李斌成,許業(yè)洲,袁 慧,侯義梅,李雙龍,杜超群
(1.湖北省林業(yè)科學(xué)研究院,湖北武漢430075;2.長江大學(xué)園藝園林學(xué)院,湖北荊州434025;3.建始縣林業(yè)局,湖北建始445300;4.恩施土家族苗族自治州林業(yè)科學(xué)研究所,湖北恩施445000)
立地指森林或其他植被類型生存的空間及與之相關(guān)的自然因子的綜合,在一定時(shí)間內(nèi)相對不變[1]。森林的立地質(zhì)量對森林生產(chǎn)力有直接影響,對森林立地質(zhì)量作出準(zhǔn)確評估,不僅可以方便管理,還能為改造森林提供科學(xué)依據(jù)。評價(jià)立地質(zhì)量的方法較多,但最有效、最客觀的方法是地位指數(shù)法[2]。對于立地指數(shù)模型的擬合,傳統(tǒng)研究大多使用固定基準(zhǔn)年齡的靜態(tài)模型,隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展,人們逐漸發(fā)展了基準(zhǔn)年齡可變的動(dòng)態(tài)方程來擬合立地指數(shù)模型,任何一個(gè)林齡都可以得出一條相同的立地指數(shù)曲線,動(dòng)態(tài)模型能夠明顯提高模型的擬合效果[3]。
近年來,國內(nèi)利用動(dòng)態(tài)模型來模擬優(yōu)勢高生長的相關(guān)研究較為成熟,段愛國等[4]利用代數(shù)差分法(algebraic difference approach,ADA)建立了杉木[Cunninghamialanceolata(Lamb.)Hook.]人工林多形地位指數(shù)模型,分別利用理論模型及其差分模型模擬了杉木樹高生長過程,擬合結(jié)果表明,差分方程精度較理論模型有所提高,且表現(xiàn)出更好的生物學(xué)解釋。唐誠[5]利用差分法建立了西南樺(BetulaalnoidesBuch.-Ham.ex D.Don)人工林生長模型,其擬合效果總體優(yōu)于理論模型。廣義代數(shù)差分法(generalized algebraic difference approach,GADA)也是動(dòng)態(tài)模型的一種,因其能夠建立具有可變漸進(jìn)值的多形地位指數(shù)曲線簇而在近些年廣泛被使用。曹元帥等[2]利用GADA研究了杉木人工林地位指數(shù)模型,得出應(yīng)用GADA構(gòu)建地位指數(shù)動(dòng)態(tài)模型有更好的模擬效果。一些學(xué)者的相關(guān)研究[6-11]也表明了GADA相較于ADA具有更好的擬合效果。
日本落葉松[Larixkaempferi(Lamb.)Carr]在我國栽培區(qū)域北起黑龍江省林口縣,南至湖南省城步縣和四川省雷波縣[3],湖北省是日本落葉松最早引種區(qū)域之一,該樹種目前已發(fā)展成為鄂西亞高山區(qū)主要造林樹種和重要工業(yè)原料林樹種。但湖北省日本落葉松人工林的立地質(zhì)量評價(jià)和林分生產(chǎn)力預(yù)估等方面的研究較少,李忠國[12]利用導(dǎo)向曲線法編制了恩施土家族苗族自治州(恩施州)日本落葉松立地指數(shù)表,馬友平等[13]利用比例法編制了長嶺崗林場日本落葉松的立地指數(shù)表,這些研究范圍較窄,不足以代表湖北省日本落葉松人工林的立地狀況,而且研究方法較為傳統(tǒng),研究結(jié)果精度與適應(yīng)性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。以經(jīng)典理論生長[6-8]模型為基礎(chǔ),分別采用ADA和GADA構(gòu)建動(dòng)態(tài)立地指數(shù)模型,比較兩種模型參數(shù)擬合結(jié)果及預(yù)測精度的差異性,選擇最優(yōu)模型編制湖北省日本落葉松人工林立地指數(shù)表,以期為湖北日本落葉松人工林營造、分類經(jīng)營及林分定向培育提供參考和支持。
湖北省地處中國中部, 轄區(qū)范圍地跨東經(jīng) 108°21′~116°07′, 北緯 29°01′~ 33°06′, 屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫16℃,年平均降水量800~1 600 mm,氣候濕潤,雨熱同期。湖北省地貌以山地、丘陵為主,約占全省面積的80%,東、西、北三面環(huán)山而高高凸起,中間低平。日本落葉松作為外來引種樹種,主要分布于海拔1 300~2 100 m的鄂西亞高山區(qū),取樣地海拔為1 075~2 007 m,多集中在1 650 m左右,坡度2°~37°,以緩坡(15°)為主;腐殖層厚度2~19 cm,土壤類型以黃棕壤為主。
在造林面積大于15 hm2的日本落葉松人工純林中按照試驗(yàn)設(shè)計(jì)要求,選取不同年齡、不同立地、代表性強(qiáng)、林相完整的林分,設(shè)置600 m2(20 m×30 m)的標(biāo)準(zhǔn)地。標(biāo)準(zhǔn)地取樣主要分布于恩施州,而十堰市較少,這是因?yàn)楹笔∪毡韭淙~松主要生長于恩施州境內(nèi),十堰市造林?jǐn)?shù)量有限。標(biāo)準(zhǔn)地內(nèi)進(jìn)行每木檢尺,分別測量樹高、胸徑、冠幅、枝下高等生長量指標(biāo),并記錄相應(yīng)的地理位置、立地環(huán)境及林分造林年度、造林密度等基本信息。每塊標(biāo)準(zhǔn)地中以生長量最大的5株優(yōu)勢木的樹高平均值做為優(yōu)勢高,并選取1株優(yōu)勢木伐倒,按2 m區(qū)分段截取樹干圓盤并進(jìn)行樹干解析。以86個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地及其優(yōu)勢木解析資料為本研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(表1)。
表1 標(biāo)準(zhǔn)地基本信息Table 1 Basic information of standard area
1.3.1 理論生長模型選擇 以Richards、Logistic、Korf、Mitscherlich以及Gompertz等5種經(jīng)典樹高生長模型為基礎(chǔ)模型,其表達(dá)式見表2。將解析數(shù)據(jù)整理成樹高-年齡成對值形式用于理論模型的擬合。
表2 基礎(chǔ)模型表達(dá)式Table 2 Basic model expressions
1.3.2 代數(shù)差分模型 利用R語言中的nlsLM函數(shù)進(jìn)行模型擬合,根據(jù)基礎(chǔ)模型的擬合結(jié)果,將解析數(shù)據(jù)整理成雙樹高-雙年齡的形式用于差分模型的擬合。選擇擬合效果最好的Richards模型,分別利用ADA和GADA構(gòu)建其動(dòng)態(tài)指數(shù)差分模型。模型拐點(diǎn)表達(dá)式見文獻(xiàn)[3-4],模型表達(dá)式見表3。
表3 動(dòng)態(tài)指數(shù)差分模型表達(dá)式Table 3 Expression of the dynamic exponential difference model
1.3.3 模型統(tǒng)計(jì)與評估 選用決定系數(shù)(coefficient of determination,R2)、平均殘差(mean residual,MR)、均方根誤差(root mean square error,RMSE)、絕對殘差(absolute mean residual,AMR)、相對殘差(relative absolute residual,RAR)以及殘差平方和(residual sum of square,RSS)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評估模型的擬合質(zhì)量(統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)算公式見文獻(xiàn)[4])。
1.4.1 標(biāo)準(zhǔn)年齡與指數(shù)級 根據(jù)樹高理論變動(dòng)系數(shù)[14]及前期對于日本落葉松的相關(guān)研究結(jié)果[12]確定標(biāo)準(zhǔn)年齡T=20 a,并利用標(biāo)準(zhǔn)年齡時(shí)的樹高絕對變動(dòng)幅度及經(jīng)營水平確定級距為2 m,立地指數(shù)級為7個(gè)(12~24 m)。
1.4.2 立地指數(shù)表編制 選擇最優(yōu)的模型,設(shè)H=H2,t=t2,IS=H1,T=t1,其中IS、T分別表示立地指數(shù)和指數(shù)年齡,將各變量代入差分模型求出各年齡優(yōu)勢高,整理并編制立地指數(shù)表。
1.4.3 立地指數(shù)表檢驗(yàn) 分別將基于ADA、GADA編制的立地指數(shù)表中的數(shù)據(jù)整理繪制成立地指數(shù)曲線簇,并利用86個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地優(yōu)勢木平均高進(jìn)行落點(diǎn)檢驗(yàn)。按照立地指數(shù)表查定林分立地質(zhì)量所在的指數(shù)級,采用χ2適合性檢驗(yàn)方法,統(tǒng)計(jì)合格次數(shù)(不跳級)與不合格次數(shù)(跳級)的值,并利用皮爾遜定理求出η值與χ2值并進(jìn)行比較,按照森林調(diào)查90%的精度,計(jì)算出合格與不合格次數(shù)的理論值[15]。
選擇30株年齡大于20 a的優(yōu)勢解析木,按基準(zhǔn)年齡時(shí)的樹高值以2 a為齡階進(jìn)行分組,利用公式(1)對各齡階平均值進(jìn)行換算,得到檢驗(yàn)樣本的立地指數(shù)。利用公式(2)~(3)計(jì)算不同年齡(齡組)和不同立地指數(shù)級的估計(jì)誤差值,進(jìn)行立地指數(shù)表的預(yù)測精度檢驗(yàn)。
式中:H0為基準(zhǔn)年齡時(shí)的樹高(m);Hi為第i齡階平均實(shí)際樹高(m);H0k為基準(zhǔn)年齡時(shí)的導(dǎo)向曲線樹高(m);Hik為第i齡階導(dǎo)向曲線樹高(m);H(i,z)為年齡為i,立地指數(shù)為z時(shí)的實(shí)際樹高(m);H(i,z)為年齡為i,立地指數(shù)為z時(shí)的平均樹高(m);Si為齡階為i的立地指數(shù)估測誤差(m);Sz為立地指數(shù)為z的齡階估測誤差(m);l為立地指數(shù)序列的組數(shù);jz為第z組優(yōu)勢木觀測齡階數(shù)。
理論模型的擬合結(jié)果見表4。除Korf(a=150.739 0)、Mitscherlich(b=-48.294 2)模型的參數(shù)值異常,不符合所表征的生物學(xué)涵義外,其他模型參數(shù)均合理,決定系數(shù)(R2)為0.926 4~0.949 3。其中,R2排序?yàn)?Korf>Richards>Mitscherlich>Gompertz>Logistic; AMR 排序?yàn)?Logistic>Gompertz>Richards>Mitscherlich>Korf; RMSE 排序?yàn)?Logistic>Gompertz>Richards>Mitscherlich>Korf。 在保證參數(shù)具有生物學(xué)意義的前提下,結(jié)合統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的大小,可以最終R2(0.947 9)大且AMR(1.281 9)和RMSE(1.621 3)小的Richards模型為建?;A(chǔ)模型,并分別利用ADA和GADA構(gòu)建Richards模型的差分形式,結(jié)果見表5。
表4 理論模型擬合結(jié)果Table 4 Fitting results for the theoretical model
由表5可知,利用Richards基礎(chǔ)模型構(gòu)建的ADA和GADA模型的AMR、RAR的最大值分別為0.254 7、0.037 8,均小于基礎(chǔ)模型的AMR、RAR最小值1.260 2和0.172 9。也就是說,相較于基礎(chǔ)模型,ADA模型明顯提高了擬合精度。ADA模型之間(A1、A2、A3、A4),各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值均無太大差異。以b或c為自由參數(shù)的模型(A1或A2)的評價(jià)結(jié)果要好于以a為自由參數(shù)的差分模型(A3)。GADA模型在擬合精度一樣的情況下,3參數(shù)模型(G1)的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均小于2參數(shù)模型(G2)。
表5 差分模型擬合結(jié)果Table 5 Fitting results for the difference model
選擇ADA模型中擬合效果靠前的A2和A4以及GADA模型的G1和G2進(jìn)行殘差分析(圖1)。A2、G2模型的殘差分布范圍在-1.5~1.5 m之間,A4模型的在-1.0~1.5 m之間,G1模型的在-1~1 m之間,但4個(gè)模型的殘差值都隨機(jī)分布在y=0附近,沒有明顯的區(qū)別。
圖1 殘差分析Figure 1 Residual analysis diagrams
利用ADA模型,以20 a為基準(zhǔn)年齡、2 m的指數(shù)級距生成立地指數(shù)曲線簇,立地指數(shù)范圍為12~24 m(圖2)。從圖2中可以看出,4個(gè)模型所構(gòu)建的模型均具有多條水平漸近線,并且能夠反映出立地質(zhì)量對優(yōu)勢高生長漸進(jìn)值和模型拐點(diǎn)的影響。但對比A2與A4模型,可以看出A4模型由于模型自身限制,在低齡階低立地指數(shù)時(shí),會(huì)有部分?jǐn)?shù)據(jù)無法計(jì)算,出現(xiàn) “0”處不收斂現(xiàn)象,在低齡階時(shí),A4模型呈現(xiàn)出離散狀態(tài)且在高立地指數(shù)時(shí),優(yōu)勢高明顯偏大,并且A2與A4模型是以b和c為自由參數(shù),所形成的立地指數(shù)曲線簇a值相同,表明所有曲線的漸進(jìn)線相同,這類模型無法反映立地質(zhì)量與優(yōu)勢高漸進(jìn)值成正比的關(guān)系。
圖2 模型立地指數(shù)曲線簇Figure 2 Site exponential curve cluster of the model
同樣,對比G1與G2模型可以看出,兩種模型均符合立地指數(shù)模型理想的生物學(xué)假設(shè),但在齡階為2 a、立地指數(shù)為24 m時(shí),G1模型的優(yōu)勢高為3.32 m,G2模型的為1.70 m,G2模型相較于G1更符合日本落葉松在湖北的實(shí)際生長,雖然在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的優(yōu)度上G2模型稍遜于G1,但從圖形表現(xiàn)以及參數(shù)數(shù)量來看,G2模型要優(yōu)于G1。綜上,最終選擇G2模型為最優(yōu)立地指數(shù)曲線方程,并進(jìn)行立地指數(shù)表的編制,方程表達(dá)式為:
式中:Ht代表年齡為t時(shí)的預(yù)測樹高(m);Hk是已知的樹高(m);T是基準(zhǔn)年齡(20 a);X0和F0是引入的新參數(shù)。
設(shè)定基準(zhǔn)年齡T=20 a,基于GADA模型編制的湖北日本落葉松立地指數(shù)表見表6。
表6 基于GADA模型的日本落葉松立地指數(shù)表Table 6 Site index table of L.kaempferi based on GADA method
利用編表數(shù)據(jù)繪制立地指數(shù)曲線簇(圖3),并利用全部86個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地優(yōu)勢木平均高進(jìn)行落點(diǎn)檢驗(yàn)。由圖3可以看出,GADA模型曲線簇中僅有1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地落于曲線外,精度為98.8%。
隨機(jī)選擇30株(占總數(shù)34.9%)年齡大于基準(zhǔn)年齡20 a的日本落葉松人工林解析木數(shù)據(jù)進(jìn)行跳級檢驗(yàn),檢驗(yàn)其各年齡樹高是否在同一指數(shù)級中,統(tǒng)計(jì)各解析木在相應(yīng)的指數(shù)級中各年齡樹高的合格數(shù)和不合格數(shù)。結(jié)果表明,有27對樹高-年齡數(shù)據(jù)存在跳級,其中25對跳1級,2對跳2級,289對不存在跳級現(xiàn)象,檢驗(yàn)合格(表7)。以α=0.05,f=1, 查表可得 χ2值, 得出兩種模型均存在η<χ2,說明其對應(yīng)的立地指數(shù)表對于各優(yōu)勢解析木不同年齡的立地指數(shù)是一致的,對立地質(zhì)量的評判有一定的準(zhǔn)確性。但是根據(jù)合格數(shù)占總數(shù)的比例表明,GADA模型的合格數(shù)比例為91.46%。落點(diǎn)檢驗(yàn)和跳級檢驗(yàn)結(jié)果均能夠說明所編立地指數(shù)表預(yù)測精度高,能很好地反映湖北省日本落葉松生長實(shí)際情況。
表7 跳級檢驗(yàn)Table 7 Skip test list
將檢驗(yàn)樣本分組,計(jì)算各齡階樹高平均值,利用公式(1)進(jìn)行樹高值的轉(zhuǎn)換,再利用公式(2)~(3)計(jì)算不同齡階、不同立地指數(shù)的預(yù)測精度,結(jié)果見表8。結(jié)果表明,立地指數(shù)估測誤差介于0.22~1.39之間,且高立地指數(shù)時(shí)的估測誤差大于低立地指數(shù);不同齡階的估測誤差介于0.25~1.20之間,總體呈現(xiàn)出中間齡階預(yù)估精度高。立地指數(shù)和不同齡階的預(yù)估精度絕大部分未超過1 m的誤差,達(dá)到了較好的預(yù)估效果。
表8 立地指數(shù)表預(yù)測精度檢驗(yàn)Table 8 Precision test for the prediction of the site index table
GADA構(gòu)建的立地指數(shù)動(dòng)態(tài)模型在滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)和生物學(xué)要求的基礎(chǔ)上對樹高生長過程有很好的模擬效果[3,16],國內(nèi)外學(xué)者對此均有相關(guān)研究。目前國內(nèi)對森林立地質(zhì)量評價(jià)多采用ADA代替?zhèn)鹘y(tǒng)導(dǎo)向曲線法,而GADA模型在避免ADA模型缺陷的基礎(chǔ)上,可以對基礎(chǔ)模型進(jìn)行擴(kuò)展,提高模擬精度,并且可獲得多重漸近線模型,因此使用范圍更廣[17]。通過對比ADA與GADA模型的擬合結(jié)果,可以得出GADA模型擬合精度更高、適用性更好,與曹元帥等[2]、趙磊等[18]得出的廣義差分型立地指數(shù)模型具有更高的預(yù)測性能,更適合作為立地指數(shù)模型推導(dǎo)方法的結(jié)論一致。差分模型的擬合結(jié)果表明,以b或c為自由參數(shù)的差分模型的擬合結(jié)果優(yōu)于以a為自由參數(shù)的差分模型,與相聰偉[3]得出的基礎(chǔ)模型相同時(shí),以b或c為自由參數(shù)的差分模型擬合精度好于以a為自由參數(shù)的差分模型的結(jié)論相似,但是與段愛國等[4]得出的同一基礎(chǔ)模型,自由參數(shù)為b和a的差分模型模擬結(jié)果更好的結(jié)論不同,可能與樣本數(shù)據(jù)分布不均有關(guān)。GADA模型編制的立地指數(shù)表檢驗(yàn)結(jié)果預(yù)測精度高,落點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果表明擬合精度為98.8%,略大于李忠國[12]關(guān)于恩施州日本落葉松的落點(diǎn)檢驗(yàn)精度(97.65%),能很好地反映湖北省日本落葉松生長實(shí)際情況。
選擇立地指數(shù)表中齡階6~32 a、立地指數(shù)12~22 m部分與李忠國[12]編制的湖北省恩施州日本落葉松人工林立地指數(shù)表進(jìn)行比較,整體來看,各齡階誤差絕大部分未超過1 m,說明兩種立地指數(shù)表所反映的立地質(zhì)量十分接近。在齡階6~12 a和20~32 a時(shí),編制的立地指數(shù)表中大部分立地質(zhì)量略高于后者,相差范圍在0.01~0.72 m;齡階14~18 a時(shí),部分立地質(zhì)量略低于后者,但相差不大(0.01~0.06 m)。
對比馬友平等[13]有關(guān)長嶺崗日本落葉松立地指數(shù)表的研究,發(fā)現(xiàn)其研究結(jié)果呈現(xiàn)在低齡階時(shí)樹高偏高,高齡階時(shí)樹高偏低的現(xiàn)象。利用編制的立地指數(shù)表對湖北省已調(diào)查的日本落葉松人工林立地質(zhì)量進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),立地質(zhì)量高(20~24 m)的林分占45.4%,立地質(zhì)量中等(16~20 m)的林分占48.9%,立地質(zhì)量較差(14~16 m)的林分占5.7%,相較于惠淑榮等[19]關(guān)于遼東地區(qū)日本落葉松立地質(zhì)量研究中得出的80%標(biāo)準(zhǔn)地適合或較適合發(fā)展日本落葉松,湖北省日本落葉松人工林立地質(zhì)量更優(yōu),符合南方日本落葉松生長更快的研究結(jié)論。
只選擇Richards為基礎(chǔ)理論模型、1~2個(gè)自由參數(shù)的假設(shè),利用其他基礎(chǔ)模型及自由參數(shù)假設(shè)構(gòu)建立地指數(shù)模型的效果還有待進(jìn)一步研究。
通過擬合比較,選擇Richards模型為優(yōu)勢高擬合的最優(yōu)基礎(chǔ)模型,基于最優(yōu)基礎(chǔ)模型分別構(gòu)建ADA和GADA的差分模型,通過評價(jià)和檢驗(yàn),差分模型擬合效果優(yōu)于理論模型,差分模型之間統(tǒng)計(jì)指標(biāo)差異不大,殘差分析也沒有明顯區(qū)別。通過對兩種模型所形成的立地指數(shù)曲線簇的拐點(diǎn)和漸近線分析,最終選擇選擇參數(shù)a=expX、c=b1+1/X的GADA模型作為立地指數(shù)表編表方程,落點(diǎn)檢驗(yàn)精度和跳級檢驗(yàn)合格率分別為98.8%和91.5%。GADA模型編制的立地指數(shù)表精度高、適應(yīng)性好,適合用于評價(jià)湖北日本落葉松立地質(zhì)量。