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      吉林蛟河針闊混交林生物與非生物因素對生產(chǎn)力的影響*

      2024-01-20 10:02:20范秀華岳慶敏韓卓秀黃一鑫
      林業(yè)科學(xué) 2023年12期
      關(guān)鍵詞:樣方進階胸徑

      張 萌 范秀華 岳慶敏 韓卓秀 黃一鑫

      (1.北京林業(yè)大學(xué)理學(xué)院 北京 100083;2.北京林業(yè)大學(xué)國家林業(yè)和草原局森林經(jīng)營工程技術(shù)研究中心 北京 100083)

      作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,森林植被生物量和初級生產(chǎn)力約占全球陸地生物量的85%和總初級生產(chǎn)力的60%,在調(diào)節(jié)全球碳循環(huán)中發(fā)揮著重要作用(Houghtonet al.,2009)。森林生物量凈變化量是由保留木、進階木帶來的生物量增長以及死亡木造成的生物量損失3 個生物量動態(tài)過程構(gòu)成的(Brienenet al.,2015),探究生物與非生物因素對不同生物量動態(tài)過程的影響,對理解森林生態(tài)系統(tǒng)功能、制定森林管理計劃具有重要意義(Yuanet al., 2019;Yueet al.,2020)。當(dāng)前,已有學(xué)者提出用植被數(shù)量、林木分化程度、生物多樣性、地形等因素來解釋生產(chǎn)力變異(Zhanget al.,2015;Haoet al.,2018)。

      植被數(shù)量假說提出驅(qū)動生態(tài)系統(tǒng)功能的是植被數(shù)量(即斷面積或生物量)而不是質(zhì)量(即生物多樣性或組成)(Lohbecket al.,2015)。森林演替早期,單位面積胸高斷面積增加會使葉面積指數(shù)上升(Coomeset al.,2012),植被數(shù)量與生產(chǎn)力的正相關(guān)關(guān)系更緊密;隨著演替進行,單位面積胸高斷面積增加可能導(dǎo)致光可利用性降低,從而引起生產(chǎn)力下降(Prado-Junioret al.,2016)。另外,由于林下光照限制、大樹死亡概率增加,單位面積胸高斷面積大的群落常具有高死亡量(Prado-Junioret al.,2016)。

      林木分化程度高可促進光捕獲,提高光資源利用效率(Zhanget al.,2015);同時,林木分化程度也反映群落生態(tài)位分化(Yuanet al.,2018),較高的林木分化程度使個體間競爭減少,增強資源利用效率。多項研究表明,林木分化程度對生產(chǎn)力有促進作用(譚凌照等,2017;吳兆飛等,2019);但也有研究顯示,林木分化程度與生產(chǎn)力呈負(fù)相關(guān),其相關(guān)關(guān)系受造林密度等因素影響(楊桂娟等,2019)。

      提高物種多樣性,可使群落生態(tài)位差異增大,提升資源利用效率,從而提高生產(chǎn)力(Zhanget al.,2012);然而,共存物種數(shù)量增加也可能導(dǎo)致生態(tài)位重疊,使物種多樣性與生產(chǎn)力的關(guān)系不顯著甚至呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(Prado-Junioret al.,2016)。系統(tǒng)發(fā)育多樣性反映共存物種生態(tài)特征的差異,相比物種多樣性更能準(zhǔn)確表示生物多樣性與生產(chǎn)力的關(guān)系(Haoet al.,2018)。

      地形因子通過影響資源可利用性進而影響森林生產(chǎn)力(Ouyanget al.,2019),其效應(yīng)可能與林木存活與生長的限制因子有關(guān),但對生產(chǎn)力的具體作用仍存在爭議(Haoet al.,2018;Yueet al.,2020)。

      本研究以吉林蛟河針闊混交林固定樣地為研究對象,利用多元回歸分析,探究生物(單位面積胸高斷面積、林木分化程度、生物多樣性等)與非生物(地形因子)因素對保留木生產(chǎn)力、進階木生產(chǎn)力和死亡量的影響;采用變差分解法分析3 種生物量變化對生物量凈變化量的相對重要性,旨在通過量化不同因子對生產(chǎn)力的影響,闡明生物與非生物因素對林分生產(chǎn)力的影響和維持作用,為東北針闊混交林可持續(xù)經(jīng)營提供科學(xué)依據(jù)和理論指導(dǎo)。

      1 研究區(qū)概況

      研究區(qū)位于吉林省蛟河市林業(yè)實驗區(qū)管理局林場(43°57′75″—43°57′91″N,127°43′62″—127°44′05″E),地處長白山系張廣才嶺山脈,海拔468.5~486.49 m。屬溫帶大陸季風(fēng)性氣候,年均氣溫3.8 ℃,最熱月7 月平均氣溫21.7 ℃,最冷月1 月平均氣溫-18.6 ℃。年均降水量700~800 mm,主要集中在夏季。土壤類型為暗棕色森林土,土層厚度20~90 cm。植被類型屬針闊混交林。主要喬木樹種包括紅松(Pinus koraiensis)、紫椴(Tilia amurensis)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、 蒙古櫟(Quercus mongolica)、白牛槭(Acer mandshuricum)、色木槭(Acer pictumsubsp.mono)和春榆(Ulmus davidianavar.japonica)等。 主要灌木包括暴馬丁香(Syringa reticulatasubsp.amurensis)、毛榛(Corylus mandshurica)和簇毛槭(Acer barbinerve)等。

      2 研究方法

      2.1 樣地調(diào)查與數(shù)據(jù)獲取

      2010 年布設(shè)20.48 hm2(320 m×640 m)固定樣地,劃分為512 個20 m×20 m 連續(xù)樣方。同年初選擇樣地內(nèi)所有胸徑(DBH)≥1 cm 的木本植物,記錄物種名、胸徑、樹高、冠幅、枝下高及坐標(biāo),并掛牌標(biāo)記,2015、2020 年分別進行第1 次和第2 次復(fù)測。以樣方4 個頂點海拔的平均值作為樣方海拔。樣方任意3 個頂點組成4 個平面,將4 個平面相對于水平面產(chǎn)生的夾角平均值作為樣方坡度,相對于垂直平面產(chǎn)生的夾角平均值作為坡向。相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果見表1。

      表1 樣地內(nèi)基礎(chǔ)變量信息統(tǒng)計Tab.1 The statistical information of basic variables in the sampling plot

      2.2 生產(chǎn)力計算

      基于2010 年初和2020 年測定數(shù)據(jù),利用異速生長方程(Haoet al.,2020)計算胸徑(DBH)≥1 cm 個體的地上生物量。保留木代表初測與復(fù)測均存活的個體,保留木生產(chǎn)力為各樣方中保留木年均生物量增量之和。進階木表示初測未達(dá)起測標(biāo)準(zhǔn)(1 cm)而復(fù)測達(dá)到起測標(biāo)準(zhǔn)的個體,進階木生產(chǎn)力為各樣方中進階木年均生物量增量之和。死亡木代表初測時存活而復(fù)測時死亡的個體,死亡量為各樣方中死亡木年均生物量損失量之和。用進階木生產(chǎn)力與保留木生產(chǎn)力之和減去死亡量得到樣方生物量凈變化量。

      2.3 生物多樣性及林木分化程度指標(biāo)計算

      以稀釋物種豐富度、物種辛普森指數(shù)、系統(tǒng)發(fā)育多樣性指數(shù)代表各樣方生物多樣性。因稀釋物種豐富度修正了樣方中個體數(shù)量對物種豐富度的正效應(yīng)(Prado-Junioret al., 2016),故可代替物種豐富度。在樣方中隨機抽取一定數(shù)量個體,其物種數(shù)量即為稀釋物種豐富度。本研究中,由于樣方樹木個體數(shù)量≥20,因此將隨機抽取的個體數(shù)設(shè)置為20。物種辛普森指數(shù)代表在樣方中隨機取樣的2 個個體不屬于同一物種的概率,同時考慮了豐富度和均勻度。系統(tǒng)發(fā)育多樣性指數(shù)即樣方內(nèi)個體的系統(tǒng)發(fā)育樹總枝長(Faith,1992)。通過獲取樣地內(nèi)個體科、屬、種的標(biāo)準(zhǔn)拉丁名,利用Phylomatic(http://phylodiversity.net/phylomatic/)生成系統(tǒng)發(fā)育樹,使用picante 包pd 函數(shù)計算獲得系統(tǒng)發(fā)育多樣性指數(shù)。

      利用胸徑辛普森指數(shù)、胸徑變異系數(shù)代表各樣方的林木分化程度。胸徑以1 cm 為單位劃分等級,統(tǒng)計每個樣方內(nèi)胸徑等級數(shù)及每個胸徑等級內(nèi)個體數(shù),根據(jù)辛普森指數(shù)公式,用胸徑等級數(shù)替換物種數(shù),即可計算胸徑辛普森指數(shù)。胸徑變異系數(shù)代表樣方內(nèi)樹木胸徑大小不等的程度(Yuanet al.,2018)。相關(guān)計算公式見表2,計算結(jié)果見表3。

      表2 物種多樣性和林木分化程度計算公式①Tab.2 The formulas of species diversity and degree of tree differentiation in the studied forest

      表3 生物多樣性和林木分化程度統(tǒng)計結(jié)果Tab.3 The statistical results of biodiversity and degree of tree differentiation

      2.4 統(tǒng)計分析

      對生產(chǎn)力、死亡量進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換以提高正態(tài)性,采用Z-score 方法對解釋變量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除解釋變量單位不同對研究結(jié)果的影響。多重共線性會影響解釋變量對響應(yīng)變量的解釋和預(yù)測能力,利用方差膨脹因子(VIF)檢驗變量間多重共線性。當(dāng)VIF<10 時,認(rèn)為變量間沒有多重共線性(Foxet al.,2008)。結(jié)果顯示,胸徑辛普森指數(shù)VIF>10,故刪去該變量。使用多元線性回歸評估所有解釋變量對生產(chǎn)力和死亡量的效應(yīng),全模型包括單位面積胸高斷面積、地形因子(海拔、坡度、坡向)、生物多樣性指標(biāo)(稀釋物種豐富度、物種辛普森指數(shù)、系統(tǒng)發(fā)育多樣性指數(shù))、林木分化程度指標(biāo)(胸徑變異系數(shù))。基于AICc值進行模型篩選,選出與最小AICc 差值<2 的所有模型,并對其進行加權(quán)平均,模型間無顯著差異。為探究保留木生產(chǎn)力、進階木生產(chǎn)力、死亡量對生物量凈變化量的相對影響,采用變差分解法計算3 種生物量動態(tài)過程對生物量凈變化量方差的解釋比例。所有計算均在R4.0.3 中運行。方差膨脹因子(VIF)檢驗用car 包vif 函數(shù),模型篩選與加權(quán)平均用MuMIn 包dredge、model.avg 函數(shù),變差分解用vegan 包的varpart函數(shù)。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 各因素對生產(chǎn)力、死亡量的影響

      各解釋變量的多元回歸模型結(jié)果見表4。

      表4 多元回歸模型結(jié)果Tab.4 Results of multiple regression model

      對保留木生產(chǎn)力,所有解釋變量可解釋其總方差的12.07%,單位面積胸高斷面積有顯著正效應(yīng),坡度有顯著負(fù)效應(yīng),其他解釋變量無顯著影響。

      對進階木生產(chǎn)力,所有解釋變量可解釋其總方差的22.62%,胸徑變異系數(shù)和系統(tǒng)發(fā)育多樣性指數(shù)有顯著正效應(yīng),單位面積胸高斷面積、海拔和坡度有顯著負(fù)效應(yīng),其他解釋變量無顯著影響 。

      對死亡量,所有解釋變量可解釋其總方差的3.51%,單位面積胸高斷面積有顯著正效應(yīng),其他解釋變量無顯著影響。

      3.2 生物量動態(tài)過程對生物量凈變化量的相對影響

      死亡量單獨解釋生物量凈變化量總方差變化的74.54%,保留木生產(chǎn)力單獨解釋20.87%,進階木生產(chǎn)力單獨解釋0.01%;保留木生產(chǎn)力與進階木生產(chǎn)力協(xié)同效應(yīng)共同解釋0.40%,保留木生產(chǎn)力與死亡量協(xié)同效應(yīng)共同解釋2.40%,進階木生產(chǎn)力與死亡量協(xié)同效應(yīng)共同解釋4.44%??梢?,生物量凈變化量的主要決定因素為死亡量和保留木生產(chǎn)力,進階木生產(chǎn)力貢獻(xiàn)較小。

      4 討論

      4.1 單位面積胸高斷面積對不同生物量變化量的影響

      單位面積胸高斷面積對保留木生產(chǎn)力有顯著正效應(yīng),是解釋變量中最重要的預(yù)測因子。單位面積胸高斷面積較高的群落通常擁有更多的大樹,這些大樹對生物量增長的貢獻(xiàn)更大(Stephensonet al., 2014),且這些群落通常具有較大葉面積指數(shù),提高了光截獲效率,葉片可通過光合作用固定更多碳(Coomeset al.,2012;Michaletzet al.,2014)。然而,Yuan 等(2018)發(fā)現(xiàn),植被數(shù)量對生產(chǎn)力的作用強度隨群落生物量提高逐漸降低,這可能是競爭加劇或負(fù)密度制約效應(yīng)造成的(Fineganet al., 2015)。單位面積胸高斷面積對進階木生產(chǎn)力有顯著負(fù)效應(yīng),這是因為林下光能利用率低和水分競爭加劇導(dǎo)致進階木生長緩慢(van der Sandeet al., 2017)。較高的單位面積胸高斷面積提高了大樹死亡概率(Prado-Junioret al.,2016),由于光照限制、樹木枯倒或樹枝墜落,林下植被死亡量增加(McDowellet al.,2018)。單位面積胸高斷面積對3 種生物量動態(tài)過程均產(chǎn)生顯著影響,顯示植被數(shù)量假說在調(diào)節(jié)森林生態(tài)系統(tǒng)功能中的重要作用。

      4.2 林木分化程度對不同生物量變化量的影響

      群落中個體大小分化能促進光捕獲,提高光利用效率。另外,林木大小差異造成光環(huán)境異質(zhì)性,這有利于對資源有不同需求的個體共存,在林木大小均一的群落中,個體對資源需求相似,減弱生態(tài)位分化,加劇競爭,不利于個體生長(吳兆飛等, 2019)。本研究發(fā)現(xiàn),林木分化程度僅對進階木生產(chǎn)力有顯著正效應(yīng),而其對保留木生產(chǎn)力無顯著效應(yīng),以往研究也得出類似結(jié)論(de Avilaet al.,2018)。這可能是由于林木分化程度增加時,上層木的競爭力下降,下層木的競爭力上升(Aliet al.,2017)。另外,進階木大多生長于光照強度較弱的林下,光照條件改善有助于提高其生長速度,而保留木大多生長于上林層,可能無法從多樣的垂直結(jié)構(gòu)中獲益(Ali,2019)。

      4.3 生物多樣性對不同生物量變化量的影響

      生物多樣性通過提高資源利用效率、降低宿主特異性病原體的侵害等途徑促進林木生長并避免林木死亡(Prado-Junioret al.,2016;van der Sandeet al.,2017)。大量研究證實生物多樣性能提高生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力、降低死亡量(郭志華等,2002; Yuanet al.,2019)。本研究只觀察到生物多樣性提高群落進階木生產(chǎn)力,并未對保留木生產(chǎn)力和死亡量產(chǎn)生顯著影響。在環(huán)境條件惡劣時,互補效應(yīng)對樹木生長的促進作用較強(Mori,2018),進階木位于光照條件較弱的林下,經(jīng)歷強烈光競爭,因此,多樣性提高產(chǎn)生的生態(tài)位互補對進階木生長的正效應(yīng)較強。多樣性對保留木生產(chǎn)力無顯著效應(yīng),可能是由于保留木生產(chǎn)力受優(yōu)勢木性狀的影響更大(Grime,1998)。本研究未觀察到生物多樣性對死亡量有顯著影響,可能由于群落死亡量主要是大樹死亡貢獻(xiàn),其死亡易受強風(fēng)、閃電等隨機事件影響,生物多樣性效應(yīng)相對較弱。系統(tǒng)發(fā)育多樣性對樹木生長的影響大于物種多樣性,與物種多樣性相比,系統(tǒng)發(fā)育多樣性能量化共存物種生態(tài)特征的差異,從而更準(zhǔn)確反映生物多樣性與生產(chǎn)力的關(guān)系(Purschkeet al.,2013;Haoet al., 2018)。

      4.4 地形因子對不同生物量變化量的影響

      在林分水平上,海拔、坡度、坡向等地形因子的差異造成微環(huán)境異質(zhì)性(水、光、土壤養(yǎng)分有效性等資源的差異),進而影響生產(chǎn)力(Fortunelet al., 2018)。本研究發(fā)現(xiàn),保留木生產(chǎn)力隨坡度增加而降低,進階木生產(chǎn)力隨海拔、坡度增加而降低。這可能是由于坡度較大、海拔較高的植被群落,其土壤水分和養(yǎng)分條件較差,導(dǎo)致生產(chǎn)力下降(Haoet al., 2018;溫純等,2019)。另外,地形因子影響樹種的多樣性和分布,進而影響林分的物理屬性(如樹木大小分布)和生物屬性(如葉片生理特征),從而對生產(chǎn)力產(chǎn)生影響(Fotiset al.,2018)。與保留木、死亡木相比,進階木受地形因子的影響更強,體現(xiàn)出幼樹對環(huán)境條件更敏感。本研究表明生境異質(zhì)性對森林生態(tài)系統(tǒng)具有調(diào)節(jié)作用。

      4.5 不同生物量變化量對生物量凈變化量的影響

      生物量凈變化量主要受死亡量和保留木生產(chǎn)力影響,這可能是由于與進階木生產(chǎn)力相比,死亡量和保留木生產(chǎn)力數(shù)值更大。死亡量的模型校正R2最低,可預(yù)測性最低,與van der Sande 等(2017)研究結(jié)果相似。樹木死亡在推動森林功能組成的變化中起到關(guān)鍵作用(Ruiz-Benitoet al.,2017a;2017b),從而對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。在演替早期和干擾后的森林恢復(fù)階段中,進階木生產(chǎn)力對生物量凈變化量的影響可能更強(Prado-Junioret al.,2016)。在個體尺度、區(qū)域尺度上,死亡量可較準(zhǔn)確地預(yù)測(Chaoet al.,2008;Quesadaet al.,2012),然而在局域尺度上,林分死亡量受大樹死亡、單株樹木衰老及強風(fēng)等自然條件影響,具有較大隨機性(van der Sandeet al.,2017)。

      5 結(jié)論

      高的單位面積胸高斷面積可促進林木死亡和保留木生長,抑制進階木生長。林木分化程度及系統(tǒng)發(fā)育多樣性可促進進階木生長。坡度對保留木及進階木生長均有抑制作用,海拔僅對進階木生長有抑制作用。生物量凈變化量主要受死亡量和保留木生產(chǎn)力影響。在森林經(jīng)營中,應(yīng)維持合理的單位面積胸高斷面積,以促進保留木和進階木生長,減少林木死亡,并通過提高林分中個體大小不均勻性和系統(tǒng)發(fā)育多樣性來促進林木更新。

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