全 文 ：第 29 卷　第 2期
2007 年 3 月
北　京　林　业　大　学　学　报
JOURNAL OF BEIJING FORESTRY UNIVERSITY
Vol.29 , No.2
Mar., 2007
收稿日期:2006--03--28
http: journal.bjfu.edu.cn
基金项目:中澳合作项目(FST97 77).
第一作者:花利忠 , 博士生.主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持.电话:028--85232105　Email:lizhong7225@sina.com　地址:610041中国
科学院水利部成都山地灾害与环境研究所.
责任作者:贺秀斌 , 博士 , 研究员.主要研究方向:土壤侵蚀与水土保持.电话:028-85232105　Email:xiubinh@imde.ac.cn　地址:同上.
3--PG模型在华南尾叶桉人工林的应用研究
花利忠1 , 2　江希钿3　贺秀斌1
(1中国科学院成都山地灾害与环境研究所　2 中国科学院研究生院　3福建农林大学林学院)
摘要:3--PG模型是一个应用气候 、立地条件 、经营措施和树木生理特性来模拟森林生长的机理模型 ,在国外被广泛
应用于森林经营.为了准确 、快速预测速生尾叶桉人工林生产力 , 该文运用 3--PG模型对我国广东省雷州半岛上广
泛种植的尾叶桉的生长规律进行研究.用纪家林场尾叶桉标准地 4 年的观测数据来校正模型参数 , 用河头林场尾
叶桉生长数据来验证模型在新立地条件下的性能.模型校正结果中 ,林分材积 、树高和胸径的模拟平均精度都超
过92%,相关系数超过 0.93;除树根外林分生物量和叶面积指数的模拟精度都超过83%;观测的树根生物量比模型
值偏低40%,主要原因是树根系统非常庞大复杂 ,远远超出了我们所能挖掘的深度 ,因此测定粗根和细根的生物量
都会偏低.模型验证结果中 , 林分材积 、树高和胸径的平均模拟精度都超过 94%,相关系数达到 0.98 以上.研究结
果表明:3--PG模型是预测桉树人工林生产力的一种有效工具 ,一旦模型被参数化便可应用于不同地区 , 而且其模
拟精度和可靠性是令人满意的.
关键词:3--PG模型 , 林分生长过程 , 尾叶桉
中图分类号:S758　　文献标识码:A　　文章编号:1000--1522(2007)02--0100--05
HUA Li_zhong1 , 2;JIANG Xi_dian3;HE Xiu_bin1.Application of 3-PG model in Eucalyptus urophylla
plantations of southern China.Journal of Beijing Forestry University(2007)29(2)100-104 [ Ch , 15 ref.]
1 Institute of Mountain Hazards and Environment , Chinese Academy of Sciences , Chengdu , 610041 , P.R.
China;
2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences , Beijing , 100049 , P.R.China;
3 Forestry College of Fujian Agriculture and Forestry University , Fuzhou , 353001 , P.R.China.
The 3_PG process_based forest growthmodel is increasingly widely used for both research and management
of various forests in a number of countries in relation to climate , soil conditions , forest management and
species.In order to reliably and rapidly predict plantation production of fast_growing Eucalyptus urophylla , the
3_PG model was applied to study the growth laws in the stands of E .urophylla on the Leizhou Peninsula of
Guangdong Province.The model was calibrated on the basis of 4_year monitoring data at Jijia Forest Farm and
was tested using growth data at Hetou Forest Farm.The calibration results for various stand variables were very
satisfactory(overall mean r2>0.93 and mean accuracy >92%for stand growth;accuracy >83%for stand
biomass and LAI)except that root biomass was overestimated about 40%.In both cases of fine and coarse root
measurements , root biomass may be underestimated because root system actually extended to greater depth than
that can be assessed.In the test , all the mean accuracies were > 94%, with r2 > 0.98.The results
demonstrated that the 3_PG model was a convenient and efficient means of predicting the productivity of E.
urophylla plantations , and can be used to predict the performance of that species and its response to conditions
in new areas with the satisfactory accuracy and reliability when parameterized for a particular species.
Therefore , it has considerable potential value as a research tool and practical means of providing a sound and
credible basis on sustainable E.urophylla plantations for forest managers.
Key words　3_PG model , stand growth process , Eucalyptus urophylla
　　3-PG(Physiological Principles Predicting Growth)模
型[ 1] 由 Landsberg和Waring 在 1997 年开发.它是一
个基于生理过程的 、以月为时间尺度的林分生长预
测模型 ,旨在成为测量为基础的传统经验模型和碳
平衡为基础的生理过程模型的纽带[ 1] .它与统计模
型明显不同 ,统计模型对气候因子(特别是降雨量和
太阳辐射等)和经营措施不敏感 ,但这二者恰恰与林
分生长有密切关系[ 2] ,而且不能用来模拟诸如二氧
化碳浓度 、温度 、养分和水分等因素的变化对森林生
长所带来的影响[ 3] .3-PG模型模拟林分生长时 ,既
考虑了树种的特性 ,又结合了立地条件 、气候条件和
经营措施 ,已被世界上许多国家和地区广泛应用于
研究针叶和阔叶人工林的生长规律[ 4-6] .3-PG 模型
最初用 EXCEL 的宏语言开发.考虑到盐分对林分
生长的影响 ,Morris等[ 7] 改进了模型 ,增加了盐分平
衡模块 ,并用 Visual Basic 6.0 编写为Windows可视
化界面 ,可操作性大大增强.本文所用的就是这个
改进的版本.目前 ,该模型已嵌入地理信息系统软
件ArcGIS中 ,与 ArcMapTM无缝集成 ,可应用卫星影
像数据在大尺度上预测森林生产力.
桉树在19世纪后期被引入我国广东省 ,以其速
生 、高产 、轮伐期短的特性而成为中国南方的主要人
工林树种 ,种植面积 154万 hm2 左右[ 8] .在我国华
南地区 , 优良桉树品种 ———尾叶桉(Eucalyptus
urophylla),其材质优良 ,制浆率高 ,轮伐期短而被大
面积推广.4 ～ 5年短轮伐期的尾叶桉人工林要求经
营者在短期内提出营林和抚育决策并能快速更新这
些决策.在这种情况下 ,林业经营者迫切需要一种
快速 、准确 、有效的模型来预测桉树人工林的生产
力.本文用 3-PG模型研究桉树人工林的生长规律 ,
采用雷州半岛纪家林场 3块尾叶桉标准地 4年的观
测数据来校正模型参数 ,将校正的模型应用于河头
林场来验证模型在新立地条件下的性能.旨在为林
业经营者合理经营桉树人工林提供重要的决策依据.
1　实验地概况及研究方法
1.1　实验地概况
实验样地位于广东省雷州半岛南渡河流域的纪
家镇(20°54′N 、109°52′E)和河头镇(21°05′N 、109°55′
E).雷州半岛属于亚热带季风气候区 ,最热月 7月
的平均气温 28.9℃, 最冷月 2 月的平均气温
15.2℃.平均海拔 30 m左右.6—10月为热带风暴
及台风季节 ,一般每年台风2 ～ 3次 ,严重影响林木
的生长.纪家和河头两地相距约 40 km ,纪家土壤为
玄武岩质粘土 ,而河头属于浅海沉积物砂质壤土.
1.2　研究方法
对实验样地进行林分生长 、气象因子和土壤性
质的观测(详见文献[ 9]),纪家样地的测量结果用来
校正模型 ,河头数据用来验证模型.
1.2.1　林分生长因子测定
纪家林场设立了 3 块尾叶桉人工林标准地 ,其
尾叶桉种植时间为 1996年 6 月 ,种植密度为 2 150
株 hm2 ,每块标准地面积约为 0.025 hm2 ,约有 70棵
树.河头林场设立了同期种植的 1块尾叶桉人工林
标准地 ,面积约0.16 hm2 ,种植密度为 1 350株 hm2.
对纪家(1999 年 9 月—2002年 9 月)和河头林
场(1999年 9月 —2000 年 9 月)每半年进行一次树
高和胸径的测定.用钢卷尺测定标准地上的所有林
木的胸径 , 树高采用瑞典产的测高仪(Vertex
hypsometer)测定(在纪家林场的每块标准地上选择
胸径最大的 5株 ,河头选择32株来计算优势木平均
高).在标准地上共设 12个样方进行凋落物的收
集 ,并计算凋落物量;用植物冠层分析仪(Accupar)
测定冠层叶面积指数;按不同径阶选择 6株树进行
生物量测定 ,包括:叶 、皮 、枝(活枝和死枝)和干的生
物量;每株树选取 100片叶子进行比叶面积计算.
1.2.2　林冠层气象因子测定
在两个实验地各建一座自动气象观测站对太阳
辐射 、降雨量 、风速 、最高温度 、最低温度和相对湿度
等主要气象因子进行定位观测.纪家林场样地的观
测时间为 1998—2001年 ,河头为 1999年 9月—2001
年 8月.模型运行所需气象数据除实测资料外 ,其他
年份的数据源于湛江市气象资料的校正结果.
2　3--PG模型
2.1　原　理
3-PG 模型(图 1)以月为尺度通过一系列方程
动态模拟碳量平衡 、水量平衡 、盐分平衡和太阳辐射
变化 ,以此来模拟林分的动态生长过程.模型采用
Beer--Lambert日光消减规律模拟林分冠层吸收的光
合有效辐射(PAR),受养分(或肥力)、土壤含水量 、
林龄 、水汽压亏缺(VPD)、土壤盐分 、霜冻和温度等
因子的共同影响 ,只有少部分 PAR用于树木的光合
作用 ,这部分 PAR按一定的量子效率同化 CO2 合成
有机物质.用 3-PG模型计算净光合速率 PN(用林分
冠层所固定的碳表示 ,单位为 g m2)的公式[ 7]如下:
PN =φp(1 -e(-kLAI))ffrost f age ftemp f salt ×
min(fD , fθ)(αc +βf nut)cpp (1)
式中 , φp为光合有效辐射(PAR), k 为消光系数 , LAI
为叶面积指数 , αc 为冠层量子效率 , β为冠层量子
效率的调节系数 , f nut为每月的肥力 , cpp为净 、总光合
速率之比值(模型假定 cpp为(0.45±0.05)[ 1]), f frost 、
f age 、f temp 、f salt 、fD 、fθ分别为霜冻天数 、林龄 、温度 、盐
分 、水汽压亏缺和土壤含水量的函数.
模型根据异速生长方程(树叶 、树干生物量和树
101第 2期 花利忠等:3--PG模型在华南尾叶桉人工林的应用研究
图 1　3--PG 模型原理
FIGURE 1　Principles of 3-PG model
木胸径关系)所计算的树叶 、树干和树根各部分的比
例进行动态分配林分冠层所固定的碳[ 1] .树干所吸
收的碳转化为木材产量(这部分不包括树皮和小树
枝的生物量)[ 7] .同时模型根据土壤水贮量变化来
模拟月森林水量平衡 ,它模拟了大气降水 、地下水 、
灌溉水 、林分蒸腾 、下渗和土壤水之间的动态变化.
其中林分蒸腾量用改进的 Penman-Monteith 方程计
算 ,该方程中的冠层导度(gc)的计算考虑了土壤含
水量 、林龄 、温度 、土壤盐分和叶面积指数等因子的
影响 ,如下式[ 7] :
gc =gcm fθf age f temp f salt fDLAI 3 (2)
式中 , gcm为最大森林冠层导度.
2.2　模型的数据输入
1)每月的气象因子:太阳辐射 、风速 、降雨量 、
平均最高温度 、平均最低温度 、霜冻天数 、水汽压亏
缺.这些数据可以是多年气象数据的平均值 ,也可以
是连续几年的气象数据.
2)立地条件:经度 、土壤质地 、土壤最大有效含水
量、土壤深度 、肥力水平和肥力衰退指数等 12个参数.
3)经营措施:种植时间 、种植密度 、疏伐类型 、
间伐强度和采伐年龄等 12个参数.
4)树种生理参数:消光系数 、冠层量子效率 、枯
落物最大分解率 、树根更新率和木材密度等共 48个
参数.
2.3　模型的数据输出
输出项包括林分材积(m3 hm2)、连年生长量
(m3 hm2)、平均生长量(m3 hm2)、林分密度(株
hm
2)、断面积(m2 hm2)、胸径(cm)、树高(m)、土壤含
水量(mm)、冠层导度(m s)、叶重(kg m2)、干重(kg
m
2)、根重(kg m2)、净光合速率(g m2)、总光合速率
(g m2)、液流通量(L (m2·d))、叶面积指数 、蒸腾量
(mm)和水分利用效率(m3 mL)等指标[ 10] .
2.4　模型参数校正
3-PG模型中的大多数参数是基于林分的直接
测定获得的 , 对于无法测定或通过可靠方法计算的
参数则根据尾叶桉的生长特性及生理知识 ,并参考
已参数化的相关树种的资料 ,系统 、客观地改变它
们 ,获取模型结果与相应观测数据的最好拟合.
Morris博士提供了澳大利亚广泛种植的蓝桉
(Eucalyptus globules)的全部参数[ 11] , 这套缺省参数
成为本文尾叶桉参数计算的有效起点.根据野外测
定的数据逐个校正了模型参数 ,而且改进的模型自
带一个参数校正模块 ,用于一次测试多个参数值改
变的模型输出结果.模型校正程序详见文献[ 10] .
3　结果与分析
3.1　模型校正结果
通过对 3块尾叶桉标准地 4年时间的观测 ,本
文获取了模型的全部参数.表 1列出了模型的一些
重要生理参数和立地参数及其数据来源.
表 1　模拟尾叶桉生长所用的主要生理参数和立地参数
TABLE 1　Major physiological parameter values and key site
factors for modeling growth of E.urophylla
参数含义 符号 参数值 数据来源
消光系数 k 0.55 缺省值[11]
冠层量子效率 (g·MJ-1) αc 2.4 缺省值[11]
冠层量子效率的
调节系数 (g·MJ-1) β 1.4 拟合
最大冠层导度 (m·s-1) gcx 0.012 拟合
光合作用的最高温 ℃ tmax 32 拟合[ 12]
光合作用的最低温 ℃ tmin 10
光合作用的最适温 ℃ t opt 27
枯落物最大分解率 γfx 0.1 直接测定
枯落物分解系数 1 cγ 15 缺省值[1]
枯落物分解系数 2 kγ 4 枯落物与林龄关系计算[ 1]
树叶的分配系数 1 a fc 0.1 树叶生物量与胸径关系计算[1]
树叶的分配系数 2 nfb 1.8
树叶的分配系数 3 aff 1.5
树干的分配系数 1 as 0.052 树干生物量与胸径关系计算[6]
树干的分配系数 2 ns 2.85
树根的分配系数 1 R 1 0.6 拟合[ 1]
树根的分配系数 2 R 2 2.0
树根每月的更新率 γr 0.025 缺省值[1]
初始皮枝比例 PB 0 0.60 直接测定
最终皮枝比例 PB 1 0.25 直接测定
皮枝比例递减率 PB d -0.4 皮枝比例与林龄关系计算[ 6]
初始比叶面积 (m2·kg -1) σ0 16 直接测定
最终比叶面积 (m2·kg -1) σ1 11 直接测定
比叶面积递减率 σd -0.8 比叶面积与林龄关系计算[ 6]
木材密度 (kg·m-3) ρ 475 直接测定
净 、总光合速率比值 cpp 0.47 缺省值[6]
肥力水平 FR 0.9 拟合
土壤质地参数 1 cθ 0.5 土壤质地函数拟合[1]
土壤质地参数 2 nθ 6
　　表 2列出了尾叶桉在不同林龄的材积 、树高和
102 北　京　林　业　大　学　学　报 第 29卷　
胸径的模拟校正结果.尾叶桉材积模拟的平均精度
达到 93.86%,胸径和树高模拟平均精度都在 92%
以上 ,相关系数都达到 0.93以上.但个别观察值与
模型值的偏差稍大 ,如尾叶桉在 3.25年的树高.主
要原因可能是由于受台风影响而造成的 ,而模型未
能考虑到台风的影响.雷州地区 6—10月为热带风
暴及台风季节 ,突发性的风灾使树木受到机械损伤
和生理伤害 ,在很长一段时间内无法正常生长[ 13] .
表 3列出了尾叶桉生物量和叶面积的模拟校正
结果.叶面积 、树叶和树干生物量都显示了良好的
模拟结果 ,特别是叶面积的模拟精度达到 95.31%.
测定的根生物量比模型值偏低 40%,原因可能是:①
树根系统非常庞大 、复杂 ,远远超出我们所能挖掘的
深度 ,因此测定粗根和细根的生物量都会偏低;②野
外测定数据是通过选取少量样地和少量样木进行的.
表 2　雷州半岛纪家林场尾叶桉的材积 、树高和胸径模拟校正结果(气象资料:1996—2001)
TABLE 2　Summary of calibration results for stand volume(SV), mean dominant height(H), mean diameter at breast height(DBH)
and the standard errors of DBH and H for E .urophylla using the climate of 1996--2001 at Jijia Forest Farm on the Leizhou Peninsula
林龄 a
材　积 树　高 胸　径
观测值
(m3·hm-2)
模型值
(m3·hm-2) 精度 % 株数 标准误 观测值 m 模型值 m 精度 % 株数 标准误
观测值
cm
模型值
cm
精度 %
3.25 68.58 70.80 96.76 15 0.52 13.23 14.65 89.27 153 0.27 8.41 8.28 98.45
3.75 88.15 81.75 92.74 15 0.48 14.28 15.65 90.41 151 0.30 9.34 8.63 92.40
4.75 135.21 113.62 84.03 15 0.43 19.34 17.80 92.04 151 0.33 9.92 9.62 96.98
5.25 143.40 133.65 93.20 15 0.52 20.68 19.04 92.07 140 0.34 10.26 10.18 99.22
5.92 145.93 147.42 98.98 16 0.70 21.30 19.90 93.43 133 0.35 10.59 10.54 99.53
6.25 156.99 160.99 97.45 15 0.46 21.54 20.59 95.59 130 0.36 10.91 10.91 100.00
平均 93.86 92.13 97.76
r 2 0.93 0.96 0.95
注:精度 p=1-( v1 -v2 v1)×100%, v1 为观测值 , v2 为模型值;观测的材积 V1 =D12H1N 3[14] , D1 为观测的胸径 , H1 为观测的树高 , N 为
每公顷株数.
表 3　雷州半岛纪家林场尾叶桉的干量 、叶量 、根量和
叶面积模拟校正结果(气象资料:1996—2001)
TABLE 3　Summary of calibration results for stem biomass ,
leaf biomass , root biomass and leaf area index and standard
errors for E.urophylla using the climate of 1996--2001
at Jijia Forest Farm on the Leizhou Peninsula
林分因子 林龄 a 标准误(N=6)观测值 模型值 精度 %
叶面积指数 4.75 0.35 3.20 3.05 95.31
叶 (t·hm-2) 4.75 0.22 2.37 2.75 83.97
干 (t·hm-2) 4.75 4.66 79.56 89.90 87.00
根 (t·hm-2) 5.92 2.18 12.50 29.04 59.39
3.2　模型验证结果
一个良好的生长模型不仅要理论基础扎实 、精
度高 、符合实际的观测结果 ,而且要操作方便 、适用
性强 、应 用区域 广泛.Dye[ 2 , 15] 、Morris 等[ 7] 和
Landsberg等[ 10] 已证实 3--PG模型对多种立地和气象
条件下的许多树种的模拟效果良好.为验证 3-PG
模型能否模拟新立地条件下的尾叶桉人工林的生长
动态 ,本文利用河头林场标准地上的尾叶桉生长数
据进行了测试.根据两地同期实测的气象数据表
明:河头日太阳辐射比纪家偏低 6%(y =0.94 x , r 2
=0.86),但河头的日水汽压亏缺比纪家平均高 17%
(y=1.17 x , r2 =0.83),这是由于两地的气温和相
对湿度的差异造成的.两地土壤质地的差异也很
大:河头为砂质壤土 ,结构疏松 ,孔隙度大 ,水力传导
度较高 ,透水性强 ,而纪家为粘土 ,土壤透水性差 ,土
壤持水性要比河头土壤好.考虑到河头更高的砂粒
含量 ,河头的两个土壤质地参数 cθ和 nθ分别为 0.5
和 5(纪家为 0.5和 6).根据河头 0 ～ 4 m 土壤水分
测定结果计算土壤最大有效含水量为 200 mm[ 9] .利
用尾叶桉生理参数 、河头的气候和土壤参数来模拟
尾叶桉的生长.表 4显示了模型结果与实测结果的
良好拟合.尾叶桉材积模拟的平均精度达到
94.58%,胸径和树高模拟平均精度都在 95%以上 ,
相关系数达到 0.98以上.表明模型在新立地条件
下可以再现林分的生长过程 ,具有较强的适用性.
4　结论与讨论
本文把模型应用于雷州半岛 ,验证了模型的可
靠性 ,其模拟结果是令人满意的.本文的研究也表
明 ,一旦把树种参数化 ,其生理参数无须再校正便可
直接应用于其他不同地区.
3-PG模型能够解决由于立地条件 、经营措施和
气候等因素的变化导致的林分产量的变化与波动.
这使得 3-PG 模型成为一个强大的研究工具 ,使经
营者建立各种假设通过模型来寻求答案成为现实.
Almeida等[ 6] 应用模型证实了极端的天气干旱导致
林分产量的巨大波动 ,并且指出模拟林分生长时 ,多
年平均气象数据只能估计林分的潜在生产力 ,要预
103第 2期 花利忠等:3--PG模型在华南尾叶桉人工林的应用研究
测林分的实际产量须使用当地每年的实际气象 数据.
表 4　雷州半岛河头林场尾叶桉的材积 、树高和胸径模拟验证结果(气象资料:1996—2001)
TABLE 4　Summary of test results for stand volume(SV), mean diameter at breast height(DBH), mean dominant height(H)and
standard errors of DBH and H for E.urophylla at Hetou with the climate of 1996--2001 at Hetou Forest Farm on the Leizhou Peninsula
林龄 a
材　积 树　高 胸　径
观测值
(m3·hm-2)
模型值
(m3·hm-2) 精度 % 株数 标准误 观测值 m 模型值 m 精度 % 株数 标准误
观测值
cm
模型值
cm
精度 %
3.25 54.54 56.74 95.97 32 0.11 15.66 15.10 96.42 217 0.23 8.50 9.19 91.88
3.75 72.07 66.44 92.19 32 0.12 16.90 16.16 95.62 213 0.26 9.50 9.64 98.53
4.17 78.57 82.04 95.58 32 0.17 18.49 17.46 94.43 208 0.33 9.88 10.34 95.34
平均 94.58 95.49 95.25
r 2 0.987 0.998 0.999
　　自然灾害如风害 、病虫害和大气污染都会不同
程度地影响林木的正常生长 ,但本模型没有考虑到
这些因素.各种生理生态学过程对林木生长的影响
是十分复杂的 ,其中许多过程到目前仍知之甚少.
这些因素会不同程度地限制模型的发展.但 3-PG
模型及其代码是完全公开的 ,它被世界各地的林业
研究者广泛应用 ,树木生理学获取的新成果可被迅
速应用于模型 ,使之不断完善.
总之 ,用 3-PG 模型来预测桉树人工林生长规
律 ,其模拟精度和可靠性是令人满意的 ,它的应用将
为林业经营者制定合理的营林 、抚育管理和采伐决
策方案提供可靠的科学依据 ,是实现桉树人工林可
持续发展的有效工具和手段.
致谢　感谢 Jim Morri s博士提供了 3--PG模型软件 ,感谢热带林业研
究所 、纪家和河头林场的工作人员的大力支持.
参 考 文 献
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(责任编辑　冯秀兰)
104 北　京　林　业　大　学　学　报 第 29卷