何仁华，邱永华，徐 佳，孔 振，董大川，高培军*

（1. 浙江省衢州市衢江区林业局，浙江 衢州 324022；2. 浙江省遂昌县林业局，浙江 遂昌 323300；3. 浙江农林大学亚热带林培育国家重点实验室培育基地，浙江 临安 311300）

基于毛竹胸径和秆高对竹材产量估算模型的构建

何仁华1，邱永华2，徐 佳1，孔 振3，董大川3，高培军3*

（1. 浙江省衢州市衢江区林业局，浙江 衢州 324022；2. 浙江省遂昌县林业局，浙江 遂昌 323300；3. 浙江农林大学亚热带林培育国家重点实验室培育基地，浙江 临安 311300）

以毛竹（Phyllostachys heterocycla cv. pubescens）为研究对象，通过测定3度毛竹、4度毛竹砍伐后的胸径、秆高和秆重等因子，建立毛竹胸径、秆高与秆重的多元线性方程：Y1= 8.336X1＋2.882X2－70.954（模型的回归系数为0.933），Y2= 8.613X1＋2.670X2－69.310（模型的回归系数为0.982），其中，X1为胸径，X2为秆高，Y1为3度（5年生）毛竹秆重，Y2为4度（7年生）毛竹秆重，经检验方程具有实际意义，可以作为毛竹竹材采伐量快速估算模型。

毛竹；胸径；秆高；秆重；回归分析

毛竹（Phyllostachys heterocycla cv. pubescens）是我国竹类资源中分布面积最大，经济价值最高的笋竹两用竹种[1~3]。竹材产量是衡量竹林经济效益的重要指标之一，在生产中通常采用经验估算法。近年来，国内外对竹子生物量进行了大量研究，王太鑫等在对巴山木竹种群生物量结构研究表明，同一龄级的个体，单株竹叶构件的重量和秆的胸径与高度之间，以及秆的胸径与高度相近的个体，单株竹叶构件的重量和个体年龄之间，必然具有更加显著的相关关系[4]。鲁顺保等通过对江西省14个毛竹主产区不同立地条件毛竹生物量的研究结果表明，海拔与立竹度、胸径、郁闭度和竹腔厚显著相关，竹材重量随海拔升高而减小[5]。洪伟等对毛竹枝、叶生物量模型研究表明，毛竹枝、叶生物量是毛竹生态系统中经济指标和生态指标最基本的数量特征，阐述了林分各因子与毛竹枝、叶生物量之间的相互关系进行线性和非线性数学模型拟合[6]。黎曦等应用生物量优化模型对毛竹林生物量的分配规律进行研究，结果表明，用胸径和竹高可以很好地拟合毛竹竹秆、竹枝、地上部分、地下部分及总生物量模型[7]。陈辉等通过单株生物量与胸径（D）、高度（H）、立竹量（N）及年龄（A）4因子之间的关系建立回归模型，估算闽北毛竹林的生物量与生产力[8]。这些模型的建立，为估算竹林生产力提供了重要依据，但由于模型中参数指标比较多，在快速估算竹材产量时应用较少。

本文通过对毛竹胸径、秆高与秆重等因子的调查，应用回归分析法建立毛竹胸径、秆高与秆重的多元线性方程，为生产中毛竹竹材产量预测提供快速估算模型。

1 试验地概况

试验地位于浙江省遂昌县、衢江区毛竹林生产基地，属中亚热带季风气候，温暖湿润，四季分明，年平均气温为17.1℃，最高气温为40.1℃，最低气温为－9.7℃，年降水量为1 212.5 mm，≥10℃年积温5 273.3℃。毛竹林土壤属山地红壤，pH5.3 ~ 6.0，土层深度均在60 cm以上。试验地竹林为毛竹笋竹两用林，立竹密度2 700 ~ 3 300株/hm2，年龄结构1度：2度：3度为2：2：2：1，立竹分布均匀。

2 材料和方法

2.1 实验材料

实验材料为3度毛竹（5年生），4度毛竹（7年生）。

2.2 实验方法

2009年2－3月，在样地调查的基础上，采用抽样方法，选取典型样地，选择年龄为3度、4度，胸径分别约为8、10、12、14 cm毛竹各10株，按正常采伐伐倒全株，去掉竹枝叶和梢部，测量胸径、秆高与秆重。将试验所得数据输入分析软件SPSS13.0进行线性回归分析，建立毛竹胸径、秆高与秆重的多元线性方程，对方程进行检验。

3 结果与分析

样株测量结果见表1。

表1 样株测量结果Table 1 Determination of culms

3.1 3度毛竹胸径、秆高与秆重的回归模型

将3度毛竹的数据输入分析软件SPSS13.0进行线性回归分析，建立毛竹胸径、秆高与秆重的多元线性方程。

表2为模型综述表。包括采用全回归模型进行拟合时模型的回归系数（R）、回归系数的平方值（R2）、调整的相关系数的平方值和估计值的标准误差。从表中可以看出，2个自变量全部用作输入变量，没有变量剔除。因此，这两个自变量对于因变量来说都有相关性，都可以引入方程中去。模型的相关系数等于0.933，说明自变量与因变量之间有比较好的相关性。R2= 0.870，表示这2个变量一起，可以解释因变量87.0%的变异性。

表2 模型综述Table 2 Summary of the model

表3为方差分析表，利用该表作回归系数的显著性检验。由于显著性概率小于5%，所以拒绝原假设，即认为回归系数不为零，回归方程是有意义的。

表3 方差分析Table 3 Analysis of variance

表4为系数分析表。表中列出了常数项和各个自变量对应的非标准化系数（包括常数项和变量系数的取值以及标准误差）、标准化系数（Beta值）、t值和显著水平（Sig.）。

表4 系数分析Table 4 Analysis of coefficient

综合以上信息，用全回归法最后得到的多元回归方程式为：

R = 0.933。

式中，X1为胸径（cm），X2为秆高（m），Y1为秆重（kg）。

3.2 4度毛竹胸径、秆高与秆重的回归模型

将4度毛竹的数据输入分析软件SPSS13.0进行线性回归分析，建立毛竹胸径、秆高与秆重的多元线性方程。

表5为模型综述表。从表5中可以看出，相关系数等于0.982，说明自变量与因变量之间有比较好的相关性。R2= 0.964，表示这2个变量一起，可以解释因变量96.4%的变异性。

表5 模型综述Table 5 Summary of the model

表6 方差分析Table 6 Analysis of variance

表7 系数分析Table 7 Analysis of coefficient

综合以上信息，用全回归法最后得到的多元回归方程式为：

R = 0.982。

式中，X1为胸径（cm），X2为秆高（m），Y2为秆重（kg）。

4 小结与讨论

4.1 小结

通过以上分析和检验说明胸径、秆高与秆重具有线性关系，其线性回归方程为：

经检验方程具有实际意义。

4.2 讨论

影响毛竹竹材产量的因素很多。毛竹竹材产量与地理纬度影响较大，从毛竹分布的北缘到中心分布区、核心分布区受温度和降水量的影响，毛竹高度发生明显变化，单株秆重将明显提高。此外，毛竹竹材产量还受到海拔、坡度、土壤质地、人工施肥管理等的影响。在构建快速估算模型时，可考虑根据地理环境条件、经营管理强度等因子，引入校正系数，以使估算结果更准确。

[1] 周芳纯. 世界竹类资源[J]. 竹类研究，1998（1）：4－10.

[2] 包英爽，李智勇. 国外竹产业的发展现状及趋势汇[J]. 世界竹藤通讯，2005（3）：78－83.

[3] 汪奎宏，李琴，高小辉. 竹类资源利用现状及深度开发[J]. 竹子研究汇刊，2000，19（4）：72－75.

[4] 王太鑫，丁雨龙，李继清，等. 巴山木竹种群生物量结构研究[J]. 竹子研究汇刊，2005，24（1）：19－24.

[5] 鲁顺保，饶玮，彭九生，等. 立地条件对毛竹生物量的影响研究[J]. 浙江林业科技，2008，28（4）：22－27.

[6] 洪伟，郑郁善，邱尔发，等. 毛竹丰产林密度研究[J]. 林业科学，1998，34（1）：1－4.

[7] 黎曦. 赣南毛竹、硬头黄竹、坭竹等竹林生物量的研究[D]. 南京：南京林业大学，2007.

[8] 陈辉，洪伟，兰斌，等. 闽北毛竹生物量与生产力研究[J]. 林业科学，1998（S1）：32－37.

Establishment of Model for Culm Yield of
Phyllostachys heterocycla cv. pubescens Based on DBH and Height

HE Ren-hua1，QIU Yong-hua2，XU Jia1，KONG Zhen3，DONG Da-chuan3，GAO Pei-jun3*
（1. Quzhou Qujiang Forestry Bureau of Zhejiang, Quzhou 324022, China; 2. Suichang Forestry Bureau of Zhejiang, Suichang 323300, China; 3. State Key Laboratory Cultivation Base of Subtropical Silviculture, Zhejiang A＆F University, Lin’an 311300, China）

Determination was made on DBH, height and weight of fell 5- and 7-year Phyllostachys heterocycla cv. pubescens. Multivariate linear equations were established as Y1= 8.336X1＋2.882X2－70.954 (regression coefficient = 0.933), Y2= 8.613X1＋2.670X2－69.310 (regression coefficient = 0.9820), in which X1= DBH，X2= height，Y1= weight of 5-year culm, and Y2= weight of 7-year culm.

Phyllostachys heterocycla cv. pubescens; DBH; culm height; culm weight; regression analysis

S758.5

A

1001-3776（2014）04-0021-04

2014-01-03；

2014-06-15

浙江省科技厅农业重大攻关项目（2006C12112，2012T201-16）

何仁华（1966－），男，浙江衢州人，工程师，从事竹林高效培育技术示范与推广；*通讯作者。