周　祎　丁貴杰＊

(1.貴州省森林資源與環(huán)境研究中心　貴陽(yáng)　550025；2. 貴州大學(xué)林學(xué)院　貴陽(yáng)　550025)

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貴州省馬尾松人工林生物量及其分布格局研究

周祎1,2丁貴杰1,2＊

(1.貴州省森林資源與環(huán)境研究中心貴陽(yáng)550025；2. 貴州大學(xué)林學(xué)院貴陽(yáng)550025)

根據(jù)課題組調(diào)查的596株貴州省馬尾松各產(chǎn)區(qū)人工林生物量實(shí)測(cè)樣木資料，建立了不同林分類(lèi)型生物量-蓄積量回歸模型，基于所建模型和貴州省二類(lèi)森林資源連續(xù)調(diào)查(2005～2007年)的140765個(gè)小班資料，研究了貴州省馬尾松人工林生物量及其分布格局。結(jié)果表明：馬尾松幼齡、中齡、近熟純林及幼齡、成熟混交林最適模型是冪函數(shù)模型，中齡、近熟混交林最適模型是線性方程，成熟純林最適模型是對(duì)數(shù)模型。貴州省馬尾松人工林總生物量為 43.56 Tg ，其中，人工純林 39.19 Tg 、占人工林總量的 89.99 % ，人工混交林 4.36 Tg 、占人工林總量的 10.01 %，中齡和近熟林生物量約占總生物量的79.41%，中、高密度林分生物量占93.63%；馬尾松人工林主要集中分布于貴州省東南部、東部和北部地區(qū)，其中黔東南州占全省人工林總生物量的41.77 %。

馬尾松；人工林；生物量；森林資源清查；模型；林分類(lèi)型

馬尾松(PinusmassonianaL.)以適應(yīng)性強(qiáng)、速生、豐產(chǎn)、全樹(shù)綜合利用程度高、纖維優(yōu)良而成為南方荒山造林的首選先鋒樹(shù)種,在提供松脂和造紙?jiān)戏矫嬲加惺种匾牡匚籟1～3]。生物量是植被碳庫(kù)的度量指標(biāo)之一,是評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)功能的重要參數(shù)之一[4]。因此，準(zhǔn)確推算森林生物量便成為生態(tài)學(xué)和全球氣候變化研究的重要內(nèi)容之一[5]。

迄今為止, 貴州省已連續(xù)進(jìn)行了3次全省范圍的、系統(tǒng)的二類(lèi)森林資源調(diào)查, 取得了包括人工林和天然林在內(nèi)的大量寶貴的森林資源資料。自70年代末馮宗煒等[6]、李文華等[7]率先對(duì)我國(guó)的森林生物量進(jìn)行測(cè)定以來(lái), 關(guān)于生物量的研究資料很多，但是，如何充分將森林資源調(diào)查資料與已有的森林生物量模擬研究結(jié)果相結(jié)合的研究卻鮮見(jiàn)報(bào)道。本文整理了多年來(lái)課題組大量關(guān)于貴州省馬尾松生物量研究資料, 建立生物量與蓄積量之間的模型，再結(jié)合第三次省二類(lèi)森林資源調(diào)查的特點(diǎn),對(duì)貴州省馬尾松林分類(lèi)型進(jìn)行全覆蓋系統(tǒng)分類(lèi)，從而提高了生物量估算精度，為以后估算生物量提供理論依據(jù)及對(duì)貴州省碳匯功能評(píng)價(jià)提供科學(xué)參考。

1　材料和方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1.1生物量及蓄積量樣地資料收集

課題組先后在貴州黔中、黔東南、黔南等20多個(gè)縣市，調(diào)查測(cè)定596株貴州省馬尾松各產(chǎn)區(qū)人工林生物量實(shí)測(cè)樣木資料，其中，人工純林453株、混交林143株，幼齡林樣木108株，中齡林樣木276株，近熟林樣木149株，成熟林樣木63株。樣地調(diào)查信息包括：地點(diǎn)、經(jīng)度、緯度、林分起源、林分組成、林齡(a)、郁閉度、林分密度(株/hm2)、林分平均胸徑(cm)、林分平均樹(shù)高(m)、林分蓄積量(m3/hm2)、單株材積(m3)和喬木層生物量(t/hm2)等信息。資料分布情況見(jiàn)表1。

表1　實(shí)測(cè)樣木資料概況

1.1.2貴州省二類(lèi)資源調(diào)查數(shù)據(jù)

本文采用貴州省2005～2007年第三次二類(lèi)森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)，以馬尾松為研究對(duì)象，其資料包括小班面積和蓄積量等。通過(guò)對(duì)資料的整理，共篩選出140675 個(gè)小班數(shù)據(jù)。研究資料概況見(jiàn)表2 。

1.2林分類(lèi)型的劃分

根據(jù)貴州省馬尾松森林類(lèi)型和林分特點(diǎn)，結(jié)合森林資源二類(lèi)調(diào)查資料，按照林分特點(diǎn)、功能和研究的需要，將馬尾松人工林分為以下幾種類(lèi)型(圖1)，其中，根據(jù)林齡組成分為幼齡林(0～10年)、中齡林(11～20年)、近熟林(21～30年)和成熟林(31年以上)，根據(jù)林分密度大小劃分為疏(1000株/公頃以下)、中(1000～3000株/公頃)和密(3000株/公頃以上)三個(gè)等級(jí)。

表2　研究資料概況

圖1　馬尾松人工林林分類(lèi)型的劃分

1.3數(shù)據(jù)分析

1.3.1生物量與蓄積量回歸模型

根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，選用表3中6 種模型，以回歸模型估算法，建立馬尾松不同林分類(lèi)型生物量與蓄積量模型，以小班林分為研究對(duì)象，加權(quán)平均至省級(jí)區(qū)域，估算馬尾松不同林分類(lèi)型的生物量。選用調(diào)整決定系數(shù)(R2)、預(yù)估精度(P)、F值3種常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和擬合檢驗(yàn)。

表3　回歸模型

1.3.2林分生物量估算

根據(jù)建立的不同林分生物量-蓄積量回歸模型，結(jié)合已整理的貴州省馬尾松林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)，將蓄積量帶入回歸模型中，即可求得馬尾松不同林分類(lèi)型生物量。

1.3.3數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析

本研究所有統(tǒng)計(jì)分析、圖形制作和數(shù)據(jù)處理都是在Excel 2007 和SPSS v. 18.0 中進(jìn)行的。

2　結(jié)果與分析

2.1馬尾松人工林生物量-蓄積量模型建立與選擇

研究表明6種回歸模型中，除混交中齡林以外，其余林分類(lèi)型的預(yù)估精度P均小于0.01，達(dá)到極顯著水平。其中人工純林的幼齡林、中齡林、近熟林、混交幼齡林和混交成熟林以選用冪函數(shù)模型擬合效果最好，混交中齡林、近熟林選擇線性方程擬合效果比較好，純林成熟林選擇對(duì)數(shù)模型較好，擬合結(jié)果見(jiàn)表4。據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和模型理論值繪制了圖2，可看出，純林成熟林和混交幼齡林，生物量隨著蓄積量的增加有迅速增大的趨勢(shì)，隨后增大的速度減緩；其余林分類(lèi)型生物量隨蓄積量增加而增大，呈顯著的線性關(guān)系。

注：表中數(shù)字代表模型序號(hào)

圖2　馬尾松人工林不同林分類(lèi)型生物量—蓄積量回歸模型曲線圖

2.2馬尾松人工林總生物量

根據(jù)所建立的模型和二類(lèi)資源調(diào)查各小班資料，統(tǒng)計(jì)計(jì)算出貴州省馬尾松人工林的總生物量為43.56 Tg，占全省林地和非林地中所有林木總生物量的 12.41%；馬尾松人工純林生物量為 39.19 Tg,占整個(gè)馬尾松人工林總生物量的 89.99 % ；馬尾松人工混交林 4.36 Tg,占馬尾松人工林總生物量的 10.01 % 。

2.3貴州省馬尾松生物量地理分布格局

表5 是貴州省各市(州)級(jí)行政區(qū)馬尾松人工林生物量情況。由表5可知，馬尾松人工林主要集中于黔東南、遵義、黔南、貴陽(yáng)和銅仁地區(qū)，生物量占到了全省的91.81%，其中，黔東南占到了全省的41.77%，黔西南和六盤(pán)水市均不足1%。

圖3　貴州省各市州馬尾松人工林生物量 　　　　　　　　 圖4　貴州省各市州馬尾松人工林生物量比例注：A.貴陽(yáng)市；B.六盤(pán)水市；C.遵義市；D.安順市；E.銅仁市；F.黔西南州；G.黔東南州；H.畢節(jié)市；I.黔南州

地級(jí)行政區(qū)總生物量/萬(wàn)噸占全省比例/%貴陽(yáng)市560.3812.87六盤(pán)水市13.990.32遵義市323.377.42安順市156.193.59銅仁市750.1817.22黔西南州8.460.19黔東南州1819.3841.77畢節(jié)市177.874.08黔南州545.6512.53合計(jì)4355.48100.00

2.4貴州省馬尾松人工林不同類(lèi)型及齡組生物量

表6 是貴州省馬尾松人工林不同林齡及密度等級(jí)生物量概況。按林組看：中齡林(38.88%)和近熟林(40.53%)生物量最大，占整個(gè)人工林的79.41%，其次是成熟林(12.65%)，最少的是幼齡林(7.93%)。純林中，近熟林(37.03%)﹥中齡林(34.50%)﹥成熟林(11.38%)﹥幼齡林(7.08%)?；旖涣种校墒炝?1.28%)﹥中齡林(4.38%)﹥近熟林(3.51%)﹥幼齡林(0.85%)。林分密度等級(jí)中，中密度生物量最大，占到54.85%，其次是高密度占38.78%，疏密度占生物量最少，為6.37 %；其中林分生物量排在前4位的分別是中密度的近熟純林(19.81%)和中齡純林(19.16%)、以及高密度的近熟純林(15.41%)和中齡純林(12.47%)。

表6　貴州省馬尾松人工林不同林齡分密度生物量

3　結(jié)論與討論

3.1生物量估算結(jié)果及分布格局

貴州省馬尾松人工林生物總量為43.56Tg，其中純林39.19 Tg，混交林4.36 Tg，純林生物量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于混交林生物量，主要是由于純林面積和蓄積量大，且單產(chǎn)較高所致。貴州省馬尾松人工林平均生物量為199.51 t/hm2，高于我國(guó)(84.08 t/hm2)[8]和西南地區(qū)(148.66 t/hm2)[9]森林植被平均生物量，但卻遠(yuǎn)低于(鼎湖山)我國(guó)典型南亞熱帶的生物量380 t/hm2[10]，這可能是由于貴州地處丘陵多山地區(qū)，土地貧瘠原因所致。從不同林齡組成看，馬尾松人工林幼齡林、中齡林，近熟林及成熟林生物量分別為45.90 t/hm2、123.43 t/hm2、200.34 t/hm2、268.75 t/hm2，這與丁貴杰[11]、劉茜[12]研究結(jié)果相差不大。馬尾松在全省分布極不均勻，人工林主要集中于黔東南、遵義、黔南、貴陽(yáng)和銅仁地區(qū)，這些區(qū)域占貴州省馬尾松人工林面積的64.33 %，但林分生物量占全省馬尾松總生物高達(dá)91.81 %，說(shuō)明這些區(qū)域較適合馬尾松生長(zhǎng)，是馬尾松的高產(chǎn)區(qū)。

貴州省馬尾松人工林生物量以中密度所占比例最大(54.83 %)，其次是高密度(38.79 %)，低密度林最少(6.37 %)，如果要提高森林生物量就應(yīng)當(dāng)改善林分結(jié)構(gòu)，減少低密度林分。

3.2生物量估算的不確定性

二類(lèi)資源清查資料信息量大、覆蓋廣、系統(tǒng)性強(qiáng)，對(duì)于研究區(qū)域內(nèi)大尺度森林生物量幫助很大，通過(guò)已研究資料獲取信息，分別建立不同林分生物量-蓄積量模型，能夠很好地提高生物量預(yù)估精度，也具有實(shí)用性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)便易行等優(yōu)點(diǎn)，但對(duì)于估算森林生物量也存在許多不確定性，具體表現(xiàn)為：

(1)二類(lèi)資源清查數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確度不夠

我國(guó)森林資源清查的誤差已小于5%[13]，但野外測(cè)定生物量，會(huì)有誤差，且這個(gè)誤差無(wú)法評(píng)估[14]。由于森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)不包括地下部分、枯死木、倒木和凋落物等，所以計(jì)算的喬木蓄積量和生物量要比林分的實(shí)際生物量要小很多，這對(duì)進(jìn)一步準(zhǔn)確估算森林的碳匯會(huì)有較大影響，今后應(yīng)加強(qiáng)和補(bǔ)充這些內(nèi)容的研究，為科學(xué)準(zhǔn)確估算森林生產(chǎn)力、生物量和碳匯提供科學(xué)依據(jù)。

(2)個(gè)別群體的樣本數(shù)量有限

回歸方程要精確反映實(shí)際問(wèn)題，提高精確度，就需要有足夠多的樣本數(shù)量。本研究人工混交林樣本數(shù)量略顯不足，特別是混交中齡林樣本只有6個(gè)，這在一定程度上會(huì)影響對(duì)這部分群體估計(jì)的準(zhǔn)確性，所以今后應(yīng)加強(qiáng)馬尾松人工混交林生物量的研究，特別是中齡林。

(3) 環(huán)境因素對(duì)生物量的影響

生物量是植物對(duì)能量積累的主要表現(xiàn)形式[15]，其分配方式受約于外界環(huán)境[16]，植物在生長(zhǎng)發(fā)育的過(guò)程中，立地條件及周邊環(huán)境條件(光照、水分、養(yǎng)分、土壤特性)對(duì)其生長(zhǎng)發(fā)育影響很大。由于受資料完整性的限制，本研究無(wú)法全面考慮這些因素，這也會(huì)影響生物量估算的準(zhǔn)確性。因此，以后在研究蓄積量與生物量的關(guān)系模型中、在利用小班資料估算生物量時(shí)，均應(yīng)把立地指數(shù)或立地環(huán)境因素引入相關(guān)方程。

(4)經(jīng)營(yíng)過(guò)程和人為干擾對(duì)生物量的估算也有較大影響

研究表明，不同經(jīng)營(yíng)管理措施，如：造林密度、間伐、施肥、整地等營(yíng)林措施，對(duì)生物量都有著至關(guān)重要的影響。所以，為了提高大尺度森林生物量的預(yù)估精度，就要科學(xué)考慮人為經(jīng)營(yíng)對(duì)林分生長(zhǎng)力和生物量的影響，就應(yīng)該把人為干擾引入相關(guān)模型。

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Study on Biomass and Distribution Patterns ofPinusmassonianaplantations in Guizhou Province

ZHOU Yi1,2DING Gui-jie1,2＊＊

(1. Research Institute of Forest Resources and Environment, Guiyang 550025;2. College of Forestry, Guizhou University, Guiyang 550025)

Based on the measured sampling data of plant biomass of 596 Pinus massoniana trees in every producted area in Guizhou province, regression models between stand biomass and volume of different forest types were established. Based on the established model and the forestry inventory date of sample of 140 675 sub-compartment dates (2005～2007a) in Guizhou Province, the biomass and distribution pattern ofPinusmassonianaplantation in Guizhou province were studied. The results showed that it was a better quantitative for all the six regression models, young、middle-aged ，mature of pure forest and young 、mature mixed forest were best of fitted with a power model ; middle-aged and near-mature of mixed forest were best fitted with linear equation; mature pure forest was best fitted with logarithmic equation. Total biomass of Pinus massoniana Plantations in Guizhou Province was 43.56Tg,of which 39.19 Tg for pure forest, accounting for 89.99 % of the total; 4.36 Tg for mixed forest, ac-counting for 10.01 % of the total. middle-aged and mature forests accounted for 79.41%，the middle and high density stand biomass accounted for 93.63%;The Pinus massoniana Plantations mainly occurred in the southeast 、east and north area of Guizhou province, and the biomass in Qiandongnan prefecture accounted for 41.77 % ,nearly half of the total biomass .

Pinusmassoniana; Plantations; Biomass; Forest inventory; Model; forest type;

2016-04-10

貴州省科技重大專(zhuān)項(xiàng)(黔科合重大專(zhuān)項(xiàng)字[2012]6001號(hào))；“十二五”國(guó)家科技計(jì)劃課題(2015BAD09B0102)；貴州省林業(yè)重大專(zhuān)項(xiàng)(黔林科合[2010]重大03號(hào))；貴州大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(研農(nóng)2015002)

周祎，男，陜西西安人，研究生，研究方向：森林生態(tài)學(xué)，E-mail:zhou19881007@163.com

丁貴杰，男，教授，博導(dǎo)，E-mail：gjdinggzu@126.com

S718.55+6

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