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料慈竹经济秆材生物量模型

2023-11-15张丽马光良赵博李相君王光剑王履娟孙鹏

四川林业科技 2023年5期
关键词:胸径单株生物量

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。

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