洪雅退耕還林地苦竹生物量與碳儲(chǔ)量研究

郭小軍，賴元長(zhǎng)，先開(kāi)炳

(1.四川省林業(yè)科學(xué)技術(shù)推廣總站，四川 成都 610081;2.四川省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，四川 成都 610081)

森林生物量是研究很多林業(yè)問(wèn)題和生態(tài)問(wèn)題的基礎(chǔ)［1，2］，是森林固碳能力的重要標(biāo)志，也是評(píng)估森林碳收支的重要參數(shù)。全球范圍內(nèi)森林生物量約占陸地植被生物量的90%以上，森林生物量的變化在極大程度上影響著陸地碳循環(huán)的收支平衡。由于人類的各種開(kāi)發(fā)活動(dòng)，全球森林面積正在急劇下降，而竹林面積卻以3%的速度在遞增［3］。竹林生態(tài)系統(tǒng)作為森林生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，是重要的碳匯和碳源［4］，對(duì)減緩氣候變暖的作用超過(guò)林木［5］。因此，對(duì)竹林生態(tài)系統(tǒng)生物量、碳儲(chǔ)量進(jìn)行細(xì)致研究顯得必要而緊迫。

苦竹(Pleioblastus amarus(Keng)Keng f.)作為四川省優(yōu)良的鄉(xiāng)土竹種，是華西雨屏區(qū)的重要退耕竹種，具有重要的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益［6，7］。已有學(xué)者對(duì)川西地區(qū)苦竹生物量、碳儲(chǔ)量進(jìn)行過(guò)報(bào)道［8，9］，但對(duì)苦竹碳儲(chǔ)量估算的生物量及模型構(gòu)建的研究尚未見(jiàn)報(bào)道。由于自然條件和苦竹生長(zhǎng)的地域差異，福建、浙江等地的苦竹生物量模型研究中，均采用形態(tài)因子(胸徑、竹高、枝下高等)對(duì)各器官生物量、總生物量進(jìn)行擬合［10，11］，卻忽略了各器官生物量與總生物量的擬合。生物量、碳儲(chǔ)量的測(cè)定，不僅存在著區(qū)域差異，而且受經(jīng)營(yíng)措施的影響，對(duì)同一區(qū)域采用不同方法度量也存在著差異［12，13］。本文擬通過(guò)對(duì)苦竹形態(tài)因子、各器官生物量和總生物量的線性、曲線擬合，探討相互之間的關(guān)系，建立苦竹生物量模型，并在此基礎(chǔ)上估算苦竹碳儲(chǔ)量，為我國(guó)竹林生物量與碳儲(chǔ)量研究探尋新的途徑，并提供相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處華西雨屏區(qū)洪雅縣，位于東經(jīng)102°49'～103°32'，北緯29°24'～30°00'，海拔高度為417.5 m～3 090 m，全縣以低、中山地為主，分布在柳江以南和洪雅縣北部的東西地帶，平原主要分布在柳江、花溪一帶。區(qū)域氣候?qū)賮啛釒駶?rùn)性山地氣候，境內(nèi)氣候地區(qū)差異較大，總趨勢(shì)為東北至西南氣溫逐漸降低，降水量逐漸增高。年均溫14℃～16℃，最低、最高溫分別出現(xiàn)在1月和6月，年降雨量達(dá)1 300 mm～2 000 mm，降雨集中在6月～8月。年平均日照1 080 h，全年無(wú)霜期352 d～360 d。區(qū)域土壤類型復(fù)雜，主要為紫色土和黃壤。苦竹初始退耕年限為2000年，主要分布于洪雅縣柳江鎮(zhèn)，在花溪鎮(zhèn)、中山鎮(zhèn)和其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)有零星分布。

2 研究方法

2.1 標(biāo)準(zhǔn)地設(shè)置與樣品采集

在洪雅縣范圍內(nèi)設(shè)置15個(gè)面積為30 m×30 m標(biāo)準(zhǔn)地，再設(shè)置5個(gè)面積為10 m×10 m 的具有代表性且可測(cè)的苦竹群落作為輔助樣地。對(duì)所有樣地進(jìn)行每竹檢尺，調(diào)查其胸徑、地徑、竹高、桿齡。每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)地按不同胸徑、竹高選取平均竹2～3株伐倒進(jìn)行全竹取樣，分別取其竹桿(以1 m 為一區(qū)分段)、竹枝、竹葉、竹蔸、竹鞭及竹根(竹蔸、竹鞭上細(xì)的根系)，野外稱其鮮重，并各取100 g 鮮樣供室內(nèi)分析。

2.2 樣品處理與數(shù)據(jù)方法

樣品在105℃下殺青30 min，再在85℃烘干至恒重并稱重，計(jì)算各部分含水率。碳含量采用重鉻酸鉀—外加熱法測(cè)定［14］。數(shù)據(jù)采用Excel 2003、SPSS13.0 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，對(duì)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。

3 結(jié)果與分析

3.1 苦竹生物量組成分析

調(diào)查研究表明:苦竹平均高為7.50 m，平均胸徑為3.48 cm，苦竹單株平均生物量為2.09 kg，地上、地下部分總生物量為90.02 t·hm－2。不同桿齡苦竹各器官生物量(見(jiàn)表1)，隨著立竹年齡的增長(zhǎng)，苦竹總體生物量逐漸增大，地上部分的生物量呈現(xiàn)逐步增長(zhǎng)趨勢(shì)，地下生物量變化規(guī)律不明顯。各個(gè)器官生物量比重由大到小依次為:桿＞葉＞枝＞鞭＞根＞蔸，竹桿所占比例最大，超過(guò)了總生物量的一半。地下部分生物量總和僅占總生物量的23%，遠(yuǎn)低于地上部分生物量，枝與葉生物量相當(dāng)。各器官生物量比例介于鄭容妹［11］與蔣俊明［15］研究之間。

表1 不同桿齡各器官生物量組成及比例Table 1 Organs' biomass components and proportion of different age

3.2 生物量與各變量相關(guān)性分析

林木的各分量(桿、枝、葉、根等)、形態(tài)因子(胸徑、林木高、地徑等)與林木生物量之間存在內(nèi)在聯(lián)系［16］，通過(guò)相關(guān)分析可以探尋各變量之間相互關(guān)系的程度，進(jìn)而通過(guò)適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛿M合來(lái)對(duì)生物量進(jìn)行有效估測(cè)(見(jiàn)表2)。

表2 苦竹各變量之間相關(guān)矩陣Table 2 The correlation matrix of variables of Pleioblastus amarus

表2 顯示:各形態(tài)因子之間，生物量與各變量之間，桿、枝與其他器官變量之間有顯著或極顯著相關(guān)性，根、蔸、鞭與其他器官變量之間相關(guān)性較小。值得注意的是所有變量中，桿與生物量相關(guān)性最顯著，而桿與各形態(tài)因子之間又有較強(qiáng)的相關(guān)性，因此在擬合方程時(shí)需考慮各器官變量與形態(tài)因子變量的交互關(guān)系，采用分離變量建模［17］。

3.3 生物量模型擬合

生物量模型擬合采用多元線性回歸和一元曲線方式擬合。

3.3.1 形態(tài)因子與各器官生物量擬合

分析表明，多形態(tài)因子與各器官生物量的擬合精度都高于單一形態(tài)因子的擬合精度。各器官中以桿與胸徑、竹高、地徑的共同擬合最好，復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.902，判定系數(shù)為0.814(見(jiàn)表3)。其中胸徑的貢獻(xiàn)最大，胸徑和桿的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.882。形態(tài)因子與其他器官生物量的擬合均不理想，判定系數(shù)都在0.6 以下。

表3 形態(tài)因子與單一器官生物量擬合Table 3 The models between a single organ biomass and shape factors

表4 生物量與胸徑、竹高、地徑擬合模型Table 4 The model of total biomass based on DBH，height and DLH

3.3.2 形態(tài)因子與總生物量擬合

用林木易測(cè)因子的調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)估測(cè)其生物量是目前國(guó)際通用的方法［18］，基于表2 中總生物量與胸徑、竹高、地徑之間相關(guān)性均為極顯著相關(guān)，三者共同建?？赡艽嬖诮换プ饔?，為提高模型擬合的準(zhǔn)確性，擬采用單一變量與總生物量曲線擬合的方式建模。通過(guò)SPSS13.0 中曲線擬合功能擬合了11種曲線，各擬合模型中均以S 曲線擬合程度為最好，具體方程見(jiàn)表4。

表2 相關(guān)性分析中竹高、地徑、胸徑三者線性關(guān)系密切程度高(均＞0.8)，而由三者與總生物量擬合的方程判斷系數(shù)最低，僅為0.678(低于單一變量擬合的判斷系數(shù))，說(shuō)明三者之間確實(shí)存在很強(qiáng)交互作用，不適于共同建模。在分離出來(lái)的各模型中又以胸徑與總生物量擬合的模型為最佳，因此遴選Y=e(2.200－5.085/D)作為總生物量——形態(tài)因子擬合模型。

3.3.3 各器官生物量與總生物量擬合

(1)單一器官與總生物量曲線擬合單一器官與總生物量擬合調(diào)用SPSS13.0 中曲線擬合功能的所有模型(包括Linear、Logarithmic Inverse、Quadratic、Cubic、Compound、Power、S、Growth、Exponential、Logistic 模型)進(jìn)行初步估測(cè)，各擬合曲線見(jiàn)圖1(a)～(f)。

圖1 單一器官與生物量擬合曲線Fig.1 Match curves between total biomass and each organ

通過(guò)各曲線擬合的對(duì)比分析篩選，最優(yōu)模型為桿—總生物量模型:Y=1.9×x0.841 ，其判定系數(shù)達(dá)到了0.90，根的擬合程度最差，判定系數(shù)僅為0.47，這是由于地下根系生長(zhǎng)范圍的不確定性和根系采集的困難性所致。總體來(lái)說(shuō)，桿、枝與總體生物量的擬合較好，其他器官的擬合遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足估測(cè)需求。

(2)多器官因子與總生物量線性擬合

線性擬合采用逐步引入——剔除法(Stepwise)對(duì)所有器官進(jìn)行逐步擬合篩選。通過(guò)不同變量的引入，擬合方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)和判定系數(shù)均得到逐步提高，模型可解釋的變異占總變異的比例越來(lái)越大。當(dāng)用桿、枝、葉擬合時(shí)，判定系數(shù)R2值已達(dá)到0.992，再增加根、蔸、鞭時(shí)，方程的判定系數(shù)增加不顯著。各模型的F 檢驗(yàn)均在0.005 水平顯著，故選用方程Y=0.109 +1.069x1+2.526x2+1.059x3作為線性擬合的最優(yōu)方程(見(jiàn)表5)。

表5 各器官生物量—總生物量線性擬合Table 5 The linear regression between total biomass and organs biomass

綜合比較器官生物量—總生物量的線性及曲線模型，線性模型整體優(yōu)于曲線模型，最終遴選方程Y=0.109 +1.069x1+2.526x2+1.059x3作為苦竹器官生物量—總生物量模型。

3.4 苦竹碳含量分析

通過(guò)測(cè)定分析，從表6可以看出，苦竹各器官碳含量在0.421 7 g·g－1～0.551 1 g·g－1范圍內(nèi)，離散系數(shù)為2.06%～8.67%，苦竹各器官碳含量與毛竹、慈竹基本一致［5，19］，略高于黃從德等［8，9］的研究數(shù)據(jù)0.348 5 g·g－1～0.518 6 g·g－1。各器官中鞭的含碳量最大，為0.539 8 g·g－1，葉的含碳量最低，為0.461 7 g·g－1，各器官含碳量從高到低依次為:鞭＞桿＞蔸＞根＞枝＞葉?？嘀衿骄己繛?.491 9，介于國(guó)際常用的碳含量0.45 g·g－1～0.50 g·g－1之間。

表6 苦竹各器官碳含量Table 6 The carbon content of different organs of Pleioblastus amarus

3.5 苦竹碳儲(chǔ)量分析

苦竹各器官碳儲(chǔ)量由單位面積生物量與苦竹碳含量計(jì)算得出。為減小因平均碳含量及平均生物量計(jì)算時(shí)帶來(lái)的誤差，本研究以各器官實(shí)測(cè)碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù)，單位面積苦竹生物量通過(guò)單株苦竹各器官生物量與立竹度計(jì)算得到。

表7 苦竹各器官碳儲(chǔ)量Table 7 The carbon stock of different organs of Pleioblastus amarus

由表7 及表1可得，除竹鞭以外，各器官碳儲(chǔ)量與生物量分配一致，比例接近。苦竹碳儲(chǔ)量為44.55 t·hm－2，器官碳儲(chǔ)量所占比例中，竹桿最高，為57.17%，地下部分僅占20.42%。由于苦竹每年采伐3年以上老竹，從空間分布看，苦竹林處于生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)平衡中，可近似認(rèn)為每年采伐的慈竹生物量相當(dāng)于現(xiàn)存生物量的25%，從而推算出苦竹年固碳量為11.14 t·hm－2。

由于缺乏研究植被的碳含量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在估算碳儲(chǔ)量時(shí)多采用0.45 g·g－1或0.5 g·g－10。為探討用統(tǒng)一轉(zhuǎn)換系數(shù)帶來(lái)的誤差，用與本研究接近的常用轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)0.5 對(duì)比發(fā)現(xiàn)，實(shí)測(cè)碳含量和以0.5 為轉(zhuǎn)換系數(shù)計(jì)算所得碳儲(chǔ)量有一定差異，其中葉與鞭的誤差最大，分別達(dá)到了8.29%，7.37%。若用0.45，最大誤差可高達(dá)16.63%，平均誤差達(dá)到9.08%。這意味著，竹林碳儲(chǔ)量的估測(cè)中，用統(tǒng)一的碳含量進(jìn)行估算確實(shí)會(huì)帶來(lái)一定誤差。

4 結(jié)論與討論

(1)苦竹各器官生物量中，竹桿所占比例最大，為54%，高于慈竹［20］、苦竹［10］、麻竹［21］、毛竹［22］，說(shuō)明苦竹桿部的物質(zhì)積累優(yōu)于一般竹種?？嘀竦纳锪繛?0.02 t·hm－2，高于麻竹［21］、巴山木竹［23］、華西箭竹［24］等竹種?？嘀裉純?chǔ)量與四川鄉(xiāng)土竹種——慈竹相近［19］，是毛竹林的2.19 倍［22］，速生階段杉木的3.19 倍［25］，熱帶雨林的2.91 倍［26］，說(shuō)明苦竹具較強(qiáng)的貯碳功能。另外，苦竹筍產(chǎn)量較高，筍味獨(dú)特，竹材具有多種用途，這些都決定了苦竹在退耕還林工程中較強(qiáng)的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

(2)研究表明，苦竹總體生物量與桿、枝生物量的相關(guān)性最好。各擬合模型中，以多器官生物量線性擬合總生物量最佳，遠(yuǎn)優(yōu)于形態(tài)因子的最佳擬合精度(0.762)，也大于單一器官生物量的最高擬合精度(0.9)，估測(cè)模型為Y=0.109+1.069x1+2.526x2+1.059x3。這表明僅用地上部分就能很好的擬合苦竹全竹生物量。研究區(qū)有每年苦竹林地取筍和砍伐3 a 生以上老竹的習(xí)慣［5］。因此，用此法結(jié)合竹林砍伐作業(yè)，可無(wú)破壞的對(duì)苦竹林生物量進(jìn)行高精度估測(cè)。

(3)碳儲(chǔ)量的研究結(jié)果與同一區(qū)域前人研究結(jié)果一致。碳儲(chǔ)量的計(jì)算中，眾多研究者采用平均碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù)(常用0.45 或0.5)，本文通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，即使用與本文平均碳含量相接近的0.5 作為轉(zhuǎn)換系數(shù)，所估測(cè)的碳儲(chǔ)量依然存在一定誤差，降低了碳儲(chǔ)量估測(cè)的精度。因此，為了準(zhǔn)確估測(cè)苦竹碳儲(chǔ)量，應(yīng)根據(jù)苦竹各器官的實(shí)測(cè)碳含量作為轉(zhuǎn)換系數(shù)。

［1］張世利，劉健，余坤勇.基于SPSS 相容性林分生物量非線性模型研究［J］.福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008，37(5):496～500.

［2］王仲鋒.森林生物量建模與精度分析［D］.北京:北京林業(yè)大學(xué)，2006.

［3］陳先剛，張一平，張小全，等.過(guò)去50年中國(guó)竹林碳儲(chǔ)量變化［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2008，28(11):5218～5227.

［4］李正才，傅懋毅，徐德應(yīng).竹林生態(tài)系統(tǒng)與大氣二氧化碳減量［J］.竹子研究匯刊，2003，22(4):1～6.

［5］周國(guó)模，姜培坤.毛竹林的碳密度和碳貯量及其空間分布［J］.林業(yè)科學(xué)，2004，46 (6):20～40.

［6］陳小紅.洪雅縣退耕還林效益動(dòng)態(tài)研究與綜合評(píng)價(jià)［D］.四川:四川農(nóng)業(yè)大學(xué)，2008.

［7］李賢偉，張健，胡庭興，等.退耕還林理論基礎(chǔ)及林草模式的實(shí)踐應(yīng)用［M］.北京:科學(xué)出版社，2009.

［8］黃從德，張健，鄧玉林，等.退耕還林地在植被恢復(fù)初期碳儲(chǔ)量及分配格局研究［J］.水土保持學(xué)報(bào)，2007，21(4):130～133.

［9］李江，黃從德，張國(guó)慶.川西退耕還林地苦竹林碳密度、碳貯量及其空間分布［J］.浙江林業(yè)科技，2006，26(4):1～5.

［10］林新春，方偉，俞建新，等.苦竹各器官生物量模型［J］.浙江林學(xué)院學(xué)報(bào)，2004，21(2):168～171.

［11］鄭容妹，鄭郁善，丁閩鋒，等.苦竹生物量模型的研究［J］.福建林學(xué)院學(xué)報(bào)，2003，23(1):61～64.

［12］韓愛(ài)惠.森林生物量及碳儲(chǔ)量遙感監(jiān)測(cè)方法研究［D］.北京:北京林業(yè)大學(xué)，2009.

［13］Schulze E D，Lloyd J，Kelliher F M，et al.Productivity of forests in the Eurosiberian boreal region and their potential to act as a carbon sink—A synthesis［J］.Global Change Biology，1999，5:703～722.

［14］中國(guó)土壤學(xué)會(huì).土壤農(nóng)業(yè)化學(xué)分析方法［M］.北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科技出版社，1999.

［15］蔣俊明，費(fèi)世民，李吉躍，等.苦竹各器官主要營(yíng)養(yǎng)元素分布及采伐的養(yǎng)分輸出［J］.四川林業(yè)科技，2007，28(2):15～19.

［16］許俊利，何學(xué)凱.林木生物量模型研究概述［J］.河北林果研究，2009，24(2):141～144.

［17］明道緒.高級(jí)生物統(tǒng)計(jì)［D］.北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，2006.

［18］彭小勇.閩北杉木人工林地上部分生物量模型的研究［D］.福建:福建農(nóng)林大學(xué)，2007.

［19］王勇軍，黃從德，王憲帥，等.慈竹林生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量及其空間分配特征［J］.福建林業(yè)科技，2009，36(2):6～10.

［20］蘇智先，鐘章成.縉云山慈竹種群生物量結(jié)構(gòu)研究［J］.植物生態(tài)學(xué)與地植物學(xué)學(xué)報(bào)，1991，15 (3):240～251.

［21］邱爾發(fā)，陳卓梅，鄭郁善，等.山地麻竹筍用林生態(tài)系統(tǒng)生物量、生產(chǎn)力及能量結(jié)構(gòu)［J］.林業(yè)科學(xué)研究，2004，17 (6):726～730.

［22］周國(guó)模.毛竹林生態(tài)系統(tǒng)中碳儲(chǔ)量、固定及其分配與分布的研究［D］.浙江大學(xué)，2006.

［23］王太鑫，丁雨龍，李繼清，等.巴山木竹種群生物量結(jié)構(gòu)研究［J］.竹子研究匯刊，2005，24(1):19～24.

［24］楊春花，周小平，王小明.臥龍自然保護(hù)區(qū)華西箭竹地上生物量回歸模型［J］.林業(yè)科學(xué)，2008，44(3):113～123.

［25］方晰，田大倫.速生階段杉木人工林碳素密度、儲(chǔ)量和分布［J］.林業(yè)科學(xué)，2002 ，38(3):14～19.

［26］李意德.我國(guó)熱帶天然林植被C 儲(chǔ)存量的估算［J］林業(yè)科學(xué)研究，1998，16(2):156～162.