2013, Vol. 49
文章信息
- 蒋娴, 张怀清, 鞠洪波, 宋洁华, 覃阳平, 吴淑蕾
- Jiang Xian, Zhang Huaiqing, Ju Hongbo, Song Jiehua, Qin Yangping, Wu Shulei
- 基于林木综合竞争的林分生长量分配模型
- Stand Growth Distribution Model Based on Individual Tree’s Integrated Competition
- 林业科学, 2013, 49(10): 54-57
- Scientia Silvae Sinicae, 2013, 49(10): 54-57.
- DOI: 10.11707/j.1001-7488.20131009
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文章历史
- 收稿日期：2012-12-18
- 修回日期：2013-03-18
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作者相关文章
2. 海南师范大学地理与旅游学院 海口 571158
2. Academy of Geography and Tour, Hainan Normal University Haikou 571158
植物竞争被定义为资源有限时，因对其有共同需要而引起个体间的相互作用，从而导致被研究个体的存活力、生长和繁殖的降低(Burkart et al.，2002)。林木竞争是影响林木生长的一个重要因素(关毓秀等，1992)，竞争的主要机制是植物间在空间上的相互作用(Begon et al.，1986)。目前竞争被广泛应用在林分生长模拟研究方面，不仅需要一个综合竞争指标同时还需要将林分整体生长量分配到林木个体的生长量分配模型。但是大部分竞争模型(Kershaw et al.，2010;Weiner，1982)都需要对树木进行大量的实地调查，测量指标复杂，获取难度较大(赵俊卉，2010);同时林木竞争往往只考虑单方面的竞争，如只考虑邻体竞争或光资源竞争。因此基于竞争模型的林分生长量分配方法要求竞争模型从功能上既能表现林分整体生长还能表现单木个体生长，从范围上不仅能表现林木对资源的竞争也能表现林木个体之间的竞争。
以湖南省攸县黄丰桥林场杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林为研究对象，构建能同时表现林木光资源竞争和林木邻体竞争模型，并以此为依据构建将林分整体生长量分配到林木个体的生长量分配模型。考虑到林分总蓄积、断面积等因子难以获取，而树木的位置(X，Y)、胸径、树高、冠幅4个因子较易获取，本文分别对开阔比数(惠刚盈等，2001;胡艳波，2010)、简单竞争因子(Burkart et al.，2012;Mou et al.，1993a)、竞争压力指数(张成程等，2008;Füldner，1995)3个指标进行研究。结果显示开阔比数可以较好地反映林木对光资源的竞争，而简单竞争因子、竞争压力指数可以较好地描述相邻木之间的竞争。把这3个模型按照一定的规则耦合构建新的综合竞争模型以反映林木的综合竞争效应，再以综合竞争模型为依据构建林分生长量分配模型，这样既能表现竞争又能模拟生长。分配模型与综合竞争指标之间成正相关关系，即竞争能力强的一方获得更多的共享资源，其他植物得到很少甚至没有机会获得任何资源(Biging et al.，1992;Newton et al.，1998)。
1 材料与方法 1.1 试验数据选用位于湖南省攸县黄丰桥林场的杉木人工纯林为研究对象。黄丰桥林场位于113°04'—113°43'E，27°06'—27°04'N。全场地貌以中低山为主，最高海拔为1 270 m，最低海拔为115 m，坡度在25～35°之间。全场现有林地面积10 122.6 hm2，活立木蓄积量为879 705 m3。树种以杉木、松类为主，其中杉木的面积(3 197.6 hm2)与蓄积量(593 738 m3)分别占用材林总面积的89.9%和总蓄积量的96.56%，全部为人工造林。
1.2 方法设计 1.2.1 林木竞争势模型由于开阔比数(惠刚盈等，2001;胡艳波，2010)、简单竞争因子(Burkart et al.，2012;Mou et al.，1993a)、竞争压力指数(张成程，2008;Füldner，1995)3个模型处于不同的数量级及不同量纲，必须将其进行归一化处理，处理结果见表 1。
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上述3个模型分别从树冠、树高和胸径、距离的角度对竞争进行了描述，因此将上述3个模型按照相关系数最大的原则归一化后进行耦合，可得到林木综合竞争模型，如公式(1)所示。
| $ {f_{Ci}} = \frac{1}{{a{f_{Oi}} + b't \bullet {{f'}_{Hi}} + c{f_{CSIi}}}} = \frac{1}{{a{f_{Oi}} + b{f_{Hi}} + c{f_{CSIi}}}}。 $ | (1) |
根据(1)式计算出每株树的竞争强度后，可判断林木在林分中所处的竞争状态，并根据竞争势的值对林木竞争强度进行排序，竞争势越强，竞争优势越大，林分胸径生长量也越大。于是将林分整体胸径生长量分配到每株单木时所分配的净生长量也越大。
可以根据林木竞争势分配林分整体生长量，即判断林木竞争势在林分整体竞争势的权重，根据竞争权重分配林分整体生长量。根据林木竞争势构建的林分胸径生长量分配模型如公式(2)所示:
| $ {G_i} = {G_{Total}} \times \frac{{{f_{Ci}}}}{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{f_{Ci}}} \right)} }}。 $ | (2) |
式中: Gi为每株林木的个体生长量;GTotal为林分整体生长量;fCi为第i株对象木的竞争势。
将公式(2)与公式(1)联合求解，得到林分生长量与林木竞争势之间的关系，如下式所示。
| $ \frac{k}{{{G_i}}} = \frac{1}{{{f_{Ci}}}} = a{f_{Oi}} + b{f_{Hi}} + c{f_{CSIi}}。 $ | (3) |
式中: Gi为每株林木的个体生长量，k由GTotal和${\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{f_{Ci}}} \right)} }$共同决定，其中GTotal由林分实际增量决定，可认为是常数，而${\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{f_{Ci}}} \right)} }$则由a，b，c和fO，fH，fCSI共同决定。
2 结果与分析 2.1 计算结果以黄丰桥林场1999年造林林分为试验样地，样地面积为30 m×30 m。
2008年测量时，林木株数为150株，2011年对样地进行复测。调查时进行每木检尺测量，用全站仪调查每棵树木的相对位置坐标(X，Y)，用胸径尺测量胸径，测高仪测量树高，皮尺测量冠幅。计算机读取以上测量数据并存入系统数据库，进行林分数据可视化表达。调查结果如表 2所示。
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2008—2011年间150株林木样本中2株被砍伐，1株断梢，因此本文在进行计算时去除断稍木以及砍伐木后剩余样本量为147株。如(3)式所示，在待定系数a，b，c不定的情况下k值也不确定，因此当k=1时，
| $ \begin{array}{l} \frac{1}{{{G_i}}} = \frac{1}{{{f_{Ci}}}} = a{f_{Oi}} + b{f_{Hi}} + c{f_{CSIi}} = 5.416{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 081{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 713{f_{Oi}} + \\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 1.037{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 485{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 025{f_{Hi}} + 0.157{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 524{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 494{f_{CSIi}}。 \end{array} $ | (4) |
当k≠1，回归方程为
| $ \begin{array}{l} \frac{k}{{{G_i}}} = ak{f_{Oi}} + bk{f_{Hi}} + ck{f_{CSIi}} = 5.416{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 081{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 713k{f_{Oi}} + \\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 1.037{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 485{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 025k{f_{Hi}} + 0.157{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 524{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 494k{f_{CSIi}}。 \end{array} $ | (5) |
林分胸径生长量分配模型如(6)式所示。
| $ {G_i} = \frac{1}{{5.416{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 081{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 713{f_{Oi}} + {\kern 1pt} 1.037{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 485{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 025{f_{Hi}} + 0.157{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 524{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} 494{f_{CSIi}}}}。 $ | (6) |
计算林分生长量分配值，发现分配值与实测值之间非常接近，相关系数为0.983，标准误差0.179 7。将该林分生长分配模型与林分实际生长量对比，残差平方和为1.306 2E-105。
对(6)式进行方差分析，通过F检验可知开阔比数fO、简单竞争因子模型fH和竞争压力指数模型fCSI对竞争势fC的影响已达高度显著水平，故它们之间的线性关系是非常密切的。因此该林分生长量分配模型可以较为准确地预测林分条件下林木的生长量。图 1为林分生长分配量与林分实际生长量之间的关系。
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图 1 生长量预测值与实测值对比
Fig. 1 Comparison on the real and the prediction growth value
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以湖南攸县黄丰桥林场10块样地为例，用公式(7)进行分析结果如表 3所示。
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从表 3中可以看出共10块样地，其中杉木人工纯林样地6块，鹅掌楸(Liriodendron chinense)人工纯林样地3块，混交林样地1块。通过计算相关系数，发现杉木人工纯林拟合度较高，鹅掌楸拟合度次之，但是都能较好地拟合林分生长。混交林拟合较差，说明该模型不适合对混交林的生长量进行分配。该模型能较好地模拟林分的综合竞争，并对林分生长量进行分配。分配结果与实际增长量之间拟合度较高，因此可作为人工纯林竞争与生长预测的经验方程使用。
3 结论与讨论1)考虑到林分总蓄积、断面积等因子难以获取，而树木的位置(X，Y)、胸径、树高、冠幅4个因子较易获取，分别对开阔比数、简单竞争因子、竞争压力指数3个指标进行研究。把3个指标按照一定的规则耦合构建新的综合竞争模型以反映林分的综合竞争效应。避免了林分竞争模型只描述林分某一方面竞争的问题。
2)基于林分综合竞争的生长量分配模型是根据林木不对称竞争法则，按照林木竞争过程中所表现的优势度为依据，从将林分整体生长量分配到林木个体，实现对林分整体以及单木个体的生长预测。
3)通过回归分析法，在标准误差满足精度要求的前提下，求出分配模型中的参数a，b，c获取最适合于纯林的生长量分配模型。经比较分析表明:该分配模型适用于湖南省攸县黄丰桥林场所有杉木人工纯林，在鹅掌楸的应用中相关系数也比较高，但在混交林的生长量分配上相关系数较低。因此可认为该模型适用于纯林的生长量分配模型。
4)下一步的工作将要在别的省市展开调查，探讨该分配模型是否适合于其他地方其他树种。同时，在分配模型中引入树种因子，构建适合于混交林的林分生长量分配模型。
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