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    洪雅退耕還林地苦竹生物量與碳儲(chǔ)量研究

    2013-07-12 07:30:46郭小軍賴元長(zhǎng)先開(kāi)炳
    四川林業(yè)科技 2013年1期
    關(guān)鍵詞:苦竹胸徑竹林

    郭小軍,賴元長(zhǎng),先開(kāi)炳

    (1.四川省林業(yè)科學(xué)技術(shù)推廣總站,四川 成都 610081;2.四川省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院,四川 成都 610081)

    森林生物量是研究很多林業(yè)問(wèn)題和生態(tài)問(wèn)題的基礎(chǔ)[1,2],是森林固碳能力的重要標(biāo)志,也是評(píng)估森林碳收支的重要參數(shù)。全球范圍內(nèi)森林生物量約占陸地植被生物量的90%以上,森林生物量的變化在極大程度上影響著陸地碳循環(huán)的收支平衡。由于人類的各種開(kāi)發(fā)活動(dòng),全球森林面積正在急劇下降,而竹林面積卻以3%的速度在遞增[3]。竹林生態(tài)系統(tǒng)作為森林生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,是重要的碳匯和碳源[4],對(duì)減緩氣候變暖的作用超過(guò)林木[5]。因此,對(duì)竹林生態(tài)系統(tǒng)生物量、碳儲(chǔ)量進(jìn)行細(xì)致研究顯得必要而緊迫。

    苦竹(Pleioblastus amarus(Keng)Keng f.)作為四川省優(yōu)良的鄉(xiāng)土竹種,是華西雨屏區(qū)的重要退耕竹種,具有重要的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益[6,7]。已有學(xué)者對(duì)川西地區(qū)苦竹生物量、碳儲(chǔ)量進(jìn)行過(guò)報(bào)道[8,9],但對(duì)苦竹碳儲(chǔ)量估算的生物量及模型構(gòu)建的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。由于自然條件和苦竹生長(zhǎng)的地域差異,福建、浙江等地的苦竹生物量模型研究中,均采用形態(tài)因子(胸徑、竹高、枝下高等)對(duì)各器官生物量、總生物量進(jìn)行擬合[10,11],卻忽略了各器官生物量與總生物量的擬合。生物量、碳儲(chǔ)量的測(cè)定,不僅存在著區(qū)域差異,而且受經(jīng)營(yíng)措施的影響,對(duì)同一區(qū)域采用不同方法度量也存在著差異[12,13]。本文擬通過(guò)對(duì)苦竹形態(tài)因子、各器官生物量和總生物量的線性、曲線擬合,探討相互之間的關(guān)系,建立苦竹生物量模型,并在此基礎(chǔ)上估算苦竹碳儲(chǔ)量,為我國(guó)竹林生物量與碳儲(chǔ)量研究探尋新的途徑,并提供相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)地處華西雨屏區(qū)洪雅縣,位于東經(jīng)102°49'~103°32',北緯29°24'~30°00',海拔高度為417.5 m~3 090 m,全縣以低、中山地為主,分布在柳江以南和洪雅縣北部的東西地帶,平原主要分布在柳江、花溪一帶。區(qū)域氣候?qū)賮啛釒駶?rùn)性山地氣候,境內(nèi)氣候地區(qū)差異較大,總趨勢(shì)為東北至西南氣溫逐漸降低,降水量逐漸增高。年均溫14℃~16℃,最低、最高溫分別出現(xiàn)在1月和6月,年降雨量達(dá)1 300 mm~2 000 mm,降雨集中在6月~8月。年平均日照1 080 h,全年無(wú)霜期352 d~360 d。區(qū)域土壤類型復(fù)雜,主要為紫色土和黃壤。苦竹初始退耕年限為2000年,主要分布于洪雅縣柳江鎮(zhèn),在花溪鎮(zhèn)、中山鎮(zhèn)和其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)有零星分布。

    2 研究方法

    2.1 標(biāo)準(zhǔn)地設(shè)置與樣品采集

    在洪雅縣范圍內(nèi)設(shè)置15個(gè)面積為30 m×30 m標(biāo)準(zhǔn)地,再設(shè)置5個(gè)面積為10 m×10 m 的具有代表性且可測(cè)的苦竹群落作為輔助樣地。對(duì)所有樣地進(jìn)行每竹檢尺,調(diào)查其胸徑、地徑、竹高、桿齡。每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地按不同胸徑、竹高選取平均竹2~3株伐倒進(jìn)行全竹取樣,分別取其竹桿(以1 m 為一區(qū)分段)、竹枝、竹葉、竹蔸、竹鞭及竹根(竹蔸、竹鞭上細(xì)的根系),野外稱其鮮重,并各取100 g 鮮樣供室內(nèi)分析。

    2.2 樣品處理與數(shù)據(jù)方法

    樣品在105℃下殺青30 min,再在85℃烘干至恒重并稱重,計(jì)算各部分含水率。碳含量采用重鉻酸鉀—外加熱法測(cè)定[14]。數(shù)據(jù)采用Excel 2003、SPSS13.0 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析,對(duì)形態(tài)因子與各器官生物量、形態(tài)因子與總生物量、各器官生物量與總生物量進(jìn)行多元線性和曲線擬合。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 苦竹生物量組成分析

    調(diào)查研究表明:苦竹平均高為7.50 m,平均胸徑為3.48 cm,苦竹單株平均生物量為2.09 kg,地上、地下部分總生物量為90.02 t·hm-2。不同桿齡苦竹各器官生物量(見(jiàn)表1),隨著立竹年齡的增長(zhǎng),苦竹總體生物量逐漸增大,地上部分的生物量呈現(xiàn)逐步增長(zhǎng)趨勢(shì),地下生物量變化規(guī)律不明顯。各個(gè)器官生物量比重由大到小依次為:桿>葉>枝>鞭>根>蔸,竹桿所占比例最大,超過(guò)了總生物量的一半。地下部分生物量總和僅占總生物量的23%,遠(yuǎn)低于地上部分生物量,枝與葉生物量相當(dāng)。各器官生物量比例介于鄭容妹[11]與蔣俊明[15]研究之間。

    表1 不同桿齡各器官生物量組成及比例Table 1 Organs' biomass components and proportion of different age

    3.2 生物量與各變量相關(guān)性分析

    林木的各分量(桿、枝、葉、根等)、形態(tài)因子(胸徑、林木高、地徑等)與林木生物量之間存在內(nèi)在聯(lián)系[16],通過(guò)相關(guān)分析可以探尋各變量之間相互關(guān)系的程度,進(jìn)而通過(guò)適當(dāng)?shù)哪P蛿M合來(lái)對(duì)生物量進(jìn)行有效估測(cè)(見(jiàn)表2)。

    表2 苦竹各變量之間相關(guān)矩陣Table 2 The correlation matrix of variables of Pleioblastus amarus

    表2 顯示:各形態(tài)因子之間,生物量與各變量之間,桿、枝與其他器官變量之間有顯著或極顯著相關(guān)性,根、蔸、鞭與其他器官變量之間相關(guān)性較小。值得注意的是所有變量中,桿與生物量相關(guān)性最顯著,而桿與各形態(tài)因子之間又有較強(qiáng)的相關(guān)性,因此在擬合方程時(shí)需考慮各器官變量與形態(tài)因子變量的交互關(guān)系,采用分離變量建模[17]。

    3.3 生物量模型擬合

    生物量模型擬合采用多元線性回歸和一元曲線方式擬合。

    3.3.1 形態(tài)因子與各器官生物量擬合

    分析表明,多形態(tài)因子與各器官生物量的擬合精度都高于單一形態(tài)因子的擬合精度。各器官中以桿與胸徑、竹高、地徑的共同擬合最好,復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.902,判定系數(shù)為0.814(見(jiàn)表3)。其中胸徑的貢獻(xiàn)最大,胸徑和桿的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.882。形態(tài)因子與其他器官生物量的擬合均不理想,判定系數(shù)都在0.6 以下。

    表3 形態(tài)因子與單一器官生物量擬合Table 3 The models between a single organ biomass and shape factors

    表4 生物量與胸徑、竹高、地徑擬合模型Table 4 The model of total biomass based on DBH,height and DLH

    3.3.2 形態(tài)因子與總生物量擬合

    用林木易測(cè)因子的調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)估測(cè)其生物量是目前國(guó)際通用的方法[18],基于表2 中總生物量與胸徑、竹高、地徑之間相關(guān)性均為極顯著相關(guān),三者共同建??赡艽嬖诮换プ饔?,為提高模型擬合的準(zhǔn)確性,擬采用單一變量與總生物量曲線擬合的方式建模。通過(guò)SPSS13.0 中曲線擬合功能擬合了11種曲線,各擬合模型中均以S 曲線擬合程度為最好,具體方程見(jiàn)表4。

    表2 相關(guān)性分析中竹高、地徑、胸徑三者線性關(guān)系密切程度高(均>0.8),而由三者與總生物量擬合的方程判斷系數(shù)最低,僅為0.678(低于單一變量擬合的判斷系數(shù)),說(shuō)明三者之間確實(shí)存在很強(qiáng)交互作用,不適于共同建模。在分離出來(lái)的各模型中又以胸徑與總生物量擬合的模型為最佳,因此遴選Y=e(2.200-5.085/D)作為總生物量——形態(tài)因子擬合模型。

    3.3.3 各器官生物量與總生物量擬合

    (1)單一器官與總生物量曲線擬合單一器官與總生物量擬合調(diào)用SPSS13.0 中曲線擬合功能的所有模型(包括Linear、Logarithmic Inverse、Quadratic、Cubic、Compound、Power、S、Growth、Exponential、Logistic 模型)進(jìn)行初步估測(cè),各擬合曲線見(jiàn)圖1(a)~(f)。

    圖1 單一器官與生物量擬合曲線Fig.1 Match curves between total biomass and each organ

    通過(guò)各曲線擬合的對(duì)比分析篩選,最優(yōu)模型為桿—總生物量模型:Y=1.9×x0.841 ,其判定系數(shù)達(dá)到了0.90,根的擬合程度最差,判定系數(shù)僅為0.47,這是由于地下根系生長(zhǎng)范圍的不確定性和根系采集的困難性所致。總體來(lái)說(shuō),桿、枝與總體生物量的擬合較好,其他器官的擬合遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足估測(cè)需求。

    (2)多器官因子與總生物量線性擬合

    線性擬合采用逐步引入——剔除法(Stepwise)對(duì)所有器官進(jìn)行逐步擬合篩選。通過(guò)不同變量的引入,擬合方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)和判定系數(shù)均得到逐步提高,模型可解釋的變異占總變異的比例越來(lái)越大。當(dāng)用桿、枝、葉擬合時(shí),判定系數(shù)R2值已達(dá)到0.992,再增加根、蔸、鞭時(shí),方程的判定系數(shù)增加不顯著。各模型的F 檢驗(yàn)均在0.005 水平顯著,故選用方程Y=0.109 +1.069x1+2.526x2+1.059x3作為線性擬合的最優(yōu)方程(見(jiàn)表5)。

    表5 各器官生物量—總生物量線性擬合Table 5 The linear regression between total biomass and organs biomass

    綜合比較器官生物量—總生物量的線性及曲線模型,線性模型整體優(yōu)于曲線模型,最終遴選方程Y=0.109 +1.069x1+2.526x2+1.059x3作為苦竹器官生物量—總生物量模型。

    3.4 苦竹碳含量分析

    通過(guò)測(cè)定分析,從表6可以看出,苦竹各器官碳含量在0.421 7 g·g-1~0.551 1 g·g-1范圍內(nèi),離散系數(shù)為2.06%~8.67%,苦竹各器官碳含量與毛竹、慈竹基本一致[5,19],略高于黃從德等[8,9]的研究數(shù)據(jù)0.348 5 g·g-1~0.518 6 g·g-1。各器官中鞭的含碳量最大,為0.539 8 g·g-1,葉的含碳量最低,為0.461 7 g·g-1,各器官含碳量從高到低依次為:鞭>桿>蔸>根>枝>葉??嘀衿骄己繛?.491 9,介于國(guó)際常用的碳含量0.45 g·g-1~0.50 g·g-1之間。

    表6 苦竹各器官碳含量Table 6 The carbon content of different organs of Pleioblastus amarus

    3.5 苦竹碳儲(chǔ)量分析

    苦竹各器官碳儲(chǔ)量由單位面積生物量與苦竹碳含量計(jì)算得出。為減小因平均碳含量及平均生物量計(jì)算時(shí)帶來(lái)的誤差,本研究以各器官實(shí)測(cè)碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù),單位面積苦竹生物量通過(guò)單株苦竹各器官生物量與立竹度計(jì)算得到。

    表7 苦竹各器官碳儲(chǔ)量Table 7 The carbon stock of different organs of Pleioblastus amarus

    由表7 及表1可得,除竹鞭以外,各器官碳儲(chǔ)量與生物量分配一致,比例接近。苦竹碳儲(chǔ)量為44.55 t·hm-2,器官碳儲(chǔ)量所占比例中,竹桿最高,為57.17%,地下部分僅占20.42%。由于苦竹每年采伐3年以上老竹,從空間分布看,苦竹林處于生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)平衡中,可近似認(rèn)為每年采伐的慈竹生物量相當(dāng)于現(xiàn)存生物量的25%,從而推算出苦竹年固碳量為11.14 t·hm-2。

    由于缺乏研究植被的碳含量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)外學(xué)者在估算碳儲(chǔ)量時(shí)多采用0.45 g·g-1或0.5 g·g-10。為探討用統(tǒng)一轉(zhuǎn)換系數(shù)帶來(lái)的誤差,用與本研究接近的常用轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)0.5 對(duì)比發(fā)現(xiàn),實(shí)測(cè)碳含量和以0.5 為轉(zhuǎn)換系數(shù)計(jì)算所得碳儲(chǔ)量有一定差異,其中葉與鞭的誤差最大,分別達(dá)到了8.29%,7.37%。若用0.45,最大誤差可高達(dá)16.63%,平均誤差達(dá)到9.08%。這意味著,竹林碳儲(chǔ)量的估測(cè)中,用統(tǒng)一的碳含量進(jìn)行估算確實(shí)會(huì)帶來(lái)一定誤差。

    4 結(jié)論與討論

    (1)苦竹各器官生物量中,竹桿所占比例最大,為54%,高于慈竹[20]、苦竹[10]、麻竹[21]、毛竹[22],說(shuō)明苦竹桿部的物質(zhì)積累優(yōu)于一般竹種??嘀竦纳锪繛?0.02 t·hm-2,高于麻竹[21]、巴山木竹[23]、華西箭竹[24]等竹種??嘀裉純?chǔ)量與四川鄉(xiāng)土竹種——慈竹相近[19],是毛竹林的2.19 倍[22],速生階段杉木的3.19 倍[25],熱帶雨林的2.91 倍[26],說(shuō)明苦竹具較強(qiáng)的貯碳功能。另外,苦竹筍產(chǎn)量較高,筍味獨(dú)特,竹材具有多種用途,這些都決定了苦竹在退耕還林工程中較強(qiáng)的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

    (2)研究表明,苦竹總體生物量與桿、枝生物量的相關(guān)性最好。各擬合模型中,以多器官生物量線性擬合總生物量最佳,遠(yuǎn)優(yōu)于形態(tài)因子的最佳擬合精度(0.762),也大于單一器官生物量的最高擬合精度(0.9),估測(cè)模型為Y=0.109+1.069x1+2.526x2+1.059x3。這表明僅用地上部分就能很好的擬合苦竹全竹生物量。研究區(qū)有每年苦竹林地取筍和砍伐3 a 生以上老竹的習(xí)慣[5]。因此,用此法結(jié)合竹林砍伐作業(yè),可無(wú)破壞的對(duì)苦竹林生物量進(jìn)行高精度估測(cè)。

    (3)碳儲(chǔ)量的研究結(jié)果與同一區(qū)域前人研究結(jié)果一致。碳儲(chǔ)量的計(jì)算中,眾多研究者采用平均碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù)(常用0.45 或0.5),本文通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),即使用與本文平均碳含量相接近的0.5 作為轉(zhuǎn)換系數(shù),所估測(cè)的碳儲(chǔ)量依然存在一定誤差,降低了碳儲(chǔ)量估測(cè)的精度。因此,為了準(zhǔn)確估測(cè)苦竹碳儲(chǔ)量,應(yīng)根據(jù)苦竹各器官的實(shí)測(cè)碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù)。

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