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    江西官山生物多樣性監(jiān)測衛(wèi)星樣地林分蓄積量特征

    2020-01-16 01:04:58王囯兵文仁權(quán)李存海徐定蘭楊清培
    生物災(zāi)害科學(xué) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:蓄積量通徑毛竹

    王囯兵,文仁權(quán),熊 勇,李存海,徐定蘭,楊清培*

    (1.江西官山國家級自然保護區(qū)管理局,江西 宜豐336300;2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院,江西 南昌330045)

    江西官山自然保護區(qū)是我國湘鄂贛邊境關(guān)鍵區(qū)域。復(fù)雜多變的地形地貌,形成了豐富的植物種類,區(qū)系成份混雜,還形成豐富的植被類型[1],在江西生態(tài)文明建設(shè)中有著重要的角色地位。

    林分蓄積量是反映森林資源質(zhì)量的重要指標(biāo),是森林生態(tài)服務(wù)功能和森林經(jīng)營水平的重要依據(jù)[2-3]。動態(tài)變化是森林一個重要特征,在多種內(nèi)外因素的綜合作用下,森林都會在不同層次上發(fā)生著各式各樣的變化,充分認(rèn)識森林,需要長期定位監(jiān)測[4]。

    2016—2017年,為配合官山常綠闊葉林動態(tài)監(jiān)測樣地(GSP)大樣地研究[5],建立35 塊衛(wèi)星樣地,以便及時掌握重點森林質(zhì)量動態(tài)變化趨勢,切實保護好、管理好森林資源,通過定時、定位、定身份(三定),開展森林種類、數(shù)量、質(zhì)量及經(jīng)營管理情況的調(diào)查,獲取資源數(shù)量與質(zhì)量,以及森林生態(tài)環(huán)境變化動態(tài)信息。

    本研究通過對林分蓄積量與林分結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析,具體內(nèi)容為:①各衛(wèi)星樣地的林分蓄積量;②主要林分結(jié)構(gòu)特征;③林分蓄積量與各林分因子的關(guān)系,重點是要找出影響林分蓄積量的主要林分特征,并建立最優(yōu)回歸方程。研究結(jié)果對全面認(rèn)識保護區(qū)植被現(xiàn)狀有一定參考價值,對生物多樣性長期監(jiān)測提供本底數(shù)據(jù),為自然保護區(qū)及國家重點公益林管理水平的提高提供植被生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為制定和調(diào)整經(jīng)營決策、管理決策提供科學(xué)參考。

    1 材料與方法

    1.1 試驗材料

    2016—2017年在江西官山自然保護區(qū)東河保護站和西河保護站共設(shè)立35 個長期監(jiān)測樣地(圖1、表1)。

    圖1 江西官山生物多樣性監(jiān)測衛(wèi)星樣地分布

    采用相鄰格子法[6],將樣地劃分為若干10 m×10 m 的樣方,并在樣方4 個角用水泥樁作永久標(biāo)記,并按列行式對每個小樣方標(biāo)號(如11,12,……)。野外調(diào)查以小樣方為工作單元,對胸徑(DBH)≥1 cm的植株進(jìn)行每木編號和調(diào)查,對分枝采用同一樹號加分枝編號(如主枝號11-1,其第1 分枝號為11-1-1,第2 分枝號為11-1-2,……)。按順時針掛牌,記錄樹種名稱、胸徑、坐標(biāo)、光照等級、物候和生長狀況等信息,并建立數(shù)據(jù)庫。

    1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

    1.2.1 林分蓄積量采用江西省材積表中贛西北地區(qū)一元材積表數(shù)據(jù)擬合單木公式:V=aDb(表2)。樣地蓄積量是樣地內(nèi)所有單木(DBH≥5 cm)材積之和(馬尾松、黃山松按馬尾松計,杉木、穗花杉按杉木計,其他樹種按闊葉樹計),林分蓄積量是樣地蓄積量折合成每666.7 m2累積量(m3/666.7 m2)。

    1.2.2 林分特征根據(jù)樣地每木調(diào)查的數(shù)據(jù),統(tǒng)計各衛(wèi)星樣內(nèi)的林木平均胸徑、胸徑方差、最大胸徑、林分密度、毛竹數(shù)量、物種數(shù);同時,計算物種豐富度、Shannon-Wiener 多樣性指數(shù)、Pielou 均勻度等物種多樣性指標(biāo)[6-7]。

    表1 江西官山生物多樣性監(jiān)測衛(wèi)星樣地概況

    表2 贛西北一元材積擬合公式

    1.2.3 數(shù)據(jù)分析(1)相關(guān)分析。采用多元相關(guān)分析研究林分蓄積量和9 個林分特征變量之間的關(guān)系,因為相關(guān)系數(shù)并不能刻畫變量之間內(nèi)在聯(lián)系或因果關(guān)系,因此還要結(jié)合其他分析。

    (2)逐步回歸分析。以林分蓄積量為應(yīng)變量(y),主要林分因子為自變量(X)、進(jìn)行逐步回歸分析,以構(gòu)建多元線性回歸模型[8]。

    (3)通徑分析。以林分蓄積量為應(yīng)變量,先進(jìn)行正態(tài)性檢驗。如果通過檢驗,再以逐步回歸分析得到的入選因子為自變量進(jìn)行通徑分析。通過變量之間的通徑關(guān)系圖和列表,看到二者間的總相關(guān)、直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和凈效應(yīng)等,從而發(fā)現(xiàn)多因子作用下,自變量與應(yīng)變量間的真正關(guān)系[9-11]。

    利用Matlab2014 中因置函數(shù)corrcoef(A)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計算,利用stepwise(X,y)進(jìn)行逐步回歸,利用partialcorr(A)進(jìn)行全過程矩陣算法計算通徑系數(shù),利用Jbtest 對蓄積量(y)正態(tài)性進(jìn)行Jarque-Bera 檢驗。

    2 結(jié) 果

    2.1 蓄積量及主要林分特征

    35 個衛(wèi)星樣地林分蓄積量及主要林分特征差異較大(表3)。蓄積量最大是G27(32.49 m3/666.7 m2)、其次是G11(28.90 m3/666.7 m2),最低的是G5(2.45 m3/666.7 m2)。平均胸徑最大的是G21(22.46 cm)、其次是G22(21.69 cm),最小的是G15(8.17 cm)。另外,有8 個樣地G1、G4、G5、G6 、G12、G18、G33、G35 不同程度的受毛竹擴張。

    表3 江西官山生物多樣性監(jiān)測衛(wèi)星樣地林分蓄積量及主要林分特征

    續(xù)表3

    2.2 林分因子間的相關(guān)關(guān)系

    從表4可知,最大胸徑、平均胸徑、胸徑方差與蓄積量呈顯著的正相關(guān)(r=0.57***,r=0.55***,r=0.34*),毛竹密度與蓄積量呈極顯著的負(fù)相關(guān)(r=-0.41*)。林分密度(x4)、物種數(shù)(x6)、物種豐富度、Shannon 指數(shù)、均勻度與林分蓄積量關(guān)系不明顯。

    另外,林分密度與平均胸徑、胸徑方差、最大胸徑呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.709**),說明林分密度增加與會使因子顯著下降;毛竹密度與林木平均胸徑、最大胸徑呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明毛竹的增加會限制林木生長。林分物種多樣性各因子間有明顯的正相關(guān)性,說明物種數(shù)越大,生物多樣性指數(shù)、均勻度越高;林分特征之間相互關(guān)聯(lián)、相互協(xié)調(diào),林分蓄積量與多種因子綜合作用有關(guān)。

    表4 主要林分特征與蓄積量相關(guān)分析

    2.3 蓄積量與主要因子的逐步回歸分析

    通過對9 個林分因子逐步回歸分析(表4),物種數(shù)、物種豐富度、Shannon-Wiener 指數(shù)、Pielou 均勻度都沒入選,最后只篩選出平均胸徑、最大胸徑、林分密度、毛竹密度4 個因子,與林分蓄積,建立回歸方程模型:

    其中:y林分蓄積量(m3/666.7 m2);x1-平均胸徑(cm);x3-最大胸徑(cm);x4-林分密度(株/666.7 m2);x5-毛竹密度(根/666.7 m2)

    2.4 通徑分析

    經(jīng)Jarque-Bera 檢驗,35 個樣地林分蓄積量為2.45~32.46 m3/666.7 m2,呈“正態(tài)分布”(圖2),大部分林分蓄積量為14.5~20.5 m3/666.7 m2。

    圖2 林分蓄積量概率分布圖

    圖3 通徑分析網(wǎng)絡(luò)

    由通徑分析直接通徑系數(shù)和簡單相關(guān)系數(shù),畫出通徑分析網(wǎng)絡(luò)圖(圖3)。同時由此計算出各因子的間接通徑系數(shù),如自變量x1通過x3對y的間接通徑系數(shù)為:r13×P3y=0.40×0.58=0.23。同理求得其它各特征指標(biāo)對y的間接通徑系數(shù)(表5)。

    由表5可知,不論從直接效應(yīng)(直接通徑系數(shù)),還是從凈效應(yīng)(偏相關(guān)系數(shù))看,4 個自變量對蓄積量的影響都以林分密度(x4)最大,平均胸徑(x1)次之,毛竹密度對蓄積量的影響為負(fù)向作用。

    表5 通徑系數(shù)分解

    平均胸徑對林分蓄積量有正向的直接作用,還通過林分最大胸徑、竹子密度表現(xiàn)出不同程度的正向間接作用,但通過林分密度對蓄積量有負(fù)向間接作用(r=-0.52),最終表現(xiàn)為平均胸徑與蓄積量有較大的正相關(guān)關(guān)系(r=0.55),說明隨著林木平均胸徑的增加會使林分蓄積量增加。

    最大胸徑對林分蓄積量有正向的直接作用,它還通過林木密度、竹子密度表現(xiàn)出不同程度的正向間接作用,而通過林分密度對蓄積量有負(fù)向間接作用(r=-0.40),雖然是間接作用為負(fù),但是作用不大。最終最大胸徑與蓄積量有較大的正相關(guān)關(guān)系(r=0.57),說明隨著林木最大胸徑的增加會使林分蓄積量增加。

    林分密度對林分蓄積量的正向直接作用最大,說明林木個體數(shù)多,蓄積量就越大,但是密度通過林木平均胸徑、最大胸徑有負(fù)向間接效應(yīng),最終林分密度對蓄積量的相關(guān)系數(shù)為負(fù)(r=-0.12)。

    毛竹密度對林分蓄積量有負(fù)向的直接作用。而且還通過林分平均胸徑、最大胸徑表現(xiàn)出不同程度的負(fù)向間接作用,從而降低林分蓄積量,但它通過林分密度對蓄積量有一定的正向間接作用(P=0.30),但是作用不大。最終表現(xiàn)為竹子密度與蓄積量有較大的負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.44),說明隨著毛竹密度的增加會使林分蓄積量下降,所以要盡量防止毛竹向其他林分?jǐn)U張。

    按決策系數(shù)排序為:R2(3)>R2(1)>R2(5)>R2(4),且R2(4)<0,故林分最大胸徑(x3)為主要決策變量,盡管其直接決定作用不是最大,但是它通過x1、x5對y的間接作用(0.29 和0.10),協(xié)助二者對y起增進(jìn)作用,而通過x4對蓄積量的負(fù)作用不是最大。同時還可看出x4是主要限制性變量,它的直接作用最大,因為它通過其他3 個變量的間接作用均為負(fù),從而導(dǎo)致它與蓄積量的總相關(guān)性也為負(fù)(r=-0.12)。因此,從提高蓄積量的角度看,必須提高林木最大胸徑(x3)、降低林分密度(x4)和提高平均胸徑(x1),同時要防止毛竹擴張。

    3 討論與結(jié)論

    35 個監(jiān)測衛(wèi)星樣地林分蓄積量差異較大,為2.45~32.49 m3/666.7 m2。林分蓄積量與9 個林分因子的相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)林木平均胸徑、胸徑方差、最大胸徑與蓄積量呈正相關(guān)(P<0.05),毛竹數(shù)量與蓄積量呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),而群落物種組成、物種多樣性、物種均勻度與林分蓄積量關(guān)系不大。

    通徑分析發(fā)現(xiàn)林分密度對蓄積量存在正向直接作用,因為就林木數(shù)量與蓄積量的關(guān)系而言,林木越多,蓄積量越大,但林分密度會通過平均胸徑、最大胸徑對蓄積量產(chǎn)生負(fù)向間接作用,從而表現(xiàn)出林分密度與蓄積量為負(fù)相關(guān),而且決策系數(shù)分析也表明它是限制性變量。因此,從林分木材生產(chǎn)角度而言,應(yīng)控制林分密度,增加林分胸徑,尤其是培育大徑級林木更有利于林分蓄積量的增加。

    自然保護區(qū)是有代表性的自然生態(tài)系統(tǒng)、是珍稀瀕危野生動植物物種的天然集中分布地,具有保護珍稀動物、保護自然生態(tài)系統(tǒng)、維持生態(tài)平衡,提供涵養(yǎng)水源、保持水土、改善環(huán)境等生態(tài)服務(wù)功能[9]。因此,盡管蓄積量是森林質(zhì)量的重要指標(biāo),但就保護區(qū)而言也不是所有的林分都要追求蓄積量,而是有些是保護目標(biāo)物種,尤其是珍稀瀕危物種。樣地G4、G5、G7、G8,主要是監(jiān)測長柄雙花木,該植物是一種落葉灌木,如果其他喬木太多太大,會抑制其自然更新。同樣,香果樹(G1、G3)、伯樂樹(G2)、青錢柳(G9)、傘花木(G24)、毛紅椿(G31、G32、G33、G34)也是落葉植物珍稀植物[12],但如果太強調(diào)蓄積量,可能就會忽視林分結(jié)構(gòu),影響其開花結(jié)實與自然更新。

    林分蓄積量是林分內(nèi)所有單株林木的生長和累積的結(jié)果,而樹木個體的生長發(fā)育既由自身遺傳基因決定,亦受氣候、地形、土壤、水文、生物等環(huán)境因子影響[13],而本文主要是一元材積表進(jìn)行材積計算,而不是利用當(dāng)?shù)鼐唧w各物種生長模型,也沒分析更多的生態(tài)環(huán)境因子,結(jié)果可能有些欠精確。建議通過其他非損傷技術(shù),如雷達(dá)、激光技術(shù)[14-15],構(gòu)建本區(qū)各樹種的生長模型,并以蓄積量為代表指標(biāo),構(gòu)建不同林分評價的準(zhǔn)則,為生態(tài)服務(wù)功能提升與生物多樣性保護提供指導(dǎo)。

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