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遼寧撫順落葉松人工林單木生物量回歸模型分析

2018-01-09 11:00:38張士亮
防護(hù)林科技 2017年11期
關(guān)鍵詞:模型

張士亮

(遼寧省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院,遼寧 沈陽 110122)

生物量研究是林業(yè)科學(xué)研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。單木生物量的回歸模型建立是生物量研究的重要組成部分,是森林生態(tài)系統(tǒng)群落生物量估算的基礎(chǔ)。目前生物量模型估算法是被應(yīng)用最多的方法之一,該方法是首先通過調(diào)查得到一定數(shù)量的樣木生物量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),然后利用林木易測(cè)因子如胸徑和樹高等進(jìn)行回歸分析來推算難于測(cè)定的林木生物量,最后選擇合適的最優(yōu)模型用于估算整個(gè)林分的生物量。這種方法建立的生物量模型在保證精度的同時(shí),可以大大減少測(cè)定生物量的外業(yè)調(diào)查工作量。[1]模型建成以后,同類的林分就可以利用既有的資料來估計(jì)整個(gè)林分的生物量。本文以不同徑階的落葉松人工林為研究對(duì)象,構(gòu)建落葉松人工林單木的各分量生物量模型。

1 研究區(qū)域概況

本次調(diào)查研究的區(qū)域?yàn)檫|寧省國有撫順縣溫道林場。溫道林場位于撫順市撫順縣東南部,上馬鄉(xiāng)境內(nèi)。地理坐標(biāo)為124°—124°8′ E,41°45′—51°53′ N。東臨新賓縣界,西接撫順市市郊,南連后安鎮(zhèn),北靠大伙房水庫,與伙房林場接壤。三面環(huán)山,一面靠水,自然條件較好。本區(qū)屬溫帶季風(fēng)型大陸氣候,土壤主要為棕色森林土,結(jié)構(gòu)疏松,肥力較好。本區(qū)屬長白山脈龍崗支脈西麓的地山區(qū),境內(nèi)最高山峰海拔526.0 m,最低136.0 m,一般海拔200~300 m,屬低山區(qū),坡度為15°~25°,本區(qū)地處華北植物區(qū)系東北部的邊緣地帶,主要樹種有落葉松、油松、紅松、樟子松、刺槐、柞樹、胡桃楸、椴樹等。

2 研究方法

2.1 樣木選取

本次研究共選取48株標(biāo)準(zhǔn)木(見表1、表2)。要求在具有典型特征的落葉松人工林內(nèi)選取具有代表性、生長正常的落葉松作為標(biāo)準(zhǔn)木。

表1 標(biāo)準(zhǔn)木徑階—株數(shù)統(tǒng)計(jì)表

表2 標(biāo)準(zhǔn)木概況

2.2 林木生物量測(cè)定

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)木進(jìn)行每木檢尺,并測(cè)定胸徑,伐倒后測(cè)樹高, 根部采用全挖法處理, 對(duì)標(biāo)準(zhǔn)木進(jìn)行樹干解析,測(cè)各器官〔干(含皮)、枝、葉、根〕鮮質(zhì)量,每株標(biāo)準(zhǔn)木的各器官均取1份500 g的樣品,裝入布袋并標(biāo)記后,帶回試驗(yàn)室在85 ℃恒溫下烘24 h至恒質(zhì)量,然后用電子天平稱質(zhì)量, 利用稱質(zhì)量后得出的數(shù)據(jù)計(jì)算樣品含水率,換算各組分的干生物量。根據(jù)實(shí)測(cè)各樹種標(biāo)準(zhǔn)木的胸徑、樹高,以及通過試驗(yàn)室測(cè)得的各器官干生物量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

2.3 數(shù)據(jù)處理

利用SPSS及Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。比選出無論是對(duì)不同器官的生物量還是樹木總生物量擬合效果最好的模型。然后根據(jù)確定的模型擬合出樹木各器官生物量和樹木總生物量回歸方程。

2.4 模型檢驗(yàn)

應(yīng)用檢驗(yàn)數(shù)據(jù)及文中所建的模型計(jì)算出下面的統(tǒng)計(jì)值來對(duì)模型進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)。

總相對(duì)誤差:

平均相對(duì)誤差:

平均相對(duì)誤差絕對(duì)值:

預(yù)估精度:

其中:yi為實(shí)測(cè)值,yi^為估計(jì)值,n為樣本數(shù),m為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù),Ta為置信水平a(0.05)時(shí)的T分布值。

3 生物量預(yù)測(cè)方程的建立

3.1 變量的設(shè)定與選取

關(guān)于立木生物量模型的建立,模型自變量可選用不同的變量,例如:D、D2H、冠下徑、冠幅、樹冠體積、樹冠表面積等。[2]但大量的研究表明,林分的胸徑和樹高仍是生物量建模最主要的測(cè)樹因子。本研究就是以胸徑和樹高作為基本因子,來對(duì)落葉松人工林的各部分生物量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.2 模型的確定

分別以胸徑(D)、胸徑—樹高(D2H)為自變量,用直線回歸(Linear模型)、對(duì)數(shù)回歸(Logarithmic模型)、逆矩陣(Inverse模型)、二次方程(Quadratic模型)、三次方程(Cubic模型)、復(fù)合曲線(ComPound模型)、冪回歸(Power模型)、S形曲線(S-curve模型)、生長曲線(Growth模型)、指數(shù)回歸(Exponential模型)、Logistic曲線(Logistic模型)等11種數(shù)學(xué)回歸模型計(jì)算分析,擬合出11種模型的樹木器官生物量和總生物量的回歸方程(表3)。

(1)Linear模型,擬合直線方程,即直線回歸,模型表達(dá)式為:

Y=a+bx

(2)Logarithmic模型,擬合對(duì)數(shù)方程,模型表達(dá)式為:

Y=a+blnX

(3)Inverse模型,擬合逆矩陣,模型表達(dá)式為:

(4)Quadratic模型,擬合二次方程,模型表達(dá)式為:

Y=a+bX+cX2

(5)Cubic模型,擬合三次方程,模型表達(dá)式為:

Y=a+bX+cX2+dX3

(6)ComPound模型,擬合復(fù)合曲線,模型表達(dá)式為:

Y=abX或 lnY=lna+Xlnb

(7)Power模型,擬合乘冪曲線,模型表達(dá)式為:

Y=aXb或 lnY=lna+blnX

(8)S-curve模型,擬合S形曲線,模型表達(dá)式為:

(9)Growth模型,擬合等比級(jí)數(shù)曲線,模型表達(dá)式為:

Y=e(a+bX)或 lnY=a+bx

(10) Exponential模型,擬合指數(shù)方程,模型表達(dá)式為:

Y=aebX或 lnY=lna+bX

表3 11種數(shù)學(xué)模型擬合的單木生物量方程

注:1)a、b、c、d—模型參數(shù),r—相關(guān)系數(shù);2)方程1中,模型因變量Y=W,自變量X=D,W—生物量,D—胸徑;3)方程2中,模型因變量Y=W,自變量X=D2H,W—生物量,D—胸徑、H—樹高;4)經(jīng)檢驗(yàn),所有相關(guān)均顯著

(11) Logistic模型,擬合Logistic曲線,模型表達(dá)式為:

上述11中模型公式中,Y為因變量,X為自變量,a、b、c、d為模型參數(shù)。

計(jì)算分析結(jié)果表明各函數(shù)模型均達(dá)到相關(guān)顯著水平。從上面的數(shù)據(jù)分析可以看出,計(jì)算與分析效果最好的是Power模型(冪回歸),該模型無論是對(duì)各樹種不同器官的生物量還是樹木總生物量的擬合效果均較好,適用性非常強(qiáng)。[3]

分別以D,D2H作為自變量,W作為因變量,(lna=a′)擬合出兩種形式的樹木各器官生物量和樹木總生物量回歸方程(表4),為計(jì)算方便和從形式上更為直觀地表達(dá)Power模型的擬合結(jié)果,表達(dá)形式分別為:

lnW=a′+blnD

lnW=a′+bln(D2H)

表4 2種形式的單木生物量方程

注:經(jīng)檢驗(yàn),所有相關(guān)均顯著

3.3 模型的驗(yàn)證

應(yīng)用檢驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)本文所建立的單木各生物量模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià),計(jì)算各種檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,結(jié)果如下(表5):

表5 2種形式的單木生物量模型檢驗(yàn)結(jié)果

從表5的檢驗(yàn)結(jié)果來看,各組分生物量模型的總相對(duì)誤差值均在±1以內(nèi);預(yù)測(cè)精度P均達(dá)到了90%以上;各組分生物量模型的平均相對(duì)誤差均在5%以內(nèi),說明所建立各分量生物量模型無系統(tǒng)偏差。從平均相對(duì)誤差絕對(duì)值指標(biāo)上看:全樹重、干、枝、根和葉其幅度范圍為4.26%~15.67%;參數(shù)的變動(dòng)系數(shù)和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)各樹種規(guī)律是一致的,對(duì)各組分生物量模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行排序則為:總量>樹干>根系>樹枝>樹葉,即對(duì)總量的預(yù)測(cè)效果最好,其次是樹干,再次是根系,然后是樹枝,樹葉的預(yù)測(cè)結(jié)果效果最差,這也驗(yàn)證了之前專家學(xué)者的研究結(jié)論。造成這種現(xiàn)象的主要原因是樹木各組分的抗干擾性造成的,相比較樹干的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性最好,最不容易受外界影響,而樹冠部分生物量受樹冠形狀、大小和飽滿程度以及樹木長勢(shì)影響很大,而這些因素是隨氣候、環(huán)境不同而變化的,因此就造成了樹冠部分生物量特別是葉生物量變動(dòng)范圍很大。

3.4 標(biāo)準(zhǔn)木生物量分配規(guī)律

落葉松人工林單木生物量隨著林木生長而增大,不同徑階落葉松標(biāo)準(zhǔn)木各器官的生物量所占總生物量的百分比出現(xiàn)明顯變化,從圖1可以看出,在不同徑階的落葉松中,各器官的生物量均以樹干為最高,比重均能達(dá)到60%以上,且隨著胸徑的增加,其所占比重明顯升高,與樹干的變化趨勢(shì)相反,樹枝和樹葉的比例隨著胸徑的增加而出現(xiàn)明顯下降,而樹根所占比重隨胸徑增大而略有下降,但極不明顯。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)木生物量比例分配趨勢(shì)圖

4 結(jié)論和建議

4.1 最優(yōu)方程

通過大量的內(nèi)外業(yè)調(diào)查分析,落葉松人工林各分量生物量估計(jì)的最優(yōu)方程為:

枝生物量的最優(yōu)方程為:lnW=-3.958+2.39lnD;

葉生物量的最優(yōu)方程為:lnW=-5.631+0.834ln(D2H);

干生物量的最優(yōu)方程為:lnW=-3.716+0.96ln(D2H);

根系生物量的最優(yōu)方程為:lnW=-4.368+2.55lnD;

全株生物量的最優(yōu)方程為:lnW=-3.131+0.938 ln (D2H)。

結(jié)果表明,除樹枝和樹根外,其他器官的生物量回歸模型和總生物量的回歸模型,均以自變量D2H建立的回歸方程為佳。

4.2 檢驗(yàn)估計(jì)的模型結(jié)果

各組分生物量模型的總相對(duì)誤差值均在±1以內(nèi);預(yù)測(cè)精度P均達(dá)到了90%以上;各組分生物量模型的平均相對(duì)誤差均在5%以內(nèi),說明所建立各分量生物量模型無系統(tǒng)偏差。對(duì)各組分生物量模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行排序則為:總量>樹干>根系>樹枝>樹葉。

4.3 生物量分布規(guī)律

在不同徑階的落葉松中,各器官的生物量均以樹干為最高,且隨著胸徑的增加其所占比重明顯升高,樹枝和樹葉的比例隨著胸徑的增加而出現(xiàn)明顯下降,而樹根所占比重隨胸徑增大而略有下降,但極不明顯。

4.4 建議

結(jié)果表明,構(gòu)建的總生物量回歸方程的相關(guān)系數(shù)在0.99以上,預(yù)測(cè)精度在95%以上,利用本文所建立的生物量模型可很好的對(duì)遼寧東部山區(qū)的落葉松人工林單木生物量進(jìn)行估計(jì),實(shí)用價(jià)值極高。

[1] 田杰,于大炮,周莉,等.遼東山區(qū)典型森林生態(tài)系統(tǒng)碳密度[J].生態(tài)學(xué)雜志,2012,31(11):2723-2729

[2] 賈煒瑋,于愛民.樟子松人工林單木生物量模型研究[J].林業(yè)科技情報(bào),2008,40(2):1-2

[3] 程堂仁.甘肅小隴山森林生物量及碳儲(chǔ)量研究[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2007

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