張曉林

(遼寧省森林培育重點實驗室(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)) ，沈陽，110866)

王磊

(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué))

丁磊

(遼寧省森林經(jīng)營研究所)

雷鳴雷

(朝陽市森林病蟲害防治檢疫站)

陸秀君

(遼寧省森林培育重點實驗室(沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)))

傳統(tǒng)的研究節(jié)子方法是將樹干解剖,該方法主要適用于具有一定發(fā)枝規(guī)律的針葉樹種,如挪威云杉[6]、黑云杉(Piceamariana)[7],由于采用鋸切的方法,因此在解剖過程中并不能保證所有節(jié)子的完整。從20世紀50年代開始木材無損檢測技術(shù)得到迅速發(fā)展,目前木材無損檢測技術(shù)已達到幾十種,如超聲波檢測[8]、紅外線檢測法[9]、應(yīng)力波檢測[10]、光學(xué)檢測[11]、微波檢測[12]、核磁共振檢測法[13]等。與其他無損檢測方法相比,X射線計算機斷層掃描技術(shù)(CT)在木材物理性質(zhì)、生長特性、力學(xué)性質(zhì)、木材缺陷等檢測方面均取得較好的成果。

Bhandarkar et al.[14]利用X射線計算機斷層掃描技術(shù)提出了一種跟蹤算法,可對白蠟樹(Fraxinuschinensis)、紅櫟木(QuercusrubraL)的節(jié)子進行分類、定位及三維重建;將X射線計算機斷層掃描技術(shù)與可視化軟件相結(jié)合,可以追蹤到石盆櫟(Quercuspetraea)中的次生芽發(fā)育痕跡,進而推測出次生節(jié)的發(fā)育規(guī)律[15],X射線計算機斷層掃描技術(shù)可以作為一種可靠的檢測節(jié)子內(nèi)部尺寸方法;Longuetaud et al.[16]把冷銀杉和挪威云杉作為研究對象,構(gòu)建了一套自動檢測針葉樹上節(jié)子的算法,并且可以直接描述節(jié)子的尺寸。

蒙古櫟(Quercusmongolica)是東北地區(qū)的主要建群樹種。因木材堅硬耐磨,具有很好的經(jīng)濟價值。然而蒙古櫟樹種易萌發(fā)側(cè)枝的生物學(xué)特性,致使其木材內(nèi)部節(jié)子較多,特別是包埋在樹干內(nèi)部的疏松節(jié)部分嚴重影響其優(yōu)質(zhì)大徑材培育。本研究以51株蒙古櫟為研究對象,應(yīng)用人工測量與X射線計算機斷層掃描技術(shù)對節(jié)子內(nèi)部、外部相關(guān)特征進行分析。通過蒙古櫟節(jié)子分布規(guī)律,節(jié)子外部特征、內(nèi)部特征關(guān)聯(lián)分析,基于節(jié)子外部特征建立了疏松節(jié)長度預(yù)測模型,可為蒙古櫟開展合理修枝和培育無節(jié)良材提供參考。

1 研究區(qū)概況

試驗地設(shè)在遼寧省清原滿族自治縣夏家堡鎮(zhèn)灣龍背村夏家堡林場7林班1作業(yè)區(qū)18小班,地理中心坐標為北緯125°12′34″、東經(jīng)42°11′9″。平均海拔約為603 m,年平均氣溫為3.9～5.4 ℃,1月份平均溫度最低,最低溫度能達到-37.6 ℃,7月份平均溫度最高,最高溫度能達到36.5 ℃。高于10 ℃的年活動積溫在2 497.5～2 943.0 ℃之間,無霜期120～139 d,年均降水量775 mm,年均日照2 433 h。樣地內(nèi)蒙古櫟為天然次生林純林,林內(nèi)的散生樹種:水曲柳(Fraxinusmandshurica)、黃檗(Phellodendronamurense)、核桃楸(Juglansmandshurica)、色木槭(Acerpictum)等,林分密度為1 500株·hm-2,未進行過撫育間伐。土壤類型為暗棕壤土,土壤A層厚度在15～25 cm之間。

2 研究方法

節(jié)子外部屬性測量。在林內(nèi)隨機選取51株蒙古櫟,取樣前利用羅盤定下北向(N),并從樹干基部向上標出,同時測量木材的胸徑、樹高、冠幅等,從樹干基部開始,按長度為1 m的木段鋸斷,并在其兩端標記樹號和木段號。

51株蒙古櫟的基本信息見表1,對樹皮表面可見節(jié)的外部數(shù)據(jù)進行人工測量,對每個節(jié)子的外部指標測量3次并取平均值作為最終數(shù)值。節(jié)子外部指標共6個,分別為節(jié)子著生高度(HI):樹干基部到節(jié)子封口中心位置的高度;節(jié)子著生部位直徑(DI):節(jié)子封口中心位置的主干直徑;外部疤痕封口長度(Ls):疤痕封口沿主干方向上的長度;外部疤痕封口寬度(Ws):疤痕封口垂直于主干方向上的長度;外部疤痕長度(Lm):疤痕沿主干方向上的長度;外部疤痕寬度(Wm):疤痕垂直于主干方向上的長度(圖1)。

表1 蒙古櫟樣木的基本信息

疤痕中間類似圓印為封口。Ls為疤痕封口長度;Ws為疤痕封口寬度;Lm為疤痕長度;Wm為外部疤痕寬度。

節(jié)子內(nèi)部屬性測量。使用NeuViz Epoch 無極512層全景多模態(tài)X射線計算機斷層掃描設(shè)備對所有木段進行掃描,X射線計算機斷層掃描(CT)設(shè)備可視分辨率為0.17 mm,一次性掃描長度為110 cm,最大載質(zhì)量約為100 kg木段,木段以約2 cm·s-1的速度在環(huán)形上平移,一次完整的掃描需要1～2 min。

(3)沙溝泥石流危害性大，致災(zāi)能力為強，目前有排導(dǎo)槽，但2016年6月泥石流暴發(fā)后，已淤塞，沙溝泥石流受災(zāi)體處于危險工作狀態(tài)，成災(zāi)可能性大。

X射線計算機斷層掃描參數(shù)設(shè)定:掃描電壓為120 kV,掃描電流為100 mA,窗位為-450 HU,窗寬為1 500 HU。掃描平面的厚度為1 mm,每根原木產(chǎn)生約1 000幅連續(xù)的X射線計算機斷層掃描圖像。所有獲得的X射線計算機斷層掃描圖像輸入Neusoft軟件進行重建和檢測。通過MPR組件批處理結(jié)合基本形態(tài)學(xué)、閾值和邊緣檢測函數(shù),對一系列X射線計算機斷層掃描圖像進行年輪數(shù)量、節(jié)子位置、形狀識別和提取,然后使用ROI工具測量其尺寸大小。X射線計算機斷層掃描圖像分辨率為512×512像素。

節(jié)子內(nèi)部指標共11個,分別為節(jié)子高度(Hk):節(jié)子沿主干方向上投影的長度;節(jié)子寬度(Wk):徑向上節(jié)子末端到主干髓心的距離;節(jié)子長度(Lk):節(jié)子從形成到完全愈合的距離;節(jié)子直徑(Dk):節(jié)子最寬處的長度;疏松節(jié)長度(Ldk):節(jié)子從死亡到完全愈合的長度;節(jié)子著生角度(IA):主干與節(jié)子髓心的夾角,范圍一般在0～90°;節(jié)子形成時間(YE):節(jié)子開始生長形成的年份;節(jié)子死亡時間(YD):節(jié)子停止生長的年份;節(jié)子完全愈合時間(YO):節(jié)子完全被包埋的年份;節(jié)子壽命(RBD):節(jié)子從形成到死亡所經(jīng)歷的時間;節(jié)子愈合年限(OT):節(jié)子從死亡到完全愈合所經(jīng)歷的時間(圖2)。

節(jié)子中黑色部分是疏松節(jié),其余部分是健全節(jié)。為節(jié)子高度為節(jié)子寬度為節(jié)子長度為節(jié)子直徑為疏松節(jié)長度(Llk);∠AOF為節(jié)子著生角度(IA);Ypith為節(jié)子形成年份(YE);YD為節(jié)子死亡年份,YD=(Y1+Y2)/2;Y3為節(jié)子完全愈合年份(OT);RBD為節(jié)子壽命,RBD =(Y1+Y2)/2-Ypith;OT為節(jié)子愈合年限,OT=Y3-[(Y1+Y2)/2]。

采用IBM SPSS 22.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,同時使用最小顯著性差異法(LSD)進行多重比較,差異顯著性水平a= 0.05。使用決定系數(shù)(R2)來判定擬合優(yōu)度;應(yīng)用獨立樣本數(shù)據(jù)對模型進行檢驗,通過平均偏差(ME)、平均絕對偏差(MAE)、平均相對偏差(RME)、平均相對偏差絕對值(RMAE/%)、均方根誤差(RMSE)和預(yù)測精度(P/%)來評價模型的預(yù)測能力,公式如下:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

3 結(jié)果與分析

3.1 蒙古櫟節(jié)子類型

蒙古櫟節(jié)子類型包括:初生節(jié)和次生節(jié),初生節(jié)包括包埋節(jié)、未包埋節(jié);包埋節(jié)包括:表面可見節(jié)和表面不可見節(jié),少部分包埋節(jié)中存在腐朽節(jié)(圖3)。

3.2 蒙古櫟節(jié)子數(shù)量統(tǒng)計

應(yīng)用X射線計算機斷層掃描技術(shù)可以檢測木材內(nèi)部所有的節(jié)子及起源,將51株蒙古櫟按始發(fā)位置、包埋程度和表面可見情況進行分類統(tǒng)計(表2)。節(jié)子總數(shù)為4 549個,平均每株蒙古櫟有89個節(jié)子。按始發(fā)位置分:初生節(jié)共計4 486個,占比98.62%,次生節(jié)63個,占比1.38%;按包埋程度分:包埋節(jié)3 687個,占比81.05%,未包埋節(jié)799個,占比17.56%;按樹干表面可見情況分:表面可見節(jié)1 234個,占比27.13%,表面不可見節(jié)2 453個,占比53.92%。

表2 蒙古櫟節(jié)子數(shù)量統(tǒng)計表

3.3 蒙古櫟節(jié)子隨著生高度分布特征

在垂直高度上,蒙古櫟節(jié)子數(shù)量隨著生高度(HI)增加呈先增加后降低的趨勢(表3)。在0

(a)為包埋節(jié);(b)為未包埋節(jié);(c)為腐朽節(jié);(d)為包埋節(jié)(表面不可見);(e)為次生節(jié)。

表3 蒙古櫟節(jié)子的分布特征

節(jié)子死亡時間(YD)/a節(jié)子數(shù)量/個節(jié)子數(shù)量比例/%節(jié)子壽命(RBD)/a節(jié)子數(shù)量/個節(jié)子數(shù)量比例/ %節(jié)子愈合時間(OT)/ a節(jié)子數(shù)量/個節(jié)子數(shù)量比例/ %1≤YD≤5 50.123280.611 1763.866≤YD≤10651.4241342.95274816.4411≤YD≤1545710.05549010.773101422.2716≤YD≤2080417.66683718.39496821.2921≤YE≤2592220.27797521.44564914.2626≤YD≤30103022.64888319.42646410.2031≤YD≤3579117.38960113.2172485.4536≤YD≤403798.33104078.9581312.8741≤YD≤45972.13111342.949811.78RBD>12601.32OT>10721.58

3.4 蒙古櫟節(jié)子隨徑向分布特征

蒙古櫟節(jié)子數(shù)量隨著生直徑(DI)的減小呈先增加后降低的趨勢(表3)。當DI>15 cm時,節(jié)子分布數(shù)量為290個,僅占總數(shù)的6.38%;當13 cm

3.5 蒙古櫟節(jié)子形成和死亡時間分布特征

蒙古櫟節(jié)子數(shù)量隨著林木節(jié)子形成時間(YE)的增長呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢(表3),1 a≤YE≤5 a時,節(jié)子形成數(shù)量為207個,僅占總數(shù)的4.55%;6 a≤YE≤10 a時,形成的節(jié)子逐漸增多,達到876個,占總數(shù)的19.25%;11 a≤YE≤15 a時,節(jié)子形成數(shù)量達到峰值1 384個,占總數(shù)的30.42%;16 a≤YE≤20 a時,節(jié)子形成數(shù)量為1 105個,占總數(shù)的24.28%;21 a≤YE≤30 a時,隨著時間的增加開始形成的節(jié)子數(shù)量迅速減少,由740個(16.27%)下降到213個(4.68%)。蒙古櫟節(jié)子的形成時間主要集中在11 a≤YE≤20 a,此時形成節(jié)子的數(shù)量為2489個,占總數(shù)的54.7%。

蒙古櫟節(jié)子死亡時間(YD)較生長時間有一定程度的延后(表3),1 a≤YD≤10 a時,節(jié)子死亡數(shù)量較少,在徑向生長的10 a開始節(jié)子死亡的數(shù)量逐漸增加。當11 a≤YD≤15 a時,節(jié)子死亡數(shù)量為457個,占總數(shù)的10.05%;當16 a≤YD≤20 a時,節(jié)子死亡數(shù)量為804個,占總數(shù)的17.66%,隨后節(jié)子死亡數(shù)量的增加速度逐漸減緩;當21 a≤YD≤25 a時,節(jié)子死亡數(shù)量達到922個(20.27%);當26 a≤YD≤30 a時,節(jié)子死亡數(shù)量為1 030個,占總數(shù)的22.64%;從徑向生長31 a開始,節(jié)子死亡數(shù)量呈現(xiàn)下降趨勢。當31 a≤YD≤35 a,節(jié)子死亡數(shù)量為791個,占總數(shù)的17.38%;當36 a≤YD≤40 a、41 a≤YD≤45 a的節(jié)子死亡數(shù)量分別為379個(8.33%)、97個(2.13%);蒙古櫟節(jié)子的死亡時間主要集中在16 a≤YD≤35 a,此階段節(jié)子死亡數(shù)量為3 547個,占總數(shù)的77.95%。

3.6 蒙古櫟節(jié)子壽命分布特征

蒙古櫟節(jié)子壽命(RBD)范圍在3 a≤RBD≤18 a,平均壽命為7.55a(表3)。節(jié)子壽命為7 a時所占頻率最高,為975個(21.44%);節(jié)子壽命低于4 a和高于11 a時的節(jié)子數(shù)量均不超過3%。

3.7 蒙古櫟節(jié)子愈合時間分布

蒙古櫟節(jié)子愈合時間(OT)范圍在1 a≤OT≤17 a,平均愈合時間為4.1 a(表3)。當1 a≤OT≤3 a時,節(jié)子數(shù)量呈上升趨勢,愈合時間為3 a時,節(jié)子數(shù)量占比最高,為1 014個(22.27%);從愈合時間為4 a開始,節(jié)子數(shù)量開始降低,由968個(21.29%)迅速下降至72個(1.58%),愈合時間大于7 a的節(jié)子數(shù)量均不超過3%,僅有72個(1.58%)節(jié)子的愈合時間超過了10 a,3 843個(84.46%)節(jié)子的愈合時間在2 a≤OT≤6 a范圍內(nèi)。

3.8 蒙古櫟節(jié)子著生直徑與愈合時間的關(guān)系

蒙古櫟節(jié)子愈合時間隨著節(jié)子著生直徑的增加而增加(圖4)。當節(jié)子著生直徑為10 mm時,節(jié)子愈合時間為4 a;當節(jié)子著生直徑為20 mm時,節(jié)子愈合時間增加到6 a;當節(jié)子直徑為30 mm時,節(jié)子愈合所需時間為8 a。

圖4 蒙古櫟節(jié)子著生直徑與愈合時間的關(guān)系曲線

3.9 蒙古櫟節(jié)子外部數(shù)據(jù)與疏松節(jié)長的相關(guān)性

應(yīng)用IBM SPSS 22.0對蒙古櫟樹干外部數(shù)據(jù)與疏松節(jié)長度進行相關(guān)性分析,疏松節(jié)長度與著生直徑、疤痕封口寬度、疤痕封口長度、疤痕寬度、疤痕長度均呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),而與著生高度呈極顯著負相關(guān)(P<0.01)。

3.10 疏松節(jié)長度多元線性回歸模型的構(gòu)建

將節(jié)子外部的著生高度、著生直徑、封口長度、封口寬度、疤痕長度、疤痕寬度6個指標作為自變量,與節(jié)子內(nèi)部特征進行逐步回歸分析,得到描述疏松節(jié)長度的最優(yōu)模型:Llk=-1.636 +0.36DI+0.104Ls+0.048Ws+0.061Lm,R2=0.301。模型的殘差分布很均勻,表明方程模擬效果較好(圖5)。采用獨立樣本對建立的模型進行檢驗,模型的預(yù)估誤差都較低,其中平均偏差為0.083、平均絕對偏差為4.922、平均相對偏差為22.286,預(yù)估精度(P)達到95.15%。

圖5 疏松節(jié)長度模型的殘差分布

4 討論

本試驗共獲取了4 549個節(jié)子,平均每株蒙古櫟包含89個節(jié)子,這一數(shù)值遠大于破壞性取樣的研究,例如水曲柳(Fraxinusmandshurica)單株平均包含23個節(jié)子[17]、格木(Erythrophleumfordii)單株平均包含39個節(jié)子[18]、樟子松(Pinussylvestris)單株平均包含30個節(jié)子[19],采用X射線計算機斷層掃描技術(shù)可以獲得更多表面不可見的節(jié)子,而結(jié)果顯示,表面不可見的節(jié)子占總數(shù)的53.92%,因此采用無損檢測技術(shù)的方式調(diào)查節(jié)子數(shù)量更為可靠。

節(jié)子著生高度(HI)多數(shù)分布在4 m

蒙古櫟節(jié)子的平均壽命為7.55 a,低于水曲柳9.5 a、樟子松12.3 a[21],是由于天然林中樹干自然整枝強烈。

節(jié)子壽命越長,節(jié)子尺寸就越大,導(dǎo)致節(jié)子需要更長的時間來愈合,節(jié)子所需愈合時間越長,其受到的真菌侵染的概率和程度也就越高。節(jié)子愈合時間除了決定疏松節(jié)部分的大小,還體現(xiàn)了木材傷口的愈合速率,間接體現(xiàn)了木材的生長情況。蒙古櫟節(jié)子平均愈合時間為4.1 a,與米老排(Mytilarialaosensis)4.6 a、水曲柳6.7 a[17]、歐洲白蠟(Fraxinusexcelsior)7.7 a[22]相比略低。這說明蒙古櫟屬于愈合速率較快的樹種,但愈合時間還會受到自然環(huán)境的影響。結(jié)合蒙古櫟節(jié)子生長、死亡、愈合時間規(guī)律來看,蒙古櫟的修枝工作應(yīng)在徑向生長的15 a開始,及時去除掉與生長無益的側(cè)枝和樹干上的殘茬。

以往研究中,多通過側(cè)枝數(shù)據(jù)預(yù)測節(jié)子的內(nèi)部屬性[23-24]。但是,當樹枝從樹干上脫落,樹枝的剩余部分被樹體覆蓋并包埋時,側(cè)枝數(shù)據(jù)就變得很難獲取。因此,需要找到表現(xiàn)良好的替代指標,有研究發(fā)現(xiàn)節(jié)子在樹干上留下的外部痕跡可以很好的替代側(cè)枝數(shù)據(jù)[25]。對于闊葉樹種,外部疤痕和內(nèi)部屬性之間存在強烈的相關(guān)性[26-27]。結(jié)果表明,這些外部指標與疏松節(jié)長度均顯著相關(guān)(P<0.01)。對于沒有明顯發(fā)枝規(guī)律的闊葉樹,節(jié)子在外部的痕跡是非?？煽康念A(yù)測因子[25]。

本研究采用X射線計算機斷層掃描技術(shù)對原木進行分析,在不損傷樹木的前提下,獲取蒙古櫟節(jié)子的內(nèi)部數(shù)據(jù),從而達到高效檢測的目的。單次掃描長度1 m的原木僅需2 min,相比破壞性方法節(jié)省了大量時間。試驗結(jié)果表明,X射線計算機斷層掃描技術(shù)得到的預(yù)測模型比傳統(tǒng)的測量方法具有更高的擬合效果。采用獨立樣本對模型進行檢驗,預(yù)測準確率在95%以上。但X射線計算機斷層掃描檢測也存在一些問題,如在X射線計算機斷層掃描圖像中,結(jié)節(jié)的邊緣出現(xiàn)在邊材時,雖然醫(yī)學(xué)X射線計算機斷層掃描的分辨率足以用于節(jié)子尺寸的研究,但圖像灰度的微小變化會影響一些測量值,從而影響預(yù)測精度。

5 結(jié)論

利用X射線計算機斷層掃描技術(shù)成功檢測蒙古櫟樹干內(nèi)部節(jié)子。對51株蒙古櫟樹干進行掃描,共得到4 549個節(jié)子。30年生的蒙古櫟單株節(jié)子數(shù)量約為89個。蒙古櫟節(jié)子類型主要包括:初生節(jié)和次生節(jié),初生節(jié)分為包埋節(jié)和未包埋節(jié)。節(jié)子著生高度主要分布在4 m