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內(nèi)蒙古蘇木山華北落葉松人工林生長模型研究

2022-02-09 00:31:36田稼穡
林業(yè)科技 2022年1期
關(guān)鍵詞:模型

摘要:? 在蘇木山不同林齡華北落葉松人工林設(shè)置27塊標(biāo)準(zhǔn)地,應(yīng)用2種生物量模型W=a(D2H)b和W=aDb對各器官生物量和總生物量進(jìn)行擬合,經(jīng)比較分析發(fā)現(xiàn),W=aDb模型不僅方便而且擬合更好。運(yùn)用對數(shù)模型、考爾夫方程、豪斯費(fèi)爾德、理查德模型、坎派資和邏輯斯蒂方程6個(gè)常用的生長模型對胸徑、樹高進(jìn)行回歸分析,結(jié)果表明:胸徑生長模型用考爾夫方程擬合最好,方程為Y=6.261×Exp(0.061/x-0.865) 、樹高生長模型用考爾夫方程擬合最好,方程為Y=5.453×Exp(0.043 /x-0.828)。對上述模型的預(yù)估值與實(shí)測值做配對樣本t檢驗(yàn),sig>0.05差異不顯著,預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差、平均絕對百分誤差、平均百分誤差、平均相對誤差都很小,進(jìn)一步證明預(yù)估計(jì)值與實(shí)測值沒有顯著差異,研究結(jié)果可為蘇木山華北落葉松人工林生長預(yù)測提供依據(jù),為林區(qū)的科學(xué)管理提供參考。

關(guān)鍵詞:? 華北落葉松;? 人工林;? 模型;? 胸徑;? 樹高; 生物量

中圖分類號:? ?S 791. 22? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:? ?A? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1001 - 9499(2022)01 - 0026 - 04

華北落葉松(Larix principis-rupprechtii)是我國華北地區(qū)山地針葉林主要建群樹種之一,不僅適應(yīng)性強(qiáng)、病蟲害少且材質(zhì)優(yōu)良。蘇木山林場是內(nèi)蒙古自治區(qū)中西部地區(qū)最大的人工林場,不僅對于烏蘭察布市生態(tài)建設(shè)具有重大意義,而且對于該地區(qū)能否如期實(shí)現(xiàn)碳中和具有較大影響。平均胸徑、平均樹高、生物量是評價(jià)森林生長狀況的重要指標(biāo)[ 1 - 3 ],一些學(xué)者對不同地區(qū)華北落葉松胸徑、樹高、生物量、材積等生長模型進(jìn)行了研究,但未見對烏蘭察布市蘇木山林場的相關(guān)報(bào)道。本研究通過研究蘇木山林場不同林齡的華北落葉松生物量、胸徑、樹高生長模型,為蘇木山華北落葉松人工林生長預(yù)測提供依據(jù),旨在為林區(qū)的科學(xué)管理提供參考,進(jìn)一步提高蘇木山華北落葉松人工林的固碳能力。

1 研究區(qū)概況

蘇木山林場地處內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣南部,地理坐標(biāo)40°26′53"~40°39′30"N、113°38′33"~

114°02′27"E,東與山西省天鎮(zhèn)縣、陽高縣相鄰,南與豐鎮(zhèn)市紅山林場毗鄰,西北與興和縣張嗥鎮(zhèn)、店子鎮(zhèn)接壤,東西最長40 km,南北最寬12.5 km。當(dāng)?shù)厝荷江h(huán)繞,地勢險(xiǎn)峻,起伏較大,地貌主體為中低山地,走向?yàn)槲鞅毕驏|南,年平均氣溫5.5 ℃,最低氣溫-29.5 ℃,最高氣溫33 ℃,無霜期110天,年降水量500 mm。土壤基帶是栗鈣土。研究區(qū)喬木層為華北落葉松純林,林下植物以刺玫(Rosa davurica)、胡枝子(Lespedeza bicolor)、繡線菊(Spiraea salicifolia)為主。

2 研究方法

2. 1 標(biāo)準(zhǔn)地設(shè)置

試驗(yàn)于2018年7月開始,2020年10月結(jié)束。研究區(qū)均為華北落葉松人工林純林,在華北落葉松人工林純林幼齡林、中齡林、近熟林中設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)地,面積為20 m×20 m,不同林齡的林分在坡上、坡中、坡下各設(shè)置3塊,總共27塊標(biāo)準(zhǔn)地,詳見表1。

2. 2 標(biāo)準(zhǔn)地調(diào)查及生物量計(jì)算

對27塊標(biāo)準(zhǔn)地的華北落葉松進(jìn)行每木檢尺,測量其胸徑和樹高,分別計(jì)算每塊標(biāo)準(zhǔn)地里所有喬木的胸徑和樹高平均值,將其作為該塊標(biāo)準(zhǔn)地的平均胸徑和樹高。在每塊標(biāo)準(zhǔn)地內(nèi)選擇1株標(biāo)準(zhǔn)木,要求此標(biāo)準(zhǔn)木與平均胸徑和樹高一致,采集全株干、皮、枝、葉、根(根采用整株挖掘)并測其鮮重,隨后將上述樣品各取500 g帶回實(shí)驗(yàn)室,在烘箱85 ℃條件下烘干至恒重,根據(jù)樣品占總鮮重的比例,計(jì)算各器官生物量及單株總生物量[ 4 ]。

2. 3 數(shù)據(jù)處理

2. 3. 1 模型建立

(1)華北落葉松單木生物量模型。應(yīng)用國際和國內(nèi)比較認(rèn)可的2種生物量模型W=a(D2H)b和W=aDb對各器官生物量和總生物量進(jìn)行擬合[ 5 ],以林木單株各器官生物量及總生物量為因變量,林木胸徑、樹高為自變量,得出最佳生物量模型。

(2)華北落葉松單株胸徑、樹高模型。關(guān)于林木的生長過程,許多學(xué)者提出過不同的數(shù)學(xué)模型,一個(gè)理想的數(shù)學(xué)模型應(yīng)該能夠滿足準(zhǔn)確性高、使用性強(qiáng)的要求。為了準(zhǔn)確描述華北落葉松的生長過程,本研究結(jié)合華北落葉松生長規(guī)律及根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)和前人研究成果,主要選取了6種生長模型進(jìn)行擬合[ 6 - 9 ]。公式如下:

對數(shù)模型: Y=A+B×Log(x+C)

考爾夫( Korf) 方程: Y=A×Exp(-B/xC)

豪斯費(fèi)爾德(Hossfeld)方程: Y=A/(1+B/xC)

理查德(Richards) 方程: Y=A×[1-Exp(-C×x)]B

坎派茲( Gompertz)方程: Y=A×Exp[-B×Exp(-C×x)]

邏輯斯蒂( Logistic)方程: Y=A/ [1+B×Exp(-C×x)]

式中,Y 為函數(shù)值( 胸徑、樹高) 的總生長量;x為年齡;A、B、C為待求的參數(shù); Exp 為自然對數(shù)底。

比較各模型擬合統(tǒng)計(jì)量,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)采用R2(相關(guān)系數(shù)) 統(tǒng)計(jì)量和殘差平方和( SSE) ,其中殘差平方和最小,相關(guān)系數(shù)最大的方程式作為最佳方程。

2. 3. 2 模型驗(yàn)證

對選出的生物量、胸徑、樹高模型進(jìn)行配對樣本t檢驗(yàn),并計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差、平均絕對百分誤差、平均百分誤差、平均相對誤差,判斷實(shí)測值與預(yù)估值是否有顯著差異。

3 結(jié)果與分析

3. 1 不同林齡華北落葉松胸徑、樹高及生物量

不同林齡華北落葉松人工林的平均木生物量隨林齡的增大而增加,各器官的生物量及總生物量詳見表2。

3. 2 華北落葉松單株樹高、胸徑與各器官生物量的關(guān)系及生物量模型

對不同林齡華北落葉松胸徑、樹高與各器官生物量之間進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析,結(jié)果顯示,華北落葉松的胸徑、樹高均與各器官生物量具有極顯著的相關(guān)性,在0.01水平(雙側(cè)),因此可以用胸徑、樹高作為自變量建立生物量模型,詳見表3、表4。

各器官生物量及總生物量模型的W=aDb、W=? a(D2H)b相比,W=aDb回歸系數(shù)R2較高,殘差平方和SSE較小,說明用W=aDb對生物量進(jìn)行擬合,效果較好。在實(shí)際工作中,運(yùn)用W=a(D2H)b模型時(shí)需要測量樹高,樹高測定不僅誤差較大而且過程繁瑣,而模型 W=aDb不需要測量樹高,所以模型W=? aDb在實(shí)際工作中更方便。

3. 3 華北落葉松單株胸徑、樹高模型

從胸徑生長曲線方程參數(shù)(表5)可看出,6個(gè)胸徑生長方程擬合的結(jié)果為考爾夫方程相關(guān)系數(shù)(R2) 最大,殘差平方和( SSE) 最小。根據(jù)相關(guān)系數(shù)最大、殘差平方和最小的擬合方程是最優(yōu)方程的原則,擬合胸徑的最適合生長方程為考爾夫方程Y=6.261×Exp(0.061 /x-0.865),(R2= 0.984,SSE=2.847),式中:Y為胸徑的總生長量,x為年齡。

從樹高生長曲線方程參數(shù)(表6)可看出,6個(gè)樹高生長方程擬合的結(jié)果為考爾夫方程相關(guān)系數(shù)(R2) 最大,殘差平方和( SSE) 最小,根據(jù)相關(guān)系數(shù)最大、殘差平方和最小的擬合方程是最優(yōu)方程的原則,擬合樹高的最適合生長方程為考爾夫方程Y=5.453×Exp(0.043/x-0.828),(R2=0.998,SSE=0.053),式中:Y為樹高的總生長量,x為年齡。

3. 4 模型檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)生物量模型、胸徑、樹高模型的預(yù)估效果,根據(jù)已知樣木數(shù)據(jù),將自變量代入模型,得出生物量、胸徑、樹高的預(yù)估值,結(jié)果見表7。通過配對樣本t檢驗(yàn),對實(shí)測值和預(yù)估值進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示生物量、胸徑、樹高的sig>0.05差異不顯著,預(yù)估模型標(biāo)準(zhǔn)誤差、平均絕對百分誤差、平均百分誤差、平均相對誤差都很小,進(jìn)一步證明預(yù)估值與實(shí)測值沒有顯著差異,結(jié)果見表8。

4 結(jié) 論

對不同林齡華北落葉松胸徑、樹高、各器官的生物量及單株總生物量兩兩之間進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析的結(jié)果顯示,華北落葉松的胸徑、樹高均與各器官生物量及單株總生物量具有顯著的相關(guān)性,因此可用胸徑、樹高作為自變量來建立各器官生物量及總生物量模型,應(yīng)用兩種生物量模型W=a(D2H)b和W=aDb進(jìn)行擬合,得出W=aDb模型不僅相關(guān)系數(shù)較大且操作更便捷,是研究華北落葉松各器官生物量及單株總生物量的首選模型。

根據(jù)相關(guān)系數(shù)最大、離差平方和最小的擬合方程是最優(yōu)方程的原則,擬合胸徑生長的最優(yōu)方程為考爾夫方程Y=6.261×Exp(0.061/x-0.865),x為年齡;擬合樹高生長的最優(yōu)方程為考爾夫方程 Y=5.453×Exp(0.043/x-0.828),x為年齡。

經(jīng)過配對樣本t檢驗(yàn)及誤差分析,表明實(shí)測值和預(yù)估值差異不顯著,模型能較好地預(yù)估華北落葉松生物量、胸徑、樹高。

5 討 論

近些年,對華北落葉松生物量、胸徑、樹高生長模型的研究報(bào)道較多,本研究得出的生物量模型W=aDb模型與付曉燕對塞罕壩機(jī)械林場華北落葉松生物量的研究結(jié)果相同[ 5 ],李大林采用指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、邏輯斯蒂函數(shù)對燕山山地華北落葉松生物量進(jìn)行研究。本研究得出胸徑和樹高生長模型均為考爾夫方程,嚴(yán)風(fēng)翔認(rèn)為對數(shù)模型和理查德模型擬合大青山華北落葉松胸徑、樹高更好[ 8 ],原因可能是不同研究地區(qū)的環(huán)境及林分生長狀況所致,當(dāng)然不排除其他影響因素,今后需進(jìn)一步研究。

本研究建立的生物量、胸徑、樹高生長模型能較好地預(yù)估蘇木山華北落葉松林生長量,各模型的相應(yīng)參數(shù)具有一定的生物學(xué)意義,可為蘇木山華北落葉松人工林生長預(yù)測提供依據(jù),為林區(qū)的科學(xué)管理提供參考。

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第1作者簡介:? 田稼穡(1987-),? 女,? ?高級工程師,? 碩士研究生,? 主要研究方向:? 林業(yè)資源經(jīng)營與管理。

收稿日期: 2021 - 12 -? 03

(責(zé)任編輯:? ?王 巖)

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