(一)森林碳密度總體分布特征的監測采用生物量換算因子連續函數法（Biomass Expansion Factor，BEF）和平均生物量法對研究區生物量進行估算，再采用目前國際上常用的轉換系數0.5將生物量轉換為碳儲量，碳密度即為單位面積的碳儲量（Mg/hm2），監測得到森林碳密度的總體分布特征，不同空間位置的碳密度值具有明顯差異，2007―2016年期間碳密度低值區的范圍隨時間推移有擴張趨勢。碳密度低值區呈斑點狀、條串狀鑲嵌分布在整個研究區；通過碳密度與道路網絡的空間疊加分析可知，碳密度低值區主要集中于道路網絡周邊。道路網絡不僅占用了森林用地，而且作為人類活動的干擾路徑，進一步促進了其它干擾的發生，如加速了森林植被的采伐與破壞，進而對森林碳密度帶來了負面影響。
(二)不同路域情景下的森林碳密度分布特征的識別對不同路域情景（包括路域內、路域外、不同等級道路影響域、路域重疊區與非重疊區）下的森林碳密度進行統計，從而識別不同道路影響情景下森林碳密度的分布特征。
(三)基于GWR模型的道路網絡對森林碳密度干擾地理變異的識別采用常規的以及課題組改進后的道路網絡測度指標，識別道路網絡對森林碳密度干擾的地理變異。森林碳密度隨著道路網絡線密度、面密度的增加而降低，而隨著離道路距離的增加而增加。從各道路指標對碳密度及其增量的GWR回歸系數來看，除了離道路距離指數DNR外，其它所有道路指標的GWR系數均正負共存，表明道路對碳密度的影響在整個研究區不是靜態不變的，而是隨著樣點的變化而變化的。道路網絡密度指標與碳密度負相關關系較大的地方主要分布在研究區西北部，且該區域局部回歸-16-相關系數R2也較大，解釋力較強；離道路距離指標與碳密度之間均存在正相關關系，正相關最高以及局部回歸相關系數R2最大的區域正好位于研究區中部城市中心道路網絡較發達區域，表明離路網發達的區域越近，碳密度越小。這兩個區域是有關部門在制定森林碳匯保護策略應該重點關注的區域。
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