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麻竹地上器官生物量分配及其模型優(yōu)化

2016-12-21 03:09:42徐振國黃大勇郭起榮李忠國
關(guān)鍵詞:麻竹竹枝竹葉

徐振國,黃大勇,郭起榮,李忠國

(1. 廣西優(yōu)良用材林資源培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西壯族自治區(qū)林業(yè)科學(xué)研究院,廣西 南寧 530002;2. 國際竹藤中心,北京 100102;3. 中國林業(yè)科學(xué)研究院熱帶林業(yè)實(shí)驗(yàn)中心,廣西 憑祥 532600)

麻竹地上器官生物量分配及其模型優(yōu)化

徐振國1,黃大勇1,郭起榮2,李忠國3

(1. 廣西優(yōu)良用材林資源培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西壯族自治區(qū)林業(yè)科學(xué)研究院,廣西 南寧 530002;2. 國際竹藤中心,北京 100102;3. 中國林業(yè)科學(xué)研究院熱帶林業(yè)實(shí)驗(yàn)中心,廣西 憑祥 532600)

選擇廣西南寧市良慶區(qū)大塘鎮(zhèn)橫州村麻竹林為研究對象,采用方差分析、線形相關(guān)分析、主成分分析及回歸分析等方法,探討其地上器官生物量分配及模型優(yōu)化。結(jié)果表明:立竹年齡對麻竹竹稈、竹枝的含水率有較大的影響,竹稈與竹葉、竹枝與竹葉的含水率差異顯著,不同年齡年麻竹的竹稈與竹葉的含水率差異顯著;胸徑與竹稈、竹枝生物量的回歸分析優(yōu)化模型分別為:H=2.47+0.86D-0.029D2,R2=0.94;H =1.48+3.41D-0.11D2,R2=0.91。本研究建立的竹稈生物量與胸徑的數(shù)學(xué)模型在一定程度上可以指導(dǎo)實(shí)踐工作,并為麻竹林經(jīng)營提供了理論依據(jù)。

麻竹;地上器官;生物量;模型

麻竹Dendrocalamus lati florusMunro為禾本科竹亞科牡竹屬的優(yōu)良筍材兩用竹,是我國華南地區(qū)重要的大型叢生竹種。麻竹生長快,對土壤要求不高,在平原和丘陵山地都能生長。在溪河兩岸、村旁、路邊、丘陵等地,麻竹的筍用林相當(dāng)普遍,在培育麻竹筍和竹筍加工方面群眾都有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

近幾年,隨著人們生活水平的提高,健康意識的增強(qiáng),麻竹筍作為綠色食品脫穎而出,需求不斷增加,麻竹林面積在廣西正以迅猛的速度發(fā)展[2]。雖然呈現(xiàn)規(guī)?;l(fā)展趨勢,目前關(guān)于廣西麻竹的基礎(chǔ)研究還相對薄弱,僅限于麻竹林分結(jié)構(gòu)特征與產(chǎn)量等方面的研究[5-6]。通過研究麻竹林生物量,可以了解其生態(tài)系統(tǒng)能量流動和物質(zhì)循環(huán),也是提高竹林生產(chǎn)力方法的基礎(chǔ),并由此可評價(jià)各種營林措施的優(yōu)劣和生長效果[3]。因此,為研究麻竹林生物量及其分配規(guī)律,本研究以廣西南寧市良慶區(qū)大塘鎮(zhèn)橫州村麻竹林為研究對象,綜合其生長狀況、生物量、生物量結(jié)構(gòu),探討生物量及分配規(guī)律,并建立麻地上各器官生物量模型,為經(jīng)營麻竹林提供理論依據(jù)

1 試驗(yàn)方法

1.1 試驗(yàn)地概況

調(diào)查林分處于位于廣西南寧市良慶區(qū)大塘鎮(zhèn)橫州村屯六水庫周邊林地,東經(jīng) 108°04′51″~108°20′04″,北緯 22°14′43″~ 22°15′17″之間,海拔約130~170 m的山地。土壤較疏松,為赤紅壤土,土層厚度大于1 m。極端最高氣溫39℃,極端最低氣溫2℃,年均氣溫21.7℃,年均降水量1447~2023 mm。林林下植被主要為山菅蘭Dianella ensif-olia(L.)DC、 朱砂根Ardisia crenataSim、鐵笀箕Dicranopteris dichotoma、五節(jié)芒Miscanthus floridulu(Labnll.)Warb等,林分郁閉度在0.8~0.9之間。

1.2 研究方法

于2011年11月在麻竹林同一個(gè)坡面上設(shè)置麻竹樣地3塊,面積20 m×20 m。對每個(gè)樣地進(jìn)行每竹檢尺,調(diào)查年齡、胸徑、樹高等相關(guān)結(jié)構(gòu)因子。根據(jù)麻竹立竹年齡和胸徑分布規(guī)律,分年齡、徑級選取無病蟲害的標(biāo)準(zhǔn)竹竹20株[10]。

將選取的竹株從稈基處鋸斷,去除枝、梢(按銷售竹材的要求),稱立竹竹稈重、總枝重、總?cè)~重;區(qū)分竹稈,分枝以上為頂部、中部、下部3部分,隨機(jī)選取各部竹桿、竹枝、竹葉,混合樣,稱取鮮重后,用吹風(fēng)機(jī)殺青,晾干帶回,用105℃恒溫烘干法測定樣品含水率,計(jì)算枝、葉的干重。

數(shù)據(jù)采用Excel 2003、SPSS17.0軟件進(jìn)行相關(guān)性分析,對形態(tài)因子與各器官生物量、形態(tài)因子與總生物量、各器官生物量與總生物量進(jìn)行多元線性和曲線擬合。

2 結(jié)果與分析

2.1 竹齡對立竹各器官含水率的影響

從表1可知,立竹年齡對麻竹竹稈、竹枝的含水率有較大影響,均隨立竹年齡的增大含水率下降,竹葉的含水率隨竹齡的變大而增大;對于竹葉而言,老葉逐漸脫落,新葉不斷長,因此竹株上的竹葉年齡較為一致,含水率較為穩(wěn)定地增加。1年生立竹含水率為竹稈>竹枝>竹葉,3年生立竹含水率呈為竹葉>竹枝>竹稈,體現(xiàn)出老齡竹的質(zhì)量生長。

對不同竹器官含水率進(jìn)行方差分析,結(jié)果表明,竹稈與竹葉、竹枝與竹葉的含水率差異顯著(p=0.002<0.01)。對不同年麻竹各器官進(jìn)行方差分析,結(jié)果表明,竹稈與竹葉的含水率與年齡差異顯著(p=0.001<0.01)。

表1 不同年齡麻竹地上器官含水率Table 1 Moisture content of Dendrocalamus latiflorus Munro components for different ages

2.2 麻竹單株地上各器官生物量結(jié)構(gòu)

麻竹各器官的生物量之間都存在著一定的內(nèi)在聯(lián)系,根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)一步探討麻竹生物量及其分配規(guī)律,從而為今后發(fā)展生產(chǎn)和預(yù)測生產(chǎn)潛力提供科學(xué)的理論依據(jù)。

由表2可知,不同器官生物量分配大小順序?yàn)槎挘局Γ救~。隨著年齡的增長,竹稈質(zhì)量所占比例上升,竹枝質(zhì)量所占比例下降,竹葉質(zhì)量所占比例上升,以3年生為最高。

表2 不同年齡麻竹地上部分生物量分配Table 2 Biomass distribution of aboveground organs of Dendrocalamus latiflorus Munro components for different ages

對麻竹各器官生物量進(jìn)行相關(guān)分析表明:麻竹胸徑與竹高、竹稈生物量、竹枝生物量、地上部分生物量均呈極顯著相關(guān),與竹葉生物量不相關(guān)。因此,選擇用胸徑估計(jì)各器官的生物量,在一定程度上起到節(jié)約成本和科學(xué)預(yù)測的作用。

表3 麻竹各器官生物量之間的相關(guān)性?Table 3 Correlation between the biomass components and component factors of Dendrocalamus latiflorus Munro

2.3 各器官生物量與胸徑相關(guān)數(shù)學(xué)模型

胸徑和竹高均與麻竹各器官生物量之間存在著密切的聯(lián)系,并且本次調(diào)查結(jié)果表明麻竹胸徑與其各器官生物量相關(guān)性也極為顯著,因此胸徑可以作為估測竹子各部分生物量的重要因子。本研究采用多種線性回歸分析(對數(shù)函數(shù)方程H=a+blnD、倒數(shù)函數(shù)方程H =a+b/D、指數(shù)函數(shù)方程H=aDb、冪函數(shù)方程H=aebD和多項(xiàng)式回歸分析的二元多項(xiàng)式回歸方程H=a+bD+cD2等)進(jìn)行擬合,選出最優(yōu)擬合方程。

2.3.1 胸徑與竹稈生物量的回歸分析模型

根據(jù)R2得出竹稈生物量與胸徑的最優(yōu)回歸方程H=2.47+0.86D-0.029D2,R2=0.94。由于最優(yōu)的回歸方程為非線性種類里面的多項(xiàng)式回歸方程,所以在進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí),采用非線性回歸分析,即把D2作為自變量處理,先對原數(shù)列進(jìn)行平方,生成新序列,回歸分析工具將它看作一個(gè)自變量來擬合曲線,根據(jù)F統(tǒng)計(jì)量得到的P值=6.77E-11<0.01,說明方程回歸效果極顯著。

表4 竹稈生物量與胸徑的回歸分析Table 4 Regression analysis of the biomass and DBH of stem biomass

2.3.2 胸徑與竹枝生物量的回歸分析模型

由表5可以看出,竹枝生物量與胸徑的最優(yōu)回歸方程是:H=-0.11D2+3.41D+1.48,R2=0.91;對擬合方程的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)F統(tǒng)計(jì)量得出的P=9.25E-05<0.01,說明回歸方程有效。

表5 竹枝生物量與胸徑的回歸分析Table 5 Regression analysis of bamboo branch biomass and DBH

2.3.3 胸徑與竹葉生物量的回歸分析模型

最后采用類似的方法擬合竹葉生物量與胸徑的回歸方程,見表6:葉重和胸徑的最優(yōu)方程為:H=-0.017D2+0.25D-1.81,R2=0.66。對最優(yōu)方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),得出的P=0.079>0.05,說明回歸方程不顯著。

表6 竹葉生物量與胸徑的回歸分析Table 6 Regression analysis of the biomass of leaf and DBH bamboo

2.4 麻竹地上各部分生物量優(yōu)化模型

根據(jù)以上的數(shù)據(jù),擬合麻竹生物量的最佳模型。設(shè)調(diào)查竹的胸徑為D(cm),竹高為H(m),將胸徑和竹高H作為預(yù)報(bào)因子,竹稈、竹枝、竹葉的生物量為W(g)作為預(yù)報(bào)對象,采用5種線性回歸分析進(jìn)行擬合,得到經(jīng)驗(yàn)方程,選擇相關(guān)系數(shù)最大者為最優(yōu)模型。

2.4.1 胸徑、竹高與竹稈生物量的多元回歸分析

表7 回歸統(tǒng)計(jì)Table 7 Regression statistics

表8 胸徑、竹高與竹稈生物量的多元回歸方程的方差分析Table 8 Variance analysis for multiple regression equation of DBH, height and stem biomass

表9 胸徑、竹高與竹稈生物量的多元回歸輸出Table 9 Multiple regression output of DBH, height and stem biomass

調(diào)整復(fù)測定系數(shù)R2為89%,說明胸徑和竹高兩個(gè)因素只能解釋竹稈的生物量89%,剩余的成分由其他因素的變動來解釋。方差分析表的目的是進(jìn)行回歸方程的回歸效果檢驗(yàn),從F的統(tǒng)計(jì)值的P=1.36E-05<0.01,說明回歸方程效果極顯著。

在回歸輸出表中,截距β0數(shù)值為-11.26,回歸系數(shù)β1用胸徑表示,數(shù)值為2.40,回歸系數(shù)β2用竹高表述,數(shù)值為0.003 8,其方程為:Y=-11.26+2.40X1+0.0038X2。

2.4.2 胸徑、竹高與竹枝生物量的多元回歸分析

對胸徑、竹高與竹枝生物量進(jìn)行多元回歸分析,見表10和表11。

表10 胸徑、竹高與竹枝生物量的方差分析Table 10 Variance analysis of DBH, height and branch biomass

表11 胸徑、竹高與竹枝生物量的多元回歸輸出Table 11 Multiple regression output of DBH, height and branch biomass

由上表可知,胸徑、竹高與竹枝生物量的回歸方程為:Y=-0.40+0.16X1+0.056X2;F統(tǒng)計(jì)量的P=1.01E-05<0.01,則說明回歸方程極顯著。

3 結(jié)論與討論

(1)研究結(jié)果表明:立竹年齡對麻竹竹稈、竹枝的含水率有較大的影響;竹稈與竹葉、竹枝與竹葉的含水率差異顯著,不同年麻竹的竹稈與竹葉的含水率與年齡差異顯著。竹稈、竹枝的生物量與胸徑存在顯著差異,其中以竹稈差異性最大。胸徑與竹稈、竹枝生物量的回歸分析模型均有效可用,其擬合方程分別為:H=2.47+0.86D-0.029D2,R2=0.94;H=-0.11D2+3.41D+1.48,R2=0.91。胸徑與竹葉生物量的擬合關(guān)系相關(guān)系數(shù)小,經(jīng)F檢驗(yàn)無顯著性,說明其擬合方程不適合用于生物量估測;對各數(shù)學(xué)模型進(jìn)行F值檢驗(yàn),結(jié)果表明,麻竹地上各部分生物量優(yōu)化模型均顯著有效。本研究建立的竹稈生物量與胸徑的數(shù)學(xué)模型在一定程度上可以指導(dǎo)實(shí)踐工作,特別是通過胸徑預(yù)測竹稈生物量這一方面,具有重要意義。

(2)植物在生長過程中,為優(yōu)化生物量分配格局,會把有限的資源分配給葉、枝、稈、蔸和根等不同器官來進(jìn)行權(quán)衡,植物地下器官也是是反映它們對環(huán)境的適應(yīng)能力和生長發(fā)育規(guī)律的重要依據(jù)[15]。由于時(shí)間倉促,在本次調(diào)查過程中,未充分考慮到地下器官為麻竹生物量的分配。因此,本次研究結(jié)果對可以為麻竹林整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)生物量分配提供參考。

(3)麻竹生物量可以通過模型模擬的方法進(jìn)行預(yù)測因地理變異受到影響,不同地域的最優(yōu)模型還有待進(jìn)一步研究[8]。目前,以胸徑為自變量的生物量模型難以科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測麻竹各器官的生物量分配。因此,在今后研究中,應(yīng)選擇不同地域,分別建立測數(shù)學(xué)模型, 也可以選用多個(gè)自變量因素來估測麻竹各部分生物量[16-17]。

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Allocation of aboveground biomass and model optimization of Dendrocalamus lati florus munro

XU Zhen-guo1, HUANG Da-yong1, GUO Qi-rong2, LI Zhong-guo3
(1. Guangxi Key Laboratory of Superior Timber Trees Resource Cultivation, Guangxi Forestry Research Institute, Nanning 530002,Guangxi, China; 2. International Center for Bamboo and Rattan, Beijing 100102, China; 3. Experimental Center of Tropical Forestry,Chinese Academy of Forestry, Pingxiang 532600, Guangxi, China)

Dendrocalamus lati florusMunro in Hengzhou village, Datang town, Liangqing district, Nanning city in Guangxi was chosen as the research object to study allocation of aboveground organs’ biomass and model optimization using the methods of variance analysis、linear correlation analysis、principal component analysis and regression analysis. The results showed that: it has a great in fluence of bamboo age on the moisture content of culm and branch ofDendrocalamus lati florusMunro; the difference of moisture content between bamboo culm and bamboo leaves is signi fi cant, the same as bamboo branches and bamboo leaves, the optimization model for regression analysis between diameter at breast height(DBH)and bamboo culm biomass isH=2.47+0.86D-0.029D2,R2=0.94; and the same model between DBH and bamboo branches biomass isH=1.48+3.41D-0.11D2,R2=0.91.the mathematical model of bamboo culm and DBH established in the study can guide the practical word to a certain extent, and provide a theoretical basis for management ofDendrocalamus lati florusMunro.

Dendrocalamus lati florusMunro; aboveground organs; biomass; model

S772

A

1673-923X(2016)04-0080-04

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.04.015

http: //qks.csuft.edu.cn

2014-11-13

“十二五”國家科技支撐計(jì)劃課題(2012BAD23B05);2014年廣西優(yōu)良用材林資源培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(14B0102);廣西林科院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(林科2011422號)

徐振國,碩士,工程師;E-mail:xuopingqing@126.com

徐振國,黃大勇,郭起榮,等. 麻竹地上器官生物量分配及其模型優(yōu)化[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2016,36(4):80-83, 102.

[本文編校:吳 彬]

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