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        長寧縣竹林生物量研究

        2016-10-11 05:33曹明勇劉立斌
        綠色科技 2016年15期
        關鍵詞:毛竹生物量竹林

        曹明勇,張 峰,劉立斌

        (1.廣州華凱林業(yè)有限公司,廣東 廣州 510530;2.廣東省嶺南綜合勘察設計院,廣東 廣州 510500)

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        長寧縣竹林生物量研究

        曹明勇1,張 峰2,劉立斌1

        (1.廣州華凱林業(yè)有限公司,廣東 廣州 510530;2.廣東省嶺南綜合勘察設計院,廣東 廣州 510500)

        以四川長寧縣為研究對象,選取毛竹、硬頭黃竹和苦竹為長寧縣代表竹種,采用隨機抽樣方法布點,對毛竹、硬頭黃竹和苦竹分年齡、徑階進行了生物量調查,分析了竹林各器官生物量在年齡上的分布并通過建立年齡、直徑與生物量的關系模型以及模型的精度檢驗選取毛竹、硬頭黃竹和苦竹的最優(yōu)生物量模型。結果表明:竹各器官地上部分生物量大小排序為:竿>枝>葉,毛竹生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡;硬頭黃竹各器官地上部分生物量大小排序為:竿>枝>葉,硬頭黃竹生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡;苦竹各器官地上部分生物量大小排序為:竿>枝>葉,苦竹生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡。毛竹生物量模型:W=0.581×(A×D×D)0.617,硬頭黃竹生物量模型:W=-5.548+2.032×D+0.544×A,苦竹生物量模型:W=-1.845+0.723×D+0.478×A。

        生物量;竹林;長寧縣

        1 引言

        生物量是指單位面積上存在的有機體的干重總量或植物所有種的有機物干重總量,是森林資源重要的測度指標之一[1]。通過測定和分析植物現(xiàn)存量和新增生物量及其在器官中的分配可以為植物生活史、陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)、群落動態(tài)、植物演化趨勢、全球變化模擬等研究提供基礎數(shù)據(jù)為森林生產管理、培育優(yōu)質樹種、保護珍貴林木資源提供理論參考[2,3]。生物量與生物量模型息息相關,生物量模型是以模擬林分內樹木各分量(干、枝、葉、根等)干物質重量為基礎的一類模型,它是通過樣本觀測值建立樹木各分量干重與樹木其他測樹因子之間的一個或一組數(shù)學表達式[4]。竹林是四川生態(tài)經濟產業(yè)體系建設的切入點和發(fā)展重點[5]。隨著四川生態(tài)經濟建設不斷發(fā)展,特別是隨著國家天然林保護工程和退耕還林工程的實施,一些科技含量高、優(yōu)質速生、產業(yè)稟賦突出的竹種得到了區(qū)域規(guī)模化推廣。

        2 研究區(qū)域概況

        長寧縣位于四川盆地南緣,宜賓市腹心地帶,地理坐標為東經104°44′22″~105°03′30″,北緯28°15′18″~28°47′48″,南北長約60 km,東西寬30 km,全縣輻員面積1000.2 km2。長寧縣東臨江安,南界興文、西與高縣、珙縣交鄰,并緊靠宜珙鐵路,北與南溪區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)相連。長寧縣南北兩端小,中腹較大,地勢南高北低,南部為中低山,中北部為丘陵。地勢南高北低,海拔245.9~1408.5 m。長寧縣屬四川盆地中亞熱帶濕潤性季風氣候,溫暖濕潤,無霜期長,雨熱同季,四季分明,年均氣溫18.3 ℃,年均降雨量1141.7 mm,年日照時數(shù)987.6 h,無霜期達357 d。

        3 調查與統(tǒng)計方法

        3.1樣地設置

        本研究采用GIS空間分析功能進行樣地布點,以2000 m×2000 m的間距生成樣點圖層,進行統(tǒng)一編號,以隨機產生的起始編號,按相等間距選擇實測樣地(20 m×20 m),最終選取毛竹樣地9個,硬頭黃竹樣地9個,苦竹樣地9個。

        3.2生物量調查

        在樣地中隨機選取不同年齡和直徑的樣竹共108株(毛竹、硬頭黃竹和苦竹各36株)在竿基處鋸斷,取下竹竿、竹枝和竹葉,立即進行鮮重的測定并分別取樣100~200 g將樣品帶回實驗室先在105 ℃高溫下殺青30 min,再在85 ℃恒溫下烘干30 min,計算各樣品的含水率,在野外測定鮮重值的基礎上換算成各個器官的干重。

        3.3生物量方程擬合

        本研究要針對不同年齡不同直徑的竹林生物量變化,選用A(年齡),D(直徑),AD,AD2作為變量,選擇的生物量模型方程式如表1所示。

        表1 擬合模型與模型方程

        3.4生物量模型檢驗

        為了更好地對所建立的模型進行檢驗,本研究采用以下3個指標對所建立的生物量模型進行評價。

        (1)

        (2)

        (3)

        RS%,EE%是檢驗模型是否存在系統(tǒng)偏差的指標,而P%則是檢驗模型用來預測效果好壞的一個重要指標。

        4 結果與分析

        4.1不同年齡單株生物量分布

        本研究根據(jù)實測的毛竹、硬頭黃竹和苦竹生物量數(shù)據(jù),分別統(tǒng)計各齡級單株生物量構成,由表2、表3和表4可知,毛竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡,竿生物量、枝平生物量、葉生物量和地上部分生物量隨年齡的增加而增加;硬頭黃竹竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:2年齡>3年齡>1年齡,竿生物量和地上部分生物量隨年齡的增加先增加后減少,枝平生物量和葉生物量隨年齡的增加而增加;苦竹竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:2年齡>3年齡>1年齡,竿生物量和地上部分生物量隨年齡的增加先增加后減少,枝平生物量和葉生物量隨年齡的增加而增加。

        表2 毛竹各年齡各器官生物量分配 kg

        表3 硬頭黃竹各年齡各器官生物量分配 kg

        表4 苦竹各年齡各器官生物量分配 kg

        4.2竹林生物量模型擬合

        本研究采用多項式回歸、S方程式和相對生長式3種生物量方程來擬合生物量和年齡,直徑的變化關系,各模型系數(shù)及相關性系數(shù)計算見表5、表6、表7。

        表5 毛竹各模型系數(shù)及相關性系數(shù)計算

        表6 硬頭黃竹各模型系數(shù)及相關性系數(shù)計算

        表7 苦竹各模型系數(shù)及相關性系數(shù)計算

        4.3竹林生物量模型檢驗

        對各竹林各模型進行精度檢驗,檢驗結果見表8、表9和表10。

        表8 毛竹生物量模型檢驗 %

        表9 硬頭黃竹生物量模型檢驗 %

        表10 苦竹生物量模型檢驗 %

        為了研究長寧縣毛竹生物量和生產力的特征分布,本文采用對生物量擬合相關系數(shù)最大及預估精度較高的模型,結合各模型系數(shù)及相關性系數(shù)計算和生物量模型檢驗選取最優(yōu)生物量模型,各模型見表11。

        表11 竹林生物量模型

        5 結論

        (1)通過對各竹林各器官的生物量分布研究得知,毛竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡,竿生物量、枝平生物量、葉生物量和地上部分生物量隨年齡的增加而增加;硬頭黃竹竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡,竿生物量、枝平生物量、葉生物量和地上部分生物量隨年齡的增加而增加;苦竹竹各器官地上部分生物量大小排序為竿>枝>葉,生物量在年齡上的分布為:3年齡>2年齡>1年齡,竿生物量、枝平生物量、葉生物量和地上部分生物量隨年齡的增加而增加。

        (2)建立了年齡、直徑與生物量的7種關系模型,通過R方、總體相對誤差、平均相對誤差和預估精度檢驗選取各竹林最合適生物量模型:毛竹:W=0.581×(A×D×D)0.617,硬頭黃竹:W=-5.548+2.032×D+0.544×A,苦竹:W=-1.845+0.723×D+0.478×A。

        [1]王超,畢君,宋熙龍,等.太行山區(qū)刺槐林的生物量與碳匯量[J].中國農學通報,2013,29(4):14~18.

        [2]溫小榮,蔣麗秀.江蘇省森林生物量與生產力估算及空間分布格局分析[J].西北林學院學報,2014,29(1):36~40.

        [3]張茂震,王廣興,劉安興.基于森林資源連續(xù)清查資料估算的浙江省森林生物量及生產力[J].林業(yè)科學,2009,45(9):13~17.

        [4]王維楓,雷淵才,王雪峰,等.森林生物量模型綜述[J].西北林學院學報,2008,23(2):58~63.

        [5]劉慶,何海,沈昭萍.成都地區(qū)慈竹生長狀況及其與環(huán)境因子關系的初步分析[J].四川環(huán)境,20(4):43~46.

        Research on Biomassof Bamboo Forestin Changning County

        Cao Mingyong1, Zhang Feng2, Liu Libing1

        (1.GuangdongHuakaiForestryCo.Ltd.,Guangzhou,Guangdong510530,China;2.GuangdongLingnanComprehensiveSurveyandDesignInstitute,GuangdongGuangzhou,510500,China)

        With Changning County, Sichuan as the research object, weselected Phyllostachysedulis, Bambusa rigida and Pleioblastus amarusas representative bamboo species in Changning County. Using random sampling method to investigate the biomass of Phyllostachysedulis, Bambusa rigida and Pleioblastus amarusin respects of age and diameter classes.We analyzedthe agedistribution oforganbiomassin bamboo forest.Through establishingthe relational modelof age, diameterand biomassandcarrying outaccuracy test of the, model,we selectedthe optimal biomass models ofthe threespecies.The conclusions are as follows:The abovegroundbiomass rank of the organswas: rod>branch>leaf, and the age distribution of Phyllostachys edulis biomass was: triennial>biennial>annual.The abovegroundbiomass rank of the organs of the Bambusa rigidawas:rod>branch>leaf, and the age distribution of Bambusa rigidabiomass wastriennial>biennial>annual. The abovegroundbiomass rank of the organs of the Pleioblastus amaruswasrod>branch>leaf, and the age distribution of Pleioblastus amarusbiomass wastriennial>biennial>annual.2. The optimal models of the unit biomass of the bamboo forests are selected.Phyllostachys edulis:W=0.581*(AD2)0.617; Pleioblastus amarus: W=-5.548+2.032*D+0.544*A; Bambusa rigida: W=-1.845+0.723*D+0.478*A.

        biomass; bamboo forest;Changning County

        2016-07-14

        曹明勇(1989—),男,碩士,主要從事林業(yè)方面的研究工作。

        S795

        A

        1674-9944(2016)15-0040-03

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