西北地區紅樺天然次生林立地質量評價

王澤龍,李澤義,陳邑烜,馬孟良,姜在民,蔡 靖,3*

(1.西北農林科技大學 林學院,陜西 楊陵 712100;2.西北農林科技大學 生命科學學院,陜西 楊陵 712100;3.陜西秦嶺森林生態系統國家野外科學觀測研究站,陜西 寧陜 711600)

森林的生長和發展與立地質量息息相關,立地質量評價是掌握和研究森林生長環境以及環境對森林生產力影響的一個重要手段,是科學開展造林規劃設計、森林撫育經營等林業生產實踐的基礎,對實現森林可持續經營具有極其重要的意義[1-4]。

目前國內外學者多用樹高作為立地質量評價的指標,主要方法有立地指數、立地形、地位級法[5-8]。地位級法簡便易行,但相比立地指數法其精度和準確性較差。立地指數法在人工林中應用較廣,其優勢在于優勢樹高受林分密度影響較小,能夠比較客觀地反映森林立地質量[9]。然而在異齡林或混交林中,林分年齡這一概念意義不大,因此立地指數不適用于異齡林,且在一些國家森林調查中主要調查林分的平均年齡,由于優勢木年齡數據缺乏,限制了立地指數的應用[10-11]。立地形法回避了林分年齡的問題,所以適用于異齡林和混交林,但立地形受林分密度影響較大。因此目前有關立地質量評價方法還是以立地指數為主,立地形的應用較為少見,其評價效果有待進一步研究。

紅樺(Betulaalbosinensis)是我國特有樹種,具有較高的觀賞價值和經濟價值,其適應能力強,是我國北方高海拔地區重要的先鋒造林樹種,也是高山主要成林樹種[12-13]。但現存紅樺原始林較少,多為天然次生林,且普遍存在林內環境差、林木質量低等問題[14]。開展紅樺天然次生林立地質量評價是解決上述問題,充分發揮林地生產力的一項重要基礎研究。馬俊[15]建立了秦嶺南坡的紅樺天然次生林立地指數模型,但區域相對有限,目前未見有關紅樺天然次生林立地形方面的研究。本研究通過對西北地區紅樺主要分布地進行樣地調查,編制立地指數和立地形表,以期科學評價西北地區紅樺天然次生林的立地質量,對實現紅樺高質量森林經營管理和可持續發展具有現實和長遠意義。

1 材料與方法

1.1 數據收集與預處理

在陜西火地塘林場、甘肅洮坪林場、寧夏二龍河林場、青海北山林場等紅樺天然次生林分布較為集中地區,按照海拔、坡向、坡位等因子共設置臨時樣地85塊,樣地以紅樺純林為主,大小為20 m×20 m。樣地內進行每木檢尺,每個樣地選擇樹高最高、不受其他林木擠壓、無病蟲害、無斷梢的優勢木3株,并用生長錐鉆取樹芯,確定樹齡,數據統計信息見表1。對于調查數據,按齡級5 a、徑階2 cm整化,計算各齡級、徑階優勢木平均樹高和標準差,±3倍標準差為界剔除該齡級或徑階范圍之外的異常點。樣地數據中80%用于擬合,20%用于檢驗。

表1 樣地林分因子統計數據描述

1.2 研究方法

1.2.1 導向曲線的選擇 以各樣地優勢木樹高、年齡、胸徑的算術平均值為材料,選用9個常用的樹木生長模型來擬合胸徑-樹高、年齡-樹高生長曲線[16](表2),最終選擇相關性最大以及殘差平方和最小的模型作為導向曲線。

表2 樹木生長備選模型

1.2.2 立地指數和立地形表的編制 立地指數和立地形表的編制方法基本一致,本研究采用相對優勢高法進行編表[17]。計算公式如下

Kj=H0j/H0k

(1)

Hij=KjHik

(2)

式中:Kj為各齡階立地指數的調整系數;H0j是基準年齡的樹高值;H0k是基準年齡的樹高理論值;Hij是第i齡階第j指數級的樹高值;Hik為各齡階的樹高理論值。

1.2.3 立地指數和立地形表的檢驗 利用40個檢驗樣本數據進行落點檢驗和卡方檢驗。落點檢驗以檢驗樣本數據作散點圖,將其繪制于立地指數曲線圖和立地形曲線圖上,計算樣本數據溢出情況?？ǚ綑z驗的目的是檢驗立地指數曲線和立地形曲線與優勢木的樹高生長趨勢是否存在顯著差異,計算公式如下

(3)

式中:Ht代表樹高理論值;H0代表實際樹高值。

2 結果與分析

2.1 編制紅樺天然次生林立地指數表的可行性檢驗

立地指數法主要適用于同齡純林,因此需要對紅樺天然次生林是否適用立地指數進行檢驗。孟憲宇等[18]認為,天然次生林的徑階分布如果與正態分布沒有顯著性差異,便可視為“相對同齡林”。由于本研究樣地設置以紅樺純林為主,故只需對林分的徑階分布進行正態分布檢驗即可。隨機抽取一塊樣地,運用Origin 2019繪制林分胸徑分布直方圖(圖1),可以看出胸徑結構為一條主要分布于8～14 cm、以11 cm為峰點的單峰山狀曲線,近似于正態分布曲線,說明該樣地的紅樺天然次生林符合“相對同齡林”特征。其他樣地作相同分析,結果基本一致,因此本研究區域中的紅樺天然次生林可視為“相對同齡林”。

圖1 林分胸徑結構分布頻率

2.2 導向曲線擬合結果

用于擬合導向曲線的數據見圖2、圖3,采用SPSS 20軟件對所選9個備選模型進擬合(表3)。年齡-樹高關系擬合中,Sigmodial模型的決定系數最大(0.615);殘差平方和最小;胸徑-樹高關系擬合中,同樣是Sigmodial模型的決定系數最大(0.708),殘差平方和最小。因此選擇Sigmodial模型作為立地指數和立地形的導向曲線。其中,立地指數導向曲線方程為

圖2 年齡-樹高數據散點圖及導向曲線

圖3 胸徑-樹高數據散點圖及導向曲線

表3 樹木生長備選模型擬合結果

H=18.073/{1+exp[-(A-22.571)/9.144]}

(4)

立地形導向曲線方程為

H=19.793/{1+exp[-(D-12.218)/6.588]}

(5)

式中:H為優勢木樹高;A為優勢木年齡;D為優勢木胸徑。

2.3 基準年齡(胸徑)和指數級距確定

2.3.1 基準年齡(胸徑)的確定 基準年齡對于立地指數表或立地形表的準確編制影響十分明顯,選擇不當會對立地質量評價造成偏差,一般選擇樹高生長趨于穩定且能靈敏反映立地差異的年齡作為基準年齡[19-20]。由圖2可知,紅樺在40 a以后的生長趨于穩定,其成熟年齡一般為80 a,故將紅樺的基準年齡定為40 a。

為更好地比較2種評價方法的精度,選擇基準年齡對應的胸徑作為基準胸徑。運用表3中的模型對年齡-胸徑關系進行擬合(圖4),其中自變量為年齡,因變量為胸徑,經過篩選,Richard方程為最優模型,表達式為

圖4 年齡與胸徑關系擬合

D=30.814×[1-exp(-0.05×A)]2.402

(6)

將基準年齡A0=40代入式(6),求得D為20.7 cm,為方便編表,最終確定基準胸徑為20 cm。

2.3.2 指數級距的確定 指數級距主要根據在基準年齡(胸徑)時樹高的絕對變動幅度及經營水平來確定。根據編表數據,在基準年齡40 a時優勢木樹高的最大值為20 m,最小值為10 m;在基準胸徑20 cm時優勢木樹高最大值為19.5 m,最小值為10.1 m。根據紅樺的生長特性和樹高分布差值,確定指數級距為2 m,最終劃分10、12、14、16、18、20 m共6個立地質量等級。

2.4 立地指數表和立地形表

以導向曲線為基礎,按基準年齡(胸徑)時的樹高和指數級距,采用相對優勢高法,可編成立地指數和立地形表(表4、表5)。

表4 紅樺立地指數

表5 紅樺立地形表

2.5 立地指數與立地形表檢驗

2.5.2 落點檢驗 在立地指數曲線簇和立地形曲線簇中繪制檢驗樣本的散點圖。立地指數落點檢驗中(圖5),散點在曲線范圍外的有2個,占散點總數的5%,檢驗精度為95%;立地形落點檢驗中(圖6),散點在曲線范圍外的點有1個,占散點總數的2.5%,檢驗精度為97.5%。兩者誤差均較小,說明所編立地指數和立地形表能夠較好地反映紅樺天然次生林的立地質量,符合精度要求。

圖5 立地指數落點檢驗

圖6 立地形落點檢驗

2.6 立地指數與立地形模型的相關性

2.6.1 樹高生長預測的相關性 以檢驗樣本為例,通過查表確定每個樣地的立地指數和立地形,計算其齡階和徑階對應的樹高理論值并進行線性擬合(圖7)。理想情況下應該為y=x的直線,說明2種方法對樹高生長預測具有高度的一致性。經過擬合,得到方程SF=1.255+0.934×SI,相關系數為0.897,說明兩者在樹高生長預測中具有高度相關性。

圖7 立地指數與立地形樹高預測值線性擬合

2.6.2 立地質量評價的相關性 作為評價同一研究對象的2種不同方法,在評價結果上應該具有較好的相關性,即對于同一個樣地,應該劃分為相同的立地質量等級。為方便比較,分別用1、2、3、4、5、6表示10、12、14、16、18、20 m共6個不同立地質量等級。將全部樣地通過查立地指數和立地形表,確定其立地質量等級(表6)。比較發現,2種方法在立地質量等級劃分上存在一定的一致性,就整體立地質量而言,均呈現正態分布趨勢,立地質量等級劃分相同的樣地共39塊,占比47.56%。但2種方法也存在一定的差異性,其中立地形中等級3、4所占比例最高,分別為39.02%、37.80%,其次是等級2,占比10.98%;立地指數中立地質量等級占比最高的是等級4、5,分別為40.24%、21.95%,其次是等級3,占比15.85%。立地指數等級高于立地形的樣地共30塊,占比36.59%,總體來看,立地指數對立地質量等級的評價高于立地形。

表6 2種方法立地質量等級劃分的比較

2.7 不同地區的立地質量比較

按照編制的立地指數和立地形表對4個地區的立地質量進行評價(表7),陜西火地塘林場樣地的立地質量主要為4、5、6級,寧夏二龍河林場樣地的立地質量主要為3、4、5級,青海北山林場和甘肅洮坪林場樣地的立地質量主要為2、3、4級。因此,總體來看,陜西火地塘林場的立地質量最好,寧夏二龍河林場次之,青海北山林場和甘肅洮坪林場立地質量則一般。

表7 不同地區立地質量等級比較

3 討論

3.1 立地指數和立地形的適用性

利用立地指數來評價立地質量主要基于以下假設:優勢木樹高的生長取決于立地質量,與林分密度無關。這一點在很多研究中已被證實,并且有大量學者將這一方法應用于栓皮櫟(Quercusvariabilis)、楠木(Phoebezhennan)等天然次生林的立地質量評價中,均取得了良好的評價效果[5,18,21-23]。本研究通過繪制林分胸徑結構分布圖,驗證了紅樺天然次生林符合“相對同齡林”的基本特征,這為立地指數法的應用提供了重要基礎,同時從模型擬合和評價結果來看,立地指數法在紅樺天然次生林中具有良好的適用性。與馬俊[15]在秦嶺南坡紅樺天然次生林的研究相比,本研究擴大了研究范圍,提高了模型預測精度,能夠為西北地區紅樺天然次生林評價提供較為可靠的依據。立地形評價立地質量主要基于2個假設:①樹高胸徑關系和立地質量之間存在確定相關關系;②林分密度對優勢木樹高胸徑關系影響不顯著[24]。Fu等[25]在對吉林省中東部地區的蒙古櫟和朝鮮松天然林中的研究證明了以上假設的成立。李清順等[26]在對馬尾松的研究中認為,當優勢木生長不受周圍樹木競爭的影響時,可以忽略林分密度對優勢木胸徑樹高關系的影響,本研究調查區域的紅樺天然次生林樣地,林分密度指數均在1 000以下,且紅樺為唯一優勢樹種,因此林分內生長競爭較小,基本能夠滿足上述條件,這為立地形在紅樺天然次生林中的應用提供了重要基礎。立地形與林分斷面積以及衡量立地質量的生態指標之間存在顯著相關關系[27-31],后續可以補充研究立地形與林分蓄積量之間的關系,以便建立與立地生產力的直接關系,從而進一步證明立地形評價立地質量的科學性。

3.2 立地形與立地指數比較

通過對2種模型進行卡方檢驗和落點檢驗比較,立地形模型的卡方值小于立地指數模型,落點檢驗精度大于立地指數模型,說明立地形對于樹木生長的預測和立地質量的反映均優于立地指數。從年齡與樹高、胸徑擬合的結果看出,隨著年齡的增長,胸徑和樹高的增長速度并不一致,紅樺在40 a前樹高快速增長,40 a之后樹高生長速度極為緩慢,而胸徑的增長則表現出更好的穩定性,同樣從樹高與年齡、胸徑的擬合結果來看表現出相同的規律,這可能是立地形在紅樺立地質量評價中表現出更高精度的主要原因。從2種方法對樹高生長預測方面來看,兩者擬合相關系數為0.897,具有高度相關性。沈劍波等[32]在長白落葉松人工林中對2種方法相關性也進行了比較,但結果表明2種方法相關性較差,可能是因為人工林相比天然次生林更易受到人為因素的干擾,從而影響了林分密度,降低了立地形評價的準確性。有學者提出通過建立多隱含層神經網絡方法為基礎的立地形模型,可以顯著提高立地形與立地指數的一致性,這也為立地形代替立地指數提供了更加可靠的思路[21]。

4 結論

對西北地區紅樺天然次生林進行樣地調查,得到257組優勢木數據,選取9個樹木生長模型進行年齡-樹高關系、胸徑-樹高關系擬合,確定立地指數導向曲線H=18.073/{1+exp[-(A-22.571)/9.144]}和立地形導向曲線H=19.793/{1+exp[-(D-12.218)/6.588]},運用相對優勢高法編制了立地指數和立地形表,落點檢驗精度分別為95%和97.5%,并通過了卡方檢驗,可作為西北地區紅樺天然次生林立地質量評價的依據。

立地指數和立地形在紅樺天然次生林的立地質量評價中表現出較好的一致性,在4個不同地區的立地質量評價中,陜西火地塘林場立地質量最優,寧夏二龍河林場次之,青海北山林場和甘肅洮坪林場立地質量一般。在實際生產應用中胸徑相比年齡數據更易獲取,且測定更準確,當缺乏優勢木年齡數據時,在選取符合條件的優勢木的基礎上,可以考慮用立地形作為評價紅樺天然次生林立地質量的指標。