辽东山区红松人工林空间分布格局研究

王 刚

（辽宁省森林经营研究所，辽宁 丹东 118002）

林分空间对林分的生长、稳定、经营等有着十分重要的影响。为研究林分空间分布情况，1954年Clark等研究提出，林木中林分的分布格局为随机分布、均匀分布、团状分布[1]。1999年，惠刚盈采用角尺度对个体林木分布格局进行探索研究[2]。经过多年发展，角尺度已经成为研究林分空间分布情况的重要参数。在相关研究中，采用距离缓冲区、8邻域平移式、8邻域对称式和第4邻体距离判定法对形状规整的样地进行研究[3-4]。由于样地边界形状不规则，很难采用以上方法进行研究。本文尝试采用剔除边界木的方法研究调查样地的空间分布情况。

调查样地具有较长的人为经营行为干扰历程，研究该样地当前的林木空间结构状况，检验样地林木生长状况，分析历史经营行为的效果，为进一步提高森林经营效果提供参考。

1 研究区概况

研究样地位于辽宁省本溪市本溪满族自治县草河口镇（123.908° E，40.869° N），地处沈丹屋脊，长白山余脉，平均海拔310 m，四周皆山，山岭重叠，林地坡度为10°～20°。属温带气候，温度低，雨量大，冬季干冷，年均气温6.5 °C，最低气温-31.7 °C，最高气温36.7 °C，≥10℃的年积温2 829.7℃，年均降水量926.3 mm，年蒸发量900～1 000 mm。相对湿度74%，无霜期150 d左右。土壤为山地棕色森林土，土层厚度为30～50 cm，pH值为5.5～6.5，疏松肥沃，透水性良好，有机质含量3%～5%。研究区于1949年春造林，林龄73 a，为我国解放后第一片人工红松林，主要树种为红松Pinus koraiensis。灌木有榛子、忍冬、绣线菊等。草本植物有羊胡苔草、乌头、大叶獐、和尚草、凤毛菊等。自造林以来，根据经营需求，长期对样地林木进行修枝、抚育等人为措施，2013年进行轻度择伐1次。

2 研究方法

2.1 数据采集与样地概况

2018年10 月，使用佳明GPSmap（621sc）测量GPS坐标，对样地内红松林木进行每木检尺，记录胸径、GPS坐标。

调查样地林地面积4.9 hm2，坡向东北，平均树高22.0 m，样地林木为463株。图1中位于坐标（100，260）附近的空白区域为山路交叉口。

图1 林木分布情况

2.2 指标分析方法

利用林分空间结构参数中的角尺度值分析样地林木格局，参照角尺度（Wi）概念[2，5-7]，

式中：当第j个α角小于标准角α0时，zij为1，否则zij为0。取相邻木个数n=4。Wi=0.50的林木为随机木，Wi为0或0.25为均匀木，Wi为0.75或1为聚集木。

2.3 数据处理与计算

采用forest模块脚本[8]在python（3.9.1）中完成相关数据计算。geohash（1.0）默认采用Peano曲线空间填充算法[9]，根据Peano曲线填充算法索引目标树8邻位区域，在索引区域内计算距离最近的4株相邻木。如图1所示，样地区域为不规则图形，距离缓冲区、8邻域平移式、8邻域对称式和第4邻体距离判定法不适用于调查样地，为排除边界木的影响，采用剔除边界木的方法，代替设置距离缓冲区。利用alphashape（1.3.1）库，descartes（1.1.0）库选取边界木，从全部样本参数中剔除边界木角尺度值，对目标木进行分析。在选取边界木的计算中，当alpha＞18时，alphashape库的计算结果会将样地划分为两块样地，故选取alpha=18进行选取边界木。

将调查样地内全部林木分为目标树和边界木两部分，将边界木设为样地缓冲区，目标树为除边界木以外的所有林木，用目标树的分析结果代表调查样地林木空间分布情况。

3 结果与分析

3.1 角尺度分布特征

全部林木、目标树、边界木的角尺度平均值分别为0.67、0.65、0.73。全部林木、目标树、边界木的角尺度的分布情况如图2所示。

图2 全部林木、目标树、边界木角尺度分布数量相对频率

边界木的角尺度均大于零，以聚集分布为主，均匀分布数量仅占2.7%。其中有两株位于边界处的林木呈现均匀分布，猜测边界木中出现均匀木与样地边界形状不规则有关，调查样地相关数据较少，有待进一步研究。

3.2 林分稳定性特征

参照角尺度描述森林稳定性的研究结果[6]，林木株数的相对频率能够表达林分结构的数量分布特征。目标树中角尺度为0.25、0.5、0.75和1的相对频度分别为12.34%、24.94%、49.61%和12.6%，处于聚集分布的林木居多，林分整体呈聚集分布。

3.3 林分质量特征

胸径可以表达林分结构的质量特征[6]。红松林样地林分质量特征见图3。

图3 全部林木、目标树、边界木的角尺度分布的平均胸径

如图3所示，分别将角尺度为0.25、0.5、0.75、1的林木进行单因素方差分析，结果表明不同角尺度红松胸径无显著差异（P＞0.05）。说明林分空间分布格局对红松胸径生长影响不显著。

4 讨论

本研究结果表明，边界木的角尺度以≥0.5为主，如果未排除边界区域的影响，样地分布情况会更偏向于聚集分布，影响林木空间结构分析的准确性，与安慧君[3]、周红敏等[4]的研究结果一致。本研究中，边界木对样地林木空间结构分析结果的影响偏小，未起到决定性作用。边界木对结果影响偏小这种情况，可能有以下两个原因：（1）选取的边界木偏少，导致设置的缓冲区偏小，未能完全剔除边界木对整体样地分析结果的影响；（2）边界木和林分整体具有相同的林分空间分布特征。调查样地中边界木占全林木数量的16%，对全林分的空间结构分析结果影响在16%左右，从角尺度平均值来看，边界木对空间结构分析结果仅产生了约3%的影响。从图1林木分布情况来看，调查样地的林木空间分布呈现不规则分布状态，与本文的分析结果一致。由此推断，该调查样地中，边界木和林分整体具有相同的林分空间分布特征。

调查样地的林木多以聚集分布为主，林分空间分布类型为聚集分布。从角尺度参数分析结果来看，林分空间分布格局对样地红松生长影响不显著，说明角尺度株树占比表达了数量分布特征，不能表明林分空间结构的质量特征，与惠刚盈[6]在研究森林稳定性中提出的观点相同。该样地的角尺度参数可作为补植苗木的参考，提高经济效益。自样地造林以来，一直受到人为经营行为的干扰，经历择伐和自然稀疏过程，这可能是造成样地呈现聚集分布的重要原因。参考胸径生长情况分析结果，长期的修枝、抚育等人为措施可能有利于森林健康生长。

剔除边界木法属于设置距离缓冲区法。与8邻域平移式、8邻域对称式和第4邻体距离判定法相比较[3]，该方法未人为新增设缓冲区，与距离缓冲区法相比，该方法在边界形状不规则的样地中具有较强的适应性。针对调查样地，剔除边界木法得到了与实际情况相符的结论，该方法或可以成为新的缓冲区设置方法。边界木的选取方法尚有不足，有待近一步研究探索。