| 摘 要： | [目的]揭示油松树干横截面面积年增长量（RAI）的垂直分布特征和主要控制机制,验证Cortini等（2013）建模方法和模型形式在油松上的应用效果,确定基于RAI模拟预测材积年增长量和单木叶生物量的理想模型和树干位置。[方法]在9个不同年龄和竞争状态的油松林内选取27株10~98年生样木,于不同树干位置截取312个圆盘测算并分析各样木的RAI垂直分布模式,比较其与各理论模式的异同,揭示相关机制;基于Cortini等（2013）建模方法和模型形式构建油松RAI垂直分布模型,根据拟合优度等验证并评价其应用效果;在不同RAI垂直分布模式和整体水平,比较分析不同树干位置RAI与全树干水平的差异及与材积年增长量和单木叶生物量的关系,确定理想模型和树干位置。[结果]油松RAI垂直分布包括2种模式,差异主要源自树干中间区,有效树冠区和膨大区RAI分布分别与水分传输和机械支持的理论模式相近,而中间区RAI分布与各理论模式的异同因样木而异;RAI垂直分布模型可解释其垂直变异的82.76%;不同模式和整体水平,有效树冠基部RAI与全树干水平的差异均小于其他位置,胸高处RAI与单木叶生物量的关系均优于其他位置,而与材积增长量的异同因模式而异,或优于其他位置或略差于理想位置。[结论]水分传输和机械支持需求分别决定有效树冠区和膨大区的RAI垂直分布,二者的相对重要性及生物环境等因子共同决定树干中间区的分布;Cortini等（2013）建模方法和模型形式在油松上的应用效果良好;有效树冠基部对全树干水平的代表性较高,在胸高处测算RAI并据此预测材积年增长量是有效但存有缺陷的方法,对单木叶生物量的模拟预测效果良好。
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