杉木分布區中帶不同發育階段人工林生物量估測模型

王俊鴻 郭福濤 吳鵬飛 周麗麗 蘇漳文 馬祥慶

摘要 在收集杉木分布區中帶不同發育階段杉木人工林生物量資料基礎上，選擇10種不同的生物量估測模型，對杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官（地上部分、葉、枝、皮、干、根）生物量與主要測樹因子進行擬合，篩選不同發育階段杉木不同器官生物量估測模型。結果表明：擬合效果最好的為冪函數模型，其次為指數函數模型，再次為多項式模型；共篩選出估算杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官和總生物量的最優模型42個（包括36個不同器官生物量模型、6個全株生物量模型）；從杉木各器官生物量的擬合效果看，擬合度最高的模型均是以胸徑和樹高為自變量的模型。這些模型為分布區中帶不同發育階段杉木人工林生物量的確定和碳儲量評價提供科學依據。

關鍵詞 杉木；分布區中帶；生物量；估測模型；發育階段

中圖分類號 S791.27 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）16-05104-05

生物量能很好地反映人工林與周圍環境在能量流動和物質循環上的相關關系，在評價人工林對全球碳平衡和溫室氣體影響方面有重要作用[1-3]。傳統的森林生物量估算方法主要有氣體交換法和直接收獲法，這些方法存在儀器昂貴、費時費力、對研究對象破壞較大及觀測不連續等問題[3-4]。應用模型方法，通過若干易測因子如胸徑、樹高的測定來估算各樹種生物量成為森林生物量測定的重要手段[2，5]。

杉木（Cunninghamia lanceolata）是我國南方重要的用材樹種，在我國南方林區林業生產中占重要地位。長期以來有許多學者進行了杉木生物量的研究，并取得了大量研究成果[6-9]。由于杉木廣泛分布于我國南方16個省（區），不同產區的杉木生長差異較大，以不同產區杉木資料建立的杉木生物量模型存在較大差異，目前缺乏適合不同分布區應用的生物量預測模型，并且很多杉木生物量模型對不同發育階段杉木林的生物量考慮較少[6，10]，多采用D2H為自變量進行杉木林生物量估算[11-12]。這在很大程度上限制了杉木生物量預測模型的應用范圍，因此建立適合不同分布區應用的杉木生物量模型成為當前林業科學研究中需要解決的重大課題。鑒于此，筆者在收集杉木分布區中帶不同發育階段杉木人工林生物量資料的基礎上，選擇10種不同生物量預測模型，對杉木幼齡林、中齡林、近熟林和成熟林各器官生物量與主要測樹因子進行擬合，篩選不同發育階段杉木不同器官生物量估測模型，為杉木分布區中帶不同發育階段杉木林生物量確定和碳儲量評價提供科學依據。

1 研究地區概況

杉木分布范圍大體上與我國氣候、植被區劃中的3個亞熱帶劃分范圍一致。根據杉木栽培區域自然環境、生長狀況和生產潛力等因素的不同，我國杉木產區可分為北、中、南3個區劃帶[13]。杉木分布區中帶大致相當于《中國植被》區劃的中亞熱帶地區，是我國杉木分布和栽培區域最廣的地帶。該區域北部界限由大巴山南坡以北、巫山北坡、大別山南坡，經過黃山、天目山到杭州灣一線；西以我國西南高山林區為界線；南界從滇東南國境線起，沿桂滇邊界到右江、紅水河、沿南嶺山脈南麓、戴云山南麓直到海濱；東至東海海域。中帶分布區范圍包括浙江省、江西省、湖南省、福建省、貴州省、四川省、重慶市、云南省等。該區域氣候溫暖濕潤，年平均溫度16 ℃，1月平均氣溫3.5～5.5 ℃，年均降水量1 200～1 700 mm，土壤為紅壤和黃棕壤[13]。

2 研究方法

2.1 數據收集 在國家林業局杉木工程研究中心長期積累的杉木生物量調查數據基礎上，收集國內外發表的杉木分布區中帶106篇文獻中有關杉木生物量數據579組。首先，對收集的生物量數據進行預處理，刪除缺失和不全的數據。根據文獻記錄，確定杉木分布地點及林齡。其次，根據林分年齡劃分幼齡林（1～10年）、中齡林（11～20年）、近熟林（21～25年）、成熟林（26～35年）[13-14]。同時根據杉木自身生長特性，將幼齡林分為幼齡林前期（1～5年）和幼齡林后期（6～10年），將中齡林分為中齡林前期（11～15年）和中齡林后期（16～20年）[15-17]。

2.2 數據統計與分析 利用SPSS18.0軟件和不同預測模型，對杉木各器官及總生物量與樹高、胸徑的關系進行擬合，并對擬合效果進行檢驗。筆者選取線性回歸模型、多項式模型、冪函數模型等10種不同模型（表1）對不同發育階段杉木林生物量進行估算[17-19]。模型中自變量包括胸徑（D）、樹高（H）等[20]。

采用判斷系數R2：1-（殘差平方和/平方矯正的總和）對生物量方程進行擬合度評價，R2值越接近1，說明模型的擬合預測效果越好，并依此對各器官組分擬合出的模型進行篩選[9，21]。

3 結果與分析

3.1 分布區中帶杉木幼齡林生物量估測模型

3.1.1 幼齡林前期階段。表2為杉木幼齡林前期各器官及總生物量的擬合模型參數。從表2可看出，總生物量、地上部分生物量、葉生物量、枝生物量、皮生物量和根生物量的最優模型均為Y=aDbHc，而干的最優生物量模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中杉木皮的模型擬合效果最好，擬合度達0.970，干模型的擬合度為0.765、地上部分生物量模型的擬合度為0.744，而根模型的擬合效果最差。

3.1.2 幼齡林后期階段。 對幼齡林后期階段各器官及總生物量進行擬合，結果見表3。從表3看出，不同器官生物量和總生物量的最優模型存在差異，其中總生物量、枝生物量和根生物量的最優模型為Y=a+bDH+c（DH）2，葉和皮的生物量最優模型為Y=a+bD+cD2，地上部分和干的生物量最優模型為Y=aDbHc。其中地上部分生物量模型的擬合效果最好，皮的模型擬合效果最差。

對杉木幼齡林全期生物量各器官級總生物量進行擬合，結果見表4。從表4可以看出，不同器官生物量和總生物量的最優模型存在差異，其中總生物量、地上、枝、皮生物量的最優模型均為多項式模型，葉、干、根生物量最優模型為Y=aDbHc。其中，地上部分生物量模型擬合度最高，為0.425，各器官及總生物量的擬合效果均不理想，因此對幼齡林進行階段劃分以獲得更好的擬合效果。

杉木幼齡林前期和后期的生物量預測模型擬合結果（表2、3）表明：幼齡林前期和后期各器官最優模型的差異較大，除地上部分生物量模型均為冪函數Y=aDbHc外，其他生物量模型均不同。研究顯示，前期地上部分生物量最優模型擬合度高于后期模型擬合度。皮在前期最優模型為冪函數Y=aDbHc，其模型擬合度明顯高于后期的多項式模型。此外，枝、總生物量最優模型在前期為冪函數Y=aDbHc，不同于后期的多項式模型Y=a+bDH+c（DH）2 ，且前期模型擬合度高于后期。干在前期為多項式Y=a+bD2H+c（D2H）2，擬合度為0.765，優于后期Y=aDbHc模型。此外，葉、根生物量后期最優模型均為多項式，并且在模型擬合度方面要高于前期。

3.2 分布區中帶杉木中齡林生物量估測模型

3.2.1 中齡林前期階段。杉木中齡林前期各器官及總生物量的擬合結果見表5。從表5可看出，不同器官和總生物量的最優模型存在顯著差異。其中，枝、根生物量的最優模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2，地上部分生物量的最優模型為Y=a+bDH+c（DH）2，皮的生物量最優模型為Y=a+bD+cD2，總生物量、葉生物量的最優模型均為Y=aDbHc，干的生物量最優模型為Y=a（D2H）b。皮的最優模型擬合效果最好，葉的擬合效果最差。

3.2.2 中齡林后期階段。表6為杉木中齡林后期各器官及總生物量的的擬合結果。從表6看出，總生物量、地上部分生物量、皮生物量和干生物量的最優模型均為Y=a+bDH+c（DH）2，其中干生物量的擬合度最高，枝生物量擬合度最低。葉、根、枝的生物量最優模型不同，分別為Y=a+bD+cD2、Y=aDbHc和Y=a（DH）b。

從表7看出，總生物量、地上、枝、皮、干、根生物量的最優擬合模型均為Y=aDbHc，葉生物量的最優擬合模型為Y=aDb。其中皮、干生物量模型擬合度最高，僅為0.384，全期各器官及總生物量模型擬合效果均較差，因此，對中齡林進行階段劃分以獲得更好的擬合效果。

杉木中齡林前期和后期階段的生物量預測模型擬合結果（表5、6）表明：前期和后期各器官最優模型的差異較大，除地上部分、皮生物量模型均為多項式函數外，其他生物量模型均不同。研究顯示，前期階段地上部分、皮生物量最優模型擬合度為0.518、0.749，明顯高于后期模型擬合度。葉生物量在后期階段為Y=a+bD+cD2，優于前期的冪函數Y=aDbHc。枝生物量在前期的最優模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2，略高于后期的冪函數模型。根生物量在后期最優模型為冪函數Y=aDbHc，不同于前期多項式函數Y=a+bD2H+c（D2H）2，且模型擬合度方面要高于后期。此外，干、總生物量前期的生物量最優模型均為冪函數模型，并且在模型擬合度方面要高于后期。

3.3 分布區中帶杉木近熟林生物量估測模型 杉木近熟林各器官及總生物量的最優模型擬合結果見表8。從表8可看出，杉木地上部分生物量、葉生物量、干生物量和根生物量的最優模型均為Y=a+bD2H+c（D2H）2。總生物量、枝生物量的最優模型為Y=a+bDH+c（DH）2，皮生物量最優模型為Y=aDbHc。其中皮生物量的擬合度最高，干生物量模型擬合度為0.723，葉生物量模型的擬合效果較差。

3.4 分布區中帶杉木成熟林生物量估測模型 杉木成熟林各器官及總生物量的擬合結果見表9。從表9看出，杉木地上部分生物量、葉生物量和皮生物量的最優模型均為Y=aDbHc。總生物量和根生物量的最優模型為Y=aebD2，干生物量的最優模型為Y=aebDH，枝生物量的最優模型為Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中干模型的擬合效果最好，皮、地上部分、總生物量、根生物量的模型擬合度分別為0.838、0.822、0.818、0.811，葉的模型擬合度相對較低。

杉木近熟林和成熟林的生物量預測模型擬合效果（表8、9）表明：近熟林和成熟林各器官最優模型的差異較大，除枝、皮生物量模型均為多項式、冪函數外，其他部分生物量模型均不同。研究顯示，成熟林階段枝、皮生物量最優模型擬合度高于近熟林時期模型擬合度。總生物量在成熟林時期最優模型為指數函數Y=aebD2，不同于近熟林時期的多項式函數，且模型擬合度高于近熟林時期。地上部分、葉生物量最優模型在成熟林時期為均為冪函數Y=aDbHc，其模型擬合度明顯高于近熟林時期的多項式模型。干生物量在成熟林時期的最優模型為指數函數Y=aebDH，不同于近熟林時期的多項式函數，且模型擬合度優于近熟林時期。根生物量成熟林時期最優模型為Y=aebD2，其模型擬合度明顯優于近熟林時期。

4 結論

（1）在不同生物量估測模型中，冪函數模型在杉木各部位生物量的擬合效果最好，其次為指數函數模型，再次為多項式模型。

（2）幼齡林前期冪函數對杉木皮生物量的擬合效果最好，表達式為Y= 0.002D10.378H-8.244；多項式函數、冪函數對干、地上部分也有較好的擬合效果。幼齡林后期冪函數對總生物量模型的擬合效果最好，表達式為Y=2.086D0.286H0.912。杉木幼齡林處于速生階段，樹高和胸徑生長旺盛，樹形是影響杉木各器官及總生物量的主要因素。

（3）中齡林前期多項式對杉木皮的擬合效果最好，表達式為Y=25.292-3.999D+0.198D2；中齡林后期多項式對干的模型擬合效果最好，表達式為Y=60.922-0.29DH+0.001（DH）2。中齡林胸徑和樹形對各器官及總生物量有較大影響。

（4）近熟林階段冪函數模型對杉木皮的生物量模型擬合效果最好，表達式為Y=0.359D0.13H1.185。多項式函數對干、地上部分的生物量也有較好的擬合效果。此階段樹高、胸徑生長緩慢，樹形對杉木各器官及總生物量影響較大。

（5）成熟林階段指數函數對杉木干生物量的模型擬合度最好，表達式為Y=53.821e0.002D2。冪函數對皮、地上部分也有較好的擬合度，指數函數對總生物量、根生物量的擬合效果也較好。

（6）由于杉木生長受氣候、立地條件、經營措施等多因素的影響，不同地區的杉木生物量存在一定差異[9]，這對最優預測模型選擇和參數估算會產生一定影響，因此在對杉木生物量估算時，應盡量保證研究對象的生境條件一致，使用同一分布區的生物量預測模型，以減少估測誤差。

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