羅 佳， 戴成棟， 田育新， 彭 湃，馬豐豐， 曾掌權(quán)，周小玲， 張 珉

(1．湖南省林業(yè)科學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410004； 2．湖南省林業(yè)廳, 湖南 長(zhǎng)沙 410004；3．湖南慈利森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站， 湖南 慈利 427200 )

湖南碳匯項(xiàng)目林主要建群種生物量模型構(gòu)建

羅 佳1，3， 戴成棟2， 田育新1,3， 彭 湃1，馬豐豐1,3， 曾掌權(quán)1,3，周小玲1， 張 珉1

(1．湖南省林業(yè)科學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410004； 2．湖南省林業(yè)廳, 湖南 長(zhǎng)沙 410004；3．湖南慈利森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站， 湖南 慈利 427200 )

根據(jù)湖南碳匯項(xiàng)目林主要類型，充分利用“八五”-“十二五”期間課題組自有成果，同時(shí)開展補(bǔ)充調(diào)查，以項(xiàng)目林28個(gè)主要建群種為研究對(duì)象，依據(jù)立地條件、林分類型、群落結(jié)構(gòu)、林齡等因素綜合布設(shè)386個(gè)固定樣地，按徑階組分不同的樹高級(jí)選取目標(biāo)徑階標(biāo)準(zhǔn)樣木2139株，實(shí)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)木生物量，利用11種形式的生物量模型分別對(duì)各樹種單株生物量進(jìn)行擬合，得出擬合效果最優(yōu)的單株生物量模型，通過(guò)評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)，各模型均具有較好的擬合精度和預(yù)估水平。

生物量； 模型； 構(gòu)建； 碳匯項(xiàng)目林

森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)維護(hù)全球碳平衡與區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有至關(guān)重要的意義[1,2]。森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的能量基礎(chǔ)與營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)來(lái)源，是整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中所積累下來(lái)的植物有機(jī)物總量[3]。生物量能夠直接反映森林植被固碳現(xiàn)狀，然而碳積累速率將決定森林生態(tài)系統(tǒng)碳匯潛力。近些年以來(lái)，為了較為科學(xué)地評(píng)價(jià)森林生態(tài)系統(tǒng)對(duì)全球大氣中碳源與碳匯的作用，相關(guān)專家學(xué)者逐漸開始研究森林生態(tài)系統(tǒng)所潛在的生物量以及森林生物量動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，開展了多樹種、多尺度森林生物量的研究，然而研究森林生物量最主要的方法途徑就是建立生物量模型，同時(shí)也是一種相對(duì)精確有效的方式，它利用林木易測(cè)因子(例如胸徑及樹高)來(lái)推算林木生物量以減少野外工作量。 即使在建模過(guò)程中，需要測(cè)定一定數(shù)量樣木的生物量數(shù)據(jù)，但模型建成后就能利用森林資源清查資料來(lái)估計(jì)同類林分生物量，且有一定的精度保證[4]。

最初Kitterge[5]將相對(duì)生長(zhǎng)模型運(yùn)用到樹木上，利用葉質(zhì)量與胸徑之間存在的擬合關(guān)系，構(gòu)建了白松等樹種葉生物量的對(duì)數(shù)回歸方程，隨后許多學(xué)者利用多種模型來(lái)估計(jì)單木生物量[6-14]。目前，可利用的生物量模型較多，包括冪函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型及多項(xiàng)式模型等，模型中常用的自變量有樹高(H) 、DH和D2H、胸徑(D) 、D2等[15-16]。本研究通過(guò)建立標(biāo)準(zhǔn)樣地實(shí)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)木生物量，利用常用形式的生物量模型分別對(duì)我省碳匯項(xiàng)目林主要建群種單株生物量進(jìn)行擬合，得出擬合效果最優(yōu)的28個(gè)主要建群種單株生物量模型，旨在為湖南碳匯林業(yè)的設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)和核證提供技術(shù)支持，促進(jìn)湖南省碳匯林業(yè)的大力發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于湖南省，地處東經(jīng)108°47′—114°15′，北緯24°38′—30°08′，屬大陸性亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，年日照時(shí)數(shù)為1300～1800 h，年平均溫度在15～18 ℃之間, 無(wú)霜期長(zhǎng)達(dá)260～310天，大部分地區(qū)在280～300天之間，降水量多年平均量為1200～1700 mm，熱量豐富，雨量充沛。境內(nèi)土壤以紅壤土、黃壤土為主，地貌以山地、丘陵為主，植物種類多樣，群種豐富，主要樹種有馬尾松、杉、樟、青山櫟、楓香以及竹類等。

2 構(gòu)建方法與構(gòu)建內(nèi)容

2.1樣地布設(shè)與樣木選取

根據(jù)湖南碳匯項(xiàng)目林主要類型，充分利用“八五”-“十二五”期間課題組自有成果，同時(shí)開展補(bǔ)充調(diào)查，以項(xiàng)目林28個(gè)主要建群種為研究對(duì)象，根據(jù)林分類型、林齡組成、立地條件、林分組成等設(shè)置典型樣地386個(gè)(見表1)。選定各種典型環(huán)境條件下各徑級(jí)有代表性的針葉樹種5種，包括馬尾松(Pinusmassoniana)、濕地松(Pinuselliottii)、杉木(Cunninghamialanceolata)、日本落葉松(Larixkaempferi)、柏木(Cupressusfunebris)；闊葉樹種23種，包括楓香(Liquidambarformosana)、刺槐(Robiniapseudoacacia)、白櫟(Lithoearpusglaber)、青岡櫟(Cyclobalanopsisglauca)、閩楠(Phoebebournei)、苦櫧(Castanopsissclerophylla)、凹葉厚樸(Magnoliaofficinalis)、樟樹(Cinnamomumcamphora)、木荷(Schimasuperba)、榿木(Alnuscremastogyne)、華榛(Coryluschinensis)、燈臺(tái)樹(Bothrocaryumcontroversum)、銀鵲樹(Tapisciasinensis)、南酸棗(Choerospondiasaxillaris)、藍(lán)果樹(Nyssasinensis)、毛紅椿(Toonaciliata)、青榨槭(Acerdavidii)、銀木(Cinnamomumseptentrionale)、飛蛾槭(Aceroblongum)、馬褂木(Liriodendronchinensis)、刺楸(Kalopanaxseptemlobus)、黑殼楠(Linderamegaphylla)、白辛樹(Pterostyraxpsilophyllus)。

表1 樣地、標(biāo)準(zhǔn)木在各調(diào)查區(qū)的分配數(shù)Tab.1 Thedistributionofsampleplotandsampletreeindif-ferentinvestigationareas樹種樣地?cái)?shù)樣木樹建模地點(diǎn)馬尾松30185湘西(會(huì)同、通道、慈利)濕地松28175湘西(古丈)、湘中(安化)、湘北(汨羅)杉木35205湘西(會(huì)同、慈利)、湘中(攸縣)日本落葉松25125湘西(龍山)、鄂西(建始)柏木22115湘西(吉首)楓香1898湘中(沅江)、湘西(慈利)刺槐1696湘南(資興)白櫟19108湘南(資興)青岡櫟22116湘西(慈利)閩楠24125湘西(永順)苦櫧22120湘東(炎陵)凹葉厚樸24125湘南(道縣)樟樹21110湘西(會(huì)同)、湘東(長(zhǎng)沙)木荷19105湘東(炎陵)榿木20110湘西(花垣、吉首)華榛315湘西(永順)燈臺(tái)樹316湘西(永順)銀鵲樹212湘西(永順)南酸棗214湘西(永順)藍(lán)果樹212湘西(永順)毛紅椿316湘西(永順)青榨槭212湘西(永順)銀木318湘西(永順)飛蛾槭526湘西(永順)馬褂木420湘西(永順)刺楸420湘西(永順)黑殼楠420湘西(永順)白辛樹420湘西(永順)合計(jì)3862139

2.2外業(yè)調(diào)查與內(nèi)業(yè)處理

調(diào)查因子主要有群落類型、立地狀況、海拔、坡度、坡向、坡位、郁閉度、起源、年齡、人為干預(yù)情況等。

2.2.1 主要建群種的外業(yè)調(diào)查

(1) 樣木的選取： 根據(jù)建模樣本的分配要求，按照徑階組分不同的樹高級(jí)獲取目標(biāo)徑階的標(biāo)準(zhǔn)樣木。選擇標(biāo)準(zhǔn)樣木為無(wú)斷梢及分叉的生長(zhǎng)正常樹木。樣木選定后，用皮尺及圍尺準(zhǔn)確量測(cè)其枝下高、胸徑、冠幅等因子。

(2) 樹皮與樹干鮮重的測(cè)定： 伐倒選取的標(biāo)準(zhǔn)木，準(zhǔn)確測(cè)量其樹干長(zhǎng)度，將樹干均勻地分為10個(gè)區(qū)分段，測(cè)試各區(qū)分段(0、1/10、2/10、3/10、……、9/10)兩頂端直徑(D1，D2)，由直徑-圓面積表中查出兩端斷面積(G1，G2)以及各分段區(qū)長(zhǎng)度(L)，按V=(G1+G2)/2×L來(lái)計(jì)算各段材積，測(cè)定每個(gè)圓盤以及各區(qū)分段鮮重。在0、1.3 m、1/10、3/10、5/10、7/10處截取好圓盤(3～5 cm厚)。伐倒標(biāo)準(zhǔn)木以及截取圓盤過(guò)程中產(chǎn)生的木屑或木片同時(shí)計(jì)入樹干鮮重。從樹干上剝下樹皮稱其鮮重。

(3) 枝、葉(含花和果)鮮重測(cè)定： 將樹冠分上、中、下三層，按順序測(cè)試每個(gè)帶葉枝條鮮重，計(jì)算每層平均帶葉枝鮮重。按各層平均帶葉枝鮮重各選取3～5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)枝，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)枝摘取葉后，分別測(cè)定枝、葉鮮重，根據(jù)比例按照每層標(biāo)準(zhǔn)枝鮮重推算各層葉、枝鮮重以及整個(gè)樹冠的葉、枝重。

(4) 樹根鮮重的測(cè)定： 以樹干基部為中心，將所有樹根挖出，分根莖、粗根(直徑為0.3 cm以上)、細(xì)根(直徑為0.3 cm以下)稱鮮重。

2.2.2 內(nèi)業(yè)處理 含水率的測(cè)定：將采集獲取的樣品放置在150 ℃恒溫下烘約2 h，在85 ℃恒溫下烘約5 h進(jìn)行第一次稱重，每隔2 h稱重1次，至兩次重量相對(duì)誤差小于或等于1.0%時(shí)，將樣品取出后放置于玻璃干燥器皿內(nèi)冷卻直至室溫后稱其干重，計(jì)算每個(gè)樣品的干鮮重比以及含水率，利用材積加權(quán)法計(jì)算樣木含水率。

2.3建模方法

2.3.1 模型的選擇 生物量模型通?？刹捎脙煞N通式：

Wi=f(D,H)·V

Wi=f(D,H,Wd,Wl)·V

式中：Wi——樣木單株生物量，

D——樣木胸徑，

H——樹高，

Wd——冠幅，

Wl——冠長(zhǎng)，

V——材積。

根據(jù)建模數(shù)據(jù)的變化規(guī)律確定結(jié)構(gòu)式，例如生物量模型可設(shè)計(jì)為W=a(D2H)b，其中a、b：常數(shù)項(xiàng)。

2.3.2 參數(shù)的計(jì)算 利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0軟件，采用最小二乘法構(gòu)建主要建群種生物量模型。在回歸模型檢驗(yàn)存有異方差的情況下，利用加權(quán)最小二乘法估算各模型參數(shù)，權(quán)函數(shù)選用w=1/f(x)2(f(x)是回歸模型結(jié)構(gòu)式)，消除異方差對(duì)參數(shù)估計(jì)影響以確保模型的通用性。

2.3.3 模型的檢驗(yàn)

(1) 自檢模型： 利用模型估計(jì)生物量和建模樣本的實(shí)測(cè)生物量來(lái)計(jì)算總相對(duì)誤差、平均系統(tǒng)誤差、相對(duì)誤差絕對(duì)值平均數(shù)以及預(yù)估精度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，檢查殘差分布是否隨機(jī)，以評(píng)價(jià)模型是否達(dá)到預(yù)定要求。把建模樣本按徑階組劃分為若干個(gè)區(qū)段，分段計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，比較模型在各區(qū)段的精確度，分析是否存有偏差。

3 結(jié)果與分析

3.1確定建立生物量模型的樣本數(shù)

根據(jù)湖南碳匯項(xiàng)目林樹種的特點(diǎn)，考慮樹種形態(tài)特征以及木材密度，在研究區(qū)域選取典型樣地進(jìn)行生物量調(diào)查，并按照誤差理論確定最小樣本數(shù)，其中各樹種組的樣本總數(shù)，參與模型擬合樣本數(shù)量、參與模型檢驗(yàn)的樣本數(shù)量詳見表2。

表2 各樹種標(biāo)準(zhǔn)木總數(shù)及擬合和檢驗(yàn)數(shù)Tab.2 Thetotalnumber,fittingnumberandcheckingnum-berofsampletreeofeachspecies樹種總樣木株數(shù)擬合株數(shù)檢驗(yàn)株數(shù)馬尾松18515530濕地松17515025杉木20518025日本落葉松12510520柏木1159520楓香988216刺槐968115白櫟1089216青岡櫟1169620閩楠12510223苦櫧12010119凹葉厚樸12510025樟樹1109515木荷1058520榿木1108426華榛15105燈臺(tái)樹16106銀鵲樹1284南酸棗14122藍(lán)果樹12102毛紅椿16133青榨槭12102銀木18126飛蛾槭26206馬褂木20155刺楸20155黑殼楠20155白辛樹20155

3.2選擇獨(dú)立生物量模型

利用11種常用生物量模型[17]進(jìn)行回歸擬合，得到各樹種單株生物量模型308個(gè)。對(duì)于各樹種單株生物量模型，考慮變量得到的簡(jiǎn)潔性和準(zhǔn)確性，綜合各變量與樹高、胸徑的相關(guān)系數(shù)，自變量選擇樹高(H)與胸徑(D)，通過(guò)不同模型的擬合和選型，獲得各樹種單株生物量的最適獨(dú)立模型。

表3 11種常用生物量模型Tab.3 11commonlyusedbiomassmodels模型類型模型自變量W=aDbD冪函數(shù)W=a(DH)bDHW=a(D2H)bD2HW=a+bD+cD2D多項(xiàng)式W=a+bD2+cD4D2W=a+bDH+c(DH)2DHW=a+bD2H+c(D2H)2D2HW=aebDD指數(shù)函數(shù)W=aebD2D2W=aebDHDHW=aebD2HD2H 式中D:胸徑,H:樹高,W:生物量

3.3主要建群種的生物量模型構(gòu)建

將28個(gè)樹種不同徑級(jí)樣木所實(shí)測(cè)到的數(shù)據(jù)，求出28個(gè)樹種單株林木生物量的28個(gè)回歸方程式，檢驗(yàn)評(píng)價(jià)(r2-相關(guān)系數(shù)，e-總相對(duì)誤差，p-預(yù)估精度)及模型方程詳見表4。

表4 28個(gè)主要建群種林木生物量回歸方程參數(shù)、檢驗(yàn)評(píng)價(jià)及模型方程Tab.4 Theregressionparameter,examinationevaluationandmodelequationoftreebiomassof28dominantspecies樹種模型方程r2e(%)P(%)適用范圍胸徑(cm)樹高(m)馬尾松W=0.1039(D2H)0.819420.990.9699.042.0-27.02.75-15.50濕地松W=0.04058(D2H)0.96730.990.9499.063.2-16.8 3.3-11.7 杉木W(wǎng)=0.0209(D2H)1.00480.990.7599.25 4-21.4 3-18.1 日本落葉松W=-5E-07(D2H)2+0.0273×D2H-0.93280.711.9698.043.0-33.0 3.8-26.3 柏木W(wǎng)=0.0641(D2H)0.93130.991.7398.275.4-17.3 5.1-11.7 楓香W=0.0761(D2H)0.90780.980.9999.013.0-21.5 4.5-15 刺槐W=0.0810(D2H)0.86190.990.9499.061.5-11.5 3.0-7.6 白櫟W=0.1973(D2H)0.85320.990.9099.104.0-25.4 3.6-14.3 青岡櫟W=0.6000(D2H)0.80000.990.9999.011.6-17.2 3.8-12.4 閩楠W=0.7413(D2H)0.69170.990.9299.081.2-19.4 1.8-14.3 苦櫧W=0.2045(D2H)0.75290.990.9299.081.6-20.4 2.2-12.5 凹葉厚樸W=0.0351(D2H)1.00660.990.9299.084.8-6.4 7.2-9.2

續(xù)表4 28個(gè)主要建群種林木生物量回歸方程參數(shù)、檢驗(yàn)評(píng)價(jià)及模型方程ContinuedTab.4 Theregressionparameter,examinationevaluationandmodelequationoftreebiomassof28dominantspecies樹種模型方程r2e(%)P(%)適用范圍胸徑(cm)樹高(m)樟樹W=0.1910(D2H)0.80890.980.9599.054.3-27.7 3.6-16.1 木荷W=0.0308(D2H)1.01180.991.7498.264.5-36.2 4.1-21.4 榿木W(wǎng)=0.0941(D2H)0.84860.991.6398.371.8-23 3.1-14.8 華榛W=0.000006(D2H)2+0.0463D2H-1.68330.991.4498.560.8-15.5 0.8-17.5 燈臺(tái)樹W=0.0937(D2H)0.89930.992.6797.330.6-19.3 1.8-15.8 銀鵲樹W=0.1033(D2H)0.88120.991.3598.65 4-21 1.3-17 南酸棗W=0.0932(D2H)0.88370.990.9499.061.3-16.3 2-19 藍(lán)果樹W=0.1025(D2H)0.89540.990.9699.04 2-17 1-17 毛紅椿W=0.0766(D2H)1.00280.990.9499.062.1-22.1 1.3-18.4 青榨槭W=0.0505D2H+0.07480.991.6798.331.0-15.5 0.6-15 銀木W(wǎng)=0.0478D2H+3.26930.991.7898.221.5-24 1.3-20 飛蛾槭W=0.1606(D2H)0.89740.990.8099.201.9-14 0.8-13 馬褂木W(wǎng)=0.0502D2H-2.0060.995.1794.832.8-22 1.3-18.4

4 結(jié)論與討論

4.1結(jié)論

根據(jù)湖南碳匯項(xiàng)目林群落及樹種分布的特點(diǎn)，在研究區(qū)域內(nèi)綜合考慮立地條件、群落結(jié)構(gòu)、林分類型、林齡等因素布設(shè)典型樣地386個(gè)，按徑階組分不同的樹高級(jí)選取目標(biāo)徑階標(biāo)準(zhǔn)樣木2139株，實(shí)測(cè)樣株生物量，利用11種形式的生物量模型分別對(duì)各樹種單株生物量進(jìn)行擬合，得出擬合效果最優(yōu)的馬尾松、濕地松、杉木、日本落葉松、柏木、楓香、刺槐、白櫟、青岡櫟、閩楠、苦櫧、凹葉厚樸、樟樹、木荷、榿木、華榛、燈臺(tái)樹、銀鵲樹、南酸棗、藍(lán)果樹、毛紅椿、青榨槭、銀木、飛蛾槭、馬褂木單株生物量模型，通過(guò)評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)，各模型均具有較好的擬合精度及預(yù)估水平。

4.2討論與建議

本研究構(gòu)建的湖南碳匯項(xiàng)目林28個(gè)主要建群種生物量模型，僅適用于生長(zhǎng)發(fā)育良好的人工林，不適用于過(guò)密林、困難立地低產(chǎn)低效林，建議下一步構(gòu)建經(jīng)營(yíng)碳匯林基線林分主要樹種參數(shù)方程，以期更全面系統(tǒng)的研建湖南碳匯林基線林分主要樹種參數(shù)方程，為湖南碳匯林的設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)和核證提供科技支撐。

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EstablishmentofmainconstructivespeciesbiomassmodelforprojectforestsofcarbonsinkinHunan

LUO Jia1,3, DAI Chengdong2, TIAN Yuxin1,3, PENG Pai1， MA Fengfeng1,3， ZENG Zhangquan1,3，ZHOU Xiaoling1， ZHANG Min1

(1.Hunan Academy of Forestry, Changsha 410004, China;2.Forestry Department of Hunan Province,Changsha 410004, China; 3.Hunan Cili Forest Ecosystem State Research Station,Cili 427200, China)

Based on properties of forest community and species distribution of project forests of carbon sink, making full use of own achievements of the studying team between the Eighth Five-year and Twelfth Five-year Plan period, at the same time to carry out the supplemental investigation,386 typical sample plots were set up according to the climatic region, site conditions, stand type, community structure, age composition of stand, and standard trees were surveyed for biomass in the area. 2139 goal diameter-class standard trees were selected according to diameter-class groups of different tree-height grades, and their biomass were measured. The total of 11 kinds of biomass models were adopted to estimate average biomass, and the optimal fitting effect of average biomass models were concluded, with advantages of easy obtain of indicators and good fitting precision and estimation level.

biomass; model; establishment; project forests of carbon sink

2016-08-15

長(zhǎng)江防護(hù)林質(zhì)量調(diào)控與高效經(jīng)營(yíng)(2015BAD07B04);湖南省林業(yè)科技計(jì)劃項(xiàng)目(HNLYTH201601)。

羅 佳(1983-)，女，湖南省長(zhǎng)沙市人，助理研究員，博士生，主要從事生態(tài)學(xué)、水土保持學(xué)、生物學(xué)研究。

田育新，男，研究員；E-mail:1549751927@qq.com。

S 718.5

A

1003-5710(2016)05-0012-05

10.3969/j.issn. 1003-5710.2016.05.003

(文字編校：龔玉子)