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    小興安嶺主要闊葉樹(shù)種枝生物量模型研究

    2018-06-27 13:06:18魏勝利
    防護(hù)林科技 2018年6期
    關(guān)鍵詞:枝量樣木冠幅

    魏勝利

    (黑龍江省林業(yè)碳匯計(jì)量監(jiān)測(cè)中心,黑龍江 哈爾濱 150090)

    1 小興安嶺地貌

    小興安嶺是從愛(ài)輝-孫吳-北安以北的襄河沿線向東南延伸到松花江一帶的山脈總稱(chēng)。西北界于黑河-孫吳-德都以北,東北以黑龍江為界,南界至松花江以北的山前臺(tái)地,南北長(zhǎng)約450 km,東西寬約201 km,面積為7.43萬(wàn)km2,占全省面積的16.37%。本區(qū)山勢(shì)較低,海拔在400~1 000 m,只有個(gè)別山峰在1 000 m以上,最高峰1 429 m。地勢(shì)西北低,東南高。山嶺復(fù)雜,走向變化較大,有的呈北西-南東向,有的呈南北向,總觀山地外貌較為和緩,分水嶺呈波狀起伏,河谷寬展,有島狀多年冰土層和較大面積的沼澤分布[1]。

    2 樣木數(shù)據(jù)的收集與整理

    2.1 標(biāo)準(zhǔn)地的設(shè)置

    研究分析的材料來(lái)自位于小興安嶺的黑河市愛(ài)輝區(qū)、孫吳縣、嘉蔭縣、蘿北縣、湯原縣等14個(gè)市、縣、區(qū)的55塊標(biāo)準(zhǔn)地。在具有代表性未經(jīng)過(guò)間伐生長(zhǎng)正常林分中設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)地。對(duì)樣地中的喬木樹(shù)種進(jìn)行檢尺,并且計(jì)測(cè)每株喬木的冠幅、樹(shù)高、胸徑、枝下高等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    2.1.1 樣木定位 順坡在標(biāo)準(zhǔn)地兩個(gè)邊上按3 m間隔豎標(biāo)樁,用皮尺按刻度拴在樁上,將標(biāo)準(zhǔn)地劃分成幾個(gè)區(qū)域,在每個(gè)區(qū)域內(nèi)按順時(shí)針順序測(cè)定每株樣木的坐標(biāo)方位,橫坡方向?yàn)闄M坐標(biāo)X,順坡方向?yàn)榭v坐標(biāo)Y。

    2.1.2 樣木測(cè)定 在胸高位置(上坡處距樹(shù)根的1.3 m處)用圍尺測(cè)胸徑(精確到±0.1 cm);用測(cè)高儀或羅盤(pán)測(cè)樹(shù)高及枝下高(精確到±0.5 m);用皮尺或鋼卷尺測(cè)量樹(shù)冠東、南、西、北四個(gè)方向的半徑(精確到±0.05 m)。

    將采集的樣木數(shù)據(jù)按徑階分組統(tǒng)計(jì),徑階為1~2 cm,據(jù)標(biāo)準(zhǔn)地內(nèi)樣木胸徑的變化而定。分組后按等斷面積平均求積法將樣木分為五級(jí),計(jì)算各徑級(jí)的平均高及平均胸徑,按平均胸徑從大到小分為一級(jí)到五級(jí),并選擇4~8株標(biāo)準(zhǔn)樣木作為解析木。

    2.2 枝解析

    在活樹(shù)冠內(nèi)分別輪枝逐枝按序編號(hào),按不同輪枝對(duì)每一個(gè)枝條測(cè)量以下樹(shù)冠結(jié)構(gòu)各因子:枝長(zhǎng)(BL)、枝的方位角(φ)、總著枝深度(DINC)、著枝角度(θ)、基徑(BD)、弦長(zhǎng)(BC)、弓高(g)及每個(gè)枝條的2級(jí)枝每年生產(chǎn)數(shù)量。在每一輪枝內(nèi)篩選1~2個(gè)中等大小生長(zhǎng)正常枝作為標(biāo)準(zhǔn)枝進(jìn)行解析,測(cè)算枝條年齡及各年枝長(zhǎng)生長(zhǎng)和基徑生長(zhǎng)。采用10倍讀數(shù)的顯微鏡測(cè)定各標(biāo)準(zhǔn)枝基徑生長(zhǎng)和年齡,而枝長(zhǎng)生長(zhǎng)則根據(jù)2級(jí)分枝的輪枝位置直接測(cè)定。在1級(jí)標(biāo)準(zhǔn)枝每輪2級(jí)枝中分別篩選一個(gè)中等大小生長(zhǎng)正常的作為2級(jí)標(biāo)準(zhǔn)枝,測(cè)算其弓高、基徑、弦長(zhǎng)、枝長(zhǎng)以及著生在其上的每輪三級(jí)枝個(gè)數(shù)。

    2.3 枝、葉的生物量測(cè)定

    將樹(shù)木伐倒后,將樹(shù)冠按等段長(zhǎng)分為上、中、下三層。將每層枝條砍下依次排列在林地上,稱(chēng)取每個(gè)枝條的鮮質(zhì)量,進(jìn)行合計(jì),算出各層帶葉枝鮮質(zhì)量,并計(jì)算出各層樹(shù)冠的平均帶葉枝鮮質(zhì)量(WBL),在每層中選取2~3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)枝,摘葉測(cè)定樣枝葉質(zhì)量和枝質(zhì)量,求出枝葉比,計(jì)算各層總?cè)~鮮質(zhì)量和枝鮮質(zhì)量。在每層取50 g葉樣品和100 g枝樣品。在105±2 ℃恒溫下干燥,測(cè)定樣品干質(zhì)量,計(jì)算出各層葉、枝的干質(zhì)量比(PW=W干/W鮮)。根據(jù)干質(zhì)量比求出枝和葉的干質(zhì)量,將三層合計(jì)求出整株樹(shù)枝和葉量的干質(zhì)量。

    3 研究方法

    3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷倪x擇

    利用各樣木的枝量(WS)(因變量)與胸徑(D)、冠幅(CW)、樹(shù)高(H)等自變量之間的關(guān)系建立生物量的回歸參數(shù)模型。本文中選了4種模型對(duì)所選樣本進(jìn)行擬合:

    y=a×Db

    (1)

    y=a×Db×Hc

    (2)

    y=a×Db×CWc

    (3)

    y=a×CWb

    (4)

    其中:y-樹(shù)枝質(zhì)量;D-胸徑;H-樹(shù)高;CW-冠 幅

    3.2 模型的最優(yōu)選擇

    利用回歸擬合統(tǒng)計(jì)量,如估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤(Sy.x)Sy.x=[RSS/(n-p)]0.5,均方差(MSE)MSE=RSS/(n-p),p—參數(shù)個(gè)數(shù),RSS—?dú)埐钇椒胶?,n—樣本個(gè)數(shù)相關(guān)系數(shù)(R2)等比較4個(gè)模型的擬合程度,從中選擇最優(yōu)模型。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)P偷慕?/h3>

    根據(jù)現(xiàn)地調(diào)查所采集各解析木的生物量數(shù)據(jù),采用Statistics 6.0統(tǒng)計(jì)軟件分析和研究白樺林(胸徑、樹(shù)高、冠幅)等闊葉樹(shù)種樹(shù)木因子與單木樹(shù)枝生物量之間的關(guān)系。

    用公式(1)~公式(4)樹(shù)枝生物量預(yù)估模型對(duì)各樹(shù)種解析木樹(shù)枝生物量(表1)進(jìn)行擬合,其各模型擬合結(jié)果見(jiàn)表2。

    表1 各樹(shù)種解析木樹(shù)枝生物量調(diào)查因子

    表2 各樹(shù)種樹(shù)枝生物量預(yù)估模型擬合結(jié)果

    4.2 最優(yōu)模型的選擇

    對(duì)各樹(shù)種樹(shù)枝生物量最優(yōu)模型進(jìn)行選擇:

    白樺:選用方程y=a×Db×Hc,相關(guān)系數(shù)r=0.406 2最大,RSS=759 365 716 930.6最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=0.002×D-0.74×H6.73

    白樺枝量與樹(shù)高及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    椴樹(shù):選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.937 1最大,RSS=1 592 126 815.70最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=2.02×D3.14×CW-0.76

    椴樹(shù)枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    黑樺:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.967 2最大,RSS=1 073 689 973.68最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=0.02×D4.68×CW-0.32

    黑樺枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    胡桃楸:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.681 7最大,RSS=4 921 011 300.45最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=465.92×D0.61×CW1.97

    胡桃楸枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    黃檗:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.499 8最大,RSS=13 708 125 049.22最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=3 686.76×D0.7×CW0.46

    黃檗枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    蒙古櫟:選用方程y=a×Db×Hc,相關(guān)系數(shù)r=0.954 6最大,RSS=15 042 011 816.44最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=32.06×D3.53×H-1.29

    蒙古櫟枝量與樹(shù)高及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    山楊:選用方程y=a×Db×Hc,相關(guān)系數(shù)r=0.959 3最大,RSS=1 050 275 026.69最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=0.01×D3.54×H1.37

    山楊枝量與樹(shù)高及胸徑關(guān)聯(lián)性大。

    水曲柳:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.925 8最大,RSS=1 584 329 474.66最小,效果較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=12.6×D2.75×CW-0.45

    水曲柳枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性大。

    五角槭:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.665 3最大,RSS=6 904 562 389.23最小,擬合較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=884.01×D0.8×CW1.05

    五角槭枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性大。

    白榆:選用方程y=a×Db×CWc,相關(guān)系數(shù)r=0.796 9最大,RSS=3 467 110 754.15最小,擬合較優(yōu)。枝量模型方程預(yù)估為:WB=938.16×D0.8×CW0.82

    白榆樹(shù)枝量與冠幅及胸徑關(guān)聯(lián)性較大。

    5 結(jié)論

    5.1 喬木樹(shù)枝生物量與胸徑相關(guān)性密切,樹(shù)枝生物量隨著胸徑的增加,也明顯的增加。

    5.2 通過(guò)選用4個(gè)候選生物量生長(zhǎng)方程模型,進(jìn)行了模型參數(shù)的檢驗(yàn)及模型優(yōu)度擬合,確定了不同闊葉樹(shù)樹(shù)枝生物量最優(yōu)預(yù)估模型。

    5.3 樹(shù)枝生物量與冠幅的相關(guān)性要大一些,這是因?yàn)楣夂献饔玫脑颉?/p>

    參考文獻(xiàn):

    [1] 李景文,陳大珂.黑龍江森林[M].哈爾濱:東北林業(yè)大學(xué)出版社,1993:12-13

    [2] 王磊,賈煒瑋,李鳳日.孟家崗林場(chǎng)森林景觀結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)分析[J].植物研究,2008,4(1):34-38

    [3] 陳靈芝,任繼凱,鮑顯誠(chéng).北京西山人工油松林群落學(xué)特征及生物量的研究[J].植物生態(tài)學(xué)與地植物學(xué)報(bào),1984,8(3):173-181

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