库布齐沙漠地区人工灌木林生物量模型构建

【目的】准确构建库布齐沙漠地区4种人工灌木林生物量预测模型,为估算当地灌木林生态系统碳储量提供基础。【方法】以库布齐沙漠地区4种人工灌木林（柠条、沙棘、沙柳、杨柴）为研究对象,采用平均株收获法测定4种灌木不同营养器官（干、枝、叶、根）的生物量,将实测生长因子（地径D、株高H、冠幅直径C）及其组合因子（冠幅面积S、植冠体积V、植株体积D²H）作为自变量,利用生物量模型法选取一元线性函数、二次函数、对数函数、幂函数和指数函数,构建4种灌木各器官、地上及全株生物量模型。【结果】4种灌木不同器官中,柠条叶生物量最优模型为幂函数,干、枝、根3种器官生物量最优模型均为二次函数。沙棘干生物量最优模型为幂函数,枝、叶、根3种器官生物量最优模型均为一元线性函数。沙柳干、枝、根生物量最优模型均为一元线性函数,叶生物量最优模型为二次函数。杨柴干生物量最优模型为一元线性函数,枝、叶、根3种器官生物量最优模型均为二次函数。4种灌木地上生物量与全株生物量最优模型相同,柠条和杨柴最优模型为二次函数,沙棘和沙柳最优模型为一元线性函数。4种灌木全株与地上生物量模拟方程平均相对误差（RMA）为13.46%~24.07%,总相对误差（RS）为－11.19%~7.66%,拟合精度较高。【结论】构建的4种人工灌木林全株与地上生物量预测模型拟合精度较高,可用于库布齐沙漠地区区域尺度生物量和碳储量估算。     

大岗山林区几种常见灌木生物量估算与分析

以江西省大岗山年株林场常绿阔叶林、人工杉木林、天然毛竹林3种典型森林类型为研究对象,调查研究了10种分布较广泛的灌木树种的高度、基径、冠幅范围和干湿比,通过回归分析构建各物种以植冠面积(A)、植株体积(V)、基径与株高乘积(DH)、基径平方与株高乘积(D2H)等为自变量的最优器官和全株生物量模型,并用最优模型对不同森林类型下这10种灌木生物量情况进行了研究。结果表明,单一物种器官和全株生物量最优模型多为二次或者三次方程,叶生物量最优模型采用的自变量多为V或者A,干、枝最优模型采用的自变量多为DH、D2H或者V,根最优模型采用的自变量多为D2H和V,全株生物量最优模型采用的自变量多为D2H或者V。常绿阔叶林、人工杉木林、天然毛竹林下这10种灌木的总生物量分别为1 284.38、1 088.08、968.13 kg·hm-2。     

雾灵山灌木生物量模型研究

采用模型法研究了雾灵山自然保护区锦带花、木本香薷、小花溲疏、山楂叶悬钩子4种灌木生物量与地径(D)、株高(H)、冠幅(C)、植冠面积(A)、植株体积(V)、基径与株高乘积(DH)、基径平方与株高乘积(D2H)的相关关系。通过回归分析拟合了各灌木种器官生物量与总生物量模型,结果表明:W=a+b(D2H)+c(D2H)2、W=a+b(D2H)+c(D2H)2+d(D2H)3、W=aVb、W=a+bV+cV2+dV3、W=a+bV+cV2能较好地描述灌木种叶生物量、枝生物量、根生物量及总生物量与各形态因子的相关关系。     

塔里木河上游多枝柽柳地上部分生物量模型研究

[目的]研究塔里木河上游河岸多枝柽柳地上部分生物量的最优模型.[方法]以塔里木河上游河岸多枝柽柳为研究对象,选取D、H、DH、D2H、CH等预测变量,采用幂函数方程对多枝柽柳地上部分生物量、叶生物量、枝生物量建立预测模型.[结果]多枝柽柳的叶生物量最优模型为W1 =51.567(CH)0.497,多枝柽柳的枝生物量最优模型为:Wb=29.425(D2H)0.948,多枝柽柳的地上部分生物量最优模型为W=45.423(D2H)0.794.[结论]多枝柽柳叶、枝、地上部分生物量最优模型的决定系数分别为:0.730、0.925和0.885,总相对误差Rs的绝对值均小于5;,平均相对误差绝对值RMa均小于20;,拟合效果较好,可以用来估算多枝柽柳地上部分生物量.     

银杏生物量分配格局及异速生长模型

以苏北地区银杏人工林为研究对象,选取13株进行整株挖掘,分析不同器官生物量的分配格局,以及地上和地下生物量之间的关系;再分别以胸径(D)、树高(H)、D2H、DaHb为自变量建立银杏各器官生物量模型,选择调整决定系数(R_adj2)、残差平方和(SSE)、平均偏差(ME)、平均绝对偏差(MAE)和平均相对误差(MPE)作为选择最优模型的检验指标,根据检验结果筛选出各器官的最优模型。结果表明:13株银杏的整株生物量变化范围为28.50~320.27 kg,树干生物量占总生物量的49.4%~56.6%,树枝生物量占总生物量的12.1%~18.9%,树叶生物量占总生物量的3.8%~5.5%,根生物量占总生物量的26%;地上部分生物量与地下生物量线性方程的斜率为0.35,具有显著的线性相关性(P＜0.01);枝和叶生物量都集中于树冠中部,树冠上层和下层的枝、叶生物量明显低于树冠中层生物量(P＜0.05),上层和下层生物量之间差异不显著(P>0.05),70%根生物量集中0~1.0 m的土层;枝水平上,基于基径和枝长的枝生物量模型解释量超过95%;在各器官生物量最优模型选择上,以D为自变量的W=aDb的叶、枝、地上部分生物量模型要优于其他模型;树干、根和全株生物量则是以W=aDbHc模型最优。银杏各器官生物量表现为干>根>枝>叶,枝和叶生物量垂直分配上,中冠层占最大比例;基于树高和胸径的相对生长模型可以实现对银杏各器官生物量的准确拟合,银杏生物量及碳储量的有效估算。      

亚热带同质园不同人工林的生物量和林下植被多样性差异

【目的】探究不同林分的生物量及林下植被多样性差异,为营建亚热带人工林筛选适生的珍贵乡土阔叶树种。【方法】以四川农业大学崇州基地同质园试验中大叶樟Cinnamomum platyphyllum、油樟C. longepaniculatum、天竺桂C.japonicum、樟树C. camphora、桤木Alnus cremastogyne、香椿Toona sinensis、红椿T. ciliata等7个阔叶树种林分为研究对象,通过测定各树种平均树高、平均胸径、林下植被多样性等指标,量化树种对生物量及林下植被多样性的影响。【结果】不同树种全株生物量存在显著差异(P<0.05),大叶樟的生物量最高,其次是桤木和红椿,天竺桂最低。树种各器官生物量存在显著差异(P<0.05),整体表现为干>根、枝>叶,并且大叶樟各器官生物量均最高,天竺桂各器官生物量均最低。各器官生物量占全株生物量比例在树种间存在显著差异(P<0.05),但树种大小排序无一致性规律。不同功能群之间的全株、叶、枝及干生物量无显著差异,但常绿树种的根生物量、根生物量占比和根冠比显著高于落叶树种(P<0...     

吉林蛟河天然阔叶红松林下5种灌木生物量估算模型

以吉林蛟河地区天然红松阔叶林林下常见的5种灌木为研究对象,分乔木型灌木﹝地面分枝少、主干明显,包括卫矛(Euonymus alatus)、东北鼠李(Rhamnus yoshinoi)﹞和典型灌木﹝地面分枝多、主干不明显,包括长白茶藨(Ribes komarovii)、暖木条荚蒾(Viburnum burejaeticum)、鸡树条荚蒾(Viburnum sargentii)﹞,以易测因子通过回归分析构建了单种各器官和全株(丛)生物量模型。结果表明:最优生物量模型均为幂函数模型或一次线性模型,除长白茶藨的丛当年枝生物量模型和丛多年枝生物量模型在0.01水平上显著以及暖木条荚蒾的当年枝生物量模型在0.05水平上显著外,其余模型均在0.001水平上显著。以植株个体为单位的生物量模型中,除东北鼠李叶生物量和枝生物量与植灌体积Vc相关性最好外,其余各器官生物量和全株生物量均与地径D或地径平方与树高的乘积D2H相关性最好。典型灌木的叶、当年枝、多年枝、枝、茎和地上生物量以分支个体为单位构建的生物量模型要好于以丛为单位构建的生物量模型,但地下生物量和全丛生物量模型正好相反,因此,以丛为单位构建地下生物量和全丛生物量模型为典型灌木的生物量估算提供了简便可行的方法。     

贡嘎山海螺沟冰川退缩区4种常见树种的异速生长方程

【目的】异速生长方程是构建林木生物量最简单常用的方法,本研究旨在为川西亚高山森林生物量及碳储量估测提供有效的研究方法,同时为异速生长模型优化以及植被原生演替过程研究提供基础依据。【方法】本文基于海螺沟冰川退缩区植被原生演替过程中主要树种的生物量实测数据,通过模型将树木的总生物量及不同组分(如枝、叶、树干、根等)生物量与胸径和树高等易测指标联系起来,建立了各树种总生物量及各组分生物量异速生长方程。【结果】引入树高(H)的二元模型拟合效果要优于一元模型,同一模型对地上和树干生物量估计精度要优于枝叶和地下生物量的估计。【结论】以D~2H为自变量的方程对树干和地上生物量的拟合效果更好,而以D~3/H为自变量的方程更适合枝叶和根的生物量拟合。在实际工作中,考虑到野外测量的难度,可以采用一元模型W=aD~b。本次构建的生物量异速生长方程对于青藏高原东缘亚高山森林生态系统生物量的估算以及植被演替过程中生物量的动态研究具有重要参考价值。     

吉林金沟岭林场不同密度天然云冷杉林林下主要灌木生物量模型

为了研究吉林省汪清县金沟岭林场林下灌木的生物量,以该林场3种不同郁闭度(0.6,0.8,1.0)的天然红皮云杉Picea koraiensis,鱼鳞云杉Picea jezoensis和冷杉Abies nephrolepis林为研究对象,以灌木生物量实测数据为基础,用R软件拟合了灌木层出现频率较高的13个物种单一物种生物量最优模型和各物种不同器官的最优模型,挑选判定系数R2和方差分析F值较大,剩余标准差E_SEE和平均相对误差E值较小的作为生物量最优模型,以及探索了不同主林层密度下各物种生物量的差异与分配。结果表明:各物种不同器官最优模型除了青楷槭Acer tegmentosum叶和根,花楷槭Acer ukurunduense干为幂函数外,其他多为一元二次方程或二元一次方程;单一物种混合模型多为一元二次方程或二元一次方程。枝、干最优模型的自变量多为D2H(D为地径,H为株高)和CH(C为冠幅,H为株高);根系多采用因子D2H。林下灌木生物量(W)随着林分密度的减小,出现先减小后增大的趋势,即W(0.6)＞W(1.0)＞W(0.8)。图2表4参27     

长白落叶松林下灌木生物量模型研究

以长白落叶松人工林林下灌木为研究对象,采用数学模拟的方法,以实测生物量数据为基础,构建灌木层最佳生物量预测回归模型.结果表明:林下常见灌木单株生物量模型以二次多项式及乘幂方程为最佳估算模型,以复合因子基径面积、植干体积、植冠面积及植冠投影体积为最佳模型参数;灌木层混合生物量(WT)模型以复合因子植干体积(VD)为最佳模型参数,其模型方程为WT=9.00×10-6 V2D+0.389VD+57.598(R2 =0.933).     

广东红树植物木榄生物量模型

【目的】研究红树植物木榄的生物量预测模型,为有效估算红树植物各器官生物量奠定基础。【方法】以广东湛江红树林自然保护区的木榄(Bruguiera gymnorrhiza)为研究对象,将基径(D)和树高(H)这2个因子派生为多个一元及多元变量,包括D、H、D~2、DH和D~2H,用其作为变量构建直线方程和指数方程来预测木榄各器官(木材、树皮、树冠)、地上部分、地下部分以及全株总生物量,并对直线方程和指数方程的预测效果进行比较。【结果】指数方程对木榄各器官及全株总生物量的预测效果优于直线方程;在所有的一元回归方程中,木榄各器官及全株生物量与D之间具有较强的相关性,决定系数较高,且以D或D~2为预测变量所构建方程的残差平方和(RSS)、均方根误差(RMSE)和赤池信息准则(AIC)值较以H为变量构建的方程小,说明D的预测效果优于H。所有预测模型对木榄地上部分生物量的预测效果均优于地下部分,用D或D与H结合预测地下部分生物量的效果均不理想。双变量指数模型的RSS、RMSE和AIC值普遍较单变量模型小,说明DH和D~2H的统计效力更好,预测效果更佳。D~2H和DH与木榄各器官生物量之间具有较强的相关性,且以D~2H为预测变量的指数模型预测木榄各器官、地上部分及全株生物量的RSS、RMSE和AIC值,以及以DH为预测变量的指数模型预测木榄地下部分生物量的RSS、RMSE和AIC值均较其他模型小。【结论】以D~2H为预测变量的指数模型对木榄各器官、地上部分及全株生物量的预测拟合效果最好,以DH为预测变量的指数模型对木榄地下部分生物量的预测拟合效果最佳,可以将其作为最优的生物量预测模型用于木榄各器官及全株生物量估算。     

杉木人工林灌木层生物量模型构建

目的本研究选择湖南、安徽、江西3省杉木人工林为研究对象,构建乔灌层调查因子与其生物量之间的估算模型。试图获取更为可靠、精准的灌木层生物量估算模型,为提高估算杉木人工林灌木层生物量模型精度提供参考。方法在研究区域进行典型抽样调查,测定不同林龄杉木林上层乔木郁闭度C_s、林分密度D_s(株/hm2)、平均胸径D_m(cm),下层灌木平均高度H(m)、平均地径D(cm)、盖度C、灌木层枝、干、叶、根干鲜质量(kg),通过计算获得乔木层杉木蓄积量V(m3/hm2)、灌木层生物量数据(t/hm2)。通过Pearson相关性分析灌木层结构和乔木层调查因子对灌木层生物量的影响,选取最佳灌木层结构因子为模型参数建立枝叶、干、地上、地下生物量估算模型。将乔木层林分调查因子作为自变量加入模型中,对比分析模型R2在乔木层调查因子作为自变量加入后的变化,并用样本外的数据进行检验,构建估算灌木层生物量更为精确的模型。结果研究结果显示:灌木层各组分生物量模型以幂函数为主,各林龄灌木层地下生物量与自变量D2H获取了最佳模型,R2为0.516~0.955;其余部分生物量以盖度与高度乘积(CH)为自变量获得了拟合效果较好的模型, R2为0.516~0.718。与单独采用灌木层结构因子为预测变量建立的灌木层生物量预估模型相比,乔木层平均胸径D_m作为自变量的加入使中幼龄林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.718~0.990;郁闭度C_s的加入使近成过熟林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.817~0.886。结论因此,评价和分析乔木林下层灌木生物量,不仅要考虑灌木层自身结构生物量关系,还要考虑到乔木层相关因子的影响,从而建立更符合灌木生物学与生态学相一致的生物学结构模型,本研究可为亚热带地区杉木人工林下层灌木生物量的估算提供参考。      

长白山林区14种幼树生物量估测模型

以长白山林区林下14种幼树为对象,采用收获法对胸径D1.3≤2.5cm的幼树植株进行随机取样,通过对不同树种各器官和全株生物量的统计,建立了幼树生物量的最优估测模型,并进行了实测验证。结果表明:以地径(D0)和地径平方与株高乘积(D20H)为自变量,拟合的14种幼树各器官和全株生物量最优模型为幂函数,并达到了极显著水平,而且都有较大的R2值(0.712～0.983)和较小的SEE值(0.217～1.122)。幼树器官和全株生物量最优回归方程的R2值,从大到小依次为全株生物量地上部分枝地下部分叶。验证结果表明:以地径(D0)为自变量时,建立的幼树器官和全株生物量模型,对生物量的估测结果均较为准确。自变量为地径平方与株高乘积(D20H)时,怀槐、东北槭等8种幼树器官和全株生物量模型对生物量预测效果较好;除红松、拧筋槭等6种幼树部分器官和全株生物量模型估测效果相对较差外,其他模型均可对生物量进行准确估测。     

天山雪岭云杉生物量分配格局及异速生长模型

  目的  雪岭云杉Picea schrenkiana是新疆山区重要树种。了解雪岭云杉地上地下生物量分配及碳储量,对新疆森林资源调查具有一定意义。  方法  采用整株收获法分析30株雪岭云杉地上地下生物量分配格局,利用胸径(D)、树高(H)和胸径-树高(D2H、D3/H和DbHc)作为变量建立树干、树枝、树叶、树根、地上及整株生物量异速生长模型。  结果  雪岭云杉树干、树枝、树叶及树根生物量存在显著性差异(P＜0.01)。整株生物量为12.04～2 014.34 kg·株?1,地上和地下生物量分别为10.16～1 475.17和1.88～539.18 kg·株?1,树干、树枝、树叶及树根生物量占整株生物量的56.86%、13.03%、5.96%和24.15%,根冠比为0.08～0.55。植株水平上,建立基于胸径及树高变量的各器官生物量模型,其中树根生物量的最优生物量模型为W＝a(D2H)b,其他器官生物量模型均为W=aDbHc。影响云杉生物量的主要环境因素重要性排序依次为坡位、坡度、海拔及土壤厚度。  结论  基于胸径-树高因素的异速生长模型可以较好地实现雪岭云杉各器官生物量的拟合,可对其生物量及碳储量进行有效估算。图4表3参30     

长白山金沟岭杨桦次生林下幼树生物量模型

为了对杨桦次生林下生物量模型进行补充研究,以长白山金沟岭林场杨桦次生林固定样地为研究对象,采用样地抽样的方法对林下主要树种幼树进行抽样,运用异速生长方程对幼树生物量模型进行拟合。结果表明,林下主要树种幼树生物量模型呈异速生长关系,自变量以地径D0,树高H最为紧密。其中,仅以地径D0作为单一自变量的模型精度明显低于以地径D0和树高H为自变量的模型精度;调整系数Radj2均在0.9以上,平均预测误差MPE范围在5%～49%之间,椴树的枝、叶、根和地上生物量,色木的枝生物量模型相对较差,平均预测误差均达到了40%以上;其次,根茎比与地径D0呈明显负相关关系,与树高H相关性不显著,调整系数Radj2较低,范围仅为0.053～0.507之间。最后,主要树种幼树生物量随着郁闭度的增大,表现依次下降的趋势,即W(0.6)W(0.8)W(1.0)。     

长白山金沟岭杨桦次生林下幼树生物量模型

为了对杨桦次生林下生物量模型进行补充研究,以长白山金沟岭林场杨桦次生林固定样地为研究对象,采用样地抽样的方法对林下主要树种幼树进行抽样,运用异速生长方程对幼树生物量模型进行拟合。结果表明,林下主要树种幼树生物量模型呈异速生长关系,自变量以地径D0,树高H最为紧密。其中,仅以地径D0作为单一自变量的模型精度明显低于以地径D0和树高H为自变量的模型精度;调整系数Radj2均在0.9以上,平均预测误差MPE范围在5%～49%之间,椴树的枝、叶、根和地上生物量,色木的枝生物量模型相对较差,平均预测误差均达到了40%以上;其次,根茎比与地径D0呈明显负相关关系,与树高H相关性不显著,调整系数Radj2较低,范围仅为0.053～0.507之间。最后,主要树种幼树生物量随着郁闭度的增大,表现依次下降的趋势,即W(0.6)>W(0.8)>W(1.0)。     

古尔班通古特沙漠不同生态类型梭梭地上生物量估算模型

以古尔班通古特沙漠梭梭(Haloxylon ammodendron)为研究对象,采用基径(D)和株高(H)的组合D2H为变量,建立了沙质、盐土和石砾质3个生态类型梭梭地上生物量、基径≥3 cm的粗枝生物量及基径<3 cm细枝生物量的预测模型。结果表明:梭梭地上生物量、粗枝生物量及细枝生物量与基径平方乘高(D2H)之间存在极为显著的相关关系;地上生物量在3种生态类型上均表现出与乔木树种类似的相对生长规律,其估测模型以幂函数方程最优;粗枝和细枝生物量在沙质生态类型上以幂函数方程最好,而在盐土和石砾质生态类型上则以二次多项式方程最佳;各模型回检的拟合精度都在85%以上,预测精度较可靠。     

不同林龄尾巨桉人工林的生物量分配格局

【目的】对雷州半岛5个不同林龄(1,2,3,5,7年生)尾巨桉(E.urophylla×E.grandis)人工林及林下植被的生物量进行研究,分析各林分生物量组成、分配特征及不同林龄间生物量的变化趋势,为分析桉树林碳汇功能随林龄的变化规律提供依据。【方法】采用解析木分析法测定乔木层生物量,利用15株不同年龄和径阶的样木数据,建立以胸径(D)为自变量的叶、枝、干、根、皮等各器官生物量方程,然后估算各林分乔木层及各器官生物量;灌木层、草本层和枯落物层生物量采用样方收集法测定。【结果】尾巨桉林分总生物量随林龄的增加而增大,总生物量变化于15.11~301.80t/hm~2。各林龄中乔木层生物量占总生物量比例均最大,为36.07%~90.49%,且随着林龄的增加而增大;林下灌木层、草本层和枯落物层生物量所占比例基本随林龄增加而减小,分别占4.62%~18.73%,1.55%~24.09%和2.83%~21.11%。乔木层中树干生物量所占比例最大,为24.91%~66.79%,在1~3年生尾巨桉林分中其比例呈增长趋势,在3~5年生林分中呈下降趋势,在5~7年生林分中又逐渐增加;叶、枝、根、皮生物量分别占乔木层总生物量的2.37%~23.63%,8.90%~20.70%,17.34%~30.49%和4.55%~8.08%。【结论】1~7年生的5个林龄尾巨桉林分生物量随林龄的增加表现各异;5~7年生尾巨桉林分生物量较其他树种人工林林分高,是生长较快、碳汇潜力巨大的优良造林树种。     

柠条生物量分配格局及可加性估测模型研究

灌木生物量的分配反映了植株对周围环境条件的适应,而灌木生物量模型是估算灌木生物量的重要方法。基于对宁夏灵武市柠条灌木各类生物量及因子的测定,分析了立地条件(SI)对灌木生物量分配的影响,建立了各器官(茎、叶、根)及总生物量的估测模型,并用SI改进,在改进基础上,构建可加性生物量模型。结果表明:1)立地条件对灌木生物量的分配影响显著,坡向的影响大于坡度的影响;2)以W=axb为基础,以体积(V、冠幅与株高的乘积)为自变量建立的生物量模型,拟合精度最高,且除叶生物量外,基于SI改进的生物量模型较原模型在精度上有显著提高;3)灌木的可加性生物量模型较改进后的基础模型在拟合效果上表现更优,预测值与实测值拟合率在58.99%~86.23%。     

版纳甜龙竹种群生物量结构及其回归模型

【目的】为版纳甜龙竹的合理经营与开发提供理论依据。【方法】以位于云南省勐仑镇人工栽培的版纳甜龙竹(Dendrocalamus hamiltoniiNees et Arn.ex Munro)林为研究对象,测定了版纳甜龙竹单株各器官含水率和生物量、种群生物量结构,并对胸径与各器官生物量的相关性进行了拟合。【结果】版纳甜龙竹秆、枝、叶3种器官含水率随龄级的增加均呈下降趋势,其中以秆的含水率下降幅度最大,竹叶的含水率变化较小。人工林的总生物量为141 598 kg/hm2,其秆、枝、叶、地下部的生物量分别为74674,23381,8071,35472 kg/hm2,占总生物量的比例依次为52.74%,16.51%,5.70%,25.05%;Ⅰ龄级、Ⅱ龄级、Ⅲ龄级、Ⅳ龄级和≥Ⅴ龄级版纳甜龙竹的生物量分别为15 899,21 013,37 124,32 495和35 067 kg/hm2,占总生物量比例依次为11.23%,14.84%,26.22%,22.95%,24.76%;版纳甜龙竹的总生物量和秆生物量除低于慈竹以外,均比其他竹种高。版纳甜龙竹各器官生物量与胸径(D)间均具有较好的相关性,其中秆生物量(Bs)、地上部生物量(Ba)与胸径(D)间的拟合模型分别为Bs=0.180 6D1.802 2(竹龄(a)≤1)、Bs=0.0803D2.304 4(a>1)和Ba=0.0795D2.455 9(a>1),且相关性均达极显著水平。【结论】建立了竹秆胸径与各器官生物量的估测模型,在生产实践中可用其估算各器官的生物量。