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柏木(Cupressus funebris)是我国特有的造林树种之一，具有适应性强、用途广等优势，是长江以南湿暖地区石灰岩山地的主要造林树种[1-2]。川中丘陵区的人工柏木林主要是20世纪80—90后代为改善生态环境和解决农民薪材问题营造的人工柏木纯林以及由人工桤柏混交林退化而来的柏木纯林[2-4]。精确计量森林碳汇是当前碳汇研究的重要议题之一[5], 其中，根据生物量来计算碳储量又是目前森林碳汇计量最为常用同时也是IPCC（政府间气候变化专门委员会）重点推荐的计量方法。针对川中丘陵区人工柏木林的生物量模型，20世纪80年代末就有专家研究过，不过当时为幼龄林（30年）且样本数仅为16株[6]。对柏木含碳率的研究，也有专家进行过研究[7-9]，但系统研究川中丘陵人工柏木林的生物量及碳计量模型却未见报道。以川中丘陵区面积占绝对优势的人工柏木中龄林作为对象，通过野外调查取样，分析柏木各器官的含碳系数，建立柏木单株及各器官的生物量模型，为精确评估区域森林的碳储量和碳汇计量、预测提供科学依据。
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2021~2022年，收集盆地丘陵区与国土三调融合后的林地“一张图”矢量数据，在四川省的金堂县、盐亭县选取人工柏木纯林典型林分（根据林地“一张图”小班数据，均为中龄林），设立20 m×20 m临时样地16块。对样地内的5 cm以上的树木进行每木检尺，测量胸径、树高、冠幅等因子，根据林木平均胸径每块样地选择1~3株平均木，1株最大径阶平均木，1株最小径阶平均作为样木共计采集56株样木（表1）。其中金堂县32株，盐亭县24株。将样木全株伐倒，树干按Monsic分层切割法，每2 m为一段区分断开。样木的树枝、树叶（调查样木果实占比很小，合并到叶）、树干、树根、树皮均完全收集称鲜重。每段树干称带皮和去皮鲜重并取样，树皮和树叶收集混合均匀后选取一定量的样品称重，树枝按上、中、下三层分别选取一定的样枝称鲜重并取样。地下根系分0~20 cm，>20 cm以下两层进行挖掘，将所有根尽量全部挖出，称鲜重并取样。将所有样品带回实验室，在烘箱内80 ℃下烘干至恒重后称重，测定样品的含水率，计算样品和全株各器官的干物质重。
表 1 样木情况表
Table 1. General information of sample woods
地点 胸径/cm 树高/m 林龄(a) 平均值±
标准差最大值 最小值 变异
系数/%平均值±
标准差最大值 最小值 变异
系数/%金堂县 14.17±4.06 21.00 5.90 28.65 12.16±3.22 19.16 6.69 26.48 42.30±1.47 盐亭县 9.45±3.66 18.50 6.40 38.73 9.17±1.88 13.88 7.30 20.50 44.10±1.45 平均 13.57±4.41 21.00 5.90 32.49 11.84±3.25 19.16 6.69 27.43 42.63±1.61 -
利用WPS录入、统计原始数据；用SPSS20.0进行单因素方差分析和多重比较（LSD，显著水平P<0.05），分析柏木各器官含碳率间显著性关系。生物量分别用一元(DBH)、二元((DBH)2H)建模选择SPSS20.0，绘图使用OriginPro 2022[10]。
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柏木单株各器官生物量分配特征和比例见表2及图1。从表2可以看出，单株柏木的干、枝、叶、皮、根的平均生物量分别为53.61 kg、18.23 kg、9.72 kg、7.30 kg、26.40 kg，且幅度较大。其中，变异系数最大的是枝，其次是根。单株总生物量幅度为12.48~333.25 kg，地上部分生物量幅度为8.61~245.79 kg。柏木各器官生物量按大小排列为干（46.49%）>根（22.90%）>枝（15.81%）>叶（8.47%）>皮（6.33%），即干所占比重最大，皮最小。地上部分生物量占总生物量的比为77.10%，地下部分占22.90%(图1)。
表 2 柏木各器官生物量分配特征
Table 2. Biomass allocation characteristics of various organs for Cupressus funebris
项目 干 枝 叶 皮 根 地上部分 总 最大值/kg 165.06 104.30 26.49 18.58 87.46 245.79 333.25 最小值/kg 5.46 1.81 0.52 0.54 3.64 8.61 12.48 平均值/kg 53.61 18.23 9.72 7.30 26.40 89.02 115.43 标准差 39.98 19.22 7.25 4.89 23.38 65.48 85.92 变异系数/% 74.58 105.44 74.56 66.95 88.57 73.55 74.44 
图 1 柏木各器官生物量分配比
Figure 1. Biomass allocation ratio of various organs for Cupressus funebris
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金堂县柏木单株不同器官的含碳系数见表3。单株平均含碳系数为0.4935±0.0197。各器官含碳系数按高低排列为枝>干>叶>根>皮。方差分析和多重比较表明(见表4)，干的含碳系数与根、皮之间差异显著(P<0.05)，根的含碳系数与干、枝之间差异显著(P<0.05)，皮的含系数与其他器官之间均差异显著(P<0.05)，枝的含碳系数与根、皮之间差异显著(P<0.05)，叶的含碳系数仅与皮之间差异显著(P<0.05)。
表 3 金堂县柏木单株各器官含碳系数
Table 3. Carbon content coefficient of each organ for Cupressus funebris in Jintang County
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4988 0.00469 0.51 0.49 根 0.4849 0.01354 0.50 0.46 皮 0.4836 0.02236 0.54 0.46 枝 0.5069 0.02840 0.52 0.49 叶 0.4962 0.01101 0.52 0.48 单株 0.4935 0.01972 0.57 0.46 表 4 金堂县柏木不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Table 4. Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs in Jintang County
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.1383* 0.01512* −0.00818 0.00253 根 / 0.00129 −0.02200* −0.01130 皮 / −0.02330* −0.01260* 枝 / 0.01070 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。 盐亭县柏木单株不同器官的含碳系数见表5。单株平均含碳系数为0.4801±0.0159。各器官含碳系数按高低排列为枝>干>叶>皮>根。方差分析和多重比较表明(见表6)，干的含碳系数与根、枝之间差异显著(P<0.05)，根的含碳系数与干、枝之间差异显著(P<0.05)，皮的含系数仅与枝之间均差异显著(P<0.05)，枝的含碳系数与所有器官之间均差异显著(P<0.05)，叶的含碳系数仅与枝之间差异显著(P<0.05)。
表 5 盐亭县柏木单株各器官含碳系数
Table 5. Carbon content coefficient of each organ in Yanting County
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4850 0.01430 0.50 0.46 根 0.4657 0.01179 0.48 0.44 皮 0.4728 0.01170 0.49 0.46 枝 0.4993 0.00914 0.51 0.49 叶 0.4774 0.00844 0.49 0.47 单株 0.4801 0.01589 0.51 0.44 表 6 盐亭县柏木不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Table 6. Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs in Yanting County
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.01933* 0.01217 −0.01433* 0.00760 根 / −0.00717 −0.03367* −0.01173 皮 / −0.02650* −0.00457 枝 / 0.02193* 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。 柏木单株总的不同器官的含碳系数略有差异（见表7）。总的平均含碳系数为0.4903±0.0197。含碳系数最大的器官是枝（0.5049±0.0247），最小的是根（0.4794±0.0156）。各器官含碳系数按大小排列为枝>干>叶>皮>根。方差分析和多重比较表明（见表8），干的含碳系数与根、皮之间差异显著(P<0.05)，与枝、叶之间差异不显著（P>0.05）；根的含碳系数仅与皮之间差异不显著（P>0.05）；皮的含碳系数仅与根之间差异不显著（P>0.05）；枝和叶的含碳系数仅与干之间差异不显著（P>0.05），与其他器官之间差异显著(P<0.05)。
表 7 各器官含碳系数
Table 7. Carbon content coefficient of each organ
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4957 0.0095 0.51 0.46 根 0.4794 0.0156 0.50 0.44 皮 0.4815 0.0210 0.54 0.46 枝 0.5049 0.0247 0.57 0.47 叶 0.4920 0.0131 0.52 0.47 单株 0.4903 0.0197 0.57 0.44 表 8 不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Table 8. Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.01628* 0.01416* −0.00916 0.00375 根 / −0.00212 −0.02544* −0.01253* 皮 / −0.02332* −0.01041* 枝 / 0.01291* 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。 两个地方柏木单株不同器官含碳系数方差分析与多重比较结果见表9。可以看出，相同器官比较，仅两个地方的根和叶之间差异显著(P<0.05)。金堂县柏木单株干含碳系数与盐亭的根、皮、叶之间差异显著(P<0.05)；金堂县柏木单株干含碳系数仅与盐亭的根之间差异显著(P<0.05)，与其余器官之间差异不显著（P>0.05）；金堂县柏木单株皮的含碳系数与盐亭县的根、枝之间差异显著(P<0.05)；金堂县柏木单株枝的含碳系数除与盐亭县的枝之间差异不显著外（P>0.05），与其他器官之间均差异显著(P<0.05)；金堂县柏木单株叶的含碳系数与盐亭县的根、皮、叶之间差异显著(P<0.05)。
表 9 不同地方柏木单株器官含碳系数方差分析与多重比较(LSD)
Table 9. Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in individual organ in different regions
器官 干(盐亭县) 根(盐亭县) 皮(盐亭县) 枝(盐亭县) 叶(盐亭县) 干(金堂县) 0.01376 0.03310* 0.02593* −0.00057 0.02136* 根(金堂县) −0.00007 0.01927* 0.0121 −0.0144 0.00753 皮(金堂县) −0.00136 0.01797* 0.01081 −0.01569* 0.00624 枝(金堂县) 0.02194* 0.04127* 0.03410* 0.0076 0.02954* 叶(金堂县) 0.01124 0.03057* 0.02340* −0.0031 0.01884* *均值差的显著性水平为 0.05。 -
用胸径（DBH）和柏木各器官干物质重（W）分别进行对数、二次多项式、三次多项式、幂函数、指数函数5种模型的一元拟合，其结果见图2。可以看出，各器官以及整株拟合效果最好的均为指数模型和幂函数，R2均在0.815以上。说明指数模型和幂函数较适合柏木不同器官生物量模型。其中拟合效果最好的是整株生物量，R2达到了0.939，其次是地上部分（R2=0.919）；拟合效果较差的是皮和叶，R2分别为0.815、0.823。柏木各器官一元生物量选定模型见表10。
图 2 生物量一元模型拟合图
Figure 2. Fitting diagram of unitary biomass model
表 10 不同器官一元生物量最优模型
Table 10. Optimal unitary biomass model for different organs
器官 模型类型 方程式 R2 干 幂函数 W = 0.1142(DBH)2.2855 0.894 皮 指数函数 W = 0.578e0.1666(DBH) 0.815 枝 指数函数 W= 0.6409e0.2126(DBH) 0.865 叶 幂函数 W= 0.0078(DBH)2.6356 0.823 根 指数函数 W = 1.0681e0.2054(DBH) 0.885 地上部分 指数函数 W = 4.5882e0.194(DBH) 0.919 总 指数函数 W = 5.6784e0.197(DBH) 0.939 用(DBH)²H作为自变量，柏木各器官干物质重(W)作为因变量，分别进行对数、二次多项式、三次多项式、幂函数、S型曲线（S-Curve）、指数函数6种模型的二元拟合，其结果见图3。可以看出，柏木干、地上部分和整株的拟合效果较好（R²>0.932），除皮的拟合类型是二次多项式外，其余拟合效果最好的均为指数模型和幂函数，R²均在0.80以上。说明指数模型和幂函数较适合柏木不同器官生物量模型。其中拟合效果最好的分别是单株总生物量、地上部分和干，R2分别为0.939、0.934、0.932；拟合效果较差的是叶和枝，R2分别为0.806、0.815。柏木各器官二元生物量选定模型见表11。
图 3 生物量二元模型拟合图
Figure 3. Fitting diagram of biomass binary model
表 11 不同器官二元生物量最优模型
Table 11. Optimal binary biomass model for different organs
器官 模型类型 方程式 R2 干 幂函数 w = 0.0556((DBH)2H)0.8691 0.932 皮 二次多项式 w = −6E-08((DBH)2H)2+0.0027((DBH)2H)+0.6888 0.871 枝 幂函数 w = 0.0103((DBH)2H)0.9312 0.815 叶 幂函数 w = 0.0043((DBH)2H)0.9714 0.806 根 幂函数 w = 0.0205((DBH)2H)0.8954 0.826 地上部分 幂函数 w = 0.083((DBH)2H)0.8826 0.934 总 幂函数 w = 0.1021((DBH)2H)0.8887 0.939 -
通过对最优方程和系数进行检验，结果见表12。F 值均远超过 F 临界值，概率
表 12 最优模型及参数的显著性检验表
Table 12. Significance test table of the optimal model and parameters
阶数 器官 模型名称 a b c R2 F SEE Sig t值 t值 t值 一元 干 幂函数 3.485 20.501 0.894 420.303 0.290 0.000 皮 指数函数 6.250 14.851 0.815 220.556 0.353 0.000 枝 指数函数 5.904 17.897 0.865 320.307 0.374 0.000 叶 幂函数 2.245 15.229 0.823 231.912 0.450 0.000 根 指数函数 6.699 19.615 0.885 384.737 0.330 0.000 地上部分 指数函数 8.603 23.800 0.919 566.433 0.257 0.000 单株 指数函数 9.839 27.632 0.939 763.510 0.224 0.000 二元 干 幂函数 3.963 26.149 0.932 683.762 0.232 0.000 皮 二次多项式 1.096 −0.736 5.063 0.871 164.954 1.793 0.000 枝 幂函数 2.101 14.853 0.815 220.612 0.438 0.000 叶 幂函数 1.954 14.406 0.806 207.536 0.471 0.000 根 幂函数 2.269 15.425 0.826 237.930 0.405 0.000 地上部分 幂函数 3.973 26.621 0.934 708.702 0.231 0.000 单株 幂函数 4.101 27.667 0.939 765.454 0.224 0.000 值（sig）值均为 0.00，估计值的标准误差(SEE)绝大多数小于0.5，模型整体上看合理科学，方程拟合效果较好。回归方程的参数 a、b 、c的 t 值均远大于 t分布的临界值，证明参数在统计学上具有显著性，说明幂指数模型很稳定[11]。
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柏木单株总平均含碳率为0.4903±0.0197，加权平均值为0.4922。各器官的含碳率按大小排列枝>干>叶>皮>根。即根的含碳率最小，这与王鹏程等[12]对三峡库区森林优势树种各器官含碳率的研究结果是一致的，夏楠[9]、唐宵等[10]的研究结论为根的含碳系数是所有器官中最大的，与本研究结论相反，且本研究结果的数值明显小于夏楠[9]、唐宵等[10]的。本研究中，枝的含碳系数最大，相关研究未发现类似规律。相关研究[13-15]指出，乔木、灌木器官含碳率表现出叶>根的趋势，是因为叶片中的叶绿体含量充足，光合作用旺盛，转化成有机物含量多，碳含量较高，而根以水分和无机盐的物质交换为主，含碳率较低。从而，可以认为结构和功能是影响植株生长发育和元素分配的基础内因。国内外大量研究表明，不同树种的含碳系数相对而言变化较小。因此，很多学者取平均含碳系数0.5或0.45，一般推荐缺省值为0.5[16-17]。本研究表明，各器官的含碳系数范围为0.44~0.57。金堂县和盐亭县柏木全株含碳系数分别为0.4935±0.0197、0.4801±0.0159。且金堂县柏木单株各器官的含碳系数均高于盐亭县的，高1.52%~4.12%。
林分生物量能反映森林与环境在物质循环和能量流动上的复杂关系，是森林生态系统中最基本的数量特征[18],而生物量模型估计方法是森林生物量数据最流行的方法。本研究表明，无论是一元还是二元，柏木各器官以及整株拟合效果最好的均为指数模型和幂函数，R2范围为0.815~0.939。且全株、地上部分、干拟合效果明显优于皮、枝、叶，这与有关专家研究结果一致[18-20]。从模型的检验来看，F值均远超过 F临界值，概率值(sig)值均为 0.00，估计值的标准误差(SEE)绝大多数小于0.5，说明模型拟合结果合理科学，效果较好。
关于碳计量参数的生物量估算，IPCC指南[21]和LY/T 2253—2014[22]都给出了一些树种的缺省值。表13是本研究对柏木的各碳计量参数实测值跟IPCC缺省值的对比值[23]。
表 13 碳计量参数实测值与 IPCC 指南给定缺省值比较
Table 13. Comparison between the measured values of carbon measurement parameters and the default values given in the IPCC guidelines
项目 BCEF/(t·m−3) BEF WD/(t·m−3) R 缺省值 0.799 1.732 0.478 0.220 实测值 0.846 1.664 0.512 0.293 由表13可知，本研究的实测值除了BEF（生物量扩展因子）比IPCC提供的缺省值小以外，BCEF（生物量转化与扩展因子）、R（根茎比）、WD（木材基本密度）均大于IPCC提供的缺省值。因此，可采用表中的实测值进行川中丘陵区的人工柏木林生物量碳计量估算。
Study on Biomass Model and Carbon Metrology Parameters of Artificial Cypress Forest in Hilly Areas of Central Sichuan
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摘要: 人工柏木林（Cupressus funebris）是川中丘陵区主要的森林类型。确定其含碳率和生物量模型，对精确估算人工柏木林生态系统中的植被碳储量，进一步研究该生态系统的碳循环及碳汇大小提供基础数据。通过金堂县、盐亭县野外样地样品采集与室内分析测试获得柏木整株及各器官的含碳率、生物量（共计采集样株56株），建立生物量模型。结果表明：（1）柏木各器官生物量按大小排列为干（46.45%）>根（22.87%）>枝（15.80%）>叶（8.56%）>皮（6.33%）。地上部分生物量占总生物量的比为77.13%，地下部分占22.87%。（2）柏木单株总平均含碳系数为0.4903±0.0197。各器官含碳系数按大小排列为枝>干>叶>皮>根。干的含碳系数与根、皮之间差异显著(P<0.05)，根的含碳系数仅与皮之间差异不显著（P>0.05），皮的含碳系数仅与根之间差异不显著（P>0.05），枝和叶的含碳系数仅与干之间差异不显著（P>0.05）。（3）不同地方柏木各器官含碳系数略有差别，变化幅度为0.44~0.57，金堂县柏木整株和各器官的含碳系数均明显高于盐亭县的。(4)无论是一元还是二元，柏木各器官以及整株拟合效果最好的均为指数模型和幂函数，R2范围为0.815~0.939。且全株、地上部分、干拟合效果明显优于皮、枝、叶。(5)研究结果可为进一步校正 IPCC 法中碳计量参数，准确估算森林碳储量提供基础数据。Abstract: Artificial cypress forest (Cupressus funebris) is the main forest type in the hilly areas of central Sichuan. Determine its carbon content and biomass model, and provide basic data for accurately estimating vegetation carbon storage in artificial cypress forest ecosystems, and further studying the carbon cycle and carbon sink size of the ecosystem. In this article, the carbon content and biomass of the entire plant and various organs of cypress were obtained through field sample collection and indoor analysis testing in Jintang County and Yanting County (a total of 56 sample plants were collected), and the biomass model was established. The results showed that: (1) The biomass of each organ of cypress was arranged in the order: stem (46.45%)>root (22.87%)>branch (15.80%)>leaf (8.56%)>bark (6.33%). The aboveground biomass accounted for 77.13% of the total biomass, while the belowground biomass accounted for 22.87%. (2) The total average carbon content coefficient of a single cypress tree was 0.4903 ± 0.0197. The carbon content coefficient of each organ was arranged in the order: branch>stem>leaf>bark>root. The carbon content coefficient of the stem was significantly different from that of the root and bark (P<0.05), while that of the root was not significantly different from that of the bark (P>0.05), that of the bark was only not significantly different from that of the root (P>0.05), and that of the branches and leaves was not significantly different from that of the stem (P>0.05). (3) There were slight differences in the carbon content coefficients of various organs of cypress in different places, ranging from 0.44 to 0.57. The carbon content coefficients of the entire plant and organs of cypress in Jintang County were significantly higher than those in Yanting County. (4) Whether it was univariate or binary, the best fitting effects for various organs and the entire plant of cypress were exponential models and power functions, with R2 ranging from 0.815 to 0.939. And the fitting effect of the whole plant, aboveground parts, and trunk was significantly better than that of the bark, branches, and leaves.(5) This study can provide basic data for further correction of carbon metrology parameters in IPCC method and accurately estimation of forest carbon storage.
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图 1 柏木各器官生物量分配比
Fig. 1 Biomass allocation ratio of various organs for Cupressus funebris
表 1 样木情况表
Tab. 1 General information of sample woods
地点 胸径/cm 树高/m 林龄(a) 平均值±
标准差最大值 最小值 变异
系数/%平均值±
标准差最大值 最小值 变异
系数/%金堂县 14.17±4.06 21.00 5.90 28.65 12.16±3.22 19.16 6.69 26.48 42.30±1.47 盐亭县 9.45±3.66 18.50 6.40 38.73 9.17±1.88 13.88 7.30 20.50 44.10±1.45 平均 13.57±4.41 21.00 5.90 32.49 11.84±3.25 19.16 6.69 27.43 42.63±1.61 
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表 2 柏木各器官生物量分配特征
Tab. 2 Biomass allocation characteristics of various organs for Cupressus funebris
项目 干 枝 叶 皮 根 地上部分 总 最大值/kg 165.06 104.30 26.49 18.58 87.46 245.79 333.25 最小值/kg 5.46 1.81 0.52 0.54 3.64 8.61 12.48 平均值/kg 53.61 18.23 9.72 7.30 26.40 89.02 115.43 标准差 39.98 19.22 7.25 4.89 23.38 65.48 85.92 变异系数/% 74.58 105.44 74.56 66.95 88.57 73.55 74.44
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表 3 金堂县柏木单株各器官含碳系数
Tab. 3 Carbon content coefficient of each organ for Cupressus funebris in Jintang County
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4988 0.00469 0.51 0.49 根 0.4849 0.01354 0.50 0.46 皮 0.4836 0.02236 0.54 0.46 枝 0.5069 0.02840 0.52 0.49 叶 0.4962 0.01101 0.52 0.48 单株 0.4935 0.01972 0.57 0.46
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表 4 金堂县柏木不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Tab. 4 Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs in Jintang County
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.1383* 0.01512* −0.00818 0.00253 根 / 0.00129 −0.02200* −0.01130 皮 / −0.02330* −0.01260* 枝 / 0.01070 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。
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表 5 盐亭县柏木单株各器官含碳系数
Tab. 5 Carbon content coefficient of each organ in Yanting County
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4850 0.01430 0.50 0.46 根 0.4657 0.01179 0.48 0.44 皮 0.4728 0.01170 0.49 0.46 枝 0.4993 0.00914 0.51 0.49 叶 0.4774 0.00844 0.49 0.47 单株 0.4801 0.01589 0.51 0.44
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表 6 盐亭县柏木不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Tab. 6 Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs in Yanting County
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.01933* 0.01217 −0.01433* 0.00760 根 / −0.00717 −0.03367* −0.01173 皮 / −0.02650* −0.00457 枝 / 0.02193* 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。
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表 7 各器官含碳系数
Tab. 7 Carbon content coefficient of each organ
器官 平均值 标准差 极大值 极小值 干 0.4957 0.0095 0.51 0.46 根 0.4794 0.0156 0.50 0.44 皮 0.4815 0.0210 0.54 0.46 枝 0.5049 0.0247 0.57 0.47 叶 0.4920 0.0131 0.52 0.47 单株 0.4903 0.0197 0.57 0.44
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表 8 不同器官含碳系数方差分析与多重比较（LSD）
Tab. 8 Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in different organs
器官 干 根 皮 枝 叶 干 / 0.01628* 0.01416* −0.00916 0.00375 根 / −0.00212 −0.02544* −0.01253* 皮 / −0.02332* −0.01041* 枝 / 0.01291* 叶 / *均值差的显著性水平为 0.05。
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表 9 不同地方柏木单株器官含碳系数方差分析与多重比较(LSD)
Tab. 9 Variance analysis and multiple comparisons (LSD) of carbon content coefficient in individual organ in different regions
器官 干(盐亭县) 根(盐亭县) 皮(盐亭县) 枝(盐亭县) 叶(盐亭县) 干(金堂县) 0.01376 0.03310* 0.02593* −0.00057 0.02136* 根(金堂县) −0.00007 0.01927* 0.0121 −0.0144 0.00753 皮(金堂县) −0.00136 0.01797* 0.01081 −0.01569* 0.00624 枝(金堂县) 0.02194* 0.04127* 0.03410* 0.0076 0.02954* 叶(金堂县) 0.01124 0.03057* 0.02340* −0.0031 0.01884* *均值差的显著性水平为 0.05。
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表 10 不同器官一元生物量最优模型
Tab. 10 Optimal unitary biomass model for different organs
器官 模型类型 方程式 R2 干 幂函数 W = 0.1142(DBH)2.2855 0.894 皮 指数函数 W = 0.578e0.1666(DBH) 0.815 枝 指数函数 W= 0.6409e0.2126(DBH) 0.865 叶 幂函数 W= 0.0078(DBH)2.6356 0.823 根 指数函数 W = 1.0681e0.2054(DBH) 0.885 地上部分 指数函数 W = 4.5882e0.194(DBH) 0.919 总 指数函数 W = 5.6784e0.197(DBH) 0.939
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表 11 不同器官二元生物量最优模型
Tab. 11 Optimal binary biomass model for different organs
器官 模型类型 方程式 R2 干 幂函数 w = 0.0556((DBH)2H)0.8691 0.932 皮 二次多项式 w = −6E-08((DBH)2H)2+0.0027((DBH)2H)+0.6888 0.871 枝 幂函数 w = 0.0103((DBH)2H)0.9312 0.815 叶 幂函数 w = 0.0043((DBH)2H)0.9714 0.806 根 幂函数 w = 0.0205((DBH)2H)0.8954 0.826 地上部分 幂函数 w = 0.083((DBH)2H)0.8826 0.934 总 幂函数 w = 0.1021((DBH)2H)0.8887 0.939
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表 12 最优模型及参数的显著性检验表
Tab. 12 Significance test table of the optimal model and parameters
阶数 器官 模型名称 a b c R2 F SEE Sig t值 t值 t值 一元 干 幂函数 3.485 20.501 0.894 420.303 0.290 0.000 皮 指数函数 6.250 14.851 0.815 220.556 0.353 0.000 枝 指数函数 5.904 17.897 0.865 320.307 0.374 0.000 叶 幂函数 2.245 15.229 0.823 231.912 0.450 0.000 根 指数函数 6.699 19.615 0.885 384.737 0.330 0.000 地上部分 指数函数 8.603 23.800 0.919 566.433 0.257 0.000 单株 指数函数 9.839 27.632 0.939 763.510 0.224 0.000 二元 干 幂函数 3.963 26.149 0.932 683.762 0.232 0.000 皮 二次多项式 1.096 −0.736 5.063 0.871 164.954 1.793 0.000 枝 幂函数 2.101 14.853 0.815 220.612 0.438 0.000 叶 幂函数 1.954 14.406 0.806 207.536 0.471 0.000 根 幂函数 2.269 15.425 0.826 237.930 0.405 0.000 地上部分 幂函数 3.973 26.621 0.934 708.702 0.231 0.000 单株 幂函数 4.101 27.667 0.939 765.454 0.224 0.000
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表 13 碳计量参数实测值与 IPCC 指南给定缺省值比较
Tab. 13 Comparison between the measured values of carbon measurement parameters and the default values given in the IPCC guidelines
项目 BCEF/(t·m−3) BEF WD/(t·m−3) R 缺省值 0.799 1.732 0.478 0.220 实测值 0.846 1.664 0.512 0.293
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