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料慈竹经济秆材生物量模型

张丽 马光良 赵博 李相君 王光剑 王履娟 孙鹏

张丽, 马光良, 赵博, 等. 料慈竹经济秆材生物量模型[J]. 四川林业科技, 2023, 44(5): 41−47 doi: 10.12172/202302020001
引用本文: 张丽, 马光良, 赵博, 等. 料慈竹经济秆材生物量模型[J]. 四川林业科技, 2023, 44(5): 41−47 doi: 10.12172/202302020001
ZHANG L, MA G L, ZHAO B, et al. Study on biomass model of economic stalk wood of Bambusa distegia[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(5): 41−47 doi: 10.12172/202302020001
Citation: ZHANG L, MA G L, ZHAO B, et al. Study on biomass model of economic stalk wood of Bambusa distegia[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(5): 41−47 doi: 10.12172/202302020001

料慈竹经济秆材生物量模型


doi: 10.12172/202302020001
详细信息
    作者简介:

    张丽(84591238@qq.com),工程师,硕士,从事竹林培育技术研究与推广

  • 基金项目:  四川省基本科研项目(2022JBKY16)、四川省科技计划项目(2021YFYZ0006)

Study on Biomass Model of Economic Stalk Wood of Bambusa distegia

More Information
  • 摘要: 为快捷估算料慈竹(Bambusa distegia)林分经济秆材生物量(以下简称“经材重”),在叙永县不同立地条件的样地中取1-4a+龄级料慈竹,对其经材重回归模型及其应用等进行了研究。分析不同竹龄的单株经材含水率及秆粗经材重,发现2a、3a经材重相比较大,含水量较低,适宜择伐利用。比较不同胸径径级单株经材重变化,得出培养大径竹材是提高竹林产量的有效途径。研究胸径、株高、胸高竹节长与经材重相关性,总结出胸径可作为构建料慈竹单株经材重模型的较佳变量。分别用一元线性回归、多元线性回归、曲线回归的方法构建并优选经材重估测模型,最终形成全竹龄模型1个,分竹龄模型4个。应用模型估算不同立地条件单位面积林分经材重,并与实际经材重进行对比,得到分竹龄估测值比全竹龄更准确的结论。分析料慈竹经材重与平均年龄、平均胸径、海拔、立竹密度、日照、水分条件的关系,发现竹龄平均值越接近于3a,平均胸径越大,海拔越低,水分条件越好,料慈竹经材重越高。经材重与立竹密度、日照相关性不显著。探讨如何合理留养可形成高产稳产态势,建议竹丛立竹年龄结构比1a∶2a∶3a∶4a+应保持在3∶3∶3∶1较合适。
  • 图  1  不同竹龄料慈竹经济秆材含水率和秆粗经材重特征

    注:图柱上不同小写字母表示同一因子不同处理间差异显著(P<0.05),不显著的不做标记,下同。

    Fig.  1  Characteristics of moisture content and stalk diameter economic stalk biomass in different ages of Bambusa distegia

    Note: Different lowercase letters on the graph column indicate significant differences between different treatments of the same factor (P < 0.05), and those that are not significant are not marked, the same as below.

    图  2  不同径级的料慈竹经材重变化

    Fig.  2  Variation of economic stalk biomass in different diameter classes of Bambusa distegia

    表  1  样地立地条件及竹丛林分状况

    Tab.  1  Site conditions of the sample plots and bamboo forest stand

    样地号
    Sample plot number
    海拔/(m)
    Altitude
    阴阳坡
    Slope aspect
    水分状况
    Water condition
    丛密度/ (丛·hm−2)
    Density
    平均丛株数/(株)
    Average number of clumps
    平均胸径/(cm)
    Average DBH
    平均竹龄/(a)
    Average bamboo age
    平均株高/(m)
    Average plant height
    1 805 阳坡
    sunny slope
    较差
    worse condition
    733 37.40±15.72 4.62±1.19 2.51±1.05 10.79±2.71
    2 628 半阳坡
    sunny slope
    较好
    better condition
    717 19.53±9.90 5.84±1.03 2.18±0.95 13.67±2.04
    3 392 阳坡
    sunny slope

    good condition
    250 54.25±32.11 7.77±1.30 2.78±1.05 16.03±1.87
    4 659 阳坡
    sunny slope

    poor condition
    400 57.50±21.36 3.77±0.98 2.63±0.75 9.41±1.70
    5 534 半阴坡
    semi-shady slope
    较好
    better condition
    350 26.43±18.33 5.90±1.44 2.01±0.78 14.11±1.64
    6 409 阳坡
    sunny slope
    较差
    worse condition
    500 53.05±18.09 3.61±0.65 2.66±1.19 9.59±0.97
    7 419 阴坡
    shady slope
    极好
    best condition
    300 35.67±23.18 7.44±2.16 2.75±0.91 18.31±1.64
      注:表中部分数据为平均值±标准差。
      Note: Some data in the table are Mean ± SD.
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    表  2  料慈竹经材重与各变量的偏相关分析

    Tab.  2  Partial correlation analysis of economic stalk biomass of Bambusa distegia with variables

    不同龄级料慈竹单株
    经材重
    Economic stalk biomass of different ages
    胸径
    DBH
    株高
    Plant height
    胸高竹节长
    Bamboo joint length at breast height
    全竹龄生物量
    Whole bamboo age biomass
    0.539** 0.213 0.083
    1a生物量
    one-year stalk biomass
    0.331 0.370 −0.264
    2a生物量
    two-year stalk biomass
    0.583** 0.136 0.138
    3a生物量
    three-year stalk biomass
    0.649** 0.139 0.244
    4a生物量
    four-year stalk biomass
    0.975* −0.822 −0.039
      注:* 表示两因子间相关性达显著水平(P<0.05);**表示两因子间相关性达极显著水平(P<0.01),下同。
      Note: * indicates that the correlation between the two factors is significant (P < 0.05); * * indicates that the correlation between the two factors is remarkably significant (P<0.01), the same as below.
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    表  3  料慈竹不同竹龄的经材重模型

    Tab.  3  Economic stalk biomass model for different bamboo ages of Bambusa distegia

    竹龄
    Bamboo age
    函数类型
    Function type
    自变量
    Independent variable
    模型
    Model
    R2 RMSE
    全竹龄 一元线性回归 胸径 w=−4.649+1.39D 0.85** 1.12
    一元线性回归 株高 w=−5.07+0.70H 0.75** 1.45
    一元线性回归 胸高竹节长 w=9.88−0.10L 0.10** 2.77
    多元线性回归 胸径、株高、胸高竹节长 w=−4.949+1.39D 0.85** 1.12
    二次方曲线 胸径 w=1.60−0.69D+0.16D2 0.89** 0.97
    二次方曲线 株高 w=2.60−0.55H+0.05H2 0.80** 1.31
    1a 一元线性回归 胸径 w=−4.59+1.25D 0.84** 0.98
    一元线性回归 株高 w=−6.12+0.69H 0.83** 1.00
    一元线性回归 胸高竹节长 w=12.89−0.17L 0.27** 2.06
    多元线性回归 胸径、株高、胸高竹节长 w=−4.59+1.25D 0.84** 0.98
    二次方曲线 胸径 w=4.90−1.80D+0.23D2 0.91** 0.72
    二次方曲线 株高 w=5.64−1.00D+0.06D2 0.89** 0.80
    立方曲线 株高 w=1.92−0.19D+0.001D3 0.89** 0.80
    2a 一元线性回归 胸径 w=−4.63+1.45D 0.849** 1.28
    一元线性回归 株高 w=−6.20+0.80H 0.78** 1.55
    多元线性回归 胸径、株高 w=−4.63+1.45D 0.85** 1.28
    二次方曲线 胸径 w=0.85−0.28D+0.13D2 0.87** 1.14
    立方曲线 胸径 w=1.46-0.57D+0.17D2−0.002D3 0.87** 1.14
    复合曲线 株高 w=0.32+1.20H 0.85** 1.26
    幂函数 株高 w=0.01H2.4 0.85** 1.37
    增长曲线 株高 w=2.72−1.13+0.18H 0.85** 1.26
    指数曲线 株高 w=0.32*2.720.18H 0.85** 1.26
    逻辑函数 株高 w=1/(1/µ+3.09*0.84H) 0.85** 1.26
    3a 一元线性回归 胸径 w=−5.02+1.49D 0.92** 0.79
    一元线性回归 株高 w=−4.63+0.70H 0.88** 0.97
    多元线性回归 胸径、株高 w=−5.02+1.49D 0.92** 0.79
    二次方曲线 胸径 w=3.30−1.37D+0.23D2 0.96** 0.56
    幂函数 株高 w=0.01H2.28 0.92** 0.87
    4a 一元线性回归 胸径 w=−3.64+1.32D 0.99** 0.40
    一元线性回归 株高 w=−5.33+0.87H 0.93** 1.03
    多元线性回归 胸径、株高 w=−3.64+1.32D 0.99** 0.40
    二次方曲线 胸径 w=0.45-0.27D+0.13D2 1.00** 0.06
    立方曲线 胸径 w=-0.49+0.27D+0.03D2+0.005D3 1.00** 0.05
    复合曲线 株高 w=0.17+1.30H 0.98** 0.60
    增长曲线 株高 w=2.72−1.80+0.26H 0.98** 0.60
    指数曲线 株高 w=0.17*2.720.26H 0.98** 0.60
    逻辑函数 株高 w=1/(1/µ+6.02*0.77H) 0.98** 0.60
      注:D为胸径,H为株高,L为胸高竹节长,逻辑函数中µ为拟合值。
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    表  4  不同模型的料慈竹林分经材重估算结果

    Tab.  4  Estimation of economic stalk biomass for different bamboo model of Bambusa distegia stand

    样地号 海拔/(m) 阴阳坡 水分
    状况
    立竹密度/
    (株·hm−2)
    平均竹
    龄/(a)
    平均胸
    径/(cm)
    竹龄类型 估测每公顷
    经材重/(t hm−2
    实际每公顷经
    材重/(t hm−2
    估测生物量与实际
    生物量差值/(t hm−2
    1 805 阳坡 较差 27414.2±11522.76 2.51±1.05 4.62±1.19 全竹龄 49.619±20.857 59.741±25.111 10.122±4.254
    分竹龄 52.950±22.256 58.501±24.589 5.551±2.333
    2 628 半阳坡 较好 14003.01±7098.3 2.18±0.95 5.84±1.03 全竹龄 41.729±21.152 50.869±25.785 9.14±4.633
    分竹龄 45.123±22.872 50.575±25.636 5.452±2.764
    3 392 阳坡 13562.5±8027.5 2.78±1.05 7.77±1.30 全竹龄 80.700±47.767 91.301±54.041 10.601±6.274
    分竹龄 84.028±49.739 91.436±56.125 7.408±6.386
    4 659 阳坡 23000±8544 2.63±0.75 3.77±0.98 全竹龄 29.670±11.022 47.472±17.635 17.802±6.613
    分竹龄 34.435±12.792 49.623±18.434 15.188±5.642
    5 534 半阴坡 较好 9250.5±6415.5 2.01±0.78 5.90±1.44 全竹龄 28.678±19.890 39.777±27.588 11.099±7.698
    分竹龄 29.348±20.350 39.662±27.507 10.314±7.157
    6 409 阳坡 较差 26525±9045 2.66±1.19 3.61±0.65 全竹龄 31.565±10.764 38.154±13.010 6.589±2.246
    分竹龄 36.326±12.395 38.329±13.070 2.003±0.675
    7 419 阴坡 极好 10701±6954 2.75±0.91 7.44±2.16 全竹龄 56.287±36.578 84.157±54.689 27.87±18.111
    分竹龄 60.722±39.463 83.278±54.124 22.556±14.661
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    表  5  不同变量与料慈竹实际每公顷经材重的偏相关分析

    Tab.  5  Partial correlation analysis of actual per hectare economic stem biomass of Bambusa distegia stands with variables

    变量偏相关系数
    平均竹龄0.987*
    平均胸径0.957*
    海拔0.954*
    立竹密度0.921
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  • [1] 付满意. 梁山慈竹和料慈竹立地类型划分与立地质量评价[D]. 西南林业大学,2014.
    [2] 王海霞,彭九生,曾庆南. 淡竹立竹生物量计算模型构建[J]. 世界竹藤通讯,2014, 12(06):6−10.
    [3] 王路君,蔡春菊,唐晓鹿,等. 硬头黄竹地上生物量分配特征及模型构建[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),2021, 45(01):189−196.
    [4] 王柯人,罗文秀,舒清态,等. 龙竹人工林的含水率分析及地上生物量回归模型构建[J]. 西南林业大学学报(自然科学),2021, 41(06):168−174.
    [5] 姚文静,王茹,王星,等. 淡竹实生苗构件生物量模型拟合与分配[J]. 东北林业大学学报,2021, 49(03):26−30.
    [6] 姚文静,王茹,林树燕,等. 翠竹实生苗生长发育规律及构件生物量模型拟合研究[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),2020, 44(06):103−110.
    [7] 沈钱勇,汤孟平. 浙江省毛竹竹秆生物量模型[J]. 林业科学,2019, 55(11):181−188.
    [8] 夏海涛,王月英,李效文,等. 1~2年生浙南绿竹地上生物量分配与模型构建[J]. 林业实用技术,2014(10):3−5.
    [9] 张龙艳,李珊,甘小洪. 峨热竹无性系种群地上部分生物量结构与模型研究[J]. 世界竹藤通讯,2014, 12(05):16−21.
    [10] 姬星,罗庆华,丁雨龙,等. 勃氏甜龙竹地上部分生物量模型研究[J]. 竹子研究汇刊,2015, 34(01):49−53.
    [11] 郭孝玉,孙玉军,刘俊. 含度量误差的毛竹相容性生物量模型[J]. 江西农业大学学报,2015, 37(05):849−858.
    [12] 陈霖. 宜宾市3个竹种地上部分生物量表的编制[D]. 四川农业大学,2015.
    [13] 曾掌权,田育新,戴成栋,等. 湖南毛竹林生物量模型研究[J]. 湖南林业科技,2016, 43(06):56−59. doi: 10.3969/j.issn.1003-5710.2016.06.012
    [14] 徐振国,黄大勇,郭起荣,李忠国. 麻竹地上器官生物量分配及其模型优化[J]. 中南林业科技大学学报,2016, 36(04):80−83+102. doi: 10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.04.015
    [15] 孟勇,李美群,薛强,等. 毛金竹生物量模型研究[J]. 湖南林业科技,2017, 44(05):35−37+45. doi: 10.3969/j.issn.1003-5710.2017.05.007
    [16] 吴朝晖. 皖西南苦竹天然林生物量模型研究[J]. 安徽林业科技,2020, 46(02):3−6. doi: 10.3969/j.issn.2095-0152.2020.02.001
    [17] 杨星华. 毛竹单株地上部分生物量相容性模型研究[D]. 北京林业大学,2016.
    [18] 唐婷,胡进耀,杨远兵,等. 北川3种箭竹属植物地上生物量结构和回归模型的研究[J]. 四川林业科技,2015, 36(02):32−37. doi: 10.3969/j.issn.1003-5508.2015.02.007
    [19] 曾伟生,唐守正. 立木生物量方程的优度评价和精度分析[J]. 林业科学,2011, 47(11):106−113.
    [20] 吴炳生,江鸿跃,聂勇,等. 料慈竹杆形结构的研究[J]. 南京林业大学学报,1997(04):61−64.
    [21] 陈林,姚建勇,陈之龙,罗发林,钟洪明. 不同坡位和坡向的料慈竹竹丛特征差异[J]. 林业科技通讯,2022(07):30−34.
    [22] 朱忠泰. 毛竹合理择伐技术[J]. 福建农业科技,2015(04):47−48. doi: 10.13651/j.cnki.fjnykj.2015.04.019
    [23] 吴炳生,夏玉芳,黎兴华,等. 料慈竹种群结构与产量的研究[J]. 竹子研究汇刊,1998(04):13−18.
    [24] 谭宏超. 料慈竹纸用林培育技术[C]. 中国造纸学会第十二届学术年会论文集(上),2005:144−149.
  • [1] 曾全, 王敬, 肖银波, 李建国, 杨双昱, 贾玉珍, 谢天资, 杨远亮.  川南疫木林区松材线虫病早期诊断模型研究 . 四川林业科技, 2024, 45(): 1-9. doi: 10.12172/202403080002
    [2] 秦炜锐, 刘景怡, 宋心强, 付明霞, 潘翰, 程勇, 薛飞, 周材权, 杨彪.  大熊猫国家公园荥经片区大熊猫可食竹生物量模型 . 四川林业科技, 2024, 45(): 1-7. doi: 10.12172/202309070001
    [3] 方芳, 洪晓玲, 刘玲玲, 范正文, 朱弘.  指数施肥对杂交新美柳幼苗生长及生物量积累的影响 . 四川林业科技, 2023, 44(1): 47-51. doi: 10.12172/202203110001
    [4] 陈俊华, 刘威君, 蒋川东, 刘一丁, 王凯, 谢川, 唐艺家, 慕长龙.  川中丘陵区人工柏木林生物量模型及碳计量参数 . 四川林业科技, 2023, 44(6): 32-39. doi: 10.12172/202308100001
    [5] 彭建, 杨岚, 李艳梅, 莫劲雁, 程一伦, 辜云杰, 李晓清.  油麦吊云杉木材解剖性质与材性分析 . 四川林业科技, 2021, 42(3): 7-12. doi: 10.12172/202010090001
    [6] 张军, 章路, 张琴, 郑绍伟, 慕长龙, 黎燕琼.  岷江干旱河谷区峨眉蔷薇地上生物量及模型研究 . 四川林业科技, 2021, 42(2): 52-56. doi: 10.12172/202012290001
    [7] 曾全, 孙华富, 杨远亮, 周建华, 杨超.  无人机监测松材线虫病的精度比较 . 四川林业科技, 2019, 40(3): 92-95,114. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2019.03.019
    [8] 唐彩蓉, 杨兴伟.  大竹县松材线虫病防控形势分析与对策 . 四川林业科技, 2017, 38(3): 150-152,156. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.03.036
    [9] 王延茹, 侯广维, 彭培好, 林林, 杨世之, 周琼.  四川香椿人工林生物量与碳储量研究 . 四川林业科技, 2016, 37(4): 24-27. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2016.04.005
    [10] 黄云奉, 刘屹, 黄世友, 何邦亮, 陈丽洁, 黎燕琼.  不同林龄马尾松生长及生物量分配研究 . 四川林业科技, 2015, 36(4): 72-75. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.04.014
    [11] 龙汉利, 郭洪英, 辜云杰.  不同幼龄巨桉生物量及主要营养元素分配 . 四川林业科技, 2015, 36(2): 15-19. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.02.003
    [12] 唐婷, 胡进耀, 杨远兵, 傅红伟, 邓东周.  北川3种箭竹属植物地上生物量结构和回归模型的研究 . 四川林业科技, 2015, 36(2): 32-37. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2015.02.007
    [13] 沈金亮, 冯永林, 张建设, 邓东周, 邵文, 王刚, 孙志鹏, 王刚.  北川自然保护区植被恢复模式区4种主要树种生物量研究 . 四川林业科技, 2014, 35(4): 27-31. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.04.006
    [14] 高天雷, 尹学明.  人造林窗对粗枝云杉人工林土壤微生物量的影响 . 四川林业科技, 2014, 35(3): 27-31. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.03.004
    [15] 许林红, 李思广, 蒋云东, 张快富, 罗娅.  西南桦、山桂花、肉桂人工林林下物种多样性和生物量对比研究 . 四川林业科技, 2014, 35(6): 51-55. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.06.010
    [16] 陈燕芬.  莲都区公益林植被生物量与碳储量动态变化研究 . 四川林业科技, 2014, 35(2): 66-69. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.02.016
    [17] 张建设, 王刚, 王刚.  植物生物量研究综述 . 四川林业科技, 2014, 35(1): 44-48. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2014.01.010
    [18] 袁晖, 何显平, 兰立达, 李德文.  大气CO2浓度和温度升高对紫花苜蓿生物量及其分配的影响 . 四川林业科技, 2013, 34(1): 48-51. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.01.011
    [19] 郭小军, 赖元长, 先开炳.  洪雅退耕还林地苦竹生物量与碳储量研究 . 四川林业科技, 2013, 34(1): 11-16. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.01.003
    [20] 李智华.  西北地区山杨立木生物量模型研建 . 四川林业科技, 2013, 34(4): 55-58. doi: 10.16779/j.cnki.1003-5508.2013.04.015
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    出版历程
    • 收稿日期:  2023-02-02
    • 网络出版日期:  2023-09-12
    • 刊出日期:  2023-10-25

    料慈竹经济秆材生物量模型

    doi: 10.12172/202302020001
      作者简介:

      张丽(84591238@qq.com),工程师,硕士,从事竹林培育技术研究与推广

    基金项目:  四川省基本科研项目(2022JBKY16)、四川省科技计划项目(2021YFYZ0006)

    摘要: 为快捷估算料慈竹(Bambusa distegia)林分经济秆材生物量(以下简称“经材重”),在叙永县不同立地条件的样地中取1-4a+龄级料慈竹,对其经材重回归模型及其应用等进行了研究。分析不同竹龄的单株经材含水率及秆粗经材重,发现2a、3a经材重相比较大,含水量较低,适宜择伐利用。比较不同胸径径级单株经材重变化,得出培养大径竹材是提高竹林产量的有效途径。研究胸径、株高、胸高竹节长与经材重相关性,总结出胸径可作为构建料慈竹单株经材重模型的较佳变量。分别用一元线性回归、多元线性回归、曲线回归的方法构建并优选经材重估测模型,最终形成全竹龄模型1个,分竹龄模型4个。应用模型估算不同立地条件单位面积林分经材重,并与实际经材重进行对比,得到分竹龄估测值比全竹龄更准确的结论。分析料慈竹经材重与平均年龄、平均胸径、海拔、立竹密度、日照、水分条件的关系,发现竹龄平均值越接近于3a,平均胸径越大,海拔越低,水分条件越好,料慈竹经材重越高。经材重与立竹密度、日照相关性不显著。探讨如何合理留养可形成高产稳产态势,建议竹丛立竹年龄结构比1a∶2a∶3a∶4a+应保持在3∶3∶3∶1较合适。

    English Abstract

    • 料慈竹具有生长快、成材周期短、经济价值高、用途广等特点,是生产竹胶合板、制浆造纸和特殊工业利用的良好材料。同时其竹壁薄、节间长、劈篾性能好,也是编制竹器、扭制竹缆的上乘材料[1]

      生物量是衡量植物光合作用和林分产量的重要指标,竹秆的生物量直接影响着其经济价值[2],通常用构建生物量模型来预估[3]。不同竹种生物量模型拟合研究表明,竹子单株生物量与竹龄、胸径、株高等相关关系显著,不同竹种生物量差异较大[3-16]。以往研究中多以地上生物量、各器官生物量研究居多[2,17-19],但研究结果表明,竹秆生物量模型通常具有更高的预估精度和拟合优度,而枝、叶生物量模型尤其是竹叶生物量模型的精度存在较大差异[7]。目前料慈竹利用仍以秆材利用为主,本研究从生产实用性方面考虑,仅探究竹秆去梢后的经济秆材(最小竹节中径≥2 cm)生物量。

      既有资料中,吴炳生等[20]采用幂函数回归模型对贵州赤水市料慈竹竹秆鲜重进行了拟合,使用该模型测算本研究所选料慈竹林分,或因地域原因存在含水率差异,所得结果与实际竹秆鲜重差距较大。且该文未对竹秆生物量(干物质质量)进行拟合,不能真实反映竹材干物质积累,存在一定应用局限性。因此,本文在胸径、株高、竹龄、胸高竹节长(胸径所在节的节长)4个自变量中探究影响拟合模型效果的主要因子,构建并优选出料慈竹全竹龄(所有竹龄,适用于竹龄未知立竹)经材重和分竹龄(区分为1-4a,适用于竹龄已知立竹)经材重最佳模型。旨在通过模型为料慈竹林分生产力估测、碳汇计量和提出竹丛利用的最佳竹龄和丰产指标提供科学指导。

      • 研究区位于四川省泸州市叙永县北部马岭镇及向林镇,为四川盆地向云贵高原过渡地带的中低山区,土壤成土母质为红色砂岩(丹霞地貌),土壤为红砂壤,林竹资源丰富,是料慈竹的核心种源区之一。两镇海拔分布在369—1078 m之间,属于亚热带湿润季风气候区,四季分明,年均温18℃,无霜期年平均348d,平均年降水量1225 mm,年平均日照时数1220 h。

      • 分别在叙永县马岭镇、向林镇选择人为经营影响较小的料慈竹纯林,按照上、中、下坡位共设置7个400 m2典型样地,调查料慈竹竹丛分布特征(共154丛),于每个样地中各选3丛具林分代表性的样丛(共21丛),开展立竹每竹检尺,并在1a、2a、3a、4a竹龄中选取生长良好、无破损和病虫害的样竹进行测定(共70株),竹秆年龄根据竹秆皮色法、箨环留存刺毛和竹秆被白粉程度以及竹农多年经验判定。样地基本情况见表1

        表 1  样地立地条件及竹丛林分状况

        Table 1.  Site conditions of the sample plots and bamboo forest stand

        样地号
        Sample plot number
        海拔/(m)
        Altitude
        阴阳坡
        Slope aspect
        水分状况
        Water condition
        丛密度/ (丛·hm−2)
        Density
        平均丛株数/(株)
        Average number of clumps
        平均胸径/(cm)
        Average DBH
        平均竹龄/(a)
        Average bamboo age
        平均株高/(m)
        Average plant height
        1 805 阳坡
        sunny slope
        较差
        worse condition
        733 37.40±15.72 4.62±1.19 2.51±1.05 10.79±2.71
        2 628 半阳坡
        sunny slope
        较好
        better condition
        717 19.53±9.90 5.84±1.03 2.18±0.95 13.67±2.04
        3 392 阳坡
        sunny slope

        good condition
        250 54.25±32.11 7.77±1.30 2.78±1.05 16.03±1.87
        4 659 阳坡
        sunny slope

        poor condition
        400 57.50±21.36 3.77±0.98 2.63±0.75 9.41±1.70
        5 534 半阴坡
        semi-shady slope
        较好
        better condition
        350 26.43±18.33 5.90±1.44 2.01±0.78 14.11±1.64
        6 409 阳坡
        sunny slope
        较差
        worse condition
        500 53.05±18.09 3.61±0.65 2.66±1.19 9.59±0.97
        7 419 阴坡
        shady slope
        极好
        best condition
        300 35.67±23.18 7.44±2.16 2.75±0.91 18.31±1.64
          注:表中部分数据为平均值±标准差。
          Note: Some data in the table are Mean ± SD.
      • 将选取的样竹从基部伐倒测量全竹高度(株高),去除经济秆材上部梢头及枝叶后测量其胸径、胸高竹节长以及经济材重量,并从样竹基部伐口上数第二节(第一节因土壤挤压变形,第二节较稳定)、中间节、经济材倒数第二节取20cm长样品(共210节),现场称重后带回。将采集的样品置于烘箱105℃杀青2 h[4],再由85℃烘干至恒重,即为干物质质量,计算含水率。含水率计算公式为[7]

        $$ {\rm{P}}(\%)= ( {\rm{m_{f}}} - {\rm{m_{d}}} ) /{\rm{ m_{f} }}\times 100\% $$ (1)

        式中:P为含水率;mf为样品鲜重;md为样品干重。

        根据上中下节样品含水率,用加权平均数计算竹秆平均含水率,根据经济秆材鲜重及平均含水率计算干物质质量,即为经材重。

        考虑竹丛立竹结构受采伐经营措施等因素的影响带来竹龄间秆数、经材重差异,宜采用秆粗经材重(立竹经材重/相应立竹胸径)进行竹龄间经材重差异性比较。

      • 使用Excel和IBM SPSS Statistics(IBM,USA)进行统计分析,Origin Pro(Originlab,USA)软件制图。

      • 分别将若干个自变量单独与因变量求偏相关,同时控制其他因素的影响,然后比较相关系数,按自变量对因变量影响程度的大小排序,选出影响最大的变量。

      • 根据经材重与各变量相关性分析结果,将全竹龄及1-4a经材重作为因变量,胸径、株高、胸高竹节长及其组合形式作为自变量,分别用一元线性回归、多元线性回归和曲线回归的11种常见的本质线性模型(线性、二次方曲线、复合曲线、增长曲线、对数曲线、立方曲线、S曲线、指数曲线、逆模型、幂函数、逻辑函数),构建经材重估测模型,用评价回归模型优劣程度的重要指标决定系数(R2)反映模型拟合优度,均方根误差(RMSE)衡量观测值与真值之间的偏差,R2数值越接近1表示对回归的贡献程度越高,RMSE越小模型拟合效果越好。

      • 料慈竹不同竹龄的含水率和秆粗经材重存在差异(图1)。

        图  1  不同竹龄料慈竹经济秆材含水率和秆粗经材重特征

        Figure 1.  Characteristics of moisture content and stalk diameter economic stalk biomass in different ages of Bambusa distegia

        各竹龄平均含水率表现为1a>3a>2a>4a,分别为64.77±4.42%,50.62±5.45%,50.56±4.45%,46.2±3.70%。含水率2a、3a、4a比1a显著下降,2a与3a、3a与4a间无显著差异,4a比2a显著下降,有竹秆含水率随秆龄降低的趋势。秆材水分承担着体内输送物资效能,含水率逐年下降暗示着立竹生命力的下降。

        立竹秆粗经材重表现为2a>3a>4a>1a,分别为0.46 kg/cm、0. 68 kg/cm、0.60 kg/cm、0.52 kg/cm。1a与4a间有显著差异,其余各竹龄的秆粗经材重相互间差异不显著。

        综上可见,料慈竹立竹秆材生物量积累4年间即完成上升、峰值、衰退周期。1a竹秆含水量最高,立竹秆材生物量积累最低,不适宜砍伐材用;2a秆材即达到制浆工艺成熟,且含水率下降,生物量积累达到峰值;3a秆材含水量与生物量积累相较于2a竹略低,但仍处峰值区间;4a经济秆材含水率较低,秆材组织已完善且生物量积累有所损失,表明立竹进入衰退期,大部分应尽早伐除。

      • 已调查的料慈竹胸径分布在2~11 cm范围内,以1 cm为1个径级,共分为9个径级。经测量,各径级平均经材重分别为0.78 kg、1.23±0.19 kg、1.87±0.65 kg、2.60±1.04 kg、3.83±1.65 kg、5.43±1.23 kg、7.30±1.34 kg、9.48±1.69 kg、11.04 kg,大部分径级间平均经材重差异达到显著水平。从图2可看出,随着径级的增加,平均经材重也在稳步上升,10.1~11.0 cm径级的平均经材重达到最大,说明利用优良的竹林立地环境,培养大径竹材是提高竹林产量的有效途径。也说明,胸径与经材重存在显著相关性,是构建生物量模型的较佳自变量。

        图  2  不同径级的料慈竹经材重变化

        Figure 2.  Variation of economic stalk biomass in different diameter classes of Bambusa distegia

      • 表2显示,在全竹龄和1-4a料慈竹单株经材重偏相关分析中,胸径的偏相关系数除了在1a经材重中排第二位,在其余龄级中都排首位,与经材重显著相关。在全竹龄中经材重中,胸径与生物量偏相关系数较高且显著相关,株高与胸高竹节长与生物量相关性不显著。相关系数越大,相关性越强,因此,胸径可作为构建料慈竹单株生物量模型的最佳变量,株高、胸高竹节长次之。

        表 2  料慈竹经材重与各变量的偏相关分析

        Table 2.  Partial correlation analysis of economic stalk biomass of Bambusa distegia with variables

        不同龄级料慈竹单株
        经材重
        Economic stalk biomass of different ages
        胸径
        DBH
        株高
        Plant height
        胸高竹节长
        Bamboo joint length at breast height
        全竹龄生物量
        Whole bamboo age biomass
        0.539** 0.213 0.083
        1a生物量
        one-year stalk biomass
        0.331 0.370 −0.264
        2a生物量
        two-year stalk biomass
        0.583** 0.136 0.138
        3a生物量
        three-year stalk biomass
        0.649** 0.139 0.244
        4a生物量
        four-year stalk biomass
        0.975* −0.822 −0.039
          注:* 表示两因子间相关性达显著水平(P<0.05);**表示两因子间相关性达极显著水平(P<0.01),下同。
          Note: * indicates that the correlation between the two factors is significant (P < 0.05); * * indicates that the correlation between the two factors is remarkably significant (P<0.01), the same as below.
      • 经材重估测模型构建完成后去除R2小于0.85的曲线估计模型(R2小于0.85表明自变量不能单独说明经材重变化的大部分信息),形成37个包括3种函数类型、5种自变量的经材重模型,最终根据决定系数R2和均方根误差RMSE优选形成全竹龄模型1个,分竹龄模型4个(表3加粗显示行)。优选模型的决定系数均在0.87以上,显著性(**)均小于0.01,表明模型具有较强的适用性和较好的可信度,可用于相似生长条件下的料慈竹生物量估测。

        表 3  料慈竹不同竹龄的经材重模型

        Table 3.  Economic stalk biomass model for different bamboo ages of Bambusa distegia

        竹龄
        Bamboo age
        函数类型
        Function type
        自变量
        Independent variable
        模型
        Model
        R2 RMSE
        全竹龄 一元线性回归 胸径 w=−4.649+1.39D 0.85** 1.12
        一元线性回归 株高 w=−5.07+0.70H 0.75** 1.45
        一元线性回归 胸高竹节长 w=9.88−0.10L 0.10** 2.77
        多元线性回归 胸径、株高、胸高竹节长 w=−4.949+1.39D 0.85** 1.12
        二次方曲线 胸径 w=1.60−0.69D+0.16D2 0.89** 0.97
        二次方曲线 株高 w=2.60−0.55H+0.05H2 0.80** 1.31
        1a 一元线性回归 胸径 w=−4.59+1.25D 0.84** 0.98
        一元线性回归 株高 w=−6.12+0.69H 0.83** 1.00
        一元线性回归 胸高竹节长 w=12.89−0.17L 0.27** 2.06
        多元线性回归 胸径、株高、胸高竹节长 w=−4.59+1.25D 0.84** 0.98
        二次方曲线 胸径 w=4.90−1.80D+0.23D2 0.91** 0.72
        二次方曲线 株高 w=5.64−1.00D+0.06D2 0.89** 0.80
        立方曲线 株高 w=1.92−0.19D+0.001D3 0.89** 0.80
        2a 一元线性回归 胸径 w=−4.63+1.45D 0.849** 1.28
        一元线性回归 株高 w=−6.20+0.80H 0.78** 1.55
        多元线性回归 胸径、株高 w=−4.63+1.45D 0.85** 1.28
        二次方曲线 胸径 w=0.85−0.28D+0.13D2 0.87** 1.14
        立方曲线 胸径 w=1.46-0.57D+0.17D2−0.002D3 0.87** 1.14
        复合曲线 株高 w=0.32+1.20H 0.85** 1.26
        幂函数 株高 w=0.01H2.4 0.85** 1.37
        增长曲线 株高 w=2.72−1.13+0.18H 0.85** 1.26
        指数曲线 株高 w=0.32*2.720.18H 0.85** 1.26
        逻辑函数 株高 w=1/(1/µ+3.09*0.84H) 0.85** 1.26
        3a 一元线性回归 胸径 w=−5.02+1.49D 0.92** 0.79
        一元线性回归 株高 w=−4.63+0.70H 0.88** 0.97
        多元线性回归 胸径、株高 w=−5.02+1.49D 0.92** 0.79
        二次方曲线 胸径 w=3.30−1.37D+0.23D2 0.96** 0.56
        幂函数 株高 w=0.01H2.28 0.92** 0.87
        4a 一元线性回归 胸径 w=−3.64+1.32D 0.99** 0.40
        一元线性回归 株高 w=−5.33+0.87H 0.93** 1.03
        多元线性回归 胸径、株高 w=−3.64+1.32D 0.99** 0.40
        二次方曲线 胸径 w=0.45-0.27D+0.13D2 1.00** 0.06
        立方曲线 胸径 w=-0.49+0.27D+0.03D2+0.005D3 1.00** 0.05
        复合曲线 株高 w=0.17+1.30H 0.98** 0.60
        增长曲线 株高 w=2.72−1.80+0.26H 0.98** 0.60
        指数曲线 株高 w=0.17*2.720.26H 0.98** 0.60
        逻辑函数 株高 w=1/(1/µ+6.02*0.77H) 0.98** 0.60
          注:D为胸径,H为株高,L为胸高竹节长,逻辑函数中µ为拟合值。

        在胸径、株高、胸高竹节长及其组合形式的5种自变量中,拟合结果最终无一例外都为胸径最佳。胸径是竹丛种群结构表征性状,不仅易测,且是能与其他性状建立较好估测模型的重要因子[21]。一元线性回归、多元线性回归、曲线估计3种函数模型中,总体上模拟效果排序为曲线估计>多元线性回归>一元线性回归。曲线估计中绝大部分二次方曲线模型效果最好,且在生产实践中比立方曲线计算更为简便快捷,故优选形成的5个模型全为二次方曲线模型。

      • 全竹龄及分竹龄的经材重模型公式形成后,代入7个料慈竹样地的竹龄、胸径等数据,估算出各样地不同模型的估测每公顷经材重结果,并与实际每公顷经材重结果作对比计算差值。从表4中可看出,不论全竹龄还是分竹龄模型,估测经材重都低于实际值,其中分竹龄的估测生物量与实际生物量差值更小,比全竹龄更准确,这结论与表3中分竹龄模型R2和RMSE平均值与全竹龄相比拟合效果更佳的结论相同。生产实践中若经验丰富,可准确识别竹龄,使用分竹龄模型预测生物量大小更为准确。通过模型估算可实时掌握林分生物量存量数据,为料慈竹竹林丰产培育和科学营林提供决策指导。

        表 4  不同模型的料慈竹林分经材重估算结果

        Table 4.  Estimation of economic stalk biomass for different bamboo model of Bambusa distegia stand

        样地号 海拔/(m) 阴阳坡 水分
        状况
        立竹密度/
        (株·hm−2)
        平均竹
        龄/(a)
        平均胸
        径/(cm)
        竹龄类型 估测每公顷
        经材重/(t hm−2
        实际每公顷经
        材重/(t hm−2
        估测生物量与实际
        生物量差值/(t hm−2
        1 805 阳坡 较差 27414.2±11522.76 2.51±1.05 4.62±1.19 全竹龄 49.619±20.857 59.741±25.111 10.122±4.254
        分竹龄 52.950±22.256 58.501±24.589 5.551±2.333
        2 628 半阳坡 较好 14003.01±7098.3 2.18±0.95 5.84±1.03 全竹龄 41.729±21.152 50.869±25.785 9.14±4.633
        分竹龄 45.123±22.872 50.575±25.636 5.452±2.764
        3 392 阳坡 13562.5±8027.5 2.78±1.05 7.77±1.30 全竹龄 80.700±47.767 91.301±54.041 10.601±6.274
        分竹龄 84.028±49.739 91.436±56.125 7.408±6.386
        4 659 阳坡 23000±8544 2.63±0.75 3.77±0.98 全竹龄 29.670±11.022 47.472±17.635 17.802±6.613
        分竹龄 34.435±12.792 49.623±18.434 15.188±5.642
        5 534 半阴坡 较好 9250.5±6415.5 2.01±0.78 5.90±1.44 全竹龄 28.678±19.890 39.777±27.588 11.099±7.698
        分竹龄 29.348±20.350 39.662±27.507 10.314±7.157
        6 409 阳坡 较差 26525±9045 2.66±1.19 3.61±0.65 全竹龄 31.565±10.764 38.154±13.010 6.589±2.246
        分竹龄 36.326±12.395 38.329±13.070 2.003±0.675
        7 419 阴坡 极好 10701±6954 2.75±0.91 7.44±2.16 全竹龄 56.287±36.578 84.157±54.689 27.87±18.111
        分竹龄 60.722±39.463 83.278±54.124 22.556±14.661

        对实际每公顷经材重与海拔、立竹密度/平均竹龄、平均胸径进行偏相关分析(表5),探究对生物量影响最大的因素,可发现生物量与平均竹龄、平均胸径、海拔显著相关,与立竹密度相关性不显著。偏相关系数平均竹龄>平均胸径>海拔>立竹密度。可得出,竹龄平均值越接近于3a,平均胸径越大,海拔越低,单位面积林分经济秆材总生物量越高。

        表 5  不同变量与料慈竹实际每公顷经材重的偏相关分析

        Table 5.  Partial correlation analysis of actual per hectare economic stem biomass of Bambusa distegia stands with variables

        变量偏相关系数
        平均竹龄0.987*
        平均胸径0.957*
        海拔0.954*
        立竹密度0.921

        用单因素方差分析探讨4种不同坡向的光照对料慈竹单株经材重的影响,结果显示阴坡经材重平均值(7.86 kg)显著高于半阴坡(东坡)平均值(4.30 kg)、半阳坡(西坡)[21] 平均值(3.63 kg)和阳坡平均值(3.17 kg),其余坡向间差异不显著。结合生物学特性分析,说明料慈竹在温度许可的环境中,阴坡水湿条件有利于竹子生长,产量更高。

        为探讨水分对单株经材重的影响,用独立样本T检验比较水分条件较好和较差的立竹单株经材重,结果显示水分条件较好的立竹平均单株经材重为4.72 kg,较差为2.12 kg,两样本均值有显著性差异。说明水分条件越好,经材重越高。

        合理择伐、采育兼顾是调整竹龄结构、优化竹林组成、实现丰产培育的重要手段[22]。2a、3a龄级竹经材重较高,大量伐除可在短期内获得更好的经济效益;4a龄竹或因水分流失时带走可溶性物质导致生物量损失,应尽早伐除。但上述龄级竹仍通过竹蔸与新笋相连,过度伐除会刺激新笋萌发过多而使秆径变小,影响林分后续的生长、更新和产出量,故砍伐时仍应合理留养,不可尽数伐除。参考前人研究成果[21,23,24],为保持原料林的稳定健康生长,取得最佳丰产指标,竹丛立竹年龄结构比1a∶2a∶3a∶4a+保持在3∶3∶3∶1较为合适。

        本研究构建的拟合模型主要讨论如何估算料慈竹经济秆材烘干重,仅对制浆造纸企业的参考意义较大,后续可继续研究经济秆材鲜重的拟合模型,以更好地适应农户、合作社等群体的生产经营需求。

    参考文献 (24)

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