杉木及其混交林的结构与功能模型——以福建省将乐国有林场为例

卢妮妮,许昊,廖文超,廖祥龙,凌威,王新杰†

(1.北京林业大学林学院森林培育与保护省部共建重点实验室,100083,北京; 2.北京水务咨询有限公司,100089,北京)

杉木及其混交林的结构与功能模型
——以福建省将乐国有林场为例

卢妮妮1,许昊1,廖文超2,廖祥龙1,凌威1,王新杰1†

(1.北京林业大学林学院森林培育与保护省部共建重点实验室,100083,北京; 2.北京水务咨询有限公司,100089,北京)

为提高森林多功能经营水平和森林效益,以福建省将乐国有林场内典型的杉木及其混交林为例,以17个易测因子为自变量,分别以森林生物量积累功能、水源涵养功能、保育土壤功能以及生物多样性保护功能为因变量,建立林分结构与功能的多元线性回归模型,并利用主成分分析法得到森林综合功能模型。结果表明:1)林分年龄、平均胸径和密度对森林的各项功能均具有一定的影响,林分平均高更侧重于影响森林的水源涵养功能。2)决定森林多功能水平的林分因子主要为林分年龄和林分平均胸径。3)在55块调查标准地中,森林综合功能指数最高为453,最低为-153。将乐国有林场82%的杉木林综合功能良好,18%的杉木林木材生产能力和多样性保护能力较弱,需针对这部分林分进行结构调整以提高森林的多功能性。

生物量积累;水源涵养;保育土壤;生物多样性保护;森林综合功能

森林具有复杂的结构和功能,随着经济发展,生态环境日益恶化,森林的服务功能越来越受到重视[1-4]。研究显示,森林结构的变化密切影响着森林功能。如不同的森林类型,其生物量积累能力呈现出一定差异[5-6],如第6次森林资源连续清查显示北京市侧柏林的生物量为17.5 t/hm2,落叶松林的生物量为57.6 t/hm2,而物种配置方式则影响森林的水源涵养功能。L.A.Bruijnzee[7]和R.H. Crockford等[8]研究表明,不同林分结构的森林具有不同的水文功能,就枯落物持水性而言,落叶松灌木复层林＞落叶松纯林＞稀植乔木的天然灌丛林＞天然灌丛林[9]。同时,森林结构对林地的土壤理化性质也起着重要作用,如广西苍梧县的纯林经过混交阔叶树种后,林地的土壤养分含量提高,土壤的理化性质得到一定程度的改善[10]。此外,林分结构的变化会引起其多样性功能变化,如徐州地区先期的侧柏林下物种的丰富度和多样性均较低,而经过干扰和更新后的侧柏林中阔叶树种有增加的趋势,且林下物种逐渐增多[11]。

在森林生态系统的研究中,由于结构与功能之间、结构与结构之间、功能与功能之间均存在着许多线性或非线性的依存和制约关系,森林结构与功能耦合关系的研究正是建立在这种线性或非线性关系上。如何定量化描述森林林分结构与功能的关系,一直是森林研究的热点。

本文以福建省将乐国有林场典型的杉木及其混交林为例,从森林的生物量积累功能、水源涵养功能、保育土壤功能以及生物多样性保护功能等方面出发,建立林分结构与功能的关系模型,并以此作为森林功能效益发挥的评价指标,最后对森林的综合功能指数进行分析,以期通过调整林分结构为提高森林多功能的经营水平和功能效益提供理论依据。

1 研究区概况

将乐国有林场位于福建省三明市将乐县水南镇(E117°05＇～117°40＇,N26°26＇～27°04＇),地处武夷山脉东南麓,金溪河中下游。研究区以低山丘陵地貌为主,具有独特的喀斯特地貌,平均海拔258 m,土壤类型主要为红壤和黄红壤。属于中亚热带季风气候,雨热同期,年均气温19.8℃,年均降水量2 027mm,年均蒸发量1 204 mm,降雨主要集中在6—8月,降水量占全年降水的70%。境内夏季时间长,冬天较温暖,无霜期273 d。研究区内森林资源丰富,森林总蓄积量114.3万m3,森林覆盖率达93.76%。主要造林树种为杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb)Hook)、马尾松(Pinus massoniana L.)、毛竹(Phyllostachys pubescens)、火力楠(Michelia macclurei Dandy)、木荷(Schima superb Gardn et Champ.)等,常见灌木包括大叶紫珠(Callicarpa macrophylla V.)、短尾越桔(Vaccinium carlesii Dunn)、豆腐柴(Premna microphylla Turcz.)、黄毛楤木(Aralia decaisneana Hance)、长叶冻绿(Rhamnus crenata Sieb.et Zucc.)、檵木(Loropetalum chinense (R.Br.)Oliver)等,主要的草本有锯蕨(Micropolypodium okuboi(Yatabe)hayata)、华南鳞盖蕨(Microlepia hancei Prantl)、磨芋(Amorphophallus rivieri Durieu)、杠板归(Polygonum perfoliatum Linn.)、显齿蛇葡萄(Ampelopsis grossedentata(hand.-Mazz.) W.T.Wang)、玉叶金花(Mussaenda pubescens Ait. f.Hort.)等。

2 材料与方法

2.1试验对象

在森林经营调查基础上,结合林场现有的森林类型和小班数据,选择具有代表性的杉木林为试验对象,于林分中设置标准地,面积为20 m×20 m。共设置55块标准地,其中杉木纯林35块,杉木马尾松混交林9块,杉木毛竹混交林6块,杉木阔叶树混交林5块。基本情况见表1。

表1　标准地概况Tab.1 Status of sample plots__

2.2试验方法

2.2.1标准地调查 在标准地内,通过布设网格进行每木检尺,对每株乔木进行定位、编号、挂牌,调查树种、年龄、胸径、树高、枝下高、冠幅等。对调查数据进行处理,得到林分年龄、平均胸径、平均高、郁闭度、林分密度等。于标准地内四角及中心设置5个5m×5m样方,调查灌木种类、高度、地径、冠幅、盖度、生长状况和分布状况等。在每个灌木样方的四角及中心设置5个1m×1m小样方调查草本种类、高度、盖度、生长状况和分布状况等。

2.2.2林分生物量测定 根据标准地调查结果,选定林分标准木,伐倒后区分各器官并记录和称取鲜重。采用“分层切割法”[12]测定各区分段树干和树皮生物量;在每个树干区分段内,区别活枝、枯枝和树叶,采用“标准枝法”[13]测定生物量;地下部分采用“分层分级全收获法”[14-15]测定不同层次上不同大小等级根系生物量。称取鲜质量后,每种器官都取适量样品(200～500 g)。灌木和草本则根据标准地调查结果对主要种类进行测定,按基径、冠幅、株高等形态特征的大小分级,选择一定数量生长状况良好的标准植株,采用“全收获”法,称取枝、叶(花果)、根的鲜重。将所有生物量样品带回实验室,烘干处理后通过干物质率计算各器官组分的生物量。2.2.3 持水量测定 枯落物持水量:在每个标准地四角及中心设置1m×1m的小样方5个,收集小样方内的全部枯落物,带回室内用BGZ-30鼓风干燥箱烘干样品至恒质量并称量,取部分烘干后样品装入网袋并浸水,0.5 h后捞起静置5 min至不滴水时称量。此后每隔2 h重复上述称量,每次称量重复3次,计算枯落物的最大持水量[16];然后根据林分生物量鲜重计算林冠层、灌木层、草本层及枯落物层的最大持水量。

土壤持水量计算依托于土壤密度和土壤孔隙度[17]:

式中:Wo为土壤持水量,t/hm2;p为土壤总孔隙度,%;T为土层厚度,m。

2.2.4土壤养分测定 在标准地调查基础上,通过土钻以“S”形取样采集标准地的土壤样品进行土壤养分测定,其中全磷测定采用盐酸-硫酸溶液浸提法,全钾测定采用醋酸铵-分光光度计法,全氮测定采用凯氏定氮法,有机质测定采用硫酸重铬酸钾法, pH的测定采用水-酸度计法。

2.2.5林分多样性测定 在标准地调查基础上,乔木层组成根据林分各树种蓄积量所占的比例表示,灌木层和草本层的丰富度采用Glesaon指数由式(2)计算,多样性采用辛普森指数由式(3)计算。

式中:DG为Gleason指数;A为落叶和草本样方的单位面积,m2;S为物种数。

式中:DS为辛普森多样性指数;S为物种数;Ni为物种i的个体数;N为群落中全部物种的个体数。

2.2.6模型建立 基于SPSS 18.0软件对调查指标进行逐步回归分析,并用VIF对自变量进行多重共线性的检验,剔除共线性较强的因子,从而建立各功能模型与林分结构之间的关系模型。

3 结果与分析

3.1森林生物量积累功能模型

从乔木层生物量、灌木层生物量和草本层生物量3个层次对不同的杉木林进行对比分析。利用在研究区域内采集的31株杉木生物量数据,以易测因子为自变量,以杉木单株总生物量为因变量建立模型,得到拟合精度最高的模型(式4),以此模型计算杉木生物量。利用王轶夫等[18]的马尾松单株生物量模型计算马尾松的单木生物量;毛竹生物量利用在研究区域内采集的18株毛竹生物量数据,以胸径、竹度为自变量,建立毛竹生物量模型(式(5))。同时根据单木生物量和林分密度计算每公顷总生物量。

式中:WH为杉木单株生物量,kg;WP为毛竹单株生物量,kg;D为树种胸径,cm;H为树种树高,m;A为树种年龄,a。

利用SPSS分析每公顷总生物量与林分结构(森林类型、年龄、林分平均胸径、林分平均高、郁闭度、林分密度)的相关性,得林分每公顷总生物量与林分年龄、林分平均胸径、林分平均高、林分密度等有极显著相关性(P＜0.01)。以每公顷总生物量作为因变量,以林分年龄、林分平均胸径、林分平均高、林分密度等作为自变量,利用逐步回归建立多元线性模型,并用VIF对自变量进行多重共线性的检验,剔除共线性较强的因子。建立每公顷总生物量与林分结构的模型

式中:WB为林分每公顷总生物量,kg/hm2;x1为林分平均胸径,cm;x2为林分年龄,a;x3为林分密度,株/hm2。

3.2水源涵养功能模型

从林分枯落物的最大持水量和土壤饱和持水量2个指标对各林分的水源涵养功能进行评价,并建立功能与林分结构间的关系模型。分析单位面积枯落物最大持水量和土壤饱和持水量的总和(水源涵养总量)与林分结构的相关性,得到林分水源涵养总量与林分年龄、林分平均胸径、林分平均高、林分密度等有显著相关性(P＜0.05)。以水源涵养总量作为因变量,以林分年龄、林分平均胸径、林分平均高、林分密度等作为自变量,利用逐步回归方法,建立水源涵养总量与林分结构的多元线性模型

式中:WC为林分水源涵养总量,t/hm2;x4为林分平均高,m。

3.3保育土壤功能模型

以土壤养分元素(全磷、全钾、全氮、有机质)的总含量作为林分保育土壤功能的总量,对各林分的保育土壤功能进行评价,并建立相应的功能模型。分析各养分元素的总含量与林分结构的相关性,得到林分保育土壤功能与林分年龄、林分平均胸径和林分平均高均呈现极显著相关性(P＜0.01)。以保育土壤功能,即土壤养分总含量作为因变量,以林分年龄、林分平均胸径、林分平均高作为自变量,建立土壤养分含量与林分结构的多元线性模型

式中WS为林分保育土壤总量,g/kg

3.4生物多样性保护功能模型

笔者分别从林下植被丰富度和物种多样性2个指标对各林分生物多样性保护功能进行评价,并建立功能与林分结构因子的关系模型。林下植被(灌木及草本)丰富度与林分结构的相关性均不显著(P＞0.05),而灌木的多样性与林分结构也均不显著(P＞0.05),可能是由于人为对灌木的清除,致使灌木种类减少。草本多样性与林分年龄、林分平均胸径、林分平均高均呈现显著或极显著正相关(P＜0.05),而与郁闭度呈现极显著负相关(P＜0.01);因此,本研究以林下草本多样性为因变量,以林分年龄、林分平均胸径、林分平均高和郁闭度为自变量,建立生物多样性与林分结构的多元线性模型

式中WD为生物多样性保护指数。

3.5森林综合功能指数

选取17个指标评价森林功能,按照主成分综合模型,对指标数据进行标准化处理,并进行相关性分析,得到各指标之间没有显著地相关关系(P＞0.05)。根据主成分个数提取原则,选择主成分对应特征值＞1的前5个主成分,可以基本反映全部指标的信息。用主成分载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到2个主成分中每个指标所对应的系数[1]。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘,得到各主成分(表2),以每一个主成分多对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型,即可得到森林功能主成分综合模型。

表2　主成分信息表Tab.2 Information ofmain composition

应用森林功能主成分综合模型评价将乐林场的55块典型林分(表3)。正数表示标准地综合功能较强,且数字越大表明综合功能越强;负数表示标准地的某一功能较弱。将乐国有林场内82%的杉木林综合功能良好,表明将乐国有林场经营情况总体较好,需继续保持。12%的杉木林综合功能指数为负数,分析17个指标数据可知,这部分林分的木材生产能力和多样性保护功能偏低,导致森林的综合功能指数较小;因此,需对其进行林分结构调整以提高森林的多功能水平。

根据主成分分析得到的森林综合功能模型评估将乐国有林场的林分功能,19号标准地的综合功能指数最高(FI=453.003 3),而5号标准地的综合功能指数最低(FI=-153.015 5),综合分析17个指标数据可知,19号标准地的年龄、平均胸径、平均高和乔木层生物量显著高于5号标准地。

表3　杉木及其混交林的综合功能Tab.3 Comprehensive functions of Chinese fir and it smixed-forest_

4 结论

1)在选取的17个易测因子中,林分年龄和林分平均胸径与森林的生物量、水源涵养总量和保育土壤功能呈现显著相关性(P＜0.05),灌木的丰富度和多样性与林分结构因子相关性不显著(P＞0.05),草本多样性与林分年龄和林分平均胸径呈现显著正相关(P＜0.05),而与郁闭度呈极显著负相关(P＜0.01)。根据VIF对自变量进行多重共线性检验,得到林分结构与功能的多元线性回归模型。

2)综合比较生物量积累、水源涵养、保育土壤和生物多样性模型方程可知,逐步回归分析后得到的自变量因子基本为林分年龄、林分平均胸径、林分平均高和林分密度,其中林分平均高的系数在式8中显著高于其他模型;因此,认为林分年龄、林分平均胸径和林分密度对森林的各项功能均具有一定的影响,林分平均高更侧重于影响森林的水源涵养功能。决定森林多功能水平的林分因子主要为林分年龄和林分平均胸径。

3)由森林综合功能模型可知,将乐国有林场82%的杉木林综合功能指数为正数,表明其森林多功能经营水平较高,18%的杉木林综合功能指数为负数,这部分森林的木材生产能力和多样性保护能力较弱;因此,需针对这部分林分进行结构调整以提高森林的多功能性。

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Structure and function model of Chinese fir and itsm ixed-forest:
A case study in Jiangle state-owned forest farm,Fujian Province

Lu Nini1,Xu Hao1,Liao Wenchao2,Liao Xianglong1,LingWei1,Wang Xinjie1

(1.Forestry College of Beijing Forestry University,Key Laboratory for Silviculture and Conservation of Jointly-constructed by Province and Ministry of Education,100083,Beijing,China;2.BeijingWater Consulting Corporation,100089,Beijing,China)

[Background]Due to the deterioration of ecological environment,forest service functions were gettingmore and more attention.Forest function is closely influenced by the structure.It has been the research focus that how to quantitative describe the relationship between forest structure and function. The purpose of this study is to define the quantitative relationship between Cunninghamia lanceolata forest stand structure and function through themultiple regression model,and then to improve the forestmultifunction management level and forest benefits by adjusting forest structure.[M ethods]C.lanceolata and itsmixed-forestwhich is typical in Jiangle state-owned forest farm in Fujian Province were taken as an example.Seventeen easymeasuring factors(stand age(A),stand average diameter at breast height (DBH),stand average height(H),stand density,maximum water holding capacity of litter,soil noncapillary water capacity,total P,total K,total N,organicmatter content,tree layer biomass,shrub layer biomass,herb layer biomass,shrub richness,herb richness,shrub diversity,herb diversity)werechosen as independent variables(IV),functions including forest biomass accumulation,water conservation,soil conservation and species diversity conservation were considered as dependent variables, then a forest structure and function model was built by multiple linear regression method,and a forest comprehensive function model was finally established by principal components analysis method. [Results]The stand biomass per hectare wasmainly determined by A,DBH and stand density(R2= 0.801 4).Water conservation function wasmostly influenced by A,DBH,H and stand density(R2= 0.561 2).Soil conservation function wasmainly affected by A,DBH and H(R2=0.561 2).Richness and diversity of undergrowth were determined by A,DBH,H and stand density(R2=0.661 8).Factors including A,DBH and stand density had influences on all of the studied forest functions,while stand average height had a significant effect on forest water conservation function.In the forest comprehensive function model,first five principal components,respectively,reflected the forest timber production function,species diversity conservation function,soil conservation function,biomass accumulation function and water conservation function.Among the 55 sample plots,the highest forest comprehensive function index(FI)was453(No.19)while the lowestwas-153(No.5).Sample plot No.19 had a significantly higher index in A,DNH,H and tree layer biomass than No.5.[Conclusions]Forest multi-function wasmainly determined by stand age and average DBH.82%of Chinese fir forest had a powerful forest comprehensive function,however,18%of Chinese fir foresthad a weak timber production capacity and diversity protection ability,which needs forest stand structural adjustment to raise its’forest multi-function level.

biomass accumulation;water conservation;soil conservation;species diversity conservation; forest comprehensive function

S718.56;S757

A

1672-3007(2016)02-0074-07

10.16843/j.sswc.2016.02.010

2015-06-25

2016-03-03

项目名称:“十二五”国家科技计划农村领域课题“南方集体林区生态公益林可持续经营技术研究与示范”(2012BAD22B05);中央高校基本科研业务费专项资金(JD2010-2)

卢妮妮(1989—),女,硕士研究生。主要研究方向:森林经理。E-mail:xyz2008_nizi@sina.cn

简介:王新杰(1970—),男,博士,副教授。主要研究方向:林业遥感与3S技术综合应用,资源监测技术与模型。E-mail:xinjiew@bjfu.edu.cn