柞树林分分布结构研究.doc

柞树林分分布结构研究摘要：旨在研究承德市围场县五道河林场柞树林分分布情况，采用传统标准地调查方法，取得数据，利用ForStat的统计分布假设检验对柞树林分的胸径、树高、枝下高和冠幅这4种林分结构数据进行c2检验，其结果表明：柞树林的直径分布符合对数正态分布和伽玛分布；树高分布分别符合正态分布；枝下高分布分别符合正态分布、Logistic分布，冠幅分布符合对数正态分布和伽玛分布。关键词： 柞树林；不同林分结构 ；分布特征Abstract ：To study the distribution situation of oak forest in Wudaohe forest farm of Weichang County of Chengde ,Take the traditional standard investigation method, data acquisition, using statistical distribution hypothesis test ForStat on oak stand DBH, tree height, under branch height and crown width of the 4 stand structure data of c 2 test, the results show that: the diameter distribution of oak the woods with logarithm normal distribution and gamma distribution; tree height distribution accords with the normal distribution respectively; under branch height distribution respectively with normal distribution, Logistic distribution, crown distribution conforms to logarithmic normal distribution and gamma distribution.Keywords: oak forest ；different structure of forest ；distribution1 研究区概况研究区位于承德县五道河林场，41214N, 1181129E,经营总面积7108.4hm2,天然次生林面积2865hm2,属暖温带气候特征,最高温度36 ,最低温度零下26 ,年平均降水量550mm,土壤为棕色森林土、壤土和沙壤土.植被类型属于暖温带落叶阔叶林1。2 样地设置与数据处理 2.1 样地设置本次试验样地设在承德五道河林场，本次调查以杨树中幼领林为研究对象，选取林分的直径、树高、枝下高、冠幅四个组成部分，研究其分布规律2。设置1个柞树标准地（3040m），标准地选择遵循试验样地与周边环境的一致性原则，避开林缘带状区域固定标准地的林木进行每亩检尺（实测胸径、树高、枝下高、冠幅等指标）。根据每亩检尺的结果进行数据处理。2.2 数据处理 根据数据胸径、树高、枝下高、冠幅4个林分结构频数的统计情况分析结果，采用Forstat2.1统计软件中“统计分布假设检验”功能进行检测，从软件所提供的12种假设检验分布中选择5种连续分布（正态分布 、韦布分布、Logistic分布、对数正态分布、伽玛分布）3-5，检测方法均为卡方检验。3 结果与分析3.1 直径结构与分布拟合利用ForStat2.1的“统计分布假设检验”功能，对柞树胸径的株数数据以1cm为径阶进行直径分布拟合6-7。其柞树林径阶株数的拟合结果的频率分布检验见图1，胸径的分布函数拟合分布参数值及c2检验见表2。图1 直径分布与分布拟合曲线Fig.1 The diameter distribution and distribution fitting curve将标准地内的柞树直径数据进行合并，根据样地调查数据，柞树林的林分平均胸径为9.67cm，在4.416.9cm之间变动，径阶分布范围较大，最小径级为4，最大径级为17，统计幼龄林的径阶分布株数如图1所示。由图1可以看出，林分直径结构相对简单，分布呈单峰山状分布（12径阶出现稍微凸起），径阶结构中，49径阶中林分株树呈现逐渐增大趋势，其中9径阶的林木株数最大，随着径阶的增大，株数开始逐渐递减，到达11径阶之后，递减速度开始变缓并趋于平稳。其中，710径阶的林木株数所占比重最多，累计百分比已达到57.34%，中部径阶的林木分布占主要部分，两边株数分布较少，峰值偏左，小径阶林木株数略大于大经级林木株数。表2 直径分布曲线数据统计量Tab.2 The diameter distribution curve data statistics密度函数Density function偏度Skewness峭度Kurtosis卡方X2Chi square X2自由度Degrees of freedompX2的概率The probability of pX2正态分布Normal distribution0.51 -0.29 28.18 110.003036韦布分布Weibull distribution0.51 -0.29 34.96 110.000252Logistic分布Logistic distribution3.50 17.50 33.27 110.000476对数正态分布Log normal distribution0.51 -0.29 15.70 110.152617伽玛分布Gamma distribution0.51 -0.29 16.25 100.092639柞树林的5种分布的卡方检验可以看出（表2），正态分布、韦布分布、Logistic分布的假设检验的p值依次为0.003036、0.000252、0.000476、0.092639，均小于0.05，假设不成立，因此柞树林径阶分布不符合这3种分布。胸径的对数正态分布和伽玛分布检测偏度（0.51）为正值，说明直径分布为右偏，而削度（-0.29）为负值（表2）说明林木径阶分布较离散（图1），其卡方检验值分别为15.70和16.25假设检验的p值（0.152617和0.092639）大于0.05，假设检验成立，柞树林的直径分布符合对数正态分布和伽玛分布。3.2 树高结构与分布拟合利用ForStat2.1的“统计分布假设检验”功能，对五道河林场的柞树标准地柞树树高的株数数据以0.5m高间距为区分段进行直径分布拟合。其柞树树高分布株数的拟合结果频率分布检验见图2，树高的分布函数拟合分布参数值及c2检验见表3。图2 树高分布与分布拟合曲线Fig.2 Tree height distribution and distribution fitting curve将标准地的树高数据进行合并，柞树林分平均树高为8.79m，在4.611.7m之间变动，分布范围较大，最小值为5，最大值为11，统计柞树的树高分布株数如图2所示。由图2可以看出，分布依然呈单峰山状分布，峰值偏右。其分布结构中，处于8.5m的林木株数最大，随着树高的增大，株数开始逐渐递减，在9.5m处稍有凸起。其中，7.59.5m之间的林木株数所占比重最多，累计百分比已达到59.17 %。表3 树高分布曲线数据统计量Tab.3 Distribution of tree height curve data statistics密度函数Density function偏度Skewness峭度Kurtosis卡方X2Chi square X2自由度Degrees of freedompX2的概率The probability of pX2正态分布Normal distribution-0.18-0.5814.96100.133676 韦布分布Weibull distribution-0.18-0.5885.33100.000000 Logistic分布Logistic distribution4.7511.2519.61100.033170 对数正态分布Log normal distribution-0.18-0.5828.87100.001307 伽玛分布Gamma distribution-0.18-0.5823.6990.004817 柞树林的5种分布的卡方检验可以看出（表3），韦布分布、Logistic分布、对数正态分布、伽玛分布的假设检验的p值依次为0.000000、0.033170、0.001307、0.004817均小于0.05，假设不成立，因此柞树林的树高分布不符合韦布分布、Logistic分布、对数正态分布、伽玛分布。表3中，正态分布（-0.18）检测偏度均为负值，即直径分布为左偏；正态分布（-0.58）的检测削度为负值，即树高分布曲线较为离散。经过卡方检验，正态分布大于0.05的卡方临界值，其假设检验的p为0.133676，大于0.05，假设检验成立，柞树林的树高分布符合正态分布（图2）。3.3 枝下高结构与分布拟合利用ForStat2.1的“统计分布假设检验”功能，对标准地柞树枝下高的株数数据以0.5m高间距进行直径分布拟合。其柞树枝下高株数的拟合结果的频率分布检验见图3，枝下高的分布函数拟合分布参数值及c2检验见表4。图3 枝下高分布与分布拟合曲线Fig.3 Under branch height distribution and distribution fitting curve将柞树林4个标准地的枝下高数据进行合并，林分平均枝下高为4.03m，在0.77.1cm之间变动，分布范围较大，最小值为1，最大值为7，统计柞树林的枝下高分布株数如图3所示。由图3可以看出，柞树林枝下高结构分布呈单峰山状分布；处于4m处的林木株数最大，随着高度的增大，株数开始逐渐递减，到达5.5m之后，递减速度开始变缓并趋于平稳。其中，35m的林木株数所占比重最多，累计百分比已达到65.14%，中间部分的林木分布占多数。表4 枝下高分布曲线数据统计量Tab.4 profile data statistics under branch密度函数Density function偏度Skewness峭度Kurtosis卡方X2Chi square X2自由度Degrees of freedompX2的概率The probability of pX2正态分布Normal distribution0.04-0.378.39100.590960 韦布分布Weibull distribution0.04-0.3726.97100.002630 Logistic分布Logistic distribution0.757.2511.39100.327814 对数正态分布Log normal distribution0.04-0.3742.66100.000006 伽玛分布Gamma distribution0.04-0.3730.1790.000041 柞树林的5种分布的卡方检验可以看出（表4），韦布分布、对数正态分布和伽玛分布的假设检验的p值依次为0.002630、0.000006、0.000041，均小于0.05，假设不成立，因此柞树林枝下高分布不符合韦布分布、对数正态分布和伽玛分布。表4中，正态分布的偏度（0.04）为正值，即分布为右偏，其削度（-0.37）为负值，即枝下高分布曲线较为离散，林木枝下高分布较分散；Logistic分布偏度（0.75）均为正值，即分布为右偏，其削度（7.25）为正值，即分布曲线较为陡峭，林木枝下高分布较聚拢。经过卡方检验，正态分布（8.39）、Logistic分布（11.39）都大于0.05的卡方临界值，其假设检验的p依次为0. 590960、0.327814，均大于0.05，假设检验成立，柞树林的枝下高分布分别符合正态分布、Logistic分布（图3）。3.4 冠幅结构与分布拟合利用ForStat2.1的“统计分布假设检验”功能，对乐国有林场的4块成熟林标准地柞树冠幅的株数数据以0.2m为组间距进行直径分布拟合。其柞树林冠幅分布株数拟合结果的频率分布检验见图4，分布函数拟合分布参数值及c2检验见表5。图 4 冠幅分布与分布拟合曲线Fig.4 Crown distribution and distribution fitting curve将柞树林标准地的冠幅数据进行合并，林分平均冠幅为2.22m，在0.84m之间变动，冠幅分布范围比较大，最小值为0.8，最大值为4，统计的冠幅分布株数如图4所示。由图4可以看出，冠幅分布结构出现多峰现象，在2、2.8、3.6、4m处都出现峰值；其分布结构中，处于2m处的林木株数最大，随着冠幅的增加，株数整体开始逐渐递减，2.6m之后，递减速度开始变缓并趋于平稳。在1.42.4m范围内的林木株数所占比重最多，累计百分比已达到57.8%，中间部分的林木分布占多数，其小冠幅的分布株数多于大冠幅的分布株数。表4 冠幅分布曲线数据统计量Tab.4 Data statistics and distribution curve of crown密度函数Density function偏度Skewness峭度Kurtosis卡方X2Chi square X2自由度Degrees of freedompX2的概率The probability of pX2正态分布Normal distribution0.49 -0.53 30.97 140.005595 韦布分布Weibull distribution0.49 -0.53 64.21 140.000000 Logistic分布Logistic distribution0.70 4.10 34.10 140.001997 对数正态分布Log normal distribution0.49 -0.53 13.63 140.477315 伽玛分布Gamma distribution0.49 -0.53 12.93 130.453219 柞树林的5种分布的卡方检验可以看出（表5），正态分布、韦布分布、Logistic分布的假设检验的p值依次为0.005595、0.000000、0.001997，均小于0.05，假设不成立，因此冠幅分布不符合正态分布、韦布分布、Logistic分布。表5中，可以看出对数正态分布、伽玛分布的偏度都为0.49，且大于0，即冠幅分布为右偏，其削度均为-0.53，小于零，分布略成离散状态。对数正态分布（13.63）、伽玛分布的（12.93）的假设检验的p值依次为0.477315、0.453219，且都大于0.05，假设检验成立，柞树林的冠幅分布符合对数正态分布和伽玛分布。4 结论根据数据将杨树林的胸径、树高、枝下高、冠幅，4个林分结构频数的统计情况进行分析，利用Forstat2.1中“统计分布假设检验”功能进行检测，选择正态分布 、韦布分布、Logistic分布、对数正态分布、伽玛分布这5种常用的连续分布假设检验，其卡方检验结果为：柞树林的直径分布符合对数正态分布和伽玛分布；树高分布分别符合正态分布；枝下高分布分别符合正态分布、Logistic分布，冠幅分布符合对数正态分布和伽玛分布。在径阶分布中，710径阶的林木分布占主要部分，两边株数分布较少，小径阶林木株数略大于