杉木分布區(qū)中帶不同發(fā)育階段人工林生物量估測模型

王俊鴻 郭福濤 吳鵬飛 周麗麗 蘇漳文 馬祥慶

摘要 在收集杉木分布區(qū)中帶不同發(fā)育階段杉木人工林生物量資料基礎(chǔ)上，選擇10種不同的生物量估測模型，對杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官（地上部分、葉、枝、皮、干、根）生物量與主要測樹因子進行擬合，篩選不同發(fā)育階段杉木不同器官生物量估測模型。結(jié)果表明：擬合效果最好的為冪函數(shù)模型，其次為指數(shù)函數(shù)模型，再次為多項式模型；共篩選出估算杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官和總生物量的最優(yōu)模型42個（包括36個不同器官生物量模型、6個全株生物量模型）；從杉木各器官生物量的擬合效果看，擬合度最高的模型均是以胸徑和樹高為自變量的模型。這些模型為分布區(qū)中帶不同發(fā)育階段杉木人工林生物量的確定和碳儲量評價提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞 杉木；分布區(qū)中帶；生物量；估測模型；發(fā)育階段

中圖分類號 S791.27 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）16-05104-05

生物量能很好地反映人工林與周圍環(huán)境在能量流動和物質(zhì)循環(huán)上的相關(guān)關(guān)系，在評價人工林對全球碳平衡和溫室氣體影響方面有重要作用[1-3]。傳統(tǒng)的森林生物量估算方法主要有氣體交換法和直接收獲法，這些方法存在儀器昂貴、費時費力、對研究對象破壞較大及觀測不連續(xù)等問題[3-4]。應(yīng)用模型方法，通過若干易測因子如胸徑、樹高的測定來估算各樹種生物量成為森林生物量測定的重要手段[2，5]。

杉木（Cunninghamia lanceolata）是我國南方重要的用材樹種，在我國南方林區(qū)林業(yè)生產(chǎn)中占重要地位。長期以來有許多學(xué)者進行了杉木生物量的研究，并取得了大量研究成果[6-9]。由于杉木廣泛分布于我國南方16個?。▍^(qū)），不同產(chǎn)區(qū)的杉木生長差異較大，以不同產(chǎn)區(qū)杉木資料建立的杉木生物量模型存在較大差異，目前缺乏適合不同分布區(qū)應(yīng)用的生物量預(yù)測模型，并且很多杉木生物量模型對不同發(fā)育階段杉木林的生物量考慮較少[6，10]，多采用D2H為自變量進行杉木林生物量估算[11-12]。這在很大程度上限制了杉木生物量預(yù)測模型的應(yīng)用范圍，因此建立適合不同分布區(qū)應(yīng)用的杉木生物量模型成為當(dāng)前林業(yè)科學(xué)研究中需要解決的重大課題。鑒于此，筆者在收集杉木分布區(qū)中帶不同發(fā)育階段杉木人工林生物量資料的基礎(chǔ)上，選擇10種不同生物量預(yù)測模型，對杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官生物量與主要測樹因子進行擬合，篩選不同發(fā)育階段杉木不同器官生物量估測模型，為杉木分布區(qū)中帶不同發(fā)育階段杉木林生物量確定和碳儲量評價提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究地區(qū)概況

杉木分布范圍大體上與我國氣候、植被區(qū)劃中的3個亞熱帶劃分范圍一致。根據(jù)杉木栽培區(qū)域自然環(huán)境、生長狀況和生產(chǎn)潛力等因素的不同，我國杉木產(chǎn)區(qū)可分為北、中、南3個區(qū)劃帶[13]。杉木分布區(qū)中帶大致相當(dāng)于《中國植被》區(qū)劃的中亞熱帶地區(qū)，是我國杉木分布和栽培區(qū)域最廣的地帶。該區(qū)域北部界限由大巴山南坡以北、巫山北坡、大別山南坡，經(jīng)過黃山、天目山到杭州灣一線；西以我國西南高山林區(qū)為界線；南界從滇東南國境線起，沿桂滇邊界到右江、紅水河、沿南嶺山脈南麓、戴云山南麓直到海濱；東至東海海域。中帶分布區(qū)范圍包括浙江省、江西省、湖南省、福建省、貴州省、四川省、重慶市、云南省等。該區(qū)域氣候溫暖濕潤，年平均溫度16 ℃，1月平均氣溫3.5～5.5 ℃，年均降水量1 200～1 700 mm，土壤為紅壤和黃棕壤[13]。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)收集 在國家林業(yè)局杉木工程研究中心長期積累的杉木生物量調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，收集國內(nèi)外發(fā)表的杉木分布區(qū)中帶106篇文獻中有關(guān)杉木生物量數(shù)據(jù)579組。首先，對收集的生物量數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，刪除缺失和不全的數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻記錄，確定杉木分布地點及林齡。其次，根據(jù)林分年齡劃分幼齡林（1～10年）、中齡林（11～20年）、近熟林（21～25年）、成熟林（26～35年）[13-14]。同時根據(jù)杉木自身生長特性，將幼齡林分為幼齡林前期（1～5年）和幼齡林后期（6～10年），將中齡林分為中齡林前期（11～15年）和中齡林后期（16～20年）[15-17]。

2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析 利用SPSS18.0軟件和不同預(yù)測模型，對杉木各器官及總生物量與樹高、胸徑的關(guān)系進行擬合，并對擬合效果進行檢驗。筆者選取線性回歸模型、多項式模型、冪函數(shù)模型等10種不同模型（表1）對不同發(fā)育階段杉木林生物量進行估算[17-19]。模型中自變量包括胸徑（D）、樹高（H）等[20]。

采用判斷系數(shù)R2：1-（殘差平方和/平方矯正的總和）對生物量方程進行擬合度評價，R2值越接近1，說明模型的擬合預(yù)測效果越好，并依此對各器官組分擬合出的模型進行篩選[9，21]。

3 結(jié)果與分析

3.1 分布區(qū)中帶杉木幼齡林生物量估測模型

3.1.1 幼齡林前期階段。表2為杉木幼齡林前期各器官及總生物量的擬合模型參數(shù)。從表2可看出，總生物量、地上部分生物量、葉生物量、枝生物量、皮生物量和根生物量的最優(yōu)模型均為Y=aDbHc，而干的最優(yōu)生物量模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中杉木皮的模型擬合效果最好，擬合度達0.970，干模型的擬合度為0.765、地上部分生物量模型的擬合度為0.744，而根模型的擬合效果最差。

3.1.2 幼齡林后期階段。 對幼齡林后期階段各器官及總生物量進行擬合，結(jié)果見表3。從表3看出，不同器官生物量和總生物量的最優(yōu)模型存在差異，其中總生物量、枝生物量和根生物量的最優(yōu)模型為Y=a+bDH+c（DH）2，葉和皮的生物量最優(yōu)模型為Y=a+bD+cD2，地上部分和干的生物量最優(yōu)模型為Y=aDbHc。其中地上部分生物量模型的擬合效果最好，皮的模型擬合效果最差。

對杉木幼齡林全期生物量各器官級總生物量進行擬合，結(jié)果見表4。從表4可以看出，不同器官生物量和總生物量的最優(yōu)模型存在差異，其中總生物量、地上、枝、皮生物量的最優(yōu)模型均為多項式模型，葉、干、根生物量最優(yōu)模型為Y=aDbHc。其中，地上部分生物量模型擬合度最高，為0.425，各器官及總生物量的擬合效果均不理想，因此對幼齡林進行階段劃分以獲得更好的擬合效果。

杉木幼齡林前期和后期的生物量預(yù)測模型擬合結(jié)果（表2、3）表明：幼齡林前期和后期各器官最優(yōu)模型的差異較大，除地上部分生物量模型均為冪函數(shù)Y=aDbHc外，其他生物量模型均不同。研究顯示，前期地上部分生物量最優(yōu)模型擬合度高于后期模型擬合度。皮在前期最優(yōu)模型為冪函數(shù)Y=aDbHc，其模型擬合度明顯高于后期的多項式模型。此外，枝、總生物量最優(yōu)模型在前期為冪函數(shù)Y=aDbHc，不同于后期的多項式模型Y=a+bDH+c（DH）2 ，且前期模型擬合度高于后期。干在前期為多項式Y(jié)=a+bD2H+c（D2H）2，擬合度為0.765，優(yōu)于后期Y=aDbHc模型。此外，葉、根生物量后期最優(yōu)模型均為多項式，并且在模型擬合度方面要高于前期。

3.2 分布區(qū)中帶杉木中齡林生物量估測模型

3.2.1 中齡林前期階段。杉木中齡林前期各器官及總生物量的擬合結(jié)果見表5。從表5可看出，不同器官和總生物量的最優(yōu)模型存在顯著差異。其中，枝、根生物量的最優(yōu)模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2，地上部分生物量的最優(yōu)模型為Y=a+bDH+c（DH）2，皮的生物量最優(yōu)模型為Y=a+bD+cD2，總生物量、葉生物量的最優(yōu)模型均為Y=aDbHc，干的生物量最優(yōu)模型為Y=a（D2H）b。皮的最優(yōu)模型擬合效果最好，葉的擬合效果最差。

3.2.2 中齡林后期階段。表6為杉木中齡林后期各器官及總生物量的的擬合結(jié)果。從表6看出，總生物量、地上部分生物量、皮生物量和干生物量的最優(yōu)模型均為Y=a+bDH+c（DH）2，其中干生物量的擬合度最高，枝生物量擬合度最低。葉、根、枝的生物量最優(yōu)模型不同，分別為Y=a+bD+cD2、Y=aDbHc和Y=a（DH）b。

從表7看出，總生物量、地上、枝、皮、干、根生物量的最優(yōu)擬合模型均為Y=aDbHc，葉生物量的最優(yōu)擬合模型為Y=aDb。其中皮、干生物量模型擬合度最高，僅為0.384，全期各器官及總生物量模型擬合效果均較差，因此，對中齡林進行階段劃分以獲得更好的擬合效果。

杉木中齡林前期和后期階段的生物量預(yù)測模型擬合結(jié)果（表5、6）表明：前期和后期各器官最優(yōu)模型的差異較大，除地上部分、皮生物量模型均為多項式函數(shù)外，其他生物量模型均不同。研究顯示，前期階段地上部分、皮生物量最優(yōu)模型擬合度為0.518、0.749，明顯高于后期模型擬合度。葉生物量在后期階段為Y=a+bD+cD2，優(yōu)于前期的冪函數(shù)Y=aDbHc。枝生物量在前期的最優(yōu)模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2，略高于后期的冪函數(shù)模型。根生物量在后期最優(yōu)模型為冪函數(shù)Y=aDbHc，不同于前期多項式函數(shù)Y=a+bD2H+c（D2H）2，且模型擬合度方面要高于后期。此外，干、總生物量前期的生物量最優(yōu)模型均為冪函數(shù)模型，并且在模型擬合度方面要高于后期。

3.3 分布區(qū)中帶杉木近熟林生物量估測模型 杉木近熟林各器官及總生物量的最優(yōu)模型擬合結(jié)果見表8。從表8可看出，杉木地上部分生物量、葉生物量、干生物量和根生物量的最優(yōu)模型均為Y=a+bD2H+c（D2H）2?？偵锪?、枝生物量的最優(yōu)模型為Y=a+bDH+c（DH）2，皮生物量最優(yōu)模型為Y=aDbHc。其中皮生物量的擬合度最高，干生物量模型擬合度為0.723，葉生物量模型的擬合效果較差。

3.4 分布區(qū)中帶杉木成熟林生物量估測模型 杉木成熟林各器官及總生物量的擬合結(jié)果見表9。從表9看出，杉木地上部分生物量、葉生物量和皮生物量的最優(yōu)模型均為Y=aDbHc?？偵锪亢透锪康淖顑?yōu)模型為Y=aebD2，干生物量的最優(yōu)模型為Y=aebDH，枝生物量的最優(yōu)模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中干模型的擬合效果最好，皮、地上部分、總生物量、根生物量的模型擬合度分別為0.838、0.822、0.818、0.811，葉的模型擬合度相對較低。

杉木近熟林和成熟林的生物量預(yù)測模型擬合效果（表8、9）表明：近熟林和成熟林各器官最優(yōu)模型的差異較大，除枝、皮生物量模型均為多項式、冪函數(shù)外，其他部分生物量模型均不同。研究顯示，成熟林階段枝、皮生物量最優(yōu)模型擬合度高于近熟林時期模型擬合度?？偵锪吭诔墒炝謺r期最優(yōu)模型為指數(shù)函數(shù)Y=aebD2，不同于近熟林時期的多項式函數(shù)，且模型擬合度高于近熟林時期。地上部分、葉生物量最優(yōu)模型在成熟林時期為均為冪函數(shù)Y=aDbHc，其模型擬合度明顯高于近熟林時期的多項式模型。干生物量在成熟林時期的最優(yōu)模型為指數(shù)函數(shù)Y=aebDH，不同于近熟林時期的多項式函數(shù)，且模型擬合度優(yōu)于近熟林時期。根生物量成熟林時期最優(yōu)模型為Y=aebD2，其模型擬合度明顯優(yōu)于近熟林時期。

4 結(jié)論

（1）在不同生物量估測模型中，冪函數(shù)模型在杉木各部位生物量的擬合效果最好，其次為指數(shù)函數(shù)模型，再次為多項式模型。

（2）幼齡林前期冪函數(shù)對杉木皮生物量的擬合效果最好，表達式為Y= 0.002D10.378H-8.244；多項式函數(shù)、冪函數(shù)對干、地上部分也有較好的擬合效果。幼齡林后期冪函數(shù)對總生物量模型的擬合效果最好，表達式為Y=2.086D0.286H0.912。杉木幼齡林處于速生階段，樹高和胸徑生長旺盛，樹形是影響杉木各器官及總生物量的主要因素。

（3）中齡林前期多項式對杉木皮的擬合效果最好，表達式為Y=25.292-3.999D+0.198D2；中齡林后期多項式對干的模型擬合效果最好，表達式為Y=60.922-0.29DH+0.001（DH）2。中齡林胸徑和樹形對各器官及總生物量有較大影響。

（4）近熟林階段冪函數(shù)模型對杉木皮的生物量模型擬合效果最好，表達式為Y=0.359D0.13H1.185。多項式函數(shù)對干、地上部分的生物量也有較好的擬合效果。此階段樹高、胸徑生長緩慢，樹形對杉木各器官及總生物量影響較大。

（5）成熟林階段指數(shù)函數(shù)對杉木干生物量的模型擬合度最好，表達式為Y=53.821e0.002D2。冪函數(shù)對皮、地上部分也有較好的擬合度，指數(shù)函數(shù)對總生物量、根生物量的擬合效果也較好。

（6）由于杉木生長受氣候、立地條件、經(jīng)營措施等多因素的影響，不同地區(qū)的杉木生物量存在一定差異[9]，這對最優(yōu)預(yù)測模型選擇和參數(shù)估算會產(chǎn)生一定影響，因此在對杉木生物量估算時，應(yīng)盡量保證研究對象的生境條件一致，使用同一分布區(qū)的生物量預(yù)測模型，以減少估測誤差。

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