文章信息
- 汤孟平, 沈利芬, 赵赛赛, 仇建习, 徐文兵, 庞春梅, 赵明水, 梅爱君
- Tang Mengping, Shen Lifen, Zhao Saisai, Qiu Jianxi, Xu Wenbing, Pang Chunmei, Zhao Mingshui, Mei Aijun
- 基于谱分析的天目山毛竹林生长周期
- Growth Cycle of Phyllostachys edulis Stand in Tianmu Mountain Based on Spectrum Analysis
- 林业科学, 2014, 50(9): 184-188
- Scientia Silvae Sinicae, 2014, 50(9): 184-188.
- DOI: 10.11707/j.1001-7488.20140926
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文章历史
- 收稿日期:2013-08-21
- 修回日期:2013-12-10
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作者相关文章
2. 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 临安 311300;
3. 天目山国家级自然保护区管理局 临安 311300;
4. 临安市林业局 临安 311300
2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration Lin'an 311300;
3. Authority in National Nature Reserve of Tianmu Mountain Lin'an 311300;
4. Lin'an Municipal Forestry Bureau Lin'an 311300
毛竹(Phyllostachys edulis)具有生长速度快、经济价值高等特点,是我国南方集体林区主要经济来源竹种。近年来的研究表明,毛竹还具有较强的固碳能力,其生态价值已引起广泛关注(周国模等,2004;漆良华等,2009;肖复明等,2010;Yen et al.,2011)。实际上,毛竹林多种价值的形成都与生长周期密切相关,掌握毛竹林的生长周期是毛竹林合理经营与利用的前提。
毛竹林的生长周期是反映其生长过程的重要时间特征。毛竹林的生长发育存在以2年为周期的大小年现象,即毛竹林1年大量发笋长竹,1年生鞭换叶,交替进行,简称大小年(熊文愈,1962;陈新安,2010)。毛竹林大小年的形成是由毛竹林鞭竹系统和立竹个体的生长节律及植物内源激素的调控作用共同决定的(吴良如等,1998)。毛竹林大小年周期的应用十分广泛,一般情况下毛竹林每2年采伐1次,即大年出笋后的当年立冬至第2年立春之间采伐(金爱武等,2009),采伐量应小于当年新竹的生长量(吴玉峰,2006;曾令志,2008)。显然,毛竹林的生长周期在经营决策中具有重要作用。
目前,毛竹林生长有大小年的2年周期已是共识;但是,除大小年的2年周期外,毛竹林生长是否还存在其他周期?本研究在浙江省天目山国家级自然保护区内,选择少受人为干扰的毛竹林为研究对象,应用大型固定标准地相邻网格调查方法,连续进行5年的调查,采用时间序列谱分析法研究毛竹林生长周期,旨在为毛竹林可持续经营决策提供依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况浙江省天目山国家级自然保护区(119°23′47″—119°28′27″ E,30°18′30″—30°24′55″ N),总面积1 050 hm2。年均气温8.8~14.8 ℃,≥10 ℃积温2 500~ 5 100 ℃,年降水量1 390~1 870 mm,相对湿度76%~81%。保护区地处中亚热带北缘向北亚热带过渡的地带,受海洋暖湿气候影响,温暖湿润,雨量充沛,森林植被十分茂盛。植被分布有明显的垂直界限,自山麓到山顶垂直带谱为:海拔870 m以下为常绿阔叶林;870~1 100 m为常绿、落叶阔叶混交林;1 100~1 380 m为落叶阔叶林;1 380~1 500 m为落叶矮林。毛竹林作为一种特殊的森林类型镶嵌于其他森林类型之间,多分布在海拔350~900 m,其林下植被稀少,主要树种有豹皮樟(Litsea coreana var.sinensis)、连蕊茶(Camellia fraterna)、细叶青冈(Cyclobalanopsis myrsinaefolia)、微毛柃(Eurya hebeclados)和短尾柯(Lithocarpus brevicaudatus)等(汤孟平等,2010)。
1.2 标准地调查2009年7月,在研究区内选择少受人为干扰的毛竹林,设置100 m×100 m固定标准地,固定标准地的中心海拔840 m,主坡向30°SE。用相邻网格调查方法,把固定标准地划分为100个10 m×10 m的调查单元。在每个调查单元内,对胸径(DBH)≥5 cm的毛竹进行每木调查。采用南方全站仪NTS355测定每株活竹基部三维坐标(X,Y,Z),同时测定毛竹胸径、竹高、枝下高、冠幅等因子。对2009年以前出笋的成竹,采用竹秆皮色法识别活竹出笋年份,并用红油漆在竹秆上标注出笋年份。2009年以后出笋的新竹较容易识别,采用号竹法直接用红油漆标注出笋年份。2009—2013年,每年7月对毛竹林固定标准地进行1次调查,连续获取5年的调查数据。
1.3 谱分析方法谱分析是把时间序列看作具有不同频率的正、余弦波的叠加,并利用周期图来检测隐藏在时间序列数据中的周期性(王振龙,2001;李宏等,2006;Shumway et al.,2006;Cryer et al.,2008;Box et al.,2011)。假设某时间序列为Xt(t=1,2,…,N),则Xt可以表示为:
${X_t}={a_0}+\sum\limits_{i=1}^k {\left({{a_i}\cos 2{\rm{\pi }}t{f_i}+{b_i}\cos 2{\rm{\pi }}t{f_i}} \right)}+{e_t}.$ | (1) |
式中: Xt是时间序列第t个时刻的观测值;N是观测值个数;k为周期分量个数;fi是第i谐波的频率;$ {f_i}=\frac{i}{N} $,i是谐波号;et是随机扰动。
当N为奇数时,$k=\frac{{N - 1}}{2}$,参数a0,ai和bi可用下式估计:
${{\hat a}_0}=\bar X=\frac{1}{N}\sum\limits_{t=1}^N {{X_t}};$ | (2) |
${{\hat a}_i}=\frac{2}{N}\sum\limits_{t=1}^N {{X_t}\cos 2{\rm{\pi }}t{f_i}};$ | (3) |
${{\hat b}_i}=\frac{2}{N}\sum\limits_{t=1}^N {{X_t}\sin 2{\rm{\pi }}t{f_i}}.$ | (4) |
式中: i=1,2,…,k。
周期图是频率fi处的强度,由k个值组成:
$I\left({{f_i}} \right)=\frac{2}{N}\left({\hat a_{_i}^2+\hat b_{_i}^2} \right).$ | (5) |
式中: i=1,2,3,…,k。
当N为偶数时,$k=\frac{{N}}{2}$。当i=1,2,…,k-1时,仍用式(2)~(5)计算。当i=k时,则:
$\begin{array}{l} {{\hat a}_k}=\frac{1}{N}{\left({ - 1} \right)^t}{X_t},\\ {{\hat b}_k}=0;\\ I\left({{f_k}} \right)=I\left({0.5} \right)=N\hat a_{_k}^2. \end{array}$ | (6) |
时间序列观测值与式(5)和式(6)存在以下关系:
$\sum\limits_{t=1}^N {{{\left({{X_t} - \bar X} \right)}^2}}=\sum\limits_{t=1}^N {I\left({{f_i}} \right).} $ | (7) |
根据式(5)和式(6)计算各频率的周期强度I(fi)。若时间序列Xt包含频率为fi 的主谐波时,I(fi)将出现一个峰值,相应的周期${T_i}=\frac{1}{{{f_i}}}$。如果累积谐波方差占时间序列总方差的比例即累积谐波方差比≥90%,表示已经找到主要谐波周期(唐守正等,2009)。
本研究的毛竹林固定标准地建立于2009年,此前各年份当年的出笋数和成竹数无法准确测定。因此,按调查年度,以不同出笋年份的现有活竹株数作为时间序列数据,根据谱分析原理绘制周期图,并识别各峰值点,求出隐藏在动态变化的活竹株数时间序列中的毛竹林生长周期。
2 结果与分析 2.1 毛竹林活竹株数分布特征各调查年度毛竹林的活竹株数按活竹出笋年份的分布见图 1。从图 1可以看出,毛竹年龄多样性随调查年度而增加。根据2009年的调查,毛竹的年龄范围为1~14年;2013年调查时,毛竹的年龄范围增加到1~18年。毛竹林在小年时几乎不出笋,大年时出笋较多,大小年周期十分明显。但是,各大年活竹株数依出笋年份的分布并不均匀,波动较大。特别是1998,2004和2010这3个大年,前后相邻2个大年的时间间隔都是6年,且活竹株数均在1 000株以上,明显高于其他大年的活竹株数。这是否意味着毛竹存在6年周期,需要做进一步分析。
以2009—2013年各调查年度毛竹林活竹株数按活竹出笋年份的分布为时间序列数据,根据谱分析方法绘制周期图(图 2),图中各点的编号表示对应的谐波号。从图 2可以看出,在各调查年度,毛竹林活竹株数周期图的共同特征是有3个峰值,表明均存在3个主谐波,对应的谐波号: 2009年是谐波2,5,7;2010年是谐波3,5,7;2011年是谐波3,5,8;2012年是谐波3,6,8;2013年是谐波3,6,9。各年度周期图之间存在差异。2009—2011年,这3个年度的周期图变动较大;而2012—2013年,周期图趋于稳定。这是因为2009—2013年,随着连年观测数据的积累,可供解析周期的时间序列变长,调查数据包含了更充分的周期信息;此外由于新竹的出笋年份可以准确测定,减少了误差,使毛竹林生长的周期性规律得以更清晰呈现。
为确定周期长度,表 1列出了对应图 2各调查年度3个主谐波及其周期。从表 1可见,各调查年度3个主谐波对方差的累积贡献较大,均在78%以上,反映了各调查年度活竹株数按出笋年份的变动都受3个主谐波的影响,但各调查年度3个主谐波对应的周期并不完全相同。周期二和周期三是相同的,均为3年和2年。这里,2年周期就是大小年周期,验证了毛竹林的大小年现象。从实际观测数据(图 1)看,3年周期并不明显。而周期一则随调查年度有变动,有7年、5年和6年,但最后稳定为6年,这不仅印证了上述6年周期的分析结果,而且2013年的累积谐波方差比达到最大并超过90%,进一步说明6年周期是对毛竹林株数波动产生影响的主要谐波周期之一。综合分析表明,毛竹林生长存在明显的2年周期和6年周期。
通过对建立在浙江省天目山国家级自然保护区内少受人为干扰的毛竹林大型固定标准地进行连续5年的调查,采用时间序列谱分析法,分析毛竹林生长周期。结果表明,在动态变化的毛竹林活竹株数时间序列中,隐藏了毛竹林生长的多周期性规律。毛竹林生长不仅存在大小年的2年周期,而且还存在明显的6年周期,这一结论对毛竹林经营决策具有参考意义。
研究已表明,毛竹林大小年2年周期的形成受多种因素影响(裘福庚,1984;汪奎宏等,1989;吴良如等,1998;熊国辉等,2007;金爱武等,2009;陈新安,2010),但一般认为主要是竹林养分的大小年分配差异所致,即大年有足够的养分供孕笋、出笋成竹,小年母竹提供的养分主要供鞭梢生长,为大年竹笋发育提供基础,如此周而复始(金爱武等,2009;陈新安,2010)。本研究发现毛竹林生长的6年周期实际是2年周期的衍生,这是因为毛竹林养分分配不仅有大小年差异,同样是大年,也有周期性差异,每个大年的新竹不仅影响翌年的小年出笋成竹,而且影响6年后的大年出笋成竹。事实上,新竹长成后,生鞭发笋能力逐年增加。当年新鞭主要发展根系,芽苞处于休眠状态,3~6年生的壮龄竹鞭,根系健全,芽苞饱满肥大,发笋率高(熊文愈,1962;何元荪等,1998;熊国辉等,2007),其原因是7年以上竹鞭的N,P,K等无机营养元素含量显著低于3~6年生竹鞭的含量(刘显旋等,1983)。此外,毛竹根系吸收能力随着竹龄增加,根系有效吸收面积不断增加,竹龄6年时达到最大值(郑郁善等,1998)。这说明6年是毛竹生长过程中养分积累和生鞭发笋的一个重要时间分界点,为本研究得出6年周期提供依据。
目前,生产上通常按大小年的2年周期安排毛竹林经营活动,如毛竹林的采伐周期一般为2年,采伐量用当年新竹株数进行控制(曹孟军等,2003;金爱武等,2009;曾令志,2008)。但由于毛竹林生长存在6年周期,按2年周期经营毛竹林并不完全符合其生长规律,难以制定合理的经营措施。根据毛竹林生长的6年周期,采伐量不仅取决于当年新竹株数,还应考虑6年前的出笋和现有活竹数量,采伐后应当维持6年周期的年龄结构,以实现毛竹林可持续经营管理。
[1] | 曹孟军,余锦生.2003.毛竹林大小年经营好.林业实用技术,(8):23.(1) |
[2] | 陈新安.2010.毛竹林大小年生长规律探讨.中南林业调查规划,29(1):21-23.(3) |
[3] | 何元荪,何晓东,董立.1998. 毛竹春笋早出高产高效技术研究.浙江林业科技,18(5):31-38.(1) |
[4] | 金爱武,何奇江.2009.图说毛竹高效培育技术.杭州:浙江科学技术出版社,53-55.(4) |
[5] | 李宏,颜日初.2006.军事经济周期的统计分析.统计与信息论坛,21(2):19-22.(1) |
[6] | 刘显旋,邓毓芳,张美琼.1983.毛竹无机养分的研究.中南林学院学报,3(1):61-67.(1) |
[7] | 漆良华,刘广路,范少辉,等.2009.不同抚育措施对闽西毛竹林碳密度、碳贮量与碳格局的影响.生态学杂志,28 (8):1482-1488.(1) |
[8] | 裘福庚.1984.毛竹林大小年及其控制.竹子研究汇刊,3(2):62-69.(1) |
[9] | 汤孟平,徐文兵,陈永刚,等.2010.基于相邻网格调查的近自然毛竹林结构特征研究.林业资源管理, 6(增刊): 1-6.(1) |
[10] | 唐守正,郎奎建,李海奎.2009.统计和生物数学模型计算(ForStat教程).北京:科学出版社,434-439.(1) |
[11] | 汪奎宏,包其富.1989.毛竹笋期激素含量及其分布规律的研究.竹子研究汇刊,8(3):35-46.(1) |
[12] | 肖复明,范少辉,汪思龙,等.2010.毛竹、杉木人工林生态系统碳平衡估算.林业科学,46(11):59-65.(1) |
[13] | 熊国辉,张朝晖,楼浙辉,等.2007.毛竹林鞭竹系统——"竹树"研究.江西林业科技,(4):21-26.(2) |
[14] | 熊文愈.1962.毛竹林的群体结构及其经营管理.林业科学,7(3):183-192.(2) |
[15] | 王振龙.2001.时间序列分析.北京:中国统计出版社.(1) |
[16] | 吴良如,萧江华.1998.大小年毛竹林中内源激素节律变化特征的研究.竹子研究汇刊,17(1):24-30.(2) |
[17] | 吴玉峰.2006.山区毛竹丰产管理技术.安徽农学通报,12(11):132,153.(1) |
[18] | 曾令志.2008.毛竹采伐讲究"度".湖南林业,(10):27.(2) |
[19] | 郑郁善,洪伟.1998.毛竹经营学.厦门:厦门大学出版社.(1) |
[20] | 周国模,姜培坤.2004.毛竹林的碳密度和碳贮量及其空间分布.林业科学,40 (6) : 20-24.(1) |
[21] | Box G E P, Jenkins G M, Eeinsel G C. 2011.时间序列分析: 预测与控制.王成璋,尤梅芳,郝杨,译.北京:机械工业出版社,23-27.(1) |
[22] | Cryer J D, Chan K S. 2008. Time Series Analysis with Applications in R (2nd ed.). New York: Springer-Verlag.(1) |
[23] | Shumway R H, Stoffer D S. 2006. Time series analysis and its applications with R examples. New York: Springer-Verlag, 176-181.(1) |
[24] | Yen T M, Lee J S. 2011. Comparing aboveground carbon sequestration between moso bamboo (Phyllostachys heterocycla) and China fir (Cunninghamia lanceolata) forests based on the allometric model. Forest Ecology and Management, 261(6):995-1002.(1) |