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    環(huán)洞庭湖防護(hù)林主要建群種生物量模型構(gòu)建

    2010-11-21 08:20:52歐陽碩龍戴成棟侯燕南徐永新
    湖南林業(yè)科技 2010年5期
    關(guān)鍵詞:建群樣木防護(hù)林

    歐陽碩龍,戴成棟,侯燕南,徐永新,羅 佳

    (1.湖南省林業(yè)科學(xué)院, 湖南 長沙 410004; 2.湖南省林業(yè)廳, 湖南 長沙 410007)

    環(huán)洞庭湖防護(hù)林主要建群種生物量模型構(gòu)建

    歐陽碩龍1,戴成棟2,侯燕南2,徐永新2,羅 佳1

    (1.湖南省林業(yè)科學(xué)院, 湖南 長沙 410004; 2.湖南省林業(yè)廳, 湖南 長沙 410007)

    根據(jù)環(huán)洞庭湖防護(hù)林的森林群落和樹種分布特點(diǎn),在研究區(qū)域共設(shè)置122個(gè)典型樣地,樣地根據(jù)氣候區(qū)、立地條件、林分類型、群落結(jié)構(gòu)、林齡等因素綜合布設(shè),實(shí)測樣株生物量,利用樹木各部分生物量之間存在相關(guān)關(guān)系,以樹高、胸徑為變量構(gòu)建各分量生物量模型通式,共構(gòu)建了馬尾松、白櫟、楊樹、楓香、刺槐5個(gè)主要建群種生物量模型,模型結(jié)構(gòu)為W=a(D2H)b。模型測算因子簡單易得,各模型均具有較好的擬合精度和預(yù)估水平。

    生物量;模型;構(gòu)建;防護(hù)林; 洞庭湖

    森林生態(tài)系統(tǒng)在維護(hù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境和全球碳平衡方面均起著極其重要的作用[1-2]。生物量作為生態(tài)系統(tǒng)中積累的植物有機(jī)物總量,是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的能量基礎(chǔ)和營養(yǎng)物質(zhì)來源[3]。森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)最基本的數(shù)量特征[4]。我國目前和未來幾十年中,通過實(shí)施建設(shè)天然林保護(hù)工程、生態(tài)公益林等森林管理手段以實(shí)現(xiàn)森林生態(tài)系統(tǒng)的最佳效益,即森林生態(tài)系統(tǒng)在生物量、生物多樣性和環(huán)境等多方面的生態(tài)效益[5],進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更好的社會(huì)效益。建立森林生物量模型的目的是制定森林植被生物量計(jì)量標(biāo)準(zhǔn),為評(píng)價(jià)森林生產(chǎn)力和森林質(zhì)量,以及監(jiān)測森林固碳釋氧能力提供基礎(chǔ)依據(jù)。為此,本文對(duì)環(huán)洞庭湖防護(hù)林主要建群種進(jìn)行生物量模型構(gòu)建,為開展森林生態(tài)效益監(jiān)測和評(píng)價(jià)提供科學(xué)手段。

    1 研究方法

    1.1研究區(qū)自然概況

    研究區(qū)位于湖南省常德、岳陽兩市的7個(gè)縣、區(qū)(澧縣、南縣、津市、華容、臨湘、岳陽、君山),東經(jīng)111°40′—113°10′,北緯28°30′—29°31′,屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū),熱量較豐富,雨量充沛。區(qū)域內(nèi)年平均氣溫16.4℃~17.0 ℃,降水量多年平均量為1328.8mm。區(qū)域內(nèi)地帶性土壤為紅壤,因區(qū)內(nèi)南北水熱條件的差異,可分為常綠闊葉林濕潤季風(fēng)氣候的紅壤亞類地帶(南部地區(qū))和常綠落葉闊葉林濕潤季風(fēng)氣候的棕紅壤亞類地帶。

    1.2樣地設(shè)置與樣木選擇

    在環(huán)洞庭湖防護(hù)林中,根據(jù)氣候區(qū)、林分類型、林齡組成、立地條件、林分組成等設(shè)置典型樣地122個(gè)。選定各種典型環(huán)境條件下各徑級(jí)有代表性的馬尾松(Pinusmassoniana)120株、白櫟(Quercusfabri) 90株、楊樹(Populusdeltoides) 142株、楓香(Liquidambarformosana) 150株、刺槐(Robiniapseudoacacia) 180株(見表1)。

    1.3外業(yè)調(diào)查及內(nèi)業(yè)處理

    調(diào)查因子為群落類型、郁閉度、起源、林齡、人為干預(yù)情況、海拔、坡度、坡位、坡向、立地條件等。

    表1 樣地、樣木在各調(diào)查區(qū)的分配數(shù)Tab.1 Distributionnumberofsampleplotsandsamplesineachinvestigationarea地點(diǎn)群落類型楊樹馬尾松楓香刺槐白櫟樣地?cái)?shù)(個(gè))樣木數(shù)(株)樣地?cái)?shù)(個(gè))樣木數(shù)(株)樣地?cái)?shù)(個(gè))樣木數(shù)(株)樣地?cái)?shù)(個(gè))樣木數(shù)(株)樣地?cái)?shù)(個(gè))樣木數(shù)(株)華容縣1271———————?—南縣1371———————?—君山區(qū)————530———?—津市————5301289—?—臨湘市————525———?—澧縣——117253512912490岳陽縣——1348530———?—合計(jì)251422412025150241802490

    主要建群種采用徑級(jí)標(biāo)準(zhǔn)木法測定生物量,其樹干、樹皮、枝、葉和樹根生物量的測定參照相關(guān)文獻(xiàn)[6]。

    1.4建模方法

    1.4.1 模型選擇 主要建群種生物量模型采用以下兩種通式:

    Wi=f(D,H)·V或Wi=f(D,H,Wd,Wl)·V

    具體結(jié)構(gòu)式應(yīng)根據(jù)建模數(shù)據(jù)的變化規(guī)律確定,如生物量模型可以設(shè)計(jì)為W=a(D2H)b,其中a、b為常數(shù)項(xiàng)。

    1.4.2 參數(shù)計(jì)算 利用有關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件(SPSS、SAS或ForStat2.0軟件),采用最小二乘法建立主要建群種生物量模型。當(dāng)回歸模型檢驗(yàn)存在有異方差時(shí),要采用加權(quán)最小二乘法估計(jì)各模型的參數(shù),權(quán)函數(shù)選用w=1/f(x)2(f(x)為回歸模型結(jié)構(gòu)式)來消除異方差對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響,確保模型的通用性。如果同時(shí)建立總量和各分量的生物量模型,還要考慮模型之間的兼容性。

    1.4.3 模型檢驗(yàn)

    (1) 模型自檢。利用建模樣本的實(shí)測生物量和模型估計(jì)生物量計(jì)算總相對(duì)誤差、平均系統(tǒng)誤差、相對(duì)誤差絕對(duì)值平均數(shù)和預(yù)估精度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),同時(shí)觀察殘差分布是否隨機(jī),以評(píng)價(jià)模型是否達(dá)到預(yù)定要求。

    將建模樣本按徑級(jí)組分成若干個(gè)區(qū)段,分段計(jì)算總相對(duì)誤差、平均系統(tǒng)誤差、相對(duì)誤差絕對(duì)值平均數(shù)和預(yù)估精度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),比較模型在各區(qū)段的精度,并分析是否存在偏差。

    (2)適用性檢驗(yàn)

    2 結(jié)果分析

    2.1生物量模型構(gòu)建的樣本數(shù)確定

    根據(jù)環(huán)洞庭湖防護(hù)林樹種的特點(diǎn),綜合考慮樹種的形態(tài)特征和木材密度,在研究地區(qū)選取典型樣地,進(jìn)行生物量調(diào)查,并且根據(jù)誤差理論確定最小樣本數(shù),其中各樹種組的樣本總數(shù),參與模型擬和樣本量以及參與模型檢驗(yàn)的樣本見表2。

    表2 各樹種樣木總數(shù)、擬合和檢驗(yàn)數(shù)Tab.2 Totalnumber,fittingnumberandcheckingnum-berofsamplesofeachspecies(株)項(xiàng)目樹種楊樹楓香刺槐白櫟馬尾松總樣木數(shù)14215018090120擬合數(shù)12212015070100檢驗(yàn)數(shù)2030302020

    2.2獨(dú)立生物量模型的選型

    根據(jù)樣木數(shù)據(jù)相關(guān)分析可知,胸徑與各器官生物量均極顯著相關(guān),樹高與干干質(zhì)量、皮干質(zhì)量、枝干質(zhì)量、葉干質(zhì)量、根干質(zhì)量極顯著相關(guān),總體而言,各樹種的干干質(zhì)量、皮干質(zhì)量、枝干質(zhì)量、葉干質(zhì)量、根干質(zhì)量與胸徑和樹高相關(guān)系數(shù)較大。

    在以往生物量模型研究中,以CAR(Constant Allometric Ratio)模型和VAR(Variable Allometric Ratio)模型結(jié)構(gòu)形式最為普通[7]。對(duì)于樹皮、樹干、樹枝、樹葉、樹根模型,從變量得到的簡潔性和準(zhǔn)確性考慮,結(jié)合各變量與樹高、胸徑的相關(guān)系數(shù),自變量選用樹高(H)、胸徑(D),通過不同模型的擬合和選型,得到各類型、各分量的最適獨(dú)立模型,即W=a(D2H)b。

    2.3主要建群種的生物量模型構(gòu)建

    將5個(gè)樹種不同徑級(jí)的樣木所測得的數(shù)據(jù),按公式W=a(D2H)b(兩邊取對(duì)數(shù)logW=loga+blog(D2H)),根據(jù)最小二乘法原理求出a、b參數(shù)值,求出5個(gè)樹種單株林木各組分生物量的25個(gè)回歸方程式,現(xiàn)將各方程的a、b參數(shù)值、檢驗(yàn)評(píng)價(jià)(r— 相關(guān)系數(shù),e— 總相對(duì)誤差,p— 估計(jì)精度)及模型方程見表3。

    表3 5個(gè)建群種林木各組分生物量回歸方程參數(shù)、檢驗(yàn)評(píng)價(jià)及模型方程Tab.3 Parameters,testingevaluationandmodelequationsofbiomassregressionequationforstandcomponentsof5construc-tivespecies樹種組分(W)abre(%)P(%)模型方程適用范圍馬尾松干0.0496680.8362830.99350.9699.04W=0.049668(D2H)0.836283胸徑:2.0~27.0cm皮0.0095710.8201820.99200.9499.06W=0.009571(D2H)0.820182樹高:2.75~15.50m枝0.0094140.8770740.99600.7599.25W=0.009414(D2H)0.877074葉0.0281450.6561310.89381.9698.04W=0.028145(D2H)0.656131根0.0049270.8122060.95941.7398.27W=0.004927(D2H)0.812206白櫟干0.0262780.9174290.99780.9999.01W=0.026278(D2H)0.917429胸徑:4.0~25.4cm皮0.0813550.8914610.99480.9499.06W=0.081355(D2H)0.891461樹高:3.6~14.3m枝0.0811120.6403800.99090.9199.09W=0.081112(D2H)0.640380葉0.0152920.7501310.98360.9999.01W=0.015292(D2H)0.750131根0.0068440.8386490.99420.9299.08W=0.006844(D2H)0.838649楓香干0.0251500.9614240.99560.9299.08W=0.025150(D2H)0.961424胸徑:3.0~21.5cm皮0.0049910.9553350.99340.9299.08W=0.004991(D2H)0.955335樹高:4.5~15.0m枝0.0053151.0131510.99160.9599.05W=0.005315(D2H)1.013151葉0.0072430.8658280.96181.7498.26W=0.007243(D2H)0.865828根0.0015461.0622310.98581.6698.34W=0.001546(D2H)1.062231刺槐干0.0252510.9900950.99461.4498.56W=0.025251(D2H)0.990095胸徑:1.5~11.5cm皮0.0214230.7284200.98962.6797.33W=0.021423(D2H)0.728420樹高:3.0~7.6m枝0.0078841.0105930.99411.3598.65W=0.007884(D2H)1.010593葉0.0181960.5870720.92510.9499.06W=0.018196(D2H)0.587072根0.0280470.5426840.95970.9699.04W=0.028047(D2H)0.542684楊樹干0.03000.87340.93330.9499.06W=0.0300(D2H)0.8734胸徑:16.0~18.3cm皮0.00280.98750.97981.6798.33W=0.0028(D2H)0.9875樹高:13.0~30.6m枝0.01740.85780.95101.7898.22W=0.0174(D2H)0.8578葉0.45620.31930.94682.8097.20W=0.4562(D2H)0.3193根0.00400.90350.91795.1794.83W=0.0040(D2H)0.9035

    3 結(jié)論

    根據(jù)環(huán)洞庭湖防護(hù)林群落和樹種分布的特點(diǎn),在研究區(qū)域范圍內(nèi)共設(shè)置122個(gè)典型樣地,樣地根據(jù)氣候區(qū)、立地條件、林分類型、群落結(jié)構(gòu)、林齡等因素綜合布設(shè),構(gòu)建了楊樹、楓香、刺槐、白櫟、馬尾松主要建群種生物量模型。

    以樹木各分量生物量成比例為基礎(chǔ),利用樹木各分量生物量之間存在相關(guān)關(guān)系,主要建群種以樹高、胸徑為變量構(gòu)建各分量生物量模型通式,測算因子簡單易得,經(jīng)評(píng)價(jià)和檢驗(yàn),各模型均具有較好的擬合精度和預(yù)估水平。

    [1] 方運(yùn)霆,莫江明,彭少麟,等.森林演替在南亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)碳吸存中的作用[J].生態(tài)學(xué)報(bào), 2003,23(9):1685-1694.

    [2] 劉國華,傅伯杰,方精云.中國森林碳動(dòng)態(tài)及其對(duì)全球碳平衡的貢獻(xiàn)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2000,20(5):733-740.

    [3] 吳家森,俞益武,朱志堅(jiān),等.湖州市不同森林植被生物量的研究[J].江蘇林業(yè)科技,2002,29(4):22-24.

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    [7] 袁位高,江波,葛永金,等.浙江省重點(diǎn)公益林生物量模型研究[J].浙江林業(yè)科技,2009,29(2):1-5.

    (責(zé)任編輯:譚著明)

    EstablishmentofmainconstructivespeciesbiomassmodelforprotectionforestsystemaroundDongtingLake

    OUYANG Shuolong1, DAI Chengdong2, HOU Yannan2, XU Yongxin2, LUO Jia1

    (1. Hunan Forestry Academy, Changsha 410004, China; 2.Forestry Department of Hunan Province, Changsha 410007, China)

    Based on properties of forest community and species distribution of protection forest system around Dongting Lake, 122 typical sample plots were set up according to the climatic region, site conditions, stand types, community structure and age composition of stands, and the biomasses of standard trees were surveyed in these plots. Biomass models for each indicator of trees were established taking tree height and DBH as variables. Totally 5 biomass models forPinusmassoniana,Quercusfabri,Populus,Liquidambarformosana,Robiniapseudoacaciawere established with model structure ofW=a(D2H)b, which were fabulous with advantages of simple indicators, high fitting precision and high estimation level.

    biomass; model; establishment; protection forest; Dongting Lake

    2010 — 10 — 14

    2010 — 10 — 18

    湖南省林業(yè)廳重點(diǎn)項(xiàng)目“環(huán)洞庭湖防護(hù)林體系建設(shè)技術(shù)”,國家林業(yè)局推廣項(xiàng)目“長江中游洞庭湖水系防護(hù)林營建技術(shù)示范”資助。

    S 727.2

    A

    1003 — 5710(2010)05 — 0022 — 03

    10. 3969/j. issn. 1003 — 5710. 2010. 05. 006

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