全 文 ：江 西林业科技 1 0 9 3年第 2期
日本扁柏生长与气象因子相关性分析 `
杜 有 新
(庐 山 植 物 园 )
〔摘要〕 应用灰 色系统理论分析 日本扁柏生 长与 气象因子之 间 的 相 互 关
系 ;又寸影响生 长的气象因子 选行排序 , 选择主要因子建立 生长预 测模型 , 并进
行模拟与预测 。
关键词 : 日本扁柏 气象囚 子 生长量 G M ( 。 , N ) 模型
日本扁柏 ( C人a m a e c , p a r : 5 0乡t 。 s a
E n dl
.
)原产日本 , 分布于本 州 福 岛 至四
国 、 九州屋 久岛等海拔 4 0 0一 1 l o o m 的山地 ,
是 日本重要用材树种之一 , 庐山自本世纪 20
年代开始引种栽培 , 19 3 5年庐山植物园曾进
行播种育苗试验 。 解放后 , 日本扁柏的栽培
地区逐步扩大 , 不仅成为庐山主要造林树种
之一 , 而且已推广到 长江中下游 十 多 个 省
市 , 成为这些地区中低山重要造 林 树 种 之
一 。 本文根据解析 材 料 和影响其生长量的
光 、 水 、 热气象因子 , 作相关性分析 , 找出
影响生长的主要 因子 。
均相对湿度 、 年均气温 、 年日照时数 , 最热
月均温 、 最冷月均温 、 4 一 10 月里 6 C 总积
温 、 4 一 10 月平均相对湿度 、 4 一 10 月 日照
时数及 6 一 8 月连续干燥 日作影响因子 , 应
用灰色系统理 论的关联度分析作因子之间的
相关性分析 ,并筛选出主要因子 ; 以 G M ( 0,
N )模型构建 日本扁柏生长的预测模 型 并 作
后验差检验 。
一 、 材料与方法
实验林是 25 年生 日本扁柏纯林 , 林分郁
闭度为。 . 85 , 造林密度为 2 只 3 m 。 选一块
面积为 2 0又 3 o m 的样地 , 于 1 9 8 9 、 19 9 0 和
19 1年秋季对样地进行林分调查 , 共选 8 株
平均木作解析材料 , 以 l m为区分段进行树
干生长过程分析 。 选择 一与光 、 水 、 热气候因
素直接相关的 1 。种气象指标 : 年降水量 、 年
二 、 结果与分析
1
. 生长与气象因子的相关性 基本数据
见表 1 。 将表 1 中日本扁柏树高 、 胸径和材
积的连年生长量 r ; ( i一 1 , 2 , 3 ) 为 母
序列 , 一。种气象指 标 x ( i = l , 2 , 3 , 4 ,
5
,
6
,
7
,
8
、
9
,
1 0 ) 为子序列 , 取分
辨系数 工:一 e . 5作关联度分析 。 从而 , 求 算
出 日本扁柏 3 个生长性状的关联矩阵及关联
序列 ( 见表 2 ) 。
从表 2 的关联矩阵可见 , 影响日本扁柏
高生长的主要因子是年降水量和 最 热 月 均
温 ; 影响粗生长的主要因子是年降水量和年
19 9 2一 0 9一 18收稿
. 本文承南京林业大学徐雁南先生指导和审阅 。 参加野外调查的还有末学德 、 桂 良乾同
志 。 一并致谢 。
日本扁柏生长量与1 0 种气象因子的年度变化
7 9 9 19 1 8 29 1 日5 19 8 日
胸径 r ,
树高 r :
材积 i :
0
.
9 5
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0
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.
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生年连长
降水量 x ,
相对湿度 x :
日照时数 x :
平均温度二 `
4一 10 月里 6℃积温 x 。
4一 10 月平均湿度 x 。
4一 1 0月 日照时数 x :
6 一 8月连干 日 x ,
最热月均温 x 。
最冷月均温 x , 。
16 0 7
了3 . 1
19 2 2
.
7
12
.
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.
3
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1 2 6 6
.
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2 6
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1
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8
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1 1
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l
表 3 日本扁柏生长量估计与检验
卿…时间 ()t 少竖日竺…至…匕吧 误差概率 ( p ) 精 度
胸 径
1 9 8 0
1 9 8 3
1 9 8 6
1 9 8 9
9
.
8
1 2
.
9
1 4
.
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1 5
.
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.
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6
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2树 高
1 9 8 0
1 9 8 3
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1 8 4 4 9 G
材 积
1 9 8 0
1 9 8 3
1 9 86
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0
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、 . 0 58 下5
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0 8 0 2 0
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1 0连38
0
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0
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0
.
0 9 9 9 8
0
.
1 1 9 9 8
0
.
0 6 6 0 9 3
日照总时数 : 影响材积生 长的主要因子是最
热月均温和 4一10 月平均相对湿度 。 由此充分
反映出水 、 光 、 热 的综合作用效应 。 水对 日本
扁柏生 长的影响高于光和热的影响 。 树木村
积是由树高和胸径两个要 素构成 , 因此材积
与气象因子的关联度序列恰好反映出树高和
胸径的整体效应 。
2
.灰色 G M ( 0 , 2 ) 模型 的 拟合与 预测
鑫
根据日本扁柏生长量与气 象因子 之间的关联
度 分析结果 , 分另lJ选影响胸径 、 树高和材积
生长量最大的前 2 个气象指 标作为构建 G M
( 。 , 2 ) 模型的基本变量 。 将原始数据 送 入
计算机程序 , 经 “ 紫金一 亚” 型微机计算出
系数向量 , 从而求得生长预测模型 :
l ) 胸径模型
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2 ) 树高模型
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.
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一 0 . 0 0了9 2 9义 。 ( 1
) 材积模型3(
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o o o s z 2 4 5 x 6 `
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3
. 生长预测及模型检验 根据建立的模
叫的旧gco .g工Oco .6旧98卜.0-rōó
戴岔匿口叹01!哪
型和数学式 X 、护 {犷卜 二 肖 计算原始数
据 的估计值 。 再依据 “精度评价标准 ” , 对
模型进行评价 ( 表 3 ) 。
表 3 表明胸径 、 树高和材积 3 个生 长模
型 的误差概率 p均 > 0 . 95 , 而且 后 验 差 c 均
< 。 . 3 5 。 表明 3 个生长模型达到精度要求 。
叫的6卜.06囚哪旧co .0的9旧卜.0。工阳侧则韧叹琴
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三 、 结语
1
. 根据日本扁柏生长量与气象指标的关
联度分析找出了影响生长的气象因子序列 ,
其中影响胸径生 长的主要因子有年降水量、
年光照时数 ; 影响树高生长的有年降水量、
最热月均温 ; 影响材积生长的主要气象因子
有最热月均温和 4 一 10 月平均相对湿度 。 通
过改变环境条件 , 改善各种限制因素可提高
林分产量 。
2
. 灰色 G M ( o , 2 ) 模 型反映了控 制 因
素与生长量的相互关系及林木生长的自然规
律 , 为林业生产经营提供 了理论依据 。
( 参屯文献略 )
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