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      廣西一元立木材積表適用性評價

      2022-07-08 05:43:50潘黃儒李惺穎蔡會德
      廣西林業(yè)科學(xué) 2022年3期
      關(guān)鍵詞:樣木立木材積

      潘黃儒,李惺穎,孟 想,蔡會德

      (廣西壯族自治區(qū)森林資源與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心,廣西南寧 530028)

      立木材積表是林業(yè)調(diào)查和森林經(jīng)營中材積計量最重要的依據(jù)。根據(jù)胸徑一個因子與材積的回歸關(guān)系編制的表稱為一元立木材積表,根據(jù)胸徑、樹高兩個因子與材積的回歸關(guān)系編制的表稱為二元立木材積表[1]。目前,廣西森林資源調(diào)查使用的是一元立木材積表,是20 世紀70年代末連清體系初建時,根據(jù)樣地的樣木樹高,以《全國立木材積表》相應(yīng)樹種的二元材積式為基礎(chǔ)導(dǎo)算而成的;全區(qū)共劃分10個編表類型,其中杉木(Cunninghamia lanceolata)3 個類型,馬尾松(Pinus massoniana)和闊葉樹各兩個類型,細葉云南松(P.yunnanensisvar.tenuifolia)、桂西櫟類(Quercusspp.)和桉樹(Eucalyptusspp.)各1 個類型。曾偉生等[2]根據(jù)廣西一元立木材積表中存在的問題,采用理查德方程建立樹高-胸徑模型,代入二元材積模型,將6個樹種擬合成10 個材積方程,消除分段模型銜接處的不統(tǒng)一,優(yōu)化廣西一元立木材積表,并根據(jù)各樹種不同類型區(qū)的材積估計,可將一些類型歸并,材積式可減少至8 個。廣西一元立木材積表自編制以來,一直使用至今,已有40 余年。一元立木材積表無需測量樹高,可避免測高誤差影響固定樣地生長量估計誤差,應(yīng)用簡便,在廣西森林資源清查及其他生產(chǎn)經(jīng)營中發(fā)揮重要作用。

      進入21 世紀,廣西林業(yè)在林木良種選育、用材樹種高效栽培技術(shù)、樹種空間布局及立地質(zhì)量評價等領(lǐng)域均取得長足進步,林分質(zhì)量不斷提高。特別是廣西大面積推廣尾葉桉(E.urophylla)、巨尾桉(E.grandis×E. urophylla)和尾巨桉(E. urophylla×E.grandis)等優(yōu)良無性系,這些樹種生長迅速、干形通直,與編表初期廣西種植的窿緣桉(E.exserta)、大葉桉(E.robusta)和檸檬桉(E.citriodora)等在樹干形數(shù)和樹高上均差異較大。根據(jù)林業(yè)專業(yè)調(diào)查技術(shù)規(guī)定,一元立木材積表使用一段時間后,若總體內(nèi)各樹種徑階平均高發(fā)生顯著變化,表示原編表已失去代表性,除有特殊規(guī)定外,應(yīng)重新編表[3]。在國家林業(yè)局2011年印發(fā)的《林業(yè)數(shù)表管理辦法》中,第十三條規(guī)定,“使用期限超過20年的林業(yè)數(shù)表,或者數(shù)表編制對象的總體特征發(fā)生顯著變化的,應(yīng)當(dāng)組織適用性檢驗”。已有學(xué)者指出,長期使用固定不變的一元立木材積表可能會導(dǎo)致材積估計結(jié)果出現(xiàn)偏差,建議每10 或20年對一元立木材積表進行適用檢驗[4-6]。一些地區(qū)已對現(xiàn)行使用的一元立木材積表進行適用性檢驗,并更新一元立木材積表,或重新研制高精度的二元立木材積表,以確保森林資源監(jiān)測成果數(shù)據(jù)的準確性與可靠性[7]。因此有必要開展廣西一元立木材積表的適用性評價。因細葉云南松數(shù)量很少,本次評價不包括該樹種。

      1 材料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      收集廣西第九次森林資源連續(xù)清查樣地平均木調(diào)查的樹種實測胸徑、樹高資料。共收集樣木6 160株;其中,杉木Ⅰ型599株、杉木Ⅱ型546株、馬尾松Ⅰ型446 株、馬尾松Ⅱ型491 株、桉樹1 478 株、桂西櫟類388株和其他闊葉樹2 212株(表1)。

      表1 不同徑階樣木數(shù)量Tab.1 Number of sample trees with different diameter classes

      1.2 方法

      (1)擬合樹高-胸徑曲線模型,統(tǒng)計樹高變化趨勢

      依據(jù)一元材積和二元材積方程式進行導(dǎo)算,得到編表初期(1977年)的理論樹高,根據(jù)樣木的胸徑、實際樹高(2015年)和理論樹高,選取廣泛適用且具有生物學(xué)意義的Chapman-Richards 非線性模型,采用中國林業(yè)科學(xué)研究院研制的ForStat 2.0 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件,擬合各樹種實際樹高-胸徑曲線模型和理論樹高-胸徑曲線模型,統(tǒng)計分析樣木實際樹高與理論樹高的變化趨勢。模型形式如下[8]:

      式中,a、b和c為模型參數(shù);e為自然對數(shù);H為樹高(m);D為胸徑(cm)。

      (2)采用一元材積方程式計算樣木材積:

      式中,V為材積(m3);c0、c1、c2、c3、c4和c5為模型參數(shù);D為胸徑(cm)(表2)。

      表2 一元材積方程式參數(shù)Tab.2 Parameters of one-way volume equations

      (3)計算樣木的二元材積

      采用廣西相應(yīng)樹種的二元材積方程式計算樣木的二元材積。由于廣西未編有桂西櫟類的二元材積方程式,采用廣西闊葉樹二元材積方程式計算其樣木的二元材積。

      杉木二元材積方程式:

      馬尾松二元材積方程式:

      桉樹二元材積方程式:

      闊葉樹二元材積方程式:

      式中,V為材積(m3),D為胸徑(cm),H為樹高(m)。

      (4)建立樣木一元材積與二元材積的回歸關(guān)系,并進行F檢驗[9-10]

      式中,a、b為模型參數(shù);y為二元材積(m3);x為一元材積(m3)。

      構(gòu)造零假設(shè)H0:a= 0,b= 1

      式中,a、b為模型參數(shù);yi為第i個樣木的二元材積(m3);xi為第i個樣木的一元材積(m3);n為樣本單元數(shù)。

      按自由度f1= 2,f2=n-2求臨界值F0.05;在95%的可靠性下,當(dāng)F>F0.05,則推翻原假設(shè),回歸方程存在系統(tǒng)偏差;當(dāng)F≤F0.05,則無系統(tǒng)偏差[4]。

      (5)誤差檢驗[13]

      式中,RS為總相對誤差(%);yi為第i個樣木的二元材積(m3);xi為第i個樣木的一元材積(m3);n為樣本單元數(shù)。

      總相對誤差在± 5%以內(nèi),可以認為材積表符合適用性要求。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 林分總體平均高的變化

      根據(jù)樣木胸徑、實際樹高和理論樹高,通過黃金分割法確定各模型參數(shù),繪制樹高-胸徑曲線圖,分析樣木實際樹高與理論樹高分布趨勢(表3,圖1)。杉木Ⅰ型樣木中,413 株樣木實際樹高高于理論樹高,占杉木Ⅰ型總樣木的68.9%;實際平均高比理論平均高高出10.0%;杉木Ⅱ型樣木中,390 株樣木實際樹高高于理論樹高,占杉木Ⅱ型總樣木的71.4%,實際平均高比理論平均高高出14.5%。馬尾松Ⅰ型樣木中,359 株樣木實際樹高高于理論樹高,占80.5%,實際平均高比理論平均高高出18.2%;馬尾松Ⅱ型樣木中,328 株樣木實際樹高高于理論樹高,占馬尾松Ⅱ型總樣木的66.8%,實際平均高比理論平均高高出19.4%。桉樹樣木中,1 312 株樣木實際樹高高于理論樹高,占桉樹總樣木的88.8%,實際平均高比理論平均高高出30.2%。桂西櫟類樣木中,256 株樣木實際樹高高于理論樹高,占桂西櫟類總樣木的66.0%,實際平均高比理論平均高高出13.8%。其他闊葉樹樣木中,1 374 株樣木實際樹高高于理論樹高,占其他闊葉樹總樣木的62.1%,實際平均高比理論平均高高出10.7%。

      圖1 林分實際和理論樹高-胸徑曲線對比Fig.1 Comparison on actual and theoretical tree height-DBH curves of forests

      表3 樹高-胸徑曲線模型擬合結(jié)果Tab.3 Fitting results of tree height-DBH curve models

      2.2 一元材積和二元材積回歸模型

      根據(jù)樣木的樹高、胸徑資料,計算樣木一元材積和二元材積,分別建立杉木、馬尾松、桉樹、櫟類和其他闊葉樹一元材積和二元材積回歸模型。結(jié)果顯示,各樹種的一元材積和二元材積回歸模型相關(guān)性均很高,相關(guān)系數(shù)均大于0.95。

      2.3 模型檢驗

      一元材積方程式均沒有通過F檢驗,且總相對誤差均超出± 5%的范圍(表4)。桉樹的總相對誤差最大(-22.82%);其次為馬尾松Ⅱ型(-14.87%);杉木Ⅱ型的總相對誤差為-13.51%,桂西櫟類的總相對誤差為-13.26%,其他闊葉樹的總相對誤差為-10.11%,馬尾松Ⅰ型的總相對誤差為-9.99%,杉木Ⅰ型的總相對誤差為-9.35%。

      表4 回歸模型檢驗結(jié)果Tab.4 Testr esults of regression models

      3 討論與結(jié)論

      廣西各樹種各徑階的平均高與20 世紀70年代相比變化較明顯;根據(jù)一元材積方程式計算得到的樣木一元材積和根據(jù)二元材積方程式計算得到的樣木二元材積誤差較大,各樹種一元材積與二元材積回歸模型的總相對誤差均超出±5%的范圍,總相對誤差最大的為桉樹,說明廣西森林資源連續(xù)清查調(diào)查使用的一元立木材積表已不適用,建議重新編制。

      森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的變化對陸地生物圈及其他地表過程有重要影響,是林業(yè)應(yīng)對氣候變化的重要指標(biāo)。科學(xué)編制材積表,準確計量森林儲量資源,對指導(dǎo)森林可持續(xù)經(jīng)營、制定減排增匯政策和評價區(qū)域發(fā)展環(huán)境容量意義重大。廣西是我國人工林面積最大、全國采伐限額指標(biāo)占有量最大的地區(qū);廣西第九次森林資源連續(xù)清查調(diào)查結(jié)果顯示,全區(qū)松、杉和桉蓄積占喬木林蓄積總量的51.3%?,F(xiàn)行一元立木材積表估測蓄積總體偏低,建議盡快修編廣西一元立木材積表;隨科學(xué)技術(shù)發(fā)展,準確測定樹高已能實現(xiàn),為準確計量森林資源儲量指標(biāo),應(yīng)盡可能使用二元材積表。

      德國林學(xué)家Johann Heinrich Cotta 提出“樹干材積取決于胸徑、樹高和干形”的理論,一元立木材積表的主要誤差一方面來自樹高,另一方面來自樹干形數(shù);二元材積表的誤差主要來自樹干形數(shù)。由于我國早期林業(yè)數(shù)表編制的理論不夠完善,計算水平有限,在模型的相容性、參數(shù)估計的穩(wěn)健性、異方差的處理及精度評價等方面考慮不周,編制材積方程的水平總體不高。廣西現(xiàn)行的一元材積方程是由二元材積方程導(dǎo)算而得,二元材積方程的誤差也會對其產(chǎn)生影響,因此有必要開展二元立木材積表的檢驗。

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