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管道模型和树木年轮水分输导模式的理论及在落叶松生产力估测中的应用

刘盛 张友祥 李想 田佳歆 王婉茹

刘盛, 张友祥, 李想, 田佳歆, 王婉茹. 管道模型和树木年轮水分输导模式的理论及在落叶松生产力估测中的应用[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(3): 18-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200117
引用本文: 刘盛, 张友祥, 李想, 田佳歆, 王婉茹. 管道模型和树木年轮水分输导模式的理论及在落叶松生产力估测中的应用[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(3): 18-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200117
Liu Sheng, Zhang Youxiang, Li Xiang, Tian Jiaxin, Wang Wanru. Application of pipe model and the theory of water transportation pattern through tree rings in larch productivity estimation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(3): 18-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200117
Citation: Liu Sheng, Zhang Youxiang, Li Xiang, Tian Jiaxin, Wang Wanru. Application of pipe model and the theory of water transportation pattern through tree rings in larch productivity estimation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(3): 18-26. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200117

管道模型和树木年轮水分输导模式的理论及在落叶松生产力估测中的应用

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200117
基金项目: 国家自然科学基金项目(31140085)
详细信息
    作者简介:

    刘盛,教授,博士生导师。主要研究方向:森林经营的理论与技术、森林生产力评价。Email:shliu64@sina.com 地址:261000山东省潍坊市寿光市金光街1299号潍坊科技学院

    责任作者:

    张友祥,教授,博士生导师。主要研究方向:区域经济发展机理及模式研究。Email: zhangyx263@nenu.edu.cn 地址:同上

Application of pipe model and the theory of water transportation pattern through tree rings in larch productivity estimation

  • 摘要:   目的  在管道模型假说和前期提出的树木年轮水分输导模式基础上,从理论和应用两个层面探讨了长白落叶松树冠生产力结构及4种落叶松的叶生物量估测模型,期望为树冠生产力评价和树木年轮水分输导模式研究提供理论与技术支持。  方法  利用不同林龄和不同种落叶松树冠解析、生物量调查及树干染色试验数据,基于管道模型和树木年轮水分输导模式分析树冠生产力结构、构建叶生物量估测模式,并对不同年龄、不同种落叶松筛选出的估测变量及估测效果进行对比分析。  结果  (1) 11年林龄的长白落叶松,胸高处当年生年轮断面积占该处具备水分输导能力的总断面积的19.64%,却供养了整个树冠最外侧29.8%的叶面积(指在当年生枝条上着生的叶面积),说明当年生年轮水分输导的速率显著快于其他年轮。(2)基于管道模型和树木年轮水分输导模式得出树木枝条叶生物量、叶面积的多少受到枝条基部水分的输导能力及机械支撑能力的综合影响,其估测自变量可区分为二类,一类是与枝生物量有关的变量,另一类是与枝条基部水分输导能力有关的变量。(3)基于两类变量构建的4种落叶松叶生物量估测标准回归模型具有极高的估测精度。(4)为了便于应用,提出了简化的叶生物量二元线性估测模型,对于4种落叶松的估测效果达到了极显著相关水平。(5)构建了4种落叶松的叶生物量与枝条基部断面积的一元线性回归模型,对模型的截距和斜率进行差异显著性分析发现,兴安落叶松与其他3种落叶松均差异极显著,日本落叶松与华北落叶松也达到了差异极显著的水平,而华北落叶松与长白落叶松差异不显著。这一结果反映了4种落叶松在树冠形态上的不同。  结论  管道模型和树木年轮水分输导模式理论及其推论在树木生产力结构研究和生产力评价方面具有较高的应用前景。据此可将枝条叶生物量的估测变量区分为两类,即与枝生物量有关的变量和与枝条水分输导能力有关的变量。提出了叶生物量估测的标准回归模型和简化回归模型,该模型对4种落叶松的估测精度均达到了极显著相关水平。

     

  • 图  1  长白落叶松当年生叶面积与全部叶面积的垂直分布直方图

    Figure  1.  Vertical distribution histogram of leaf area and total leaf area of Larix olgensis in that year

    图  2  长白落叶松当年生叶面积与全部叶面积的垂直分布示意图

    Figure  2.  Vertical distribution diagram of annual leaf area andtotal leaf area of Larix olgensis

    图  3  当年生枝条上着生的叶面积、叶生物量与枝条基部当年断面积生长量的关系

    Figure  3.  Relationship between leaf area, leaf biomass and annual ring area at the base of branches

    图  4  长白落叶松枝条基部断面积与其上着生叶面积、叶生物量的关系

    Figure  4.  Relationship between sectional area of branch base and the leaf area growing on branch and leaf biomass of branch for Larix olgensis

    图  5  4种落叶松叶生物量与枝条基部断面积的关系

    Figure  5.  Relationship between leaf biomass and sectional area atbranch base of four Larix species

    表  1  标准地基本信息表

    Table  1.   Basic information of sample plots

    No.树种
    Tree species
    林龄/a
    Stand age/
    year
    平均胸径
    Mean
    DBH/cm
    平均高
    Mean tree
    height/m
    林分密度/(株·hm−2)
    Stand density/
    (tree·ha−1)
    坡向
    Slope
    aspect
    坡位
    Slope
    position
    坡度
    Slope
    degree/(°)
    1 长白落叶松 Larix olgensis 11 8.3 7.8 2 180 东南 Southeast 上 Up 9
    2 长白落叶松 Larix olgensis 11 7.9 7.2 2 235 东南 Southeast 中 Middle 9
    3 长白落叶松 Larix olgensis 11 8.6 7.7 2 096 东南 Southeast 下 Down 9
    4 日本落叶松 Larix kaempferi 39 27.5 25.8 617 东 East 中 Middle 11
    5 兴安落叶松 Larix gmelinii 39 22.4 22.5 692 东 East 中 Middle 12
    6 长白落叶松 Larix olgensis 39 20.2 20.7 867 东 East 中 Middle 10
    7 华北落叶松 Larix principis-rupprechtii 39 19.8 20.9 658 东 East 中 Middle 9
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    表  2  枝条叶生物量(Wy)与枝条基部断面积(Sz)的关系

    Table  2.   Regression model between leaf biomass (Wy) and sectional area of branch base (Sz)

    树种
    Tree species
    平均胸径
    Average
    DBH/cm
    平均树高
    Average tree
    height/m
    样本数
    Sample size
    回归模型
    Regression model
    决定系数
    Coefficient of
    determination
    日本落叶松 Larix kaempferi 27.5 25.8 82 Wy = 0.012 96 + 0.000 181 4Sz 0.852 1
    华北落叶松 Larix principis-rupprechtii 19.8 20.9 116 Wy = 0.001 10 + 0.000 242 5Sz 0.911 8
    长白落叶松 Larix olgensis 20.2 20.7 101 Wy = 0.007 002 + 0.000 215 6Sz 0.868 3
    兴安落叶松 Larix gmelinii 22.4 22.5 91 Wy = 0.014 21 + 0.000 306 7Sz 0.857 8
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    表  3  叶生物量与枝条基部断面积回归模型的显著性检验

    Table  3.   Significance test of regression model between leaf biomass and branch root area

    项目
    Item
    自由度
    Freedom
    离差平方和
    Sum of deviation square
    离差均方
    Mean square error
    F检验值
    F test value
    P
    P value
    枝基断面积 Sectional area of branch base 1 0.350 301 0.350 301 1 906.79 < 0.000 1
    4种落叶松 Four Larix species 截距 Intercept 3 0.003 321 0.001 107 6.03 0.000 5
    斜率 Slope 3 0.013 219 0.004 406 23.99 < 0.000 1
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    表  4  4种落叶松一元线性回归模型的截距和斜率差异显著性分析

    Table  4.   Significance analysis of intercept and slope difference of four Larix species linear regression models

    树种
    Tree species
    截距 Intercept斜率 Slope
    华北落叶松
    Larix principis-
    rupprechtii
    日本落叶松
    Larix kaempferi
    兴安落叶松
    Larix gmelinii
    华北落叶松
    Larix principis-
    rupprechtii
    日本落叶松
    Larix kaempferi
    兴安落叶松
    Larix gmelinii
    长白落叶松
    Larix olgensis
    1.862 3 (0.063 5) −1.612 6 (0.107 9) −2.031 9 (0.043 1)* −1.728 1 (0.084 9) 2.669 8 (0.008 0)** −5.988 2 (< 0.000 1)**
    华北落叶松
    Larix principis-
    rupprechtii
    −3.251 3 (0.001 3)** −3.747 2 (0.000 2)** 3.956 6 (< 0.000 1)** −3.672 2 (0.000 3)**
    日本落叶松
    Larix kaempferi
    −0.314 0 (0.753 7) −8.301 5 (< 0.000 1)**
    注:表中数据为t检验值(P值)。*表示在P < 0.05水平上差异显著;**表示在P < 0.01水平上差异显著。Notes: data in the table are t test values (P values). * means significant difference at P < 0.05 level; ** means significant difference at P < 0.01 level.
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    表  5  4种落叶松逐步回归结果

    Table  5.   Stepwise regression results of four Larix species

    树种
    Tree species
    林龄/a
    Stand age/year
    样本数
    Sample size
    回归模型
    Regression model
    决定系数
    Coefficient of
    determination
    日本落叶松 Larix kaempferi 39 82 Wy = 0.021 025 + 0.000 297 × S4 − 0.000 171 × Sz +
    0.070 525 × Wz − 0.006 773 × Zd
    0.925 3
    兴安落叶松 Larix gmelinii 39 91 Wy = 0.005 896 + 0.000 429 312 × S5 − 0.000 449 948 × Sz + 0.142 189 513 × Wz 0.948 8
    华北落叶松 Larix principis-rupprechtii 39 96 Wy = 0.003 949 + 0.073 715 × Wz 0.968 5
    长白落叶松 Larix olgensis 39 101 Wy = 0.008 865 + 0.000 309 × S1 − 0.000 072 × Sz +
    0.098 211 × Wz − 0.003 500 × Zd
    0.959 6
    长白落叶松 Larix olgensis 11 184 Wy = −0.004 319 + 0.017 1 × S2 − 0.020 952 × Sz +
    0.005 695 × Zc + 0.155 998 × Wz
    0.968 2
    注:入选Fx = 3;S1.枝条基部当年断面积生长量(cm2);S2.枝条基部近2年断面积生长量(cm2);S4.枝条基部近4年断面积生长量(cm2);S5.枝条基部近5年断面积生长量(cm2);Wz.枝生物量(kg);Zd.枝条的着枝深度(m);Sz.枝条基部断面积(cm2)。Zc.枝条长度(m);Wy.叶生物量(kg)。Notes: threshold value Fx = 3; S1, annual basal area growth of branches (cm2); S2, basal area growth of branches in recent 2 years (cm2); S4, basal area growth of branches in recent 4 years (cm2); S5, basal area growth of branches in recent 5 years (cm2); Wz, branch biomass (kg); Zd, branching depth (m); Sz, basal sectional area of branch (cm2); Zc, branch length (m); Wy, leaf biomass (kg).
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    表  6  4种落叶松标准化建模结果

    Table  6.   Standardized modeling results of four Larix species

    树种
    Tree species
    林龄/a
    Stand age/
    year
    回归系数 Regression coefficient决定系数
    Coefficient of
    determination
    b0b1b2b3b4
    日本落叶松 Larix kaempferi 39 0.054 593 0.000 725 −0.000 393 0.226 583 −0.017 649 0.940 4
    兴安落叶松 Larix gmelinii 39 0.012 010 0.000 845 −0.000 626 0.370 772 −0.000 963 0.969 7
    华北落叶松 Larix principis-rupprechtii 39 0.016 550 0.000 052 −0.000 019 0.235 843 −0.002 284 0.983 6
    长白落叶松 Larix olgensis 39 0.023 957 0.000 385 −0.000 155 0.258 365 −0.009 476 0.969 8
    长白落叶松 Larix olgensis 11 −0.002 686 0.034 007 −0.043 037 0.403 905 −0.752 479 0.959 1
    注:标准化模型: Wy = b0 + b1 × S3 + b2 × Sz + b3 × Wz + b4 × Zd。Notes: standardized model: Wy = b0 + b1 × S3 + b2 × Sz + b3 × Wz + b4 × Zd.
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    表  7  4种落叶松简化建模结果

    Table  7.   Simplified modeling results of four Larix species

    树种
    Tree species
    林龄/a
    Stand age/year
    回归系数 Regression coefficient决定系数
    Coefficient of
    determination
    b0b1b2
    日本落叶松 Larix kaempferi 39 0.056 217 −0.000 351 0.260 112 0.869 0
    兴安落叶松 Larix gmelinii 39 0.027 899 −0.000 352 0.399 396 0.948 6
    华北落叶松 Larix principis-rupprechtii 39 0.010 907 −0.000 084 0.238 835 0.982 4
    长白落叶松 Larix olgensis 39 0.019 167 −0.000 384 0.330 306 0.940 7
    长白落叶松 Larix olgensis 11 0.003 570 −0.002 618 0.241 403 0.956 2
    注:模型:Wy = b0 + b1 × Sz + b2 × Wz。Note: model: Wy = b0 + b1 × Sz + b2 × Wz.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-04-20
  • 修回日期:  2020-06-08
  • 网络出版日期:  2021-03-01
  • 刊出日期:  2021-04-16

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