湖南碳汇项目林主要建群种生物量模型构建

罗 佳， 戴成栋， 田育新， 彭 湃，马丰丰， 曾掌权，周小玲， 张 珉

(1．湖南省林业科学院, 湖南 长沙 410004； 2．湖南省林业厅, 湖南 长沙 410004；3．湖南慈利森林生态系统国家定位观测研究站， 湖南 慈利 427200 )

湖南碳汇项目林主要建群种生物量模型构建

罗 佳1，3， 戴成栋2， 田育新1,3， 彭 湃1，马丰丰1,3， 曾掌权1,3，周小玲1， 张 珉1

(1．湖南省林业科学院, 湖南 长沙 410004； 2．湖南省林业厅, 湖南 长沙 410004；3．湖南慈利森林生态系统国家定位观测研究站， 湖南 慈利 427200 )

根据湖南碳汇项目林主要类型，充分利用“八五”-“十二五”期间课题组自有成果，同时开展补充调查，以项目林28个主要建群种为研究对象，依据立地条件、林分类型、群落结构、林龄等因素综合布设386个固定样地，按径阶组分不同的树高级选取目标径阶标准样木2139株，实测标准木生物量，利用11种形式的生物量模型分别对各树种单株生物量进行拟合，得出拟合效果最优的单株生物量模型，通过评价与检验，各模型均具有较好的拟合精度和预估水平。

生物量； 模型； 构建； 碳汇项目林

森林生态系统对维护全球碳平衡与区域生态环境具有至关重要的意义[1,2]。森林生物量是森林生态系统运行的能量基础与营养物质来源，是整个生态系统中所积累下来的植物有机物总量[3]。生物量能够直接反映森林植被固碳现状，然而碳积累速率将决定森林生态系统碳汇潜力。近些年以来，为了较为科学地评价森林生态系统对全球大气中碳源与碳汇的作用，相关专家学者逐渐开始研究森林生态系统所潜在的生物量以及森林生物量动态变化的过程，开展了多树种、多尺度森林生物量的研究，然而研究森林生物量最主要的方法途径就是建立生物量模型，同时也是一种相对精确有效的方式，它利用林木易测因子(例如胸径及树高)来推算林木生物量以减少野外工作量。 即使在建模过程中，需要测定一定数量样木的生物量数据，但模型建成后就能利用森林资源清查资料来估计同类林分生物量，且有一定的精度保证[4]。

最初Kitterge[5]将相对生长模型运用到树木上，利用叶质量与胸径之间存在的拟合关系，构建了白松等树种叶生物量的对数回归方程，随后许多学者利用多种模型来估计单木生物量[6-14]。目前，可利用的生物量模型较多，包括幂函数模型、指数函数模型及多项式模型等，模型中常用的自变量有树高(H) 、DH和D2H、胸径(D) 、D2等[15-16]。本研究通过建立标准样地实测标准木生物量，利用常用形式的生物量模型分别对我省碳汇项目林主要建群种单株生物量进行拟合，得出拟合效果最优的28个主要建群种单株生物量模型，旨在为湖南碳汇林业的设计、监测和核证提供技术支持，促进湖南省碳汇林业的大力发展。

1 研究区概况

研究区位于湖南省，地处东经108°47′—114°15′，北纬24°38′—30°08′，属大陆性亚热带季风湿润气候，年日照时数为1300～1800 h，年平均温度在15～18 ℃之间, 无霜期长达260～310天，大部分地区在280～300天之间，降水量多年平均量为1200～1700 mm，热量丰富，雨量充沛。境内土壤以红壤土、黄壤土为主，地貌以山地、丘陵为主，植物种类多样，群种丰富，主要树种有马尾松、杉、樟、青山栎、枫香以及竹类等。

2 构建方法与构建内容

2.1样地布设与样木选取

根据湖南碳汇项目林主要类型，充分利用“八五”-“十二五”期间课题组自有成果，同时开展补充调查，以项目林28个主要建群种为研究对象，根据林分类型、林龄组成、立地条件、林分组成等设置典型样地386个(见表1)。选定各种典型环境条件下各径级有代表性的针叶树种5种，包括马尾松(Pinusmassoniana)、湿地松(Pinuselliottii)、杉木(Cunninghamialanceolata)、日本落叶松(Larixkaempferi)、柏木(Cupressusfunebris)；阔叶树种23种，包括枫香(Liquidambarformosana)、刺槐(Robiniapseudoacacia)、白栎(Lithoearpusglaber)、青冈栎(Cyclobalanopsisglauca)、闽楠(Phoebebournei)、苦槠(Castanopsissclerophylla)、凹叶厚朴(Magnoliaofficinalis)、樟树(Cinnamomumcamphora)、木荷(Schimasuperba)、桤木(Alnuscremastogyne)、华榛(Coryluschinensis)、灯台树(Bothrocaryumcontroversum)、银鹊树(Tapisciasinensis)、南酸枣(Choerospondiasaxillaris)、蓝果树(Nyssasinensis)、毛红椿(Toonaciliata)、青榨槭(Acerdavidii)、银木(Cinnamomumseptentrionale)、飞蛾槭(Aceroblongum)、马褂木(Liriodendronchinensis)、刺楸(Kalopanaxseptemlobus)、黑壳楠(Linderamegaphylla)、白辛树(Pterostyraxpsilophyllus)。

表1 样地、标准木在各调查区的分配数Tab.1 Thedistributionofsampleplotandsampletreeindif-ferentinvestigationareas树种样地数样木树建模地点马尾松30185湘西(会同、通道、慈利)湿地松28175湘西(古丈)、湘中(安化)、湘北(汨罗)杉木35205湘西(会同、慈利)、湘中(攸县)日本落叶松25125湘西(龙山)、鄂西(建始)柏木22115湘西(吉首)枫香1898湘中(沅江)、湘西(慈利)刺槐1696湘南(资兴)白栎19108湘南(资兴)青冈栎22116湘西(慈利)闽楠24125湘西(永顺)苦槠22120湘东(炎陵)凹叶厚朴24125湘南(道县)樟树21110湘西(会同)、湘东(长沙)木荷19105湘东(炎陵)桤木20110湘西(花垣、吉首)华榛315湘西(永顺)灯台树316湘西(永顺)银鹊树212湘西(永顺)南酸枣214湘西(永顺)蓝果树212湘西(永顺)毛红椿316湘西(永顺)青榨槭212湘西(永顺)银木318湘西(永顺)飞蛾槭526湘西(永顺)马褂木420湘西(永顺)刺楸420湘西(永顺)黑壳楠420湘西(永顺)白辛树420湘西(永顺)合计3862139

2.2外业调查与内业处理

调查因子主要有群落类型、立地状况、海拔、坡度、坡向、坡位、郁闭度、起源、年龄、人为干预情况等。

2.2.1 主要建群种的外业调查

(1) 样木的选取： 根据建模样本的分配要求，按照径阶组分不同的树高级获取目标径阶的标准样木。选择标准样木为无断梢及分叉的生长正常树木。样木选定后，用皮尺及围尺准确量测其枝下高、胸径、冠幅等因子。

(2) 树皮与树干鲜重的测定： 伐倒选取的标准木，准确测量其树干长度，将树干均匀地分为10个区分段，测试各区分段(0、1/10、2/10、3/10、……、9/10)两顶端直径(D1，D2)，由直径-圆面积表中查出两端断面积(G1，G2)以及各分段区长度(L)，按V=(G1+G2)/2×L来计算各段材积，测定每个圆盘以及各区分段鲜重。在0、1.3 m、1/10、3/10、5/10、7/10处截取好圆盘(3～5 cm厚)。伐倒标准木以及截取圆盘过程中产生的木屑或木片同时计入树干鲜重。从树干上剥下树皮称其鲜重。

(3) 枝、叶(含花和果)鲜重测定： 将树冠分上、中、下三层，按顺序测试每个带叶枝条鲜重，计算每层平均带叶枝鲜重。按各层平均带叶枝鲜重各选取3～5个标准枝，对标准枝摘取叶后，分别测定枝、叶鲜重，根据比例按照每层标准枝鲜重推算各层叶、枝鲜重以及整个树冠的叶、枝重。

(4) 树根鲜重的测定： 以树干基部为中心，将所有树根挖出，分根茎、粗根(直径为0.3 cm以上)、细根(直径为0.3 cm以下)称鲜重。

2.2.2 内业处理 含水率的测定：将采集获取的样品放置在150 ℃恒温下烘约2 h，在85 ℃恒温下烘约5 h进行第一次称重，每隔2 h称重1次，至两次重量相对误差小于或等于1.0%时，将样品取出后放置于玻璃干燥器皿内冷却直至室温后称其干重，计算每个样品的干鲜重比以及含水率，利用材积加权法计算样木含水率。

2.3建模方法

2.3.1 模型的选择 生物量模型通常可采用两种通式：

Wi=f(D,H)·V

Wi=f(D,H,Wd,Wl)·V

式中：Wi——样木单株生物量，

D——样木胸径，

H——树高，

Wd——冠幅，

Wl——冠长，

V——材积。

根据建模数据的变化规律确定结构式，例如生物量模型可设计为W=a(D2H)b，其中a、b：常数项。

2.3.2 参数的计算 利用统计软件SPSS19.0软件，采用最小二乘法构建主要建群种生物量模型。在回归模型检验存有异方差的情况下，利用加权最小二乘法估算各模型参数，权函数选用w=1/f(x)2(f(x)是回归模型结构式)，消除异方差对参数估计影响以确保模型的通用性。

2.3.3 模型的检验

(1) 自检模型： 利用模型估计生物量和建模样本的实测生物量来计算总相对误差、平均系统误差、相对误差绝对值平均数以及预估精度等统计指标，检查残差分布是否随机，以评价模型是否达到预定要求。把建模样本按径阶组划分为若干个区段，分段计算统计指标，比较模型在各区段的精确度，分析是否存有偏差。

3 结果与分析

3.1确定建立生物量模型的样本数

根据湖南碳汇项目林树种的特点，考虑树种形态特征以及木材密度，在研究区域选取典型样地进行生物量调查，并按照误差理论确定最小样本数，其中各树种组的样本总数，参与模型拟合样本数量、参与模型检验的样本数量详见表2。

表2 各树种标准木总数及拟合和检验数Tab.2 Thetotalnumber,fittingnumberandcheckingnum-berofsampletreeofeachspecies树种总样木株数拟合株数检验株数马尾松18515530湿地松17515025杉木20518025日本落叶松12510520柏木1159520枫香988216刺槐968115白栎1089216青冈栎1169620闽楠12510223苦槠12010119凹叶厚朴12510025樟树1109515木荷1058520桤木1108426华榛15105灯台树16106银鹊树1284南酸枣14122蓝果树12102毛红椿16133青榨槭12102银木18126飞蛾槭26206马褂木20155刺楸20155黑壳楠20155白辛树20155

3.2选择独立生物量模型

利用11种常用生物量模型[17]进行回归拟合，得到各树种单株生物量模型308个。对于各树种单株生物量模型，考虑变量得到的简洁性和准确性，综合各变量与树高、胸径的相关系数，自变量选择树高(H)与胸径(D)，通过不同模型的拟合和选型，获得各树种单株生物量的最适独立模型。

表3 11种常用生物量模型Tab.3 11commonlyusedbiomassmodels模型类型模型自变量W=aDbD幂函数W=a(DH)bDHW=a(D2H)bD2HW=a+bD+cD2D多项式W=a+bD2+cD4D2W=a+bDH+c(DH)2DHW=a+bD2H+c(D2H)2D2HW=aebDD指数函数W=aebD2D2W=aebDHDHW=aebD2HD2H 式中D:胸径,H:树高,W:生物量

3.3主要建群种的生物量模型构建

将28个树种不同径级样木所实测到的数据，求出28个树种单株林木生物量的28个回归方程式，检验评价(r2-相关系数，e-总相对误差，p-预估精度)及模型方程详见表4。

表4 28个主要建群种林木生物量回归方程参数、检验评价及模型方程Tab.4 Theregressionparameter,examinationevaluationandmodelequationoftreebiomassof28dominantspecies树种模型方程r2e(%)P(%)适用范围胸径(cm)树高(m)马尾松W=0.1039(D2H)0.819420.990.9699.042.0-27.02.75-15.50湿地松W=0.04058(D2H)0.96730.990.9499.063.2-16.8 3.3-11.7 杉木W=0.0209(D2H)1.00480.990.7599.25 4-21.4 3-18.1 日本落叶松W=-5E-07(D2H)2+0.0273×D2H-0.93280.711.9698.043.0-33.0 3.8-26.3 柏木W=0.0641(D2H)0.93130.991.7398.275.4-17.3 5.1-11.7 枫香W=0.0761(D2H)0.90780.980.9999.013.0-21.5 4.5-15 刺槐W=0.0810(D2H)0.86190.990.9499.061.5-11.5 3.0-7.6 白栎W=0.1973(D2H)0.85320.990.9099.104.0-25.4 3.6-14.3 青冈栎W=0.6000(D2H)0.80000.990.9999.011.6-17.2 3.8-12.4 闽楠W=0.7413(D2H)0.69170.990.9299.081.2-19.4 1.8-14.3 苦槠W=0.2045(D2H)0.75290.990.9299.081.6-20.4 2.2-12.5 凹叶厚朴W=0.0351(D2H)1.00660.990.9299.084.8-6.4 7.2-9.2

续表4 28个主要建群种林木生物量回归方程参数、检验评价及模型方程ContinuedTab.4 Theregressionparameter,examinationevaluationandmodelequationoftreebiomassof28dominantspecies树种模型方程r2e(%)P(%)适用范围胸径(cm)树高(m)樟树W=0.1910(D2H)0.80890.980.9599.054.3-27.7 3.6-16.1 木荷W=0.0308(D2H)1.01180.991.7498.264.5-36.2 4.1-21.4 桤木W=0.0941(D2H)0.84860.991.6398.371.8-23 3.1-14.8 华榛W=0.000006(D2H)2+0.0463D2H-1.68330.991.4498.560.8-15.5 0.8-17.5 灯台树W=0.0937(D2H)0.89930.992.6797.330.6-19.3 1.8-15.8 银鹊树W=0.1033(D2H)0.88120.991.3598.65 4-21 1.3-17 南酸枣W=0.0932(D2H)0.88370.990.9499.061.3-16.3 2-19 蓝果树W=0.1025(D2H)0.89540.990.9699.04 2-17 1-17 毛红椿W=0.0766(D2H)1.00280.990.9499.062.1-22.1 1.3-18.4 青榨槭W=0.0505D2H+0.07480.991.6798.331.0-15.5 0.6-15 银木W=0.0478D2H+3.26930.991.7898.221.5-24 1.3-20 飞蛾槭W=0.1606(D2H)0.89740.990.8099.201.9-14 0.8-13 马褂木W=0.0502D2H-2.0060.995.1794.832.8-22 1.3-18.4

4 结论与讨论

4.1结论

根据湖南碳汇项目林群落及树种分布的特点，在研究区域内综合考虑立地条件、群落结构、林分类型、林龄等因素布设典型样地386个，按径阶组分不同的树高级选取目标径阶标准样木2139株，实测样株生物量，利用11种形式的生物量模型分别对各树种单株生物量进行拟合，得出拟合效果最优的马尾松、湿地松、杉木、日本落叶松、柏木、枫香、刺槐、白栎、青冈栎、闽楠、苦槠、凹叶厚朴、樟树、木荷、桤木、华榛、灯台树、银鹊树、南酸枣、蓝果树、毛红椿、青榨槭、银木、飞蛾槭、马褂木单株生物量模型，通过评价与检验，各模型均具有较好的拟合精度及预估水平。

4.2讨论与建议

本研究构建的湖南碳汇项目林28个主要建群种生物量模型，仅适用于生长发育良好的人工林，不适用于过密林、困难立地低产低效林，建议下一步构建经营碳汇林基线林分主要树种参数方程，以期更全面系统的研建湖南碳汇林基线林分主要树种参数方程，为湖南碳汇林的设计、监测和核证提供科技支撑。

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EstablishmentofmainconstructivespeciesbiomassmodelforprojectforestsofcarbonsinkinHunan

LUO Jia1,3, DAI Chengdong2, TIAN Yuxin1,3, PENG Pai1， MA Fengfeng1,3， ZENG Zhangquan1,3，ZHOU Xiaoling1， ZHANG Min1

(1.Hunan Academy of Forestry, Changsha 410004, China;2.Forestry Department of Hunan Province,Changsha 410004, China; 3.Hunan Cili Forest Ecosystem State Research Station,Cili 427200, China)

Based on properties of forest community and species distribution of project forests of carbon sink, making full use of own achievements of the studying team between the Eighth Five-year and Twelfth Five-year Plan period, at the same time to carry out the supplemental investigation,386 typical sample plots were set up according to the climatic region, site conditions, stand type, community structure, age composition of stand, and standard trees were surveyed for biomass in the area. 2139 goal diameter-class standard trees were selected according to diameter-class groups of different tree-height grades, and their biomass were measured. The total of 11 kinds of biomass models were adopted to estimate average biomass, and the optimal fitting effect of average biomass models were concluded, with advantages of easy obtain of indicators and good fitting precision and estimation level.

biomass; model; establishment; project forests of carbon sink

2016-08-15

长江防护林质量调控与高效经营(2015BAD07B04);湖南省林业科技计划项目(HNLYTH201601)。

罗 佳(1983-)，女，湖南省长沙市人，助理研究员，博士生，主要从事生态学、水土保持学、生物学研究。

田育新，男，研究员；E-mail:1549751927@qq.com。

S 718.5

A

1003-5710(2016)05-0012-05

10.3969/j.issn. 1003-5710.2016.05.003

(文字编校：龚玉子)