洪元程，徐偉強(qiáng)，葉功富，張立華

（1. 福建農(nóng)林大學(xué)，福建 福州 350002；2. 中國(guó)科學(xué)院華南植物園，廣東 廣州 510650；3. 福建省林業(yè)科學(xué)研究院，福建 福州 350012）

東南沿海木麻黃人工林生物量估測(cè)模型研究

洪元程1，徐偉強(qiáng)2，葉功富3，張立華3

（1. 福建農(nóng)林大學(xué)，福建 福州 350002；2. 中國(guó)科學(xué)院華南植物園，廣東 廣州 510650；3. 福建省林業(yè)科學(xué)研究院，福建 福州 350012）

摘要：選擇直線(xiàn)方程、對(duì)數(shù)方程、冪函數(shù)方程和指數(shù)方程4種數(shù)學(xué)方程，對(duì)木麻黃各組分（根、干、枝和小枝）生物量與測(cè)樹(shù)因子間的關(guān)系進(jìn)行擬合。結(jié)果表明，木麻黃各組分生物量與胸徑（D）和胸徑平方乘樹(shù)高（D2H）之間的相關(guān)性均達(dá)到顯著水平（P< 0.001）；但不同數(shù)學(xué)方程的關(guān)系模型擬合的相關(guān)程度不同，在分別以D和D2H為自變量的兩種關(guān)系模式中，均表現(xiàn)為直線(xiàn)方程對(duì)木麻黃根生物量模型的擬合效果最佳，冪函數(shù)方程對(duì)干、枝和小枝生物量模型的擬合效果最佳。

關(guān)鍵詞：木麻黃；人工林；生物量；胸徑；樹(shù)高；數(shù)學(xué)模型

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，是大氣二氧化碳的儲(chǔ)備庫(kù)，貯存了陸地生態(tài)系統(tǒng)90%以上的碳，成為全球氣候變化的重要調(diào)控器，調(diào)控能力的大小與森林的物質(zhì)生產(chǎn)密切相關(guān)。因此，森林生物量和生產(chǎn)力研究一直受到各研究者的普遍關(guān)注。森林生物量和生產(chǎn)力的估測(cè)是一項(xiàng)繁重的工作，傳統(tǒng)的測(cè)定方法有氣體交換法和直接收獲法，具有一定的應(yīng)用價(jià)值，但也存在著儀器設(shè)備昂貴，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，對(duì)研究對(duì)象破壞較大，不能連續(xù)觀(guān)測(cè)等缺點(diǎn)。目前，通過(guò)利用森林生物量與氣候因子或胸徑、樹(shù)高等生長(zhǎng)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系建立數(shù)學(xué)模型，從而估算森林植被的生產(chǎn)力，得到了普遍應(yīng)用。

木麻黃科（Casuarina）植物有4屬96種[1]，天然分布于澳大利亞、東南亞和太平洋群島，我國(guó)最早于1897年將木麻黃引種到臺(tái)灣[2]，現(xiàn)已廣泛引種到浙江、福建、廣東、廣西、海南和臺(tái)灣的濱海地區(qū)，以及南海諸島，舟山群島是其分布的最北界限[10]。其種植面積已達(dá)30余萬(wàn)hm2，成為我國(guó)華南沿海地區(qū)重要的造林樹(shù)種之一[3]。木麻黃為重要的生態(tài)林、用材林和多用途林，對(duì)防風(fēng)固沙、土壤改良和沿海退化生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)等均具有重要作用，特別在沿海前緣沙質(zhì)地帶造林仍無(wú)其它可替代樹(shù)種[3～4]。

前人曾對(duì)我國(guó)不同地區(qū)木麻黃人工林生物量與測(cè)樹(shù)因子間的關(guān)系進(jìn)行模擬[5～9]，但這都是小范圍的，有的還只局限于某個(gè)地區(qū)的同齡林，而對(duì)整個(gè)東南沿海分布區(qū)的木麻黃人工林進(jìn)行生物量估測(cè)模型的研究還未見(jiàn)報(bào)道。本文以浙江、福建、廣東、廣西和海南沿海地區(qū)的木麻黃人工林為研究對(duì)象，探討其各部分生物量與測(cè)樹(shù)因子間的關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建精度較高的生物量估測(cè)模型，為木麻黃人工林生物量和生產(chǎn)力研究提供理論基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為浙江、福建、廣東、廣西、海南沿海地區(qū)的木麻黃人工林（純林），屬于我國(guó)海洋性季風(fēng)氣候區(qū)，由北向南分屬北亞熱帶、中亞熱帶、南亞熱帶、熱帶，地質(zhì)構(gòu)造以持續(xù)上升為主，在地貌上多為山地丘陵海岸。由于海浪、流水、大風(fēng)的作用，在河流入?？诤蜕降厍鹆旰０抖沃械母蹫硟?nèi)普遍分布著淤泥質(zhì)海岸和沙礫質(zhì)海岸。本研究中的木麻黃人工林土壤為濱海風(fēng)沙土或?yàn)I海鹽土，林下植被數(shù)量和物種少，主要由一些適生于海岸土壤環(huán)境的耐旱耐鹽的植物組成。

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置

于2007年10月到2008年7月，在浙江、福建、廣東、廣西、海南沿海地區(qū)的木麻黃人工林（純林）中設(shè)置100～400 m2樣地共計(jì)42個(gè)，其中，幼齡林（10 a以下）樣地6個(gè)，中齡林（11～15 a）樣地18個(gè)，成熟林（21～30 a）樣地18個(gè)。在樣地內(nèi)進(jìn)行每木檢尺，檢測(cè)指標(biāo)包括胸徑（D）、樹(shù)高（H）、枝下高和冠幅等。根據(jù)林分的平均胸徑（或徑級(jí)平均胸徑）和平均樹(shù)高（或徑級(jí)平均樹(shù)高），并結(jié)合枝下高和冠幅選擇標(biāo)準(zhǔn)木。本研究共選取標(biāo)準(zhǔn)木33株進(jìn)行生物量的測(cè)定。

2.2 單木生物量測(cè)定

將標(biāo)準(zhǔn)木分為干（莖）、枝、小枝（葉狀枝）和根4部分（木麻黃長(zhǎng)期適應(yīng)干旱缺水的濱海沙地環(huán)境，使其形態(tài)結(jié)構(gòu)特征發(fā)生了一系列變化，葉片嚴(yán)重退化成鱗片狀，由小枝代替葉片行使光合、蒸騰等生理功能），花、果實(shí)等較小組分因季節(jié)性變化沒(méi)有測(cè)定。采用分層切割法測(cè)定干、枝、小枝的鮮質(zhì)量，壕溝全挖法測(cè)定根的鮮質(zhì)量。各組分分別取樣100～200 g。樣品帶回室內(nèi)后在105℃下烘干至恒重，計(jì)算樣品的含水率。

2.3 生物量估測(cè)模型擬合

選擇直線(xiàn)方程、對(duì)數(shù)函數(shù)方程、冪函數(shù)方程和指數(shù)函數(shù)方程4種數(shù)學(xué)方程，對(duì)樣木各組分（器官）生物量（W；干質(zhì)量）分別與其胸徑（D）及胸徑平方乘樹(shù)高（D2H）關(guān)系進(jìn)行模擬。

2.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)測(cè)定的干、枝、小枝和根的鮮質(zhì)量及其相應(yīng)的含水率求出各組分的干質(zhì)量。生物量（W）的單位為kg，胸徑（D）的單位為cm，樹(shù)高（H）的單位為m。

采用SPSS13.0軟件擬合上述回歸方程，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 以D為自變量的估測(cè)模型

標(biāo)準(zhǔn)木各組分生物量與胸徑之間關(guān)系的擬合結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可見(jiàn)，采用4種數(shù)學(xué)模式模擬的木麻黃各組分生物量與胸徑之間的關(guān)系均達(dá)到顯著水平（P< 0.001），其中，根的生物量與胸徑之間關(guān)系的模型中，擬合效果最好的是直線(xiàn)方程（r2= 0.906），其次是冪方程（r2= 0.888），再次是對(duì)數(shù)方程（r2= 0.877）和指數(shù)方程（r2= 0.841）；干生物量與胸徑關(guān)系的模型中，相關(guān)系數(shù)由大到小分別為冪方程、指數(shù)方程、直線(xiàn)方程和對(duì)數(shù)方程，r2為0.698～0.918；枝生物量模型中，冪方程的擬合效果最好，直線(xiàn)方程最差，對(duì)數(shù)方程和指數(shù)方程介于二者之間；小枝生物量模型中，4種方程相關(guān)系數(shù)介于0.624和0.664，波動(dòng)幅度較小。

表1 木麻黃各組分生物量與胸徑之間的關(guān)系Table 1 Relationship between biomass ofC. equisetifoliacomponents and DBH

3.2 以D2H為自變量的估測(cè)模型

木麻黃各組分生物量與胸徑平方乘樹(shù)高（D2H）之間關(guān)系的擬合結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可以看出，各組分生物量與D2H在4種模型中的相關(guān)性均達(dá)到顯著水平（P< 0.001）。其中，根生物量模型中，相關(guān)系數(shù)由大到小的分別為直線(xiàn)方程、對(duì)數(shù)方程、冪方程和指數(shù)方程；冪方程在干生物量模型中的擬合效果最佳，其次為直線(xiàn)方程，再次為指數(shù)方程，對(duì)數(shù)方程的擬合效果最差；枝生物量模型中，冪方程具有最佳的擬合效果（r2= 0.706），其他依次為對(duì)數(shù)方程、直線(xiàn)方程和指數(shù)方程；冪方程在小枝生物量模型中也具有最佳的擬合效果，其次為對(duì)數(shù)方程，指數(shù)方程和直線(xiàn)方程的相關(guān)系數(shù)分別低至0.431和0.430，但也均達(dá)到顯著水平（P< 0.001）。

3.3 最佳估測(cè)模型

根據(jù)各組分生物量與測(cè)樹(shù)因子間相關(guān)系數(shù)的大小，得出估測(cè)木麻黃各組分生物量的最佳模型，如表3所示。由表3可以更加直觀(guān)的看出，在分別以D為自變量和以D2H為自變量的兩種關(guān)系模式中，均表現(xiàn)為直線(xiàn)方程對(duì)木麻黃根生物量模型的擬合效果最佳，冪函數(shù)方程對(duì)干、枝和小枝生物量模型的擬合效果最佳，且估測(cè)根和干生物量模型的精度（r2為0.906～0.944）遠(yuǎn)高于枝和小枝（r2為0.602～0.739）。由于研究區(qū)域的范圍較廣，不同地區(qū)的木麻黃人工林生境條件相差較大，生境的差異導(dǎo)致林木的形狀、大小等生長(zhǎng)情況存在差異。從各組分生物量模型的相關(guān)系數(shù)大小來(lái)看，生境對(duì)木麻黃枝和小枝生長(zhǎng)的影響程度高于對(duì)根和干的影響。

表2 木麻黃各組分生物量與D2H的關(guān)系Table 2 Relationship between biomass ofC. equisetifoliacomponents and D2H

4 討論

本文在探討木麻黃不同組分生物量與胸徑（D）或胸徑平方乘樹(shù)高（D2H）關(guān)系時(shí)，擬合了各組分生物量的估測(cè)模型。比較了“W—D”和“W—D2H”兩種關(guān)系模式下的各組分最佳模型的相關(guān)系數(shù)（r2），結(jié)果顯示，“W—D”模式在模擬枝和小枝生物量模型時(shí)較“W—D2H”模式效果好，而在模擬根和干生物量模型時(shí)效果較差。由此可見(jiàn)，在擬合模型時(shí)，測(cè)樹(shù)因子的選擇對(duì)模型的精度具有重要影響。因此，為保證估測(cè)精度，應(yīng)盡可能在充分探討林木（組分）生物量與反映林木形狀、大小的各因子間關(guān)系的基礎(chǔ)上，選擇相關(guān)性較高的模型。

表3 估測(cè)木麻黃各組分生物量的最佳模型Table 3 The best models for estimating biomass ofC. equisetifoliacomponents

用來(lái)估測(cè)生物量的數(shù)學(xué)方程有不同的類(lèi)型，不同類(lèi)型具有不同的估測(cè)差異。前人在擬合木麻黃生物量模型時(shí)幾乎是基于給定的一種數(shù)學(xué)形式[5～9,11～12]，并沒(méi)有在對(duì)不同的數(shù)學(xué)形式比較分析基礎(chǔ)上選出相關(guān)性較高的形式。本文選擇直線(xiàn)方程、對(duì)數(shù)方程、冪函數(shù)方程和指數(shù)方程來(lái)模擬木麻黃不同組分生物量與測(cè)樹(shù)因子的關(guān)系。4種數(shù)學(xué)方程模擬的關(guān)系模型的相關(guān)性都達(dá)到顯著水平，說(shuō)明這4種形式都適合用來(lái)模擬木麻黃各組分生物量。但是不同數(shù)學(xué)形式的關(guān)系模型其相關(guān)程度不同，在根的估測(cè)模型中，直線(xiàn)方程的相關(guān)性更強(qiáng)，其他組分的模型以?xún)绾瘮?shù)方程的相關(guān)性更強(qiáng)。

本文擬合生物量估測(cè)模型所用到的數(shù)據(jù)，來(lái)自浙江、福建、廣東、廣西和海南沿海地區(qū)的木麻黃人工林標(biāo)準(zhǔn)木。不同地區(qū)的木麻黃人工林土壤性質(zhì)、所處的氣候條件、林齡、密度、經(jīng)營(yíng)措施等存在不同程度的差異，林木的形狀、大小等生長(zhǎng)狀況不同，因此在使用本文所得出的生物量估測(cè)模型對(duì)具體的木麻黃林分進(jìn)行生物量估測(cè)時(shí)，不可避免會(huì)產(chǎn)生偏差，建議使用前對(duì)估測(cè)模型進(jìn)行必要的驗(yàn)證和適當(dāng)?shù)膮?shù)調(diào)整。

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中圖分類(lèi)號(hào)：S718.55

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-3776（2010）04-0066-04

收稿日期：2010-05-04；修回日期：2010-06-11

基金項(xiàng)目：國(guó)家“十一五”科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“福建省縱深沿海防護(hù)林體系構(gòu)建技術(shù)試驗(yàn)示范”（2009BADB2B03），福建省森林培育與林產(chǎn)品加工利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目

作者簡(jiǎn)介：洪元程（1964－），男，福建莆田人，博士研究生，從事沿海防護(hù)林生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)研究。

Model for Estimating Biomass of Casuarina equisetifolia Plantation in Coastal Region of the Southeastern China

HONG Yuan-cheng1，XU Wei-qiang2，YE Gong-fu3，ZHANG Li-hua3（1. Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China;2. South China Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510650, China; 3. Fujian Academy of Forestry Sciences, Fuzhou 350012, China）

Abstract:Linear, logarithmic, power and exponential equations were used to estimate the relationship between biomass ofCasuarina equisetifoliacomponents (including root, stem, branch and branchlet) and the diameter at the breast height (D) or the square of D multiplied by height (D2H). The results showed that there was significant correlation between them. But the correlative coefficients were different in different mathematical equations for the relationship between biomass and D or D2H. The best model for estimating biomass ofC. equisetifoliaroot was linear equation, and the best one for estimating biomass of stem, branch and branchlet was power equation.

Key words:Casuarina equisetifolia; plantation; biomass; DBH; height; mathematical model