桉树、相思、湿地松生物量估算系数差异特征及其影响因素

刘晓华，杜阿朋，许宇星，王志超，黄润霞，竹万宽*

桉树、相思、湿地松生物量估算系数差异特征及其影响因素

刘晓华1，杜阿朋2，许宇星2，王志超2，黄润霞2，竹万宽2*

（1. 广东湛江红树林国家级自然保护区管理局，广东 湛江 524088；2. 中国林业科学研究院速生树木研究所，广东 湛江 524022）

对已出版或发表的我国不同地点的桉树（主要包括尾巨桉、巨尾桉、尾叶桉和尾细桉等）、相思（主要包括马占相思、黑木相思、大叶相思、台湾相思和肯氏相思等）和湿地松生物量数据进行收集、整理和筛选，分析不同人工林生物量3个常见估算系数（生物量转换与扩展系数BCEF、生物量扩展系数BEF和根茎比）的差异特征以及与林分结构特征（林龄、胸径、树高、林分密度、林分蓄积量）、气候因子（年均气温、年均降水量）和地形因子（海拔）的关系。结果表明：桉树、相思、湿地松人工林的BCEF平均值分别为0.66 Mg·m−3、0.98 Mg·m−3、0.69 Mg·m−3，BCEF平均值分别为1.26、1.61、1.66，平均值分别为0.19、0.23、0.22。桉树林生物量估算系数的主要影响因子为树高和林分密度，相思林生物量估算系数主要受胸径和蓄积量影响。湿地松林生物量估算系数受林分结构特征影响不大，主要受到气候因子（年均温度、年均降水量）和地形因子（海拔）影响。因此，在估算区域尺度人工林生物量时应考虑林分结构特征及气候和地形因子引起的生物量估算系数差异。

桉树；相思；湿地松；生物量估算系数；影响因子

森林生态系统是陆地生态系统的主体，对陆地植物总固碳量和碳储量的贡献率分别达82.5%和33% ～ 46%，在调节全球碳平衡及减缓温室气体浓度上升中具有不可替代的作用[1-2]。森林生物量是评估森林碳收支过程的重要指标，提高其估算精度对于量化森林生态系统固碳效率、森林可持续发展及评估气候变化等至关重要[3-4]。政府间气候变化委员会（IPCC）发布的《土地利用、土地利用变化和林业的优良做法指南》和《2006 IPCC国家温室气体清单编制指南》均建议使用生物量估算参数法评估区域森林生物量[5]。常用的森林生物量估算系数包括生物量转换与扩展系数（BCEF）、生物量扩展系数（BEF）、根茎比（）和基本木材密度（D）等。相关研究表明，生物量估算系数随森林类型、林龄、林分密度、立地条件等变化表现出很大差异[5-7]。因此，研究生物量估算系数与影响因子间的关系，对提高森林生物量估算精度意义重大。

桉树（spp.）、相思（spp.）、湿地松（）是我国南方常见的造林树种，本研究利用收集整理的桉树、相思、湿地松林生物量数据，分析BCEF、BEF和估算系数的差异特征及主要影响因子，以期为提高区域尺度森林碳收支评估准确度提供科学依据。

1 研究方法

1.1 数据来源及筛选

收集整理CNKI中国知网数据库和万方数据库已发表或出版的144篇文献（其中桉树52篇，相思60篇，湿地松32篇），共543（桉树248条，相思182条，湿地松113条）条生物量实测数据，数据指标包括：研究区（试验地），经纬度（°），海拔（m），年均气温（℃），年均降水量（mm），林龄（年），平均胸径（cm），平均树高（m），林分密度（株·hm−2），林分蓄积量（m3·hm−2），树干、树皮、树枝、树叶、树根生物量（Mg·hm−2）和乔木地上部分、地下部分生物量（Mg·hm−2）等。数据筛选原则按照竹万宽等[5,8]文中所述。数据来源见表1。

表1 数据来源

1.2 生物量估算公式

IPCC提倡的森林生物量计算基于生物量和蓄积量的转换系数，计算公式[90]为：

BCEF=/（1）

BEF=/（2）

=/（3）

式中为地上部分生物量（Mg·hm−2），为树干生物量（Mg·hm−2），为地下部分生物量（Mg·hm−2），为蓄积量（m3·hm−2）。

1.3 数据分析

采用单因素方差分析法分析桉树、相思、湿地松生物量估算系数的差异特征，Pearson相关性分析法分析生物量估算系数与影响因子的关系特征，回归分析建立生物量估算系数与影响因子的关系模型。

2 结果与分析

2.1 生物量估算系数差异特征

由图1可知，相思人工林生物量估算系数BCEF平均值（0.98±0.09 Mg·m−3）显著高于桉树（0.66±0.01 Mg·m−3）和湿地松（0.69±0.15 Mg·m−3），BEF表现为相思（1.61±0.06）和湿地松（1.66±0.11）显著高于桉树（1.25±0.02），表现为三个树种之间无显著差异。

2.2 生物量估算系数与影响因子的相关性分析

由图2可知，桉树生物量估算系数BCEF与树高和蓄积量呈极显著负相关，BEF与树高、林龄、胸径、蓄积量呈极显著负相关，仅与蓄积量呈极显著负相关；相思生物量估算系数BCEF与胸径、树高、蓄积量呈极显著负相关，BEF与胸径、树高、蓄积量、林龄呈极显著负相关，仅与蓄积量、树高呈极显著负相关；湿地松生物量估算系数BCEF、BEF、与林分结构特征因子均不存在显著相关性。

图中不同小写字母表示差异显著（P<0.05）。Different lowercase letters on the bars indicate significant differences among treatments (P<0.05).

Age 林龄；DBH 平均胸径；H 平均树高；D 林分密度；V 林分蓄积量。Age: stand age; DBH: mean diameter at breast height; H: mean tree height; D: stand density; V: stand volume.

由图3可知，桉树生物量估算系数BCEF、BEF与海拔、降水量及气温的相关性均不显著，与海拔呈极显著正相关；相思生物量估算系数BCEF、与气温分别呈显著、极显著负相关；湿地松生物量估算系数BCEF与气温呈显著正相关，BEF与海拔、气温呈显著正、负相关，仅与降水量呈显著正相关。

由图4可知，桉树生物量估算系数BCEF、BEF与树高的关系分别符合线性和二次多项式模型，BCEF随树高增大而减小，说明随着桉树的树高生长，地上部分中的树干所占生物量比重逐渐增大。桉树BEF随树高增大先出现减小趋势，在树高达到16.7 m后出现增大趋势，说明在桉树的生长前期，树干生物量积累速率较树枝、树叶快，而生长后期树干生物量积累速率相比于生长前期较树枝、树叶有所减小。与林分密度符合对数函数模型，随林分密度增大而减小，说明随着桉树的生长，根系所占生物量比例一直在减小，这主要是由于地上部分生物量积累速率较地下部分更快。

相思生物量估算系数BCEF、BEF与胸径的关系分别符合对数和二次多项式模型，均随胸径增大而减小，表明随着相思的径向生长，树干部分所占生物量比例逐渐增大。与蓄积量的关系符合幂函数模型，随蓄积量的增大急剧减小后趋于平缓，表明相思生长后期地上与地下部分生物量所占比例基本维持不变。

湿地松生物量估算系数与林分结构特征因子的回归关系不明显。

ASL 海拔；T 年均气温；P 年均降水量。ASL: altitude; T: average annual temperature; P: average annual precipitation.

Age 林龄；DBH 平均胸径；H 平均树高；D 林分密度；V 林分蓄积量。Age: stand age; DBH: mean diameter at breast height; H: mean tree height; D: stand density; V: stand volume.

由图5可知，桉树生物量估算系数与海拔的关系符合线性模型，随海拔升高而增大。相思生物量估算系数BCEF、BEF、分别与气温、海拔、气温呈指数、幂函数、幂函数模型，均随影响因子增大而减小。湿地松生物量估算系数BCEF、BEF、分别与气温、海拔、降水量符合线性、线性、指数函数模型，均随影响因子增大而增大。

ASL 海拔；T 年均气温；P 年均降水量。ASL: altitude; T: average annual temperature; P: average annual precipitation.

3 讨论与结论

BCEF表征林分生物量和蓄积量之间的关系，本研究中，桉树、相思、湿地松人工林的BCEF平均值分别为0.66、0.98、0.69 Mg·m−3，其中，桉树和湿地松BCEF与亚热带阔叶林接近（0.66 Mg·m−3），而相思BCEF则远高于桉树和湿地松，可能是由于相思树干和树枝生物量所占比例较大[8]，地上部分生物量相对较大。

BEF和表征林分器官生物量的分配状况。本研究中，桉树BEF平均值（1.26）低于温带阔叶林（1.4）和部分亚热带常绿阔叶林（1.39），相思（1.61）和湿地松（1.66）则高于温带和部分亚热带常绿阔叶林，但三者都低于热带阔叶林（3.4）[91]。桉树属于速生树种，自然整枝能力较强，且冠幅较小，树枝、树叶生物量占比小于相思、湿地松及其他常绿阔叶树种，且树干生物量占比高于其他树种[5]，因此桉树BEF平均值较小。桉树平均值（0.19）低于相思（0.23）和湿地松（0.22），且三者均低于IPCC报告的部分阔叶林（0.24 ～ 0.46），可能是因为桉树、相思、湿地松适生区降水量较大，土壤水分条件较充足，减弱了植株生物量向根系的分配。

林分结构特征对生物量估算系数的影响在不同树种之间存在较大差异。本研究中，桉树生物量估算系数的主要影响因子为树高和林分密度，相思生物量估算系数则主要受到胸径和蓄积量的影响，湿地松生物量估算系数与林分结构特征的关系特征不明显，但却受到气候因子（温度和降水量）和地形因子（海拔）较大影响。因此，在对不同树种生物量估算时，应考虑林分结构特征（树高、胸径、林分密度、蓄积量等）、气候因子（温度、降水量）及地形因子（海拔）等对生物量估算系数的影响。

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Differences in Biomass Estimation Coefficients ofspp.,spp. andand Their Key Influencing Factors

LIU Xiaohua1, DU Apeng2, XU Yuxing2, WANG Zhichao2, HUANG Runxia2, ZHU Wankuan2*

(1. Zhanjiang Mangrove National Nature Reserve, Zhanjiang 524022, Guangdong, China; 2. Research Institute of Fast-growing Trees, Chinese Academy of Forestry, Zhanjiang 524022, Guangdong, China)

Data from published literature on biomass measurements ofspp. (including×,×,×and),spp. (including,,,and) andforests in different locations in China were collected and analyzed. The characteristics of three common estimation coefficients of biomass (biomass conversion and expansion factor BCEF, biomass expansion factor BEF, and root/shoot ratio) in different forests and the relationship with stand structure characteristics (stand age, mean DBH, mean tree height, stand density, and standing volume), climatic factors (annual average temperature and annual average precipitation) and topographic factors (elevation) were summarized and differences examined. The results showed that the mean BCEF values ofspp.,spp., andforests averaged 0.66 Mg·m−3, 0.98 Mg·m−3and 0.69 Mg·m−3, respectively, the mean BEF values were 1.26, 1.61 and 1.66 respectively, and the meanvalues were 0.19, 0.23 and 0.22 respectively. The main factors influencing the biomass estimation coefficients offorests were tree height and stand density, while the biomass estimation coefficients offorests were mainly affected by DBH and stocking volume. Estimated biomass coefficients forforests were not significantly influenced by stand structural characteristics, but mainly by climatic factors (mean annual temperature, mean annual precipitation) and topographic factors (elevation). Therefore, differences in biomass estimation coefficients due to stand structure characteristics and climatic and topographic factors should be taken into account when estimating biomass of planted forests at the regional scale.

spp.;spp.;; estimation coefficients of biomass; impact factor

10.13987/j.cnki.askj.2023.04.002

S714.5

A

广东省林业科技创新项目（2022KJCX020）；广东省林业生态网络监测平台项目（2022CG644）

刘晓华（1991— ），女，硕士，研究方向为人工林生态监测。E-mail: liuxh324@163.com

竹万宽（1989— ），男，助理研究员，从事森林生态学研究。E-mail:zwk_2015@163.com