宜宾市主要丛生竹种碳计量方法初探

张 楠，易桂林，贾廷彬，莫开林，罗小丹

（1.四川宜宾国家农业科技园区企业服务中心，四川 宜宾 644000；2.宜宾市森林火灾预警监测中心，四川 宜宾 644000；3.宜宾市林业和竹业局，四川 宜宾 644000；4.四川省林业科学研究院，四川 成都 610081）

竹，属于禾本目（Graminales）禾本科（Gramineae）竹亚科（Bambusoideae）植物。与其他植物相比，竹子每年萌发新竹，以择伐方式采伐，生物群落相对稳定，具有很高的吸收利用二氧化碳能力[1]，对于稳定地球上的大气成分起重要作用[2]。我国是世界竹类资源的分布的中心，是世界上竹类资源最丰富、竹林面积最大、产量最多、栽培历史最悠久、经营水平较高的国家[3]。现围绕西南地区长期积累的调查数据为基础，通过曲线法拟合生物量模型与标准木法进行对比，提出一种简易计算主要竹种乔木层碳储量方法，并初步测算出宜宾市主要竹种乔木层碳储量，研究内容为西南地区丛生竹种碳计量评估和交易提供参考依据。

1 材料和方法

1.1 样品采集

1.1.1 标准地设置

在宜宾市筛选慈竹（Neosinocalamus affinis）、硬头黄竹（Bumbusa rigida）、绵竹（Bambusa intermedia）、撑绿竹（Bambusa pervariabilis x Dendrocalamopsis grandis）、西凤竹（Bambusa multiplex）和麻竹（Dendrocalamus latiflorus）6 个竹林类型。选择立地条件中等，地势相对平坦，栽植密度适中，人类活动可及以及正常开展经营的调查点。设置慈竹、硬头黄竹各600 个调查点，绵竹450 个调查点，撑绿竹、西凤竹和麻竹各400 个调查点。每个调查点三角形的边按照“相邻两丛竹取冠幅一半，边界竹取冠幅最边缘”确定，准确量取三边水平距离，再按三角形面积公式计算竹丛实际占用面积。在调查点中按1 a 生、2 a 生、3 a 生（含3 a 生以上）3 个林龄进行每木检尺，求出不同年龄立竹的平均秆径，选取不同年龄平均秆径的标准竹各1 株伐倒进行全竹取样。测量其胸径（精确至0.1 cm），伐倒后测量其竹高（精确至0.1 m），再将标准竹分成竹叶、竹枝、竹秆、竹根（包括竹兜、竹鞭）等部分，测定竹秆（精确至0.1 kg）、竹枝（精确至0.01 kg）和竹叶（精确至0.01 kg）鲜质量，竹根采用全挖法，去土后测定鲜质量（精确至0.01 kg），并取各器官200~500 g 鲜样带回实验室备用，其中竹秆分上中下三部分分别进行取样。

1.1.2 样品处理与测定

将取回的植物样品先在105℃下杀青30 min 后，再在80℃恒温箱中烘干至恒质量并称质量，求出各器官含水率并推算标准竹各器官的生物量。烘干的植物样采用四分法在高速粉碎机下连续粉碎2 次，粉碎后备用。植物有机碳采用重铬酸钾—外加热法测定，每个样品测3个平行样。

1.2 竹林乔木层碳储量

不同竹种各器官生物量与碳含量的乘积为不同竹种各器官的碳储量，不同竹种各器官碳储量之和即为不同类型竹林标准地（调查点）碳储量。

1.2.1 竹林生物量—标准木法

1.2.2 竹林生物量—相关曲线法

（1）模型拟合。在应用SPSS 20.0分析慈竹、硬头黄竹、绵竹、撑绿竹、西凤竹和麻竹各器官（秆、枝、叶、根）生物量与各测量因子间的相关性的基础上，采用多个模型拟合选优的方法建立不同竹种各器官生物量模型。以胸径为自变量拟合不同竹种各器官一元生物量模型，以胸径和竹高为自变量拟合不同竹种各器官二元生物量模型，选用的函数见表3所示。

表1 生物量模型拟合函数类型Tab.1 Biomass model fitting function type

（2）模型的选优。根据模型的残差平方和和决定系数，选择残差平方和小、决定系数大以及具有生物学意义的模型作为最优回归模型。残差平方和、决定系数计算公式如下[3，4]：

式中：y为实测值；Y为模型预测值；n为样本数；m为变量个数。

（3）生物量模型不兼容问题的解决。在生物量模型的建立过程中，各器官的生物量模型都是独立进行的，没有考虑到各器官生物量与总量的代数和关系，即各器官（秆、枝、叶、根）分量模型与总模型不兼容。针对这一问题，本研究采用比例平差法建立相容性生物量模型。平差法是以满足各分量之和等于总量，即满足各分量占总量的比例之和等于1 为基础，将总量按比例平差[5]。

（4）估算生物量。根据不同年龄立竹的平均秆径和竹高得出不同年龄立竹对应平均生物量，以调查点不同年龄平均生物量乘以对应株数计算出标准地调查点生物量，求得平均单位面积生物量。

2 结果与分析

2.1 不同竹种碳含量

从表2 可知，不同竹种各器官平均碳含量在0.418 4~0.471 3 g/g，其中竹秆碳含量以麻竹最高，达0.501 9 g/g，慈竹最低，为0.454 6 g/g；竹根碳含量以麻竹最高，达0.485 4 g/g，硬头黄竹最低，为0.435 5 g/g；竹枝碳含量以硬头黄竹最高，达0.4784 g·g-1，撑绿竹最低，为0.452 3 g/g；竹叶碳含量以麻竹最高，达0.452 4 g/g，绵竹最低，为0.394 9 g/g。平均值为0.452 2 g/g，最高最低两者相差0.033 4 g/g，差距不大。可见，采用0.45 作为统一值来计算以上六种丛生竹的竹林乔木层碳储量较为理想。若采用0.50 作为统一值来计算，则可能导致较大误差。

本文所探讨的基于OBE的数据结构课程设计，以“学生为主体”，采用项目引入，知识讲授、分组学习，项目实现、课堂考核等多样化的教学策略，以项目为主线，将课堂教学、实验、项目、考试和课后持续学习等各个教学环节高度融合起来，而且变验证性实验为实践性实验，激发了学生的兴趣，强调学生自主学习，培养了学生综合能力，全面提高了教学质量。

表2 不同竹种各器官碳含量Tab.2 Carbon content in various organs of different bamboo species g/g

2.2 竹林乔木层碳储量——标准木法

2.2.1 器官生物量

由表3 可知，不同竹种单株生物量差异介于0.887 6~8.432 7 kg。其中以麻竹单株生物量最高，绵竹、撑绿竹、硬头黄竹和慈竹次之，西凤竹最低。不同竹种各器官生物量均以竹秆生物量最高，分别占单株生物量的64.71%（西凤竹）、66.61%（麻竹）、75.59%（硬头黄竹）、69.61%（绵竹）、71.99%（慈竹）和65.25%（撑绿竹）。

表3 不同竹种各器官生物量Tab.3 Biomass of various organs of different bamboo species kg

2.2.2 林分生物量

由表4 可知，不同竹林类型林分平均生物量71.80 t/hm2，其中以硬头黄竹林分生物量最高，达117.65 t/hm2；慈竹、绵竹、撑绿竹和西凤竹次之，分别为100.33 t/hm2、84.54 t/hm2、61.01 t/hm2和46.68 t/hm2；麻竹最低，为26.78 t/hm2。

表4 不同竹林类型各器官林分生物量Tab.4 Biomass of each organ stand of different bamboo forest types t/hm2

2.2.3 乔木层碳储量

由表5可知，不同竹林类型乔木层碳储量差异较大，介于12.71~53.26 t/hm2，平均为33.01 t/hm2。其中以硬头黄竹碳储量最大，慈竹、绵竹、撑绿竹和西凤竹次之，麻竹最小。

表5 不同竹林类型乔木层碳储量Tab.5 Carbon storage of tree layer in different bamboo forest types t/hm2

2.3 竹林乔木层碳储量——相关曲线法

2.3.1 不同竹种单株生物量回归模型

由表6 可知，硬头黄竹、绵竹、慈竹、撑绿竹、麻竹从R2值、Q2值和生物学意义综合考虑，单株均以模型9 为最优回归模型；西凤竹单株的生物量模型R2值分别介于0.556~0.824。从R2值、Q2值和生物学意义综合考虑，单株以模型8为最优回归模型。

表6 不同竹种单株生物量回归模型Tab.6 Regression model of individual biomass of different bamboo species

2.3.2 林分生物量

将径阶和竹高代入硬头黄竹、绵竹、慈竹、撑绿竹、西凤竹和麻竹各器官最优回归模型，求得各竹种不同年龄平均生物量，最后再根据不同调查点竹林面积以及不同年龄对应株数，求出硬头黄竹、绵竹、慈竹、撑绿竹、西凤竹和麻竹林分平均生物量。不同竹林类型林分平均生物量为73.74 t/hm2，其中硬头黄竹林分生物量最大，为116.09 t/hm2；慈竹、绵竹、撑绿竹和西凤竹次之，分别为101.63 t/hm2、84.94 t/hm2、64.99 t/hm2和46.71 t/hm2；麻竹最小，为28.10 t/hm2。总体上看，通过模型计算的林分生物量，与直接用调查数据计算的结果相差不大，说明这些最优回归模型可以用于对竹子生物量进行估算。

2.3.3 竹林乔木层碳储量

根据由模型求出的生物量得到不同竹林类型乔木层碳储量。不同竹林类型乔木层碳储量，介于13.34~52.45 t/hm2，平均为33.38 t/hm2。硬头黄竹、绵竹、慈竹、撑绿竹、西凤竹和麻竹乔木层碳储量分别为52.45 t/hm2、39.04 t/hm2、45.95 t/hm2、28.61 t/hm2、20.90 t/hm2和13.34 t/hm2。

2.4 两种方法比较结果

将标准木法（一）与相关曲线法（二）的估算结果相比较，见表7，可以发现用这两种方法计算的林分生物量、乔木层碳储量均相差不大，每公顷碳储量的精度最低为撑绿竹的93.92%，最高为西凤竹的99.76%，其余精度均在95%以上。说明相关曲线法同标准木法一样可以对竹林生物量和碳储量进行有效的估算，在实际的生产实践中，采用相关曲线法更加方便，一旦建立了模型，即可在此地区持续应用，并且可以节约大量的人力物力，有利于对该地区此类森林生态系统碳储量以及碳汇能力进行长期的监测。其中，不同竹种1 hm2乔木层碳储量为52.45 t/hm2、39.04 t/hm2、45.95 t/hm2、28.61 t/hm2、20.90 t/hm2、13.34 t/hm2。

表7 相关曲线法与标准木法相比较Tab.7 Comparison between correlation curve method and standard wood method t/hm2、%

2.5 计量方法

2.5.1 计量结论

经过前表的结论论证以及前面碳含量和曲线比拟，模拟出不同类型丛生竹最优碳计量估算公式，详见表8。其中，W1表示单株碳计量。

表8 不同竹林碳计量测算最优公式Tab.8 Optimal formula for carbon measurement of different bamboo forests

2.5.2 实例应用

将相关曲线法得出的最优公式与宜宾市竹林面积相关数据进行套算，初步测算出宜宾市硬头黄竹、慈竹、绵竹、撑绿竹、西凤竹、麻竹等主要丛生竹碳储量合计约为705.48×104t，其中硬头黄竹最高，为470.51×104t。详见表9。

表9 宜宾市主要丛生竹种乔木层碳储量测算表Tab.9 Estimation of carbon storage of main cluster bamboo species and arbor layer in Yibin City t

3 结论

本研究通过两种不同方法的对比，初步探索出以宜宾核心的西南丛生竹资源富集地不同竹种单株碳计量简便计算方法，用曲线法模拟的计算公式与标准木法验证的碳计量精度均在91%以上，精度最高为99.76%。其中，硬头黄竹单株碳计量最优公式为W1=0.446×0.257（D2H）0.514，绵竹单株碳计量最优公式为W1=0.445×0.149（D2H）0.583，慈竹单株碳计量最优公式为W1=0.444×0.063（D2H）0.696，撑绿竹单株碳计量最优公式为W1=0.445×0.251（D2H）0.502，西凤竹单株碳计量最优公式为W1=0.458×[0.363+0.007（D2H）+6.783E-5（D2H）2]，麻竹单株碳计量最优公式为W1=0.477×0.464（D2H）0.463，通过该公式可为一下步竹林碳计量评估交易及动态监测提供参考依据。通过该方法，以宜宾市6 种丛生竹成林面积为例进行估算，概算出6种丛生竹总碳储量为705.48×104t。

4 讨论展望

本研究主要立足于硬头黄竹、慈竹、绵竹、撑绿竹、西凤竹、麻竹的平均立地和土壤条件，中等密度，各年龄综合平均的基础上进行的调查研究和分析，仅仅针对平均水平下的竹林进行碳计量估算方法总结，可应用西南地区面积较大，竹林结构单一的估算。造成竹林碳汇成效的除了以上因子外，还有不同种植方式，采伐，环境及天气影响等非生物性因素影响。如要进行林竹详细的碳计量以及竹林不同年龄段年度固碳能力，指导碳汇造林，还需更多因素数据收集进一步处理和分析，从而总结出相关的栽植和培育方式。