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        樟樹林林層劃分及樹高—胸徑模型擬合

        2022-05-24 08:34:30李愛國(guó)張揚(yáng)揚(yáng)宋慶安
        湖南林業(yè)科技 2022年2期
        關(guān)鍵詞:漢壽縣二項(xiàng)式峰度

        李愛國(guó), 張揚(yáng)揚(yáng), 林 強(qiáng), 宋慶安

        (1.漢壽縣林業(yè)局, 湖南 漢壽 415900; 2.湖南省林業(yè)科學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410004)

        林層是指森林垂直結(jié)構(gòu)中喬木層林木樹冠形成的樹冠層次,一般也稱為林相或林冠層。林層是森林調(diào)查中最為基本的調(diào)查因子之一,常用于描述林分的垂直結(jié)構(gòu)[1]。林層通常被劃分為單層林和復(fù)層林,單層林是指只有一個(gè)林層的林分,常見于同齡純林,而復(fù)層林則擁有多層,常見于天然林[2]。森林的垂直結(jié)構(gòu)是森林對(duì)環(huán)境的適應(yīng),是森林群落的基本特征,反映了群落樹木間競(jìng)爭(zhēng)、能量傳遞等重要生態(tài)過程[3]。林層的劃分和存在自誕生后一直存在爭(zhēng)議,例如根據(jù)樹高、生活型、齡級(jí)、樹冠高度等因素作為分層依據(jù)[4]。林層的劃分方法眾多,例如克拉夫特(Craft)樹木分級(jí)法、判別分析法、林冠分層指數(shù)法[5]、Landscape Management System (LMS)分層算法[6]和TSTRAT法[7]等。其中TSTRAT方法除了較低林層邊界的確定存在問題外,其他林層的劃分效果很好,在實(shí)際應(yīng)用中較為廣泛[8-9]。樹木的樹高—胸徑曲線是進(jìn)行森林資源調(diào)查、調(diào)整林分結(jié)構(gòu)等森林管理活動(dòng)的基礎(chǔ)[10],在森林資源調(diào)查、碳匯儲(chǔ)量計(jì)算、收獲量估算等方面應(yīng)用廣泛[11]。目前廣泛應(yīng)用的胸徑—樹高模型包括線性回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和混合效應(yīng)模型等,已經(jīng)較為成熟。

        公益林是指以生態(tài)效益和社會(huì)效益為主體功能,旨在改善人類生存環(huán)境的森林,其主要作用包括維護(hù)生態(tài)平衡、保護(hù)生物多樣性、森林游憩、國(guó)土防護(hù)等,保障了我國(guó)生態(tài)安全、人民群眾生活、森林資源持續(xù)發(fā)展,是我國(guó)森林資源中最為重要的類型之一[12-13]。湖南省漢壽縣森林資源較為有限,公益林面積不大,但承擔(dān)了支撐地區(qū)生態(tài)和環(huán)境的重要任務(wù)。因此,根據(jù)國(guó)家對(duì)森林質(zhì)量精準(zhǔn)提升的要求,迫切需要開展森林質(zhì)量提升的相關(guān)研究,確保森林質(zhì)量精準(zhǔn)提升的實(shí)施效果,從而為地區(qū)提供更加優(yōu)質(zhì)的生態(tài)服務(wù)。本文以漢壽縣境內(nèi)國(guó)家級(jí)公益林固定監(jiān)測(cè)樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),選取樟樹樣地為研究對(duì)象,分析了樣地的林分結(jié)構(gòu),并以樟樹為對(duì)象,通過建立擬合模型來描述樹高—胸徑關(guān)系,為分析地區(qū)林分結(jié)構(gòu)、減輕外業(yè)調(diào)查和數(shù)據(jù)核查工作提供了幫助。

        1 研究區(qū)概況

        漢壽縣屬常德市,縣域總面積2021km2,地域上東瀕沅江市、南縣,南界資陽市、桃江縣,西接鼎城區(qū),北抵西湖農(nóng)場(chǎng),與安鄉(xiāng)市隔河相望。屬雪峰山脈向洞庭湖平原過渡地帶,南部丘陵屬雪峰山余脈,全境地勢(shì)由南向北呈階遞狀下降,以平原為主,水系發(fā)達(dá),平原占49.07%,丘陵崗地占22.44%,其余為水面占28.49%。縣域內(nèi)有河流30條,主要河流為沅水和澧水。主要湖泊有太白湖、圍堤湖和目平湖。漢壽縣林地面積為55113.33hm2,公益林面積10758.40hm2,森林空間保護(hù)率為19.52%。

        2 數(shù)據(jù)來源與分析方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本次研究數(shù)據(jù)來源于湖南省公益林2019年面上固定樣地?cái)?shù)據(jù),其中位于漢壽縣的2個(gè),固定樣地的面積為25 m(垂直等高線)×40 m(平行等高線),選取其中一個(gè)優(yōu)勢(shì)樹種為樟樹(Cinnamomumcamphora)的喬木樣地,對(duì)樣地進(jìn)行每木檢尺,獲得每株樹木的胸徑、樹高、冠幅和第一活枝高數(shù)據(jù)用于下一步分析。

        2.2 數(shù)據(jù)分析方法

        正態(tài)分布函數(shù)是擬合林分結(jié)構(gòu)參數(shù)分布的常用函數(shù),本研究選擇正態(tài)分布函數(shù)對(duì)林分的結(jié)構(gòu)參數(shù)分布進(jìn)行擬合。偏度系數(shù)描述了隨機(jī)變量分布的不對(duì)稱程度。峰度系數(shù)反映了與正態(tài)分布相比,分布變量的尖銳度,因此我們分別計(jì)算了樣本分布的偏度系數(shù)與峰度系數(shù)。

        選取樣地中所有的37株喬木的樹高、冠幅和第一活枝高進(jìn)行林層劃分。林層劃分采用TSTRAT分層算法[7],其原理是利用光競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域、林冠長(zhǎng)和枝下高確定一個(gè)林層高度臨界值(HCV),當(dāng)林木的個(gè)體樹高高于這一臨界值時(shí)劃為同一林層,直至將所有林木都劃分到相應(yīng)的林層中。計(jì)算方程為:

        HCV=(1-競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域指數(shù))×CL+HBLC

        (1)

        式中:HCV為林層高度臨界值;CL為林冠的長(zhǎng)度;HBLC為第一活枝高;競(jìng)爭(zhēng)區(qū)域指數(shù)可通過修正其他研究者確定的競(jìng)爭(zhēng)估計(jì)值和觀察研究區(qū)域內(nèi)林木樹冠的關(guān)系來確定,本次競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)采用文獻(xiàn)中常用的60%[9]。

        提取25株樟樹的胸徑和樹高數(shù)據(jù),并選取廣泛適用且具有生物學(xué)意義的一元線性模型、二項(xiàng)式模型等[14](見表1)進(jìn)行樹高—胸徑模型構(gòu)建。本研究使用剩余殘差和以及剩余標(biāo)準(zhǔn)差(MSE,Mean Square Error)來進(jìn)行模型的精度檢驗(yàn)[15]。樣地?cái)?shù)據(jù)處理及模型構(gòu)建用SPSS 21.0及Excel 2013完成。

        表1 構(gòu)建4種模型的公式Tab.1 Formulas for constructing four models模型公式一元線性E(H)=β0+β1D二項(xiàng)式E(H)=β0+β1D+β2D2對(duì)數(shù)函數(shù)E(H)=β0+β1ln(D)指數(shù)函數(shù)E(H)=β0×Dβ1 注: H表示樹高,D表示胸徑,β0、β1、β2表示待估參數(shù)。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 樟樹林的林層劃分

        漢壽縣樟樹林固定樣地的胸徑分布范圍為8.00~25.90 cm,平均值為16.38 cm;樹高分布范圍為8.00~13.50 m,平均值為11.37 m;第一活枝高分布范圍為0.20~7.00 m,平均值為3.27 m;冠幅分布范圍為1.90~7.75 m,平均值為4.18 m;樹冠長(zhǎng)度分布范圍為2.20~13.10 m,平均值為8.11 m(見表2)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果,本次胸徑和第一活枝高分布的偏度系數(shù)分別為-0.02和-0.06,表明分布較平坦,峰度系數(shù)分別為-0.71和-0.75,表明二者的分布呈左偏分布且離散程度較大;樹高和樹冠長(zhǎng)度的偏度系數(shù)為-0.83和-0.13,峰度系數(shù)為-0.29和-0.61,其分布呈高度左偏且較為離散;冠幅的偏度系數(shù)和峰度系數(shù)為0.76和-0.19,分布呈高度右偏且較為離散。

        表2 林分結(jié)構(gòu)參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Fitting results of forest structure parameter胸徑/cm樹高/m第一活枝高/m冠幅/m樹冠長(zhǎng)度/m最小值8.08.00.21.902.2最大值25.913.57.07.7513.1中位數(shù)17.011.83.53.657.9平均值16.3811.373.274.188.11平均標(biāo)準(zhǔn)誤差0.780.250.290.260.45方差22.472.403.102.457.50標(biāo)準(zhǔn)差4.741.551.761.572.74變異系數(shù)0.290.140.540.370.34偏度系數(shù)-0.02-0.83-0.060.76-0.13偏度系數(shù)檢驗(yàn)值-0.03-1.07-0.080.99-0.17峰度系數(shù)-0.71-0.29-0.75-0.19-0.61峰度系數(shù)檢驗(yàn)值-0.47-0.19-0.50-0.13-0.41

        通過TSTRAT分層算法計(jì)算林分分層結(jié)果(見圖1)。從圖中可知林層的HCV為5.64 m,第一林層高度為7.86 m,且本樣地為單層林分,表明該樣地的林層結(jié)構(gòu)較為單一??傮w而言,上述林分樹木單株之間互相重疊,單株間競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度較高,林冠產(chǎn)生一定的分化,不利于大徑階個(gè)體的生長(zhǎng),亟需進(jìn)行調(diào)整。

        圖1 樟樹林的林層分布

        3.2 樟樹樹高—胸徑模型的擬合與評(píng)價(jià)

        樟樹樹高—胸徑模型的擬合結(jié)果見圖2和表3。從圖2和表3可知:4種模型中,殘差和最大的為對(duì)數(shù)函數(shù)(43.24),其次是指數(shù)函數(shù)(43.02),最小的為一元線性模型(42.45)和二項(xiàng)式模型(42.39),表明一元線性模型和二項(xiàng)式模型的擬合效果較好,對(duì)數(shù)和指數(shù)函數(shù)的擬合效果較差;從MSE分析的結(jié)果來看,MSE最大的為對(duì)數(shù)函數(shù)(1.729),其次是指數(shù)函數(shù)(1.721),最小的為二項(xiàng)式模型(1.696)和一元線性模型(1.698),結(jié)果表明一元線性模型和二項(xiàng)式模型的擬合效果較好,對(duì)數(shù)和指數(shù)函數(shù)的擬合效果較差。綜合上述結(jié)果,一元線性模型和二項(xiàng)式模型對(duì)本次樣地中樟樹的擬合效果最佳。

        注:A為一元線性模型,B二項(xiàng)式模型,C對(duì)數(shù)函數(shù)模型,D指數(shù)函數(shù)模型

        表3 樟樹樹高—胸徑模型擬合結(jié)果Tab.3 Fitting results of height-diameter model of Cinnamomum camphora模型方程式殘差和MSE一元線性H=D×0.123 9+9.040 942.451.698二項(xiàng)式H=0.185 2×D-0.001 877×D2+8.578 842.391.696對(duì)數(shù)函數(shù)H=1.757×log D+6.22843.241.729指數(shù)函數(shù)H=6.992 8×D0.166 343.021.721 注: H表示樹高; D表示胸徑。

        4 結(jié)論與討論

        (1) 通過分析漢壽縣樟樹林的調(diào)查數(shù)據(jù),表明該地區(qū)樟樹林的胸徑、樹高和冠幅等林分因子均呈非正態(tài)分布。TSTRAT分層算法結(jié)果表明該林分的林層結(jié)構(gòu)較為單一,單株間競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度較高。構(gòu)建的樹高-胸徑模型表明二項(xiàng)式模型和一元線性模型的擬合效果最好。

        (2)林層的定性劃分方法多種多樣,有基于不同演替時(shí)期森林外貌特征的方法、克拉夫特分層法、國(guó)際林聯(lián)的優(yōu)勢(shì)高劃分法等,我國(guó)也制定了林層劃分的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)(GB/T26424—2010)。這些方法雖然有一定的量化變量,但變量得出的結(jié)果不能同時(shí)準(zhǔn)確得出林層劃分?jǐn)?shù)量和位置,需要進(jìn)行人為主觀劃分[1]。

        (3)TSTRAT分層算法以林層中最高樹冠長(zhǎng)和所有林木枝下高作為劃分林層的依據(jù),其選取的變量具有一定的生物學(xué)意義,同時(shí)能夠清晰知道林層的數(shù)量和位置。本研究運(yùn)用TSTRAT分層算法精確計(jì)算了樟樹林的林層結(jié)構(gòu),并鑒定為單層結(jié)構(gòu),對(duì)于林相改造具有重要指導(dǎo)作用。同時(shí),該方法也存在一定的不足之處,沒有考慮到相對(duì)多度、相對(duì)顯著度及重要值等參數(shù)。此外,新興的遙感劃分法能夠在更大尺度、更高分辨率下量化結(jié)構(gòu)特征,是未來應(yīng)用的主要技術(shù)手段[16-17]。樹高—胸徑模型在計(jì)算樹干材積、生長(zhǎng)和收獲模型等應(yīng)用中具有重要的作用,其中最小二乘法是進(jìn)行擬合時(shí)最常用的方法,在眾多闊葉樹種的樹高—胸徑模型擬合中取得較好效果[18-19]。

        (4)由于樣地生境異質(zhì)性不強(qiáng),異常數(shù)據(jù)較少,因此二項(xiàng)式模型和一元線性模型均獲得了較好的擬合效果,但未來的研究中應(yīng)該考慮環(huán)境異質(zhì)性較高的樟樹個(gè)體,同時(shí)增加研究樣本和備選模型,進(jìn)一步提高模型的適用范圍。

        本研究分析了漢壽地區(qū)闊葉樹公益林的垂直結(jié)構(gòu),篩選了樟樹的樹高—胸徑模型,為地區(qū)林相改造、樹高預(yù)測(cè)、生物量反演等研究奠定一定的基礎(chǔ)。

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