基于VBA的杉阔混交人工林林分择伐空间结构分析

2014-08-23赖阿红周新年

森林工程 2014年4期

赖阿红，游航，周新年，3*，

巫志龙1，3，周成军1，3，郑长仙2，卢秀琳1

(1.福建农林大学交通与土木工程学院，福州 350002；2.福建省建瓯市林业局，福建建瓯 353100;3.国家林业局杉木工程技术研究中心，福州 350002)

林分空间结构是指森林群落内立木在林地上的分布格局及其在空间结构上的排列方式，反映林木之间树种、分布与大小等空间关系。空间结构决定林木之间的竞争势及其空间生态位，在很大程度上决定林分稳定性、发展可能性和经营空间大小[1]。现代森林经营提倡“近自然林业”经营方法，创建或维持最佳的森林空间结构。而择伐更接近森林的自然干扰体系，更能代表近自然经营的发展和执行，择伐的循环利用能使林分结构和组成更趋向均匀[2]。

合理的择伐能调整林分空间结构，利用林分空间参数可以确定合理的择伐木，但由于样地林分数据资料繁多，林分空间参数计算过程复杂，传统的人工计算或是利用Excel用户界面编写公式进行计算，其耗费时间长、准确率低，而优化林分需要对林分空间参数进行循环计算分析，其工作量巨大，因此在优化调整林分空间结构中造成较大困难。VBA(Visual Basic for Application)是一种新的宏语言，Excel VBA通过编写代码命令和过程来操作工作表或单元格等对象，操作简便[3]。谭绪泉等研究表明基于Excel VBA开发的林分空间结构自动计算编程，能大大节约林分空间结构计算分析时间，提高计算结果的准确性，可以分空间结构计算分析时间，提高计算结果的准确性，可以作为林分空间结构进一步分析的依据[4]。但谭绪泉等的研究中在空间参数计算时并未考虑到边界效应，且只进行结构分析，并未针对择伐下林分空间结构的调整进行全面分析。现利用Excel VBA建立林分择伐空间分析系统，在现实林分空间结构分析基础上，通过设置择伐参数，确定合理择伐木，优化林分空间结构，以实现林分的近自然经营。

1 林分空间结构参数模型

林分空间结构主要包括混交、竞争和林木空间分布格局3个方面。根据近自然林业经营的思想和森林演替的一般规律，认为复杂的林分结构是在混交度、大小比数和角尺度三者之间相互联系、相互转化、相互制约的动态过程中形成的，利用基于相邻木空间关系的林分空间结构量化分析方法，能够有效调整林分空间结构[5-6]。

混交度(Mi)定义为与参照树i最近的4株相邻木中与参照树不属同种的个体所占的比例，反映不同树种组成及其空间配置情况[1]，用公式表示为：

(1)

式中：Vij是一个离散性的变量，当参照树i与第j株相邻木不为同种时，Vij=1，否则，Vij=0。

Mi=0表示参照树i周围的4株相邻木与参照树均属同一树种；Mi=1则表示参照树i的周围n株相邻木与参照树属不同树种。Mi=0.00、0.25、0.50、0.75和1.00，代表树种的隔离程度分别是零度、弱度、中度、强度和极强度混交。

一般采用的大小比数(Ui)是指胸径大小比数，定义为胸径大于参照树的相邻木占4株最近相邻木的比例，是反映树木大小分化程度的一种指标[7]，用公式表示：

(2)

式中：kij为离散变量，若参照树i的胸径比相邻木j小，kij=1；否则kij=0。

大小比数量化了参照树与相邻木的竞争关系，Ui越小，说明参照树i的胸径大于相邻木的胸径，所以参照树更占优势。Ui有5种取值：0.00、0.25、0.50、0.75和1.00，分别表示参照树处于优势、亚优势、中庸、劣态、绝对劣态[8]。

角尺度描述4株最近相邻木围绕参照树的均匀性，通过比较任意2株最近相邻木之间的夹角(小角α)，与均匀分布时的标准角α0(α0=72°)来分析树木的分布状况[9]。角尺度被定义为α小于标准角的个数占4个夹角的比例，用公式(3)表示：

(3)

式中：Zij为离散变量，当相邻木之间的夹角α1小于标准角α0时，Zij=1，否则Zij=0。

参照树角尺度的取值有5种：0.00、0.25、0.50、0.75和1.00，分别代表4株相邻木环绕参照树呈现很均匀、均匀、随机、不均匀和非常不均匀分布。林分平均角尺度大于0.517时为团状分布，小于0.475时为均匀分布，角尺度取值为[0.475，0.517]时呈随机分布。

2 林分空间结构分析系统

林分空间结构分析系统，包括林分空间参数自动化计算及林分择伐优化2部分。运用Excel VBA实现自动判断与参照树最近的4株相邻木，对其进行分析比较，得出参照树的空间结构参数即混交度、大小比数以及角尺度3个空间参数，分析现实林分空间结构。按混交程度、大小分化程度、水平分布格局的优化调整方案，合理选定择伐木，计算择伐蓄积量，判断择伐强度是否满足要求，从而实现林分择伐空间结构优化。基于Excel VBA建立的林分择伐空间分析系统用户界面，如图1所示。

图1 林分空间结构分析系统用户界面

2.1 林分空间结构自动计算

林分结构分析利用到的立木数据主要因子包括立木编号、树种、胸径、树高、单株蓄积量、X坐标及Y坐标，如图1所示。林分结构参数自动计算的主要程序是通过林分立木的坐标判断与中心木最近的4株相邻木，包括判断边界木。由于Excel表格中可以通过录制宏的方式将Excel中的操作过程以代码的方式自动记录并保存下来，而在编辑器中通过手工编写宏语言，因此可以通过对一次操作进行记录并进一步编写代码完成命令。例如判断单株立木的相邻木位置，其主要代码为：

…….

For i = 4 To rownum

dtx=Abs((Cells(3，6).Value)-(Cells(i，6).Value))

dty=Abs((Cells(3，7).Value)-(Cells(i，7).Value))

dis=Sqr((dtx)^2+(dty)^2)

Cells(i，8).Value=dis

Next i

Selection.Sort Key1：=Range(“H3”)，Order1：=xlAscending，Header：=xlGuess，_

OrderCustom：=1，MatchCase：=False，Orientation：=xlTopToBottom，SortMethod _

：=xlPinYin，DataOption1：=xlSortNormal

…….

需要注意的是，在利用样地资料计算林分空间参数时，标准样地外的林木个体可能是标准样地内立木的最近相邻木，因此处于样地边界的立木有可能受边界效应的影响[10]。为校正边界效应，本研究采用第4邻体距离判定法[11]处理边界木，减少边缘效应对空间分布的影响，提高参数计算结果的准确性，即计算标准样地空间参数时，如果第4株相邻木(参照树的4株相邻木中离参照树距离最远的立木)大于参照树到标准地4条边的最小垂直距离，那么认为该参照树可能会受边界效应的影响，因此与该树相关的信息不参与数据计算，但参照树可作为林分中其余立木的最近相邻木参与计算。由于第4邻体距离判定需要根据样地面积数据判定，因此可以通过InputBox对话框输入林分样地长宽获取参数。

a=InputBox(“请输入样地长”，“输入林分样地面积”)；

b=InputBox(“请输入样地宽”，“输入林分样地面积”)。

2.2 林分择伐空间结构调整

采伐林分中任何一株立木，其空间结构都会随之发生变化。因此，林分择伐空间结构优化的实质是合理确定采伐木，以便在获取木材并保持非空间结构的同时，导向理想的空间结构[12]。原始林分空间结构是森林经营的方向，对于人工林空间结构而言，林分空间结构优化经营按照森林演替一般规律调整林分空间结构，加速人工林林分向天然林的结构特征发展[8，13]。合理地采伐能够调整林分空间结构，研究表明，弱度和中度择伐更有利于大径材的培育[14]，考虑到尽量减少对森林的干扰，本研究采用大面积、低强度择伐，每次采伐强度不超过总蓄积量的20%。

优化林分空间结构时应综合考虑林分混交程度、树种的大小分化程度和林木水平分布格局，选择分析结果中所有角尺度、混交度和大小比数取值不满足森林演替一般规律的单木成为可能性最大的采伐木。在择伐强度不超过规定的前提下，进行采伐模拟，计算林分伐后的空间结构参数，与伐前林分的空间结构参数进行比较，进一步优化林分伐后空间结构，确定采伐木，再次计算伐后的林分空间结构，如此循环，最终达到趋于理想的林分空间结构。林分择伐空间结构优化流程如图2所示。

图2 林分择伐空间结构优化流程

3 应用实例

以杉阔混交人工林为例，运用基于VBA的林分择伐空间结构优化系统，进行择伐前后林分空间结构对比分析。该试验林位于福建省建瓯市墩阳林业采育场47林班8大班40小班，试验地自然地理概况详见文献[15]。试验林为18 a生杉阔混交人工林，郁闭度大于0.7。在试验区选取具有代表性的典型地段，设置了16块标准地(20 m×20 m)，对样地内所有DBH>5 cm的每株树木进行编号挂牌，同时进行每木检尺调查，记录树木的种名、胸径、树高、枝下高、冠幅和坐标等指标，本文以12号样地为算例。该林分样地共有129株林木，总蓄积量3.701 m3，其中杉木(Cunninghamialanceolata)61株，蓄积量为1.880 m3；马尾松(Pinusmassoniana)1株，蓄积量0.016 m3；木荷(Schinasuperba)65株，蓄积量1.767 m3；苦锥2株，蓄积量0.038 m3。

运行林分择伐空间结构分析系统，林分部分计算结果见表1。由程序自动计算结果显示，该标准样地共有45株立木(其中杉木22株，木荷21株，苦锥2株)可能受边界效应影响，故林分中实际参与混交度、大小比数及角尺度计算的参照树共84株立木。该样地现实林分伐前的平均混交度为0.56，平均大小比数为0.46，平均角尺度为0.8。

表1 样地空间参数计算结果(部分)

现实林分伐前平均角尺度为0.8，呈团状分布，则该林分格局优化的目的是将林分从团状分布向随机分布调整，需要降低林分的平均角尺度，设定优化模块中的角尺度取值为>0.5，即将角尺度取值为0.75和1.00的单木作为采伐的初选木；林分在混交方面的均质性是不同树种之间的充分隔离[15]，因此设置混交度限制值为0.75；设置大小比数限制值为0.5，经角尺度和混交度选择后的备伐木中选择所有Ui>0.5的立木作为最终的采伐木。在Excel用户界面弹出的InputBox对话框中设置角尺度、混交度及大小比数限制值分别为0.50、0.75和0.50，运行林分择伐空间结构分析系统，初步确定12株采伐木为：9(2)、24(1)、35(2)、44(1)、45(1)、47(2)、65、76、77(2)、88(2)、97(1)和97(2)，总蓄积量为0.309 m3，择伐强度为8.34%，满足采伐强度低于20%的要求，可进一步对林分空间结构进行调整。对初步确定的12株立木进行模拟采伐，计算和分析伐后的林分空间结构参数，与伐前的林分空间结构参数比较。对伐后林分空间再进行多次调整，确定最终14株采伐木，如图3所示。择伐强度为9.5%，不会造成林分空间结构的剧烈变化。

图3 最终采伐木

对择伐前后林分空间结构进行对比分析，图4(a)显示了优化前后林分平均角尺度及其分布的变化，伐后林分的平均角尺度由0.80变为0.72，林分的水平分布格局更为均衡，角尺度数值更接近随机分布取值范围。图4(b)显示了林分平均混交度及其分布的变化，伐后林分的平均混交度由0.56变为0.62，林分整体混交程度加强。图4(c)显示伐后林分大小比数则由0.46增长为0.47。林木个体生长的优势程度得到提高。由此可见，择伐后林分的空间结构得到了一定程度的优化。

图4 林分择伐前后参数变化

4 结论与讨论

森林经营是林业发展的永恒主题，其原理是遵从自然规律进行既定目标的森林结构调整[16]。天然林分结构是林业经营的方向，对于人工林而言，应按照森林进展的一般规律对林分空间结构进行调整，使之趋于天然林分结构。基于相邻木关系的林分结构参数能够调整林分空间结构，但由于参数计算过程复杂，而林分调整需要对参数进行反复计算，因此林分空间结构分析研究很多[17-19]，而关于林分结构优化调整研究却寥寥无几。在Excel中可以用VBA编写代码来代替复杂的公式，也可以用VBA代码自动进行很多重复性的操作，因此本研究建立基于Excel VBA的林分空间结构优化系统，该系统主要包括林分空间参数自动计算分析及林分择伐优化两部分，利用Excel VBA对混交度、大小比数和角尺度3个空间结构的数学模型进行编码实现参数自动化计算，通过对话框函数根据优化原则设置择伐参数的取值，进行模拟采伐实现林分空间结构的优化。以杉阔混交人工林为例，运行林分空间结构优化系统，经过系统调整后林分平均角尺度趋向随机分布，林分混交程度加大，同时林分的大小分化程度也得到了一定提高，杉阔混交人工林空间结构趋于合理。结果表明，基于Excel VBA的林分空间结构优化系统，能进一步解决由于空间结构参数计算耗费时间长，准确率低而导致林分分析优化困难的问题，有利于实现林分近自然经营。

林分空间结构优化不可能通过一次优化解决所有的问题，调整过程应循序渐进，应定期定量地对林分空间结构进行调整，且确保每次调整力度不会造成森林结构的剧烈变化，通过多次调整优化林分空间结构，使之趋于天然林的空间结构特征。在调整过程中，本文采用第4邻体距离判定法处理边界木问题，虽然该处理方法能较大程度减少边缘误差，较真实地反应林分空间结构特征，但第4邻体距离判定法仍造成了一部分数据的丢失，可能造成计算结果存在误差。此外，林分择伐空间结构分析系统处于初步设计阶段，其外部界面及内部程序功能仍需要进一步完善，使其更好地在林业经营中发挥作用。

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