Geographical variations and its influencing factors in the cork bark thickness of Quercus variabilis
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摘要:目的
旨在揭示栓皮栎栓皮厚度的地理变异及其环境影响因素,为预测我国栓皮栎栓皮产量以及优良种质筛选与定向培育提供科学参考。
方法使用聚类分析、混合效应模型等方法在全国范围内对12个栓皮栎群体的栓皮厚度及其影响因素进行分析。
结果栓皮厚度与圆盘直径、圆盘年龄、木质部和韧皮部厚度均呈现极显著的正相关关系。栓皮栎树皮率、栓皮相对厚度、外皮内皮比、栓皮相对粗糙度具有明显的地理变异趋势。通过树皮率和外皮内皮比的聚类分析,陕西商洛、甘肃天水、河南内乡、河北临城、北京平谷、安徽金寨6个群体属于树皮率和外皮占比较高的类群。树皮率受圆盘直径、降水量和坡度的影响,外皮内皮比则受年均温和坡度的影响。栓皮相对厚度受年均温、降水量和坡度的影响,而栓皮相对粗糙度受圆盘直径、坡度及土壤氮含量的影响。在区域尺度上,年温度和年降水量对栓皮厚度具有显著的负效应。
结论本研究初步量化了栓皮厚度的影响因素,可为今后栓皮栎栓皮产量预测以及良种选育提供科学参考。
Abstract:ObjectiveThis study aimed to reveal the geographical variations in cork bark thickness of Quercus variabilis and its environmental influencing factors, which could provide scientific reference not only for estimating the cork yield in China, but also for screening and breeding excellent germplasm resources.
MethodThe study analyzed the thickness of cork bark and its influencing factors across 12 cork oak populations across full range, using methods such as cluster analysis and mixed effect modeling.
ResultThe cork bark thickness showed highly significant positive correlation with the stem diameter, the stem age and the thickness of xylem and phloem. The cork bark rate, cork bark relative thickness, ratio of outer bark to inner bark and the relative roughness presented significant geographical trends. Through the cluster analysis of the bark rate and the ratio of outer bark to inner bark, six populations, such as Shangluo in Shaanxi, Tianshui in Gansu of northwestern China and Neixiang in Henan, Lincheng in Hebei, Pinggu in Beijing of northern China, Jinzhai in Anhui of eastern China were found to be in one cluster with higher bark rate and outer bark ratio. The bark rate was influenced by trunk diameter, annual total precipitation and slope, while the ratio of outer to inner bark was affected by annual mean temperature and slope. The relative thickness was influenced by mean annual temperature, annual total precipitation and slope, but the relative roughness was affected by trunk diameter, slope and soil N content. On the regional scale, annual mean temperature and annual total precipitation had a significant negative effect on the bark thickness.
ConclusionThis study preliminarily quantifies the influencing factors of cork bark thickness, which can provide scientific reference for future cork yield prediction and breeding of improved varieties.
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Keywords:
- Quercus variabilis /
- cork bark thickness /
- roughness /
- environmental factor
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防浪林是种植于堤防迎水侧滩地上用于防浪护堤和抢险取材的专用林,既可以保持水土、调节气候、促进林业经济发展,又可以防浪消能、延长堤防寿命和减少堤防的维护费用,是堤防工程的重要组成部分[1-2]。目前我国各大江河堤岸的重要河段均种植了防浪林,且根据不同河段的实际情况,实施了不同的防浪林建设方案。物理模型实验是研究防浪林消浪机理的一个有效手段,对科学提出防浪林优化布局以及如何营造防浪林工程有重要理论指导意义和实用价值。目前已有很多学者进行了相关的物理实验研究。何飞等[3]在考虑植物根、茎、叶影响下设计水槽实验探究刚性植物的消浪特性,认为根、茎、叶均在不同程度上影响植物消浪特性。陈杰等[4]在研究刚性植物根、茎、叶对植物消波特性的影响中得出植物消波特性与植物淹没度有关,根、茎、叶的存在增加了植物拖曳力系数。陈杰等[5]还通过物理实验研究了规则波通过非淹没刚性植物波高的沿程变化,实验结果表明相比于矩形分布方式,三角形的分布方式消耗了更多的波能,消浪效果更明显。
以上相关的物理实验研究主要是针对植被本身的特性以及排列方式对消浪效果的影响,缺乏对林带宽度、植被密度、滩地波高等因素的考虑,以及不规则波条件下植被对消浪效果的影响。
本文以嫩江干流佰大街堤防为例,选取防浪林林带宽度、排列方式、密度、树型以及滩地波高作为影响因素,采用控制变量法,通过构建防浪林消浪物理模型研究其对消浪效果的影响,并提出合理的防浪林优化设计方案。
1. 研究区概况
嫩江干流佰大街堤防位于黑龙江省齐齐哈尔市泰来县境内,自汤池镇愚公堤经佰大街村至李地房子,堤防分为上、中、下3段,全长6.70 km。原佰大街堤上下段中间为高地相连,后因村民在高地附近修建民房,不断从高地取土,导致现有高地地面高程减少,最低处地面高程141.5 m,远低于此处河道50年一遇洪水位144 m,造成了防洪缺口。现状堤防属于扩建砂堤,筑堤土料比较松散,抗冲刷能力较弱,容易产生流土、管涌等现象。嫩江该河段高水位时,水面宽阔,堤前滩地现有防浪林1.0 km,多为5 ~ 8年生的杨树(Populus spp.)和少量柳树(Salix spp.)。预计规划新建防浪林10 km。该段堤防防洪标准目前仅为30 ~ 35年一遇。佰大街堤防如图1所示。
2. 物理模型设计
2.1 模型比尺确定
模型比尺的确定主要依据实验条件、波浪要素、造波机性能等因素,并综合考虑比尺效应带来的误差影响等。已有的物理模型实验研究中,王瑞雪[6]选择几何比尺1∶20,在长40 m× 宽0.5 m × 高0.8 m 的水槽中进行非刚性植物对波浪传播变形影响的实验研究;吉红香[7]选择几何比尺为1∶10,在长66 m × 宽1.0 m × 高1.6 m的水槽中研究滩地植物对波浪变形及消浪效果的影响。
本实验是在不规则波浪水槽中进行。为了消除比尺效应,更好的模拟嫩江干流防浪林的消浪效果,依据实际条件下防浪林的植被生长能力、波浪要素以及现有实验设备条件,结合实验方案的设计,对比造波机实际可造波周期,依照周期比例确定模型几何比尺,并根据重力相似准则确定时间比尺,最终确定本模型采用的比尺为1∶10。其中比尺确定公式[8]如(1)所示。
λ=lmlp,λt=λ−1/2,λf=λ1/2λu=λ−1/2,λF=λ−3,λQ=λ−5/2 (1) 式中:
λ 为模型长度比尺;lp 为原型长度;lm 为模型长度;λt 为时间比尺;λf 为频率比尺;λu 为速度比尺;λF 为力比尺;λQ 为流量比尺。2.2 实验方案与依据
关于植被消浪的物理模型实验设计方面,白玉川等[9]用裁减的桧柏(Sabina chinensis)枝模拟防浪林,研究了非破碎波条件下的防浪林消浪效果。胡嵋等[10]对于在堤岸上栽种植被消浪这一新的护岸工程,选取桧柏树枝作为防浪林的模型,择选出对消浪护岸具有主要影响的因素。王瑞雪[6]用PVC塑料圆管来模拟刚性植物树干进行波浪水槽物理模型实验。吴迪等[11]和曹海锦等[12]也分别利用聚乙烯仿真绿色植物模拟柔性植物进行柔性植物消浪及沿程阻流特性实验研究。通过不同的研究可以发现影响消浪效果的主要因素为防浪林林带宽度、排列方式、种植密度、林木高度等。
针对不同的实际条件,物理模型的设计方案有一定的差异,需根据实际情况和需要来设计实验方案。本实验根据嫩江干流的实际条件及水文资料,推算佰大街堤防典型断面的多年一遇水位高程及波要素极值,对比分析不同条件下波浪沿程衰减的变化。由于防浪林消浪效果的影响因素较多,因而本模型实验采用控制单因素变量法,得出各因素对消浪效果的影响。本实验中设计的主要对比方案有:不同的防浪林林带宽度、不同的防浪林排列方式、不同的防浪林密度、不同树型的防浪林、以及不同的来波波高等的消浪实验方案。分析不同实验方案条件下的消浪效果,提出该段的防浪林优化布局方案。
根据研究区实际防浪林植被的外形参数,包括树高、树干直径、树冠直径、树冠以下树干高度等,按照比尺计算模型树的外形参数,根据所需材料的尺寸对模型树进行修剪和黏合,植物树干采用圆形木棒模拟,植物树冠部分采用塑料仿真枝叶模拟,由此制作合适的模型树,如图2所示。
同时,为更好的定量分析防浪林消浪机理,定义
q 为防浪林植被消浪系数:q=(h−h′)/h (2) 式中:
h 为无防浪林的波高,h′ 为经过防浪林消波后的波高。2.3 实验断面和波要素的选取
佰大街断面50年一遇洪水条件下滩地平均水深为2.83 m,此时防浪林处于部分淹没状态。依据该断面多年一遇水位及波浪要素值的推算结果中50年一遇的波要素,得出该堤段波浪周期在2 ~ 4 s之间,平均波高在0.1 ~ 0.6 m之间。根据《海港水文规范》推算出相应的1/10大波(规则波)波高,Hs(不规则波)有效波高,分别进行了规则波和不规则波消浪效果的模拟实验,实验波要素分别为1/10波高1.16 m、有效波高0.91 m、平均波高0.57 m、平均周期3.01 m。此外,为进一步研究不同波要素条件下防浪林消浪效果的差异,选取了1.1倍和0.9倍50年一遇波高条件进行对比实验。
2.4 实验设备及布置
本实验是在河海大学海岸工程实验大厅70 m长的不规则波浪水槽中进行,水槽宽1.0 m,高1.8 m,有效实验段宽1 m。水槽一端安装了推板式不规则生波机,通过电机系统控制推波板运动行程和频率[13]。数字波高仪采用YWS200-XX型,波高采集系统采用水工试验数据采集处理系统(DJ800型),精度为0.01 cm。所有量测信号均通过计算机采集、记录和分析,能模拟最大波高0.3 m、波周期0.5 ~ 5 s的不规则波,具备研究不规则波作用下的各种动力响应机制及波浪与建筑物相互作用关键技术和理论问题的能力。水槽底部铺设灰色混凝板,在灰塑料板上打孔用以固定植物模型。水槽左侧为造波机,波高传感器两个,分别布设在防浪林模型前后,采集波高的变化。最右侧为消波层,能够有效地吸收尾波的波能,避免波浪的反射对实验造成干扰(实验布置和实验实景图分别如图3和图4所示)。
3. 防浪林消浪机理物理实验结果分析
3.1 不同防浪林林带宽度和防浪林排列方式的消浪结果
根据实验方案,进行了佰大街断面在不同排列方式(等边三角形、正方形及梅花形,如图5 ~ 7所示)条件下的消浪实验。由于模型比尺为1∶10,因此根据佰大街的种植现状,确定实验室条件下的防浪林植被密度为17株/m2,树干直径为0.7 cm,树干高度为16 cm,树冠直径为13 cm,树冠为高度8 cm。规则波和不规则波条件下的实验结果分别如图8和图9所示。
对比不同的防浪林排列方式下防浪林的消浪效果,可见在规则波条件下,当林带宽度在40 m以上时,等边三角形和梅花形排列的防浪林要明显优于正方形排列;在不规则波条件下,当林带宽度在40 m以上时,等边三角形和正方形排列的防浪林要明显优于梅花形排列。因此,等边三角形排列方式相对较优。这与陈杰等[5]通过物理实验研究规则波通过非淹没刚性植物波高的沿程变化中得出三角形分布方式消浪效果最明显的结论一致。对比相同防浪林林带宽度下的规则波和不规则的消浪效果,可以发现规则波条件下防浪林的消浪系数较大,但两者差距较小。而实际条件下的波浪为不规则波,因而不规则波的消浪系数更为接近实际条件。
同时,还可以发现,不管是规则波还是不规则波条件下,随着林带宽度增加到30 m以后,防浪林的消浪系数对于林带宽度的敏感度降低,此时消浪效果提升空间很小。
3.2 不同密度的防浪林消浪效果
根据实验方案,进行了在不同密度的防浪林(实验室条件下8株/m2,17株/m2,27株/m2)条件下的消浪实验。其中实验室条件下树型为,树干直径0.7 cm,树干高度16 cm,树冠直径13 cm,树冠高度8 m。采用不规则波,实验结果如图10所示。
对比不同密度的防浪林的消浪效果,可以发现,当防浪林林带宽度为10 m时,不同密度的防浪林消浪效果差别不大,均为8%左右;当防浪林林带宽度大于10 m时,防浪林的消浪效果随着密度的增加而增加,密度27株/m2比密度8株/m2的消浪系数大5%到10%。但过高的密度会影响防浪林树木的正常生长,而且种植成本较高。可见,当林带宽度为40 m,排列方式为等边三角形时,0.17株/m2(原型条件)是较为经济合理的植被密度方案。此时,当防浪林林带宽度进一步增大50 m时,防浪林的消浪系数仅增加3.04%。
3.3 不同树型的防浪林消浪效果
根据实地测量,选取了4种树型作为树干和树冠条件的组合,如表1所示,采用相对较优的等边三角形排列方式,实验室条件下防浪林密度为17株/m2。规则波和不规则波条件下的模型实验结果分别如图11和图12所示。
表 1 树型尺寸Table 1. Tree size项目
Item树型1
Tree type 1树型2
Tree type 2树型3
Tree type 3树型4
Tree type 4树干高度
Trunk height/m0.26 0.26 0.26 0.16 树干半径
Trunk radius/m0.025 0.015 0.015 0.007 树冠高度
Crown height/m0.35 0.35 0.35 0.08 树冠直径
Crown radius/m0.25 0.25 0.17 0.13 由以上结果可见,不同树型的消浪效果有着明显的差异。树型1(成年树)树干较粗,树冠较为茂密,茂密的根、茎、叶存在增加了植物拖曳力系数,因而消浪能力显著,规则波条件下,20 m宽的防浪林其消浪系数即达60%左右,50 m宽防浪林的消浪系数可达到80%以上。
树型2相对树型1的差别为树干半径较小,由消浪实验结果可见,树干的粗细对消浪效果的影响较小。树型3的消浪系数要小于树型2。而树型4(幼树)的消浪效果明显小于树型1、树型2和树型3。可见,不同防浪林树型对同一断面条件下的消浪效果有着重要的影响,对比其消浪系数可知,树冠的消浪作用要明显强于树干,因而在防浪林方案设计时,需考虑采用树冠消浪为主的方法。
3.4 不同来波波高影响下消浪效果
根据实验方案,进行了在不同来波波高(1.1倍50年一遇波高、50年一遇波高、0.9倍50年一遇波高)条件下的消浪实验。采用相对较优的等边三角形排列方式,实验室条件下,树干直径0.7 cm,树干高度16 cm,树冠直径13 cm,树冠高度8 cm。规则波和不规则波条件下的模型实验结果分别如图13和图14所示。
由图13和图14可见,不同波高条件下的消浪效果有所差异,但差异较小,且不规则波的消浪系数变化更为稳定。波高越大,消浪效果越好。
4. 结 论
嫩江干流佰大街堤防段,在合理的防浪林树型条件下,等边三角形排列的防浪林要优于梅花形和正方形排列方式;密度的增加对防浪林消浪效果有着一定的提高,但过高的密度会影响防浪林树木的正常生长;不同树型对不同断面条件的消浪效果有着重要的影响,且树冠的消浪作用要明显强于树干。不同波高条件下的消浪效果有所差异,但差异较小,且不规则波的消浪系数变化更为稳定。
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图 3 栓皮厚度与树木特征间线性回归关系
Dd为圆盘直径,Ti为栓皮厚度,To为韧皮部厚度,Tx为木质部厚度,A为圆盘年龄,Fi为分形维数,BRo为栓皮粗糙度。Dd is disc diameter, Ti is cork bark thickness, To is phloem thickness, Tx is xylem thickness, A is disc age, Fi is fractal dimension, BRo is cork bark roughness.
Figure 3. Linear regression between cork thickness and tree characteristics
表 1 取样点地理位置与环境信息
Table 1 Geograghical location and environmental information of the sampling sites
样点
Sampling site纬度
Latitude经度
Longitude海拔
Altitude/m年均温
Annual mean
temperature/℃年均降水量
Annual mean
precipitation/
mm土壤磷含量
Soil
phosphorus
content/
(g∙kg−1)土壤氮含量
Soil
nitrogen
content/
(g∙kg−1)土壤酸碱度
Soil pH坡度
Slope/(°)径向生长速率/
(mm∙a−1)
Radial growth rate/(mm∙year−1)样木胸径
DBH of sample tree/cm郁闭度
Canopy
density北京平谷Pinggu, Beijing (BJ) 40°16′48″N 117°08′24″E 372.7 ± 152.0 9.52 575.72 0.50 ± 0.01 3.0 ± 1.1 5.28 ± 0.98 23.83 ± 1.25 2.65 ± 1.51 18.50 ± 3.09 0.73 ± 0.03 河北临城Lincheng, Hebei (LC) 37°28′47″N 114°06′18″E 707.7 ± 59.8 11.95 617.41 0.50 ± 0.00 1.2 ± 0.1 6.59 ± 0.42 26.33 ± 4.16 2.29 ± 0.38 20.16 ± 2.76 0.82 ± 0.03 河南济源Jiyuan, Henan (JY) 35°06′36″N 112°21′35″E 465.7 ± 14.0 13.49 570.38 0.20 ± 0.01 0.9 ± 0.7 4.97 ± 0.49 25.66 ± 0.57 2.24 ± 0.66 19.96 ± 3.46 0.67 ± 0.03 河南内乡Neixiang, Henan (NX) 33°30′36″N 111°54′36″E 981.3 ± 264.3 12.88 918.54 0.40 ± 0.01 1.9 ± 0.2 4.62 ± 0.04 29.44 ± 4.66 2.79 ± 0.84 19.16 ± 8.75 0.81 ± 0.02 江西永修Yongxiu, Jiangxi (YX) 29°04′48″N 115°36′36″E 415.7 ± 37.2 16.18 1 707.23 0.50 ± 0.01 2.8 ± 0.5 4.05 ± 0.25 24.50 ± 2.12 1.76 ± 0.21 19.59 ± 3.11 0.74 ± 0.01 湖南城步Chengbu, Hunan (CB) 26°17′24″N 110°07′48″E 1 348.3 ± 18.7 12.17 1 763.38 0.30 ± 0.00 3.1 ± 0.1 4.09 ± 0.16 29.33 ± 2.30 2.04 ± 0.40 21.29 ± 4.97 0.72 ± 0.02 广西田林Tianlin, Guangxi (TL) 24°22′48″N 105°50′24″E 539.0 ± 63.2 21.13 863.20 0.30 ± 0.02 1.0 ± 0.3 4.77 ± 0.38 22.00 ± 7.93 1.56 ± 0.06 15.50 ± 2.38 0.83 ± 0.02 甘肃天水Tianshui, Gansu (TS) 34°11′24″N 106°19′12″E 1 264.3 ± 10.7 10.21 519.55 1.20 ± 0.10 1.6 ± 1.3 6.16 ± 1.67 29.25 ± 5.96 1.93 ± 0.19 18.61 ± 2.22 0.82 ± 0.03 陕西眉县Meixian, Shaanxi (MX) 34°05′23″N 107°41′24″E 1 138.0 ± 182.8 12.33 656.57 0.40 ± 0.02 1.4 ± 0.7 6.47 ± 2.09 32.00 ± 6.92 2.49 ± 1.88 26.37 ± 1.72 0.85 ± 0.00 陕西商洛Shangluo, Shaanxi (SL) 33°49′11″N 109°57′35″E 911.0 ± 54.5 12.87 600.13 0.50 ± 0.02 1.1 ± 0.1 4.10 ± 0.21 34.66 ± 1.15 1.84 ± 0.31 20.91 ± 2.31 0.80 ± 0.03 安徽金寨Jinzhai, Anhui (JZ) 31°18′36″N 115°43′11″E 1 179.7 ± 0.6 10.14 1765.70 1.00 ± 0.02 3.2 ± 0.8 4.36 ± 0.16 30.00 ± 2.00 1.28 ± 0.24 19.73 ± 1.68 0.76 ± 0.03 江苏南京Nanjing, Jiangsu (NJ) 32°07′48″N 119°12′19″E 175.7 ± 23.1 15.30 1 158.85 0.30 ± 0.01 2.1 ± 0.9 4.12 ± 0.08 15.33 ± 5.77 1.51 ± 0.21 23.25 ± 0.95 0.84 ± 0.03 表 2 不同地区栓皮栎树皮参数比较
Table 2 Comparison of bark parameters of Quercus variabilis in different regions
取样点
Sampling
site树皮厚度
Bark
thickness/cm树皮率
Bark rate/%外皮(栓皮)厚度
Outer bark (cork)
thickness/cm内皮(韧皮部)厚度
Inner bark (phloem)
thickness/cm外皮内皮厚度比
Thickness ratio
of outer bark to
inner bark粗糙度
Roughness栓皮相对厚度
Relative
thickness of
cork bark/%栓皮相对粗糙度
Relative
roughness of
cork bark/%BJ 1.25 ± 0.29ab 9.41 ± 0.72bcd 0.853 ± 0.255abcd 0.487 ± 0.059c 1.48 ± 0.46ab 0.065 ± 0.012ab 4.50 ± 0.64bcd 8.38 ± 2.79ab LC 1.68 ± 0.26a 10.71 ± 1.09abc 0.990 ± 0.107abc 0.690 ± 0.149abc 1.46 ± 0.16abcd 0.069 ± 0.005a 5.19 ± 0.35abc 7.00 ± 1.05ab JY 1.31 ± 0.09ab 8.30 ± 1.42cde 0.685 ± 0.055bcd 0.626 ± 0.120abc 1.13 ± 0.29bcde 0.043 ± 0.007ab 3.77 ± 1.04cdef 6.29 ± 1.19b NX 1.79 ± 0.55a 10.40 ± 2.08abc 1.000 ± 0.404ab 0.717 ± 0.194ab 1.49 ± 0.32ab 0.067 ± 0.041a 4.75 ± 1.49abc 8.34 ± 3.49ab YX 1.06 ± 0.24b 6.59 ± 0.17de 0.353 ± 0.050d 0.706 ± 0.196abc 0.51 ± 0.07e 0.025 ± 0.001b 1.95 ± 0.15f 7.18 ± 0.87ab CB 1.37 ± 0.23ab 8.51 ± 1.75cde 0.678 ± 0.207bcd 0.652 ± 0.077abc 1.25 ± 0.39ab 0.032 ± 0.018ab 4.13 ± 1.12bcde 5.35 ± 3.05b TL 1.06 ± 0.16b 8.99 ± 1.65cd 0.434 ± 0.153d 0.626 ± 0.169abc 0.75 ± 0.31de 0.045 ± 0.012ab 3.01 ± 0.85def 10.76 ± 2.11a TS 1.51 ± 0.44ab 12.07 ± 1.21a 0.916 ± 0.327abc 0.590 ± 0.149abc 1.56 ± 0.38ab 0.068 ± 0.022a 5.79 ± 1.04ab 7.69 ± 2.07ab MX 1.82 ± 0.45a 8.44 ± 2.04cde 1.025 ± 0.269ab 0.794 ± 0.201a 1.30 ± 0.20abc 0.051 ± 0.015ab 4.27 ± 1.04bcd 5.06 ± 1.56b SL 1.82 ± 0.29a 12.05 ± 2.66ab 1.169 ± 0.324a 0.651 ± 0.040abc 1.82 ± 0.61a 0.055 ± 0.017ab 6.38 ± 1.87a 4.69 ± 0.32b JZ 1.44 ± 0.27ab 8.91 ± 1.44cde 0.900 ± 0.211abc 0.535 ± 0.068bc 1.67 ± 0.23ab 0.041 ± 0.005ab 4.75 ± 0.96abc 4.76 ± 1.12b NJ 1.23 ± 0.21ab 6.27 ± 1.15e 0.532 ± 0.177cd 0.696 ± 0.035abc 0.76 ± 0.23cde 0.053 ± 0.014ab 2.43 ± 0.82ef 10.84 ± 5.66a 平均
Mean1.48 ± 0.38 9.41 ± 2.17 0.818 ± 0.320 0.660 ± 0.129 1.28 ± 0.45 0.052 ± 0.020 4.30 ± 1.48 7.26 ± 2.82 注:均为胸高处(1.3 m)数值;同一列不同字母表示经LSD法检测在0.05水平上不同地区存在显著差异。Notes: all values are at chest height (1.3 m). Different letters in the same column indicate significant differences in varied regions at 0.05 level detected by LSD method. 表 3 主要树皮性状与重要变量间关系
Table 3 Relationship between major bark traits and important variables
混合效应模型 Mixed effect model 条件R2 Conditional R2 边际R2 Marginal R2 ln rBT = −1.436 − 0.481ln D − 0.000 179P + 0.022 4S 0.610 0.571 ln rOI = 0.737 − 0.082T + 0.018 2S 0.598 0.515 ln rOBT = −3.006 − 0.051 2T − 0.000 23P + 0.025 6S 0.651 0.521 ln RR =0.713 − 0.779ln D − 0.035 6S − 1.035N 0.471 0.459 注:rBT为树皮率,D为树木胸径,P为年降水量,S为坡度,rOI为栓皮栎外内皮比,T为年均温,rOBT为栓皮相对厚度,RR为栓皮相对粗糙度,N为土壤氮含量。Notes: rBT is bark rate, D is tree DBH, P is annual precipitation, S is slope, rOI is the ratio of outer bark to inner bark, T is annual mean temperature, rOBT is relative thickness of cork bark, RR is relative roughness of cork bark, N is soil N content. -
[1] Rosell J, Castorena M, Laws C, et al. Bark ecology of twigs vs. main stems: functional traits across eighty-five species of angiosperms[J]. Oecologia, 2015, 178(4): 1033−1043. doi: 10.1007/s00442-015-3307-5
[2] Pereira H. Cork: biology, production and uses [M]. Amsterdam: Elsevier Science, 2007.
[3] Gil L. Cork: a strategic material[J]. Frontiers in Chemistry, 2014, 2(16): 16.
[4] Pintor A M A, Ferreira C I A, Pereira J C, et al. Use of cork powder and granules for the adsorption of pollutants: a review[J]. Water Research, 2012, 46(10): 3152−3166. doi: 10.1016/j.watres.2012.03.048
[5] Wang Q, Lai Z, Mu J, et al. Converting industrial waste cork to biochar as Cu (Ⅱ) adsorbent via slow pyrolysis[J]. Waste Management, 2020, 105: 102−109. doi: 10.1016/j.wasman.2020.01.041
[6] Wang X F, Liu J F, Gao W Q, et al. Defense pattern of Chinese cork oak across latitudinal gradients: influences of ontogeny, herbivory, climate and soil nutrients[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 27269. doi: 10.1038/srep27269
[7] Shi X, Wen Q, Cao M, et al. Genetic diversity and structure of natural Quercus variabilis population in China as revealed by microsatellites markers[J]. Forests, 2017, 8(12): 495. doi: 10.3390/f8120495
[8] Gao W Q, Liu J F, Xue Z M, et al. Geographical patterns and drivers of growth dynamics of Quercus variabilis[J]. Forest Ecology and Management, 2018, 429: 256−266. doi: 10.1016/j.foreco.2018.07.024
[9] Neumann M, Lawes M J. Quantifying carbon in tree bark: the importance of bark morphology and tree size[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2021, 12(4): 646−654. doi: 10.1111/2041-210X.13546
[10] Wang X W, Weng Y H, Liu G F, et al. Variations in carbon concentration, sequestration and partitioning among Betula platyphylla provenances[J]. Forest Ecology and Management, 2015, 358: 344−352. doi: 10.1016/j.foreco.2015.08.029
[11] Pestana M, Louzada J, Sardinha R. Classification of cork oaks for the production of cork, appealing to an objective criterion: the test tubes[J]. Silva Lusitana, 2005, 13(2): 181−201.
[12] Lauw A, Oliveira V, Lopes F, et al. Variation of cork quality for wine stoppers across the production regions in Portugal[J]. European Journal of Wood and Wood Products, 2018, 76(1): 123−132. doi: 10.1007/s00107-017-1196-5
[13] 张存旭, 张瑞娥, 张文辉, 等. 不同群体栓皮栎栓皮性状变异分析[J]. 西北林学院学报, 2003, 18(3): 34−36. Zhang C X, Zhang R E, Zhang W H, et al. Population variation analysis on cork characters of Quercus variabilis[J]. Journal of Northwest Forestry College, 2003, 18(3): 34−36.
[14] 周建云, 曹旭平, 张宏勃, 等. 陕西栓皮栎天然类型划分研究[J]. 西北林学院学报, 2009, 24(1): 16−19. Zhou J Y, Cao X P, Zhang H B, et al. Classification of natural types of Quercus variabilis in Shaanxi Province[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2009, 24(1): 16−19.
[15] 白超. 不同类型栓皮栎软木特性与林木生长规律研究[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2013. Bai C. Researches on characteristics of cork and tree growth law from different types of Quercus variabilis [D]. Yangling: Northwest Agricultural and Forestry University, 2013.
[16] 任耀忠, 张文辉, 周建云. 栓皮栎不同变异类型的优良性分析[J]. 中南林业科技大学学报, 2013, 33(6): 60−63. doi: 10.14067/j.cnki.1673-923x.2013.06.026 Ren Y Z, Zhang W H, Zhou J Y. Superiority analyses on different variant types of Quercus variabilis[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology, 2013, 33(6): 60−63. doi: 10.14067/j.cnki.1673-923x.2013.06.026
[17] Rosell J A, Gleason S, Méndez-alonzo R, et al. Bark functional ecology: evidence for tradeoffs, functional coordination, and environment producing bark diversity[J]. New Phytologist, 2014, 201(2): 486−497. doi: 10.1111/nph.12541
[18] Shearman T M, Varner J M. Variation in bark allocation and rugosity across seven co-occurring southeastern US tree species[J]. Frontiers in Forests and Global Change, 2021, 4: 731020. doi: 10.3389/ffgc.2021.731020
[19] Borger G A. Development and shedding of bark[M]//Kozlowski T T. Shedding of plants parts. New York: Academic Press, 1973: 205−236.
[20] Costa A, Barbosa I, Roussado C, et al. Climate response of cork growth in the Mediterranean oak ( Quercus suber L.) woodlands of southwestern Portugal[J]. Dendrochronologia, 2016, 38: 72−81. doi: 10.1016/j.dendro.2016.03.007
[21] Pizzurro G M, Maetzke F. Climate effects on cork growth in Cork oak plantations in Sicily (Italy)[J]. Forest@-Rivista di Selvicoltura ed Ecologia Forestale, 2009, 6(1): 107−119. doi: 10.3832/efor0562-006
[22] Pizzurro G M, Maetzke F, Veca D S L M. Differences of raw cork quality in productive cork oak woods in Sicily in relation to stand density[J]. Forest Ecology and Management, 2010, 260(5): 923−929. doi: 10.1016/j.foreco.2010.06.013
[23] Paulo J A, Firmino P N, Faias S P, et al. Quantile regression for modelling the impact of climate in cork growth quantiles in Portugal[J]. European Journal of Forest Research, 2021, 140(4): 991−1004. doi: 10.1007/s10342-021-01379-8
[24] 李义强, 伍红燕, 宋桂龙, 等. 岩石边坡坡度对胡枝子和紫穗槐根系形态特征影响[J]. 草原与草坪, 2020, 40(2): 23−29. Li Y Q, Wu H Y, Song G L, et al. Effect of slope gradient on root morphological characteristics of Lespedeza bicolor and Amorpha fruticosa[J]. Grassland and Turf, 2020, 40(2): 23−29.
[25] Zhang Z, Yu S. Potential tradeoffs between intraspecific and interspecific trait variations along an environmental gradient in a subtropical forest[J]. Journal of Forestry Research, 2018, 29(6): 1731−1740. doi: 10.1007/s11676-018-0594-9