基于統計軟件R的典型櫟類林空間結構研究

吳海龍，張 艷，余新曉，張振明，2，宋思銘，趙 陽，黃枝英

(1.北京林業大學水土保持與荒漠化防治教育部重點實驗室，北京100083;2.北京林業大學自然保護區學院，北京100083)

林分空間結構是指林木在水平地面上的分布格局及其屬性在空間上的排列方式，它決定了樹木之間的競爭優勢及空間生態位，在很大程度上影響著林木的生長和林分的穩定性[1]、森林發展的可能性和經營空間大小[2]，反映了森林群落內物種的空間關系，是森林的重要特征，即使是具有相同頻率分布的林分也可能具有不同的空間結構，從而表現出不同的生態穩定性。物種的不同組成及其在空間分布的不同格局構成了森林的空間結構。按照現代森林經理學的觀點，林分空間結構可以從3個方面加以描述:①林木個體在水平方向上的分布形式，或者說是樹種的空間分布格局;②樹種的空間隔離程度，或者說林分樹種組成和空間配置情況;③林木個體大小分化程度，或者說樹種的生長優勢程度[3-4]。

上述的3個方面即林分的一維、二維和三維空間結構。林分的一維變量包括樹高、胸徑、密度、胸高斷面積、冠幅、林層數量、平均值和方差，對林分一維結構的研究主要是通過測量一些一維參數值展開，例如樹木胸徑、胸徑標準差、樹木單位面積內的密度、或者是單位面積的密度[5]。近年來，大量的研究者們開始將對相鄰樹木的樹干分布分析并使用Ripley K函數對林分結構復雜度進行研究[6-8]。Pretzsch認為使用Ripley K函數對森林結構進行描述是一種較好的方法，而且是對樹木尺寸分布的二維概括[7]。樹木位置的橫向模式被納入對森林結構的描述，這些模式通常分為均勻分布、隨機分布和集群分布。觀察空間格局已被用于了解樹木死亡率、種間競爭作用和更新作用等過程，這種模式被認為是可靠的，然而這種方法的缺點在于只考慮了樹的位置，而沒有考慮到樹的大小在空間上的變化[8]，因此也就忽略了森林的垂直結構。森林的復雜性是一個三維的概念，對于結構多樣性、復雜性以及差異性的測量并不像我們預期的那么簡單[9]。本文以樹高、胸徑和冠幅數據為基礎，在統計軟件R的環境中運行產生圖像，并通過圖像處理軟件Photoshop和ENVI(The Environment for Visualizing Images)建立一個森林空間結構信息指數FSI(Forest spatial structure information index)來對森林結構進行量化，為研究森林結構提供一種新的方法。

1 研究區概況

本文分別在門頭溝區百花山自然保護區、延慶松山自然保護區、海淀西山林場內各選取一個樣地。北京百花山自然保護區位于北京市門頭溝區清水鎮境內 ，地理坐標為北緯 39°48′-40°05′，東經 115°25′-115°42′，屬于中緯度溫帶大陸性季風氣候區，年降水量450～720 mm，多集中在植物生長旺盛的夏季，全年平均氣溫6～7℃，全年無霜期110 d左右。松山自然保護區位于北京市延慶縣西北部，年均降水量490 mm，年均蒸發量 1 700 mm。氣候的垂直分帶性比較明顯。西山林場位于北京西北郊，地理坐標為東經116°28′，北緯 39°34′，該區屬暖溫帶大陸性氣候 ，冬寒夏熱，春季多風，平均風速4.1 m/s，年平均氣溫為11.6℃，無霜期193 d，年日照2 662 h。年降水量630 mm，集中在夏季，6-8月的降雨量占全年降雨量的70%以上，全年平均蒸發量950 mm左右。

2 研究方法與材料

本文分別在門頭溝百花山自然保護區、延慶松山自然保護區、海淀西山林場各選取了一個公頃級的標準樣地，樣地信息見表1，三塊樣地的樹種組成見表2-4

表1 樣地詳細信息

以每木檢尺的方法獲取樣地內喬木樹高、胸徑和冠幅值，其中，樹高采用激光樹高測量儀，胸徑則采用傳統的胸徑尺測量，冠幅采用樹冠投影面內南北和東西距離值。空間結構信息研究則是首先將3個指標胸徑(DBH)、樹高(H)、冠幅(S)在R統計軟件中統計并分別產生相對應的圖像(圖像格式可以根據需要生成)，然后通過Photoshop和ENVI進行一系列的處理后疊加以獲取相關信息，即圖像疊加或圖像的融合。本文將所獲取的統計結果定義為空間結構信息指數用式(1)計算。

式中:FSI——經過處理之后的圖像的信息總和，在本文中稱之為闊葉林空間結構信息指數;Pi——灰度等于i的像素數與圖像總像素數的比;FSI越大說明融合后的圖像上的信息量增加越多[10]。

表2 百花山自然保護區遼東櫟林樹種組成

表3 松山自然保護區蒙古櫟林樹種組成

表4 西山林場栓皮櫟林樹種組成

3 結果與分析

3.1 櫟類林空間結構信息分析

運用R軟件，ENVI和Photoshop軟件獲取類林空間結構信息指數，其獲取流程如下:

(1)運行 R軟件處理原始數據得到樣地中喬木的3個指標即樹高(H)、胸徑(DBH)和冠幅(S)的格式為 Tiff的灰度圖像，見圖1。

圖1 樹高、胸徑和冠幅的灰度圖

(2)將(1)得到的三張灰度圖在ENVI軟件中進行疊加處理，得到一幅新的24位的Tiff的彩圖，然后通過Photoshop處理得到灰度圖，見圖2。

(3)將(2)所得的圖像導入ENVI軟件中利用式(1)對圖像信息進行統計便得到每塊樣地的森林空間結構信息指數數值。

3.2 森林空間結構信息指數在樣地中的應用

樣地森林樹種各項指標見表5。

從表5可知:這3塊櫟類林樣地中生長情況具有相似性也存在差異性。2號樣地栓皮櫟的結構空間信息指數最大，為70.075 2，3號樣地栓皮櫟最小，為42.101 6。

圖2 樹高、胸徑和冠幅的疊加灰度圖

表5 闊葉林空間結構信息指數

1號樣地遼東櫟森林結構指數為62.216 4，在3種櫟類樹種中排名第2，其胸徑和冠幅在3種樹種中也是排在第2位，而樹高卻是最高的，從表5可以看出，遼東櫟林中優勢樹種的混交比在這3個樣地中是最大的，為0.73。首先，遼東櫟本身是屬于生長高大的喬木;其次，結合表2可知，在遼東櫟林中主要伴生樹種為樺樹、榆樹、丁香和白蠟，其中樺樹的混交比達到了0.2以上，由于樺樹一般生長較為高大;因此該樣地中平均樹高是3個樣地中最高的。

2號樣地蒙古櫟林森林結構指數最大為70.075 2，其胸徑、冠幅也是最大但其樹高卻不是最大值，這可能是由于樣地立地條件的差異所決定，同時在樣地中蒙古櫟只是主要樹種，還有大量的伴生樹種，從表5中可看到2號地的密度達到了2 228株/hm2，在所有的樣地中為最大，而主要樹種蒙古櫟的混交比(rate)只有0.56，剛超過一半，因此還有大量的伴生樹種，從表3可知2號樣地中有大量的白蠟，其比重占到了0.335 8，而白蠟屬于闊葉樹種冠幅較大但是樹高不大，因此整個樣地所得的平均樹高較小。

3號樣地栓皮櫟森林結構空間信息指數為42.101 6，在3種櫟類樹種中為最小值，其胸徑和冠幅也是最小。栓皮櫟林的樹木密度為742株/hm2，栓皮櫟在該樣地中的相對密度為520株/hm2，兩種密度均為所有樣地中最小值。結合表4可知，3號樣地的主要伴生樹種有油松、側柏、黃櫨等，其中油松的混交比為0.212 3，占了伴生樹種的2/3比重，油松、側柏為針葉樹種生長較為矮小，黃櫨、山楂和山杏等為小喬木，臭椿和榆樹雖為高大喬木但是在該樣地中所占比重太小。因此，3號樣地的空間信息指數、胸徑和冠幅均為最小。

4 結論與討論

(1)建立了森林空間結構信息指數FSI，通過分析計算可知，3塊樣地的空間結構信息指數分別為:1號樣地遼東櫟林62.216 4，2號樣地蒙古櫟林70.075 2，3號樣地栓皮櫟林42.101 6。

(2)通過對森林空間結構信息指數的計算結果的比較可知，森林空間結構的復雜性與多個因素有關，不能憑森林單一的某一方面來評價森林結構的復雜與否。

(3)森林的穩定性同森林結構的復雜性成正相關，因此可以通過森林空間結構信息指數的大小來描述森林結構的穩定性。本文中2號樣地蒙古櫟林空間結構信息指數最大，因此可以確定2號樣地蒙古櫟林的穩定性在這3塊樣地中是最大的;同樣的道理，3號樣地栓皮櫟林空間結構信息指數最小，其穩定性也最小。

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