都本緒

（大連市林業(yè)調查規(guī)劃院，遼寧 大連 116023）

因地球大氣中CO2等溫室氣體濃度的劇增而導致的全球氣候變化以及由此產生的一系列生態(tài)環(huán)境問題已成為生態(tài)系統(tǒng)研究的焦點．而森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在全球環(huán)境變化中起著舉足輕重的作用。無論從其面積、生物量，還是碳儲量上來看，森林都是地球生物圈的重要組成成分，是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在整個陸地生態(tài)系統(tǒng)的結構和功能中居于重要地位。對森林生物量，G.P Sparling于1986年首先探討了興安落葉松（Larix Kaempferi）的生物量估算模型[1]，ChenY.H（1998）闡述了光照對西部落葉松（Larix occidentalis）生物量的影響[2]，同年，Hillevi.M研究了西伯利亞落葉松（Larix sibirica）生物量在瑞典的分布規(guī)律[3]，H.Jiang（2004）做了收割對興安落葉松（Larix gmelini）生物量的干擾研究[4]，G.S Zhou（2005）報道了落葉松蓄積量和生物量的關系[5]；國內對落葉松林（Larix）生物量的研究也有很大進展，程云屑等對我國不同地區(qū)興安落葉松的生物量和生產力做了比較[6]，陳林娜等對華北落葉松（Larix principis-rupprechtii）的生物量進行了建模[7]，王喜武等對長白落葉松（Larix olgensis）的生物量分布也進行了探討[8]；對于國內引種的興安落葉松，王永祥（1999）探討了遼寧地區(qū)生物量及其器官分配規(guī)律[9]，劉興良在2003年以川西高峽谷地的生物量和生產力為對象做了研究[10]。

對于東北地區(qū)的興安落葉松生物量，于立忠（2007）曾探索了遼寧地區(qū)興安落葉松細根的生物量分布[11]。但前期研究中樣地設置少而集中[12]。且前期的研究中尚未見有關興安落葉松林地下生物量和林下灌草生物量的研究。而本文將以寒溫帶區(qū)興安落葉松林生物量為研究對象進行建模和全面估算，以填補該地區(qū)該領域的空白。

1 研究區(qū)域和樣地調查方法

興安落葉松林主要分布于我國大小興安嶺地區(qū)（43～53.7N，118～132.5E），該地區(qū)屬于寒溫帶季風氣候區(qū)，冬季（候平均氣溫<10℃）長達9個月，夏季（候平均氣溫≥22℃）最長不超過1個月，絕大部分地區(qū)幾乎無夏。年均氣溫4.7～54℃，無霜期長達90～180d，年均降雨量300～600mm，日溫持續(xù)≥10℃的時期（生長季）自5月上旬開始，8月末結束，長70～100d，土壤為漂灰土，土層較淺薄，一般厚20～40cm，這一地區(qū)分布最廣、面積最大的植被類型是杜鵑一興安落葉松林，其喬木層多為興安落葉松純林，少數(shù)混生有白樺和樟子松，郁閉度0.4～0.9；灌木層主要由興安杜鵑組成，蓋度可達50%以上。

60塊試驗標準地分別均勻布設在該地區(qū)，樣地大小為 800m2，分別在 2005年 8～10 月、2006 年 8～10 月進行樣地調查，記錄大地坐標、海拔、坡向、坡度、坡位、經(jīng)營活動、土壤厚度和質地。對胸徑大于4cm的樹木進行每木檢尺，記錄樹種、胸徑、樹高（用Vertex IV超聲波測高儀測定）、相對于測點的方位角和水平距離等指標。按徑階選定標準木伐倒，分根、干、皮、枝、葉測定生物量，采集樣品500g帶回實驗室烘干求含水率。每塊標準地設置9個2m×2m的小樣方，采用收割法計算灌草本的生物量，進而計算出樣地的生物量密度，最后統(tǒng)計整個森林生態(tài)系統(tǒng)的生物量。

2 結果分析

2.1 喬木單木生物量模型

在調查中，以胸徑和樹高（Vertex IV超聲波測高儀）的測量精度最高，所以選取這兩個指標作為建立模型的自變量，利用線性函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、二次函數(shù)模型，分別以D和D2H為自變量進行模型選優(yōu)。

表1 以D為參數(shù)的單木生物量模型

分析表1可知，所擬合的線性、指數(shù)、冪、二次函數(shù)模型的F 值分別為 243.2、356.2、876.7、164.6，都表現(xiàn)為極顯著性，在統(tǒng)計學上是成立的。冪函數(shù)B=0.201×D2.2的相關性最強，且誤差值RS、AVGS、RMA最小，是以D為參數(shù)的最優(yōu)模型。

以D2H為參數(shù)所擬合的線性、指數(shù)、冪、二次函數(shù)模型的顯著性水平都是0，在統(tǒng)計學上表現(xiàn)為極顯著，證明模型是合理的（表2）。在以胸徑和樹高的組合指標D2H為參數(shù)的擬合過程中，冪函數(shù)B=3.7×（D2H）0.95的相關系數(shù)又達到最大，且其誤差值RS、AVGS、RMA也最小。

表2 以D2H為參數(shù)的單木生物量模型

分別比較以D和以D2H為參數(shù)的模型，選擇相關系數(shù)最大的B=3.7×（D2H）0.95作為寒溫帶興安落葉松單木生物量的模型，該模型的R值為0.923，F(xiàn)值、顯著性分別為926.4和0.000，回歸系數(shù)標準誤差SEE值最小為0.207，說明模型的擬合效果較好。表明加入精確的樹高指標，可以顯著的提高生物量預測模型的精度。

2.2 樣地草類生物量模型

備選模型1：假設直線通過原點，y的方差與x無關。

b1方差估計

b2的方差估計：

備選模型3：假設直線通過原點，y的標準差正比于x（δy=δx）。

b3的方差估計是

在模型1中，隨機誤差ε1滿足ε1～N（0，δ2），即獨立、正態(tài)、等方差。若觀測數(shù)據(jù)滿足假設條件時，模型對值的估計是最小無偏估計；若觀測數(shù)據(jù)不能滿足等方差的條件，則普通最小二乘法估計不再是最優(yōu)估計。因此，必須變換模型1使其等方差，模型2和模型3正是出于這種考慮。通過計算比較備選模型b值的標準差，以最小標準差為準則，確定估計分量干質量的最適合模型（表3）。

表3 草類3種模型干物質率b值的計算結果

2.3 樣地灌木層生物量模型

灌木層分3個分量建模，分別為木質化部分、嫩枝葉和根。同理從2.2中的3種備選模型中進行優(yōu)選。

經(jīng)表4分析，除個別灌木的個別分量以模型3或模型2為優(yōu)外，其它均以模型1最優(yōu)。這說明變量滿足模型1的前提條件：y的方差與x無關，即因變量y的估計誤差與自變量x大小無關，各分量的干質量的估計誤差與樣品干質量、鮮質量的測量精度以及抽樣誤差有關。

表4 灌木3種模型干物質率b值的計算結果比較

3 森林生態(tài)系統(tǒng)生物量模型的擬合

基于唐守正提出的生物量建模方法[13]，本研究以林分郁閉度C、平均林齡A、平均胸徑D、平均樹高H、林分蓄積V、林分密度N、胸高斷面積B共計7個林分因子為自變量；以樹冠生物量Wa﹑樹干生物量Wb﹑樹根生物量Wc、林木總生物量Wlm﹑灌木生物量Wgm、草本生物量Wcb、森林生物量W為因變量進行模型研究。同時，還將林木生物量的各分量，即木材﹑樹皮﹑樹枝和樹葉生物量也作為因變量加以研究，分別以Wm﹑Wp﹑Wz和Wy表示。并對自變量之間、自變量和因變量之間的相關系數(shù)進行統(tǒng)計分析（表 5、表 6）。

表5 興安落葉松林分因子的相關系數(shù)

表6因變量與自變量（林分因子）的相關系數(shù)

注：*表示顯著性概率P值小于或等于0.05；**表示顯著性概率P值小于或等于0.01

分析表5可知：林分蓄積和胸高斷面積之間、平均樹高和平均胸徑之間均在統(tǒng)計上顯著相關。這說明在建模的過程中，某些自變量可能并不重要，也可能質量較差，如果回歸模型選入這些不必要的自變量，不僅計算量增大，還可能減弱回歸方程的穩(wěn)定性，直接影響模型的應用。所以要采用合適的變量優(yōu)選法。

本研究采用逐步回歸法對生物量模型進行聯(lián)合回歸以剔除不必要的因子，解決信息冗余問題。在7個自變量中，根據(jù)其對回歸方程影響的大小，逐次的選入到回歸方程中。在這個過程中，先前被選入的變量，有些由于其后新引入的變量而失去了重要性，這時就從回歸方程中將它們剔除掉。每一步都進行了F檢驗，以保證每次引入新變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個篩選過程用迭代法重復進行，直到回歸方程中不再有可淘汰的變量，也沒有再可引入的新變量為止，這時為理論上的最優(yōu)模型（表7）。

表7 逐步回歸法擬合

在建模過程中，要對相關性大的變量進行取舍，平均林齡A和林分密度N在樹干模型中被剔除，因為這兩個變量和生物量的相關系數(shù)相對較小，雖然理論上樣地的平均林齡越大，生物量的值將會越高，但實際中由于各種森林災害造成的林木死亡和人為經(jīng)營對密度的干預，使的平均林齡和樣地的生物量關系相對較弱。同理，其它各分量的生物量模型也相應的去掉不必要的自變量，只選入有效參數(shù)進行建模。同時進行聯(lián)合估計得到林木、樹皮、樹葉和森林總生物量模型（表8）。

表8 聯(lián)合估計結果

4 結論與討論

豐富的森林資源清查資料是了解各類森林材積準確信息的重要途徑，如果能將這些資源用于估算森林生物量和生產力的動態(tài)變化，不僅對于科學地指導森林的經(jīng)營管理，而且對于全球變化的研究，特別是區(qū)域尺度的生產力模型驗證，都具有重要意義。本研究以興安落葉松為例，探討了利用森林資源清查資料估算森林生物量的方法，并建立了落葉松生物量和生產力的相關模型，為進一步基于森林資源調查資料估算其他類型森林生物量和生產力提高了技術參考。主要結論如下：

（1）以D2H為參數(shù)對興安落葉松單木生物量擬合的精度高于僅以D為參數(shù)的模型，這和于立忠的研究結論一致[11]，但本研究的估測精度更高，原因是實驗中利用了Vertex IV超聲波測高儀進行了樹高的測定，該儀器可以取得較高的測量精度，將準確的樹高信息引入到模型中，必然提高模型的精度。冪函數(shù)B=3.7×（D2H）0.95在預測寒溫帶高山區(qū)興安落葉松的單木生物量時表現(xiàn)最佳，該模型的R值達到0.92，F(xiàn)值和顯著性分別為857和0.000，且其殘差分布也符合要求，具有良好的統(tǒng)計學意義，這和劉興良在四川地區(qū)選定的生物量冪函數(shù)模型相似[10]。研究表明林下灌木和草本生物量各分量的估計誤差與樣品干質量、鮮質量的測量精度以及抽樣誤差密切相關，而與樣品本身的大小關系不大。

（2）在建立林分生物量模型的過程中，林分郁閉度、平均林齡、平均胸徑、平均樹高、林分蓄積、林分密度、胸高斷面積這7個因子之間存在著較大的相關性，為了剔除掉冗余的信息，本研究利用的是逐步回歸法對自變量進行優(yōu)選，而李崇貴2005年對此問題采用嶺跡分析法也同樣取得了較高的精度。能否在該地區(qū)采用嶺跡分析和主成分分析等方法解決信息重疊的問題以改善生物量模型，還有待于進一步研究。在建立的7個分量預估模型中，樹干生物量的估測精度達到最高的95.78%；其次為樹冠生物量，其精度為94.36%；林下灌木和草本層的估測精度較低。這主要是因為樹干和樹冠相對于林下植被，受到的人為干擾更小。通過聯(lián)合估計得到的林木、樹皮、樹葉和森林總生物量模型也分別達到94.3%、91.22%、90.34%和93.43%的精度。但本研究的林分郁閉度數(shù)值大都為目測估計，在模型中并沒能完全反映出對生物量的影響。建議在今后森林調查時，尋找更準確快捷的方法來測量郁閉度，以提高模型的可靠性。

在利用森林資源調查資料估算森林的生物量和生產力時不但要選好相關因子，而且也應該將人工林與天然林分別加以考慮。

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