區(qū)域尺度相思、濕地松生物量相對生長方程及分配格局

竹萬寬，揭凡，杜阿朋

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區(qū)域尺度相思、濕地松生物量相對生長方程及分配格局

竹萬寬1，揭凡2，杜阿朋1＊

(1.國家林業(yè)和草原局桉樹研究開發(fā)中心，廣東 湛江 524022；2.中林集團(tuán)雷州林業(yè)局有限公司石嶺林場分公司，廣東 廉江 524456)

對已出版或發(fā)表的我國不同地點(diǎn)的相思(主要樹種：馬占相思、黑木相思、大葉相思、臺(tái)灣相思和肯氏相思等)和濕地松生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、建庫和分析，建立適用于區(qū)域尺度的相思、濕地松生物量估算相對生長方程。結(jié)果表明：樹高作為單一變量的相對生長方程擬合相思樹干(0.854)、樹根(0.832)、地上(0.859)和單株(0.875)生物量效果較好，樹枝(0.704)和葉片(0.678)生物量的擬合較差。胸徑和樹高作為組合自變量的相對生長方程擬合濕地松樹干(0.975)、樹枝(0.953)、樹根(0.932)、地上(0.981)和單株(0.970)生物量時(shí)擬合優(yōu)度高，葉片(0.641)生物量的擬合效果差。相思和濕地松生物量分配比例均為樹干最高，占比變幅葉片最大。綜合分析表明，胸徑單因子相對生長方程可以用于估算相思生物量，胸徑和樹高雙因子相對生長方程可以用于濕地松生物量估算。

相思；濕地松；相對生長方程；生物量；區(qū)域尺度

森林生態(tài)系統(tǒng)儲(chǔ)存了約80%的地表碳和40%的地下碳[1]，作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在維護(hù)全球氣候系統(tǒng)、調(diào)節(jié)全球碳平衡、減緩大氣溫室氣體濃度上升等方面具有十分重要的作用[2]。森林生物量占全球陸地植被生物量的73%[3]，在全球碳循環(huán)中占有重要地位，森林生物量及其變化的準(zhǔn)確估算是核算生物量碳儲(chǔ)量及其變化和森林固碳效應(yīng)正確評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前，森林生物量的估測方法包括相對生長關(guān)系、生物量—蓄積量模型、生物量轉(zhuǎn)擴(kuò)因子、木材密度和生物量擴(kuò)展因子、根莖比和3S技術(shù)等。其中，相對生長方程用于建立林木生物量與測樹因子(如胸徑、樹高等)的關(guān)系模型，進(jìn)而用測樹因子來估測林木或林分的生物量。此方法精確度較高，并且能有效降低取樣過程中對森林植被的破壞性，因而成為應(yīng)用最為廣泛的森林生物量測定方法。

相思()樹種原產(chǎn)澳大利亞、巴布亞新幾內(nèi)亞和印尼等地。自引種以來，在我國熱帶亞熱帶地區(qū)的栽培歷史已達(dá)50多年，是一種良好的短周期工業(yè)原料林和適生豐產(chǎn)造林樹種。因具有材質(zhì)優(yōu)良、樹根瘤菌固碳、改良土壤氮循環(huán)等特性，在我國南方部分地區(qū)大面積栽種[4]。濕地松()原產(chǎn)美國東南部。因具有早期生長快、木材質(zhì)量好、松脂產(chǎn)量高、適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在我國亞熱帶地區(qū)種植廣泛，是南方丘陵區(qū)主要造林樹種之一[5]。因此，本文以相思和濕地松為研究對象，在已出版或發(fā)表的生物量文獻(xiàn)中收集相關(guān)數(shù)據(jù)，建立適合于大尺度的相思和濕地松林生物量估算的相對生長方程，以期為南方林區(qū)生物量碳計(jì)量提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和理論依據(jù)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)收集

收集國內(nèi)公開出版或發(fā)表的相思和濕地松生物量文獻(xiàn)，從中提取所需相關(guān)數(shù)據(jù)，指標(biāo)包括研究區(qū)(試驗(yàn)地)、經(jīng)緯度、胸徑、樹高；樹干(帶皮)、樹枝、葉片、樹根生物量；林齡、林分密度、林分蓄積量等。數(shù)據(jù)來源概況見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源概況

1.2 數(shù)據(jù)分析

將提取的數(shù)據(jù)按照不同指標(biāo)建立數(shù)據(jù)庫，采用以下兩種常用的相對生長方程進(jìn)行模型擬合，建立相對生長方程。

式中，為生物量(g)；為胸徑(cm)；為樹高(m)。用以上2個(gè)方程對生物量和測樹因子進(jìn)行模型擬合，樹根據(jù)擬合精度2和估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤來評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣。由于對數(shù)轉(zhuǎn)換時(shí)會(huì)引入系統(tǒng)誤差，所以提供修正因子。數(shù)據(jù)整理和建庫采用Excel 2016軟件，建模分析和作圖采用SigmaPlot 14.0軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 相思和濕地松生物量相對生長方程

相思和濕地松各組分生物量與測樹因子的回歸分析表明(圖1，圖2)，經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換后的測樹因子和各組分生物量的線性關(guān)系明顯。胸徑作為單一自變量對相思單株總生物量擬合效果最優(yōu)(2=0.875，=0.386)，其次分別為地上(2=0.859，=0.408)、樹干(2=0.854，=0.464)和樹根(2=0.832，=0.472)，對樹枝和葉片生物量擬合效果并不理想。樹高因子的添加僅提高了對樹干和葉片生物量的擬合精度，分別提高了1.8%和4.5%。但反而降低了對樹枝、樹根、地上和單株總生物量的擬合精度。

胸徑作為單一自變量對濕地松地上和單株總生物量擬合效果最優(yōu)(2=0.955，=0.279；2=0.953，=0.232)，其次分別為樹干(2=0.946，=0.350)、樹枝(2=0.913，=0.470)和樹根(2=0.898，=0.374)，對葉片生物量擬合效果并不理想。樹高因子的添加僅降低了對葉片生物量的擬合精度，對樹干、樹枝、樹根、地上和單株總生物量的擬合精度分別提高了2.9%、4.0%、3.4%、2.6%和1.7%。

圖1 相思各組分生物量與測樹因子的關(guān)系

圖2 濕地松各組分生物量與測樹因子的關(guān)系

表2 相思相對生長方程擬合表達(dá)式

表3 濕地松相對生長方程擬合表達(dá)式

2.2 相思和濕地松生物量分配特征

由圖3可知，相思樹干生物量占單株總生物量比例在10.06%~78.87%之間，均值為54.54%，顯著高于其他器官(<0.05)。樹枝生物量和樹根生物量占單株總生物量比例的范圍分別為3.97%~43.27%和11.42%~40.02%，均值分別為16.60%和19.89%，兩者之間無顯著差異。葉片生物量占單株總生物量比例范圍為1.50%~23.78%，均值為8.97%，顯著低于其他器官(<0.05)。

濕地松樹干生物量占單株總生物量比列在28.66%~65.13%，均值為50.59%，顯著高于其他器官(<0.05)。樹枝、葉片和樹根生物量占單株總生物量比列范圍分別為7.13%~26.77%、2.18%~38.11%和11.97%~24.83%，均值分別為15.43%、17.12%和16.86%，三者之間無顯著差異。

圖3 相思和濕地松各組分生物量相對百分比

3 結(jié)論與討論

在利用相對生長方程估算林木各器官生物量過程中，胸徑是最易測也是最為關(guān)鍵的數(shù)據(jù)指標(biāo)。大多數(shù)的研究采用了胸徑作為自變量對林木各器官生物量進(jìn)行擬合和推算[43]。然而，也有相當(dāng)?shù)难芯勘砻?，在擬合模型中添加樹高因子會(huì)提高模型的擬合精度[44-45]。本研究中，樹高因子添加后，濕地松各器官(除葉片外)生物量擬合方程的精度提高表現(xiàn)明顯，而相思各器官(除樹干和葉片外)生物量擬合方程的精度反而降低了1.6%~8.3%。引起此差異的原因可能是，不同林木樹干形和冠幅不同，在樹高因子的測量過程中人為誤差導(dǎo)致測量結(jié)果的較大差異。再者，測定樹高的工具或儀器種類不一也是引起測量結(jié)果偏差的原因之一。故在進(jìn)行擬合方程的選擇時(shí)，應(yīng)適當(dāng)比較樹高的添加對方程擬合精度的提高表現(xiàn)，以確定是否加入樹高因子。

相思和濕地松樹干生物量所占比例和占比變幅均為最大，相思葉片生物量所占比例和占比變幅最小，濕地松樹枝、葉片和樹根生物量所占比例無顯著差異，占比變幅則為樹根最小?？赡苁怯捎诒狙芯克占牧帜玖铸g跨度較大，不同的生長階段林木各器官生物量分配比例不同所致。

綜合以上，在進(jìn)行較大區(qū)域相思生物量估算時(shí)建議采用模型ln=+ln進(jìn)行推算，濕地松生物量估算時(shí)采用模型ln=+ln(2)進(jìn)行推算，估算結(jié)果使用校正因子校準(zhǔn)。

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General Allometric Equations and Distribution forSpp. andTree Biomass on Large Scale

ZHU Wankuan1, JIE Fan2, DU Apeng1

(1.,,,; 2.)

Biomass measurement data forspp.(Main of species:,,,,and) andforests in different locations in China were collected from published reports were subjected to meta-analyses to develop general allometric equations explaining tree biomass components. The equations developed forspp. using diameter at breast height (DBH) as a single independent variable performed better for estimating stem (0.854), root (0.832), above ground (0.859), and total tree (0.875) biomass, but poorly for branch and leaf biomass, whilst forthe equations based on DBH performed better for estimating stem (0.975), branch (0.953), root (0.932), above ground (0.981) and total tree (0.970), but poorly for predicting needle biomass. Adding tree height as the second independent variable slightly improved the predictive power of allometric equations developed forcompared to the equations based on DBH only, but not in the case ofspp. Comprehensive analysis showed that the allometric equations with single factor can be used to accurately estimate biomass forspp, and the allometric equations with two factors can be used to accurately estimate biomass for.

spp;; allometric equations; biomass; a large scale

S714.5

A

廣東省林業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目(2018KJCX014，2017KJCX020)；2016年省級(jí)生態(tài)公益林激勵(lì)性補(bǔ)助資金項(xiàng)目(2016-03)；廣西科技重大專項(xiàng)(桂科AA172004087-9)；廣東湛江桉樹林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站運(yùn)行補(bǔ)助(2018-LYPT-DW-141)。

竹萬寬(1989— )，男，碩士，研究實(shí)習(xí)員，主要從事桉樹人工林生態(tài)定位監(jiān)測研究，E-mail:zwk_2015@163.com.

杜阿朋(1979— )，男，博士，副研究員，主要從事森林生態(tài)學(xué)研究，E-mail:dapzj@163.com