全 文 ：贵州省森林生物量及其空间格局*
田秀玲1,2 摇 夏摇 婧1,3 摇 夏焕柏3 摇 倪摇 健1,4**
( 1 华东师范大学资源与环境学院环境科学系, 上海 200062; 2 铜仁学院生物与化学系, 贵州铜仁 554300; 3 贵州省林业调查
规划院, 贵阳 550003; 4 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室, 北京 100093)
摘摇 要摇 利用 1996—2000 年贵州省森林资源连续清查 5500 个样地的资料,依据主要森林类
型蓄积量鄄生物量的转换函数估算贵州省各种林地的生物量,分析其空间分布格局,以及喀斯
特和非喀斯特地貌上森林生物量的差异.结果表明:贵州省林地和非林地乔灌木的总生物量
为 3郾 51伊108 t,其中非喀斯特林木占 82% ,喀斯特林木占 18% .不同林地类型的生物量存在差
异,林分生物量最高,占总林地生物量的 71郾 4% . 喀斯特林地总生物量明显低于非喀斯特林
地.不同优势种(组)中,杉木林总生物量最高,达 5郾 38伊107 t,硬阔类为 4郾 99伊107 t,马尾松、云
南松及栎类在 2郾 87伊107 ~ 3郾 54伊107 t,柏木和软阔叶类分别为 1郾 52伊107 t和 1郾 43伊107 t,其他
优势种(组)均低于 1郾 0伊107 t.行政区划上,黔东南州的林地总生物量(9郾 83伊107 t)和林分生
物量(5郾 88伊107 t)为遵义、铜仁和黔南地区的 2 ~ 3 倍,且远高于黔西南、毕节、贵阳、安顺和六
盘水地区(总生物量为 0郾 53伊107 ~ 1郾 85伊107 t,林分生物量为 0郾 16伊107 ~ 0郾 86伊107 t) .高生物
量(>400 t·hm-2)和中高生物量密度(100 ~ 400 t·hm-2)主要分布在黔东南、黔东和黔西北
地区,以竹林和林分类型为主,少数分布在黔西南地区,中低生物量(30 ~ 100 t·hm-2)广布于
全省的林地及部分非林地,低生物量(0 ~ 30 t·hm-2)主要分布在喀斯特地貌.贵州省森林的
生物量偏低,与高原和山区地形有关,也与喀斯特地区的石漠化现象及喀斯特森林土层浅薄、
缺水干旱等特点相关,同时说明人类活动的干扰剧烈.
关键词摇 森林生物量摇 蓄积量摇 喀斯特摇 空间格局摇 贵州省
*国家重点基础研究发展计划项目(2006CB403207)资助.
**通讯作者. E鄄mail: jni@ ibcas. ac. cn
2010鄄07鄄28 收稿,2010鄄11鄄24 接受.
文章编号摇 1001-9332(2011)02-0287-08摇 中图分类号摇 Q948. 1摇 文献标识码摇 A
Forest biomass and its spatial pattern in Guizhou Province. TIAN Xiu鄄ling1,2, XIA Jing1,3,
XIA Huan鄄bai3, NI Jian1,4 ( 1Department of Environmental Sciences, College of Resources and Envi鄄
ronments, East China Normal University, Shanghai 200062, China; 2Department of Biology and
Chemistry, Tongren University, Tongren 554300, Guizhou, China; 3Guizhou Forest Inventory and
Planning Institute, Guiyang 550003, China; 4State Key Laboratory of Vegetation and Environmental
Change, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22
(2): 287-294.
Abstract: Based on the forest inventory data of 5500 sampling plots from 1996 to 2000 in Guizhou
Province and according to the biomass expansion factors (BEF) of various forest types, the forest
biomass in the Province was estimated, with its spatial pattern and its differences between karst and
non鄄karst regions analyzed. In the study period, the total biomass of trees and shrubs on forest and
non鄄forest lands was 3郾 51伊108 t, 18% and 82% of which came from karst and non鄄karst regions,
respectively. Different forest types had different forest biomass. Forest stands had the highest forest
biomass, accounting for 71郾 4% of the total, and the total forest biomass in karst region was obvi鄄
ously lower than that in non鄄karst region. Among the dominant tree species and groups, Cunning鄄
hamia lanceolata had the highest total biomass (5郾 38伊107 t), followed by sclerophyll broadleaved
woods (4郾 99伊107 t), Pinus massoniana, P. yunnanensis, and Quercus (2郾 87伊107-3郾 54伊107 t),
Cupress (1郾 52伊107 t) and malacophyll broadleaved woods (1郾 43伊107 t), and the others (<1郾 00伊
107 t) . Based on the administrative division, the total forest biomass (9郾 83伊107 t) and forest stand
biomass (5郾 88伊107 t) in South Guizhou were 1-2 folds higher than those in Zunyi, Tongren and
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 2 月摇 第 22 卷摇 第 2 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Feb. 2011,22(2): 287-294
Qiannan Districts, and far higher than those in Qianxinan, Bijie, Guiyang, Anshun, and Liupan鄄
shui Districts (total forest biomass 0郾 53伊107-1郾 85伊107 t and forest stand biomass 0郾 16伊107-0郾 86
伊107 t) . High biomass ( >400 t·hm-2) and medium鄄high biomass density (100-400 t·hm-2)
mainly occurred in the bamboo forest and other forest stands in Southeast, East, and Northwest
Guizhou, while medium鄄low biomass (30-100 t·hm-2) occurred in the forest and non鄄forest areas
of the Province. Low forest biomass (0-30 t·hm-2) mainly occurred in karst region. Overall, the
forest biomass in the Province was relatively low, being closely related to the topography of plateau
and mountains, the rocky鄄desertification in karst region, and the shallow soil layer and dry habitat
under karst forests, as well as the strong disturbance of human activities.
Key words: forest biomass; stem volume; karst; spatial pattern; Guizhou Province.
摇 摇 森林是陆地上面积最大的生态系统,其生物量
是全球碳循环的重要组成部分[1-2] . 基于森林清查
资料估算全球和洲际尺度上的森林生物量,不仅可
以较精确地估算区域植被的生物量,而且可探究其
空间分布特征,为森林生长和功能监测以及碳循环
的研究提供本底数据. 美国[3]、加拿大和欧洲北方
林地区[4]和俄罗斯[5]等都利用不同时期的森林清
查资料估算了各自的森林生物量和碳储量,并发展
了不同森林蓄积量与生物量的转换函数. 我国科研
人员利用单期的森林清查资料估算了全国的生物量
和生产力[6-8],并根据多期森林清查资料估算了全
国的碳储量和碳循环特征[9-13],取得了国际上瞩目
的成果,然而,区域尺度的森林生物量仍有待于精确
估算.
我国西南地区是森林集中分布区,多为喀斯特
地貌,石漠化等土地退化现象严重.贵州省是我国最
大的喀斯特地貌分布区,岩溶面积占全省面积的
70% ,生态环境敏感而脆弱,森林生物量低,土地石
漠化严重,且难以恢复.由于喀斯特地区生物量监测
困难,至今仅在贵州南部茂兰地区开展了常绿落叶
阔叶混交林[14-15]和贵州中部灌丛[16-17]的生物量野
外测量.姚永慧等[18]利用 2000 年的贵州省森林清
查资料,分析了全省森林的组成及空间格局变化;张
百平等[19]利用 1979—2000 年 5 次森林资源连续清
查报告,从森林资源面积和蓄积量等方面总结了贵
州省 20 年间森林资源的动态变化.但是对贵州森林
的功能,尤其是生物量的分布特征挖掘不足,有必要
对贵州森林的生物量进行详细的估算和分析,以期
更好地保护和利用当地的森林资源,遏制石漠化现
象的扩大.
为此,本文利用贵州省 1996—2000 年森林连续
清查资料估算不同森林类型的生物量,根据森林类
型及其分布,分析贵州省森林生物量的空间特征,揭
示喀斯特与非喀斯特森林之间生物量的差异,以期
为研究喀斯特地区生态系统生产力的维持机制以及
石漠化生态系统的适应性修复奠定基础.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
贵州省地处云贵高原,总面积 176128 km2,其
中 92郾 5%为山地和丘陵,平均海拔 1100 m,喀斯特
地貌发育占全省国土总面积的 70% .该地区属亚热
带季风气候,受山地地形影响,气候多变,年均气温
10 益 ~18 益,年降水量在 1000 ~ 1500 mm,相对湿
度 70%以上,全年日照时数 1300 h,无霜期 270 d左
右.受气候、土壤和山地地形的影响,全省植被类型
多样,中部和北部以中亚热带常绿阔叶林为主,南部
则是具热带成分的南亚热带常绿阔叶林,在经向上,
中东部为湿润性森林,西部为半湿润性森林;高海拔
地区分布着寒温性亚高山针叶林,在石灰岩和白云
岩山地则为隐域性喀斯特常绿落叶阔叶混交林和次
生落叶阔叶林[20] .
由于岩溶地貌和人类活动的影响,贵州省的生
态环境非常脆弱,尤其是喀斯特地区,水土流失严
重,石漠化现象突出. 全省的石漠化面积已由 1975
年的 8806 km2 扩大到 2000 年的 38900 km2(包括轻
度及轻度以上石漠化),占到全省岩溶区总面积的
35郾 6% [21],且仍以每年 900 km2 的速度扩展[22] .
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 森林资源清查资料 摇 贵州省在 1996—2000
年间进行了第 4 次森林资源清查复查,在1 颐 5万的
地形图上,按 4 km伊8 km 点间距,系统布设了复查
固定样地 5500 个,样地面积为 0郾 067 hm2,记录的条
目包括:地理信息(样地号、纵坐标、横坐标、样地类
别、地类、海拔、地貌、坡向、坡度、坡位、土壤名称、土
壤厚度)、林地信息(林种、优势树种、平均年龄、龄
组、平均胸径、平均树高、郁闭度、森林分类)、蓄积
量(活立木蓄积、林分蓄积、散生蓄积、四旁树蓄积、
882 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
枯倒木蓄积、采伐蓄积). 其中,样木蓄积量通过优
势树种或树种组的一元立木材积式估算获得,活立
木蓄积包括林分蓄积、散生蓄积和四旁树蓄积,总蓄
积量为活立木蓄积、枯倒木蓄积与采伐蓄积的总和.
详细说明参见贵州省森林资源连续清查办公室、贵
州省森林资源监测中心和贵州省林业勘察设计院
2000 年编制的“贵州省森林资源连续清查第四次复
查技术操作细则冶,以及国家林业局中南森林资源
监测中心和贵州省林业厅 2001 年编制的“贵州省森
林资源连续清查第四次复查成果冶.
1郾 2郾 2 生物量估算摇 研究证明,我国森林生物量(B)
与蓄积量(V)存在线形回归关系[6,10,23]:B=aV+b郾 式
中:a和 b为常数.将贵州省森林资源清查中涉及的
树种归并为 15 个优势树种(组),其 a、b 常数(表 1)
采用全国森林的参数值[6,10,23],栎类的 b值修订为 0,
由此可根据蓄积量计算不同森林类型的生物量.
摇 摇 首先,按照地类将贵州省的森林分为林地和非
林地(农地、牧地、水域、石山及其他未利用地)两大
类,林地又分为林分、竹林、灌木林、疏林、经济林及
其他林地(未成林、苗圃、宜林荒山、采伐和火烧迹
地、宜林沙荒). 林分样地的生物量根据优势树种
(组)套用生物量鄄蓄积量回归方程(表 1)计算,在蓄
积量转换为生物量时,根据样地面积(0郾 067 hm2 )
乘以 15,生物量单位为 t·hm-2(干物质,下同). 经
济林样地中若有蓄积量数据,则其生物量为
23郾 7 t· hm-2; 无蓄积量数据 的 为 11郾 85 t ·
hm-2 [6, 23] .林分竹林的生物量按照每株生物量为
22郾 5 kg乘以株数计算,杂竹(竹高<3郾 5 m 或胸径
<2郾 5 cm)生物量减半.灌木林地有蓄积量数据的,其
生物量为 19郾 76 t·hm-2,无蓄积量数据的则减半.疏
林生物量的计算与林分样地一致,但因林分稀疏,其
生物量减半.其他林地和非林地中有蓄积量的样地,
其生物量参照邻近样地中的优势树种(组)及其生物
量鄄蓄积量转换关系估算,否则生物量按 0计算.
1郾 3摇 数据处理
森林清查数据中,土壤类型为石灰土的样地为
喀斯特样地,其他为非喀斯特样地;根据地类区分
为:林分、竹林、灌木林、疏林、经济林、其他林地和非
林地.在汇总时,每个样地的生物量乘以 3200 hm2
(样地所在长方形格点面积为 4 km伊8 km), 5500 个
样地所控制面积总计达 1郾 76伊107 hm2,与全省面积
176128 km2 相符.所有统计分析在 Excel中完成.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 贵州省森林的空间分布格局
由图 1a可以看出,贵州省森林集中分布在东、
东南和北部(黔南州、黔东南州、铜仁地区、遵义市
西北角),面积 761郾 3 伊 104 hm2,占全省总面积的
43郾 3% (表 2).其中,林分成片分布于东南地区(黔
南州东南角、黔东南州、铜仁地区南部)和遵义市西
北角,占林地总面积的 45郾 2% ;竹林主要分布在黔
东南州和铜仁地区的东部以及赤水地区,面积很小;
灌木林和疏林呈零星分布,占 15郾 1% ;经济林在东
部和黔西南州南部成片分布,占 8郾 7% ;其他林地广
布全省,占 29郾 7% ,但由于一些未成林、苗圃、宜林
荒山、采伐和火烧迹地、宜林沙荒等的利用率不高,
表 1摇 贵州省森林优势树种(组)的生物量和蓄积量回归方程参数
Table 1摇 Parameters of biomass-stem volume regression functions of dominant tree species (groups) in Guizhou forests
优势树种(组)
Dominant tree species (groups)
a b r2 n
柏木 Cupress sp. 0郾 6129 46郾 1451 0郾 96 11
华山松 Pinus armandii 0郾 5856 18郾 7435 0郾 91 9
马尾松、云南松 P郾 massoniana, P郾 yunnanensis 0郾 5101 1郾 0451 0郾 92 12
杉木 Cunninghamia lanceolata 0郾 3999 22郾 5410 0郾 95 56
樟类 Lauraceae 1郾 0357 8郾 0591 0郾 91 17
栎类 Quercus sp. 1郾 3288 0 0郾 99 3
桦类 Betula sp. 0郾 9644 0郾 8485 0郾 96 4
杨树 Populus sp. 0郾 4754 30郾 6034 0郾 87 10
泡桐 Paulownia sp. 0郾 8956 0郾 0048 0郾 98 22
软阔叶林 Malacophyll broadleaved woods 0郾 6255 91郾 0013 0郾 86 19
杂木林 Shaw woods 0郾 7564 8郾 3103 0郾 98 11
针叶混交林 Mixed coniferous woods 0郾 5168 33郾 2378 0郾 94 16
针阔混交林 Mixed conifer and broadleaved woods 0郾 8019 12郾 2799 0郾 99 9
硬阔叶林 Sclerophyll broadleaved woods 1郾 0357 8郾 0591 0郾 89 17
阔叶混交林 Mixed broadleaved woods 0郾 6255 91郾 0013 0郾 86 19
9822 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 田秀玲等: 贵州省森林生物量及其空间格局摇 摇 摇 摇 摇
图 1摇 贵州省森林空间分布格局
Fig. 1摇 Spatial distribution pattern of forests in Guizhou Province.
a)林地 Forest lands; b)喀斯特与非喀斯特地貌 Karst and non鄄karst
landscapes. 1)林分 Forest; 2)竹林 Bamboo forest; 3)灌木林 Shrub鄄
land; 4)疏林Woodland; 5)经济林 Economic forest; 6)其他林地 Oth鄄
er forests; 7)非林地 Non鄄forest.
实际面积应低于此数字(图 1a). 从地貌类型来看,
喀斯特样地占全省面积的 25郾 7% ,非喀斯特样地占
74郾 3% (表 2);喀斯特林地主要连片分布在黔中、黔
南与黔西南地区,占全省林地面积的 23郾 3% ,非喀
斯特林地占 76郾 7% (图 1b).
贵州省地处高原,林分、灌木林和其他林地均生
长于海拔 1000 ~ 1200 m,竹林、疏林和经济林生长
在海拔 800 ~ 1000 m,喀斯特与非喀斯特林地海拔
差异不显著. 林地坡度均较大(20毅 ~ 45毅),尤其是
灌木林平均坡度 45毅. 不同林地之间土壤厚度存在
差异,但非喀斯特林地为喀斯特林地的 1郾 5 ~ 2 倍.
优势种年龄以林分和疏林较大,胸径较宽,树也较
高;但贵州森林林龄普遍偏小,以中、幼龄林为主
(表 2).
2郾 2摇 贵州省森林的生物量
2郾 2郾 1 不同林地的总生物量 摇 由表 3 可以看出,贵
州省林地和非林地中所有林木的总生物量为 3郾 51伊
108 t,其中非喀斯特林木为 2郾 88伊108 t,占总生物量
的 82% ,喀斯特为 0郾 64伊108 t,占 18% .不同林地类
型的生物量有差异,林分生物量最高,占总林地生物
量的 71郾 4% ,其中天然林生物量为 1郾 15伊108 t,人工
林为 0郾 41伊108 t,飞播林为 0郾 02伊108 t;其次为竹林、
其他林地、灌木林、经济林和疏林. 非喀斯特林地
中仍以林分生物量最高,占所有非喀斯特林地的
表 2摇 贵州省森林基本信息
Table 2摇 Basic information of forests in Guizhou Province (mean依SD)
林地类型
Forest
type
地貌类型
Topography
样地数
No. of plots
面积
Area
(伊103 hm2)
海拔
Altitude
(m)
坡度
Slope
(毅)
土壤厚度
Soil depth
(cm)
林龄
Tree age
(a)
基径
Basal diameter
(mm)
树高
Height
(dm)
A 小计 Subtotal 1075 344郾 00 1017郾 8依391郾 3 28郾 6依13郾 4 74郾 9依32郾 8 19郾 6依14郾 3 110郾 2依53郾 4 82郾 9依38郾 7
摇 摇 玉 907 290郾 24 1012郾 3依404郾 9 28郾 5依12郾 9 79郾 5依31郾 5 19郾 5依14郾 5 112郾 4依54郾 8 84郾 2依39郾 3
摇 摇 域 168 53郾 76 1047郾 3依307郾 5 28郾 9依15郾 6 49郾 6依27郾 5 20郾 6依12郾 9 98郾 3依43郾 8 76郾 5依34郾 2
B 小计 Subtotal 30 9郾 60 806郾 2依415郾 1 25郾 1依11郾 5 76郾 1依30郾 9 4郾 7依2郾 6 35郾 9依34郾 9 42郾 7依47郾 5
摇 摇 玉 29 9郾 28 798郾 8依420郾 4 25郾 2依11郾 7 77郾 6依30郾 1 4郾 7依2郾 6 36郾 6依35郾 3 43郾 1依48郾 3
摇 摇 域 1 0郾 32 1020郾 0 24郾 0 30郾 0 4郾 0 15郾 0 30郾 0
C 小计 Subtotal 284 90郾 88 1164郾 5依403郾 0 45郾 4依15郾 2 34郾 6依22郾 5 0郾 1依1郾 7 1郾 2依10郾 6 1郾 0依8郾 4
摇 摇 玉 118 37郾 76 1187郾 2依459郾 4 44郾 9依13郾 6 43郾 9依28郾 6 0郾 1依2郾 1 2郾 3依14郾 6 1郾 7依11郾 3
摇 摇 域 166 53郾 12 1148郾 3依358郾 1 45郾 8依16郾 3 28郾 0依13郾 6 0郾 1依1郾 4 0郾 5依6郾 3 0郾 5依5郾 5
D 小计 Subtotal 76 24郾 32 959郾 7依372郾 1 23郾 4依10郾 0 81郾 1依31郾 9 16郾 0依7郾 8 120郾 5依48郾 0 78郾 6依30郾 3
摇 摇 玉 64 20郾 48 946郾 8依383郾 9 23郾 1依10郾 2 88郾 0依29郾 3 15郾 1依7郾 1 118郾 7依47郾 0 76郾 9依28郾 6
摇 摇 域 12 3郾 84 1028郾 0依306郾 3 25郾 1依9郾 2 44郾 5依16郾 8 20郾 3依9郾 8 129郾 7依54郾 3 88郾 1依38郾 4
E 小计 Subtotal 207 66郾 24 822郾 3依327郾 4 21郾 7依9郾 1 78郾 4依30郾 3 11郾 8依13郾 4 6郾 5依27郾 2 6郾 7依18郾 5
摇 摇 玉 188 60郾 16 793郾 3依307郾 2 21郾 8依8郾 9 79郾 7依30郾 5 12郾 0依13郾 8 4郾 1依21郾 6 5郾 5依15郾 3
摇 摇 域 19 6郾 08 1110郾 0依387郾 4 20郾 4依11郾 5 65郾 7依25郾 3 9郾 9依7郾 8 30郾 7依54郾 1 19郾 0依36郾 5
F 小计 Subtotal 707 226郾 24 1137郾 2依471郾 9 24郾 4依11郾 5 62郾 9依30郾 2 0郾 4依2郾 5 3郾 4依16郾 4 2郾 1依11郾 9
摇 摇 玉 519 166郾 08 1137郾 4依498郾 3 24郾 3依11郾 2 67郾 7依30郾 4 0郾 4依2郾 5 3郾 4依16郾 0 2郾 0依11郾 0
摇 摇 域 188 60郾 16 1136郾 9依390郾 9 24郾 7依12郾 4 49郾 4依25郾 3 0郾 4依2郾 7 3郾 4依17郾 5 2郾 5依14郾 1
G 小计 Subtotal 3121 998郾 72 1141郾 0依448郾 7 14郾 2依13郾 3 54郾 7依35郾 3 0郾 2依2郾 4 3郾 1依27郾 1 1郾 9依17郾 7
摇 摇 玉 2259 722郾 88 1121郾 6依482郾 8 13郾 1依12郾 5 56郾 9依37郾 5 0郾 3依2郾 3 2郾 8依19郾 5 2郾 1依19郾 4
摇 摇 域 862 275郾 84 1191郾 8依338郾 9 16郾 9依14郾 7 49郾 2依27郾 9 0郾 2依2郾 5 3郾 8依40郾 9 1郾 4依12郾 2
A: 林分 Forest; B:竹林 Bamboo forest; C:灌木林 Shrubland; D:疏林Woodland; E:经济林 Economic forest; F:其他林地 Other forests; G:非林
地 Non鄄forest; I: 非喀斯特 Non鄄karst; II: 喀斯特 Karst. 下同 The same below.
092 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
表 3摇 贵州省森林的蓄积量和生物量
Table 3摇 Stem volume and biomass of forests in Guizhou Province
林地类型
Forest
type
地貌
Topography
蓄积量 Stem volume (伊104 t)
林分
Forest
活立木
Live stand
总计
Total
生物量 Biomass (伊104 t)
林分
Forest
活立木
Live stand
总计
Total
平均密度
Mean density
( t·hm-2)
A 小计 Subtotal 17420郾 0 17619郾 7 20805郾 8 15773郾 6 16111郾 5 21552郾 3 62郾 65
摇 摇 玉 15337郾 6 15534郾 6 18411郾 6 13479郾 4 13779郾 8 18450郾 6 63郾 57
摇 摇 域 2082郾 3 2085郾 1 2394郾 2 2294郾 2 2331郾 8 3101郾 7 57郾 70
B 小计 Subtotal - 199郾 7 259郾 0 163郾 8 - 2958郾 1 308郾 13
摇 摇 玉 - 199郾 7 259郾 0 163郾 8 - 2490郾 0 268郾 32
摇 摇 域 - - - - - 468郾 0 1462郾 56
C 小计 Subtotal 11郾 2 93郾 1 164郾 4 - - 1350郾 6 14郾 86
摇 摇 玉 9郾 6 76郾 5 140郾 0 - - 700郾 0 18郾 54
摇 摇 域 1郾 6 16郾 6 24郾 4 - - 650郾 6 12郾 25
D 小计 Subtotal 371郾 4 374郾 2 621郾 4 259郾 0 270郾 8 486郾 9 20郾 02
摇 摇 玉 296郾 3 298郾 5 529郾 9 188郾 6 192郾 8 348郾 8 17郾 03
摇 摇 域 75郾 1 75郾 7 91郾 5 70郾 4 77郾 9 138郾 2 35郾 98
E 小计 Subtotal - 580郾 7 821郾 6 - - 1302郾 7 19郾 67
摇 摇 玉 - 509郾 5 739郾 4 - - 1070郾 0 17郾 79
摇 摇 域 - 71郾 2 82郾 2 - - 232郾 7 38郾 28
F 小计 Subtotal 62郾 7 338郾 1 894郾 1 104郾 2 880郾 5 2549郾 3 11郾 27
摇 摇 玉 45郾 9 292郾 0 838郾 0 89郾 0 731郾 5 2223郾 7 13郾 39
摇 摇 域 16郾 8 46郾 2 56郾 1 15郾 2 149郾 0 325郾 6 5郾 41
G 小计 Subtotal 297郾 8 1811郾 9 2353郾 1 343郾 3 3006郾 9 4936郾 7 4郾 94
摇 摇 玉 245郾 1 1322郾 3 1753郾 6 254郾 9 2205郾 1 3481郾 3 4郾 82
摇 摇 域 52郾 6 489郾 6 599郾 5 88郾 4 801郾 9 1455郾 5 5郾 28
总计 Total 小计 Subtotal 18163郾 1 21017郾 4 25919郾 5 16739郾 1 20540郾 5 35136郾 7 26郾 44
摇 摇 玉 15934郾 6 18233郾 0 22671郾 5 14200郾 5 17102郾 0 28764郾 4 62郾 65
摇 摇 域 2228郾 5 2784郾 4 3247郾 9 2538郾 6 3438郾 5 6372郾 3 63郾 57
活立木包括林分、散生树和四旁树(村旁、宅旁、路旁和水旁);蓄积量总计包括活立木、枯倒、采伐,不包括竹类;生物量总计包括活立木、枯倒、
采伐和竹类 The live stands included forest stands, scatter trees, and trees around village and house and on the roadside and riverside. The summary of
stem volume included trees of live stands, fall down and harvest, but excluded bamboo郾 The summary of biomass included trees of live stands, fall down,
harvest and bamboo.
73郾 0% ,其他依次为竹林、其他林地、经济林、灌木林
和疏林;在喀斯特林地中,林分占总喀斯特林地生物
量的 63郾 1% ,灌木林、竹林、其他林地、经济林和疏
林分别次之.非林地因散生一些树木,面积较大,故
而也存在较高的蓄积量和生物量.
喀斯特林地面积明显低于非喀斯特林地(表
2),其蓄积量和生物量也均明显偏低(表 3).但从单
位面积生物量统计来看,竹林生物量密度很高,其中
喀斯特地区的竹林生物量密度明显高于非喀斯特地
区;林分次之,但喀斯特地区林分稍低于非喀斯特地
区;疏林、经济林和灌木林接近,前二者的喀斯特林
地生物量均高于非喀斯特地区,后者则相反;其他林
地的生物量密度较低,喀斯特地区也明显低于非喀
斯特地区(表 3).
2郾 2郾 2 不同优势种的总生物量 摇 由表 4 可以看出,
15 类优势种组主要分布于林分、疏林、其他林地和
少部分非林地中,总蓄积量以马尾松和云南松最高,
其次为杉木、硬阔类树种、栎类和软阔类等,樟类树
种最小;而总生物量以杉木林最高,硬阔类次之,马
尾松和云南松以及栎类中等水平,柏木和软阔类以
及其他优势种均较低,樟类树种为最小;林分生物量
分布规律类似,但以硬阔类为最高.
2郾 2郾 3 生物量空间分布 摇 从行政区划来看,黔东南
州的林地总生物量和林分生物量均是遵义、铜仁和
黔南的 2 ~ 3 倍,且远远超出黔西南、毕节、贵阳、安
顺和六盘水地区;非喀斯特地区的森林生物量在 9
个地区呈现同样的趋势,且均高于喀斯特地区,但喀
斯特地区的林地和林分生物量均是黔南州最高,遵
义和铜仁地区次之,贵阳、黔东南、黔西南和毕节地
区较小,安顺和六盘水最低(图 2).
从单位面积物质产量来看(图 3),高生物量的
林地(和少数非林地)主要分布在黔东南、黔东和黔
西北地区,属于非喀斯特常绿阔叶林的集中分布区,
其他地区生物量较低.其中生物量大于 400 t·hm-2
的样地集中在黔东南和黔西北角的竹林和林分中,
全省最大森林生物量(1462郾 5 t·hm-2)为黔东南的
竹林样地;生物量在 200 ~ 400 t·hm-2的样地也主
要是分布在这些地区的林分和竹林,少数分布在黔
西南地区;生物量介于 100 ~ 200 t·hm-2的样地散
布全省,但以黔东南、黔东和黔西北为主;较低生物
1922 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 田秀玲等: 贵州省森林生物量及其空间格局摇 摇 摇 摇 摇
表 4摇 贵州省森林优势种(组)的蓄积量和生物量
Table 4摇 Stem volume and biomass of dominant tree species (groups) of forests in Guizhou Province
优势树种(组)
Dominant tree species (groups)
蓄积量 Stem volume (伊104 t)
林分
Forest
活立木
Live stand
总计
Total
生物量 Biomass (伊104 t)
林分
Forest
活立木
Live stand
总计
Total
柏木 Cupress sp. 402郾 0 415郾 1 499郾 3 837郾 0 933郾 6 1520郾 9
华山松 Pinus armandii 305郾 3 306郾 2 369郾 6 340郾 7 359郾 3 526郾 1
马尾松、云南松 P郾 massoniana, P郾 yunnanensis 5360郾 1 5404郾 7 6505郾 6 2858郾 6 2888郾 4 3535郾 7
杉木 Cunninghamia lanceolata 4232郾 6 4276郾 8 4949郾 2 3560郾 8 3679郾 5 5378郾 2
樟类 Lauraceae 6郾 6 6郾 6 9郾 9 12郾 0 12郾 0 18郾 0
栎类 Quercus sp. 1667郾 3 1756郾 4 2166郾 1 2215郾 5 2333郾 8 2866郾 4
桦类 Betula sp. 122郾 0 122郾 0 174郾 3 123郾 1 123郾 1 171郾 5
杨树 Populus sp. 478郾 8 486郾 1 555郾 9 521郾 4 534郾 7 820郾 0
泡桐 Paulownia sp. 23郾 8 23郾 8 25郾 9 21郾 3 21郾 3 37郾 1
软阔叶林 Malacophyll broadleaved woods 1182郾 9 1214郾 0 1586郾 6 1059郾 5 1087郾 3 1425郾 8
杂木林 Shaw woods 363郾 6 363郾 6 394郾 5 330郾 9 330郾 9 399郾 5
针叶混交林 Mixed coniferous woods 43郾 8 45郾 0 53郾 4 75郾 8 87郾 1 122郾 8
针阔混交林 Mixed conifer and broadleaved woods 164郾 6 165郾 3 207郾 9 167郾 4 171郾 9 340郾 8
硬阔叶林 Sclerophyll broadleaved woods 3623郾 4 3652郾 6 4263郾 5 4075郾 2 4113郾 1 4985郾 2
阔叶混交林 Mixed broadleaved woods 198郾 8 199郾 1 258郾 9 561郾 2 590郾 4 789郾 0
图 2摇 贵州省不同行政区的森林生物量
Fig. 2摇 Forest biomass in different political regions of Guizhou Province.
a)林地总生物量 Total forest biomass; b)林分生物量 Forest stand biomass.
量(30 ~ 100 t·hm-2)样地在全省广布,包括各种林
地类型以及部分非林地;低生物量(0 ~ 30 t·hm-2)
样地广布于黔东南、黔东和黔西北以外的地区(图
3),尤其是喀斯特地貌区的比例较大.
3摇 讨摇 摇 论
本研究结果表明,贵州省 1996—2000 年间全部
林木的总生物量为 3郾 51伊108 t,如果按照干物质含
碳量 45%计算,贵州森林地上碳储量为 0郾 158 Pg C
(1 Pg=1015 g),其中非喀斯特林木为 0郾 130 Pg C,喀
斯特林木为 0郾 028 Pg C.
在贵州省森林组成中,针叶林(包括杉木、马尾
松、云南松和柏木等)占据很大比重,且多为人工
林 .虽然其生物量相对阔叶林高,但成分单一,易发
292 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
图 3摇 贵州省森林生物量的空间分布
Fig. 3 摇 Spatial distribution of forest biomass in Guizhou Prov鄄
ince ( t·hm-2).
生病虫害,是今后需要改造的林分之一. 灌木林、经
济林和疏林虽然生物量较低,但分布面积较大,尤其
是在喀斯特地貌和石漠化比较严重的地区,具有很
高的发展潜力,也是受损植被重建和石漠化治理的
首选类型.贵州省林地生物量总量和密度的空间分
布与地貌紧密相关,非喀斯特地貌区明显高于喀斯
特地貌区,但生物量分布与石漠化的关系仍需要进
一步的研究.
贵州省地处中亚热带,水热条件良好,但由于山
地和高原的影响,其生物量总体偏低,低于东北三省
和内蒙,以及四川、云南、西藏和广西等省(区) [23] .
贵州全省森林覆盖率较低(25% ,不含疏林、灌木林
和未成林造林地),地理分布不均,地带性常绿阔叶
林破坏严重,林龄小,次生性强,灌木林和针叶林比
重大[18] .尤其是喀斯特地貌在省内分布比较广泛,
中部和西南地区石漠化现象严重[21-22],导致这些地
区森林覆盖率和生物量都很低,无论是从生物量总
量还是密度来看,喀斯特森林均明显低于非喀斯特
森林;野外观测也表明,喀斯特地区的土壤顶极群
落———常绿落叶阔叶混交林的生物量明显低于中亚
热带典型常绿阔叶林[14-15],贵州中部地区灌丛的生
物量也较低[16-17] .
20 世纪 70 年代至 80 年代末期,贵州森林面积
与蓄积量呈下降趋势[19],1984—1988 年间贵州省的
森林生物量仅为 1郾 55伊108 t[23] . 1990 年以来,由于
实施了“长江防护林工程冶、“珠江防护林工程冶等,
森林衰退趋势得到遏制,促进了贵州省森林资源的
持续稳定增长,生态环境得到良好改善[19] . 但今后
的森林保育工作仍任重道远.因此,加强贵州省的森
林抚育,尤其是在森林恢复潜力巨大的喀斯特石漠
化地区开展各种措施的植树造林[22],不仅可恢复重
建石漠化植被,改善区域环境和促进经济发展,也对
提高贵州省的森林生物量和生产力具有重要的现实
意义.
利用森林连续清查资料估算生物量也存在不
足.首先,林业上的树木分类较粗糙,获取的森林蓄
积量有一定误差,实际工作中,不同树种的蓄积量鄄
生物量关系研究不足,样本量低,所建立的蓄积量鄄
生物量转换函数存在缺陷[24-27],如本文使用的栎类
生物量与蓄积量回归方程的参数 b值仅有 3 个统计
样本,其值为-3郾 8990[6,23],这样估算的很多低蓄积
量样地的生物量为负值,虽然我们将其设定为 0,但
与实际情况仍不一定符合.因此,今后需要研究更精
确的林业树种分类和更详尽的不同树种生物量与蓄
积量回归方程.其次,由于区域基础研究的缺乏,往
往利用全国的蓄积量鄄生物量转换函数来估算区域
尺度的森林生物量,但区域森林植被有其独特性,与
全国大尺度的情况存在较大差异,尤其是贵州地区
喀斯特地貌下发育的亚热带常绿落叶阔叶混交
林[14-15],与典型的亚热带常绿阔叶林差异很大,如
果完全套用亚热带一些典型树种的参数,则会产生
较大的误差.因此,发展区域代表性植被和树种的独
特蓄积量鄄生物量转换函数是估算区域森林生物量
的重点研究方向,这就需要区域植被生物量的精细
工作.再者,林龄也影响生物量与蓄积量回归方程的
参数确定[7],不同林龄组的森林需要考虑不同的方
程参数,以便更精确地估算森林生物量.目前通常采
用的生物量与蓄积量的回归方程是基于林木的测定
建立的,并不适用于疏林、灌木林、经济林和竹林等,
后者的生物量估算往往采用固定的生物量值,如果
某个样地生长着与林分相同类型的林木,这样便可
能低估或者高估了这些林地的生物量. 因此, 有必
要发展灌木、经济林木和竹类的生物量与蓄积量回
归方程.尽管如此,森林清查资料在全球和区域尺度
上仍得到了很好的利用,在区域和洲际森林生产力
与碳循环的研究中发挥了极大的作用.
参考文献
[1]摇 Dixon RK, Brown S, Houghton RA, et al. Carbon pools
and flux of global forest ecosystems. Science, 1994,
263: 185-190
[2]摇 Scurlock JMO, Cramer W, Olson RJ, et al. Terrestrial
NPP: Towards a consistent data set for global model
evaluation. Ecological Applications, 1999, 9: 913-919
3922 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 田秀玲等: 贵州省森林生物量及其空间格局摇 摇 摇 摇 摇
[3]摇 Jenkins JC, Birdsey RA, Pan Y. Biomass and NPP esti鄄
mation for the mid鄄Atlantic region (USA) using plot鄄
level forest inventory data. Ecological Applications,
2001, 11: 1174-1193
[4] 摇 Gower ST, Krankina O, Olson RJ, et al. Net primary
production and carbon allocation patterns of boreal forest
ecosystems. Ecological Applications, 2001, 11: 1395-
1411
[5]摇 Alexeyev V, Birdsey R, Stakanov V, et al. Carbon in
vegetation of Russian forests: Methods to estimate stor鄄
age and geographical distribution. Water, Air, and Soil
Pollution, 1995, 82: 271-282
[6]摇 Fang JY, Wang GG, Liu GH, et al. Forest biomass of
China: An estimate based on the biomass鄄volume rela鄄
tionship. Ecological Applications, 1998, 8: 1084-1091
[7]摇 Luo T鄄X (罗天祥). Patterns of Net Primary Productivi鄄
ty for Chinese Major Forest Types and Their Mathemati鄄
cal Models. PhD Thesis. Beijing: Commission for Com鄄
prehensive Survey of Natural Resources, Chinese Acade鄄
my of Sciences, 1996 (in Chinese)
[8]摇 Feng Z鄄W (冯宗炜), Wang X鄄K (王效科), Wu G
(吴摇 刚). Biomass and Primary Productivity of Forest
Ecosystems in China. Beijing: Science Press, 1999 (in
Chinese)
[9] 摇 Pan YD, Luo TX, Birdsey R, et al. New estimates of
carbon storage and sequestration in China爷 s forests:
Effects of age鄄class and method on inventory鄄based car鄄
bon estimation. Climatic Change, 2004, 67: 211-236
[10]摇 Fang JY, Chen AP, Peng CH, et al. Changes in forest
biomass carbon storage in China between 1949 and
1998. Science, 2001, 292: 2320-2322
[11]摇 Ni J. Net primary productivity in forests of China: Scal鄄
ing鄄up of national inventory data and comparison with
model predictions. Forest Ecology and Management,
2003, 176: 485-495
[12]摇 Piao SL, Fang JY, Zhu B, et al. Forest biomass carbon
stocks in China over the past 2 decades: Estimation
based on integrated inventory and satellite data. Journal
of Geophysical Research, 2005, 110: G01006, doi: 10.
1029 / 2005JG000014
[13]摇 Wang X鄄K (王效科), Feng Z鄄W (冯宗炜), Ouyang
Z鄄Y (欧阳志云). Vegetation carbon storage and densi鄄
ty of forest ecosystem in China. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2001, 12(1):13-
16 (in Chinese)
[14]摇 Yang H鄄K (杨汉奎), Cheng S鄄Z (程仕泽). Study on
biomass of the Karst forest community in Maolan,
Guizhou Province. Acta Ecologica Sinica (生态学报),
1991, 11(4): 307-312 (in Chinese)
[15]摇 Zhu S鄄Q (朱守谦), Wei L鄄M (魏鲁明), Chen Z鄄R
(陈正仁), et al. A preliminary study on biomass com鄄
ponents of Karst forest in Maolan of Guizhou Province,
China. Acta Phytoecologica Sinica (植物生态学报),
1995, 19(4): 358-367 (in Chinese)
[16]摇 Tu Y鄄L (屠玉麟), Yang J (杨摇 军). Study on bio鄄
mass of the Karst scrub communities in central region of
Guizhou Province. Carsologica Sinica (中国岩溶),
1995, 14(3): 199-208 (in Chinese)
[17]摇 Liu C鄄C (刘长成), Wei Y鄄F (魏雅芬), Liu Y鄄G (刘
玉国), et al. Biomass of canopy and shrub layers of
Karst forests in Puding, Guizhou, China. Chinese Jour鄄
nal of Plant Ecology (植物生态学报), 2009, 33(4):
698-705 (in Chinese)
[18]摇 Yao Y鄄H (姚永慧), Zhang B鄄P (张百平), Zhou C鄄H
(周成虎), et al. Spatial pattern and component struc鄄
ture of forest in Guizhou. Acta Geographica Sinica (地
理学报), 2003, 58(1): 126-132 (in Chinese)
[19]摇 Zhang B鄄P (张百平), Nie C鄄J (聂朝俊), Zhu J (朱
军), et al. Dynamic changes of forest resources in
Guizhou Province. Geographical Research (地理研究),
2003, 22(6): 725-732 (in Chinese)
[20]摇 Editorial Committee of Guizhou Forest (贵州森林编辑
委员会). Guizhou Forest. Guiyang: Guizhou Science
and Technology Press, 1991 (in Chinese)
[21]摇 Bai X鄄Y (白晓永), Wang S鄄J (王世杰),Chen Q鄄W
(陈起伟), et al. Spatio鄄temporal evolution process and
its evaluation method of Karst rocky desertification in
Guizhou Province. Acta Geographica Sinica (地理学
报), 2009, 64(5): 609-618 (in Chinese)
[22]摇 Su W鄄C (苏维词). Controlling model for rocky deserti鄄
fication of Karst mountainous region and its preventing
strategy in southwest, China. Journal of Soil and Water
Conservation (水土保持学报), 2002, 16(2): 29-32
(in Chinese)
[23]摇 Fang J鄄Y (方精云), Liu G鄄H (刘国华), Xu S鄄L (徐
嵩龄). Biomass and net production of forest vegetation
in China. Acta Ecologica Sinica (生态学报), 1996, 16
(4): 497-508 (in Chinese)
[24]摇 Zhao M (赵摇 敏), Zhou G鄄S (周广胜). Forest inven鄄
tory data (FID)鄄based biomass models and their pros鄄
pects. Chinese Journal of Applied Ecology (应用生态学
报), 2004, 15(8): 1468-1491 (in Chinese)
[25]摇 Wang XK, Feng ZW, Ouyang ZY. The impact of human
disturbance on vegetative carbon storage in forest ecosys鄄
tem in China. Forest Ecology and Management, 2001,
148: 117-123
[26]摇 Zhang XQ, Xu DY. Calculating forest biomass changes
in China. Science, 2002, 296: 1359
[27]摇 Zhou GS, Wang YH, Jiang YL, et al. Estimating bio鄄
mass and net primary production from forest inventory
data: A case study of China爷 s Larix forests. Forest
Ecology and Management, 2002, 169: 149-157
作者简介摇 田秀玲,女,1979 年生,讲师,硕士研究生. 主要
从事喀斯特地区植被生态学和恢复生态学研究. E鄄mail:
aling1762@ sina. com
责任编辑摇 李凤琴
492 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷