齊建文，張 蓓，劉金山

（國家林業(yè)局 中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，湖南 長沙410014）

湖南杉木林生物量密度的模擬與預(yù)測

齊建文，張 蓓，劉金山

（國家林業(yè)局 中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，湖南 長沙410014）

杉木作為我國南方地區(qū)重要用材樹種，在森林固碳增匯方面起著重要作用。本研究在利用森林資源連續(xù)清查樣地數(shù)據(jù)對湖南省杉木林樣地尺度進(jìn)行碳儲量估算的基礎(chǔ)上，通過多因子非線性回歸方法，量化環(huán)境因子和林分因子對生物量密度的影響，以期為提高杉木生產(chǎn)力提供參考。

杉木；生物量；地理環(huán)境；非線性回歸；湖南

隨著全球氣候變化日益受到關(guān)注，森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的研究正逐漸深入。杉木作為我國南方主要速生用材樹種，具有生長快、材質(zhì)好的優(yōu)點(diǎn)，在提供商品材的同時，在森林固碳增匯方面也發(fā)揮著重要作用。杉木林植被碳貯量占湖南省森林植被碳貯量的38.62%，在湖南省森林植被碳貯量中占有舉足輕重的地位[1]，因此研究其生物量的時空變化規(guī)律對提高生產(chǎn)力具有特殊意義。作為森林碳循環(huán)研究的重要組成部分，關(guān)于杉木林某一區(qū)域生物量、碳儲量和碳庫動態(tài)變化計(jì)量監(jiān)測的研究較為全面，包括生物量或生產(chǎn)力方程的建立[2-3]，碳儲量與碳匯的動態(tài)變化特征及預(yù)測[1-5]。研究杉木林碳庫的時空分布規(guī)律對于人工經(jīng)營輪伐期選擇、確立種植密度、根據(jù)地域氣候條件實(shí)現(xiàn)“適地適樹”具有重要意義。陳青青等[6]研究了時間尺度上杉木碳累積速率，結(jié)果表明南方杉木林喬木層地上生物量碳隨林齡增長而增加，碳累積速率隨著林齡的增長呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。然而，空間尺度上對杉木林碳密度分布特征及影響因子分析鮮見報道。本研究利用2009年湖南省森林資源連續(xù)清查樣地資料，利用定性和定量分析相結(jié)合的方法，分析了自然條件和林分因子對杉木林生物量密度（單位面積生物量）和生產(chǎn)力的影響，對杉木林種植區(qū)域選擇等提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為2009年第八次全國森林資源連續(xù)清查湖南省第六次復(fù)查杉木林樣地數(shù)據(jù)，地類為有林地，不包括疏林地和未成林地。樣地因子包括橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、地貌、海拔、坡位、坡向、坡度等地理因子及林齡、平均胸徑、平均樹高、郁閉度、株數(shù)密度、活立木蓄積等林分因子。

1.2 分析方法及步驟

（1）生物量估算。利用樣地蓄積數(shù)據(jù)結(jié)合生物量模型估算樣地生物量。生物量模型采用分齡級的生物量—蓄積量轉(zhuǎn)換模型B=V/(a+bV)[7]，上式中B為生物量（t/hm2），V為材積/蓄積（m3/hm2），a、b為轉(zhuǎn)換參數(shù)，具體參數(shù)值見表1。

表1 分齡級的生物量-蓄積量轉(zhuǎn)換參數(shù)Table 1 Conversion parameter of biomass-volume by ageclasses

（2）對13個環(huán)境因子和林分因子進(jìn)行初步篩選。

環(huán)境因子中，地貌、坡位、坡向3個因子為定性變量，其中地貌、坡位兩個因子可以通過海拔間接地得到體現(xiàn)，故本次分析將其剔除。利用使用了SPSS17.0軟件，使用單因素方差分析法探討坡向?qū)ι锪棵芏鹊挠绊憽＝Y(jié)果見2，表明不同坡向間生物量密度無顯著性差異。故剔除掉坡向因子。

表2 不同坡向下杉木林生物量密度的方差分析Table 2 Variance analysis on biomass density of Chinese fir on different slope aspect

林分因子中，生物量密度由活立木蓄積推算，平均胸徑、平均樹高、郁閉度與林木生長直接相關(guān)，反映了林木材積和生物量狀況，與生物量存在因果關(guān)系，故剔除蓄積、胸徑、樹高、郁閉度四個因子，不進(jìn)行生物量密度模擬研究。

（3）經(jīng)初步篩選后，剩余橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、海拔、坡度4個地理因子及林齡、株數(shù)密度2個林分因子。其中地理因子反映了光照、水分及溫度條件，林齡反映了林分發(fā)育階段，株數(shù)密度在一定程度上反映了人工林種植密度對生物量的影響。

初步剔除掉有相關(guān)性的自變量后，假定剩余環(huán)境因子和林分因子互不干擾，對生物量密度的影響是獨(dú)立的。使用SPSS17.0軟件，以樣地數(shù)據(jù)庫為分析對象，以林分生物量密度為因變量Y，以環(huán)境因子和林分因子為自變量Xi（i=1、2、3、4、5、6）進(jìn)行分析，構(gòu)建多元線性模型或可以轉(zhuǎn)換為線性的非線性模型，探討自然環(huán)境和林分生物學(xué)特性對生物量的影響。

繪制Y關(guān)于各解釋變量Xi的散點(diǎn)圖及趨勢圖，觀察散點(diǎn)圖的變化趨勢是否大概呈線性分布，或變量進(jìn)行對數(shù)等轉(zhuǎn)換后是否呈線性分布，進(jìn)一步篩選解釋變量因子。

2 研究結(jié)果

Y關(guān)于各解釋變量Xi的散點(diǎn)圖及趨勢圖見圖1。圖中可以看出，因變量與各解釋變量的變化趨勢均呈現(xiàn)線性分布規(guī)律。其中，生物量密度與林齡的偏相關(guān)系數(shù)最高，其次為株數(shù)密度。將生物量密度與林齡分別用Logistic模型、Richards模型、Hill模型等幾種Sigmoidal曲線方程和線性方程進(jìn)行擬合。按照決定系數(shù)R2最大的原則，生物量密度與林齡的規(guī)律使用非線性擬合比線性擬合效果更好。Logistic模型、Richards模型和Hill模型擬合偏相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.622、0.626和0.626，其中Logistic模型和Richards模型生物量潛在最大值均在70 t/hm2左右，Hill模型生物量潛在最大值為125 t/hm2，根據(jù)連續(xù)清查樣地生物量密度進(jìn)行分析，Logistic模型和Richards模型對生物量密度大的樣地估計(jì)偏低，因此本研究采用Hill模型作為林分生長模型。

將分別看作一個變量，a、b為參數(shù)，則模型（2）和模型（3）均轉(zhuǎn)化為多元線性模型，利用SPSS17.0軟件，進(jìn)行多元逐步回歸，使用最小二乘法，進(jìn)行回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，逐個引入或剔除變量，直至回歸方程中自變量均不能剔除，而又沒有待選自變量可以引入為止。回歸結(jié)果見表3。

圖1 生物量密度與各解釋變量的關(guān)系Fig.1 Relation of biomass density and explanatory variables

表3 各模型回歸系數(shù)?Table 3 Regression coefficients of mentioned models

由表3可以看出，按影響生物量密度程度排列的解釋變量分別為林齡、株數(shù)密度、海拔、縱坐標(biāo)、橫坐標(biāo)，均存在極顯著或顯著的相關(guān)關(guān)系。隨著自變量因子的逐步引入，模型（1）的調(diào)整R2由 0.387變?yōu)?0.524、0.539、0.544、0.552，模型（3）調(diào)整R2由0.393變?yōu)?.517、0.532、0.537、0.544?？梢娚寄玖稚锪棵芏仁芷渥陨砩飳W(xué)特性和自然條件共同作用的影響，其中生物學(xué)特性的影響大于自然條件，且隨著引入變量的增加生物量密度的可解釋程度明顯提高。

生物量密度逐步回歸模型為：

其中，x1、x2、x3、x5、x6分別為縱坐標(biāo)（km）、橫坐標(biāo)（km）、海拔（m）、林齡（年）、株數(shù)密度（株/hm2）

3 討 論

總體來說，林齡是影響杉木林生物量密度的最主要原因，與冗余分析方法[8]得出的結(jié)論一致。生物量密度隨林齡增加呈現(xiàn)“緩慢增加—快速增加—緩慢增加”的變化規(guī)律，與森林植被生物量密度與林齡Logistic曲線式變化[6-11]的研究結(jié)果一致。在合理的株數(shù)密度范圍內(nèi)，提高初值密度，植被的光合利用率提高，生物量呈增加趨勢。海拔升高時生物量密度增加的原因可能是高海拔地區(qū)杉木采伐周期更長，導(dǎo)致杉木林平均林齡增加，從而保持了較高的生物量密度。經(jīng)度、緯度升高時，生物量密度呈減少趨勢，即湖南省范圍內(nèi)由西南向東北方向杉木林生物量密度逐漸減少，這與前人研究的各區(qū)域杉木林生物量密度總體變化趨勢保持一致[1-7]。

4 結(jié) 論

利用湖南省森林資源連續(xù)清查杉木林樣地數(shù)據(jù)，分析了影響杉木林生物量密度的因子，按影響從強(qiáng)到弱依次為林齡、株數(shù)密度、海拔、縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)。其中林齡、株數(shù)密度和海拔為正影響，縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)為負(fù)影響。本研究的模擬和預(yù)測的前提是按照目前的經(jīng)營管理現(xiàn)狀，未考慮未來可能發(fā)生的森林結(jié)構(gòu)變化或經(jīng)營水平提高對杉木林生物量的影響。當(dāng)前杉木林平均林齡為16 a，尚具有較大的固碳潛力和空間，可以預(yù)期杉木林將長期持續(xù)且穩(wěn)定地發(fā)揮碳匯功能。

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Simulation and prediction on biomass density of Chinese fi r in Hunan province

QI Jian-wen, ZHANG Bei, LIU Jin-shan
(Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration, Changsha 410014, Hunan, China)

As an important timber tree species in southern China, Chinese fi r plays an important role in terms of increasing forest carbon sequestration. On the basis of estimating Chinese fi r carbon stocks, by using continuous forest inventory data on the scale of plots, by adopting multi-factor nonlinear regression method, the effects of environmental factors and biological factors on the biomass density were quantitatively studied in order to provide a reference for improving productivity of Chinese fi r.

Chinese fi r (Cunninghamia lanceolata); biomass; geographical environment; nonlinear regression; Hunan province

S791.27

A

1673-923X(2014)08-0015-04

2014-04-29

湖南省林業(yè)廳重點(diǎn)項(xiàng)目：湖南省“十二·五”森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查（2013NK3037）

齊建文（1967-），男，山西定襄人，高級工程師，主要從事林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)、資源監(jiān)測和碳匯計(jì)量研究

[本文編校：文鳳鳴]