雁北地區樟子松人工林立木材積模型研究

賈 超

(山西省桑干河楊樹豐產林實驗局，山西 大同 037006)

樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolicaLitv.)為歐洲赤松的一個變種，具有耐寒、抗旱、適應性強的特點。20世紀60年代，在雁北地區營造了大面積小葉楊人工林，該林分多年后進入成熟期，林木生長幾乎停止，部分萎蔫近死亡。從70年代開始,山西省楊樹豐產林實驗局利用樟子松、油松等樹種進行小葉楊退化林分修復，取得了良好的效果。筆者以用于雁北地區退化林分修復的樟子松人工林為研究對象，收集樣木數據，通過備選模型進行擬合優選，研究林木胸徑、樹高及樹冠因子之間關系，確定雁北地區樟子松人工林立木材積方程，以期為該地區退化林分修復后的森林資源調查、林木蓄積量估算及科學經營提供一定的科學依據。

1 研究區概況

山西省雁北地區地處我國黃土高原東側，雁門關外內外長城之間，跨大同、朔州兩市，屬半干旱森林草原過渡地帶。氣候類型為半干旱溫帶氣候，海拔1 000 m～1 500 m.年均氣溫3 ℃～7 ℃，極端最低氣溫-40.4 ℃.無霜期100 d～300 d，八級以上大風平均天數20 d～25 d.土壤以栗鈣土類和栗褐土類為主，還有大片鹽化潮土和潮土,一些地方分布有小片風沙土、草甸鹽土和堿化鹽土。

2 材料與方法

2.1 樣本采集

為使樟子松立木材積模型在雁北地區范圍內具有通用性，綜合分析樟子松在此區域的分布范圍，充分考慮不同氣候和立地條件對其的影響，選擇大同市云州區，朔州市朔城區、懷仁縣、應縣、右玉縣5個(區)縣作為樣木調查區，采取典型抽樣的方法設置調查樣地，見表1.

表1 調查樣地情況

本研究共調查樟子松365株，胸徑1.60 cm～27.00 cm，樹高1.50 m～13.70 m，冠長2.20 m～10.00 m，冠幅0.95 m～7.75 m.樟子松樣木數量按照3 cm，6 cm，9 cm，12 cm，14 cm，16 cm，18 cm，20 cm，22 cm及27 cm共10個徑階均勻配置。每株樣木實測胸徑、樹高、冠幅和冠長，并采用伐倒木區分求積法得到帶皮的樹干材積。

2.2 建立模型

利用采集的樣木數據，按胸徑大小排序，通過回歸估計方法，分析樟子松胸徑-樹高、胸徑-冠幅和冠長-樹高之間的關系。擬建模型如表2，3，4所示。

表2 胸徑-樹高備選模型

2.3 建立二元立木材積模型

利用origin 9.1數據統計分析軟件進行模型回歸和優選，采用加權最小二乘法進行模型擬合。擬建的二元立木材積模型如表5所示。

表3 胸徑-冠幅備選模型

表4 冠長-樹高備選模型

表5 二元立木備選材積模型

表5中，模型1～7來源于我國林業行業標準《二元立木材積表編制技術規程》(LY/T 2012—2013)推薦的二元立木材積模型，8～16用于了解樟子松樹木各項因子與立木材積之間的相關程度。

3 結果與分析

3.1 模型擬合結果與評價指標分析

雁北地區樟子松胸徑-樹高、胸徑-冠幅和冠長-樹高之間的模型擬合結果如表6，7，8所示。

表6 胸徑-樹高模型擬合效果評價

表7 胸徑-冠幅模型擬合效果評價

表8 冠長-樹高模型擬合效果評價

根據各個評價指標綜合評判，可以看出在10個胸徑-樹高預選模型中，模型7擬合效果最好，決定系數為0.745 71，均方根誤差0.579 81.10個胸徑-冠幅預選模型中，模型1最佳，決定系數為0.587 72，均方根誤差0.625 86；8個冠長-樹高預選模型中，模型3最佳，決定系數為0.651 93，均方根誤差1.106 55.樟子松3種模型最優擬合結果的參數見表9.3種模型擬合效果中胸徑-樹高擬合效果最優，可以認為樟子松胸徑、樹高間存在最大相關性，胸徑-樹高最佳模型為H=(3.113 44×41 746.22+10.925 27D4.658 1)/(41 746.22+D4.658 1)；而胸徑-冠幅、冠長-樹高模型擬合效果較差。

表9 樟子松3種模型最優擬合結果

3.2 樟子松立木材積模型擬合結果與評價分析

樟子松二元立木材積模型擬合效果評價及參數結果見表10和第16頁表11.

表10 二元立木材積模型擬合效果評價

表11 樟子松立木材積模型擬合參數結果

由表10可知，16個樟子松立木材積模型中，前7個模型均具有較好的模擬效果。其中，以模型3擬合效果最好，決定系數為0.992 46，均方根誤差7.402 40×10-6，方程為V=1.978 78×10-16+4.830 19×10-5D2+1.610 06×10-5D2H-4.485 45×10-18H2+2.725 08×10-19DH2. 模型8，9，10，11為一元立木材積模型，擬合效果最好的為模型8，可以認為立木材積與樹木胸徑關系最密切，其次為樹高。由模型12，13，14的擬合結果可以看出，樟子松樹木冠幅和樹高組合與立木材積擬合效果最好，冠幅與樹高相互配合能夠更好地反映樹木材積。比較模型13與16認為，在樹高、冠幅基礎上增加冠長對材積擬合影響不大。

3.3 模型適用性檢驗

通過origin 9.1統計分析軟件，利用參與建模的樣本對立木材積模型進行適用性檢驗。以林木實際材積為因變量y，以模型計算出的理論材積為自變量x，建立一元線性回歸方程y=a+bx.經計算，一元線性回歸方程為y=0.000 986+0.998 990x，F統計量1.266，小于F(0.05)=4.085.檢驗樣本和實測樣本間沒有顯著差異，此模型適用于樟子松立木材積的計算。

4 結論與討論

本研究在雁北地區樟子松人工林分布區域調查的基礎上，研究了樹木胸徑、樹高、樹冠因子之間的關系。得到了3個最佳模型，其中，胸徑-樹高最佳模型為H=(3.113 44×41 746.22+10.925 27D4.658 1)/(41 746.22+D4.658 1)，能夠較好地反映胸徑樹高間關系。而樹高、冠幅與樹冠因子模型模擬效果較差，但冠長與樹高存在較為緊密的聯系，擬合模型可以較好地反映此地區樟子松樹冠狀況。通過對16個立木材積模型的擬合，得到最優立木材積模型為V=1.978 78×10-16+4.830 19×10-5D2+1.610 06×10-5D2H-4.485 45×10-18H2+2.725 08×10-19DH2，經適用性檢驗，可以為雁北地區樟子松人工林蓄積量調查提供科學依據。

截至2018年底，三北地區林分退化面積達到323.56×104hm2，約占工程保存林分面積的11.3%.退化林種中，以楊樹退化最為突出。在退化楊樹殘次林中，選用樟子松、油松等針葉樹種構建針闊葉混交林，能夠形成穩定的防護林，發揮防護功能。