2015
License: CC BY
Data sources: PubMed Central
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
PLoS ONE
Article . 2015
Data sources: DOAJ
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
https://dx.doi.org/10.60692/es...
Other literature type . 2015
Data sources: Datacite
https://dx.doi.org/10.60692/jn...
Other literature type . 2015
Data sources: Datacite
versions View all 6 versions

MODIS Based Estimation of Forest Aboveground Biomass in China

التقدير القائم على MODIS للكتلة الحيوية للغابات فوق الأرض في الصين
Authors: Guodong Yin; Yuan Zhang; Yan Sun; Tao Wang; Zhenzhong Zeng; Shilong Piao;

MODIS Based Estimation of Forest Aboveground Biomass in China

Abstract

Une estimation précise du stock de biomasse forestière C est essentielle pour comprendre les cycles du carbone. Cependant, les estimations actuelles de la biomasse forestière chinoise sont principalement basées sur les volumes de bois basés sur les inventaires et les facteurs de conversion empiriques à l'échelle provinciale, ce qui pourrait introduire de grandes incertitudes dans l'estimation de la biomasse forestière. Ici, nous fournissons une estimation basée sur les données de la biomasse aérienne forestière chinoise de 2001 à 2013 à une résolution spatiale de 1 km en intégrant une base de données de biomasse aérienne forestière mesurée au sol au niveau de la placette récemment examinée avec des informations géospatiales provenant d'un ensemble de données de spectroradiomètre d'imagerie à résolution modérée (MODIS) de 1 km dans un algorithme d'apprentissage automatique (l'ensemble d'arbres modèles, MTE). Nous montrons que la biomasse aérienne des forêts chinoises est de 8,56 Pg C, ce qui est principalement apporté par les forêts de feuilles d'aiguilles à feuilles persistantes et les forêts de feuillus à feuilles caduques. La densité moyenne de biomasse aérienne forestière est de 56,1 Mg C ha-1, avec des valeurs élevées observées dans les régions humides tempérées. Les réponses de la densité de la biomasse aérienne forestière à la température annuelle moyenne sont étroitement liées aux conditions de l'eau ; c'est-à-dire que les réponses négatives dominent les régions avec des précipitations annuelles moyennes inférieures à 1300 mm an-1 et les réponses positives prévalent dans les régions avec des précipitations annuelles moyennes supérieures à 2800 mm an-1. Au cours des années 2000, les forêts chinoises ont séquestré le carbone par 61,9 Tg C y-1, et ce puits de carbone est principalement réparti dans le nord de la Chine et peut être attribué au réchauffement climatique, à l'augmentation de la concentration de CO2, aux dépôts d'azote et à la croissance des jeunes forêts.

La estimación precisa del stock de biomasa forestal C es esencial para comprender los ciclos del carbono. Sin embargo, las estimaciones actuales de la biomasa forestal china se basan principalmente en volúmenes de madera basados en inventarios y factores de conversión empíricos a escala provincial, lo que podría introducir grandes incertidumbres en la estimación de la biomasa forestal. Aquí proporcionamos una estimación basada en datos de la biomasa forestal sobre el suelo de China de 2001 a 2013 con una resolución espacial de 1 km mediante la integración de una base de datos de biomasa forestal sobre el suelo medida a nivel de parcela recientemente revisada con información geoespacial del conjunto de datos del espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) de 1 km en un algoritmo de aprendizaje automático (el conjunto de árboles modelo, mTe). Mostramos que la biomasa del bosque chino sobre el suelo es de 8,56 Pg C, que es aportada principalmente por los bosques de hoja de aguja de hoja perenne y los bosques de hoja ancha caduca. La densidad media de biomasa forestal sobre el suelo es de 56,1 Mg C ha-1, con altos valores observados en regiones húmedas templadas. Las respuestas de la densidad de biomasa forestal sobre el suelo a la temperatura media anual están estrechamente vinculadas a las condiciones del agua; es decir, las respuestas negativas dominan las regiones con una precipitación media anual inferior a 1300 mm y-1 y las respuestas positivas prevalecen en las regiones con una precipitación media anual superior a 2800 mm y-1. Durante la década de 2000, los bosques en China secuestraron C por 61.9 Tg C y-1, y este sumidero de C se distribuye principalmente en el norte de China y puede atribuirse al calentamiento del clima, el aumento de la concentración de CO2, la deposición de N y el crecimiento de bosques jóvenes.

يعد التقدير الدقيق لمخزون الكتلة الحيوية للغابات C أمرًا ضروريًا لفهم دورات الكربون. ومع ذلك، فإن التقديرات الحالية للكتلة الحيوية للغابات الصينية تعتمد في الغالب على أحجام الأخشاب القائمة على الجرد وعوامل التحويل التجريبية على مستوى المقاطعة، مما قد يؤدي إلى شكوك كبيرة في تقدير الكتلة الحيوية للغابات. نقدم هنا تقديرًا قائمًا على البيانات للكتلة الحيوية للغابات الصينية فوق سطح الأرض من 2001 إلى 2013 بدقة مكانية تبلغ 1 كم من خلال دمج قاعدة بيانات الكتلة الحيوية للغابات فوق سطح الأرض على مستوى قطعة الأرض التي تمت مراجعتها مؤخرًا مع المعلومات الجغرافية المكانية من مجموعة بيانات مقياس الطيف التصويري متوسط الدقة (MODIS) لمسافة 1 كم في خوارزمية التعلم الآلي (مجموعة الشجرة النموذجية، MTE). نظهر أن الكتلة الحيوية للغابات الصينية فوق سطح الأرض هي 8.56 بيكوغرام سي، والتي تساهم بها بشكل أساسي الغابات دائمة الخضرة ذات الأوراق الإبرية والغابات ذات الأوراق العريضة المتساقطة. متوسط كثافة الكتلة الحيوية للغابات فوق سطح الأرض هو 56.1 ملغ C هكتار -1، مع قيم عالية لوحظت في المناطق الرطبة المعتدلة. ترتبط استجابات كثافة الكتلة الحيوية فوق سطح الأرض بمتوسط درجة الحرارة السنوية ارتباطًا وثيقًا بظروف المياه ؛ أي أن الاستجابات السلبية تهيمن على المناطق التي يقل متوسط هطول الأمطار السنوي فيها عن 1300 ملم y -1 وتسود الاستجابات الإيجابية في المناطق التي يزيد متوسط هطول الأمطار السنوي فيها عن 2800 ملم y -1. خلال العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، عزلت الغابات في الصين C بمقدار 61.9 تيراغرام Cy -1، ويتم توزيع هذا الحوض C بشكل أساسي في شمال الصين ويمكن أن يعزى إلى ارتفاع درجة حرارة المناخ، وارتفاع تركيز ثاني أكسيد الكربون، وترسب N، ونمو الغابات الفتية.

Accurate estimation of forest biomass C stock is essential to understand carbon cycles. However, current estimates of Chinese forest biomass are mostly based on inventory-based timber volumes and empirical conversion factors at the provincial scale, which could introduce large uncertainties in forest biomass estimation. Here we provide a data-driven estimate of Chinese forest aboveground biomass from 2001 to 2013 at a spatial resolution of 1 km by integrating a recently reviewed plot-level ground-measured forest aboveground biomass database with geospatial information from 1-km Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dataset in a machine learning algorithm (the model tree ensemble, MTE). We show that Chinese forest aboveground biomass is 8.56 Pg C, which is mainly contributed by evergreen needle-leaf forests and deciduous broadleaf forests. The mean forest aboveground biomass density is 56.1 Mg C ha-1, with high values observed in temperate humid regions. The responses of forest aboveground biomass density to mean annual temperature are closely tied to water conditions; that is, negative responses dominate regions with mean annual precipitation less than 1300 mm y-1 and positive responses prevail in regions with mean annual precipitation higher than 2800 mm y-1. During the 2000s, the forests in China sequestered C by 61.9 Tg C y-1, and this C sink is mainly distributed in north China and may be attributed to warming climate, rising CO2 concentration, N deposition, and growth of young forests.

Related Organizations
Keywords

Biomass (ecology), Atmospheric sciences, Climate, Tree Height Estimation, Forests, Estimation of Forest Biomass and Carbon Stocks, Trees, Aboveground Biomass, Temperate forest, Engineering, Temperate rainforest, Climate change, Biomass, Ecology, Geography, Forest management, Global Forest Mapping, Moderate-resolution imaging spectroradiometer, Q, R, Deciduous, Forestry, Geology, Remote Sensing in Vegetation Monitoring and Phenology, Carbon cycle, Aerospace engineering, Physical Sciences, Evergreen forest, Medicine, Mapping Forests with Lidar Remote Sensing, Tree Height-Diameter Models, Biomass Estimation, Research Article, Environmental Monitoring, China, Physical geography, Environmental Engineering, Science, Environmental science, Temperate deciduous forest, Agroforestry, Biology, Ecosystem, Nature and Landscape Conservation, Spatial Analysis, FOS: Environmental engineering, FOS: Earth and related environmental sciences, Temperate climate, Evergreen, Satellite, FOS: Biological sciences, Environmental Science, Forest inventory

  • BIP!
    Impact byBIP!
    citations
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    41
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Top 10%
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Top 10%
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Top 10%
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
citations
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
41
Top 10%
Top 10%
Top 10%
Green
gold