毛竹林竹鞭生長(zhǎng)特征和空間結(jié)構(gòu)的探地雷達(dá)無損探測(cè)*

熊雨露 周宇峰 李平衡 童 亮 周國(guó)模 施擁軍 杜華強(qiáng)

(浙江農(nóng)林大學(xué)省部共建亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 浙江農(nóng)林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院 杭州 311300)

毛竹(Phyllostachysedulis)林地下竹鞭系統(tǒng)是由同一母竹發(fā)出的、各年齡竹鞭相互聯(lián)結(jié)的組合(蔡偉國(guó)， 1986)。地下竹鞭系統(tǒng)在毛竹林生態(tài)系統(tǒng)中扮演著重要角色，它可在毛竹生長(zhǎng)發(fā)育過程中獲取水分和營(yíng)養(yǎng)，也是支撐和固定立竹的重要器官； 竹鞭在毛竹林高效固碳過程中具有重要貢獻(xiàn)，研究表明竹鞭系統(tǒng)的碳存儲(chǔ)量約占毛竹林總碳量的40%(周國(guó)模， 2006)； 更為重要和特殊的是，竹鞭把竹林中各單株竹子連接起來，使竹子個(gè)體之間(老竹與新竹、老竹與老竹)發(fā)生著極復(fù)雜的物質(zhì)和能量交換，從而實(shí)現(xiàn)毛竹林“爆發(fā)式生長(zhǎng)”等高效固碳特性。深入研究毛竹林竹鞭空間結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)變化，是詮釋毛竹林高效固碳機(jī)理過程的關(guān)鍵。

由于毛竹林竹鞭深入地下，觀測(cè)不便，很難精確調(diào)查，導(dǎo)致自然條件下的竹鞭研究無論在廣度和深度上均落后于地上部分(王燕等， 2008; 周本智等， 2004)。傳統(tǒng)的竹鞭探測(cè)方法(挖根法、土壤剖面法等)雖能提供合理且精確的信息，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還會(huì)破壞土壤環(huán)境和毛竹竹鞭，從而無法長(zhǎng)期和重復(fù)性觀測(cè)研究(周本智等， 2004)。近年來，國(guó)內(nèi)外科學(xué)家發(fā)展了一系列無損根系探測(cè)方法，其中探地雷達(dá)(ground penetrating radar，GPR)是一種快速且可重復(fù)觀測(cè)的地球物理技術(shù)，它利用電磁波在媒質(zhì)電磁特性不連續(xù)處產(chǎn)生的反射和散射實(shí)現(xiàn)淺層成像、定位，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)地表下目標(biāo)的探測(cè)(Raz-Yaseefetal., 2014)。由于特有優(yōu)勢(shì)，GPR應(yīng)用于根系探測(cè)的潛力巨大。目前主要應(yīng)用于樹木根系的根徑大小和根系生物量估算等方面(Bassuketal., 2011; Butnoretal., 2012; 崔喜紅等， 2011)。把GPR應(yīng)用于毛竹林竹鞭結(jié)構(gòu)的探測(cè)至今未見報(bào)道，為此，本研究基于GPR探測(cè)毛竹林竹鞭生長(zhǎng)特征和空間結(jié)構(gòu)，以期為毛竹林地下竹鞭研究提供新思路。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于浙江省杭州市臨安區(qū)浙江農(nóng)林大學(xué)平山實(shí)驗(yàn)基地(118°51′E，29°56′N)，該區(qū)屬季風(fēng)性氣候，溫暖濕潤(rùn)，光照充足，雨量充沛，四季分明。年均降水量1 613.9 mm，年均氣溫16.4 ℃，年均日照時(shí)間1 847.3 h，全年無霜期237天。樣地內(nèi)土壤屬黃壤土，土層較厚，土壤濕潤(rùn)和疏松透氣較好，石礫含量約10.90%。

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置

選取3塊無人為干擾的5 m×5 m毛竹林樣地，樣地毛竹密度4 800株·hm-2，平均胸徑9.21 cm，林下伴生有稀疏草本和灌木。

2.2 雷達(dá)探測(cè)與數(shù)據(jù)采集

圖1 樣地測(cè)線布設(shè)情況(左上)、竹鞭挖掘情況(左下)和測(cè)線與毛竹位置示意(右)Fig.1 Layout of surveying lines in sample plot (left-upper),the excavation of bamboo rhizomes in sample plot (left lower),and the measurement lines and P. edulis positions (right)

2.3 竹鞭實(shí)地挖掘與測(cè)定

對(duì)經(jīng)探地雷達(dá)掃描后的毛竹林樣地，先進(jìn)行每木檢尺，記錄胸徑和年齡因子，然后挖掘樣地內(nèi)竹鞭，在不破壞竹鞭的基礎(chǔ)上沿竹鞭兩側(cè)挖掘，并清除竹鞭附近的泥土，使鞭體能裸露出。隨后使用全站儀，記錄各條竹鞭的三維坐標(biāo)信息。3塊樣地分別有完整竹鞭23、26和21條，根據(jù)竹鞭年齡識(shí)別特征，將完整的幼、壯、老齡竹鞭現(xiàn)場(chǎng)編號(hào)后帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)一步處理。

2.4 竹鞭樣本處理與測(cè)定

將竹鞭樣品上附著的土壤及石塊等雜質(zhì)去除并置于實(shí)驗(yàn)臺(tái)上，使用皮尺測(cè)量鞭長(zhǎng)； 之后沿竹鞭每隔10 cm進(jìn)行標(biāo)記，用游標(biāo)卡尺于標(biāo)記處的上下左右方向分別測(cè)量3次，控制誤差在1 mm以內(nèi)，取測(cè)量結(jié)果均值為該部位直徑，取測(cè)量結(jié)果的總體均值作為該樣品直徑(Cuietal., 2013)。將竹鞭樣品沿標(biāo)記處分割成小段，以方便使用分析天平進(jìn)行鮮質(zhì)量測(cè)定。將全部樣品測(cè)定鮮質(zhì)量后放入烘箱，先105 ℃殺青30 min，之后80 ℃烘干至恒質(zhì)量，測(cè)得干質(zhì)量。

2.5 雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理與竹鞭信號(hào)提取

原始雷達(dá)圖像很難提供足夠的要探測(cè)目標(biāo)地物的幾何信息，在獲取雷達(dá)數(shù)據(jù)剖面時(shí)，原始回波信號(hào)中不僅包含有目標(biāo)信號(hào)，還包括收發(fā)天線之間的直接耦合波和地面反射波以及其他干擾信號(hào)等，所以雷達(dá)接收到的回波實(shí)際是一種弱信噪比、波形畸變的信號(hào)，這些都給雷達(dá)剖面的解譯帶來困難。因此，在進(jìn)行解譯之前，必須對(duì)原始雷達(dá)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波處理和調(diào)整。預(yù)處理的目的是去除或盡可能地降低干擾信號(hào)成分，提高數(shù)據(jù)的信噪比，并對(duì)接收回波進(jìn)行波形修正，具體需要進(jìn)行初至?xí)r間拾取、系統(tǒng)溫漂誤差校正、背景雜波去除、信號(hào)增強(qiáng)和偏移歸位處理5步預(yù)處理，在GprMax軟件中完成，具體處理方法和步驟參考該軟件的用戶手冊(cè)。圖2為本試驗(yàn)數(shù)據(jù)的5個(gè)預(yù)處理過程，其中字母a～e分別是經(jīng)過了去直流漂移、靜校正、抽取平均道、巴特沃斯帶通濾波和滑動(dòng)平均這5步處理后的竹鞭雷達(dá)數(shù)據(jù)圖。根據(jù)樣地內(nèi)所有掃描的雷達(dá)測(cè)線中提取的竹鞭信號(hào)所在位置與土層深度，得到樣地內(nèi)竹鞭的垂直與水平分布。

圖2 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理過程Fig.2 Preprocessing of ground penetrating radar data

2.6 基于雙曲線模型的竹鞭直徑估計(jì)

按Ristic等(2009)提出的雙曲線模型方法來估算竹鞭直徑。根據(jù)探地雷達(dá)電磁波的傳播原理，當(dāng)?shù)叵履繕?biāo)為圓柱體時(shí)，會(huì)有如圖3所示的回波雙曲線模型。其中圓柱體目標(biāo)物跟天線以及電磁波的傳播距離滿足勾股定理：

(ri+R)2=(xi-x0)+(r0+R)2。

(1)

式中：R為目標(biāo)物的半徑(cm)；xi為天線的初始位置(cm)；x0為天線經(jīng)過時(shí)間t移動(dòng)到目標(biāo)物正上方的位置(cm)；ri為初始時(shí)天線和目標(biāo)物之間的距離(cm)；r0為經(jīng)過時(shí)間t天線和目標(biāo)物之間的距離(cm)。由于電磁波從發(fā)射到接收走了往返兩趟距離，所以ri=vti/2，r0=vt0/2,ti為天線位于xi時(shí)探測(cè)目標(biāo)物電磁波的傳播時(shí)間(s),t0為天線位于x0時(shí)探測(cè)目標(biāo)物電磁波傳播時(shí)間(s)。公式 (1) 可以通過R、v、x0和t0這4個(gè)參數(shù)的關(guān)系式來表示，將其展開并整理如下：

(2)

根據(jù)公式(2)可知，雙曲線模型擬合需估計(jì)x0、t0、v和R這4個(gè)參數(shù)，這就把直徑估算轉(zhuǎn)化為雙曲線擬合問題。雙曲線擬合所需的數(shù)據(jù)(x,t)由雷達(dá)掃描得到，可利用雷達(dá)配套的reflexw軟件來拾取； GprMax正演得到的數(shù)據(jù)需要通過Matlab編寫程序進(jìn)行拾取，具體方法如下： 在得到模型二維剖面圖像后，使用ginput函數(shù)設(shè)置需要拾取的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，然后在雙曲線上選取需要的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型為(xi，ti)。由于橫坐標(biāo)數(shù)據(jù)太小，所以需進(jìn)行放大，將橫坐標(biāo)單位由m轉(zhuǎn)化為cm。

4個(gè)待擬合參數(shù)中的x0和t0是雙曲線的頂點(diǎn)，較易確定。研究目標(biāo)是準(zhǔn)確估計(jì)直徑R，而波速v是未知數(shù)，錯(cuò)誤的v取值容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的R擬合值。因此需先限定波速v的合理取值區(qū)間，從而得到精度較高的R估計(jì)值。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果及Ristic等(2009)文獻(xiàn)中的結(jié)論，波速的最小值和最大值相差較小，例如直徑10～80 mm物體的波速為5.53×107～6.68×107m·s-1。因此限定波速v的范圍為[5.53×107, 6.68×107]； 然后進(jìn)行雙曲線模型擬合，擬合確定直徑R。

2.7 竹鞭生物量擬合模型

竹鞭生物量即竹鞭的干質(zhì)量(WD)。如將竹鞭的某段假設(shè)為圓柱體，那么當(dāng)假設(shè)竹鞭直徑為D、長(zhǎng)度為L(zhǎng)、密度為δ時(shí)，竹鞭生物量可簡(jiǎn)單表示為WD=1/4πD2Lδ，但實(shí)際情況并非如此，竹鞭形狀不規(guī)則及竹鞭節(jié)間生長(zhǎng)濃密細(xì)根都會(huì)影響生物量估算精度。因此需合理選擇竹鞭生物量模型。

圖3 雙曲線模型原理Fig.3 Principle of hyperbolic model

各樹種和毛竹的生物量模型種類有很多，概括起來有3類(胥輝， 1998; 曾偉生， 2011)： 冪函數(shù)模型、多項(xiàng)式模型和指數(shù)函數(shù)模型。借鑒立木生物量模型變量的選擇，結(jié)合探地雷達(dá)容易獲取的竹鞭信息，本研究構(gòu)建竹鞭生物量模型時(shí)，采用的變量包括鞭長(zhǎng)L、鞭徑D及DL和D2L，并使用冪函數(shù)模型、多項(xiàng)式模型和指數(shù)函數(shù)模型：

BR=aDb；

(3)

BR=a(DL)b；

(4)

BR=a(D2L)b；

(5)

BR=a+bD+cD2；

(6)

BR=a+bDL+c(DL)2；

(7)

BR=a+bD2L+c(D2L)2；

(8)

BR=aebD；

(9)

BR=aebD2；

(10)

BR=aebDL；

(11)

BR=aebD2L。

(12)

式中： BR為竹鞭生物量；a,b,c為參數(shù)。

2.8 模型檢驗(yàn)

為驗(yàn)證竹鞭直徑模型的估計(jì)精度，隨機(jī)選取10條竹鞭的雷達(dá)數(shù)據(jù)，利用雙曲線模型估計(jì)其直徑，并通過這10條竹鞭的實(shí)測(cè)直徑值，計(jì)算模型估計(jì)直徑的相對(duì)誤差來檢驗(yàn)直徑模型的估計(jì)精度。

為驗(yàn)證竹鞭長(zhǎng)度和空間位置(平面位置與深度)的探測(cè)精度，隨機(jī)選取10條竹鞭，提取雷達(dá)數(shù)據(jù)計(jì)算每條竹鞭的長(zhǎng)度，每條竹鞭等距離分為10段，選取每段中點(diǎn)的空間位置(X，Y，Z)用于檢驗(yàn)所探測(cè)竹鞭空間位置的精度。長(zhǎng)度和空間位置精度評(píng)價(jià)采用估計(jì)值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差這一指標(biāo)。

對(duì)于竹鞭生物量擬合模型，隨機(jī)選取18條竹鞭作為建模樣本，另外選5條竹鞭作為模型檢驗(yàn)樣本。模型建立精度與模型檢驗(yàn)精度評(píng)價(jià)都采用確定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)這2個(gè)指標(biāo)。

3 結(jié)果與分析

3.1 竹鞭直徑估計(jì)

使用基于雙曲線模型估算的10條竹鞭直徑結(jié)果見表1?？傮w而言，竹鞭直徑估算值和實(shí)測(cè)值較接近，誤差范圍為-14.45%～20.66%，估算效果很好(圖4)，說明該直徑模型估算有效。

表1 基于雙曲線模型的竹鞭直徑估計(jì)結(jié)果Tab.1 Estimation of bamboo rhizomes diameter based on hyperbolic model

3.2 竹鞭空間結(jié)構(gòu)特征

根據(jù)雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)提取竹鞭空間位置信息，并估算其直徑和生物量，再按垂直分布和水平分布來分析其空間結(jié)構(gòu)特征。下面以樣地I (有23條竹鞭) 為例來分析竹鞭的垂直與水平分布特征，另外2塊樣地的結(jié)果類似，不再重復(fù)。

3.2.1 垂直分布特征 表2為樣地I內(nèi)所有竹鞭在4個(gè)土層的分布情況統(tǒng)計(jì)表。竹鞭數(shù)量的土層分布為： 0～5 cm(裸露)土層5條、5～20 cm土層9條、20～40 cm土層7條、>40 cm土層2條，說明竹鞭集中分布于0～40 cm土層，占竹鞭條數(shù)總量的91%，竹鞭的鞭長(zhǎng)和生物量分別占總量的95%和93%。竹鞭直徑分布范圍為1.88～3.21 cm，4個(gè)土層的平均直徑分別是2.02、2.01、2.36和2.42 cm，變化不大，但竹鞭直徑在下層土壤(20～40 cm和>40 cm)明顯大于上層土壤(0～5和5～20 cm)。樣地內(nèi)的總鞭長(zhǎng)和生物量分別為135.2 m和2.5 kg，折合為54 080 m·hm-2和1 001.17 kg·hm-2，即竹鞭總長(zhǎng)度與地上竹稈總長(zhǎng)度(竹稈平均高×株數(shù))相當(dāng)，但由于竹鞭直徑(平均2.15 cm)遠(yuǎn)小于竹稈胸徑(平均9.2 cm)，使竹鞭總生物量要遠(yuǎn)低于竹稈。

3.2.2 水平分布特征 根據(jù)雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)提取樣地內(nèi)竹鞭的空間位置信息，在忽略竹鞭的土層深度分布以后，得到竹鞭的水平分布(圖5)。圖5表明竹鞭在地下走勢(shì)較曲折，空間分布相對(duì)均勻。同一竹鞭的直徑差異不顯著(P>0.5)，但不同竹鞭差異顯著(P<0.01)。不同竹鞭的長(zhǎng)度也差異較大，由于樣地大小限制，有些竹鞭延伸到樣地外，導(dǎo)致部分竹鞭不完整。同時(shí)，結(jié)合地上立竹位置可清楚看出哪些立竹屬于同一竹鞭系統(tǒng)。從圖中還可看出，不能依據(jù)立竹之間距離來判斷是否為同一竹鞭相連，因?yàn)橛行┝⒅窨臻g位置很近卻不屬于同一竹鞭，有些立竹空間位置較遠(yuǎn)卻由同一竹鞭相連。

圖4 實(shí)測(cè)直徑與估計(jì)直徑的對(duì)比 Fig.4 Comparison of measured diameter with estimated diameter

表2 竹鞭在不同土層中的分布特征Tab.2 Characteristics of bamboo rhizomes in different soil layers

圖5 樣地竹鞭水平分布Fig.5 Horizontal distribution of plot bamboo rhizomes

3.2.3 竹鞭長(zhǎng)度與空間位置探測(cè)精度的檢驗(yàn) 表3為樣地內(nèi)10條竹鞭的長(zhǎng)度與空間位置探測(cè)精度的檢驗(yàn)結(jié)果。探地雷達(dá)探測(cè)竹鞭長(zhǎng)度的相對(duì)誤差為0.53%～8.51%，空間位置X、Y、Z方向上的相對(duì)誤差分別為0.13%～6.65%、1.23%～6.55%和2.42%～7.41%。竹鞭長(zhǎng)度和空間位置的探測(cè)精度遠(yuǎn)大于竹鞭直徑的估計(jì)精度，這是因?yàn)橹癖揲L(zhǎng)度一般達(dá)到1 m以上，誤差相對(duì)較??； 空間位置也較好確定，誤差較少； 而直徑只有2～3 cm，誤差相對(duì)較大。對(duì)竹鞭直徑的估計(jì)精度是探地雷達(dá)應(yīng)用的重要方面，也是造成竹鞭生物量估算精度誤差的主要原因。

3.3 竹鞭生物量估計(jì)

3.3.1 竹鞭生物量模型的構(gòu)建與檢驗(yàn) 10個(gè)竹鞭生物量模型的擬合結(jié)果見表4。從模型的建立精度來看，10個(gè)模型的R2范圍為0.61～0.95，RMSE范圍為18.3～51.6 g。多項(xiàng)式模型和指數(shù)模型明顯好于冪函數(shù)模型； 以DL和D2L為變量的模型顯著好于以D或D2為變量的模型； 所有模型中以DL為變量的多項(xiàng)式模型和以D2L為變量的指數(shù)模型擬合效果最好，R2為0.93～0.95，RMSE為18.3～22.4 g。

從模型的檢驗(yàn)精度來看，10個(gè)模型的R2為0.55～0.83，RMSE為17.3～48.0 g。同樣也是多項(xiàng)式模型和指數(shù)模型好于冪函數(shù)模型，但以D2L為變量的模型顯著好于以D、D2和DL為變量的模型。

綜合模型建立精度與模型檢驗(yàn)精度的結(jié)果，認(rèn)為以D2L為變量的指數(shù)模型(BR=65.17e0.002D2L)最佳。

表3 竹鞭長(zhǎng)度與空間位置探測(cè)精度檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Detection accuracy test results of bamboo rhizomes length and spatial position

表4 竹鞭生物量模型參數(shù)擬合結(jié)果Tab.4 Fitting results of model parameters of bamboo rhizomes biomass

3.3.2 基于探地雷達(dá)數(shù)據(jù)的生物量模型精度檢驗(yàn) 表5為基于10條竹鞭的實(shí)測(cè)與估計(jì)直徑及用最佳模型BR=65.17e0.002D2L計(jì)算的竹鞭生物量和實(shí)測(cè)生物量對(duì)比結(jié)果，表明用實(shí)測(cè)直徑計(jì)算的生物量與實(shí)測(cè)生物量相比，RMSE為7.87～33.23 g，用估計(jì)直徑計(jì)算生物量與實(shí)測(cè)生物量相比，RMSE為0.02～41.08 g，由此可見，基于估計(jì)直徑和實(shí)測(cè)直徑的生物量計(jì)算結(jié)果相差不大，二者沒有顯著差異。因此該生物量模型適用于探地雷達(dá)估計(jì)竹鞭直徑作為輸入數(shù)據(jù)，誤差不會(huì)顯著增加。

4 討論

自20世紀(jì)60年代起我國(guó)就對(duì)毛竹林竹鞭展開研究，主要涉及竹鞭的數(shù)量(廖光廬， 1988; 鄭郁善等， 1998)、空間分布(高培軍等， 2003； 胡超宗等， 1994)、生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)(吳萌等， 1984; 周本智， 2006)和生物量(陳輝等， 1998； 李振基等， 1993)等方面。研究時(shí)間集中在20世紀(jì)80—90年代到2000年初，近幾年鮮有毛竹林竹鞭研究。這主要是由于試驗(yàn)手段限制，以及研究熱點(diǎn)大多關(guān)注于地上生產(chǎn)力及其碳匯潛力而忽略了地下部分。過去竹鞭研究主要是通過挖掘法調(diào)查竹鞭，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且有破壞性，而且無法重復(fù)觀測(cè)竹鞭動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，造成研究無法深入和遠(yuǎn)落后于地上研究； 由于竹鞭與地上立竹是相連的整體，這也阻礙了對(duì)竹林生態(tài)系統(tǒng)整體高效固碳機(jī)理過程的探索。

表5 竹鞭生物量模擬結(jié)果Tab.5 Simulated results of bamboo rhizomes biomass

GPR技術(shù)應(yīng)用于探測(cè)植物根系的研究始于1999年(Hruskaetal., 1999)，經(jīng)過20年發(fā)展，目前可用于樹木根系制圖、根徑大小及根系生物量的估算 (Butnoretal., 2012; Hiranoetal., 2009; 崔喜紅等， 2009)。但由于一般樹木根系分布土層深入地下幾米甚至十幾米，且以細(xì)根為主，給GPR探測(cè)帶來了困難，造成探測(cè)精度有限(Cuietal., 2011)。樹木根系的分布土層較深，生長(zhǎng)方向朝下，剖面重疊度高，粗細(xì)不一等給GPR探測(cè)根系結(jié)構(gòu)帶來了困難，但毛竹林的竹鞭均分布在淺層土壤(大部分在0～40 cm土層)、大多是水平方向生長(zhǎng)、竹鞭直徑相對(duì)均一且較大(一般2～4 cm)，且毛竹林為單一樹種，地表灌草層相對(duì)較少，因此毛竹竹鞭是GPR探測(cè)的理想對(duì)象，比其他樹種根系探測(cè)要容易的多。因此，本研究發(fā)展一種基于GPR的毛竹林地下竹鞭空間結(jié)構(gòu)無損探測(cè)方法，可有助于解除地下竹鞭觀測(cè)的困難。

本研究表明，毛竹林的地下竹鞭較易探測(cè)，雷達(dá)信號(hào)強(qiáng)烈，竹鞭位置信息方便提取，從而可分析竹鞭的垂直和水平分布特征。同時(shí)可利用雙曲線模型估計(jì)竹鞭直徑，并進(jìn)一步估計(jì)竹鞭生物量，效果都較好。因此，利用GPR探測(cè)毛竹竹鞭空間結(jié)構(gòu)及生物量是可行的。

基于本研究發(fā)展的毛竹林竹鞭GPR探測(cè)方法以及竹鞭直徑與生物量模型，下一步還需要在各種野外條件下開展大量研究和應(yīng)用，來檢驗(yàn)和完善該方法與模型。比如不同經(jīng)營(yíng)歷史、經(jīng)營(yíng)類型、經(jīng)營(yíng)強(qiáng)度毛竹林分的應(yīng)用精度是否有差異，不同土壤類型、土壤質(zhì)地、土壤水分條件對(duì)該應(yīng)用是否有影響，等等。另外，毛竹林地下部分除了有較易利用探地雷達(dá)探測(cè)的竹鞭，還有大量較難精確探測(cè)的細(xì)根，下一步還需通過挖掘試驗(yàn)分析竹鞭和細(xì)根的空間分布關(guān)系以及二者生物量的比例關(guān)系，然后通過竹鞭生物量及其空間分布來估計(jì)細(xì)根生物量及其空間分布，并在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討不同經(jīng)營(yíng)歷史、經(jīng)營(yíng)類型、經(jīng)營(yíng)強(qiáng)度等對(duì)竹鞭空間結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)變化的影響，以及地下竹鞭與地上立竹的相互關(guān)系及其動(dòng)態(tài)規(guī)律等。

5 結(jié)論

本研究發(fā)展了一種毛竹林地下竹鞭空間結(jié)構(gòu)的GPR無損探測(cè)方法，可利用GPR探測(cè)地下竹鞭的位置信息，得到竹鞭垂直和水平方向的空間結(jié)構(gòu)； 同時(shí)建立了估計(jì)竹鞭直徑、長(zhǎng)度、生物量的模型，擬合效果較好。但還需通過大量不同野外條件的研究和應(yīng)用來完善提出的方法和模型，提高其可靠性以及精度。