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广东省樟树立木生长规律和生长模型研究

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广东省樟树立木生长规律和生长模型研究林丽平;徐期瑚;罗勇;雷渊才【摘要】基于广东省90株樟树伐倒木(其中40株樟树解析木数据),按不同径阶随机抽取60株样木进行建模,其余30株作为验证数据,对广东主要碳汇造林树种樟树的生长过程及规律进行研究.结果表明:(1)44 a樟树(去皮)直径可达30.86 cm,树高可达14～15 m,材积可达0.43 m3.(2)解析木在整个生长期内的生长过程符合树木生长的一般规律,即直径平均生长量的最大值比连年生长量的最大值出现的晚;树高在整个生长期连年生长量与平均生长量多次相交,呈多峰状;材积平均生长量和连年生长量均随年龄的增加而增加,与直径和树高的生长高峰期出现的规律不一致.(3)拟合出樟树胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Mitscheerlich、Schumacher 和Gompertz模型,其表达式依次为:Y=45.91(1-1.03e-0.03T);Y=15.81 T 22.6 e-和Y=1.86e(-4.60e-0.03T),表明樟树胸径、树高、材积的自然生长极值分别为45.91 cm、15.81 m、1.86 m3.(4)通过对60株樟树的胸径、树高和材积最优模型进行验证,得出胸径、树高和材积的理论值与实际值拟合结果非常显著(p<0.01),胸径的R2值为0.73,树高的R2值为0.74,材积的R2值为0.77.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2018(038)006【总页数】7页(P23-29)【关键词】树干解析;生长规律;生长模型;樟树【作者】林丽平;徐期瑚;罗勇;雷渊才【作者单位】广东省林业调查规划院,广东广州 510520;广东省林业调查规划院,广东广州 510520;广东省林业调查规划院,广东广州 510520;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091【正文语种】中文【中图分类】S792.33樟树Cinnamomum camphora为樟科樟属常绿乔木，是亚热带常绿阔叶林的代表树种，也是亚热带地区重要的用材和特种经济树种。

樟树生长速度中等，成型快，造林成活率高，既可作行道树、庭荫树，又是营建风景林、防护林的优良树种，适于在城镇绿化和乡村绿化中大力推广。

樟树是广东优良的珍贵阔叶树种，也是绿化广东大行动开展碳汇造林工程的主要树种之一。

目前对樟树良种选育[1-2]、扦插组培快繁[3-4]、逆境生理响应[5]、人工林生物量动态[6]、光合特性[7]及其对CO2浓度和温度升高、酸雨的响应[8-10]、病虫害防治[11]等方面已有许多研究，但对樟树的生长规律和生长模型的研究还较为缺乏。

而掌握樟树立木的生长特征及规律，并建立樟树胸径、树高和材积的生长模型, 对科学经营、深入推广和培育樟树优质木材具有重要意义。

本文拟针对广东省樟树资源现状，科学评估樟树不同年际的生长过程及其动态变化规律，为预估广东省樟树胸径、树髙、材积的生长，培育樟树大径材以及可持续经营管理提供技术支撑和理论依据。

1 研究区概况研究区位于广东省全省境内，地处南海北部，有珠江三角洲平原与潮汕平原，其余为山地、丘陵，地理坐标为109°45′～117°20′E，20°09′～25°31′N，面积17.97×104 km2，该区属于东亚季风区，从北向南分别为中亚热带、南亚热带和热带气候，是全国光、热和水资源最丰富的地区之一，年平均气温21.8 ℃，最冷月1月平均气温为13.3 ℃，最热月7月平均气温为28.5 ℃，年平均降水量1 789.3 mm，年平均日照时数自北向南逐渐增加，由不足1 500 h增加到2 300 h 以上，年太阳总辐射量在4 200～5 400 MJ/m2之间。

广东省地带性森林植被的主要类型为中亚热带常绿阔叶林、南亚热带常绿阔叶林和少量热带季雨林。

地带性土壤主要类型为赤红壤和红壤。

图1 广东省樟树分布情况及样地布设Fig.1 Study region and sample plots set in Guangdong province2 研究方法2.1 试验材料在广东省内以连清样地中的樟树分布情况为基础，根据不同立地条件，采用单株伐倒法按10个径阶区间选取90株样木进行伐倒木测定。

测定因子包括所处的立地条件（海拔、坡位、坡向、坡度）以及树种的起源、胸径、树高、枝下高、冠幅和坐标等。

在此基础上，按径阶大小选取其中40株樟树标准木采用中央断面积区分法进行树干解析[12]，计算平均生长量和连年生长量。

2.2 数据的采集与处理解析木圆盘按一年一个龄级进行划分，先对圆盘的工作面进行抛光处理，对经抛光和标记南北直径线的圆盘40株樟树样品，用WinDENDRO测量每个圆盘东西南北四个方向的年轮宽度，数据整理之后使用Forstat2.2进行树干解析。

各龄阶去皮直径取圆盘截面东西和南北向的均值，树龄与各圆盘的年轮数之差，即为林木生长到该断面高所需要的年数，各龄阶的材积采用梯形法进行计算。

（1）标准木单株材积应用平均断面积法（即梯形法）求得，材积计算公式为：式中：Hi为离地面高度；di为带皮或和去皮直径；i=1，2，3，…，n；h为树木总高度。

（2）平均生长量计算公式：MAI=Yt-1/t。

式中：MAI为平均生长量，Yt是第t年直径、树高或材积的生长量。

（3）连年生长量计算公式：CAI=Yt-Yt-1。

式中：CAI为连年生长量，Yt是第t年直径、树高或材积的生长量，Yt-1是第t-1年直径、树高或材积的生长量。

从90株伐倒木中随机抽取60株样木进行樟树林分胸径、树高和材积生长建模，其余30株样木数据作为验证数据。

各样木调查情况如表1所示。

表1 广东省樟树样木调查因子统计量Table 1 Survey factor statistics of Cinnamomum camphora in Guangdong province2.3 模型拟合与检验模型参数估计使用了R软件的nlme过程对随机取抽的60株樟树伐倒木进行拟合，运用该函数算法来解决非线性最小二乘问题，具体公式见表2。

为了检验生长方程的拟合效果，采用赤池信息准则（AIC）、拟合优度（R2）、均方根误差（RMSE）、平均偏差（ME）、平均绝对偏差（MAE）对模型的拟合效果进行评价，模型评价公式如下：表2 樟树7种生长方程模式[13-16]†Table 2 Seven kinds of growth equations of Cinnamomum camphora† 方程（1）～（7）为理论方程，其中：A表示林木生长极值参数，B表示与初始值有关的参数（或生长速率参数），C表示生长速率参数（或与同化作用幂指数相关参数），T为年龄，Y为林木在T年时的胸径、树高或材积。

其中：A为林木生长的上渐近值，B为随机参数，C为尺度参数。

式中：yi是样本某因子的实测值；是yi的无偏估计值；是样本实测值的平均值；n 是样本数量；p是参数的个数。

通常认为AIC越小，RMSE、ME、MAE越接近0，R2的值越接近1，模型拟合效果越好。

3 结果与分析3.1 生长过程分析3.1.1 直径生长过程分析樟树直径生长量见图2。

从图2可以看出，（1）樟树生长初期比较缓慢，前3年直径总生长量仅有0.70 cm，前8年直径总生长量小于5 cm，到44 a去皮直径总生长量可达30.86 cm；林木个体的生长差异，前4年差异不大，5～20 a差异开始显现，20 a后随着年龄的增加而差异增大。

（2）解析木在整个生长期内的生长过程符合树木生长的一般规律，即直径平均生长量的最大值比连年生长量的最大值出现的晚[17]，在树龄11 a时，连年生长量达到高峰值，为1.03 cm，在树龄16 a时，直径平均生长量达到高峰值为0.74 cm，每10 a平均生长量为6.14 cm。

（3）樟树在3～29 a平均生长量小于连年生长量，在树龄29 a时，平均生长量与连年生长量相等，在树龄29 a后平均生长量大于连年生长量。

13～20 a樟树生长较快，直径平均生长量和连年生长量都在0.70 cm以上，表明樟树生长的速生期可能在13～20 a期间，此后平均生长量稍有下降后再呈平缓趋势。

年轮波动较大的在进入速生期前，速生期和缓慢生长期波动幅度较小。

图2 樟树直径生长量Fig.2 Growth of diameter of Cinnamomum camphora 3.1.2 树高生长过程分析樟树树高生长量见图3。

从图3可以看出：（1）樟树树高初期生长比较缓慢，4～20 a树高生长速度较快且个体差异不明显，20 a后生长速度变慢，40 a后生长速度趋于稳定，樟树喜光，稍耐荫，适应性强，在生长初期有足够的光热资源，从而促进了树高的生长，树高一般能达到14～15 m。

（2）樟树前18年树高以较大的速度增长，平均生长量均大于0.50 m。

18 a后生长速度变慢，平均生长量为0.35 m。

除苗期外，树高连年生长量和平均生长量随着年龄的增加总体上呈震荡式下降趋势，连年生长量波动范围比平均生长量要大，并在第5年时连年生长量达到峰值，为0.64 m。

整个生长期连年生长量与平均生长量多次相交，呈多峰状。

图3 樟树树高生长量Fig.3 Height growth of Cinnamomum camphora3.1.3 材积生长过程分析樟树材积生长量见图4。

从图4可以看出，（1）前10年樟树单株材积的总生长量极小，且个体间差异不明显，10 a后随着年龄的增加生长变快，到44 a材积总生长量可达0.43 m3，且个体间差异逐步增大。

（2）樟树材积平均生长量和连年生长量均随年龄的增加而增加，平均生长量和连年生长量高峰期出现的时间比较接近，平均生长量的高峰期在39 a，为0.009 m3，连年生长量的高峰期在36 a，为0.019 m3，40 a后平均生长量和连年生长量略有下降，这与直径和树高的生长高峰期出现的规律不一致，主要原因是由于随着直径的增加，材积呈几何级数迅速增加。

第5年时，樟树的直径连年生长量为0.75 cm，材积连年生长量为0.001m3；第15年时，直径连年生长量为0.89 cm，材积连年生长量为0.009 m3；第25年时，直径连年生长量为0.74 cm，材积连年生长量为0.013 m3；第35年时，直径连年生长量为0.60 cm，材积连年生长量为0.018 m3。

随着年龄增大，直径增加，材积增长的速度也增加。

材积的平均生长量和连年生长量没有相交点，说明樟树到44 a时还未达到成熟年龄，亦不能确定其主伐年龄。

图4 樟树立木材积生长量Fig.4 Growth of volume of Cinnamomum camphora3.2 胸径、树高、单株材积的生长方程模拟及模型评价3.2.1 胸径、树高、单株材积的生长方程模拟及评价从表3分析可以看出，不论是对樟树的胸径、树高还是材积，Weibull生长方程都不收敛，对单株进行建模，也只有个别单株样木收敛。

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立木生物量模型及碳计量参数 柳树

立木生物量模型及碳计量参数 柳树

立木生物量模型及碳计量参数柳树柳树（学名：Salix spp.）是一种常见的乔木植物，被广泛种植于世界各地的湿地和河岸地区。

它们具有较高的生物量和快速生长的特点，因此在碳循环研究中具有重要意义。

本文将介绍立木生物量模型及碳计量参数在柳树研究中的应用。

立木生物量模型是一种用于估算植物生物量的数学模型，通过测量植株的尺寸和结构特征，可以预测其生物量。

在柳树研究中，立木生物量模型被广泛应用于估算柳树的生物量，从而了解其碳储存能力和碳循环过程。

柳树的生物量主要由地上部分和地下部分组成。

地上部分包括树干、树枝和叶片，而地下部分则包括根系和地下茎。

通过测量这些部分的尺寸和结构特征，可以建立柳树的生物量模型。

在柳树的生物量模型中，常用的参数包括树高、胸径、树冠宽度和叶面积指数等。

树高是指柳树的垂直高度，胸径是指柳树胸高处的直径，树冠宽度是指柳树树冠的水平宽度，叶面积指数是指单位地面积上柳树叶片的总面积。

这些参数可以通过实地调查和测量获得，也可以通过遥感技术和数学模型进行估算。

立木生物量模型的建立需要大量的样本数据和统计分析方法。

研究者通常在不同地理区域和柳树种群中进行样本调查和测量，收集相关数据。

然后，通过建立回归方程或者机器学习模型，将柳树的尺寸和结构特征与生物量进行关联。

最后，通过模型验证和修正，得到可靠的立木生物量模型。

利用立木生物量模型，研究者可以估算柳树的生物量和碳储存能力。

柳树作为一种快速生长的乔木植物，具有较高的生物量和碳吸收能力。

通过测量和模拟柳树的生物量变化，可以了解柳树在不同生长阶段和环境条件下的生长规律和碳循环过程。

立木生物量模型还可以用于评估柳树的碳排放和碳捕捉能力。

柳树作为一种常见的湿地和河岸植物，具有较高的生物量和生长速度，可以吸收大量的二氧化碳，并将其固定在植物体内。

因此，种植柳树可以有效地减少大气中的碳浓度，缓解全球变暖和气候变化问题。

立木生物量模型及碳计量参数在柳树研究中起着重要作用。

立木生物量模型及碳计量参数 圆柏

立木生物量模型及碳计量参数 圆柏

立木生物量模型及碳计量参数圆柏
圆柏（Platycladus orientalis）是一种常见的常绿乔木，广泛分布于中国北方地区。

立木生物量模型及碳计量参数是研究圆柏生长和碳储量的重要工具。

下面将以立木生物量模型及碳计量参数为题，从人类视角出发，描述圆柏的生长和碳储量。

圆柏是一种耐寒、耐旱的乔木，它具有独特的生长特性和生态功能。

立木生物量模型是研究圆柏生长过程中量化、预测生物量变化的方法。

通过收集大量的实测数据，研究人员发现，圆柏的生物量与树高、胸径、冠幅等因素密切相关。

因此，他们建立了基于这些参数的生物量模型，用于预测圆柏的生长和生物量变化。

碳计量参数也是研究圆柏碳储量的重要指标。

碳储量是指圆柏体内固定的碳元素含量，是衡量生态系统碳储量的重要指标之一。

研究人员通过对圆柏样本进行化学分析，确定了圆柏各个部分的碳含量，并结合生物量模型，计算出圆柏整体的碳储量。

这些数据不仅有助于了解圆柏的生长过程，还对评估圆柏在碳循环中的作用起到了重要的指导作用。

通过立木生物量模型及碳计量参数的研究，我们可以更好地了解圆柏的生长规律和碳循环过程。

这不仅有助于科学合理地管理圆柏资源，还可以为碳汇管理和生态环境保护提供重要的参考依据。

立木生物量模型及碳计量参数是研究圆柏生长和碳储量的重要工具。

通过这些工具，我们可以更好地了解圆柏的生长规律和碳循环过程，为圆柏资源的管理和生态环境保护提供科学依据。

希望未来的研究能够进一步深入，为圆柏的可持续发展和生态效益提供更多支持。

关于采集二元立木材积模型建模样本问题的探讨

关于采集二元立木材积模型建模样本问题的探讨

关于采集二元立木材积模型建模样本问题的探讨采集二元立木材积模型建模样本是林业领域中重要的工作之一，它可以用来研究和预测木材的生长和产量。

本文将探讨采集二元立木材积模型建模样本的相关问题，包括样本选择、样本量的确定和样本数据的处理等。

一、样本选择样本选择是建立准确和可靠的二元立木材积模型的关键。

在选择样本时，应考虑以下几个因素：1. 样本的代表性：样本应能代表研究区域内的木材产量情况。

选择样本时应考虑研究区域内的多样性和典型性，即样本应能反映不同树种、年龄、树高和胸径等因素对木材产量的影响。

2. 样本的数量：样本的数量应足够大，以确保对不同木材产量情况的全面覆盖。

在确定样本数量时，可以使用统计学上的抽样方法，如随机抽样、分层抽样和系统抽样等，以提高样本的代表性和可靠性。

3. 样本数据的采集难度：在采集样本数据时，应考虑采集难度和成本。

可以选择一些易于采集和处理的指标和变量，例如树高、胸径、树种和生长地条件等，并通过相关统计分析方法来研究它们与木材产量之间的关系。

二、样本量的确定样本量的确定是建立准确和可靠的二元立木材积模型的基础。

确定样本量的方法有很多，常用的方法包括经验法和统计学方法。

1. 经验法：根据相关的经验和资料，可以估算出一个相对合理的样本量范围。

这种方法简单易行，但由于缺乏科学理论支撑，其可靠性有一定限制。

2. 统计学方法：根据统计学原理，可以使用样本数量计算公式来确定样本量。

常用的方法包括方差分析、效应量法和抽样分析等。

这些方法能够提供较为准确和可靠的样本量估计结果。

在确定样本量时，应综合考虑研究的目的、资源限制和采集样本数据的成本等因素，以确保样本量的科学性和可行性。

三、样本数据的处理1. 数据清洗和筛选：对采集到的样本数据进行清洗和筛选，剔除异常值和缺失值，以保证数据的准确性和连续性。

2. 数据转换和标准化：根据研究的需要，对样本数据进行必要的转换和标准化，例如对连续型变量进行对数化或归一化处理，以消除不同变量之间的尺度差异，提高建模的准确性和可靠性。

主要树种立木生物量模型及碳计量参数

主要树种立木生物量模型及碳计量参数

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