华北丘陵山地落叶乔木生物量模型研究

华北丘陵山地落叶乔木生物量模型研究

生物量通常是指单位面积中特定成分中的有机物质量。这是森林生态系统生物群落生产力水平的重要指标。森林生物量既能表明森林的经营水平和开发利用的价值,又是森林生态系统结构优劣和功能高低的最直接表现,同时反映了森林与其环境在物质循环和能量流动上的复杂关系。近年来,随着森林资源的不断消耗,尤其是木材产量的急剧下降,迫使人们不得不关心除木材以外的林木其他部分的利用,这就促进了森林生物量的研究,此外能源危机以及日益突出的环境问题也促进了人们对森林生物量的研究。但森林生物量测定非常困难,而且耗时费力,因此确定一种行之有效而又准确的调查方法十分重要。目前测定乔木层生物量的方法很多,如:皆伐实测法、全枝法、随机抽样法、相关曲线法等。不同的方法各有其优、缺点。本研究主要采用全枝法测定乔木层生物量并构建模型,从而推测整个林分落叶乔木层的生物量。1区域地理概况研究区设在北京市延庆县,该县地处北京市西北部,三面环山一面临水,生态环境优良。平均海拔500m以上,气候独特,冬冷夏凉,有着北京“夏都”之美誉。延庆县地域总面积1993.75km2,其中,山区面积占72.8%,平原面积占26.2%,水域面积占1%。辖11镇4乡,常住人口28.6万人。四海镇位于延庆县城东46km处,平均海拔700m,森林覆盖率85%,为全国绿化百强乡镇之一,年降水量550～600mm,无霜期150天左右,光照充足,平均年日照时数2826h,属温带大陆性季风气候。现辖区内有18个行政村,6个自然村,总人口7025人,总面积115.7km2。其中,基本农田面积489.5hm2,山场面积9524.4hm2,林地面积7287.7hm2,主要落叶乔木为白桦、楸树、山杨、柞树、落叶松,林果面积1432.4hm2,村镇占地面积232hm2。2学习方法2.1乔木层生物量测定在北京市延庆县四海镇西沟里村的集体林分中,选择各树种不同林龄、不同立地类型和不同密度的林分中有代表性的林分,设置相应半径为7.98m(注意斜距改算),面积为200m2的圆形标准地5块(表1),然后对标准地内的乔木层林木逐一进行每木检尺,测定胸径(精确到0.1cm)和树高(精确到1cm),根据实测结果得出林分平均直径在12cm以上,则以4cm为一径阶距分径阶,同时计算各径阶的平均胸径、平均树高。在各径阶中,按照径阶中值进行分类,每个径阶范围内采伐1株标准木,共15株。同时,采伐之前对树木进行树干以及树枝方向、树号等进行标记。将标准木伐倒后,实测标准木的树高、地径、胸径、1/4、1/2、3/4及每整米处的直径,并测量带叶侧枝重、侧枝的鲜重(到三级)、叶鲜重,然后将所取林木的各器官样品在85℃恒温下烘干至恒重,根据样品各器官的干重和鲜重,计算出含水率,进而计算出各器官绝对干重,将各部分绝对干重累积得到标准木单株总生物量。然后建立各器官生物量与其测树因子D2H的回归模型,最后推算乔木层的生物量。标准木调查数据见表2。2.2单带生物量模型的构建2.2.1生长系数为常态的模型car模型可用于拟合林木易测因子与生物量之间关系的方程很多。其中,非线性模型应用最为广泛,相对生长模型最具有代表性,是所有模型中应用最为普遍的模型。相对生长模型是用指数或对数关系反映林木各分量之间按比例协调增长的模型,分为2种:一种是相对生长系数为常量的模型(CAR模型),一种是相对生长系数为变量的模型(VAR模型):CAR模型:Y=aXb或lnY=lna+blnXVAR模型:Y=aXbecX或lnY=lna+blnX+cX式中,a、b、c为系数。这2种模型可用于林木各分量和总量的估计,自变量根据各分量的特点可选用不同的变量。通过对模型参数的稳定性和模型的预估能力进行分析,CAR模型不仅参数估计值稳定,而且预估能力强,考虑到实际可行性,本研究采用回归法的CAR模型进行拟合。树干CAR模型:Wi=b0(D2iHi)b1+εi树枝、树叶CAR模型:Wi=b0(Di)b1+ε1式中,W为树干、树枝或树叶的重量;D为胸径(1.3m处直径);H为树高;ε为误差;i=第1、2、3…n株;e为指数函数;b0、b1为参数。2.2.2不同树种生物量模型的建立关于立木生物量模型的建立,模型自变量可选用不同的变量,例如:D2、D2H、冠下径、冠幅、树冠体积、树冠表面积等。由于林分在生长过程中存在种内竞争,树冠对树叶、树枝生物量有一定的影响,其反映指标如冠幅、冠长在建立模型过程中有一定的贡献率,尤其在对树枝和树叶生物量的估计上,冠长的相关性要高于树高。但在实际建模过程中,经过多次的拟合和试验,胸径和树高仍是生物量建模最主要的测树因子,对于本研究中5种树种来说也同样如此。因此,本研究仍采用主要测树因子对生物量估测模型进行拟合。3结果与分析3.15最优估测模型的确定本研究以D2H作为基本因子对生物量进行估测,采用SPSS统计软件拟合出各树种单木生物量的最优估测模型,经不同模型的拟合和各指标的评价,最终确定了各树种单木各分量生物量的最优估测模型(表3)。3.2木材积的计算依据外业调查获取的相关信息,标准地蓄积采用平均断面积法以及中央断面积法计算得出,同时采用两种方法计算将减小测量中的误差。首先采用平均断面积法以及中央断面积法分别计算出各标准木材积,然后通过公式f=V实测g1.3Hf=V实测g1.3Η求出相应形数,再通过标准地实测数据求得各标准地蓄积。其中,形数f1,蓄积v1是用平均断面积法求出的;形数f2,蓄积v2是用中央断面积法求出的(表4)。3.3生物量与生物量的关系经研究可以得出,生物量与蓄积之间存在一定的相关关系。将标准地测得的142株树的胸径、树高数据,分别带入各树种的生物量最优估测模型中,得到该标准地生物总量,再结合算得的各标准地蓄积,最终求得生物量与蓄积、面积的关系(表5)。4地上部分总生物量及胸径、树高模型的最优模型拟合结果4.1根据建立的生物量各分量预估模型,利用各标准地随机抽取的检验数据,对各树种各分量的生物量模型进行了模型预测效果的检验,相关系数和标准误差均达到显著,3个分量的平均相对误差M%E均在10%以内,除树叶外,树干、树枝都在6%之内,说明所建立各分量生物量模型无系统偏差,可以用于估计林分的生物量,树干估计效果优于枝和叶。4.2由表5中各树种每立方米重量乘以延庆县四海镇集体林分各树种的蓄积量,即得出该地区各树种生物量总量,进而得到该地区落叶乔木层生物量总量。生物量总量为70912.10363t。4.3白桦、落叶松、楸树、山杨、柞树各测树因子与林木各分量干重之间的回归方程拟合结果表明,在综合考虑各种评价指标的前提下,各分量所建立的最优模型形式均为CAR模型。延庆县四海镇地上部分总生物量树干、树枝、树叶生物量与胸径、树高之间存在密切线性相关,各最优模型的变量主要为胸径和树高因子,其他因子也可描述各分量生物量模型,但拟合效