毛竹(Phyllostachys edulis)林是我国南方最重要、最典型的竹林资源类型，占全国竹林面积的70%左右(漆良华等，2009)，具有生长快、适生性广以及多方面生态效益等特点(江泽慧，2002)。毛竹林分结构包括: 1) 空间结构指毛竹个体之间的相互关系，包括毛竹空间分布格局、竞争和年龄隔离度等(汤孟平等，2011); 2) 非空间结构与毛竹空间位置无关，包括毛竹测树因子的分布结构、立竹度与物种多样性等。毛竹林分非空间结构是毛竹林经营中必须考虑的重要因子，也是毛竹林分发展过程如更新方式、自然稀疏和经历干扰活动的综合反映，在很大程度上决定了林分的稳定性和发展的可能性(曾思齐等，2012)。近年来，随着产业结构调整，一些地区大力发展毛竹产业，以增加农民收入和促进地方经济发展，由于缺乏经营理论的指导及一味地追求经济效益，使毛竹林分结构不够合理，严重影响毛竹林的可持续经营及生态经济效益的充分发挥。因此，深刻认识毛竹林分非空间结构对发展毛竹产业，发挥毛竹生态经济效益及实现毛竹林的可持续经营具有重要意义。目前有关毛竹林非空间结构的研究集中在胸径结构(刘恩斌等，2009; 尤添革等，2004)、年龄结构(郑郁善等，1998; 白尚斌等，2012)、测树因子二维结构(葛宏立等，2008; 刘恩斌等，2010)、立竹度(江泽慧，2002)和生物量预测(周国模等，2011; Federici et al.，2008)等领域，这些成果对合理经营毛竹林，发挥毛竹林的生态经济效益有重要的指导意义，但都是对毛竹林分非空间结构的某一方面进行研究，没揭示出毛竹林分非空间结构的主导因子及毛竹林分经营中存在的问题。本研究基于浙江省森林连续清查样地数据，应用因子分析、多元方差分析等多种方法，分析毛竹林分非空间结构特征，以揭示毛竹林分非空间结构特征的主导因素、毛竹林经营模式的缺陷及毛竹林分生物量、株数及平均胸径的动态变化，为合理经营毛竹林提供科学依据，为毛竹林演替规律研究奠定基础。

浙江省于1979年建立了森林资源连续清查体系，以5年为1个复查周期。共设置固定样地4 250个，样点格网为4 km×6 km，样地形状为正方形，边长28.28 m，面积800 m²。本研究利用2004与2009年两期的森林连续清查数据，2004年毛竹样地数为249块，2009年清查了全省2/3的固定样地及其他样地(数量为固定样地的1/3、大小与固定样地相同)，在2009年所有调查样地中基本属于毛竹纯林的样地有176块。2004年毛竹样地的基本情况为:毛竹株数18～461，胸径5～15 cm，年龄1～≥4度(当年生竹记为1度竹; 2～3年生竹记为2度竹，4～5年生竹记为3度竹，≥6年生竹记为≥4度竹)。2009年毛竹样地的基本情况为: 毛竹株数22～538(其中有1块样地株数为897)，样地胸径5～16 cm，年龄1～≥4度。

本研究选择林分密度、年龄、胸径和生物量作为毛竹林分非空间结构的基础指标。由于两期毛竹样地数都大于150，属于大样本数据，满足多元方差分析的正态性假设，故本研究应用多元方差分析，检验两期毛竹林分非空间结构是否存在显著差异，并对结果进行分析; 林分生物量是林分非空间结构各指标的综合反映，应用核密度法描述两期毛竹林分生物量及其主导因子的概率分布，以便观测林分生物量与各主导因子的变化趋势; 应用因子分析找出毛竹林分非空间结构的主导因素; 应用相关分析研究林分非空间结构间的相互关系; 应用聚类分析，对毛竹林分非空间结构进行类型划分，通过两期数据的对比，找出目前经营措施的缺陷。

为了更好地研究毛竹林分各非空间结构因子间的相互关系及这种关系的动态变化，应用Matlab软件对两期重复样地的14个指标做相关分析，相关矩阵见表 1。在表 1中，S09为2009年毛竹样地株数，Ⅰ09，Ⅱ09，Ⅲ09和Ⅳ09分别为2009年1，2，3和≥4度竹所占比例，D09表示2009年毛竹样地平均胸径，B09为2009年毛竹样地生物量，S04为2004年毛竹样地株数，Ⅰ04，Ⅱ04，Ⅲ04和Ⅳ04分别为2004年1，2，3和≥4度竹所占比例，D04表示2004年毛竹样地平均胸径，B04为2004年毛竹样地生物量。从表 1可以看出: 1) B09与S09，B04与S04的相关系数最大且为正相关，说明样地株数是影响样地生物量的最主要因素; 2) B09与S09的相关系数小于B04与S04的相关系数，主要是由于2009年毛竹样地株数比2004年显著增加所致; 3) 样地平均胸径对样地生物量的影响居第2位; 4) 由于2004年的1，2，3和≥4度竹过了5年后成为2009年的4度及以上度竹，使得Ⅳ09与Ⅰ04、Ⅱ04、Ⅲ04和Ⅳ04的相关系数比年龄结构其他指标之间相关性要大; 5) D04与S04的相关系数为0.089，D09与S09的相关系数为-0.244，表明样地株数较少时，林分平均胸径与样地株数几乎没有相关性，随着毛竹林的生长与毛竹株数的增加，表现出一定的负相关。

表 1 非空间结构因子相关矩阵 Tab.1 Non spatial structure's correlation matrix

表 1 非空间结构因子相关矩阵 Tab.1 Non spatial structure's correlation matrix 因子Factor S09 Ⅰ09 Ⅱ09 Ⅲ09 Ⅳ09 D09 B09 S04 Ⅰ04 Ⅱ04 Ⅲ04 Ⅳ04 D04 B04 S09 1.000 Ⅰ09 0.048 1.000 Ⅱ09 -0.085 -0.568 1.000 Ⅲ09 0.129 0.264 -0.652 1.000 Ⅳ09 0.003 -0.675 0.228 -0.595 1.000 D09 -0.244 -0.087 0.127 -0.112 0.071 1.000 B09 0.801 -0.095 -0.025 0.071 0.047 0.289 1.000 S04 0.687 -0.134 0.157 -0.010 -0.009 -0.100 0.628 1.000 Ⅰ04 -0.037 -0.104 0.083 -0.034 0.154 -0.011 -0.044 0.012 1.000 Ⅱ04 0.171 -0.035 -0.059 0.085 -0.112 -0.043 0.183 0.122 -0.126 1.000 Ⅲ04 -0.070 0.014 -0.009 0.003 0.109 0.005 -0.121 -0.083 -0.695 -0.259 1.000 Ⅳ04 -0.065 0.069 -0.062 -0.055 -0.098 0.060 -0.021 -0.064 -0.504 -0.608 0.256 1.000 D04 -0.112 -0.022 0.082 -0.059 0.000 0.632 0.232 0.089 -0.178 -0.042 0.046 0.228 1.000 B04 0.497 -0.104 0.144 -0.036 -0.001 0.191 0.646 0.874 -0.035 0.068 -0.087 0.054 0.483 1.000

为了说明浙江毛竹林非空间结构的主导因子，应用SPSS软件分别对2004和2009年的浙江毛竹林分非空间结构数据进行因子分析，结果见表 2和3。

表 2 2004年非空间结构主因子的载荷、特征值、贡献率及累计贡献率 Tab.2 Component matrix、eigenvalues、rate of variance and cumulative about non spatial structural in 2004

表 2 2004年非空间结构主因子的载荷、特征值、贡献率及累计贡献率 Tab.2 Component matrix、eigenvalues、rate of variance and cumulative about non spatial structural in 2004 项目Item 第1主因子The first principal component 第2主因子The second principal component 第3主因子The third principal component 样地株数Plant number of plot 0.867 -0.144 -0.135 1度竹所占比例The proportion of 1 du -0.026 -0.966 -0.041 2度竹所占比例The proportion of 2 du 0.024 0.020 -0.951 3度竹所占比例The proportion of 3 du -0.061 0.828 0.206 ≥4度竹所占比例The proportion of ≥4 du 0.068 0.402 0.790 林分平均胸径Average DBH of stand 0.530 0.171 0.194 样地生物量Biomass of plot 0.987 -0.073 -0.026 特征值Eigenvalues 2.331 1.992 1.157 贡献率Rate of variance 35.304 28.464 17.529 累计贡献率Rate of cumulative 35.304 63.768 81.297

表 3 2009年非空间结构主因子的载荷、特征值、贡献率及累计贡献率 Tab.3 Component matrix, eigenvalues, rate of variance and cumulative about non spatial structural in 2009

表 3 2009年非空间结构主因子的载荷、特征值、贡献率及累计贡献率 Tab.3 Component matrix, eigenvalues, rate of variance and cumulative about non spatial structural in 2009 项目Item 第1主因子The first principal component 第2主因子The second principal component 第3主因子The third principal component 样地株数Plant number of plot -0.029 0.943 -0.256 1度竹所占比例The proportion of 1 du -0.803 -0.146 0.014 2度竹所占比例The proportion of 2 du 0.757 -0.096 0.144 3度竹所占比例The proportion of 3 du -0.785 0.163 -0.096 ≥4度竹所占比例The proportion of ≥4 du 0.807 0.074 -0.057 林分平均胸径Average DBH of stand 0.076 0.017 0.986 样地生物量Biomass of plot 0.009 0.941 0.296 特征值Eigenvalues 2.526 1.835 1.124 贡献率Rate of variance 38.081 27.215 18.056 累计贡献率Rate of cumulative 38.081 65.296 83.352

从表 2可以看出: 1) 提取的前3个主因子含有原始数据81.296%的信息; 2) 与第1主因子相关性最大的是样地生物量，其次是样地株数，而样地生物量与样地株数的相关性极大(相关系数为0.873 8)，因此把第1主因子命名为生物量因子; 3) 1度竹所占比例、3度竹所占比例与第2主因子相关性最大，而2度竹所占比例、≥4度竹所占比例与第3主因子相关性最大，由于毛竹出笋有大小年之分，故第2和3主因子分别命名为大年年龄结构因子和小年年龄结构因子; 4) 第2和第3主因子的贡献率和为45.993，大于第1主因子的贡献率。因此，毛竹林的年龄结构是林分非空间结构最重要的因素，其次是样地生物量与样地株数，这一结论也可以从表 3中得到验证。

表 3表明: 1) 1，2，3和≥4度竹所占比例与第1主因子相关性最大，因此第1主因子为年龄结构因子; 2) 样地株数、样地生物量与第2主因子相关性最大，故第2主因子为生物量因子或株数因子; 3) 样地平均胸径与第3主因子相关性最大，故第3主因子为胸径因子。综合表 2与3可见，林分平均胸径在毛竹生长过程中对林分非空间结构的影响越来越重要。

为了更详细地说明毛竹林分非空间结构的动态变化及引起这种变化的原因，用SPSS软件的聚类分析功能，对两期重复样地的14个林分结构指标进行聚类，当聚类重新标定距离为1.5时，得到8种样地类型，具体分类结果见表 4。

表 4 非空间结构聚类分析 Tab.4 Cluster analysis of non spatial structure

表 4 非空间结构聚类分析 Tab.4 Cluster analysis of non spatial structure 样地号Plot No. 分类号Classified No. 样地号Plot No. 分类号Classified No. 样地号Plot No. 分类号Classified No. 样地号Plot No. 分类号Classified No. 10 001 1 11 640 3 10 780 5 11 507 6 10 085 1 12 272 3 10 847 5 11 633 6 10 093 1 12 281 3 10 886 5 11 808 6 10 314 1 12 289 3 11 612 5 12 092 6 10 887 1 12 753 3 11 643 5 13 037 6 11 163 1 12 844 3 11 724 5 20 091 6 20 048 1 12 850 3 11 730 5 20 106 6 20 064 1 12 868 3 11 824 5 20 305 6 20 123 1 13 063 3 12 121 5 20 448 6 20 166 1 20 046 3 12 718 5 20 872 6 20 930 1 20 078 3 12 725 5 21 045 6 21 074 1 20 088 3 12 780 5 22 076 6 21 088 1 20 275 3 12 800 5 22 877 6 21 607 1 20 758 3 12 976 5 23 216 6 22 798 1 21 083 3 13 464 5 10 677 7 10 008 2 21 169 3 14 254 5 10 923 7 10 037 2 21 631 3 14 255 5 11 099 7 10 108 2 22 270 3 20 509 5 12 125 7 10 781 2 24 274 3 20 670 5 12 566 7 11 438 2 24 314 3 20 713 5 12 819 7 11 624 2 10 070 4 20 748 5 13 001 7 11 630 2 10 777 4 20 810 5 13 341 7 11 727 2 10 779 4 20 873 5 13 519 7 13 012 2 11 081 4 21 158 5 20 761 7 21 100 2 11 168 4 21 164 5 21 032 7 21 597 2 11 191 4 21 721 5 21 090 7 21 613 2 14 121 4 22 010 5 21 143 7 21 641 2 20 071 4 22 079 5 21 312 7 22 224 2 20 127 4 22 533 5 21 902 7 22 464 2 21 079 4 22 700 5 22 768 7 22 516 2 21 097 4 22 790 5 22 931 7 22 848 2 21 272 4 22 823 5 23 275 7 23 108 2 21 276 4 22 886 5 23 440 7 10 047 3 22 333 4 22 910 5 10 823 8 10 087 3 10 105 5 22 934 5 10 958 8 10 760 3 10 114 5 23 105 5 11 110 8 11 115 3 10 219 5 23 151 5 11 114 8 11 211 3 10 249 5 24 273 5 11 121 8 11 390 3 10 300 5 10 349 6 12 671 8 11 606 3 10 430 5 11 082 6 20 112 8 11 615 3 10 778 5 11 429 6 23 196 8 11 621 3

结合两期连续清查样地的实测数据，对表 4作如下分析: 1) 第1类样地前后两期株数都很多，生物量都比较大，1和2度竹所占比例在后期降低了20%，3度竹所占比例略有提高，≥4度竹所占比例在后期增加了近44%，平均胸径在后期也略有增大，这主要是由于该类样地在2007至2009年挖笋较严重，而2005至2006年挖笋较少，同时，2004至2009年对老竹的采伐比较少，使林分结构呈现老龄化; 2) 第2类样地前期株数比较少，但后期株数较前期增加了154%，林分平均胸径后期也明显增大，1度竹所占比例在后期降低了11.3%，2度竹所占比例在后期降低了35%，3度竹所占比例前后期变化不大，≥4度竹所占比例在后期提高了42%，这说明2004—2009年该类样地的采伐量与挖笋量都很少，同时，1，2度竹所占比例在后期下降是由样地毛竹株数显著增加所致; 3) 第3类样地前后期株数比2004，2009年样地平均株数略高，且1，2度竹所占比例在后期都显著下降，3度竹所占比例变化不大，≥4度竹所占比例在后期明显提高，林分胸径在后期略有增大，说明该类样地的采伐与挖笋与第1类样地类似; 4) 第4类样地前后期株数、生物量都超过第1类样地、林分胸径变化不大，1度竹所占比例在后期下降了19.1%，2度竹所占比例在后期下降了35.5%，3度竹所占比例后期略有提高，≥4度竹所占比例在后期提高了41%，这说明该类样地在2005和2006年挖笋比较少，在2007和2008年挖笋特别严重，2004—2009年采伐比较少; 5) 第5类样地的数量最多，前期株数很少且后期株数增加了76%，但仍小于2009年样地平均株数; 且林分平均胸径后期增加了0.716 cm，1，2度竹所占比例在后期都下降了20%多，3度竹所占比例后期下降了0.6%，≥4度竹所占比例在后期提高了近43.7%，这说明该类样地的挖笋与采伐也类似于第1类样地; 6) 第6类样地数量少，前后期毛竹株数非常少且后期株数显著增加，1度竹所占比例在后期降低了16.3%，2度竹所占比例在后期降低了31.54%，≥4度竹所占比例在后期提高了40.9%，3度竹所占比例增加了7.1%，且林分平均胸径后期增加1.106 cm，这说明该类样地在2007和2008年挖笋特别严重，2005和2006年挖笋很少，2004—2009年采伐很少; 7) 第7类样地数量少，前后两期样地毛竹株数变化不大且都低于2004和2009年样地株数的平均值，1度竹所占比例在后期下降最多，2度竹所占比例在后期也有所下降，≥4度竹所占比例在后期提高了近46%，3度竹所占比例略有降低，且林分胸径变化不大，这说明该类样地在2009年挖笋特别严重，2005—2008年也有大量挖笋，2004—2009年对样地毛竹采伐较少; 8) 第8类样地数量少，前期毛竹株数低于2004年样地株数平均值，后期相反，1度竹所占比例在后期下降了21.92%，2度竹所占比例在后期下降了40.63%，≥4度竹所占比例在后期提高50.4%，3度竹所占比例略有下降，且林分平均胸径后期增加了1.511 cm，这说明该类样地在2007和2008年挖笋严重，在2005，2006和2009年有少量挖笋使后期样地株数显著增加，2004—2009年采伐很少。

通过以上分析可以看出: 1) 不管哪类样地，1，2度竹所占比例后期都显著下降，≥4度竹所占比例后期明显变大，林分平均胸径都有所增大，样地后期株数较前期明显增多; 2) 虽然对某类样地而言前后期3度竹所占比例有些波动，但该类样地数量非常少，不影响3度竹所占比例总体变化不大的趋势;3) 朱锦懋等(2000)的研究表明: 合理的毛竹龄级结构应该是1，2，3和≥4度竹株数的比例为3: 3: 3: 1，从这个比例关系可以看出，浙江现有毛竹林分的各龄级所占比例极不合理; 4) 浙江毛竹林老龄化比较严重，新竹留养较少，毛竹林分非空间结构不够合理及目前的经营管理存在较大缺陷，致使林分生产力下降。

毛竹具有很多独特属性，经过5年的生长，其林分非空间结构是否发生显著变化，需用多元方差分析进行检验。应用SPSS软件进行检验，结果如表 5所示。

表 5 非空间结构显著性检验 Tab.5 Significant test of non spatial structure

表 5 非空间结构显著性检验 Tab.5 Significant test of non spatial structure 检验方法Inspection method T检验结果的计算T test results of calculation value 确切F值Exact value of F 假设检验自由度Hypothesis testing’s freedom 误差自由度Error degrees of freedom F检验显著性概率Significance sprobability of F test Pillai’s Trace 0.699 138.419 7.00 417.000 0.000 Wilks’ Lambda 0.301 138.419 7.00 417.000 0.000 Hotelling’s Trace 2.324 138.419 7.00 417.000 0.000 Roy’s Largest Root 2.324 138.419 7.00 417.000 0.000

SPSS软件用4种方法对给定的数据进行检验，如果4种方法的检验结果不一致，则以Pillai’s Trace计算结果为准，当F检验显著性概率小于0.05，说明有显著性差异。从表 5可以看出，2004与2009年浙江毛竹林分非空间结构存在显著差异，这种显著性差异由哪些指标造成的，还需对各个指标进行一元方差分析。

用SPSS 软件对林分非空间结构的各个指标进行一元方差分析，结果见表 6。

表 6 非空间结构各指标的显著性检验 Tab.6 Each index’s significant test of non spatial structure

表 6 非空间结构各指标的显著性检验 Tab.6 Each index’s significant test of non spatial structure 因变量Dependent variable 平方和Sum of squares 自由度Degree of freedom 均方Mean square F P 样地株数Plant number of plot 792 148.610 1 792 148.610 85.417 0.000 1度竹所占比例Proportion of 1 du 3.953 1 3.953 115.741 0.000 2度竹所占比例Proportion of 2 du 7.074 1 7.074 283.761 0.000 3度竹所占比例Proportion of 3 du 0.078 1 0.078 3.454 0.064 ≥4度竹所占比例The proportion of ≥4 du 18.756 1 18.756 738.234 0.000 林分平均胸径Average DBH of stands 32.003 1 32.003 17.423 0.000 样地生物量Plot biomass 109 851 434.402 1 109 851 434.402 115.049 0.000

从表 6可以看出，≥4度竹所占比例差异最大，毛竹林分非空间结构存在差异是由样地株数、样地生物量、林分平均胸、≥4度竹所占比例、2度竹所占比例及1度竹所占比例造成的。3度竹所占比例不存在显著差异。

生物量数据是研究林业与生态问题的基础，而毛竹样地株数(立竹度)及林分平均胸径是影响毛竹林分生物量最主要的2个因素，为了更好地揭示毛竹林分生物量的动态变化，有必要研究它们的概率分布动态。测树因子概率分布的研究方法有参数检验与非参数检验两种: 参数检验需要事先给定某种分布函数，然后再对拟合分布进行检验，该方法的缺陷是事先给定何种分布，具有一定的主观随意性;而非参数检验对概率分布的描述，完全取决于给定的数据，不含任何人为主观因素。核密度估计是最常用的非参数检验方法，事实证明它对测树因子概率分布的描述优于Weibull分布(崔恒建等，1996)。因此，本研究用核密度估计描述毛竹测树因子概率分布动态。

从图 1a可以看出: 1) 两条曲线交点的横坐标所示样地株数大约为197，因此在2004年与2009年的毛竹林中，样地株数为197的林分所占比重是相等的; 2) 样地株数小于197的林分随着毛竹的生长所占比重在减少，样地株数大于197的林分在增加，这也说明2009年样地株数比2004年显著增加。

	图 1 立竹度(a) 、平均胸径(b) 和生物量(c) 概率分布动态 Fig. 1 Probability distribution dynamics of density (a), average DBH(b), and biomass(c)

从图 1b可以看出: 1) 2条曲线交点的横坐标所示平均胸径大约为8.7 cm，因此在2004年与2009年的毛竹林中，平均胸径为8.7 cm的林分所占比重是相等的; 2) 平均胸径小于8.7 cm的林分随着毛竹的生长所占比重在减少，平均胸径大于8.7 cm的林分在增加，这也说明2009年林分平均胸径比2004年显著增大。

从图 1c可以看出，林分生物量的变化与林分株数、林分平均胸径变化趋势一致。

本研究利用浙江省两期毛竹连续清查样地，对毛竹林分非空间结构特征及动态变化作研究，得到如下结论。1) 毛竹林分非空间结构的主导因子依次是年龄结构因子、样地生物量因子与林分平均胸径因子; 影响毛竹林分生物量的主要因素依次是毛竹株数与林分平均胸径。2) 样地生物量、样地株数、平均胸径及1，2和≥4度竹所占比例前后期存在显著差异，使得毛竹林分非空间结构存在显著性差异。3度竹所占比例不存在显著差异。3) 毛竹林分平均胸径与林分株数的相关性不大，但随着毛竹的生长，呈现出一定的负相关。4) 平均胸径较小的林分随着毛竹的生长在减少，而平均胸径较大的林分随着时间的推移在增加，样地株数与林分生物量也有类似的趋势。5) 浙江现有毛竹林老龄化问题较突出，林分中各龄级毛竹所占比例极不合理，现有经营措施存在较大缺陷，使林分生产力出现衰退。

本研究认为年龄结构是毛竹林分非空间结构最主要的因素，而朱锦懋等(2000)的研究结果表明新成竹数量和竹林密度是毛竹林分结构的最主要因素，两者不尽相同，其主要原因是: 所用材料不一样，本研究使用的是连续清查的两期毛竹样地，样地数量大，代表性强，而朱锦懋等(2000)所用资料是人为典型调查样地且数量少。由于年龄结构是各度竹所占比例，它实际上是样地株数的再分配，所以年龄结构是毛竹林分非空间结构最主要因素既符合毛竹林是异龄林的属性，也符合毛竹林的实际情况。

林分非空间结构的7个指标中只有3度竹所占比例在2004和2009年没有显著差异，可能是不合理的挖笋与采伐造成的，也可能是固定样地所采取的特殊保护措施造成的，关于这一点还有待进一步调查。