陳 新 董文淵 鐘 歡 袁翎凌 夏 莉 黃小東 浦 嬋 吳義遠

(1 西南林業(yè)大學林學院 昆明 650224；2 西南林業(yè)大學筇竹研究院 昆明 650224；3 西南林業(yè)大學生態(tài)與環(huán)境學院 昆明 650224；4 大關縣林業(yè)和草原局 云南昭通 657400；5 南京林業(yè)大學林學院 南京210037)

構建適用于某一研究區(qū)域尺度的單木生物量模型是估算森林經營碳庫的關鍵[1-3]，也是進行區(qū)域尺度森林生物量監(jiān)測的基礎。姚文靜等[4]采用Logistic 模型和多項式函數對淡竹生物量進行數學模型擬合，分析了多個構件在不同發(fā)育階段的生物量變化、生物量因子之間的相互關系及生物量分配；唐建維等[5]構建了西雙版納地區(qū)不同年齡人工龍竹的生物量模型，模型精度較高。王柯人等[6]構建了龍竹人工林地上生物量回歸模型，各齡級龍竹胸徑與稈、枝和葉生物量以及地上總生物量的相關性均達到極顯著水平，以胸徑為自變量建立的各齡級地上生物量模型決定系數均在0.9 以上。

筇竹 (Qiongzhuea tumidinoda) 為禾本科(Gramineae) 筇竹屬 (Qiongzhuea) 植物，屬中小型混生竹類，為中國西南地區(qū)所特有，喜溫涼濕潤氣候[7-9]，具有重要的經濟、觀賞和生態(tài)價值。筇竹生長速度快、產量高、用途廣，是云南大關縣重要的森林資源。目前，有關筇竹無性系種群生物量結構與動態(tài)、筇竹構件生物量積累分配的研究已見報道[10-11]，而關于筇竹分株地上部分生物量模型構建的研究未見有文獻報道。本研究以大關縣木桿鎮(zhèn)大羅漢壩人工筇竹與黃皮樹混交林中筇竹地上部分生物量為研究對象，建立人工筇竹分株地上部分各構件生物量及總生物量模型，以期為人工筇竹與黃皮樹混交林的經營及其碳匯項目的開發(fā)提供科學依據。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于云南省昭通市大關縣木桿鎮(zhèn)大羅漢壩，屬于北亞熱帶季風氣候，年平均降水量為1 335 mm，相對濕度85%，具有陰涼濕潤、熱量不足的氣候特點。該地區(qū)土壤以山地黃壤為主，土壤深厚濕潤。林下植被中的灌木主要有菝葜(Smilax china)、西南繡球(Hydrangea davidii)、寒莓(Rubus buergeri) 等，草本主要有粗齒冷水花 (Pilea sinofasciata))、鳳仙花 (Impatiens balsamina)、樓梯草 (Elatostema involucratum)等，蓋度約為60%。

2 研究方法

2.1 樣地設置

試驗樣地布設在大關縣木桿鎮(zhèn)大羅漢壩，地理位置為東經104°1′14″、北緯28°5′4″，海拔1 439 m，坡度為21°，坡向為SW33°，土壤類型為山地黃壤，林分為人工筇竹與黃皮樹混交林。在混交林中黃皮樹、筇竹分別于2012 年和2013年秋季造林，上層喬木郁閉度為0.4。2021 年10月在人工筇竹—黃皮樹混交林中設置3 個20 m ×20 m的標準樣地。樣地中筇竹生長情況見表1。

表1 樣地中筇竹分株生長情況Tab.1 Ramets growth of Q. tumidinoda in sample plots

2.2 標準竹選擇及取樣

分別在3 個標準樣地內按不同年齡(1、2、3、4 年) 各選15 株標準竹(生長良好、無病蟲害、胸徑與平均胸徑誤差不超過5%)，共選取180 株。選取的標準竹從基部砍伐，將其稈、枝、葉分離，然后將取得的各構件樣品，帶回實驗室置于105 ℃下殺青30 min，在85 ℃烘箱中烘干至質量恒定，稱其干質量。

2.3 建模與分析方法

以胸徑(DBH) 為自變量，筇竹各年齡分株的稈、枝、葉生物量和地上部分總生物量為因變量，采用直線、冪函數、指數函數、多項式等對各年齡分株的各構件生物量和分株地上部分總生物量進行回歸分析，根據模型評價指標，選擇最優(yōu)生物量模型。

利用SPSS 26.0 軟件，采用皮爾遜相關性分析法進行顯著性檢驗和相關性分析，以確定各構件生物量之間的相關性，選取相關系數最高的調查因子，建立筇竹各構件地上生物量和分株地上部分總生物量的估測模型。采用決定系數(R2)對估測模型進行精度檢驗。

3 結果與分析

3.1 不同年齡分株各構件含水率

筇竹分株各構件含水率的差異可反映生物量累積的程度。從不同年齡筇竹分株各構件含水率(表 2) 可知，1 年生分株稈含水率最高(66.01%)，4 年生分株葉含水率最低(50.79%)。隨分株年齡的增加，各構件含水率均呈逐漸減少趨勢，1～4 年生筇竹分株地上部分平均含水率分別為57.62%、53.40%、50.01%、42.66%。分析顯示，分株不同年齡之間，稈、葉含水率均存在顯著差異，枝含水率表現為1 年生、4 年生與2 年生、3 年生之間存在顯著差異。各年齡分株含水率均呈現出稈＞葉＞枝的變化規(guī)律。

表2 筇竹不同年齡分株各構件含水率Tab.2 Modular moisture content of Q. tumidinoda ramets at different ages

3.2 筇竹分株地上生物量分配

筇竹分株地上部分生物量由稈、枝和葉生物量構成。筇竹1～4 年生分株地上部分總生物依次為133.99、123.31、109.76、85.39 g/m2(表3)，各構件生物量和總生物量均表現為1 年生＞2 年生＞3 年生＞4 年生，表明分株稈、枝、葉的生物量和地上部分總生物量均隨年齡的增加而減少，且各構件生物量在不同年齡間均有顯著差異(P＜0.05)；各年齡的分株生物量均呈現出稈＞葉＞枝的變化規(guī)律。

表3 筇竹不同年齡分株地上部分生物量Tab.3 Aboveground biomass of Q. tumidinoda ramets at different ages

由表3 可知，不同年齡分株稈、枝、葉生物量占地上部分總生物量的比例分別為:1 年生分株為64.71%、14.53%、20.76%，2 年生分株為66.80%、13.41%、19.79%，3 年生分株為70.58%、12.70%、16.72%，4 年生分株為74.97%、11.5%、13.52%。各年齡分株構件生物量占地上部分總生物量的比例均呈現出稈＞葉＞枝的變化規(guī)律。

3.3 筇竹分株地上生物量回歸模型構建

已有研究結果顯示，喬木地上生物量與其胸徑存在顯著相關性[11-12]；對于竹種而言，以胸徑為單變量的回歸模型能夠較好地反映竹類生物量隨胸徑的變化趨勢[13-15]。因此本研究以筇竹分株胸徑為單一變量，建立地上部分生物量回歸模型。

3.3.1 胸徑與各構件生物量的相關性

從筇竹分株胸徑與各構件生物量的相關性分析結果 (表4) 可知，1～ 4 年生分株的胸徑(DBH) 與各構件生物量均具有良好的相關性，各年齡分株胸徑與稈、枝、葉生物量和地上部分總生物量的相關系數在0.937～0.979，且達到極顯著水平；其中，胸徑與地上部分總生物量的相關系數較高，均在0.960 以上。

表4 筇竹分株胸徑與各構件生物量的相關性Tab.4 Correlation between DBH and modular biomass of Q. tumidinoda ramets

3.3.2 筇竹分株地上部分生物量模型構建

以胸徑(DBH) 為自變量，分株的稈、枝、葉生物量和地上部分總生物量為因變量，建立不同年齡筇竹分株生物量估測模型。結果顯示(表5)，4 年生分株葉生物量與4 年生地上部分總生物量以冪函數擬合效果最佳，其余均為指數函數擬合效果最佳。

表5 筇竹不同年齡分株各構件及地上部分總生物量模型Tab.5 Aboveground biomass model of Q. tumidinoda ramets at different ages

從生物量模型的擬合結果來看，分株稈生物量模型和地上部分總生物量模型決定系數(R2)均在0.900 0 以上，而枝和葉生物量模型決定系數(R2) 變化范圍為0.877 1～0.937 4，模型P值均小于0.01，此結果與相關性分析結果一致。筇竹不同年齡分株地上部分總生物量模型決定系數(R2) 表現為1 年生的最高(0.958 0)、4 年生的最低(0.941 1)，表明1 年生分株稈、枝、葉生物量較2、3、4 年生分株稈、枝、葉生物量模型精度高。各年齡分株稈生物量模型和地上部分總生物量模型精度較高，其原因可能為一方面是由于稈的測量誤差比枝和葉小，另一方面各年齡枝和葉生物量在地上部分總生物量中所占比例較小，因此對分株地上部分總生物量的影響也較小。

4 結論與討論

筇竹分株含水率可以反映環(huán)境水分供應狀況以及分株吸收水分的能力。研究顯示，分株稈、葉含水率在不同年齡間均有顯著差異，枝含水率1 年生、4 年生與2 年生、3 年生之間有顯著差異。各年齡分株的含水率均呈現出稈＞葉＞枝的變化規(guī)律。隨分株年齡的增加，各構件含水率逐漸減少，這與李順秋[17]、王晨等[18]、吳遠彬[19]等的研究結果一致。

筇竹分株生物量是表征筇竹林分生產力高低的一個較好指標。筇竹分株稈、枝、葉生物量和地上部分總生物量均表現為1 年生＞2 年生＞3 年生＞4 年生，不同年齡間稈生物量存在顯著差異；筇竹地上部分生物量隨著分株年齡的增長而減小。各年齡分株構件生物量均呈現出稈＞葉＞枝的變化規(guī)律，這與董文淵等[10]、吳義遠等[11]、楊婷婷等[20]、孫剛等[21]的研究結果一致，各年齡分株構件生物量中占比最大的均為稈部。各年齡分株胸徑與稈、枝、葉生物量及地上部分總生物量均存在極顯著相關性，相關系數在0.937～0.979，模型顯著性(P值) 均小于0.01，生物量模型具有較高的可信度，同時也有著較強的適用性，可用于相似立地條件下的筇竹分株生物量估測。

從生物量模型的擬合結果來看，地上部分總生物量模型的決定系數(R2) 均在0.930 以上，生物量模型有著較好的普適性。本研究結果與付小勇、鄭郁善、王路君等的研究結果一致[22-24]，筇竹稈生物量和地上部分總生物量模型精度較高，而枝生物量和葉生物量模型精度略微偏低，可能是由于枝和葉的樣本收集均在樣竹伐倒之后，在此過程中會造成枝和葉的部分損失。在今后的研究中，對生物量模型的普適性需做進一步探索，確保生物量估算達到預期效果。