杜明鳳 ，李明軍 ，徐 海

（1.貴州師范大學(xué) 喀斯特研究院，貴州 貴陽 550001；2.國家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心，貴州 貴陽 550001；3.貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，貴州 貴陽 550003；4.貴州大學(xué) 林學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

喀斯特地區(qū)闊葉混交林蓄積的相關(guān)因子研究

杜明鳳1，2，4，李明軍3，4，徐 海3

（1.貴州師范大學(xué) 喀斯特研究院，貴州 貴陽 550001；2.國家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心，貴州 貴陽 550001；3.貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，貴州 貴陽 550003；4.貴州大學(xué) 林學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

利用兩期貴州森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)資料(2000～2010年)，通過主成份法和多元回歸研究貴州闊葉混交林林分蓄積與各因子的相關(guān)性。結(jié)果表明：非喀斯特林區(qū)特征值大于1的有2個公因子，累積貢獻(xiàn)率66.392%；第一公因子貢獻(xiàn)率為48.255%，包括平均胸徑、平均樹高、郁閉度、坡度、海拔，定義為林分及環(huán)境因子；第二公因子是林分密度，定義為密度因子，貢獻(xiàn)率18.137%。喀斯特林區(qū)特征值大于1的有2個公因子，累積貢獻(xiàn)率63.708%；第一公因子貢獻(xiàn)率為45.675%，包括平均胸徑、平均樹高、郁閉度、坡度、林分密度，定義為林分因子；第二公因子土壤類型，定義為土壤因子，貢獻(xiàn)率為18.034%。多元回歸建模和T檢驗(yàn)結(jié)果表明，喀斯特或非喀斯特闊葉混交林的蓄積相關(guān)因子均包括平均胸徑、平均樹高、郁閉度和林分密度；此外，非喀斯特區(qū)林分蓄積相關(guān)因子還包括海拔、坡度。該結(jié)論為貴州闊葉混交林區(qū)資源保護(hù)和管理提供了一定的依據(jù)。

喀斯特；闊葉混交林；林分蓄積；主成份分析；多元線性回歸

林分蓄積作為林地生產(chǎn)力高低的主要標(biāo)志，能直接反映出森林資源規(guī)模及森林經(jīng)營水平，因而成為森林資源監(jiān)測的一項(xiàng)重要內(nèi)容，可為森林生態(tài)環(huán)境評估、森林經(jīng)營策略及采伐利用提供科學(xué)數(shù)據(jù)參考。林分蓄積由樹高、斷面積和形數(shù)構(gòu)成，還具有林木群體的生長連續(xù)性特點(diǎn)。此外，生境差異，人為干擾等因素都將影響林木的生長發(fā)育，因而林分蓄積還受到林分密度、立地條件、經(jīng)營措施等因子的影響[1]。

貴州是我國喀斯特中心區(qū)域，受地質(zhì)和氣候影響，水熱充沛但分布不均，碳酸鹽巖溶蝕性較強(qiáng)，土層淺薄，水土流失嚴(yán)重[2]。該區(qū)域亞熱帶喀斯特常綠闊葉混交林分布廣泛，植被分布交錯復(fù)雜，生物多樣性豐富，但關(guān)于闊葉混交林的研究報(bào)道較少，主要集中于闊葉混交林的物種豐富度[3]、空間分布[4]及碳素分配特征[5]等方面；而植物生長及生態(tài)環(huán)境適應(yīng)及維持機(jī)制方面研究尚未見報(bào)道?；诖?，本研究從兩期貴州森林資源連續(xù)清查（2000～2010年）①②數(shù)據(jù)中，篩選出586個闊葉混交林樣地，通過主成份法和構(gòu)建多元回歸模型[6-7]，擬從區(qū)域大尺度角度定性分析闊葉混交林林分蓄積的相關(guān)因子，找出影響闊葉混交林蓄積及生長的主因子，可進(jìn)一步探尋提高林分生長速率和林木生產(chǎn)力的對策，為貴州喀斯特退化生態(tài)系統(tǒng)的植被恢復(fù)與重建、喀斯特森林可持續(xù)經(jīng)營管理提供理論依據(jù)和科學(xué)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況及方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州地處云貴高原的東部，東經(jīng)103°36′～109°35′、 北 緯 24°37′～ 29°13′， 是 巖 溶 地 貌 發(fā)育最完善的喀斯特區(qū)域，山高坡陡，水土流失嚴(yán)重[7]。地勢由東南向西北逐級抬升，平均海拔1 100 m。屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年均氣溫10～18℃，年降水量1 100～1 500 mm，相對濕度70%以上，全年日照時數(shù)1300 h，無霜期270 d左右。中部和東部為濕潤性常綠闊葉林、西南部為偏干性常綠闊葉林、西北部屬北亞熱帶常綠闊葉林。闊葉混交林植被錯綜復(fù)雜、多樣性豐富、優(yōu)勢種不明顯，主要包括石櫟Lithocarpus glaber、栲 Castanopsis fargesii、木荷 Schima superba、木蓮Manglietia fordiana等常綠樹種，以及水青岡Fagus longipetiolata、多脈青岡Cyclobalanopsis multinervis、亮葉水青岡Fagus lucida、白辛樹Pterostyrax psilophyllus等落葉樹種。

1.2 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

利用貴州省森林資源連續(xù)清查資料（2000～2010年），從中提取闊葉混交林樣地586個。根據(jù)國家喀斯特?cái)?shù)據(jù)中心[8]區(qū)域劃分得到非喀斯特林區(qū)164個，喀斯特林區(qū)422個；林區(qū)內(nèi)海拔390～23 90 m，坡度2°～75°，平均年齡3～115 a，平均胸徑1～47 cm，平均樹高0.8～20.6 m，林分密度15～3 900 株/hm2，林分蓄積0.18～510.63 m3/hm2。

林分蓄積的相關(guān)因子包括平均胸徑、平均樹高、郁閉度、林分密度、年齡、立地條件（海拔、土壤厚度）等[9]。本研究選擇胸徑、樹高、郁閉度、林分密度、年齡、海拔、坡度、坡位、坡向、土壤厚度、土壤類型、石漠化程度共12個因子。

為便于統(tǒng)計(jì)分析，對坡位、坡向、土壤類型、石漠化程度等進(jìn)行數(shù)值量化處理。坡位由脊、上、中、下、谷、平地依次賦值為1～6；將南坡、東南坡、西坡、西南坡劃為陽坡，北坡、西北坡、東坡、東北坡劃為陰坡，無坡向單獨(dú)劃為一類，依次賦值1～3；林區(qū)以黃壤為主，紅壤、黃壤、黃棕壤、紫色土、石灰土等分別賦值1～5；石漠化程度按照石漠化零度、輕度、中度、重度、極重度，依次賦值1～5。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析

EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)量化處理，運(yùn)用SPSS20.0軟件分別進(jìn)行相關(guān)性分析、主成份分析、構(gòu)建回歸模型以及對模型進(jìn)行T檢驗(yàn)等。

①第七次國家森林資源連續(xù)清查貴州省第五次復(fù)查(2005年)成果匯編，貴州林業(yè)廳，2006年。

②第八次國家森林資源連續(xù)清查貴州省第六次復(fù)查(2010年)成果匯編，貴州林業(yè)廳，2011年。

2 結(jié)果與分析

2.1 林分蓄積與各因子的相關(guān)分析

表1顯示，喀斯特林區(qū)蓄積與年齡、海拔、坡向、坡位、土壤厚度、石漠化程度等因子相關(guān)性均不顯著；與胸徑、樹高、郁閉度、坡度等呈極顯著相關(guān)，與土壤類型呈極顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)性系數(shù)為-0.139～0.655。非喀斯特林區(qū)蓄積與坡位、坡向、土壤類型、土壤厚度、石漠化程度等因子無顯著相關(guān)；與平均胸徑、平均樹高、林分密度、郁閉度、年齡、坡度、海拔等的相關(guān)性達(dá)極顯著或顯著水平，相關(guān)性系數(shù)為0.217～0.768?？梢?，不同區(qū)域闊葉混交林蓄積與平均樹高、平均胸徑、林分密度、郁閉度等林分因子的響應(yīng)較一致；此外，對環(huán)境（海拔、土壤類型）的響應(yīng)存在較大差異，非喀斯特林區(qū)蓄積受海拔的影響較大 ，喀斯特林區(qū)蓄積受土壤類型的影響較明顯。

表1 各因子與貴州闊葉混交林蓄積的相關(guān)分析?Table 1 Correlation analysis between influence factor and stand volume of broad-leaved mixed forest in Guizhou

2.2 各環(huán)境因子的主成份分析

基于相關(guān)性分析結(jié)果，篩選相關(guān)性顯著的因子開展主成份分析，公因子設(shè)定其特征值大于1，采用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)計(jì)算公因子載荷，回歸法計(jì)算因子得分。表2可知，喀斯特林區(qū)的KMO值為0.678，其累積貢獻(xiàn)率為63.708%；其中第1公因子的貢獻(xiàn)率45.675%，在平均胸徑、平均樹高、林分密度、郁閉度、坡度上載荷較大，因此定義其為林分因子；第2公因子的貢獻(xiàn)率18.034%，表現(xiàn)為土壤類型的載荷較大，定義其為土壤因子。非喀斯特林區(qū)的KMO值為0.701，其累積貢獻(xiàn)率為66.392%；其中，第1公因子的貢獻(xiàn)率48.255%，在平均胸徑、平均樹高、郁閉度、坡度、海拔等因子上載荷較大，包含林分蓄積的樹高和斷面積兩個要素，及環(huán)境因子坡度、海拔，定義為林分及環(huán)境因子；第2公因子貢獻(xiàn)率18.137%，表現(xiàn)為林分密度的載荷較大，定義其為密度因子。

表2 各因子旋轉(zhuǎn)后的因子載荷、特征值、貢獻(xiàn)率及因子得分Table 2 Factor loadings, eigenvalues, cumulative variance contribution and factor scores after rotated

2.3 主要因子回歸模型構(gòu)建

以各公因子為自變量，林分蓄積為因變量，利用逐步法分別構(gòu)建非喀斯特和喀斯特林區(qū)的多元線性回歸模型[9]。如表3所示，喀斯特林區(qū)的第1公因子回歸方程中，坡度因子（P=0.950）被剔除，僅保留胸徑、樹高、郁閉度、林分密度，說明與林分因子具有較強(qiáng)相關(guān)性，反映該林區(qū)林分蓄積主要由樹種自身生物學(xué)特性所決定，與環(huán)境無顯著相關(guān)；第1、2公因子回歸建模時，隨著土壤類型的加入，建模的相關(guān)因子發(fā)生變化，但坡度、土壤類型均未達(dá)到顯著水平被剔除（P=0.838，0.074），其回歸模型中保留因子與第1公因子一致，系數(shù)發(fā)生相應(yīng)變化。非喀斯特林區(qū)第一公因子回歸方程的決定系數(shù)R2為0.627，F(xiàn)值72.935，表明林分蓄積與林分及環(huán)境因子的相關(guān)性較強(qiáng)；與之相比，第1、2公因子回歸方程決定系數(shù)R2（0.653）、F值(81.853）均有小幅提高，其回歸方程中保留胸徑、海拔因子，增加了林分密度、坡度因子，去掉郁閉度因子，說明隨著林分密度因子的加入，相關(guān)性和準(zhǔn)確性均有所提高，胸徑與蓄積的相關(guān)性增大，郁閉度與蓄積的相關(guān)性反而變小則可以忽略。

表3 不同林區(qū)林分蓄積與相關(guān)因子的多元回歸模型?Table 3 Multiple linear regression between influence factor and stand volume of broad-leaved mixed forest in Guizhou

2.4 回歸模型T檢驗(yàn)

非喀斯特林區(qū)和喀斯特林區(qū)分別用30塊樣地對回歸模型進(jìn)行T檢驗(yàn)，表4顯示，喀斯特林區(qū)中，方程V3、V4的T值均無顯著差異，即預(yù)測值與實(shí)際值接近，表明V3或V4均能較好地反映出林分蓄積與因子之間的交互關(guān)系。其中，V3、V4的標(biāo)準(zhǔn)差、均值以及T值均隨著因子的增多而增大，說明隨著因子的增多，因子間互作變得復(fù)雜，反而降低了回歸模型的精度；反映出喀斯特林區(qū)蓄積主要與林分因子（平均樹高、平均胸徑、林分密度）有關(guān)。非喀斯特林區(qū)中，方程V1、V2的T值無顯著差異，即預(yù)測值與實(shí)際值較接近，表明V1、V2均能反映林分蓄積與各因子的交互關(guān)系。其中，V1、V2的標(biāo)準(zhǔn)差、均值以及T值均隨因子的增多而減小，顯著性呈減小趨勢，實(shí)際值與回歸值的差異相應(yīng)越來越小，與主成份分析的結(jié)果一致；反映了非喀斯特林區(qū)林分因子（胸徑、郁閉度、林分密度）和環(huán)境因子（坡度、海拔）對蓄積的影響均十分重要。

表4 不同林區(qū)多元回歸模型的T檢驗(yàn)Table 4 T-test of multiple linear regression from different broad-leaved mixed forest

3 結(jié)論與討論

研究植物與環(huán)境之間的互作聯(lián)系，有助于掌握森林生長發(fā)育的變化規(guī)律，更好地指導(dǎo)森林資源的發(fā)展及保護(hù)。主成份分析發(fā)現(xiàn)，喀斯特林區(qū)也找出與林分蓄積相關(guān)的2類因子：第一類因子林分因子（包含平均樹高、平均胸徑、郁閉度、林分密度、坡度），第二類為土壤因子（土壤類型）；非喀斯特林區(qū)可找出與林分蓄積相關(guān)的2類因子：第一類林分環(huán)境因子（包含平均樹高、平均胸徑、郁閉度、海拔、坡度），第二類密度因子（林分密度）?？梢?，貴州非喀斯特和喀斯特闊葉混交林區(qū)的林分蓄積相關(guān)因子均包含平均樹高、平均胸徑、郁閉度及密度，與林分蓄積的三要素相吻合。這與王京民[6]研究落葉松，杜明鳳[7]、溫小榮[10]等研究馬尾松所得出結(jié)論較為相似；反映出任何樹種的林分蓄積，對林分因子和密度因子的變化均有較一致的響應(yīng)，是由林木特有的生物學(xué)特性所決定。

喀斯特林區(qū)中，坡度、土壤類型等環(huán)境因子在回歸建模和T檢驗(yàn)時被逐一剔除，僅保留了胸徑、樹高、郁閉度、林分密度等林分因子，反映了喀斯特林區(qū)環(huán)境因素對闊葉林生長的影響遠(yuǎn)低于林分因子。貴州喀斯特地貌區(qū)域廣闊、地形復(fù)雜、生境脆弱[11-12]，各因子彼此間的互作影響和牽制愈加激烈，反而會削弱單因子對林分蓄積的作用，從而表現(xiàn)為回歸建模時土壤類型、坡度被剔除。反映了在喀斯特地區(qū)生境惡劣的基底下，選擇生活力強(qiáng)的優(yōu)良樹種是造林成功的關(guān)鍵。此外，貴州喀斯特地區(qū)存在不同程度石漠化現(xiàn)象，且在人為活動的頻繁干擾下進(jìn)一步惡化，因此該區(qū)域人為因素的影響是十分顯著的，需加以考慮。但本研究缺少人為因素方面影響的分析，有待后續(xù)開展相關(guān)研究。

非喀斯特林區(qū)，坡度、海拔等環(huán)境因子與蓄積顯著相關(guān)，且海拔在第1公因子，第1、2公因子的回歸建模中均被保留，說明海拔對闊葉混交林蓄積的影響較大；原始資料顯示，該區(qū)域氣候溫暖、土壤厚實(shí)、水分充沛，是林木生長的適宜區(qū)；隨著海拔變化，氣溫、水分、土壤等立地環(huán)境因子都將發(fā)生變化，林木生長隨之受到影響；因而，該區(qū)域的分析結(jié)論與林區(qū)實(shí)際基本相符。筆者也曾對該區(qū)域杉木蓄積進(jìn)行研究[13]，亦發(fā)現(xiàn)海拔對杉木蓄積影響亦較大，與本研究結(jié)論相似；但坡向、坡位、坡度等因子對其影響均較小，在相關(guān)性分析時均被剔除，與本研究結(jié)論相反；反映出不同樹種因其不同的遺傳機(jī)制，因而對相同生境的響應(yīng)存在差異。溫小榮[10]等對廣西馬尾松人工林蓄積相關(guān)因子進(jìn)行研究，認(rèn)為坡向、坡位、土壤厚度對其有明顯影響，與本研究結(jié)論相反；因此，不同研究區(qū)域、其立地條件、生態(tài)環(huán)境等差異較大，植物為適應(yīng)不同生境，其生長機(jī)制亦存在差異。由此可見，林分蓄積與各因子間的互作影響十分復(fù)雜，樹種差異、生境差異都將引起林分蓄積響應(yīng)的差異。本研究中，基于闊葉混交林優(yōu)勢種不明顯，將其視為整體進(jìn)行研究，其結(jié)果雖然能闡釋闊葉混交林與各因子間的互作關(guān)系，但亦受到樹種不同的影響，其結(jié)果的精確性仍有提升空間，有待區(qū)分樹種進(jìn)一步分析和驗(yàn)證。

綜上所述，貴州境內(nèi)闊葉混交林培育，需分區(qū)制定相應(yīng)的營林措施?？λ固氐貐^(qū)生境脆弱，造林關(guān)鍵應(yīng)選擇適宜該區(qū)域的優(yōu)良樹種；非喀斯特地區(qū)需重視各立地因子的互作影響，同時應(yīng)提高森林經(jīng)營水平，制定適宜的采伐、撫育等經(jīng)營措施，從而有效提高林分生產(chǎn)力。

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Study on related factors of stand volume of broadleaved mixed forest in karst district

DU Ming-feng1,2,4, LI Ming-jun3,4, XU Hai3
(1. School of Karst Science ,Guizhou Normal University, Guiyang 550001, Guizhou, China; 2.State Engineering Technology Institute for Karst Deserti fi cation Control, Guiyang 550001, Guizhou, China; 3. Guizhou Forestry Survey and Planning Institute, Guiyang 550025,Guizhou, China; 4. College of Forestry, Guizhou University, Guiyang 550003, Guizhou, China)

Based on the forest resources continuous investigation data of Guizhou from2000 to 2010, this study took broadleaved mixed forest as the research object and extracted 586 pieces of sample plots, and the factors related to stand volume were analyzed by the method of principal component analysis and multiple liner regression. There had some results: In no-karst area, two common factors with the eigenvalue more than 1 were selected, and the cumulative variance contribution was 66.392%.The fi rst common factor was composed of height, DBH, canopy density, slope and altitude, which was de fi ned as the basic stand and environment factor with variance contribution of 48.255%. The second common factor was stand density, which was de fi ned as the soil factor with variance contribution of 18.137%. In karst area, two common factors with the eigenvalue more than 1 were selected, and the cumulative variance contribution was 63.708%.The fi rst common factor were de fi ned nearly the same as them in no-karst area , composed of height, DBH, canopy density,slope and stand density , and the variance contribution were 45.675%.The second common factor was soil type, which was de fi ned as soil factor with variance contribution of 18.034%.The multiple linear regression analysis of the modeling samples were conducted,and the fi ndings showed that the related factors of stand volume were height, DBH, canopy density and stand density in no-karst area and karst area of Guizhou province, and slope and altitude was an important related factor in no-karst area. The conclusion provides a foundation for conservation and management about broadleaved mixed forest in Guizhou province.

karst; broadleaved mixed forest; stand volume; principal component analysis; multiple liner regression

S758.5+1

A

1673-923X(2016)11-0028-04

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.11.005

2016-03-30

貴州省森林資源監(jiān)測與評價(jià)科技創(chuàng)新人才團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（黔科合人才團(tuán)隊(duì)(2013)4007）；貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院森林生態(tài)監(jiān)測評估院士工作站項(xiàng)目（黔科合院士站(2013)4004）

杜明鳳，副教授，博士研究生 通訊作者：徐 海，研究員，博士；E-mail：dmf1979@126.com

杜明鳳，李明軍，徐 海.喀斯特地區(qū)闊葉混交林蓄積的相關(guān)因子研究[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2016,36(11):28-31,46.

[本文編校：吳 毅]