石羊河流域干旱荒漠區(qū)檸條生物量預(yù)測(cè)模型研究

宋達(dá)成，吳昊，吳春榮

(1.甘肅河西走廊森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站，甘肅 武威 733000； 2.甘肅省治沙研究所，甘肅 蘭州 730070)

0 引言

生物量是生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)者的物質(zhì)生產(chǎn)量，是生態(tài)系統(tǒng)獲取能量能力的主要體現(xiàn)，反映了生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的大小，是研究生態(tài)系統(tǒng)凈初級(jí)生產(chǎn)力的基礎(chǔ)，也是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的重要指標(biāo)[1]。灌木作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中一個(gè)重要的類(lèi)型，在降水資源匱乏的干旱、半干旱荒漠地區(qū)有著大量的分布，是我國(guó)干旱、半干旱地區(qū)的主要森林植被類(lèi)型[2]。灌木根系十分發(fā)達(dá)，在水土保持、防風(fēng)固沙和抗旱性等方面能力顯著，對(duì)維持荒漠生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性、生態(tài)服務(wù)功能及穩(wěn)定等方面具有重要作用。干旱荒漠區(qū)灌木生物量調(diào)查研究對(duì)于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)、更新及養(yǎng)分積累等方面起著十分重要的意義[3-4]。

近年來(lái)，隨著人們對(duì)灌木林重視程度的加強(qiáng)，有關(guān)灌木生物量的調(diào)查研究不斷增多，但多集中在林下灌木，而對(duì)于干旱荒漠地區(qū)灌木生物量的研究，特別是模型構(gòu)建等方面卻很少[5]。并且現(xiàn)有的多數(shù)模型構(gòu)建僅對(duì)其確定系數(shù)和顯著性等指標(biāo)進(jìn)行了分析，而對(duì)模型精確度評(píng)估、分析和驗(yàn)證等方面的研究較少[6]。樣本選擇區(qū)域也較為集中，涉及范圍較小，所建模型于小區(qū)域內(nèi)適用性較好，但拓展到大區(qū)域則往往缺乏典型性和代表性[7]，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足準(zhǔn)確預(yù)測(cè)荒漠生態(tài)系統(tǒng)生物量的需求。

檸條(Caraganakorshinskii)為豆科錦雞兒屬落葉灌木，根系發(fā)達(dá)、生長(zhǎng)旺盛、適應(yīng)性廣、抗逆性強(qiáng)[8]。作為石羊河流域典型的水土保持和防風(fēng)固沙優(yōu)良樹(shù)種，在石羊河流域干旱荒漠區(qū)十分常見(jiàn)。調(diào)查和研究該區(qū)域檸條生物量分配狀況，有助于掌握區(qū)域檸條種群生態(tài)適應(yīng)策略和進(jìn)化機(jī)制，對(duì)保護(hù)、發(fā)展和利用檸條這一珍貴資源意義重大。目前對(duì)檸條的研究多集中于生理生態(tài)[9]、水土保持效益[10]、區(qū)系分布[11]、造林技術(shù)[12]及其資源開(kāi)發(fā)利用[13]等方面，關(guān)于生物量估算模型的研究報(bào)道較少。曾偉生等[7]利用植株高度、叢生枝個(gè)數(shù)和植冠垂直投影面積等因子對(duì)內(nèi)蒙古檸條生物量進(jìn)行了建模。王新云等[14]基于多源遙感數(shù)據(jù)估算了寧夏中部荒漠草原人工檸條灌木林地上生物量。而石羊河流域檸條生物量的系統(tǒng)研究尚未見(jiàn)到相關(guān)報(bào)道。

本研究根據(jù)石羊河流域干旱荒漠區(qū)檸條生物量野外調(diào)查結(jié)果，以植株高度和冠幅面積作為易測(cè)因子，利用多種函數(shù)模擬方法構(gòu)建檸條枝條、葉和地上部分生物量的預(yù)測(cè)模型，為評(píng)估荒漠生態(tài)系統(tǒng)植被生物量提供依據(jù)，同時(shí)為進(jìn)一步研究荒漠地區(qū)其他灌木生物量預(yù)測(cè)提供參考。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于石羊河流域，涉及上游(武威市古浪縣)、中游(武威市涼州區(qū))和下游(武威市民勤縣)等三個(gè)流域內(nèi)不同區(qū)域。地理坐標(biāo)為 37°28′45.65″～38°34′51.09″ N， 102°45′25.01″～103°40′45.23″ E，海拔高度1446～1782 m。屬于典型溫帶大陸性干旱氣候，年平均氣溫7.2 ℃，年平均降水量214.1 mm[15]，年蒸發(fā)量700～2600 mm[16]，降水量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于蒸發(fā)量，最高干旱指數(shù)能夠達(dá)到52以上[17]。地帶性土壤以栗鈣土、灰鈣土為主，非地帶性土壤主要為風(fēng)沙土。地帶性植被包括木本植物片層和草本植物片層，多以灌木植物為優(yōu)勢(shì)種，主要有檉柳(Tamarixramosissima)、檸條(Caraganakorshinskii)、白刺(Nitrariatangutorum)等。

2 材料與方法

2.1 試驗(yàn)方法

2017年8～10月，在研究區(qū)內(nèi)選取不同大小、長(zhǎng)勢(shì)均勻的檸條作為標(biāo)準(zhǔn)樣株，用記號(hào)筆對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記，共計(jì)33株，并于野外用直尺測(cè)量記錄每株的株高(m)與冠幅長(zhǎng)短軸長(zhǎng)度(m)。之后用鋸子從基部鋸倒樣株，稱(chēng)取地上部分總鮮重(g)。然后對(duì)樣株的枝條和葉進(jìn)行分解，并分別測(cè)量記錄其鮮重(g)。稱(chēng)重過(guò)程中，為減少試驗(yàn)誤差，對(duì)質(zhì)量過(guò)大的樣株做抽樣處理并標(biāo)注。待稱(chēng)重完畢后，將所測(cè)樣品裝入紙質(zhì)信封袋內(nèi)帶回實(shí)驗(yàn)室，于75 ℃條件下烘干至恒重，測(cè)量并記錄其干重(g)。

2.2 數(shù)據(jù)處理

用SPSS 19.0軟件對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，共取27株調(diào)查樣品用于預(yù)測(cè)模型的建立，6株備用樣品用于預(yù)測(cè)模型的精確度檢驗(yàn)。生物量預(yù)測(cè)模型的易測(cè)因子主要有：植株高度、地徑、冠幅面積、植株體積等。在各種變量中，灌木的體積易測(cè)，也更能體現(xiàn)灌木實(shí)際生長(zhǎng)狀況，是建立預(yù)測(cè)生物量模型的最佳變量[18]。本試驗(yàn)地處干旱荒漠區(qū)，灌木植株基部多受到不同程度的沙埋，且地面分枝繁雜，為減少試驗(yàn)誤差，試驗(yàn)排除地徑因子，選擇冠幅面積和植株高度作為變量因子對(duì)模型進(jìn)行模擬。擬采用6種線(xiàn)性方程、非線(xiàn)性方程函數(shù)作為擬合模型，分別為：

W=a+b (HC) + c (HC)2+ d (HC)3

W=a+b (HC) + c (HC)2

W=a+b (HC)

W=a (HC)b

W=aCb

W=a + bC + cC2+ dC3

式中：W為樣本生物量；H為植株高度；C為冠幅面積；a為回歸方程的常數(shù)；b、c、d分別為回歸方程的系數(shù)。

通過(guò)判定系數(shù)(R2)、F檢驗(yàn)值和回歸檢驗(yàn)顯著水平(P<0.001)等方式對(duì)檸條生物量模型進(jìn)行篩選，確立檸條生物量最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。為驗(yàn)證模型最終預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)調(diào)查值之間的差異狀況，采用總相對(duì)誤差(RS)和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(RMA)兩組指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)模型精確度進(jìn)行驗(yàn)證。具體計(jì)算公式如下：

3 結(jié)果與分析

3.1 檸條生物量模型參數(shù)實(shí)測(cè)區(qū)間

由于試驗(yàn)涉及石羊河流域上、中、下游等三個(gè)流域內(nèi)不同區(qū)域，檸條長(zhǎng)勢(shì)具有一定差異性，導(dǎo)致所測(cè)檸條樣本各指標(biāo)間存在一個(gè)較大的采樣區(qū)間(表1)

表1 檸條生物量模型參數(shù)的實(shí)測(cè)區(qū)間

3.2 檸條各變量間的相關(guān)性

對(duì)檸條的冠幅面積、株高和冠幅面積乘積與檸條枝條、葉以及地上部分生物量分別進(jìn)行相關(guān)性分析(表2)，結(jié)果表明，所測(cè)因子與其不同部位生物量間均具有顯著相關(guān)性。

表2 檸條各因子、各組分生物量的相關(guān)系數(shù)

續(xù)表2

3.3 檸條生物量模型的建立

分別利用線(xiàn)性、二次、三次和冪函數(shù)等共6組函數(shù)進(jìn)行檸條生物量模型構(gòu)建，以冠幅面積(C)、株高與冠幅面積的乘積(HC)作為自變量，檸條各器官生物量(W)作為因變量，擬合出相應(yīng)確定系數(shù)a、b、c、d的值，分別建立6組檸條生物量回歸方程。并通過(guò)方程中的R2系數(shù)和sig.概率等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，R2系數(shù)越大，sig.概率值越小，則模型整體擬合度更高、相關(guān)性更好，對(duì)檸條生物量的預(yù)測(cè)也更為精確。具體擬合結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 生物量較優(yōu)統(tǒng)計(jì)模型

如表3所示，6組檸條生物量模型擬合程度均比較高，R2值區(qū)間為0.613～0.898，sig.值<0.001，預(yù)測(cè)精確度較高。6組模型中，枝條、葉和地上部分生物量均以三次函數(shù)最優(yōu)，R2最大值分別達(dá)到了0.894、0.823和0.898，其次為二次函數(shù)。但由于二次函數(shù)曲線(xiàn)更為貼合實(shí)際情況，故采用二次函數(shù)進(jìn)行擬合。對(duì)于C和HC兩組自變量來(lái)說(shuō)，枝條、葉和地上部分生物量均與HC的相關(guān)系數(shù)更大，模型擬合程度更高，效果更好。

3.4 檸條生物量模型精度檢驗(yàn)

用6個(gè)備用檢驗(yàn)樣品對(duì)檸條生物量預(yù)測(cè)模型的擬合效果和精確程度進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。采用總相對(duì)誤差(RS)和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(RMA)兩組指標(biāo)(兩者一般均以低于20%為好)對(duì)預(yù)測(cè)模型精確度進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證模型最終預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)調(diào)查值之間的差異狀況。具體驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 檸條生物量回歸模型的精度檢驗(yàn)

對(duì)各個(gè)預(yù)測(cè)模型的判定系數(shù)(R2)、F檢驗(yàn)、回歸檢驗(yàn)顯著水平(P<0.001)、總相對(duì)誤差(RS)和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(RMA)等指標(biāo)進(jìn)行綜合分析對(duì)比可以得出，所建檸條生物量預(yù)測(cè)模型的精確程度均滿(mǎn)足要求。

3.5 檸條生物量最優(yōu)模型

圖1 檸條枝條生物量最優(yōu)模型

圖2 檸條葉生物量最優(yōu)模型

圖3 檸條地上生物量最優(yōu)模型

檸條枝條、葉及地上部分生物量的最優(yōu)模型散點(diǎn)圖如圖1，2，3所示?？梢?jiàn)，檸條生物量最優(yōu)模型分別為：WB=-0.055(HC)2+0.599(HC)+0.104，WL=-0.001(HC)2+0.01(HC)+0.006，WT=-0.056(HC)2+0.609(HC)+0.111。

4 討論

灌木植被生物量研究中，主要存在直接收獲法和估測(cè)模型法兩種方式[19]。直接收獲法簡(jiǎn)單且精確，但是在調(diào)查過(guò)程中效率低下，需要耗費(fèi)大量的人力物力，并且對(duì)植被采用“破壞性”的調(diào)查方法，從很大程度上加重了荒漠生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性，不利于荒漠生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)。而利用易測(cè)因子構(gòu)建灌木生物量預(yù)測(cè)模型則成為了一種行之有效的荒漠地區(qū)灌木生物量測(cè)定方法。

本試驗(yàn)地處干旱荒漠區(qū)，植株基部多受到不同程度的沙埋，形成灌叢沙堆，且檸條地面分枝繁雜，導(dǎo)致其基徑的測(cè)量誤差較大，故排除地徑因子。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)檸條樹(shù)形多呈圓柱體，冠幅也多為橢圓形而非矩形，因此本研究選取植株高度(H)和冠幅面積(C)作為易測(cè)因子，以冠幅面積(C)、株高與冠幅面積的乘積(HC)為預(yù)測(cè)變量，構(gòu)建檸條生物量預(yù)測(cè)模型。

本研究以植株高度(H)和冠幅面積(C)為易測(cè)因子，分別建立了線(xiàn)性函數(shù)：W=a+b(HC)；二次函數(shù)：W=a+b(HC)+c(HC)2；三次函數(shù)：W=a+b(HC)+c(HC)2+d(HC)3、W=a+bC+cC2+dC3；冪函數(shù)：W=a(HC)b、W=aCb等6組石羊河流域干旱荒漠區(qū)檸條生物量預(yù)測(cè)模型。經(jīng)驗(yàn)證，檸條最優(yōu)生物量預(yù)測(cè)模型的總相對(duì)誤差(RS)小于20%，平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(RMA)小于10%，符合模型精度要求，可用來(lái)對(duì)檸條生物量進(jìn)行預(yù)測(cè)?；貧w模擬結(jié)果顯示：對(duì)于冠幅面積(C)，株高和冠幅面積的乘積(HC)兩組自變量，用單一因子模擬檸條生物量回歸方程的擬合度較低，而各因子綜合起來(lái)估算檸條生物量擬合度較高。枝條、葉和地上部分生物量均與HC的相關(guān)性更加密切。從擬合效果來(lái)看，檸條枝條、葉、地上部分生物量的預(yù)測(cè)模型均以三次函數(shù)模型效果最好，精確度最高，R2達(dá)到0.823～0.898；其次為二次函數(shù)，R2達(dá)到0.819～0.884；而冪函數(shù)R2僅為0.613～0.851。

本研究檸條主要分布石羊河流域干旱荒漠區(qū)，該結(jié)果可運(yùn)用于該區(qū)域內(nèi)檸條生物量的調(diào)查工作，而是否適用于研究區(qū)域以外還需作進(jìn)一步驗(yàn)證。此外，研究區(qū)域內(nèi)檸條長(zhǎng)勢(shì)存在較大差異性，本研究?jī)H選擇長(zhǎng)勢(shì)較為普遍的植株作為樣品，超出建模區(qū)間的檸條生物量數(shù)據(jù)精確度還有待進(jìn)一步探討。

5 結(jié)論

分別以冠幅面積(C)、植株高度與冠幅面積的乘積(HC)作為自變量，對(duì)石羊河流域干旱荒漠區(qū)檸條的枝條、葉和地上部分生物量進(jìn)行了回歸模擬研究。結(jié)果表明，各器官、地上部分生物量與自變量間均存在極顯著的相關(guān)關(guān)系(P<0.001)。檸條生物量最優(yōu)模型分別為：(1)枝條生物量：WB=-0.055(HC)2+0.599(HC)+0.104，R2=0.8788，RS=-7.745，RMA=3.466。(2)葉生物量：WL=-0.001(HC)2+0.01(HC)+0.006，R2=0.8195，RS=16.376，RMA=4.094。(3)地上生物量：WT=-0.056(HC)2+0.609(HC)+0.111，R2=0.8981，RS=-8.000，RMA=3.431。檸條生物量模型的建立有助于提升荒漠區(qū)植被生物量調(diào)查效率，有效避免了收獲法等調(diào)查方法對(duì)荒漠區(qū)沙生植被的破壞，并對(duì)石羊河流域干旱荒漠區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)恢復(fù)和人為干預(yù)的掌控管理提供科學(xué)依據(jù)。