杉木分布区中带不同发育阶段人工林生物量估测模型

王俊鸿 郭福涛 吴鹏飞 周丽丽 苏漳文 马祥庆

摘要 在收集杉木分布区中带不同发育阶段杉木人工林生物量资料基础上，选择10种不同的生物量估测模型，对杉木幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林各器官（地上部分、叶、枝、皮、干、根）生物量与主要测树因子进行拟合，筛选不同发育阶段杉木不同器官生物量估测模型。结果表明：拟合效果最好的为幂函数模型，其次为指数函数模型，再次为多项式模型；共筛选出估算杉木幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林各器官和总生物量的最优模型42个（包括36个不同器官生物量模型、6个全株生物量模型）；从杉木各器官生物量的拟合效果看，拟合度最高的模型均是以胸径和树高为自变量的模型。这些模型为分布区中带不同发育阶段杉木人工林生物量的确定和碳储量评价提供科学依据。

关键词 杉木；分布区中带；生物量；估测模型；发育阶段

中图分类号 S791.27 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2014）16-05104-05

生物量能很好地反映人工林与周围环境在能量流动和物质循环上的相关关系，在评价人工林对全球碳平衡和温室气体影响方面有重要作用[1-3]。传统的森林生物量估算方法主要有气体交换法和直接收获法，这些方法存在仪器昂贵、费时费力、对研究对象破坏较大及观测不连续等问题[3-4]。应用模型方法，通过若干易测因子如胸径、树高的测定来估算各树种生物量成为森林生物量测定的重要手段[2，5]。

杉木（Cunninghamia lanceolata）是我国南方重要的用材树种，在我国南方林区林业生产中占重要地位。长期以来有许多学者进行了杉木生物量的研究，并取得了大量研究成果[6-9]。由于杉木广泛分布于我国南方16个省（区），不同产区的杉木生长差异较大，以不同产区杉木资料建立的杉木生物量模型存在较大差异，目前缺乏适合不同分布区应用的生物量预测模型，并且很多杉木生物量模型对不同发育阶段杉木林的生物量考虑较少[6，10]，多采用D2H为自变量进行杉木林生物量估算[11-12]。这在很大程度上限制了杉木生物量预测模型的应用范围，因此建立适合不同分布区应用的杉木生物量模型成为当前林业科学研究中需要解决的重大课题。鉴于此，笔者在收集杉木分布区中带不同发育阶段杉木人工林生物量资料的基础上，选择10种不同生物量预测模型，对杉木幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林各器官生物量与主要测树因子进行拟合，筛选不同发育阶段杉木不同器官生物量估测模型，为杉木分布区中带不同发育阶段杉木林生物量确定和碳储量评价提供科学依据。

1 研究地区概况

杉木分布范围大体上与我国气候、植被区划中的3个亚热带划分范围一致。根据杉木栽培区域自然环境、生长状况和生产潜力等因素的不同，我国杉木产区可分为北、中、南3个区划带[13]。杉木分布区中带大致相当于《中国植被》区划的中亚热带地区，是我国杉木分布和栽培区域最广的地带。该区域北部界限由大巴山南坡以北、巫山北坡、大别山南坡，经过黄山、天目山到杭州湾一线；西以我国西南高山林区为界线；南界从滇东南国境线起，沿桂滇边界到右江、红水河、沿南岭山脉南麓、戴云山南麓直到海滨；东至东海海域。中带分布区范围包括浙江省、江西省、湖南省、福建省、贵州省、四川省、重庆市、云南省等。该区域气候温暖湿润，年平均温度16 ℃，1月平均气温3.5～5.5 ℃，年均降水量1 200～1 700 mm，土壤为红壤和黄棕壤[13]。

2 研究方法

2.1 数据收集 在国家林业局杉木工程研究中心长期积累的杉木生物量调查数据基础上，收集国内外发表的杉木分布区中带106篇文献中有关杉木生物量数据579组。首先，对收集的生物量数据进行预处理，删除缺失和不全的数据。根据文献记录，确定杉木分布地点及林龄。其次，根据林分年龄划分幼龄林（1～10年）、中龄林（11～20年）、近熟林（21～25年）、成熟林（26～35年）[13-14]。同时根据杉木自身生长特性，将幼龄林分为幼龄林前期（1～5年）和幼龄林后期（6～10年），将中龄林分为中龄林前期（11～15年）和中龄林后期（16～20年）[15-17]。

2.2 数据统计与分析 利用SPSS18.0软件和不同预测模型，对杉木各器官及总生物量与树高、胸径的关系进行拟合，并对拟合效果进行检验。笔者选取线性回归模型、多项式模型、幂函数模型等10种不同模型（表1）对不同发育阶段杉木林生物量进行估算[17-19]。模型中自变量包括胸径（D）、树高（H）等[20]。

采用判断系数R2：1-（残差平方和/平方矫正的总和）对生物量方程进行拟合度评价，R2值越接近1，说明模型的拟合预测效果越好，并依此对各器官组分拟合出的模型进行筛选[9，21]。

3 結果与分析

3.1 分布区中带杉木幼龄林生物量估测模型

3.1.1 幼龄林前期阶段。表2为杉木幼龄林前期各器官及总生物量的拟合模型参数。从表2可看出，总生物量、地上部分生物量、叶生物量、枝生物量、皮生物量和根生物量的最优模型均为Y=aDbHc，而干的最优生物量模型为Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中杉木皮的模型拟合效果最好，拟合度达0.970，干模型的拟合度为0.765、地上部分生物量模型的拟合度为0.744，而根模型的拟合效果最差。

3.1.2 幼龄林后期阶段。 对幼龄林后期阶段各器官及总生物量进行拟合，结果见表3。从表3看出，不同器官生物量和总生物量的最优模型存在差异，其中总生物量、枝生物量和根生物量的最优模型为Y=a+bDH+c（DH）2，叶和皮的生物量最优模型为Y=a+bD+cD2，地上部分和干的生物量最优模型为Y=aDbHc。其中地上部分生物量模型的拟合效果最好，皮的模型拟合效果最差。

对杉木幼龄林全期生物量各器官级总生物量进行拟合，结果见表4。从表4可以看出，不同器官生物量和总生物量的最优模型存在差异，其中总生物量、地上、枝、皮生物量的最优模型均为多项式模型，叶、干、根生物量最优模型为Y=aDbHc。其中，地上部分生物量模型拟合度最高，为0.425，各器官及总生物量的拟合效果均不理想，因此对幼龄林进行阶段划分以获得更好的拟合效果。

杉木幼龄林前期和后期的生物量预测模型拟合结果（表2、3）表明：幼龄林前期和后期各器官最优模型的差异较大，除地上部分生物量模型均为幂函数Y=aDbHc外，其他生物量模型均不同。研究显示，前期地上部分生物量最优模型拟合度高于后期模型拟合度。皮在前期最优模型为幂函数Y=aDbHc，其模型拟合度明显高于后期的多项式模型。此外，枝、总生物量最优模型在前期为幂函数Y=aDbHc，不同于后期的多项式模型Y=a+bDH+c（DH）2 ，且前期模型拟合度高于后期。干在前期为多项式Y=a+bD2H+c（D2H）2，拟合度为0.765，优于后期Y=aDbHc模型。此外，叶、根生物量后期最优模型均为多项式，并且在模型拟合度方面要高于前期。

3.2 分布区中带杉木中龄林生物量估测模型

3.2.1 中龄林前期阶段。杉木中龄林前期各器官及总生物量的拟合结果见表5。从表5可看出，不同器官和总生物量的最优模型存在显著差异。其中，枝、根生物量的最优模型为Y=a+bD2H+c（D2H）2，地上部分生物量的最优模型为Y=a+bDH+c（DH）2，皮的生物量最优模型为Y=a+bD+cD2，总生物量、叶生物量的最优模型均为Y=aDbHc，干的生物量最优模型为Y=a（D2H）b。皮的最优模型拟合效果最好，叶的拟合效果最差。

3.2.2 中龄林后期阶段。表6为杉木中龄林后期各器官及总生物量的的拟合结果。从表6看出，总生物量、地上部分生物量、皮生物量和干生物量的最优模型均为Y=a+bDH+c（DH）2，其中干生物量的拟合度最高，枝生物量拟合度最低。叶、根、枝的生物量最优模型不同，分别为Y=a+bD+cD2、Y=aDbHc和Y=a（DH）b。

从表7看出，总生物量、地上、枝、皮、干、根生物量的最优拟合模型均为Y=aDbHc，叶生物量的最优拟合模型为Y=aDb。其中皮、干生物量模型拟合度最高，仅为0.384，全期各器官及总生物量模型拟合效果均较差，因此，对中龄林进行阶段划分以获得更好的拟合效果。

杉木中龄林前期和后期阶段的生物量预测模型拟合结果（表5、6）表明：前期和后期各器官最优模型的差异较大，除地上部分、皮生物量模型均为多项式函数外，其他生物量模型均不同。研究显示，前期阶段地上部分、皮生物量最优模型拟合度为0.518、0.749，明显高于后期模型拟合度。叶生物量在后期阶段为Y=a+bD+cD2，优于前期的幂函數Y=aDbHc。枝生物量在前期的最优模型为Y=a+bD2H+c（D2H）2，略高于后期的幂函数模型。根生物量在后期最优模型为幂函数Y=aDbHc，不同于前期多项式函数Y=a+bD2H+c（D2H）2，且模型拟合度方面要高于后期。此外，干、总生物量前期的生物量最优模型均为幂函数模型，并且在模型拟合度方面要高于后期。

3.3 分布区中带杉木近熟林生物量估测模型 杉木近熟林各器官及总生物量的最优模型拟合结果见表8。从表8可看出，杉木地上部分生物量、叶生物量、干生物量和根生物量的最优模型均为Y=a+bD2H+c（D2H）2。总生物量、枝生物量的最优模型为Y=a+bDH+c（DH）2，皮生物量最优模型为Y=aDbHc。其中皮生物量的拟合度最高，干生物量模型拟合度为0.723，叶生物量模型的拟合效果较差。

3.4 分布区中带杉木成熟林生物量估测模型 杉木成熟林各器官及总生物量的拟合结果见表9。从表9看出，杉木地上部分生物量、叶生物量和皮生物量的最优模型均为Y=aDbHc。总生物量和根生物量的最优模型为Y=aebD2，干生物量的最优模型为Y=aebDH，枝生物量的最优模型为Y=a+bD2H+c（D2H）2。其中干模型的拟合效果最好，皮、地上部分、总生物量、根生物量的模型拟合度分别为0.838、0.822、0.818、0.811，叶的模型拟合度相对较低。

杉木近熟林和成熟林的生物量预测模型拟合效果（表8、9）表明：近熟林和成熟林各器官最优模型的差异较大，除枝、皮生物量模型均为多项式、幂函数外，其他部分生物量模型均不同。研究显示，成熟林阶段枝、皮生物量最优模型拟合度高于近熟林时期模型拟合度。总生物量在成熟林时期最优模型为指数函数Y=aebD2，不同于近熟林时期的多项式函数，且模型拟合度高于近熟林时期。地上部分、叶生物量最优模型在成熟林时期为均为幂函数Y=aDbHc，其模型拟合度明显高于近熟林时期的多项式模型。干生物量在成熟林时期的最优模型为指数函数Y=aebDH，不同于近熟林时期的多项式函数，且模型拟合度优于近熟林时期。根生物量成熟林时期最优模型为Y=aebD2，其模型拟合度明显优于近熟林时期。

4 结论

（1）在不同生物量估测模型中，幂函数模型在杉木各部位生物量的拟合效果最好，其次为指数函数模型，再次为多项式模型。

（2）幼龄林前期幂函数对杉木皮生物量的拟合效果最好，表达式为Y= 0.002D10.378H-8.244；多项式函数、幂函数对干、地上部分也有较好的拟合效果。幼龄林后期幂函数对总生物量模型的拟合效果最好，表达式为Y=2.086D0.286H0.912。杉木幼龄林处于速生阶段，树高和胸径生长旺盛，树形是影响杉木各器官及总生物量的主要因素。

（3）中龄林前期多项式对杉木皮的拟合效果最好，表达式为Y=25.292-3.999D+0.198D2；中龄林后期多项式对干的模型拟合效果最好，表达式为Y=60.922-0.29DH+0.001（DH）2。中龄林胸径和树形对各器官及总生物量有较大影响。

（4）近熟林阶段幂函数模型对杉木皮的生物量模型拟合效果最好，表达式为Y=0.359D0.13H1.185。多项式函数对干、地上部分的生物量也有较好的拟合效果。此阶段树高、胸径生长缓慢，树形对杉木各器官及总生物量影响较大。

（5）成熟林阶段指数函数对杉木干生物量的模型拟合度最好，表达式为Y=53.821e0.002D2。幂函数对皮、地上部分也有较好的拟合度，指数函数对总生物量、根生物量的拟合效果也较好。

（6）由于杉木生长受气候、立地条件、经营措施等多因素的影响，不同地区的杉木生物量存在一定差异[9]，这对最优预测模型选择和参数估算会产生一定影响，因此在对杉木生物量估算时，应尽量保证研究对象的生境条件一致，使用同一分布区的生物量预测模型，以减少估测误差。

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