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A Crown Ratio Model for Dominant Species in Secondary Forests in Mao‘er Mountain

帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型


对黑龙江省帽儿山实验林场天然次生林内的10个主要阔叶树种建立冠长率模型。采用2007年设置的30块固定标准地中获取的4 237株样木,使用其中的3 628株建立冠长率模型。从大小、竞争和立地3个角度来解释冠长率,利用Logistic方程的形式来构造冠长率模型,并且使用多重决定系数来评价3个方面因子所解释变量的百分比。模型拟合结果表明:变量解释的百分比从12.881 3%(色木)到42.116 8%(白桦),而对于帽儿山次生林区分布最多的树种紫椴的解释变量百分比是17.403 2%。对所建立的冠长率模型进行检验,获得较高的预估精度和较低的各种误差百分比。

Crown ratio models for 10 dominant species in Mao‘er Mountain experimental forest station located in Heilongjiang Province were developed and the study is part of a project to develop the protection demonstration and sustainable management techniques for natural forest in northeast China. Thirty permanent sample plots were established and 3 628 of 4 237 sample trees were used to develop the crown ratio models in 2007. The models developed with Logistic function were designed from size, competition and site to explain the crown ratio and unadjusted multiple coefficient of determination was used to evaluate the percentage of variation explained by three variable groups. The estimation results of the models indicated that the total percentage of variation explained by variable groups ranged from 12.881 3%(Acer mono) to 42.116 8%(Betula platyphylla), and the percentage was 17.403 2% for Tilia spp, a widest-distributed species in this area. Validation for the crown ratio models showed relatively high prediction precision and low errors.


全 文 :第 !" 卷 第 # 期
$ % & & 年 # 月
林 业 科 学
’()*+,)- ’)./-* ’)+)(-*
/012!"!+02#
3456!$ % & &
帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型
卢7军&7李凤日$7张会儒&7张守攻8
"&2中国林业科学研究院资源信息研究所7北京 &%%%?&# $2东北林业大学林学院7哈尔滨 &>%%!%#
82中国林业科学研究院林业研究所7北京 &%%%?&$
摘7要!7对黑龙江省帽儿山实验林场天然次生林内的 &% 个主要阔叶树种建立冠长率模型% 采用 $%%" 年设置的
8% 块固定标准地中获取的 ! $8" 株样木!使用其中的 8 #$C 株建立冠长率模型% 从大小(竞争和立地 8 个角度来解
释冠长率!利用 .0HF;百分比% 模型拟合结果表明&变量解释的百分比从 &$2CC& 8d"色木$到 !$2&&# Cd"白桦$!而对于帽儿山次生林
区分布最多的树种紫椴的解释变量百分比是 &"2!%8 $d% 对所建立的冠长率模型进行检验!获得较高的预估精度
和较低的各种误差百分比%
关键词&7冠长率# 次生林# .0HF;中图分类号! ’">C2>777文献标识码!-777文章编号!&%%& B"!CC#$%&&$%# B%%"% B%"
收稿日期& $%%? B%" B$?# 修回日期& $%&% B&% B$>%
基金项目& 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金,近自然森林经理综合数据采集分析和决策支持技术研究- ")S]),$%%?%&$和
国家林业局,?!C-项目,森林多目标经营规划决策支持技术引进- "$%%C B! B#%$ %
:!&"=)+%0’" 3"5,.*"&H"#’)%)07$,8’,(’)7,8")5%&< /"&,(0(’)3%"],&3"9)0%’)
.4 345&7.FSD5HMF$7G@95Hl4FM4&7G@95H’@04H05H8
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9+’+$ <0!$2&&# Cd"N#3=.& E.&30E"0.&$! 95: <@DODMND5<9HDU9;&"2!%8 $d L0MC%.%& ;OO! 9UF:D;F5 <@F;9MD96/91F:9;,< ="&5(&7NM0U5 M977冠长率"NM0U5 M9高度的比率!是一种无量纲的测度% 树冠的大小是
树冠活力一个很重要的测度"-;;A955! &?"%# ’O4MM
#3&.F! &?C%# /91D5评价树干的木材质量和商业价值起到重要的作用
"mDM;@9U#3&.F! &??%$% =05;DM4:"&?">$认为冠长
率是一个树木利用可获得的资源来促进生长的能力
指标! 9^5FD1;等"&?"?$认为树冠长度和冠长率都可
以反映疏开木利用可获得资源的潜能%
单木生长模型一般被划分为利用树冠因子来计
算竞争"用树冠的冠幅(面积或者体积$和利用树冠
的生长空间"用冠长率(树冠长度$来计算树木的生
长潜力"=05;DM4:! &?">$% 几十年来!冠长率被成
功地用于预估长时期的树木生长量 "=05;DM4:!
&?"># 9^5FD1;#3&.F! &?"># =05;DM4: #3&.F! &??#$%
=05;DM4: 等"&??#$发现用对数形式来预估冠长率!
系数高度显著!并且对奥地利森林中所有树种断面
积生长量的预测是正向的% =05;DM4:"&?">$使用一
种冠 长 率 异 速 生 长 模 型 的 变 形 来 修 正 美 国
ZF;N05;F5 北方硬阔林潜在的树高和直径生长!树高
异速生长方程的决定系数在 &$ 个树种中有 && 个显
著!在直径生长方程中!有 ? 个显著% ZQ‘0L"&??%$
7第 # 期 卢7军等& 帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型
发现在北部落基山脉 && 个混交针叶树种的断面积
生长量预测中!冠长率是一个高度显著的预测因子%
9^5FD1;等"&?">$在美国东南部使用冠长率来预测
火炬松")%’=73&#:&$人工林树高生长量和用树冠长
度来预测直径生长量% ’@FL1DQ"&?C"$发现在美国中
部 $$ 个树种组的断面积生长量预测中!有 &? 个树
种组的冠长率是显著的预测因子% 在所有这些研究
中!每一个显著的冠长率的系数都是正向的!冠长率
的增加会导致断面积生长的增加%
国内对于冠长率模型!只有少量的学者在研究
中利用到了冠长率这一因子!如杜纪山"&??&$研究
了油松")%’=73&2=.+*9%7$的冠长率与干形之间的
关系!指出冠长率和平均高对油松的干形影响不显
著% 而真正建立冠长率相关的模型则极少%
由于树木的树冠反映了过去时间的累积的竞争
水平!因此本研究的目标是使用森林调查数据!依据
冠长率与树冠大小和林分因子之间的异速生长关
系!建立单木冠长率模型!同时分析不同林分因子对
冠长率的影响!可为建立大地域林分生长模型或者
单木生长模型获得基础的预测指标% 在森林经营
中!尤其是在我国实施森林分类经营后!研究冠长
率(分析冠长率对树木生长的影响!为用材林的经营
提供可靠的理论依据是很有意义的%
&7研究地概况
本研究选择具有典型黑龙江省森林林分特点的
东北林业大学帽儿山实验林场为研究地!该地区具
有典型的次生林结构% 帽儿山实验林场位于黑龙江
省东南部!!>a$%b)!>a$>b+% 总面积 $# !?# @A$!
南北长 8% ‘A!东西宽 $% ‘A!共 &>& 个林班% 该地
区属温带季风气候!但是具明显的大陆性!四季分
明!冬长夏短% 地带性土壤为暗棕壤!有机质含量(
各种化学元素(微量元素含量都较高% 植被属于长
白山植物区系!是由地带性顶级植被阔叶红松
")%’=7S+*&%#’7%7$林经人为干扰破坏后形成的较典
型的东北东部天然次生林%
$7数据收集与整理
$%%" 年共设置了 8% 块天然次生林标准地!位
于帽儿山实验林场的中林和跃进施业区!所选的标
准地所在林分均是未经过间伐(生长正常(具有代表
性的次生林!每块标准地都有 W_’ 定位!在 $ 个施
业区的位置分布如图 & 所示%
标准地规格&根据地形和林相特点!设置不同面
积的标准地!平均为 $% Ag>% A!最大为 8% Ag
"% A!标准地状况见表 &%
图 &7标准地位置示意
SFH6&7.0N9把这 8% 块不同年龄(不同立地条件(不同密度
的天然次生林标准地分别编号为 ="%&!="%$!0
="8%% 对每块固定标准地完成上述因子测定并建
立数据库!各标准地基本概况见表 $% 在所设置的
8% 块天然次生林标准地中!共测得样木 ! $8" 株!剔
除枯死木和亚乔木!有效的数据为 8 #$C 株!其基本
情况见表 $%
为了建立次生林阔叶树种冠长率的模型!需要
把这些数据分成计算数据和检验数据!比例分别约
为 C%d和 $%d%
87模型设计与参数估计
B?@A模型设计
由冠长率"(]$的定义!它是在 %"没有树冠$到
&"全树冠$范围之内的% 因此排除了模型中超过范
围的和由极限数据而得出的不合逻辑的结果%
冠长率是受林分密度和林分内树木的种群位置
影响的% 散点图和数据分析结果表明& 冠长率和林
分密度之间的关系表现出了 8 种等级% 树木在低密
度的林分中一般有一个大的冠长率!但是在这个范
围内!密度和冠长率之间没有联系"l9;D594DM#3&.F!
&??#$% 随着密度的增加!树冠衰退加强% 当活树
冠减小至 (]h%28 以下时!冠长率和林分密度之间
再次表现出随机变化% 虽然这种关系因树种而异!
但是会出现相似的趋势% 这种表现是一个饱和曲线
的特征!尤其是 .0HF;特征&
(]G &
& IDHY
! "&$
式中&(]是冠长率# Y是输入变量和估计参数的线
性组合%
.0HF;的!一开始由 /DM@41;<引进到人口增长!后来被
]0K<;05 和 \;&"
林 业 科 学 !" 卷7
7777 表 @A帽儿山 >OO^ 年天然次生林标准地概况!
C%1D@AP,),&%.(%#$.,$."0((’09%0’")"*(,8")5%&< *"&,(0’)3%"],&3"9)0%’)’ >OO^
标准地号
+06
树种组成
’ODNFD;N0AO0;F海拔
*1DT9面积
-MD9eA$
株数
坡向
-;ODN<
坡位
_0;F="%& ! 胡 & 白 & 黄 & 槭 & 色 & 榆 & 椴 8"> %2&>% &#C 阳 ’@F5D 下 .0UDM
="%$ $ 胡 $ 水 $ 色 & 椴 & 榆 & 黄 & 槭 8?> %2&!% &>! 阳 ’@F5D 中 =F::1D
="%8 ! 椴 $ 胡 & 水 & 榆 & 枫 & 黄 !>? %2&8> &8C 阳 ’@F5D 上 kOODM
="%! ! 胡 $ 椴 $ 榆 & 黄 & 色 8"% %2&$% &!$ 半阳 ’DAFX;@F5D 下 .0UDM
="%> ! 椴 $ 胡 $ 黄 & 色 & 杨 8## %2&%% &>" 半阳 ’DAFX;@F5D 中 =F::1D
="%# $ 榆 $ 胡 $ 水 & 椴 & 黄 & 色 & 杨 8>? %2&%% &!8 阳 ’@F5D 中 =F::1D
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="&! $ 黄 $ 水 $ 杨 $ 柞 & 椴 & 色 !?& %2&%% &8& 半阳 ’DAFX;@F5D 上 kOODM
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="&# > 椴 $ 榆 & 柞 & 色 & 花 !!! %2&%> &"8 阳 ’@F5D 上 kOODM
="&" ! 椴 8 杨 & 水 & 榆 & 柞 !#? %2&%> &>& 阳 ’@F5D 上 kOODM
="&C # 椴 & 色 & 榆 & 柞 & 杨 !#> %2&%% &8# 半阴 ’DAFX;@9:D 中 =F::1D
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="$? > 胡 $ 榆 & 杨 & 水 & 白 8$% %2&>% &%% 阳 ’@F5D 平 S19<
="8% # 榆 $ 水 & 胡 & 柳 8%8 %2$&% C8 阳 ’@F5D 平 S19<
77"白& 白桦 N#3=.& E.&30E"0.&# 椴& 紫椴 C%.%& &9=*#’7%7# 枫& 枫桦 N#3=.& -+73&3&# 胡& 胡桃楸 _=(.&’79&’7"=*%-&# 黄& 黄菠萝 )"#.+:#’:*+’
&9=*#’7## 色& 色木 >-#*9+’+# 水& 水曲柳 6*&L%’=79&’:7"=*%-&# 杨& 杨树 )+E=.=7;OO6# 榆& 榆树 @.9=7;OO6# 柞& 柞树 Z=#*-=79+’(+.%-&# 槭&
青楷槭 >-#*3#(9#’3+7=9
表 >A样木基本因子统计
C%1D>A79##%&< "*(%#$.,0&,,(
树种
’ODNFD;
样本数
’9AO1D54AKDM
胸径 F^9AD平均值
=D95
最小值
=F5FA4A
最大值
=9YFA4A
平均值
=D95
最小值
=F5FA4A
最大值
=9YFA4A
白桦 N#3=.& E.&30E"0.& &$! &!2%# >2> !$2> &!2$8 "2% $#28
紫椴 C%.%& &9=*#’7%7 & %%& &!2?? >2% >$2& &$2#! $2> $>2"
枫桦 N#3=.& -+73&3& ?# $82"% >2? >$2? &?2#> "2? $C2C
胡桃楸 _=(.&’79&’:7"=*%-& $!8 $$2?8 >28 >82! &# #2C $C2"
黄菠萝 )"#.+:#’:*+’ &9=*#’7# &8> $%2%$ >2C !%2? &!2$% #2$ $C2!
色木 >-#*9+’+ C%$ &%2$# >2% !&2? &%2!% !2& $!2C
水曲柳 6*&L%’=79&’:7"=*%-& $&! &?28" >2% !"2! &>28 >2$ 8&2&
杨树 )+E=.=7;OO6 &$C $!2$! >2& >?2> &"2&? >2& $C2>
榆树 @.9=7;OO6 #"$ &&2#! >2% C!2& ?2?# 82? $"2&
柞树 Z=#*-=79+’(+.%-& $&8 &?288 >2% >#2? &82$! >2? $C28
杂木 \<@DMKM09:1D9TD: !>> ?2$% >2% >!2& ?2&$ 82> $!2$
枯死 D^9: ! ?2#C >2% 8C2? ) ) )
总计数 ,0<91 ! $8" ) ) ) ) ) )
"SF55DQ! &?"&$% +D入到单木枯损模型的预估!而 l9l9;D594DM等"&??#$使用它来预测冠长率%
在本研究中!Y可以描述为林木大小变量(竞争
$"
7第 # 期 卢7军等& 帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型
变量和立地变量的函数!因此 Y可以表示为&
YG4"’)G*!(\=_!’),*$! "$$
式中&’)G*表示林木大小变量# (\=_表示竞争变
量# ’),*表示立地变量%
82&2&7林木大小变量7选择冠长率的相关因子时!
树木大小变量(树高"W$和胸径"Q$是基本的形式!
一株树木的树高K胸径比"WKQ$是树干很重要的一
个因子!是和冠长率相关的!树干和冠长率都受林分
密度的影响% 树干部分较长的树木会比树干矮小的
树木有更高的冠长率 "-KD变量可以由下式表示&
’)G*G2&’WKQI2$’WI28’Q
$! "8$
式中& WKQ是树高胸径之比%
82&2$7竞争变量7在森林调查中往往很少测量树
木的空间坐标信息!因此竞争变量不包括单木的空
间信息!也就是与距离无关% 另外!冠长率模型应该
同时适用于同龄林和异龄林的林分条件!因此!密度
测量需要一个与年龄无关的收获表 "如立木度水
平$来确定% 密度是影响体现于基于直径的大树的
断面积"R-.$!它表明了林分内一株树木的群落等
级和相对的优势程度 "ZQ‘0L! &??% $!mM9PFND‘ 等
"&?#&$提出的树冠竞争因子 "((S$% ((S的优点
是它一般与林分的立地条件和年龄无关% R-.的
优点是它可以很好地表现各种类型的间伐措施下的
竞争的影响"ZQ‘0L! &??%$% 因此!竞争变量可以
表达为&
(\=_G-&’R-.I-$’15"((S$ I
-8’Z !^ "!$
式中&R-.是比目标树的直径大的树木的每公顷断
面积# ((S是树冠竞争因子# Z^为冠幅%
((S是用疏开木冠幅方程 "l9;D594DM#3&.F!
&??!$计算的!它只用直径大于 &% NA的树木来计
算!因此在复层林分的更新层中可以剔除小树% 笔
者用 ((S的对数来减少大的 ((S估计值的抽样变
化影响%
82&287立地变量7立地因子是与标准地相关的变
量!可以反映地形因子!在同一标准地中!所有样木
的立地都是相同的% 立地变量可以表示为&
’),*G:&’*.*/I:$’*.*/
$ I:8’’.I
:! I’.
$ I:>’’.’;F5"-G$ I
:#’’.’N0;">!$! ">$
式中&*.*/是百米形式的海拔# ’.是坡度的正切
值# -G是坡位的弧度值%
海拔的平方和坡度的变形是为了考虑优化和最
大化海拔和坡度的影响!这种坡度 B坡位变形是
’<9HD"&?"#$提出的% 全部的模型形式如下&
(]G &
& IDH" &I2’’)G*I-’(\=_I:’’),*$
% "#$
B?>A参数估计
本研究用 ’<9.0HF;%
对公式"#$两边去对数后!用线性回线性化模
型来进行估计&
15 &
(]
H( )& G& I2’’)G*I-’(\=_I
:’’),*% ""$
这种线性化对于冠长率的极值 % 和 & 是错误的% 冠
长率为 % 的树木是死亡的!冠长率为 & 表示全树冠!
这在现实林分中很罕见% 在实际的拟合过程中!这
样的数据都被剔除%
用每个变量组"’)G*! (\=_和 ’),*$对变动解
释的百分比来评价它们对模型的贡献程度!用以下
的方法来计算每个变量的多重决定系数 "B$%$% 每
一个变量解释的变异程度可以表示为估计的回归系
数的乘积!也就是因变量和自变量的偏差的交叉乘
积之和% 统计变量的残差平方和!并计算解释变动
和总变动之间的比率!模型中每个变量的非调整的
多重决定系数"B$%$可以表示为&
B$% G
2%’’(_%
’’,
!
’(_% G&

$G&
"0$H0$’"L%$HL%$! "C$
式中&0$是因变量 0的第 $个观测值"& 到 ’$!0是因
变量的平均值# L%是自变量的第 %个值!L%$是第 %个
自变量的第 $个观测值# L%为第 %个自变量平均值#
B$%为自变量 %的多重决定系数# 为变量 %的回归估
计系数# ’(_%是偏差的交叉乘积之和# ’’,是0%和0
之间的离差平方和%
B?BA模型的检验
本研究利用检验样本数据!通过以下几种偏差
统计量作为比较和评价模型预测能力的指标&
&$平均偏差"AD95 DMM0M$
=*G&

%G&
0%H‘0%( )’ % "?$
77$$均绝对偏差"9K;014-=*G&

%G&
0%H‘0%

% "&%$
778$均相对偏差"MD19=d*G &
’&

%G&
0%H‘0%
0( )% U&%%a% "&&$
8"
林 业 科 学 !" 卷7
77! $均相对偏差绝对值 "MD19DMM0M$
=-d*G &
’&

%G&
0%H‘0%
0%
U&%%a% "&$$
77>$ 模型的预估精度")d$
利用独立检验样本数据!通过实测值 0%和模型
预估值 L%之间建立一元线性回归方程&
0%G#I’L%I(%%
由检验数据"L%!0%$ "%h&!$0’$!采用最小二乘法
估计回归系数 #和 ’ 的估计值 & 和 2!并计算出回
归标准差";0FL$!回归标准误";0$!误差限"’$及相
对误差限"8a$&
;0FL G
&"0%H‘0%$ $
’ H槡 $ !
;0 G
&"0%H‘0%$ $
’"’ H$槡 $ !
+G3%2%>;0%
模型的预估精度")d$&
)a G & H
3%2%>;0
(0( ){ U&%%a! "&8$
式中& 0%为实测值# ‘0%为模型预估值# 0G&0%K’#
’ 为样本数%
!7结果与分析
经过拟合公式""$!得出每个树种的参数估计
结果见表 8 j>%
表 BA公式#^$中参数 (’7 的估计结果
C%1DBA2(0’#%0,5’)0,&8,$0#($ %)5
8",**’8’,)0(#7$ *"&2SD#^$
树种
’ODNFD;
参数估计值
*;& 2& 2$ 28
白桦N#3=.&
E.&30E"0.&
B$>2%C? !% %288# %% B%2%"" &% B%2%%% !?
紫椴C%.%& &9=*#’7%7 B!2?!# !> B%28CC >8 %2%%% 8? B%2%%% >>
枫桦N#3=.& -+73&3& B%2&"# &C %2%#% ?8 B%2%!8 #C )
胡桃楸_=(.&’7
9&’:7"=*%-&
$2!CC !# B%2!$$ #& B%2%!8 8% )
黄菠萝
)"#.+:#’:*+’
&9=*#’7#
B"2&8" "C B%28%& "C B%2%8% #! %2%%% !>
色木>-#*9+’+ >28C> !& B%2%#8 8" B%2%!! $C %2%%% &#
水曲柳6*&L%’=7
9&’:7"=*%-&
B$2CC# %! %2%!% &? B%2%8? "! %2%%% $#
杨树)+E=.=7;OO6 &28#C # B%288> %% %2%%! ?% B%2%%% $%
榆树@.9=7;OO6 B$2"?? % B%2&%% >! B%2%!? ?# %2%%% !!
柞树Z=#*-=7
9+’(+.%-&
$2">? &! B%2$?" "% B%2%#& "C B%2%%% %$
表 KA公式#^$中参数 )的估计结果
C%1DKA2(0’#%0,58",**’8’,)0(#)$ *"&2SD#^$
树种
’ODNFD;
参数估计值
*;-& -$ -8
白桦 N#3=.& E.&30E"0.& B%2%8" !% %2!C> !% B%2&?# "%
紫椴 C%.%& &9=*#’7%7 B%2%%& %# %2%C? "% B%288& >#
枫桦 N#3=.& -+73&3& B%2%&> $& %28#% %8 B%2>%8 >$
胡桃楸 _=(.&’79&’:7"=*%-& %2%$> &C B%2&!& 8! B%2$&$ 8?
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色木 >-#*9+’+ %2%&& 8% B%2&## $& B%2%#? $?
水曲柳 6*&L%’=79&’:7"=*%-& %2%&" %? %2&C" 8> B%2&!& $8
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榆树 @.9=7;OO6 %2%%" "? %2%$! &C B%2%C8 >%
柞树 Z=#*-=79+’(+.%-& %2%%C 8# B%28>> #? B%2%"& #%
表 YA公式#^$中参数 8 的估计结果
C%1DYA2(0’#%0,58",**’8’,)0(#8$ *"&2SD#^$
树种
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参数估计值 *;:& :$ :8 :! :> :#
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K?@A影响冠长率的因子分析
公式""$中所有的拟合结果表明& 对于每个树
种的变量解释百分比!从最小的色木的 &$2CC& 8d
到白桦的 !$2&&# Cd!对于帽儿山次生林区分布最
多的树种紫椴的解释变量百分比是 &"2!%8 $d
"表 #$%天然次生林结构复杂!层次多变!类型多样!
因此本研究所建立的帽儿山林区 &% 个主要树种的
冠长率模型的决定系数都不算很高%
林木大小(竞争和立地这 8 个因子组对于每个
树种所起到的作用不一样% 从表 # 可知& 除了枫
!"
7第 # 期 卢7军等& 帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型
777 表 LA各因子组的 9>/所占百分比
C%1DLAQ,&8,)0%-,"*9>/’)E%&’%1.,-&"9$(7M_2’ !G3Q%)57MC2
树种
’ODNFD;
因子组 /9MF9K1DHM04O;
大小 ’)G*
百分比
_DMND5<9HD
"d$
竞争 (\=_
百分比
_DMND5<9HD
"d$
立地 ’),*
百分比
_DMND5<9HD
"d$
B$%合计
’4AA9MQ
0LB$%
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桦(黄菠萝(水曲柳和柞树外!立地因子组对各树种
的冠长率模型影响较小!最小的是杨树 &8d!说明
坡度(坡向和坡位等立地因子的差异性对这 # 个树
种的冠长率影响不大% 影响较大的这 ! 个树种也和
本身的生物学特性相关!它们的生长(分布都受立地
条件的影响% 林木之间的竞争对白桦(枫桦(胡桃楸
的影响显著!竞争因子组所占的决定系数百分比超
过了 !%d!也和这 ! 个树种的特点密不可分!它们
的树冠都相对较大!与相邻木之间的光线竞争就比
较强烈% 林木的大小因子组中!紫椴(色木和杨树 8
个树种对大小因子的反应比较显著!所占决定系数
百分比都超过了 !%d!说明树木的胸径(树高对它
们的冠长率的影响较大!尤其是色木处于上层的林
木的胸径必然就会较大!也是获得了较强的竞争能
力% 总的来说!8 个因子组中林木的大小和竞争对
树木的冠长率影响较大!而立地条件影响相对较小%
K?>A冠长率模型的检验
模型的独立性检验主要是计算几种误差值及其
百分比!对公式""$所建立的 &% 个树种的冠长率模
型进行检验!模型的检验结果见表 "%
表 ^A@O 个树种冠长率模型检验结果
C%1D^ AV%.’5%0’")"*8&"=)&%0’" #"5,.(*"&@O ($,8’,(
树种
’ODNFD;
样本数
+4AKDM0L
;9AO1D;
=*
=D95 0L
DMM0M;
=-*
=D95 0L
9K;014=d*
_DMND5<9HD0L
AD95 DMM0M;
=-d*
_DMND5<9HD0L
9K;014DMM0M;
)d
_M0H50;F;
OMDNF;F05
B$
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柞树 Z=#*-=79+’(+.%-& !$ >2#!*B%8 C2>#*B%$ B&28"" C!& &C2!>" >$ ?828"> "? %2!$
77用来自 8% 块标准地的 &% 个树种的检验数据来
检验模型的优良程度!这些数据在帽儿山地区具有
代表性!代表了调查区域各种林分条件下树木的生
长情况% 本研究的测量过程比较困难的地方是阔叶
树种第 & 活枝高度的确定!也就是到树冠基部的高
度!这在针叶树种中是比较容易的!因为多数针叶树
种具有轮枝生长现象!因此!活枝高度很容易观测%
但是阔叶树种的情况大不相同!在树干的下部也会
生长一些小的侧枝!并且没有规律!或者有的活枝条
间断的分布在树干上!这对确定第 & 活枝高度带来
了很大的困难% 本研究使用超声波测高器来确定树
高和第 & 活枝的高度!每个测量者对第 & 活枝的判
断是不同的!但是遵循的原则就是尽可能把树干上
第 & 个活的较大的枝作为第 & 活枝!从而测得地面
到树冠基部的高度!其他的树干上往下的小侧枝生
活力低!可能会在以后的生长过程中死亡!因此不能
>"
林 业 科 学 !" 卷7
作为第 & 活枝% 在测量的过程中!对第 & 活枝高度
的测定的不确定性导致了冠长的计算误差!因此!所
拟合的冠长率模型会有过估或低估的现象发生%
表 " 表明各个树种的冠长率模型的检验结果%
所有的 &% 个树种的预估精度都超过了 ?&d!白桦
最高达到了 ?Cd以上% 几种偏差值都较小!尤其是
=*和 =-*值很小% 对于所构造的直线回归的决
定系数 B$!多数树种都较低!只有白桦和枫桦较高!
超过了 %2?% 胡桃楸(黄菠萝(杨树和柞树的 B$ 值
在 %28> j%2!> 之间!效果比较好% 而紫椴(色木(榆
树和水曲柳的 B$ 值都较低!在现实林分中!这 ! 个
树种的冠长变动范围非常大!尤其是紫椴和色木!处
于林分下层时!冠长非常大!但在林分上层时!冠长
较小!这为模拟工作带来难度%
>7结论与讨论
采用 8 个变量组" ’)G*! (\=_! ’),*$建立单
木生长模型是一种把树木的林学意义和数学的模拟
结合到一起的有效途径!本研究基于此建立的单木
冠长率模型能够合理地模拟黑龙江省帽儿山林场次
生林内 &% 个阔叶树种的冠长率的规律% &% 个树种
的冠长率模型并不是一致的!这也是和次生林的立
地条件有关系!复杂(多样化的立地和生境使阔叶树
种的生长也变得难以预测!因此对不同冠长率的树
种应采取不同的间伐措施% 类似的研究也表明!冠
长率在不同的树种中有不一致的表现!比如在澳大
利亚云杉")%-#& &7E#*&3&$(冷杉">2%#74&2*%$和欧洲
赤松")%’=770.,#73*%7$随冠长率改变而显著影响生长
的预测!橡木"Z=&*-=7$(山毛榉"6&(=770.,&3%-&$和
黑松 ")%’=73"=’2#*(%$ 则 是 最 不 显 著 的! -KD"&?"!$在未来间伐方针里建议!对橡木应有最宽的
间伐距离!山毛榉较小!欧洲云杉 ")%-#& &2%#7$(欧
洲赤松和冷杉最小%
=05;DM4:"&?">$认为对于欧洲云杉(冷杉和黑
松!林木大小这个变量组与竞争变量组的重要性是相
当的# 竞争变量组对欧洲赤松和黑松是比林木大小
变量组要重要的% 而在本研究中!林木大小(竞争和
立地这 8 个因子组对于每个树种所起到的作用是不
一样的% 不同的树种的生物学特性决定了变量组的
影响作用!比如枫桦(黄菠萝(水曲柳和柞树对立地因
子的反应% 而大小因子则表现为树冠(胸径的综合作
用!进一步反映出光合作用对树木竞争能力的影响%
总的来说!8 个因子组中林木的大小和竞争对树木的
冠长率影响较大!而立地条件相对较小% 坡度(坡向(
坡位和海拔等立地因子是大环境的变量!需要大量的
样本数据才能得出规律!因此!本研究限于数据量较
少!而不能分析冠长率与这些因子的关系%
参 考 文 献
杜纪山6&??&6油松相对干形与树冠率及平均高的关系6陕西林业
科技!"$$ &>8 B>C6
-KD’N@195‘@DF<;HM9:6S0M;-;;A955 *6&?"%6,@D_MF5NFO1D;0LS0MD;_MD;;! \YL0M:! >%#6
9^5FD1;] S!R4M‘@9MA0:D1F5HF5:FTF:49110K101QOF5D;<95:;6_4K16SZ’ j& j"?! (01DHD0LS0MD;ZF1:1FLD]D;04MND;! /FMHF5F9,DN@5FN91)5;%6
9^5FD1;]S!R4M‘@9M6’FA41995: ;<95: :DTD10OAD5N4<0TDM! ;FX">! (01DHD0LS0MD;95: ZF1:1FLD ]D;04MND;! /FMHF5F9 ,DN@5FN91 )5;R19N‘;K4MH! #?6
SF55DQ^ 36 &?"&6 _M0KF<-591Q;F;6 8M: D:6 .05:05& (9AKMF:HD
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’<9HD-]6&?"#6-5 DYOMD;;F05 L0M<@DDLDN<0L;10OD! 9;ODN<95:
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!责任编辑7石红青7王艳娜"
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