全 文 ：第 9卷 第 3期
2 0 01年 9月
中 国 生 态 农 业 学 报
Chinese Journal of Eco—Agriculture
Vo1．9 No．3
Sept．． 2001
沙地樟子松人工林初植密度及其调控研究*
张秋 良 常金宝
(内蒙古农业大学林学院 呼和浩特 010019)
摘 要 利用灰色系统理论中灰关联和灰糟测方法，对毛乌素沙地试区樟子橙人工林初植密度和中龄期(15~20
年)的适宜密度调控进行了评价与预 。研究结果证明沙地樟子松适宜的韧植株行距为 2m×2m，进入中静期后适
宜的株行距为3m~4m
关蕾词 沙地 赢色系统 初植密度 中龄杠
Study on the initial planting density and its adjustment of Pins sylvestri$vaF mongoli~a Litvln．artificial forest in
the sand lan d·ZHANG Qiu—Liang，CHANG Jin Bao(College of Forestry，Inner Mpngolia Agricultural University．
Hohhot 010019)，CJEA，2001，9(3)：35～37
Abstract This paper has evaluated the initia[planting density and calculated suitable densities of the mlddle age
Pinus sylvestrls vat- mongolica Litvin，artificial forest in M aowusu sand land．Using the gray system theory calcu
ration，it is shown that suitable initial p[antlng density of Pinus sylvestris var．mortgollca Litvin．forest in sand land
is 2m×2m(space)·According to calculation result，meanwhilet the suitable density for middle age Pinus sylz~stHs
var．rnongolica Litvin．artifcial forest in sand land is 3m~4m(space)，
Key W ords sand land，Gray system ，Initial p[anting density．M iddle-age forest
初植密度是影响抄地樟子松(Pinus sylvestris var．mongolica Litvin．)AI林能否存活和健康生长的关
键因素之一，不同密度的沙地樟子松人工林群体与沙地环境之间、林分中个体之间的相互作用规律不同。本
项研究根据沙地樟子松的实际生长状况，利用灰色关联和灰色预测理论确定出最佳的初植密度，并对不同初
植密度下沙地樟子松人工林的生长趋势进行预测，进而实现对沙地樟子松人工林的初植密度进行中后龄期
台理调控，这对理论和生产实践均具有重要意义。
1 数据来源与分析方法
依据1 982～1 995年伊盟林业治沙研究所在毛乌素沙地试区樟子松人工林实测数据进行研究。试验区内
流动沙丘为主，多为中、小型新月型沙丘和沙丘链，年均降水量为 403．7ram，年蒸发量为降水量的5．6倍，
天然植被稀疏，植被盖度仅为 lo ～l5 。在不同密度林分中采用抽样法确定标准木，通过观测其树高、胸
径及树冠等生长量采集数据。分析方法一是采用灰色关联分析原理，设有Ⅳ个数列
t}l，2，⋯ ，肘
10)： 1(1) 1(2)⋯ ， 1(肘)
z2(f)：zz(1)X2(2)⋯， ：(M)
(f) t1j (2)⋯ ， (肘 )
记数列z，对数列∞的关联系数为 厶 (f)，t表示采样时刻(点)，则
翕 ㈨
式中，k为常数 ，取 0 1≤ ≤l；△～为各个因素间最小绝对差，一般可取为零；△ 为各"VN素间最大绝对差；
A ( )为比较时刻因素间的绝对差。记数列 对数列 ∞的关联度为 ，用几何图形计算则
一
Sq
(2)
· 内蒙古自治区林业厅重点项目部分研究内容
收穑 日期：2001—03 26
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36 中 国 生 态 农 业 学 报 第 9卷
式中，s．为Xi．Xj的关联曲线与座标曲线的几何面积；s 为“ 自身关联系数围成曲线的面积。用代数式计算
则 ：
M
L， ( )
J一——丽一 t0 J
将某数列 ，与各个数列的关联度 由大到小排列 1行，称为各数列对 ，的关联序。若依次分别取各数
列作母线，计算与其他数列的关联度，并排列为矩阵，称为关联矩阵 二是采用灰色预测分析原理，利用 GM
(1．1)有残差辨识模型进行预测：
Y 一 ( ； B)d (4)
式中． 是按最sJ~-乘法估计的，即：
矗一E(A ；B) ( ；B)] (A B) Y (5)
则模型值 与实际观测值y 存在残差：
d—YN—Y 一YⅣ一 (J4 1 B)五 (6)
根据灰色系统理论思想，d中的 是灰色的，因而含有用信息。残差辨识就是再利用 d中a的有用信息，
即对残差中有用信息进行辨识。根据以上关联分析确定最佳初植密度，并利用灰色预测方法对不同密度樟子
按的生长趋势进行分析，进而对 15~20年(进入中龄阶段后)樟子松人工林的适宜密度进行预测。
2 结果与分析
2+1 多目标下沙地棒子松人工林适宜初植密度的灰色关联分析
不同初植密度配置的沙地樟子松人工林 14年生长指标有明显差异．用灰色关联理论进行多指标综合评
衰 1 不同韧植密度沙地棒子松人工林生长■
Tab 1 Tk iacrements 0f P,m 融 c．删 眦 “t札 u耐 diferent∞l叫 恤g,ienfities
l黼
n k妇 Jm 日m 9一】{ c Tre h
嚣 戳 ．． ：
【№m c Wood吼 IⅢ山 l锄 ‰c‘ 删
判。根据表 1，令 一株行距(2m×2m)
一 { 旺)lk一1，2，3．4，5)一{ (定期平
均生长量)． (树高)． (胸径)． (材
积)， 】(蓄积量))一(0．39，0．28，0．49，
0．0012，3．006)；同理可得 z 一株行距
(2m × 4m )一 f 0．41，0．27，0．50．
0．0013，1．63)，lz3一株行距 (3m×4m)一
{0．40，0．24，0．51，0．o012，1．000)． 。一株行距(4m×4m)一{0．35．0．22．0．37．0．0006，0．38}。因进行的分析
是因素选择，确定参考数列要选择指标数值最大最小值。参考数列为 。一{ 旺)lk一1，2．3，4，5)； (定期生
长量)越大越好，即 。(1)一O．41； 。(树高)越大越好，即z。(2)一0．28； 。(胸径)越大越好．即 (3)一0．51；
z。(材积)越大越好，即 。(4)一0．001 3； 。(蓄积量)越大越好，即 。(5)一3．006。从而 。一{0．41，0．28，0．51，
0．00]3，3．006)，利用灰色关联程序把 。和 ，的各项数据输入计算机运算结果为 maxB一2．133；minS一
0．0000。关联度为 G(1，1)一1．0000；G(1，2)一0．9369；G(1，3)一0．5453；G(1，4)一0．4442；G(1，5)一
0．3602。固G(1，2)一0．9369>G(1，3)一0．5453>G(1，4)一0．4442>G(1．5)一0．3602，所以在多指标灰色关
联综合评判下毛乌素沙地流动沙丘 14年龄的樟子松林初植密度为 2m×2m的生长最好，效益最高，其余依
次为 2m×4m>3m×4m>4m×4m，而初植密度 4m×4m效果最差。
2．2 沙地樟子松人工林生长高度预潮及调控
上述最佳初植密度是根据造林后 14年的生长量、蓄积量等生长指标确定的，但密度较大的林分(2m×
2m)郁闭早，林木个体间对光照、水分、养分等的竞争激烈到一定时期势必产生林分内林木的分化。幼龄阶段
表现为最佳的密度不一定对 15~20年(中龄后)的林木生长适宜，有时甚至相反。试验地 2m×2m的樟子松
林 14年林龄已开始自然整枝，固 衰2 沙地棒子拉人工林历年高度生长■
此有必要进行短期预测，对进入 Tab-2 The highestiRcreraenl of artificial Pinus sylvestris Va r．mongolica Litvin·
1 ～20年(中龄后)的不同初植
密度樟子松人工林生长状况进行
分析，进而对 1 5～20年的适宜密
度作出初步预测，以便采取有效
合理的抚育和管理措施 ，使林分
cm
Y
⋯
ear pace l平 1
1984 1985 1986 1987 198S 1 989 1990 1991 】姻2 1 993 1994 19g 5
2×： ；．5 8 30．0 9 8 — 54．0 0 2
2× ．4 ．2 ． 25．8 8．2 59．2 2 0 9．4 87．6 14．3
4× ．6 ．0 15．0 B 0 41．8 3．2 8 0 40 4 25．2
3× }0 3 ． 】5．2 4 3 45．0 7 8
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第 3朔 张秋良等：沙地樟子松凡工林初植密度及其调控研究 37
获得最犬的生态经济效益 根据灰色预测理论，建立樟子松连年高度生长量预测G(1，1)模型，并作短期预
报，其建模方式为首先根据樟子松不同初植密度下连续 l2年(1984～1995年)的高度生长量作时间数据序
列(见表 2)。根据表 2．分别对不同初植密度建立灰色动态序列GM(1，1)有残差分析的数学模型，把表 2中
表 3 沙地樟子松人工林生长高度预测输出结果
Tab 3 Forecasting tree height of Pinus sy[vestrisⅢ ．n~ongolica Litvin
株行距,／nl
Space
响应函数
Respondiag founefion
剩余标准羞 ( ) 精度检验 Precision test
S~rplus s~adatd口r0r C P
数值 评价 数值 评价
value Evduate Vahe EⅧIua
2×2 疗=1149 5887e 1149．589 0．6970 0．4361 良 1．000 好
： 嚣 器 嚣 导
3×4 疗一21．8153e。 一21 815 0．7438 0 3217 好 1 000 好
各株行距的逐年高度生长量数据输
入计算机，经过不断的模型精度检
验，其输出结果见表 3 采用表 3中
的数学模型分别对不同密度的樟子
松人工林的生长进行预测，结果见
表 4。由表4可知，不同初植密度对
l5～20年林龄樟子松的生长有明
显差异，且与造林后(14年)幼龄阶段所产生的影响不同。进入中龄后(1 5～20年)初植密度为 3m×4m(840
抹／hm )最适宜，其次为2m×4m初植密度，而 2m×2m(21 60株／hm )初植密度对高度生长产生不良影响
故 1996~2000年对 2m×2m初植密度的樟子松林采用疏伐的方式，降低林分密度，使其保持在 750～1200
抹／hm 为宜
表 4 不同韧植密度沙地樟子拙人工林生长高度襄色预测
Tab．4 Grey forecasting tree height of artificial Pinus s),lvestns vat-．mongolica J_Itvin．under different initial p]anting densities
株行距 ／m
Space
树高／cm Tree height
年 份 Years
非叠加预测 叠加预测 非叠加预测 叠加预测 非叠加预测 叠加预测 非叠加预剽 叠加预测
N
f
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⋯
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n g Nco- over
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2000
非叠加预测 叠加顶耐
No—over]rdng Overlying
{oTecastiag foT— stl g
2× 2
2×4
4× 4
1S．O
3 9
27 S
46 4
82．2
131．O
60 0
47．5
22 4
22．1
28 2
31．8
46．3
34．8
70．8
】9．0
19 5
26．6
29 4
2 5．6
33．8
17．7
17．2
2 5．1
52 0
27．3
45 3
33．0
84．2
15．7
】5．2
23 7
53．4
25．4
45．5
32．4
92．9
3 小 结
初植密度(株行距)对现有林分生长的影响较大，从沙地樟子松人工林生长 14年后平均高度、胸径、蓄积
量、材积和连年生长量综合评判看，其顺序为株行距 2m×2m>2m×4m>3m×4m>4m×4m，即沙地樟子
松人工林 0～14年林龄阶段适宜的初植密度为 2mx2m；根据樟子松沙地人工林生长的灰色预测分析结果，
其 15～20年林龄阶段的适宜株行距为 3m×4m，即对初植株行距在樟子松沙地人工林生长进入中龄后(1 5
～ 20年)应做调控进行疏伐，使其密度保持在 840株／hm 为宜；所进行的预测仅为短期预测，2000年后的生
长状况尚需对 1 996～2000年的抄地樟子松的实际生长状况进行观测，然后进行预测，才能为林分抚育管理
提供长远的科学依据。
参 考 文 献
1 王学萌 ，罗建军． 色 系统预测决策建模程序集．北京 ：科学普及出版社 ．1986
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