全 文 ：第 35 卷第 9 期
2015年 5月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.9
May,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家科技支撑计划项目(2011BAD38B05)
收稿日期:2013鄄09鄄12; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄08鄄01
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: gujiancai@ 126.com
DOI: 10.5846 / stxb201309122253
姜鹏,张绍轩,任佳佳,王襄平,孟京辉,谷建才,陆贵巧.木兰围场典型落叶松鄄杨桦混交林生物量及固碳能力.生态学报,2015,35(9):2937鄄2945.
Jiang P, Zhang S X, Ren J J, Wang X P, Meng J H, Gu J C, Lu G Q.Biomass and carbon fixation ability of typical larch鄄 poplar and betula mixed forest
in Mulanweichang.Acta Ecologica Sinica,2015,35(9):2937鄄2945.
木兰围场典型落叶松鄄杨桦混交林生物量及固碳能力
姜摇 鹏1,3,张绍轩1,任佳佳1,王襄平2,孟京辉2,谷建才1,3,*,陆贵巧1
1 河北农业大学, 保定摇 071000
2 北京林业大学, 林学院, 北京摇 100083
3 河北省林木种质资源与森林保护重点实验室, 保定摇 071000
摘要:以木兰林管局北沟林场内典型落叶松鄄杨桦混交林、落叶松人工林、白桦天然次生林、山杨天然次生林为研究对象,利用分
层切割法和分层挖掘法对华北落叶松、白桦、山杨的生物量进行测定,并通过解析木进行了生长量的测定,从而建立生物量、生
长量模型对林分的碳储量和固碳能力进行了估算。 其研究结果表明:落叶松鄄杨桦混交林较落叶松人工林、白桦天然次生林、山
杨天然次生林具有一定幅度的增产效益。 落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨表现均优于各自的人工林或天然林,平均胸
径分别高出 6.7%、12.8%、4.1%,平均树高分别高出 12.1%、1.4%、11.1%。 落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨的固碳量增
幅分别为 29.74%、28.36%、34.52%;落叶松人工林固碳量增幅 27.09%;白桦天然次生林固碳量增幅 26.34%;山杨天然次生林固
碳量增幅 26.24%。 落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨固碳量的增幅分别高于所对应树种的 2.65%、2.02%、8.28%。
关键词:落叶松鄄杨桦混交林; 落叶松; 白桦; 山杨; 生物量模型; 生物量; 固碳能力
Biomass and carbon fixation ability of typical larch鄄 poplar and betula mixed
forest in Mulanweichang
JIANG Peng1,3, ZHANG Shaoxuan1, REN Jiajia1, WANG Xiangping2, MENG Jinghui2, GU Jiancai1,3,*,
LU Guiqiao1
1 Agricultural University of Hebei,Baoding 071000,China
2 College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
3 Hebei Province Key Laboratory of Genetic Resources of Forest and Forest Protection,Baoding 071000,China
Abstract: A mixed Dahurian larch and polar birch forest, artificial Larix principis鄄rupprechtii forest, natural Betula
platyphylla secondary forest, and natural Populus davidiana secondary forest, which are all part of the Bei鄄gou Forest Farm
in Mulan Forestry Bureau were studied here. The layered cut method was used to measure aboveground biomass in all four
forests. The layered mining method was used to measure underground biomass. The trunks were divided into segments 0.5 m
in diameter and 5 cm thick. The north鄄south diameter of each disk was recorded. Tree roots were divided into 0.5 cm layers,
and the crown projection area was dug up. Fresh weights of the trunks (with bark), branches, leaves, and roots of model
trees were recorded in the open air. Samples of each organ were dried to ( 105益) constant weight and weighed. To
determine biomass, leaf and branch samples were collected from different parts of the crown cover. They were weighed and
dried, and their moisture content was calculated. For trunks, disk sections were obtained and weighed before and after
drying. Moisture content was calculated. The leaf, branch, and root biomass of each model tree was calculated. Increments
were measured in analytic trees. Then models of biomass and increments were established. Carbon reserve and carbon
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sequestration were estimated. Significant power functions and logistic equations were chosen as biomass prediction models.
DBH (diameter at breast height) served as an independent variable and the napierian logarithm of biomass and total
biomass of organs as the dependent variable. Optimization was performed according to regression curve and residual sum of
squares (SSE), discriminant coefficient (R2), total relative error (RS), average relative error (E1), absolute value of
average relative error ( E2 ), AIC ( Akaike Information Criterion), and BIC ( Bayesian Information Criterion) . DBH
increments were measured with analytic trees, wooden cores, and DBH increments of the past five years as a baseline. A
power function regression model was established. Then the DBH increments of trees over the past five years were estimated.
Then the fixed carbon content of each forest was calculated for that period using the carbon content of different tree species
and organs. Results showed the Dahurian larch and polar birch mixed forest stored more carbon than other forests. The
Dahurian larch, Betula platyphylla, and Populus davidiana in the mixed forest were all superior to their respective artificial
and natural forests. The mean DBH (diameter at breast height) was higher by about 6.7%, 12.8%, and 4.1%. The mean
was higher by about 12. 1%, 1. 4%, and 11. 1%. The fixed carbon content growth rates of Dahurian larch, Betula
platyphylla, and Populus davidiana in the mixed forest were 29.74%, 28.36%, and 34.52%, respectively. The rate of
carbon fixation was 27. 09% in the artificial Larix principis鄄rupprechtii forest; 26. 34% in the natural Betula platyphylla
secondary forest; and 26.24% in the natural Populus davidiana secondary forest. The rates of carbon fixation of Dahurian
larch, Betula platyphylla, and Populus davidiana in the Dahurian larch and polar鄄birch mixed forest were 2.65%, 2.02%,
and 8.28% higher, respectively, than in the corresponding monoculture forests.
Key Words: larch鄄 poplar and betula mixed forest; Larix principis鄄rupprechti; Betula platyphylla; Populus davidiana;
biomass model; biomass; carbon fixation ability
木兰围场国有林场管理局以经营天然林为主,有天然林总面积 5.333万 hm2,总蓄积量 226万 m3,是华北
地区集中连片天然林最多的区域。 经过林管局 40 年的实践,探索出了一整套改造天然次生林,“引针入阔冶
的营林模式,在桦、杨、柞等阔叶林采伐迹地上或林冠下人工引进针叶目的树种,使华北落叶松、油松、云杉等
针叶树和天然林木有机结合,培育成了不同形式的针阔混交林及针叶纯林。 目前落叶松的引进成为冀北山地
速生丰产用材林的最佳模式之一,落叶松已成为北方森林引针入阔最重要的树种之一,因其长迅速、适应性
强,在林管局人工林营造中得到广泛应用,经济效益高,社会和生态效益明显,40 年来,已经培育华北落叶松
用材林 2.667万 hm2。 但是,落叶松纯林会导致地力严重衰退[1],生态系统稳定性和生物多样性下降。 针阔
混交林通常会表现出较高的竞争趋势和旺盛的生产力。
很多的研究都已证实落白混交林可以改善地力[1鄄2],并且提出了关于营造和经营落白混交林的关键技
术[3鄄4],但对于落叶松鄄杨桦混交林的生物量和固碳能力的研究未见发表。 大量研究表明针阔混交林的生产力
较相对应的纯林是否增加,主要取决于树种、立地因子、经营措施,营林模式等因素[1,5],针阔混交林对林分生
产力和稳定性具有改善作用[1鄄2],落叶松鄄杨桦混交林的生物量和固碳能力的影响尚不得而知。 本研究以木兰
围场国有林场管理局辖区内北沟林场中落叶松鄄杨桦混交林、落叶松人工林、白桦天然次生林、山杨天然次生
林为研究对象,通过对林分生长情况的调查,确定对林分和各树种林分生长量、生物量分配规律,估算其固碳
能力,为研究混交林树种之间的关系、生物量、固碳能力的提供参考。
1摇 研究区概况与研究方法
1.1摇 试验地概况
研究区选为木兰围场林管局下属的北沟林场,在 1956年建厂,林场坐标为北纬 40毅54忆N,东经 117毅27忆E,
属于寒温带向中温带过渡、半干旱向半湿润过渡、大陆性季风型山地气候,冬季酷寒干燥,夏季凉爽无暑热,春
秋两季多风沙。 林场位于七老图岭山西侧,地势东北高,西南低,海拔在 800—1600 m,最高峰处于色树梁东
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光顶,海拔为 1600 m,伊玛吐河自北向南从北沟林区穿过后流入隆化,水热同季,无霜期 67—108 d,年平均气
温-1.4—4.7 益,年降水量在 400—500 mm,主要集中在 7—9 月份,占全年降水量的 67%,年蒸发量 1462—
1556 mm。 林场内土壤包括棕壤、褐土、风砂土、草甸土、沼泽土、灰色森林土、黑土等 7 个土类。 林场总经营
面积为 5428.8 hm2,林区内有天然林 1485.4 hm2,主要树种有桦、杨、落、油松等乔木;林区内的人工林 1180.5
hm2,主要树种有油、落、杨等树种;林区主要以落叶松鄄杨桦混交林为主,阔叶混交为辅,混交林总面积为
1560.9 hm2,林区的森林覆被率为 85.6%[6]。 林场的森林主要以天然次生林和人工林为主,天然次生林主要
有硕桦林(Betula costata forest)、白桦(Betula platyphylla)、棘皮桦林(Betula dahurica forest)、山杨(Pobulus
davidiana)、柞树(Quercus mongolica)、五角枫(Acer truncatum)、榆树(Ulmus spp. )等,人工林主要树种有云杉
(Picea asperata)、油松(Pinus tabulaefor鄄mis)、华北落叶松( Larix principis鄄rupprechti)、樟子松(Pinus sylvestris
forest)等。 林区内还有很丰富的生物资源,高等维管植物有 600 多种(包含了 100 多种有观赏价值的高等维
管植物,200余种药用价值植物)还有野生脊椎动物 20余种,鸟类 80余种[6]。
1.2摇 研究方法
1.2.1摇 样地的设置
2008年 9月—2012年 7月,在落叶松人工林、白桦天然次生林、杨树天然次生林及落叶松鄄杨桦混交林
中,各随机布设面积 10块 30 m伊30 m的标准地,分别对落叶松、白桦、山杨和混交林中标准地内的林木分树种
进行每木检尺,实测树种、胸径、树高等林木因子指标,根据每木检尺结果,计算各树种的平均胸径和平均树
高。 以 4径阶为单位,每块标准地内按径阶选择若干株标准木作为解析木,落叶松人工林 6株,白桦天然次生
林 8株,杨树天然次生林 8株,落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨,分别选择 28、19、23株,共 70株。
1.2.2摇 生物量测定、模型建立和固碳能力的推算
采用“分层切割法冶测量 3种林木的地上器官生物量,采用“分层挖掘法冶测量地下生物量。 树干以 0.5 m
为分层段,每段截取 5 cm圆盘,每段圆盘记录南北直径;树根以 0.5 m为 1层,挖取树冠投影区域。 在野外实
地分别称量标准木的带皮树干的鲜重和全部树枝、树叶、树根的鲜重。 将各器官的样品,带回室内进行烘干
(105 益)至恒重,并称重。 叶、枝、根生物量的测定:在林冠不同部位采取叶、枝样品,进行烘干后求其含水率,
推算其生物量;树干生物量的测定:分段取圆盘,烘干后测定干质量,求其含水率,推算其树干生物量[1]。 计
算各株标准木的叶、枝、干、根的生物量。
本文选择具有较好生物学意义的幂函数和 Logistic方程作为生物量的预估模型。 模型以胸径为自变量,
各器官生物量、总生物量取自然对数为因变量,根据回归曲线及评价指标残差平方和(SSE)、判别系数(R2)、
总相对误差(RS)、平均相对误差(E1)、平均相对误差绝对值(E2)、AIC(Akaike Information Criterion)和 BIC
(Bayesian Information Criterion)选定最优模型[7鄄9]。
结合解析木测定的胸径生长量以及生长锥木芯,以近 5a 胸径生长量为基础,建立胸径鄄5a 生长量的幂函
数回归模型来估算林木 5a的胸径生长量。 在此基础上估算出林分在 5a 间生长的生物量,并根据各树种、不
同器官的含碳率计算出林分在此期间的固碳量。 本研究中采用马钦彦[10]等的含碳率测定结果,树种平均含
碳率分别为落叶松(0.513)、白桦(0.488)、山杨(0.516)。
1.3摇 数据处理
利用 Excel软件做基本的数据处理、图和表等,用 ForStat2.1(统计之林)和 SPSS18.0 统计软件进行各指标
进行相关性分析和回归分析等[11鄄12]。
2摇 结果与分析
2.1摇 天然林、混交林林分生长及单株林木生物量
落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦和山杨的胸径生长存在着显著差异(P<0.05),其平均胸径表现为落
叶松(13.53 cm)<山杨(16.33 cm) <白桦(19.52 cm);其树高生长中,白桦和山杨的高生长不存在显著差异
9392摇 9期 摇 摇 摇 姜鹏摇 等:木兰围场典型落叶松鄄杨桦混交林生物量及固碳能力 摇
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(P>0.05),且都与落叶松的高生长存在显著差异(P<0.05),落叶松平均树高最低为 11.95 m,白桦和山杨的平
均树高相似,分别为 13.37 m和 13.34 m(表 1)。
混交林中落叶松、白桦和山杨的平均胸径均大于各自对应树种林分的平均胸径,分别高出 6.7%、12.8%、
4.1%,除了混交林中白桦与天然林白桦的平均胸径上存在显著差异外,其他两种之间均不存在显著差异;混
交林中落叶松、白桦和山杨的平均树高也大于各自对应林种的平均树高,分别高出 12.1%、1.4%、11.1%,平均
树高的差异表现与平均胸径的差异表现相反,除了混交林中白桦与天然林白桦的平均胸径上不存在显著差异
外,其他两种之间均存在显著差异(表 1)。
表 1摇 各标准地的林分结构特征
Table 1摇 The forests structure characteristic of larch鄄 poplar and each standard ground
林分类型
Forest types
树种
Tree species
密度 Canopy density
株数
/ hm2
%
胸径 DBH
均值
Average / cm
标准差
Standard
differential
树高 Tree height
均值
Average / cm
标准差
Standard
differential
落叶松鄄杨桦混交林 落叶松 279 32.44 13.53a 6.32 11.95a 4.90
Larch鄄 poplarand Betula 白桦 190 22.09 19.52b 7.38 13.37b 4.06
Mixed Forest 山杨 227 26.4 16.33c 5.41 13.34b 3.91
伴生树种 164 19.06 11.73 3.91 8.87 2.84
总计 860 100 -
落叶松人工林 落叶松 695 79.07 12.68a 4.45 10.66c 2.75
Larch plantation 伴生树种 184 20.93 11.07 5.30 8.57 2.53
总计 879 100 -
白桦天然次生林 白桦 659 69.81 17.30c 6.31 13.19b 3.40
Birch natural 伴生树种 285 30.19 15.48 8.32 10.14 4.40
secondary forest 总计 944 100
山杨天然次生林 山杨 694 82.13 15.68c 6.04 12.01c 3.41
Aspen natural 伴生树种 151 17.87 16.91 10.58 11.12 4.32
secondary forest 总计 845 100
摇 摇 表中数据后不同字母代表不同林分类型间差异显著( P<0.05)
混交结构对落叶松和山杨的树高产生明显的促进作用,但对胸径的影响较小;而白桦正好相反。 通过混
交林与落叶松人工林、白桦天然林、山杨天然林的比较分析结果表明,落叶松鄄杨桦混交林的结构有利于提高
林分生产力,混交林对林木生长有促进作用[1]。
2.2摇 落叶松鄄杨桦混交林中单株生物量模型
林木的生物量是随着胸径的增加而增大,但是由于树种不同,同林分中,不同树种的生物量积累往往不
同[12鄄16]。 利用外业调查混交林所获得 70株标准木生物量数据,采用 SPSS 18.0 以及 Forstat2.1 统计软件,采
用已选定 Logistic方程、幂函数为回归模型,以胸径(DBH)为自变量,单株总生物量的自然对数( lnW)为因变
量,建立回归模型,最终选出落叶松,白桦,山杨的单木各生物量最优估测模型。 在样地内,以落叶松、白桦、山
杨的所有标准木数据作为检验数据,采用选定的 6个检测评价指标为标准,对混交林中建立的单木生物量模
型进行检验和评价(表 2)。
从表 2中可以看出:混交林中落叶松树干、树根、树叶、树枝和总生物量的残差平方和 SSE 的平均值为
3郾 869,总生物量的残差较小在 1.494—1.737之间,其根生物量残差较大在 8.837—9.951 之间;树干、树根、树
叶、树枝和总生物量的总相对误差 RS在 0.651%以内,总体误差较小,这是由于残差整体较小的缘故;树干、树
根、树叶、树枝和总生物量的平均相对误差 E1在 0.360%之内,且平均相对误差绝对值 E2在 6.291%之内。 混
交林中白桦树干、树根、树叶、树枝和总生物量的残差平方和 SSE 的平均值为 1.193,总生物量的残差较小在
0 .413—1.303之间,其叶生物量残差较大在2.149—2.584之间;树干、树根、树叶、树枝和总生物量的总相对误
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1492摇 9期 摇 摇 摇 姜鹏摇 等:木兰围场典型落叶松鄄杨桦混交林生物量及固碳能力 摇
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差 RS在 0.395%以内,误差较小;树干、树根、树叶、树枝和总生物量的平均相对误差 E1在 0.342%之内,且平均
相对误差绝对值 E2在 3.737%之内。 混交林中山杨树干、树根、树叶、树枝和总生物量的残差平方和 SSE 的平
均值为 0.923,总生物量的残差较小在 0.201—0.676之间,其叶生物量残差较大在 1.669—2.070之间;树干、树
根、树叶、树枝和总生物量的总相对误差 RS在 0.088%以内,误差很小;树干、树根、树叶、树枝和总生物量的平
均相对误差 E1在 0.442%之内,且平均相对误差绝对值 E2在 3.137%之内。 混交林内,由于落叶松、白桦、山杨
的残差小,其 4个指标均表现出拟合模型比较理想。 落叶松人工林、白桦和山杨的天然次生林都只做出总生
物量模型,其 SSE、RS、E1、E2变化较小,预估效果较好。
回归模型都在 0.05水平上成显著性,其各类函数的相关判定系数 R2在 0.703—0.993 之间,落叶松鄄杨桦
混交林中林木的回归模型函数是根据判定系数越大拟合模型精度相对越高。 并在回归模型的基础上,选择收
敛的模型为模拟结果,利用 AIC 和 BIC(模型拟合优度指标)对模型的模拟效果进行比较,2 个指标越小说明
拟合的精度越高[17],模拟计算结果见表 2。 根据 AIC 和 BIC模型拟合优度指标越小说明拟合的精度越高,选
取最优回归模型(表 2)。
根据外业调查所获得 70株落叶松、白桦、山杨的标准木生物量数据,利用表 3所建立的总生物量模型,并
采用 SPSS 18. 0建立 Logistic方程、幂函数的胸径-单株立木 ln(WTotal)的散点图和回归曲线(图 1)。
图 1摇 胸径和 ln(WTotal)散点及回归曲线图
Fig.1摇 Scatter and regression curve of DBH and ln(WTotal)
依据 2008—2012年间解析木的生长量数据以及生长锥数据,建立胸径鄄生长量的回归关系的回归方程,
并随机选取 30个生长锥数据作为检验数据(表 3)。
混交林的胸径生长量与胸径的模型判别系数 R2均在 0.65以上,说明方程拟合效果良好;其胸径生长量的
残差平方和 SSE在 1.618—1.997,白桦的胸径生长量残差平方和 SSE 最小;胸径生长量的总相对误差 RS 在
-5.001%—3.200%以内,落叶松和山杨总相对误差 RS为负值,30个样本中残差负值的较多;胸径生长量的平
均相对误差 E1在-10.591%—5.195%之间,且平均相对误差绝对值 E2在 21.170%—27.116%之间;混交林的胸
径生长量与胸径的回归模型拟合结果较为理想。
落叶松林、白桦林和山杨林的胸径生长量与胸径的模型判别系数 R2均在 0.679—0.761 之间,其胸径生长
量的残差平方和 SSE在 1.372—1.459,山杨的胸径生长量残差平方和 SSE最小;胸径生长量的总相对误差 RS
2492 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
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在-5.176%—2.474%以内,落叶松的总相对误差 RS 为负值;胸径生长量的平均相对误差 E1在-7.916%—
5郾 982%之间,平均相对误差绝对值 E2在 22.650%—24.299%之间。 天然林中各树种拟合方程的判别系数 R2
大于混交林中落叶松、白桦、山杨的判别系数,其它 4种指标差异不大,均表现出比较理想拟合模型。
表 3摇 各树种定期生长量与胸径的模型关系
Table 3摇 Model relationships between the regular growth of each species and BDH
林分类型
Forest types
树种
Tree Species
回归模型
Regression model
模型汇总
Model Summary
R2 F
检测评价指标
Test Evaluation
SSE RS / % E1 / % E2 / %
混交林 落叶松 lnZ=-2.560+4.055lnD-1.040(lnD) 2 0.675 60.272 1.744 -1.519 3.902 27.116
Mixed forest 白桦 lnZ=-2.362+3.388lnD-0.762(lnD) 2 0.651 63.302 1.618 3.200 5.195 21.170
山杨 lnZ=-2.750+3.935lnD-0.962(lnD) 2 0.753 119.168 1.997 -5.001 -10.591 24.442
人工林 Plantation 落叶松 lnZ=-4.395+5.730lnD-1.432(lnD) 2 0.738 81.587 1.459 -5.176 -7.916 24.299
天然林 白桦 lnZ=-1.582+2.673lnD-0.645(lnD) 2 0.679 71.803 1.416 2.474 5.982 22.650
Natural forest 山杨 lnZ=-2.828+4.448lnD-1.128(lnD) 2 0.761 120.857 1.372 0.007 -1.042 23.366
2.3摇 落叶松鄄杨桦混交林生物量和固碳能力
利用 2. 2 生物量最优模型以及胸径鄄生长量模型,依据每木检尺测得的混交林与天然林的胸径数据
(DBH>5),推算出落叶松鄄杨桦混交林、落叶松人工林、白桦天然林及山杨天然林中不同树种的立木的总生物
量(表 4)。
落叶松鄄杨桦混交林的生物量的分布情况见表 4,其中 2012 年落叶松的总生物量为 28.79 t / hm2,白桦的
总生物量的为 39.42 t / hm2,山杨生物量总量的为 29.11 t / hm2,落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨的生
物量比例为 0.296颐0.405颐0.299,全林的总生物量为 97.32 t / hm2。 5年内落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山
杨的增幅依次为 29.71%、28.35%、34.55%,全林 5年内林分总生物量增幅 30.55%。 在 2008—2012年之间,落
叶松人工林生物量增幅为 27.09%,白桦天然次生林生物量增幅为 26.33%,山杨天然次生林生物量增幅为
26.25%。
表 4摇 各林分生物量特征
Table 4摇 Biomass characteristics of each stand
林分类型
Forest types
树种
Tree Species
株数
Individual plant
2012年林分生物量
Stand biomass
in 2012 / ( t / hm2)
2008年林分总生物量
Total stand biomass
in 2008 / ( t / hm2)
增幅
Increase
Amplitude / %
混交林 Mixed forest 落叶松 254 28.79 22.19 29.71
白桦 180 39.42 30.71 28.35
山杨 221 29.11 21.64 34.55
总计 655 97.32 74.54 30.55
人工林 Plantation 落叶松 649 51.42 40.46 27.09
天然林 Natural forest 白桦 615 76.46 60.52 26.33
山杨 625 76.87 60.89 26.25
在此基础上,利用每个树种的 2008年和 2012年的总生物量及增长量乘以各器官含碳率,求出全林分的
碳储量和固碳能力,其落叶松鄄杨桦混交林、落叶松人工林、白桦天然次生林及山杨天然次生林的碳储量和固
碳能力分布情况见表 5。
在 2012年,落叶松鄄杨桦混交林的碳储量为 49.03 kg C / hm2(表 5),落叶松人工林的碳储量为 26.38 kg C /
hm2,白桦天然次生林的碳储量为 26.38 kg C / hm2,山杨天然次生林的碳储量为 26.38 kg C / hm2。 落叶松鄄杨桦
混交林 5a固碳量为 11.49 kg C 5a-1 hm-2,显著高于落叶松人工林、白桦天然次生林和山杨天然次生林的固碳
3492摇 9期 摇 摇 摇 姜鹏摇 等:木兰围场典型落叶松鄄杨桦混交林生物量及固碳能力 摇
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量,是落叶松人工林的 2.04倍,是白桦天然次生林 1.48倍,是山杨天然次生林 1.39倍。
落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨的固碳量分别为 3.39、4.25、3.85 kg C 5a-1 hm-2,增幅分别为
29.74%、28.36%、34.52%。 落叶松人工林固碳量为 5.62 kg C 5a-1 hm-2,增幅 27郾 09%。 白桦天然次生林固碳
量为 7.78 kg C 5a-1 hm-2,增幅 26.34%。 山杨天然次生林固碳量为 8.25 kg C 5a-1 hm-2,增幅 26.24%。 落叶
松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨固碳量的增幅分别高于所对应树种的 2郾 65%、2.02%、8.28%(表 5)。
表 5摇 2008—2012年林木的固碳能力
Table 5摇 The carbon fixation ability of the forest in 2008—2012 years
林分类型
Forest types
树种
Tree Species
密度
Density / (株 / hm2)
2012年林分碳储量
Stand carbon storage
in 2012 / ( t / hm2)
2008年林分总碳储量
Stand carbon storage
in 2008 / ( t / hm2)
固碳量
5 years忆
sequestration
混交林 Mixed forest 落叶松 254 14.77 11.38 3.39
白桦 180 19.24 14.99 4.25
山杨 221 15.02 11.17 3.85
总计 655 49.03 37.54 11.49
人工林 Plantation 落叶松 649 26.38 20.76 5.62
天然林 Natural forest 白桦 615 37.31 29.53 7.78
山杨 625 39.66 31.42 8.25
3摇 结论与讨论
落叶松鄄杨桦混交林较落叶松人工林、白桦天然次生林、山杨天然次生林具有一定幅度的增产效益。 落叶
松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨表现均优于各自的人工林或者天然林,平均胸径分别高出 6.7%、12.8%、
4.1%,平均树高分别高出 12.1%、1.4%、11.1%,与夏成财[1]针对 16 年生落叶松白桦纯林与混交林林分生长量
研究的略有区别,其混交林中树的生长优于各自纯林,平均胸径分别高出 8.0% 和 2.3%,平均树高分别高出
15.1% 和 20.5%。 白桦和山杨的平均胸径百分比略显大,这样可能是由于林龄差别较大所造成的。
生物量回归模型都在 0.05水平上成显著性,其各类函数的相关判定系数 R2在 0.703—0.993 之间,对树
干、树根、树叶、树枝进行了残差平方和 SSE、总相对误差 RS、平均相对误差 E1、平均相对误差绝对值 E2的残
差检测,并选择相关判定系数 R2、AIC 和 BIC 3个指标对模型的模拟效果进行比较,其回归模型拟合结果较为
理想[18]。 胸径鄄生长量模型判别系数 R2均在 0.65以上,人工林、天然林中各树种拟合方程的判别系数 R2大于
混交林中落叶松、白桦、山杨的判别系数,其它 4种指标差异不大,并表出比较理想拟合模型。
在 5年内,落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨的生物量增幅依次为 29.71%、28.35%、34.55%,全林
5年内林分总生物量增幅 30.55%。 落叶松人工林生物量增幅为 27.09%,白桦天然次生林生物量增幅为
26郾 33%,山杨天然次生林生物量增幅为 26.25%。 落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨的固碳量增幅分别
为 29.74%、28.36%、34.52%;落叶松人工林固碳量增幅 27.09%;白桦天然次生林固碳量增幅 26.34%;山杨天
然次生林固碳量增幅 26.24%。 落叶松鄄杨桦混交林中落叶松、白桦、山杨固碳量的增幅分别高于所对应树种
的 2.65%、2.02%、8.28%。
对于树种混交对生长的影响的报道已有很多[1,4鄄5],一些研究也证实了混交林模式具有提高生产力的能
力,但是不同文章阐述的增产效应往往受到立地因子、树种生态位差异程度、林场的经营措施、林分起源等因
素限制[1,5,18]。 本研究结果是以木兰林管局经营的天然林和人工林为主,研究冀北山地处于中龄林、近熟林、
成熟林 3个阶段的落叶松鄄杨桦混交林、落叶松人工林、白桦天然次生林、山杨天然次生林得到的。 其林型较
为分散,属于改造天然次生林,“引针入阔冶的营林模式,所形成的混交方式主要以随机间距为主,同时间有斑
块混交,样地内间有其他伴生树种,有待进一步的调查研究相互之间的影响。 本研究排除了伴生树种的干扰,
以主要树种为研究对象,致使结果有一定局限性的重要原因。 由于试验条件限制,不能进一步研究落叶松、白
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桦、山杨种间互作以协同增效作用[14],以后可以进一步根据种间营养互作、生化互作、地上、地下生态位分异
等方面进一步研究混交林种间关系[5,18]。
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