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

1. 四川省林业科学研究院, 四川 成都 610081；

2. 泸州市林业科学研究院, 四川 泸州 646000；

3. 西南科技大学, 四川 绵阳 621010；

4. 江安县林业和竹业局, 四川 宜宾 644200

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。

1 研究区概况

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1 225 mm，年平均日照时数1 220 h。

2 研究方法

2.1 样地、样丛、样竹选择

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

2.2 样竹各指标的测定及样本采集

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]：

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。

2.3 数据分析

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

2.4 偏相关性分析

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。

2.5 经材重模型的构建与优选

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。

3 结果与分析

3.1 不同竹龄的料慈竹单株经济秆材含水率及秆粗经材重特征

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Fig. 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。

3.2 不同胸径径级的料慈竹单株经材重变化

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

3.3 料慈竹单株经材重模型的构建和优选

3.3.1 经材重与各变量偏相关分析

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

3.3.2 经材重模型的构建与优选

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

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。

4 讨论

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

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

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。