小兴安岭主要阔叶树种树干生物量模型研究

魏胜利(黑龙江省林业碳汇计量监测中心，黑龙江 哈尔滨 150090)

所谓生物量是指在一定时间内、单位空间中一种或多种活有机体的总量或在一种群落内各种活有机物的总量。森林生物量是森林生态系统最初的第一性生产积累量，是森林生产力的重要指标，也是系统能流和物流的积累和再分配。森林生物量是森林生态系统研究的内容之一，也是林业生产的主要内容，是计量森林碳汇的重要依据，更是全面评价森林生产力合理开发利用的基础。因此森林生物量的测定具有十分重要的理论和实践意义。目前对森林生物量的研究大都采用质量测定的方法。

本文通过对小兴安岭14个市、县、区的55个标准地的观测资料，通过树干计算单株树的生物量，利用计算结果，采用最小二乘法，建立树干与胸径、树高、冠幅的回归模型，利用回归模型方程估测地区主要阔叶树种的总生物量。

1 研究地概况

小兴安岭是从爱辉-孙吴-北安以北的襄河联线向东南延伸到松花江一带的山脉总称。西北界于黑河-孙吴-德都以北小兴安岭，东北以黑龙江为界，南界至松花江以北的山前台地，南北长约450 km，东西宽约201 km,面积为7.43万km2,占黑龙江省面积的16.37%。本区山势较低，海拔在400～1 000 m，只有个别山峰在1 000 m以上，最高峰1 429 m。地势西北低，东南高。山岭复杂，走向变化较大，有的呈北西-南东向，有的呈南北向，总观山地外貌较为和缓，分水岭呈波状起伏，河谷宽展，有岛状多年冰土层和较大面积的沼泽分布[1]。

2 研究方法

2.1 标准地的设置

本文研究分析的材料来自于小兴安岭的黑河市爱辉区、孙吴县、嘉荫县、萝北县、汤原县等14个市、县、区的55块标准地。在具有代表性、未经过间伐、生长正常林分中设置标准地。对样地中的乔木树种进行检尺，并且计测每株乔木的冠幅、树高、胸径、枝下高等基础数据。

2.2 树干解析及数据测定

将样木数据采集的结果，按2 cm径阶大小分组，然后按等断面积径级标准木法将样木划分为5级，计算各径级的平均高及平均直径，依照各标准木在标准地外选择5株不同大小的林木用作枝解析样木及树干解析。筛选的样木应树干无分叉、无倾斜。具体方法：

(1)测量解析木相邻木的主要因子，包括冠幅(CW)、胸径(DBH)、枝下高(HCB)、树高(HT)以及与解析木的距离。

(2)将枝解析样木伐倒时注意不能损坏树冠，以至少有3个活枝的轮枝的位置来确定树冠的基部。对伐倒的枝解析样木要测以下树木因子：树高(HT)、年龄(A)、胸径(DBH)、冠长(CL)、枝下高(HCB)、冠下径(DCB)及树高生长量等。

(3)用平均断面积求积法按1m的区分段截取解析圆盘，作为测取树干生物量的样品。在距树干基部、1.3 m处各截取一圆盘，用来测算年轮生长。

2.3 树干生物量的测定

将树木伐倒后,将树干按1 m区分段截断,称取每段带皮的树干鲜质量，进行合计，求出地上部分的树干鲜质量，然后在各区分段截取圆盘，称取各圆盘的鲜质量，再扒去各圆盘的树皮，称取各去皮的圆盘的质量，将去皮的圆盘在105 ℃±2 ℃恒温下干燥，测算干质量比Pwe=W干/W鲜,测算去皮的树干的干质量。

2.4 经验模型的选择

将各样木的干量(WS)因变量与胸径(D)、冠幅(CW)、树高(H)等自变量之间的关系建立生物量的回归参数模型。本文中选了4种模型对所选样本进行拟合：

y=a×Db

(1)

y=a×Db×Hc

(2)

y=a×(D2×H)b

(3)

y=a×eb×D

(4)

其中：y-树干质量；D-胸径；H-树高；CW-冠幅

利用回归拟合统计量如估计值标准误(Sy.x)Sy.x=[RSS/(n-p)]0.5，均方差(MSE)MSE=RSS/(n-p)，p—参数个数，RSS—残差平方和，n—样本个数相关系数(R2)等比较4个模型的拟合程度，从中选择最优模型。

3 结果与分析

各树解析木的树干生物量统计结果见表1。

表1 各树种解析木树干生物量调查因子

根据表1数据，采用Statistics 6.0统计软件分析和研究白桦林树木因子(胸径、树高、冠幅)等各类树种与单木树干生物量之间的关系。

3.1 树干生物量预估模型

采用公式(1)～公式(4)对各树种解析木的树干生物量进行拟合，其各模型拟合的结果见表2。

表2 各树种树干生物量预估模型的拟合结果

3.2 各树种树干生物量的最优模型选择

白桦：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.986 9最大，RSS=7 536.08最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.04×D1.56×H1.2

白桦的干量与树高及胸径关联性大。

椴树：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.905 4最大，RSS=85 114.39最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.25×D2.24×H-0.2

椴树的干量与树高及胸径关联性大。

黑桦：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.993最大，RSS=1 925.39最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.02×D1.81×H1.13

黑桦的干量与树高及胸径关联性大。

胡桃楸：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.465 1最大，RSS=817 427.84最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=298.16×D2.92×H-3.44

胡桃楸的干量与树高及胸径关联性大。

黄檗：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.982 9最大，RSS=2 189.37最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.04×D1.83×H0.83

黄檗的干量与树高及胸径关联性大。

蒙古栎：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.925最大，RSS=115 832.34最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.01×D1.5×H1.71

蒙古栎的干量与树高及胸径关联性大。

山杨：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.953最大，RSS=26 879.62最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.01×D2.04×H1.09

山杨的干量与树高及胸径关联性大。

水曲柳：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.995 1最大，RSS=1 879.41最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.09×D2.02×H0.5

水曲柳的干量与树高及胸径关联性大。

五角槭：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.992 8最大，RSS=2 225.65最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.04×D1.92×H0.85

五角槭的干量与树高及胸径关联性大。

杨树：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.981 7最大，RSS=7 309.33最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=0.01×D1.88×H1.52

杨树的干量与树高及胸径关联性大。

榆树：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.556 7最大，RSS=1 365 296.22最小，效果较优。干量模型方程预估为：WS=3213.15×D3.7×H-5.36榆树的干量与树高及胸径关联性大。

柞树：选用方程y=a×Db×Hc，相关系数r=0.999 1最大，RSS=37.05最小，拟合的效果较好。干量模型方程预估为：WS=0.04×D1.54×H1.34

柞树干量与树高及胸径关联性大。

4 结论与讨论

4.1 乔木树干生物量与其树高及胸径相关性密切。随着树高及胸径的增加，树干也明显随之增加。

4.2 本文选用的4个候选生物量生长方程模型，通过分析生长模型参数的检验及模型优度拟合，确定不同阔叶树树干生物量最优预估模型。

4.3 树干生物量是乔木生物量的主要组成部分，利用文中所建立的生物量预估模型,可对本地区的阔叶树种的树干生物量进行预估；同时为估测地区阔叶树种的总生物量提供重要基础资料，也为森林碳汇的管理和经营提供可靠的科学依据。

参考文献：

[1] 李景文，陈大珂，付德星，等.黑龙江森林[M].哈尔滨：东北林业大学出版社，北京：中国林业出版社， 1993:12-13

[2] 王磊，贾炜玮，李凤日．孟家岗林场森林景观结构动态分析[J].植物研究，2008,4 (1)：34-38

[3] 陈灵芝，任继凯，鲍显诚，等．北京西山(卧佛寺附近)人工油松林群落学特征及生物量的研究[J]．植物生态学与地植物学丛刊，1984,8(3)：173-181

[4] 冯宗炜，王效科，吴刚．中国森林生态系统的生物量和生产力[M]．北京：科学出版社，1999