气候变化一直是人类关注的热点问题之一,通过利用森林生态系统中植被对CO2的吸收累积以调节全球碳平衡,减缓大气中CO2等温室气体的上升,因此科学估算区域森林生态系统的生物量和碳储量,对其现状与动态变化进行定量描述与分析,揭示内在规律,可以为区域生态建设与典型植被类型保护提供决策支持。本文基于山西省第八次与第九次森林资源清查数据,对全省森林资源中乔木林的面积、蓄积量的变化进行了分析;进而采用生物量经验(回归)模型估计法,结合不同树种的含碳率,统计分析了山西省森林生态系统优势树种生物量、碳储量、碳密度在不同因子下的的分布特征;结合遥感影像数据,采用逐步回归、偏最小二乘法和神经网络法构建了油松林碳储量估测模型,探讨基于遥感影像和地面易测因子的快速碳储量估测方法。研究结果表明:(1)2015年山西省林地资源中乔木林资源面积净增加28.43?104hm2,蓄积量增加3184.25?104m3;乔木林地中防护林蓄积量最大,占比达73.20%;面积增加原因为自然变化与人工造林,分别贡献了17.83%和10.23%,减少原因主要体现在采伐与灾害;各优势树种油松在面积与蓄积量上分别增加了0.75?104hm2和346.67?104m3;其余三类均表现为面积减少而蓄积量增加;不同林龄下,除近熟林蓄积量成下降趋势,其余龄组蓄积量均增加;乔木林中天然林消耗下降,人工消耗量体现在中幼林的采伐消耗增加,同时枯损消耗的增加,也使得整体消耗量增加。(2)采用生物量经验回归模型结合各优势树种含碳率获得碳储量,四类树种表现为栎类碳储量最大,人工林增幅48.08%,其次为油松、山杨和落叶松,其中油松了天然林贡献占比最大,但人工林增幅达54.59%,人工种植油松林碳储量积累效果开始凸显;四类树种中幼龄林碳储量均有不同程度减少,体现在采伐消耗量的增大,在中龄林与成熟林体现为各类树种碳储量值最大;不同郁闭度等级下,以中郁闭度的碳储量最高,高郁闭度间伐、低郁闭度补植保持郁闭度在0.4~0.6之间将使碳储量增长量最大;随着海拔与坡度的增加,四类树种大体表现为先增加后降低的趋势,坡度在6?~45?,海拔油松与栎类在1400米~1600米、落叶松在2000~2200米、山杨在1000米以下,各类树种碳储量最大。(3)基于遥感影像和地面易测因子,采用逐步回归、偏最小二乘法和神经网络法构建油松林碳储量估测模型并进行拟合精度比较。结果表明利用BP神经网络对油松林进行碳储量估算,最终模型的检验精度为82.13%,利用多元逐步回归和偏最小二乘回归分别对油松林进行碳储量估算获得模型的检验精度分别为76.73%和77.09%。利用神经网络模型对油松林碳储量遥感估测精度更高,所获得的理论结果与通过生物量经验模型估测结果相近,表明该方法能够反映一定树种碳储量。本研究初步掌握了山西省林地资源中乔木林近十年的动态生长变化,以及在不同地形、地面、环境因子指标下的优势树种碳储量动态变化及产生的内在原因,构建了基于遥感影像和地面易测因子的碳储量快速估测方法,为森林碳储量研究提供一定的参考价值,为山西省营林、造林等工程提供指导建议。