林业科学数据集。第一卷 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国林业出版社

作者:易浩若 主编

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2005-3

价格:800.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787503839733

丛书系列:

图书标签:

• 林业科学
• 数据集
• 林业
• 科学
• 数据分析
• 生物多样性
• 生态学
• 遥感
• 森林资源
• 环境科学
• 数据科学

《林业科学数据集：第一卷》图书内容概要 本书系《林业科学数据集》系列丛书的首卷，旨在系统梳理和呈现我国林业科学研究领域中最为基础、核心且具有广泛应用价值的各类数据资源。本卷聚焦于森林资源清查与遥感监测数据，为读者提供一个全面而深入的视角，了解当前我国森林生态系统的结构、分布、蓄积量及其动态变化的关键信息。 第一章：全国森林资源清查概况与基础数据 本章是全书的基石，详细介绍了我国历次全国森林资源清查（自第三次至第八次）的设计原则、调查方法、抽样技术及数据采集标准。重点阐述了如何将野外实地调查数据（如样地调查、单木测量）转化为可供宏观分析的统计数据。 森林资源标准指标体系： 详细列出了林业统计中采用的关键指标，包括： 蓄积量与生长量： 按不同树种、年龄组、林木生长阶段划分的平均每公顷蓄积量（立方米/公顷）及其年均生长量。 结构指标： 郁闭度、林分平均胸径（DBH）、平均树高、优势树种比例等。 质量指标： 材积质量等级划分标准及分布情况。 区域分布数据集： 按省级行政区和主要林区（如东北林区、西南林区）汇总的森林面积、蓄积量及株数的年度变化趋势数据表。 数据质量控制与误差分析： 探讨了历次清查中数据采集、处理环节可能引入的系统误差和随机误差，并提供了评估数据可靠性的方法论。 第二章：森林类型划分与群落结构数据集 本章深入探讨了基于生物学特征和生态学功能对森林进行分类的方法论，并提供了详尽的分类数据集。 森林植被分类系统： 采用了国家标准《森林植被分类系统》（GB/T 16335）的最新修订版，详细解释了针叶林、阔叶林、针阔混交林、竹林以及灌丛的界定标准。 主要森林群落数据集： 选取了具有典型代表性的三十种主要森林群落（如东北红松母树林、西南季风常绿阔叶林等），提供了其在全球/全国范围内的分布图谱、优势种名录、多度（或盖度）数据以及垂直结构参数。 生物多样性初级指标： 针对部分重点林区样地数据，收录了物种丰富度指数（Shannon-Wiener指数、Simpson指数）和优势度指数的计算结果，为后续的生态系统健康评估提供基础数据。 第三章：遥感监测数据与地理信息系统（GIS）应用 本卷的第二核心部分，侧重于利用现代遥感技术获取的宏观林业数据。这些数据是理解森林时空动态变化的关键。 林地变化监测数据集（1990-2020）： 基于TM/ETM+/OLI等中分辨率遥感影像，结合人工解译和面向对象分类技术，编制了过去三十年间全国森林、灌木林、疏林地的年度变化图层数据（栅格数据格式说明附录）。重点记录了采伐、火灾、皆伐、退耕还林等主要干扰事件的空间分布和面积统计。 森林冠层结构参数反演数据： 介绍了如何利用机载激光雷达（LiDAR）或高分辨率卫星数据（如ALOS PALSAR）反演出森林的林冠高度模型（CHM）、冠层密度参数以及林窗（Canopy Gap）的分布图。本卷提供了特定研究区域的实测LiDAR点云数据摘要与衍生产品。 森林生长季NDVI/EVI时间序列分析： 提供了自2000年以来，全国主要林区基于MODIS/SPOT NDVI/EVI数据的年最大值、年均值以及物候期起止日期数据表，用以反映森林植被的生产力变化趋势。 第四章：林业气象与环境因子关联数据 森林的生长与其所处的环境条件密切相关。本章提供了将林业资源数据与环境因子进行交叉分析所需的基础气象数据集。 气候要素格网数据： 提供了年均温、最暖月均温、年降水量、干燥度指数（如Pardé指数）等气象因子，分辨率为1km×1km的格网数据集。这些数据已按行政区和主要林业生态区进行了空间裁剪和重采样。 土壤特性基础数据： 汇总了全国土壤普查中与林业密切相关的土壤数据层，包括：土壤类型分布（FAO/WRB分类）、表层（0-20cm）土壤有机质含量、pH值以及容重在不同林分类型下的统计分布。 森林火险等级历史数据： 基于历史气象数据和植被燃料载荷模型计算得出的，过去二十年间全国主要林区月度森林火险等级频次统计表。 第五章：数据应用案例与接口说明 本章主要面向数据使用者，提供了如何有效利用本卷所载数据的指导。 数据接口与格式说明： 详细说明了所有地理空间数据（Shapefile, GeoTIFF）和统计数据（CSV, Excel）的存储格式、坐标系统（WGS84/CGCS2000）及元数据信息。 案例研究数据摘要： 简要介绍了本卷数据在以往研究中成功应用的几个典型案例，例如：基于清查数据和遥感数据估算长江经济带森林碳储量的模型参数；基于气候因子和土壤数据预测特定优势树种最适宜生长区的分布。 本书旨在为林业规划师、生态学家、环境遥感专家以及相关领域的科研人员提供一个权威、可靠、可直接引用的数据基础平台，支撑更深入的林业资源监测、生态模型构建与可持续经营决策。

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我对这套资料的整体评价是“雄心勃勃，但细节缺失”。我购买它的主要目的是想深入了解我国南方亚热带常绿阔叶林在过去三十年间，由于城市化扩张和土地利用方式改变所导致的物种多样性变迁情况。我尤其期待其中包含不同年份对同一块样地的重复监测数据，也就是所谓的“纵向数据”。如果能提供物种名录、个体胸径、树高以及环境因子（如土壤pH值、氮磷钾含量）的配对矩阵，那将是极好的。但遗憾的是，我翻阅了关于“生物多样性指数”的部分，发现它提供的多是年度总览性的多样性指标，比如香农指数或辛普森指数的计算结果，却缺少构成这些指数的物种名录的详细变化轨迹。要知道，在生态学研究中，物种更替本身比指数的变化更能揭示生态系统的真实健康状况。如果能提供一个可供数据库查询的接口描述，或者至少提供结构化的CSV或Excel文件版本，而不是仅仅依赖于厚重的印刷版，那对于依赖计算分析的现代林业科学来说，才会更有实际操作价值。

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说实话，翻开这第一卷，我第一时间的感受是：信息量有点过于“原始”了。我原以为它会像一本梳理好的数据库手册，提供清晰的数据字典和详尽的元数据描述，告诉我每一列数据采集的时间窗口、测量的仪器型号，以及数据清洗的步骤。然而，里面的图表和表格似乎更偏向于研究报告的附录，很多专业术语的解释需要我频繁地查阅其他林业标准。例如，关于“林分郁闭度”的测算方法，书中只给出了一个公式，却没有解释在不同季节测定时，其标准偏差是如何控制的。这对于希望用这本书来指导本科生毕业设计或者进行跨机构数据比对的研究者来说，无疑增加了巨大的理解门槛。我更希望看到的是一套标准化的数据组织结构，而不是把大量的原始观测记录堆砌在一起。如果能增加一个专门的章节，详细阐述数据采集的标准化流程和质量控制体系，那么这套“数据集”的可靠性和可复用性才能真正得到保证。目前的呈现方式，更像是一份尚未完全整理完毕的科研项目结题报告附件。

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这本《林业科学数据集》，卷一，拿在手里沉甸甸的，光看封面设计就透着一股严谨的学究气，不过我本来就是冲着数据去的，所以也没太在意那些花里胡哨的包装。我期待的是能从中找到一些关于近二十年北方针叶林生长速率变化与气候因子关联的深度分析。具体来说，我希望能看到基于不同海拔梯度采集的树木年轮数据，最好能细化到每十年一更的采样频率，这样我才能构建更精确的预测模型。如果能附带不同采集点位的土壤有机质含量、年平均降雨量和气温波动的原始数据表格，那就太完美了。我记得之前读过几篇相关的SCI论文，它们引用的数据源总是含糊其辞，让人抓耳挠腮，希望这套数据集能填补这一空白，真正实现数据公开和共享的学术价值。我特别关注其中有没有关于‘小气候’对林木生物量影响的细分指标，比如林冠层的光照穿透率与地表温度的实时监测数据，这对于评估当前气候变化背景下人工林保育策略的有效性至关重要。如果这些基础数据到位，这本书的价值就不仅仅是一本参考书，而是一个可以直接投入实证研究的工具箱。

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我对这本书的期望，其实是希望能找到一套能够支撑“碳汇计量”精确计算的底层数据。具体来说，我需要的是针对特定树种（比如杉木或马尾松）的生物量模型（Biomass Models）所依赖的参数集，例如，这些模型所依据的树木的密度（Specific Gravity）、分段的材积曲线以及不同枝、干、根的比例数据。如果这套数据集能提供不同生长阶段（从幼林到成熟林）的代表性样地测试数据，并且明确指出这些模型是基于破坏性取样还是基于非破坏性测量技术推导的，那将是革命性的。我现在看到的，更多是基于现有文献的汇总和引用，缺乏一手测量数据的支持。一个好的数据集，应该能让使用者在不查阅其他文献的情况下，就能复现和验证关键的生物量和碳储量估算模型。如果《林业科学数据集（一）》未能提供足够细致的、可供模型校准的原始生物物理参数，那么它在高级计量研究中的实用价值就会大打折扣，只能停留在宏观的描述层面。

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从文献引用的角度来看，这本《林业科学数据集（一）》无疑具有很高的历史价值。我关注的重点是关于“历史火灾对特定区域松树林自然更新的影响”这部分内容。我期望看到的是基于遥感影像识别的火灾发生时间点、火灾强度等级（如燃烧烈度）与之后五年内新生幼苗的存活率和密度之间的交叉分析数据。这种跨尺度的关联分析，通常是很难在公开发表的期刊论文中找到详尽支撑的。然而，在阅读相关章节时，我发现关于火灾影响的描述，似乎更多依赖于一些早期的、手工绘制的林相图和零散的地面调查记录，数据的时空连续性很差。比如，如果某次火灾后三年的数据缺失了，书中是否提供了合理的插值方法或不确定性说明？如果数据本身的采样点分布就存在明显的空间偏倚——比如主要集中在交通便利的林区边缘——那么基于这些数据得出的任何关于“全区域”火灾影响的结论，都将是值得商榷的。我希望能看到更严谨的误差分析和数据局限性声明。

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