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湖南省杉木与马尾松不同起源下生长率模型1)

2014-08-08陈丽聪邓华锋黄国胜程志楚

东北林业大学学报 2014年2期
关键词:径阶生长率马尾松

陈丽聪 邓华锋 黄国胜 程志楚

(省部共建森林培育与保护教育部重点实验室(北京林业大学),北京,100083) (国家林业局调查规划设计院)

森林永续利用的一项重要措施就是实行限额采伐管理,而准确预测森林生长量是确定森林采伐限额的重要依据[1]。材积生长率模型是预测森林生长量的重要手段,材积生长率模型中常用的自变量为年龄和胸径[2-5]。曾小波[6]在 2000 年,利用 53株平均木解析木研究了闽东杉木人工林材积生长率;廖志云等[7]在2006年,利用西藏493个样地,建立西藏自治区主要树种的生长率模型。本研究利用湖南省第六次、第七次森林清查数据中杉木与马尾松的所有调查数据,建立不同起源下的生长率模型并进行对比分析。

1 数据来源与整理

湖南省在1999年、2004年分别进行第六次、第七次森林资源连续清查,本文利用两次清查数据,从中选出杉木(Cunninghamia lanceolata)与马尾松(Pinus massoniana)所有单木资料,其中杉木单木总株数为42 612株、人工杉木25 166株、天然杉木11 126株;马尾松单木总株数为21580株、人工马尾松5 921株、天然马尾松15 137株。

对两期数据进行连接处理,整合到一起。其中,样木材积是根据一元材积模型,通过单木胸径求算得来,根据前后两期单木胸径,求出两期胸径的平均值作为自变量,然后按照普雷斯勒公式计算。

计算出1999年到2004年5 a期间杉木与马尾松的材积生长率作为因变量,公式如下:

式中:G表示材积生长量,V7、V6分别表示第七次、第六次清查数据中的材积值,n表示间隔时间(5 a),Pv表示材积生长率。

理论上讲,随着林木年龄的增长,胸径会越来越大,而生长率也存在一个先上升,到达某一个顶峰之后,生长率开始随着胸径的变大而减小,当胸径的生长量等于或小于测量误差时,所测得的生长量可能为0或负值,这些都是正常发生的,不能随便剔除,而且由于数据量过大,如果是用3倍标准差的方法来剔除数据,很容易将正常的单木资料剔除,故本研究在整理阶段,不剔除任何数据,只在后期建模阶段,结合散点图与原始数据,剔除明显离散点。

整理结果发现,人工杉木两期平均胸径最小为5.15 cm,最大为41.25 cm,生长率最小为0.189 6%,最大为38.2456%;天然杉木两期平均胸径最小为5.15 cm,最大为39 cm,生长率最小为0.213 9%,最大为39.583 6%;人工马尾松两期平均胸径最小为5.05 cm,最大为 52 cm,生长率最小为 0.155 2,最大为36.039 6;天然马尾松两期平均胸径最小为5.05 cm,最大为74.4 cm,生长率最小为0.032 2%,最大为 38.122 1%。

2 结果与分析

由于森林资源清查数据的样木资料中只有胸径一个关键因子,没有树高与林龄,故选择的参考模型中应只有胸径一个自变量。徐雁南、周春国[5]在1996年关于单木生长率模型的研究中提到一个自变量只有胸径,且回归剩余标准差较小,能良好反应树木生长的模型。模型公式为:

P=a+b·D+c/D2+d·lnD。

其中:D 为胸径,a,b,c,d 为参数。

模型的建立分为建模和检验两部分,其中随即选取数据中的80%用于建模,剩余20%的数据用于模型的检验。用于检验的指标主要有决定系数R2、均方根误差、总相对误差及真实值与预测值线性关系的决定系数R21。具体公式见表1。

表1 模型检验评价指标

2.1 杉木生长率模型的建立

湖南省第六次、第七次森林资源连续清查都存在的保留木中,杉木单木共36 292株,其中包括人工杉木25 166株,天然杉木11 126株。由于数据量过大,散点图过于密集,故将数据进行0.5 cm的径阶分组处理。

2.1.1 人工杉木生长率模型

将25 166株人工杉木按80%与20%的数据比例分成两部分,其中20 242株用于建模,4 924株用于检验,建模数据的胸径范围为5.15~38.55 cm,生长率范围为0.19% ~38.24%;检验数据胸径范围为5.20 ~41.25 cm,生长率范围为0.19% ~36.80%,按0.5 cm径阶处理之后部分数据见表2。径阶整理后的散点图如图1。由图1可以看出存在部分离散点,然后利用径阶处理之后的数据结合原数据,剔除4个异样原数据,建模总数为20 238株,剔除离散点之后,重新按0.5 cm径阶处理,处理结果如图2。

表2 径阶处理后的人工杉木数据

图1 径阶整化后的人工杉木生长率散点图

图2 剔除离散点后人工杉木生长率散点图

根据生长率模型进行模型拟合,拟合结果如图3,决定系数R2=0.950生长率模型结果为P=79.024+0.616D -916.025/D2-26.692lnD。

图3 人工杉木生长率拟合效果图

用剩余20%数据进行检验,检验结果显示,模型的决定系数为0.95,总相对误差为0.39%,预估精度为95.73%,实测值与预测值线性关系的决定系数为0.82,残差分布图见图4。

由检验结果可以看出,人工杉木生长率模型的拟合精度到达95%以上,模型的建模效果跟检验效果都较好,残差分布无明显异质性,绝大多数残差点都落在±2倍标准差之间,模型适用性强。

图4 人工杉木生长率模型检验数据残差分析

2.1.2 天然杉木生长率模型

湖南天然杉木单木总株数总计11 126株,其中8 915株用来建模,2 211株用来检验,建模数据的胸径范围为5.15~34.80 cm,生长率范围为0.21% ~39.56%;检验数据胸径范围为 5.20 ~39.00 cm,生长率范围为0.25% ~35.29%,按0.5 cm 径阶处理之后,部分数据见表3。

表3 径阶处理后的杉木天然林数据

径阶处理后的散点图见图5,与人工杉木的处理情况类似,根据原数据与散点图的离散情况,剔除2个异样原数据,建模总数为8 913株,然后按0.5 cm径阶重新整理,散点图结果如图6。

图5 径阶整化后的天然杉木生长率散点图

图6 剔除离散点后天然杉木生长率散点图

根据生长率模型进行模型拟合,拟合结果如图7,决定系数R2=0.92生长率模型结果为P=93.264+0.901D -1 031.942/D2-33.707lnD。

图7 天然杉木生长率拟合效果图

用剩余20%数据进行检验,检验结果显示,模型的决定系数为0.92,总相对误差为1.13%,预估精度为93.24%,实测值与预测值线性关系的决定系数为0.86,残差分布图见图8。

图8 天然杉木生长率模型检验数据残差分析

由检验结果看出,天然杉木生长率模型的拟合精度达到93%以上,总相对误差较小,建模效果与检验效果都较理想,残差分布无明显异质性,绝大多数残差点都落在±2倍标准差之间,模型适用性强。

2.2 马尾松生长率模型的建立

湖南省第六次、第七次森林资源连续清查都存在的保留木中,马尾松单木共21 058株,其中包括人工马尾松5 921株,天然马尾松15 137株。数据处理方法与杉木一样,其中人工马尾松中4 756株用来建模,1 165株用来检验,建模数据的胸径范围为 5.05~50.15 cm,生长率范围为0.16% ~36.04%;检验数据胸径范围为 5.25 ~52.00 cm,生长率范围为0.32% ~34.62%;天然马尾松中12 178株用来建模,2 959株用来检验,建模数据的胸径范围 为5.05~74.40cm,生长率范围为0.03% ~38.12%;检验数据胸径范围为 5.05 ~44.05 cm,生长率范围为0.03% ~36.52%,将所有数据进行0.5 cm的径阶分组处理,处理之后的部分数据见表4、表5。

通过径阶处理之后的人工马尾松与天然马尾松的散点图见图9、图10。

表4 径阶处理后的人工马尾松数据

表5 径阶处理后的天然马尾松数据

图9 径阶处理后的人工马尾松生长率散点图

图10 径阶处理后的马尾松天然林生长率散点图

从散点图中可以明显可以看出存在异样点,结合原始数据与散点图,人工马尾松中剔除2个异样原数据,建模总数为4 754株,天然马尾松中剔除4个异样原数据,建模总数为12 174株,然后按0.5 cm径阶重新整理,散点图结果如图11、图12。

图11 剔除离散点后人工马尾松生长率散点图

图12 剔除离散点后天然马尾松生长率散点图

以上两种类型的散点图均可看出一定规律,根据生长率模型进行模型拟合,拟合结果如图13、图 14。

图13 人工马尾松生长率拟合效果图

人工马尾松模型的决定系数R2=0.905,生长率模型结果为 P=58.183+0.272D -685.983/D2-17.356lnD;天然马尾松模型的决定系数 R2=0.928,生长率模型结果为 P=50.582+0.143D -590.271/D2-14.059lnD用剩余的20%人工马尾松与20%天然马尾松进行上述模型的拟合检验,两种类型的各项检验指标结果显示,人工马尾松生长率模型的决定系数为0.91,总相对误差为1.69%,预估精度为94.45%,实测值与预测值线性关系的决定系数为0.74;天然马尾松生长率模型的决定系数为0.93,总相对误差为 0.62%,预估精度为 95.09%,实测值与预测值线性关系的决定系数为0.75,两种类型的残差分布图见图15、图16。

图14 天然马尾松生长率拟合效果图

图15 人工马尾松生长率模型检验数据残差分析

图16 天然马尾松生长率模型检验数据残差分析

由检验结果看出,人工马尾松与天然马尾松生长率模型的拟合预估精度都达到94%以上,总相对误差也较小,建模效果与检验效果都较理想,残差分布无明显异质性,绝大多数残差点都落在±2倍标准差之间,模型适用性强。

2.3 不同起源生长率模型的对比

将人工杉木与天然杉木、人工马尾松与天然马尾松拟合好的生长率模型进行分起源对比分析,对比结果见图17、图18。由图中可以看出,4种类型的生长率曲线趋势基本一样,人工杉木与天然杉木在胸径为11 cm左右时,生长率达到最大值,在胸径>11 cm时,人工杉木与天然杉木生长率有一定差别;人工马尾松与天然马尾松在胸径为13 cm左右时,生长率达到最大值,整个数据范围内,生长率变化情况基本一致。

图17 不同起源杉木生长率模型对比

图18 不同起源马尾松生长率模型对比

3 结束语

从4种类型的建模结果来看,所建模型精度都在90%以上,建模与检验指标都在允许误差之内,所建模型符合要求[5],而且本研究所用的研究数据来自全国森林资源连续清查,基本能反映全省情况,所建模型不仅可以用于研究数据范围内的推算,也可用于生长率预估。

由不同起源生长率对比结果可以来看,在胸径<11 cm时,人工杉木与天然杉木的生长率变化情况基本一致,在胸径>11 cm情况下,人工杉木的生长率比天然杉木的生长率下降更缓慢,即说明在胸径>11 cm时,同一胸径下,人工杉木比天然杉木生长率高;在胸径>35 cm时,同一胸径下,人工马尾松比天然马尾松生长率高,在胸径>43 cm后,基本都为天然马尾松。在相同胸径条件下,对人工马尾松、天然马尾松生长率曲线对应的生长率进行差异性检验,结果显示,差异不显著,即人工马尾松与天然马尾松生长率变化情况差别不大。

[1] 曾伟生.西藏天然云杉林兼容性材积生长率模型系统研究[J].北京林业大学学报,2008,30(5):87 -90.

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