肖澤鑫，柳澤鑫，鄒桂逢，彭劍華，羅 超，陳翠蓉，詹潮安

（汕頭市林業(yè)科學(xué)研究所，廣東 汕頭 515041）

廣東省臺灣相思優(yōu)樹選擇技術(shù)分析

肖澤鑫，柳澤鑫，鄒桂逢，彭劍華，羅 超，陳翠蓉，詹潮安

（汕頭市林業(yè)科學(xué)研究所，廣東 汕頭 515041）

采用 5 株優(yōu)勢木對比法，以胸徑、樹高、材積為生長指標(biāo)，同時結(jié)合枝下高、通直度、尖削度、枝葉濃密度和側(cè)枝粗等形質(zhì)指標(biāo)，在廣東省汕頭潮陽西環(huán)山、潮州饒平石壁山和仙春村、惠州西湖公園寶塔山等9個地點開展了臺灣相思的優(yōu)樹調(diào)查研究。總共篩選了43株候選優(yōu)樹和215株優(yōu)勢木進(jìn)行統(tǒng)計分析，并歸納總結(jié)出了廣東省臺灣相思優(yōu)樹選擇的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，即優(yōu)樹樹高＞5株優(yōu)勢木平均樹高，胸徑≥5株優(yōu)勢木平均胸徑的1.17倍, 單株材積≥5株優(yōu)勢木平均單株材積的1.52倍，形質(zhì)指標(biāo)0.33A（尖削度得分）+0.32B（通直度得分）+0.35C（濃密度得分）＞2，最終入選的臺灣相思優(yōu)樹有19 株，入選率為 44.2%。

臺灣相思；優(yōu)樹選擇；選擇標(biāo)準(zhǔn)；形質(zhì)指標(biāo)；生長指標(biāo)；廣東省

臺灣相思Acacia confusa是含羞草科的常綠小喬木，原產(chǎn)于我國臺灣省，在我國廣東、廣西、福建等省的熱帶和亞熱帶地區(qū)廣泛分布，對土壤條件要求不高，極耐干旱和瘠薄，在土壤沖刷嚴(yán)重的酸性粗骨土、沙質(zhì)土均能生長，其生長量、制漿性能和纖維質(zhì)量均表現(xiàn)出較優(yōu)異的性能[1-3]。在我國南方水土保持林、防護(hù)林、薪炭林、短周期工業(yè)原料林發(fā)展等方面具有很重要的地位和作用[4-10]。

國內(nèi)有關(guān)臺灣相思的研究較少，且多集中在樹種特征特性、育苗造林技術(shù)、種群生態(tài)等方面[11-16]。如林錦森等[17]的研究闡述了臺灣相思樹的特征特性以及育苗栽培技術(shù)；謝少鴻等[18]對廣東南澳島臺灣相思林主要種群生態(tài)位研究表明，臺灣相思林種群各種的生態(tài)位寬度差別明顯，重要值大的種生態(tài)位寬度基本較大，種群物種利用資源的相似程度普遍較小；閆淑君等[19]對臺灣相思種群生命過程及譜分析表明，在臺灣相思種群自然更新過程中存在著明顯的周期性。

針對臺灣相思優(yōu)良種源的多代優(yōu)樹系統(tǒng)選育等方面的研究缺乏、尤其是未見優(yōu)樹選擇標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建研究的問題，本研究主要依托自然分布于廣東地區(qū)的臺灣相思次生林，開展優(yōu)良種質(zhì)資源調(diào)查與收集，建立起臺灣相思優(yōu)樹選擇的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，對林業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用中臺灣相思優(yōu)良品系或品種的篩選具有指導(dǎo)意義，對進(jìn)一步發(fā)揮這一鄉(xiāng)土闊葉樹種的優(yōu)良質(zhì)能，提高臺灣相思林分的可持續(xù)發(fā)展以及促進(jìn)改善生態(tài)環(huán)境具有重要的作用。

1 材料與方法

1.1 供選林分概況

本次臺灣相思優(yōu)良種質(zhì)資源調(diào)查和供選林分主要分布在廣東省9個地級市，包括汕頭潮陽西環(huán)山、潮州饒平石壁山和仙春村、惠州西湖公園寶塔山和博羅羅陽鎮(zhèn)迎排山、東莞植物園和靖遠(yuǎn)炮臺、中山五桂山鎮(zhèn)和南朗鎮(zhèn)、湛江湖光巖地質(zhì)公園、茂名高州大王嶺、陽江海陵島、江門圭峰山和碧霞公園等，供選林分是在查閱相關(guān)資料以及咨詢當(dāng)?shù)亓謽I(yè)技術(shù)部門的基礎(chǔ)上，進(jìn)行實地踏查后選取的，供選林分的基本概況見表1。

表1 廣東省臺灣相思優(yōu)樹供選林分的基本概況Table 1 Basic information of A. confusa superior forests in Guangdong province

1.2 優(yōu)樹選擇與評價方法

本次調(diào)查主要是以生長良好、形質(zhì)優(yōu)良、無病蟲害的臺灣相思優(yōu)樹為選擇目標(biāo)，采用5株優(yōu)勢木對比法，即在對林分進(jìn)行全面踏查的基礎(chǔ)上按表型及選優(yōu)目標(biāo)篩選出候選優(yōu)樹,以候選優(yōu)樹為中心半徑20 m范圍內(nèi)挑選5株同齡但生長僅次于候選優(yōu)樹的優(yōu)勢木作對照木進(jìn)行比較，以胸徑、樹高和材積為臺灣相思的生長指標(biāo)，以枝下高、通直度、尖削度、枝葉濃密度和側(cè)枝粗為形質(zhì)指標(biāo)，進(jìn)行綜合評價，開展優(yōu)樹選擇，對選定的臺灣相思進(jìn)行每木檢尺，記錄樹高、胸徑、地徑、枝下高、通直度、枝葉濃密度、側(cè)枝粗等數(shù)據(jù)，從而探索臺灣相思次生林優(yōu)樹選擇的方法與標(biāo)準(zhǔn)[20-21]。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

單株材積(V) 計算公式[22]：

式中：V為單株材積；D為胸徑；H為樹高。

本論文中出現(xiàn)的相關(guān)分析、t檢驗和主成分分析皆在SPSS16.0多元統(tǒng)計軟件中進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 廣東省臺灣相思的基本情況

2.1.1 候選優(yōu)樹與優(yōu)勢木的生長指標(biāo)

本次調(diào)查共選取了43株候選優(yōu)樹和215株優(yōu)勢木，43株候選優(yōu)樹根據(jù)其所處的地區(qū)計算出平均樹高、平均胸徑、平均單株材積；215株優(yōu)勢木先按其所在的候選優(yōu)樹小區(qū)計算出平均胸徑、平均樹高、平均單株材積，再根據(jù)其所處的地區(qū)計算平均值。廣東省各地區(qū)候選優(yōu)樹與優(yōu)勢木的生長指標(biāo)統(tǒng)計結(jié)果詳見圖1。

圖1 廣東省各地區(qū)臺灣相思候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的生長指標(biāo)Fig.1 Growth indexes of A. confusa superior trees and contrast trees in Guangdong province

由圖1中可知，湛江臺灣相思的候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的平均樹高最大，分別達(dá)到了19.3 m和17.9 m，而東莞的平均樹高最小，僅為8.5 m和7.4 m；平均胸徑和平均單株材積最大的是中山市，最小的為茂名市，其中中山市的臺灣相思候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的平均胸徑和平均單株材積分別為48.2、42.6 cm和1.468 2、1.122 2 m3；而茂名市臺灣相思候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的平均胸徑和平均單株材積分別為22、13.3 cm和0.252 1、0.077 2 m3。

2.1.2 候選優(yōu)樹與優(yōu)勢木的形質(zhì)指標(biāo)

以枝下高、通直度、尖削度、枝葉濃密度與側(cè)枝粗等5個性狀作為臺灣相思形質(zhì)指標(biāo)的評價標(biāo)準(zhǔn)，其中枝葉濃密度分為稀、中、密3個等級，依次計數(shù)為1.0，2.0，3.0。如圖2所示，候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的枝下高最大，分別為6.2 m（潮州）和5.8 m（湛江），最小分別為2.0 m和1.9 m（東莞）；潮州地區(qū)候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的通直度最小，僅為1.0和1.8，而惠州地區(qū)最大，分別為2.4和4.1；汕頭地區(qū)候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的尖削度都較小，分別為3.6和3.9；候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的枝葉濃密度以江門地區(qū)最大，分別是3.0和2.7；候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木的側(cè)枝粗最大依次為23.4 cm（陽江）和14.5 cm（中山）。

2.1.3 臺灣相思生長指標(biāo)和形質(zhì)指標(biāo)間的相關(guān)分析

以258株臺灣相思候選優(yōu)樹和優(yōu)勢木為樣本，對樹高、胸徑、材積、枝下高、通直度、尖削度、濃密度和側(cè)枝粗等8個性狀進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見表2。由表2可知，樹高與枝下高、尖削度和側(cè)枝粗的相關(guān)系數(shù)分別為0.258 9、0.300 0、0.273 3；胸徑與尖削度和側(cè)枝粗的相關(guān)系數(shù)分別為0.464 4和0.502 3；材積與尖削度和側(cè)枝粗的相關(guān)系數(shù)為0.442 6和0.481 6；而形質(zhì)指標(biāo)中的通直度、濃密度與生長指標(biāo)間相關(guān)不密切，這說明通直度和濃密度是相對獨立的性狀，因此可以考慮選取通直度和濃密度作為此次選優(yōu)的控制指標(biāo)。

表2 臺灣相思8個性狀間的相關(guān)關(guān)系Table 2 Correlativity between eight characters ofAcacia confusa

2.2 臺灣相思優(yōu)樹選擇技術(shù)

2.2.1 候選優(yōu)樹與優(yōu)勢木的胸徑、樹高和單株材積的t檢驗

將候選優(yōu)樹的胸徑、樹高和單株材積與5株優(yōu)勢木的平均值進(jìn)行t檢驗，結(jié)果如表3所示。由表3可知，胸徑、樹高和單株材積的t值分別為6.717、6.060和4.925，標(biāo)準(zhǔn)誤差依次為1.330、0.368和0.087，它們的雙尾P值均小于0.000 1，這表明候選優(yōu)樹的胸徑、樹高和單株材積這3個生長指標(biāo)均與優(yōu)勢木差異極顯著，候選優(yōu)樹在生長性狀上明顯優(yōu)于優(yōu)勢木，其入選的可能性較大。

圖2 廣東省各地區(qū)臺灣相思候選優(yōu)樹與優(yōu)勢木的形質(zhì)指標(biāo)Fig. 2 Form quality indexes of A. confusa superior trees and contrast trees in Guangdong province

表3 臺灣相思胸徑、樹高和材積的 t 檢驗Table 3 T-tests of DBH, tree height and individual volume of A. confusa

2.2.2 優(yōu)樹入選標(biāo)準(zhǔn)的確定

優(yōu)樹生長指標(biāo)的入選標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該在優(yōu)勢木平均值（x）的基礎(chǔ)上加上一定的附加值（y），當(dāng)候選優(yōu)樹的生長指標(biāo)超過x +y時入選，否則不能入選。

y的取值方法：以優(yōu)勢木平均值的5%為起點，對候選優(yōu)樹與增加5%后的優(yōu)勢木平均值進(jìn)行t檢驗，直到t檢驗結(jié)果不顯著為止，在此范圍內(nèi)，以1%的幅度逐步增加優(yōu)勢木平均值后再與候選優(yōu)樹相應(yīng)性狀值進(jìn)行t檢驗，直至不顯著為止，則倒數(shù)第2次的增加值即為y的臨界值。

將此次調(diào)查的臺灣相思生長指標(biāo)進(jìn)行t檢驗計算，得出臺灣相思的樹高、胸徑和體積的附加值y分別為11%x、17%x、52%x，即臺灣相思候選優(yōu)樹生長量標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到樹高≥5株優(yōu)勢木平均樹高的1.11倍、胸徑≥5株優(yōu)勢木平均胸徑的1.17倍、單株材積≥5株優(yōu)勢木平均單株材積的1.52倍時，可為入選優(yōu)樹。

據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)，43株臺灣相思候選優(yōu)樹僅有17株入選。由于野外實地調(diào)查的臺灣相思樹高普遍在10 m以上，以目測的方法得到的樹高估值準(zhǔn)確性較低，因此，考慮野外調(diào)查的實際情況以及為了避免丟失優(yōu)良的臺灣相思種質(zhì)資源，將本次選優(yōu)的樹高入選標(biāo)準(zhǔn)做了一定的修正。將優(yōu)樹入選的生長指標(biāo)修定為樹高＞5株優(yōu)勢木平均樹高，胸徑≥5株優(yōu)勢木平均胸徑的1.17倍，單株材積≥5株優(yōu)勢木平均單株材積的1.52倍，則有25株候選優(yōu)樹入選。

2.2.3 形質(zhì)指標(biāo)主要影響因子的確定

形質(zhì)指標(biāo)的評價是在對整體林分踏查、實測的基礎(chǔ)上，根據(jù)臺灣相思生長的特點和選育目標(biāo)，選取樹干枝下高、通直度、尖削度、枝葉濃密度、側(cè)枝粗等5個因子進(jìn)行分析，根據(jù)這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用主成分分析方法，確定影響臺灣相思形質(zhì)的主要成分。

對標(biāo)準(zhǔn)化的各項指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，各主成分的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率及各指標(biāo)的特征向量詳見表4。由于前3個主成分累計貢獻(xiàn)率已達(dá)75.48%，這里僅取第1、2、3主成分進(jìn)行分析。第1主成分中側(cè)枝粗和尖削度的載荷量最大，分別為0.647和0.624；第2主成分中通直度的載荷量最大，為0.707；第3主成分中枝下高的載荷量最大，為0.799。綜合各因子對各主成分的貢獻(xiàn)量，形質(zhì)指標(biāo)尖削度、通直度和濃密度是臺灣相思選優(yōu)的決定因子。

表4 臺灣相思形質(zhì)指標(biāo)主成分分析Table 4 Principal component analysis of tree form quality indexes of A. confusa

2.2.4 形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)與候選優(yōu)樹的篩選

基于上述分析，在評定候選優(yōu)樹的形質(zhì)指標(biāo)時，將尖削度、通直度和濃密度聯(lián)合作為考察標(biāo)準(zhǔn)。從表4可知：3個主成分的貢獻(xiàn)率不同，且各指標(biāo)的特征值也不同，為了確定一個合適的綜合得分值，應(yīng)賦予尖削度、通直度和濃密度不同的權(quán)重。根據(jù)貢獻(xiàn)率和特征向量值計算得出：尖削度(A)的權(quán)重為0.33，通直度(B)的權(quán)重為0.32，濃密度(C)的權(quán)重為0.35。尖削度、通直度和濃密度的分值范圍均為1～3分，且分值越大，形質(zhì)越優(yōu)良，將形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)定為0.33A+0.32B+0.35C＞2[21]。據(jù)此形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，按生長量標(biāo)準(zhǔn)入選的候選優(yōu)樹中，有6株候選優(yōu)樹達(dá)不到形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。

2.3 臺灣相思優(yōu)樹選擇標(biāo)準(zhǔn)

綜合上述統(tǒng)計分析，臺灣相思優(yōu)樹的生長指標(biāo)包括胸徑、樹高和單株材積3個性狀，形質(zhì)指標(biāo)綜合了尖削度、通直度和濃密度3個性狀，優(yōu)樹的具體選擇標(biāo)準(zhǔn)為：樹高＞5株優(yōu)勢木平均樹高，胸徑≥5株優(yōu)勢木平均胸徑的1.17倍，單株材積≥5株優(yōu)勢木平均單株材積的1.52倍，且0.33A（尖削度得分）+0.32B（通直度得分）+0.35C（濃密度得分）＞2。根據(jù)以上方法，本次調(diào)查的43株臺灣相思候選優(yōu)樹共有19株入選，其中汕頭1株，潮州1株，惠州3株，東莞2株，中山4株，湛江2株，茂名1株，陽江3株，江門2株，詳見圖3。

圖3 廣東省各地區(qū)臺灣相思候選優(yōu)樹入選株數(shù)Fig.3 Numbers of A. confusa superior trees selected from tested sites in Guangdong province

3 結(jié)論與討論

（1）5株優(yōu)勢木對比法是目前優(yōu)樹選擇中比較常用的方法，其選擇精度高，實踐證明科學(xué)合理，選擇效果明顯[23-27]。本次選優(yōu)在對生長量標(biāo)準(zhǔn)選擇的同時兼顧了形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的選擇，入選優(yōu)樹具有速生性和形質(zhì)優(yōu)良性。在形質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)確定的方法上，首次運(yùn)用主成分分析法在眾多的形質(zhì)性狀中找出決定因子，并根據(jù)決定因子的權(quán)重計算形質(zhì)綜合得分，以此作為評定依據(jù)，選擇結(jié)果客觀、準(zhǔn)確。

（2）本文是對臺灣相思優(yōu)樹選擇技術(shù)的分析探討，結(jié)合臺灣相思樹種的生物學(xué)習(xí)性和在我省生長表現(xiàn)情況, 經(jīng)過分析比較，為保證選擇標(biāo)準(zhǔn)的通用性與實用性，采用較為統(tǒng)一的選擇標(biāo)準(zhǔn)，即優(yōu)樹樹高＞5株優(yōu)勢木平均樹高，胸徑≥5株優(yōu)勢木平均胸徑的1.17倍，單株材積≥5株優(yōu)勢木平均單株材積的1.52倍，形質(zhì)指標(biāo)0.33A（尖削度得分）+0.32B（通直度得分）+0.35C（濃密度得分）＞2。依此技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，本次調(diào)查的43株候選優(yōu)樹共有19株最終入選，分別是汕頭1株，潮州1株，惠州3株，東莞2株，中山4株，湛江2株，茂名1株，陽江3株，江門2株。

（3）本次調(diào)查綜合了廣東省9個地級市的臺灣相思選優(yōu)林分的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，歸納總結(jié)出廣東省臺灣相思的優(yōu)樹選擇技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，這一選擇標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確適用，可作為廣東省今后臺灣相思優(yōu)樹選擇的標(biāo)準(zhǔn)。

（4）本文主要是對廣東省9個地級市的臺灣相思次生林進(jìn)行調(diào)查研究，總結(jié)并歸納出廣東省臺灣相思優(yōu)樹選擇的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，后續(xù)還將對福建省的臺灣相思林分進(jìn)行實地調(diào)查研究，以進(jìn)一步優(yōu)化臺灣相思優(yōu)樹選擇的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。本次選優(yōu)只對胸徑、樹高、材積、尖削度、通直度、濃密度等主要性狀進(jìn)行了分析研究，其他如木材材性、組培繁殖能力、插條生根能力、嫁接親和力等還需作測試分析。優(yōu)樹選擇是樹木改良的一部分,應(yīng)根據(jù)不同的改良目標(biāo)研究不同的優(yōu)樹選擇指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)，使選擇的優(yōu)樹更符合實際需要。

致謝：本次廣東省臺灣相思優(yōu)樹調(diào)查過程中得到中山市、惠州市、陽江市、東莞市、江門市、湛江市、茂名市和饒平縣等林業(yè)部門的大力幫助，在此表示衷心的感謝！

[1]張煒銀,王伯蓀,李鳴光,等.臺灣相思林和芒草草叢中薇甘菊枝構(gòu)件的分枝格局及其生物量[J].植物生態(tài)學(xué)報,2002,26(3)： 346-350.

[2]王金祥,萬小榮,李 玲,等.臺灣相思的組織培養(yǎng)[J].華南師范大學(xué)學(xué)報,2001,(03)：45-48.

[3]彭劍華,詹潮安,肖澤鑫,等.汕頭地區(qū)臺灣相思人工次生林林下木本植物的物種多樣性分布研究[J].西南師范大學(xué)學(xué)報,2013, 38(3)：88-93.

[4]肖澤鑫,彭劍華,詹潮安,等.主成分分析在臺灣相思優(yōu)樹選擇標(biāo)準(zhǔn)和方法中的應(yīng)用研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報,2012, 32(5)：55-58.

[5]楊曉偉,洪 偉,吳承禎.中亞熱帶臺灣相思次生林林隙邊緣木高徑分布特征[J].西南林學(xué)院學(xué)報,2010,(06)：25-28.

[6]楊 群,呂成群,黃寶靈,等.厚莢相思樹種根瘤菌的抗逆性研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報,2010,30(3)：123-128.

[7]陳文軍,黃寶靈,呂成群,等.黑木相思根瘤菌在厚莢相思苗木上的效應(yīng)[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報,2007,27(4)：12-17.

[8]楊曉偉,洪 偉,吳承禎,等.沿海地區(qū)臺灣相思次生林林隙邊緣效應(yīng)的研究[J].防護(hù)林科技,2011,4(103)：5-6.

[9]蘇苗純,林 峰,鄭俊奎,等.臺灣相思容器苗苗木的質(zhì)量形態(tài)性狀分析及其主因子選擇[J].農(nóng)業(yè)科技通訊,2010,27(7)：71-74.

[10]林武藝.馬尾松臺灣相思種子直播造林試驗[J].河北林業(yè)科技 ,2009,(5)：21-22.

[11]陳沾水.臺灣相思截干促萌短輪伐期的育林技術(shù)研究[J].西部林業(yè)科學(xué),2006,(2)：105-107.

[12]丁 娜,馬煥成.不同處理方式對新銀合歡、臺灣相思兩樹種種子發(fā)芽率及發(fā)芽勢的影響[J].貴州林業(yè)科技,2006,(4)：12-16.

[13]趙紹文,粱偉克,秦武明,等.栲膠原料新品種-馬占相思樹皮利用研究[J].經(jīng)濟(jì)林研究,2001,19(4)：38-40.

[14]余友坤.臺灣相思生態(tài)學(xué)特性及其在黃歧半島的應(yīng)用[J].亞熱帶水土保持,2008,(3)：59-60.

[15]杜天理,雷徹虹.臺灣相思小型容器、輕量基質(zhì)育苗造林技術(shù)及經(jīng)濟(jì)效益[J].四川林業(yè)科技,1983,(3)：46-52.

[16]劉發(fā)茂,黃家彬,謝福光,等.臺灣相思、楊梅在濕地松人工混交林中的供氮效應(yīng)的研究[J].福建林業(yè)科技,1991,18(4)：20-24.

[17]林錦森,陳真泉.臺灣相思樹特征特性及育苗造林技術(shù)[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2010,(23)：211-216.

[18]謝少鴻,陳玉軍,陳遠(yuǎn)合,等.廣東南澳島臺灣相思林主要種群生態(tài)位研究[J].生態(tài)科學(xué),2006,25(4)：344-345.

[19]閆淑君,洪 偉,洪 滔,等.臺灣相思種群生命過程及譜分析[J].武漢植物學(xué)研究,2005,(05)：439-443.

[20]沈熙環(huán).林木育種學(xué)[M].北京：中國林業(yè)出版社,2007：41.

[21]顧萬春.林木遺傳育種基礎(chǔ)[M].南寧：廣西人民出版社,1984： 53-68.

[22]劉光金,諶紅輝,郭文福,等.西南樺優(yōu)樹選擇技術(shù)研究[J].林業(yè)科學(xué)研究,2012,25(4)：438-441.

[23]晏 姝,胡德活,韋如萍,等.南洋楹優(yōu)樹選擇標(biāo)準(zhǔn)研究[J].林業(yè)科學(xué)研究,2011,24(2)：272-276.

[24]續(xù)九如,王麗君,陳一山,等.金絲小棗優(yōu)樹選擇與優(yōu)系對比試驗園的建立[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報,1995,17(3)：31-35.

[25]陳健波,張照遠(yuǎn),項東云,等.鄧恩桉優(yōu)樹的選擇標(biāo)準(zhǔn)[J].林業(yè)科技開發(fā),2008,22(1)：17-20.

[26]陳 強(qiáng),周躍華,常恩福,等.西南樺優(yōu)樹選擇的研究[J].浙江林學(xué)院學(xué)報,2005,22(3)：291-295.

[27]周建云,楊祖山,郭軍戰(zhàn),等.栓皮櫟優(yōu)樹選擇標(biāo)準(zhǔn)和方法的初步研究[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報,2003,31(3)：152-154.

Study on criterion for selectingAcacia confusasuperior trees

XIAO Ze-xin, LIU Ze-xin, ZOU Gui-feng, PENG Jian-hua, LUO Chao, CHEN Cui-rong, ZHAN Chao-an
(Shantou Institute of Forest Science, Shantou 515041, Guangdong, China)

Based on quantity indexes (DBH, tree height and individual volume), in combination with quality indexes (underbranch height, stem straightness, tapering grade, canopy density and branch size), the selection criterion ofAcacia confusasuperior trees was established by using method of five-dominant-trees contrast. The investigations onA. confusaplus trees selection were carried out by using the designed superior tree selection criteria in nine test sites of Guangdong province, such as Shantou Xihuan Mountain,Chaozhou Gubi Mountain and Xianchun Village, Huizhou Xihu Park Baota Mountain and so on. The 43 candidate trees and 215 contrast trees were filtered out for statistical analysis. According to the results, a set of technical standards ofA. confusasuperior trees selection for Guangdong province were summarized as follows： the selected excellent tree’s tree height should be greater than that of 5 average dominant tree, the selected excellent tree’s DBH should be greater than or equal to 5 1.17 times of the average DBH of 5 average dominant tree, the selected excellent tree’s single tree timber volume should be greater than or equal to 1.52 times of that of 5 average dominant tree per tree, and the tree form quality index 0.33A(tapering grade score)+ 0.32B(stem straightness score)+ 0.35C(canopy density score) should be greater than 2. Lastly, nineteen superior trees in 43 candidate trees were selected according this criterion and the selected ratio was 44.2%.

Acacia confusa; superior tree selection; selection criterion; form quality indexes; growth indexes; Guangdong province

S722.5

A

1673-923X(2015)05-0022-06

10.14067/j.cnki.1673-923x.2015.05.004

2014-03-12

廣東省科技計劃資助項目（2011B060400002）

肖澤鑫，副研究員

詹潮安，研究員；E-mail：zhca@21cn.com

肖澤鑫,柳澤鑫,鄒桂逢,等. 廣東省臺灣相思優(yōu)樹選擇技術(shù)分析[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報，2015,35(5)：22-27.

[本文編校：謝榮秀]