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一种速生材榫接合节点增强方法

胡文刚, 白珏, 关惠元

胡文刚, 白珏, 关惠元. 一种速生材榫接合节点增强方法[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(4): 101-107. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20160400
引用本文: 胡文刚, 白珏, 关惠元. 一种速生材榫接合节点增强方法[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(4): 101-107. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20160400
HU Wen-gang, BAI Jue, GUAN Hui-yuan. Investigation on a method of increasing mortise and tenon joint strength of a fast growing wood[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(4): 101-107. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20160400
Citation: HU Wen-gang, BAI Jue, GUAN Hui-yuan. Investigation on a method of increasing mortise and tenon joint strength of a fast growing wood[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(4): 101-107. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20160400

一种速生材榫接合节点增强方法

基金项目: 

江苏省高校优势学科建设工程项目 PAPD

林业公益性行业科研专项 201204700202

详细信息
    作者简介:

    胡文刚,博士生。主要研究方向:家具设计及理论。Email:107318107@qq.com  地址: 210037  江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学家居与工业设计学院

    责任作者:

    关惠元,教授,博士生导师。主要研究方向:家具设计及理论、人体工程学、家具生产制造。Email:guanhuiyuan@njfu.edu.com  地址:同上

  • 中图分类号: TS664.1

Investigation on a method of increasing mortise and tenon joint strength of a fast growing wood

  • 摘要: 提出了一种基于硬木镶嵌的速生材榫接合节点增强方法。以速生杨木椭圆榫接合的T型构件为例,在杨木横向构件榫孔处嵌入材质较硬的榉木,并通过榉木椭圆插入榫将其与杨木竖向构件接合。首先,通过创新的测量方式对榉木在杨木横向构件中镶嵌的最佳配合参量进行了研究;然后,对榉木椭圆插入榫与杨木竖向构件接合的最佳配合参量进行了研究;最后,保持榫接合构件尺寸不变,采用最佳配合参量进行组装,探讨了榉木以不同纹理方向镶嵌时对椭圆榫接合节点抗拔力的影响,并将其与未经镶嵌的杨木整体式椭圆榫接合T型构件以及榉木整体式椭圆榫接合T型构件进行了对比分析。实验得出:榉木整体式椭圆榫接合(Ⅳ型节点)抗拔力为5 027 n,榉木顺纹镶嵌椭圆插入榫接合(Ⅲ型节点)抗拔力为4 242 n,榉木横纹镶嵌椭圆插入榫接合(Ⅱ型节点)抗拔力为3 775 n,杨木整体式椭圆榫接合(Ⅰ型节点)抗拔力为3 123 n,也就是抗拔力Ⅳ型节点>Ⅲ型节点>Ⅱ型节点>Ⅰ型节点。由实验结果可以得出如下结论:Ⅲ型节点的抗拔力比Ⅱ型节点提高了约12.4%,说明榉木镶嵌的纹理方向对节点强度有明显影响,且顺纹进行镶嵌效果更佳;Ⅲ型节点的抗拔力比Ⅰ型节点提高了约35.8%(约为1 119 n),说明在速生材榫接合构件中以顺纹方向嵌入硬质木材可以大幅增加节点抗拔力,进而为速生材直接应用于实木榫接合家具中提供了新方法。
    Abstract: A new method of increasing the strength of mortise and tenon joint of fast growing wood was put forward in this paper. Poplar (Populus spp.) T-shaped specimen jointed by oval tenon was put as an example, and a harder wood beech (Fagus sylvatica) block was embedded in the mortise of poplar transverse component, then connected with vertical component by loose tenon. Firstly, the best fitting parameter between beech block and poplar transverse component was investigated by innovative measuring method. Then the best fitting parameter between poplar vertical component and loose tenon was also studied. Finally, holding the same size of components and the best fitting parameters, the influence of different grains of beach embedded in poplar on the withdrawal force of T-shaped specimens was argued, and compared with the poplar integral and beech integral mortise and tenon joined T-shaped specimens. The results showed that the withdrawal force of beech integral tenon joint (type Ⅳ joint) was 5 027 n, poplar loose tenon joint embedded with beech in longitude (type Ⅲ joint) was 4 242 n, poplar loose tenon joint embedded with beech in transverse (type Ⅱ joint) was 3 775 n, and the poplar integral tenon joint (type Ⅰ joint) was 3 123 n, respectively. In other words, the withdrawal force was type Ⅳ joint > type Ⅲ joint > type Ⅱ joint > type Ⅰ joint. Following conclusions can be drawn based on the results of experiment: the withdrawal force of type Ⅲ joint was 12.4% bigger than type Ⅱ joint, and suggested that the embedded direction influenced the strength of joint, and longitude embedded was more efficient. Besides, the type Ⅲ joint was 35.8% bigger than type Ⅰ joint, nearly 1 119 n, indicating that the method of embedding hard wood with longitude grain in fast growing wood joint was able to increase the withdrawal force of joint significantly, and then provide a new method for direct application of fast growing wood in solid wood mortise and tenon joint furniture.
  • 森林是陆地生态系统的主体,其生物量和净生产力占整个陆地生态系统的86%和70%,对全球碳平衡起着十分重要的作用[1-2]。根据全国第八次森林资源清查结果,我国森林覆盖率已达21.63%,其中人工林占森林面积的36%,居世界首位[3]。加强对人工林生物量、碳储量的研究,获得更为准确的森林生物量数据,对深入研究森林生态系统物质循环、碳汇功能、评价生态系统生产力与环境因子之间的关系具有重要的科学价值,也具有很重要的现实意义[4-5]

    森林生物量的估算,主要采用直接测定法和间接估算法两种方法[6]。其中直接测定方法又被称为收获法,潘维俦最早采用此方法估测了杉木(Cunninghamia lanceoleta)人工林的生物量[7],此后,冯宗炜、李文华等人采用皆伐法对我国南部江西地区马尾松(Pinus massoniana)人工林、小兴安岭冷杉(Abies fabri)林群落等生物量进行调查[8-9],李意德等对我国海南岛尖峰岭热带雨林生物量进行初步研究[10]。直接测定法的优点是精度相对较高,缺点是由于采伐工作量大,对当地资源破坏性严重,成本较高[11-12],因此目前多使用生物量模型方法进行森林生物量的估算[13-15],其中相对生长模型方法又是应用最为普遍的一种[16-19]

    银杏(Ginkgo biloba)是最古老的中生代孑遗植物之一,是我国重要的经济树种[20],它集食用、药用、材用、绿化和观赏等多种用途于一身,具有很高的经济价值和生态价值[21-22]。彭方仁等以沿海滩涂地区的银杏为对象,建立银杏各器官生物量与地径及树龄之间预估模型,研究了不同农林复合经营模式下银杏生产力的生长规律,但所选银杏为2~7年生,胸径较小,适用范围有限[23];曹林等人以江苏泰兴银杏林地为研究对象,借助遥感手段,估测了泰兴地区银杏生物量及碳密度空间分布[24],但是该地银杏林多为嫁接木,其生长规律和生物量与银杏实生树木有很大的区别,针对银杏实生树木的生物量、生物量分配以及异速生长模型的研究还未见报道。本文以苏北地区银杏人工林为研究对象,通过对银杏样木进行树干解析,建立银杏单木总生物量和各器官生物量的异速生长方程并比较各方程的拟合效果,为研究本地区银杏人工林生物量动态变化规律、估测本地区银杏林生物量提供参考,为银杏人工林的合理经营和管理提供理论依据。

    研究区位于江苏省邳州市国家银杏博览园,邳州市国家银杏博览园位于江苏省北部,地理位置为117°35′50″~118°10′40″E,34°07′26″~34°40′48″N,属暖温带半湿润季风气候,四季分明,季风显著,光照和雨量充足,历年平均气温14.0 ℃,年平均降水量867.8 mm,年平均日照时数2 318.6 h,无霜期211 d,该区域潮土为主要类型,分布于平原地区[25]

    于2015年8—9月份分别在邳州市国家银杏博览园研究区内均匀布设5块试验区,样区大小为1 km×1 km,每个样区内设置9块样地。野外测设采用外接江苏GNSS的差分GPS系统进行定位,定位精度为0.1 m。分别对标准地内的林木进行每木检尺,测量每株树木胸径、树高等测树因子,根据结果计算各样地的平均胸径和树高,对平均树高和平均胸径相同和相近的样地不再重复选取标准木,共选取标准木13株进行整株挖掘。砍伐前,测量每株标准木的枝下高、南北向冠幅和东西向冠幅。各径级标准木的基本特征如表 1所示。

    表  1  标准木基本信息表
    Table  1.  Basic characteristics of sample trees
    径级
    Diameter at breast height (DBH) class/cm
    株数
    Tree number
    胸径
    DBH/cm
    树高
    Tree height(H)/m
    树冠长度
    Grown length/m
    南北向冠幅
    South-north crown width/m
    东西向冠幅
    East-west crown width/m
    生物量
    Biomass/kg
    10~15710.911.16.62.63.328.50
    11.411.29.33.22.335.70
    13.312.310.25.36.456.05
    13.412.09.66.05.056.61
    13.511.47.84.94.852.35
    13.611.28.14.94.559.46
    13.811.79.34.74.360.26
    15~20317.113.911.93.98.881.36
    17.713.59.65.15.6102.84
    18.812.610.25.76.3108.95
    >20320.113.011.56.07.2134.82
    24.814.512.06.58.6223.20
    27.213.612.68.49.7320.27
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    在树干生物量测量中,采用“分层分割法”按2 m区分段对树干进行切割并称量各段鲜质量[26],顶端不足2 m的部分作为梢头,从每段树干截取3~5 cm厚的圆盘作为样品称其鲜质量(精确到0.01 g),后带回实验室在85 ℃的烘箱中烘干至恒质量,计算树干含水率,推算树干生物量。

    按照树干分段,分别称量各段枝和叶的总鲜质量,从每一层枝条中选取生长良好、长度居中、叶量中等的3个标准枝,将标准枝摘叶,称其枝质量和叶质量,将每层标准枝的树枝和叶分别混合后,各选取500 g左右的样品,准确称其鲜质量,将样品置于烘箱烘干至恒质量。烘干后称干质量(精确到0.01 g),并计算各层树枝和树叶的含水率,从而得到树枝和树叶的生物量。

    地下生物量部分使用挖掘法,在树冠投影范围内,30 cm为一层,分粗根(>2 cm)、中根(0.5~2 cm)和细根(<0.5 cm)进行挖掘。由于细根对根系的总生物量影响不大且实际操作中很困难,本实验尽量挖掘出全部根系并称量鲜质量[27]。每株标准木分别取根茎、粗根、细根各取代表性样品500 g左右,称其鲜质量,将根茎、粗根、细根的样品置于烘箱烘干至恒质量,烘干后称干质量,然后推算整株标准木地下部分生物量。

    相对生长模型在单木生物量的拟合效果和估计精度方面较其他模型有很大的优势,因此本试验选择相对生长方程对单株银杏各器官生物量进行模拟[28-30]。研究表明,胸径和树高是计算单木生物量的重要变量[31],在查阅大量文献的基础上,本研究在枝水平上选取样枝基径(BD)、样枝长度(BL)建立枝生物量异速生长模型,在株水平上选取以下4个方程来模拟银杏单木各器官生物量[32-35]。由于调查数据存在测量误差,以及样本数据的个体差异,从而导致估算结果存在异方差,因此需对生长方程进行对数转换,为减小对数转换产生的系统性偏差的影响,采用修正系数CF进行校正从而获得生物量的无偏估计值[36]

    W=aDb (1)
    W=aHb (2)
    W=a(D2H)b (3)
    W=aDbHc (4)

    经对数转换和参数修正:

    W=exp(a+blnD)CF (5)
    W=exp(a+blnH)CF (6)
    W=exp(a+bln(D2H))CF (7)
    W=exp(a+bln D+clnH)CF (8)
    CF=e(SEE2/2) (9)

    式中:W为银杏各器官生物量(kg),D为胸径(cm),H为树高(m),abc为拟合系数,CF为方差修正参数,SEE为估计标准误差。

    当对单木生物量模型进行评价比较时,一般选择调整决定系数(Radj2),残差平方和(SSE),平均绝对偏差(MAE),平均相对误差(MPE)作为选择最优模型的检验指标[37-39]。其中,使用Radj2,SSE来检验模型的拟合效果;MAE检验模型是否存在系统偏差;MPE检验生物量估计值的精度[37, 40-41]

    R2adj=1ni=1(yiˆyi)2ni=1(yi¯y)2 (10)
    SSE=ni=1(yiˆyi)2 (11)
    MAE=ni=1|(yiˆyi)n| (12)
    MPE=100nni=1(yiˆyi)yi (13)

    式中:yi, ˆyi分别为生物量实测值和预测值;y为生物量的平均值。

    使用R软件对生物量、胸径和树高进行参数拟合,计算各检验指标。计算结果见表 2

    表  2  株水平上各器官生物量测定值
    Table  2.  Measurement of each component biomass at the tree level
    kg
    组分
    Component
    径级DBH class
    10~15 cm15~20 cm>20 cm
    叶生物量
    Leaf biomass
    2.623.8017.96
    干生物量
    Stem biomass
    28.2051.59146.00
    枝生物量
    Branch biomass
    6.0216.0172.60
    地上部分生物量
    Aboveground biomass
    36.8471.40236.56
    根生物量
    Root biomass
    13.0126.3283.70
    总生物量
    Total biomass
    49.8597.72320.26
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    不同径级的银杏生物量差距很大,胸径10~15 cm的整株生物量为49.85 kg/株;胸径15~20 cm和胸径大于20 cm的银杏整株生物量分别为97.72 kg/株和320.26 kg/株(表 2)。从整株水平来看,银杏生物量分配表现为:干>根>枝>叶,随着胸径的增加,树干生物量所占比重呈下降趋势,从56.6%、52.8%降至49.4%;树枝生物量所占比重有所增加,从12.1%、16.4%增加至18.9%;树叶生物量所占比重先降低再增加,从5.3%、3.80%增加至5.46%;不同径级的银杏根生物量所占比例则保持相对稳定,约为26%;银杏地上生物量与地下生物量之间具有显著的线性相关关系,相关系数达0.99,拟合方程的斜率为0.35(图 1)。

    图  1  银杏地上生物量与地下生物量之间的关系
    Figure  1.  Relationship between aboveground and belowground biomass of Ginkgo biloba

    在枝水平上,根据异速生长模型分别采用基于基径(BD)和枝长(BL)的单因素(BD)和双因素(BD-BL)建立银杏单木枝生物量模型。如表 3所示,枝生物量与基径和枝长两个变量呈正相关,两个模型的Radj2均大于0.9,模型的可解释量超过90%,总体回归F检验均显著(P<0.001)且平均预测误差均小于25%。基于基径和枝长的2变量模型拟合效果要优于基于基径的单变量模型,SSE降低0.984,MAE降低0.078,平均预测误差降低12.68%。

    表  3  枝水平上枝生物量异速生长模型
    Table  3.  Allometric models for branch at branch level
    生物量
    Biomass/kg
    模型
    Model
    系数CoefficientRadj2显著性
    Sig.
    CFSSEMAEMPE
    abc
    枝BranchlnW=a+blnBD-0.46 ns3.039***-0.904P<0.0011.0781.6990.27924.718
    lnW=a+blnBD+ClnBL0.039 ns0.916 ns2.1290.957P<0.0011.0260.7150.20112.038
    注:*表示在0.05水平上差异显著;**表示在0.01水平上差异显著;***表示在0.001水平上差异显著;ns表示在0.05水平上差异不显著;BD表示基径;BL表示枝长。下同。Notes: * means significant difference at P<0.05 level; ** means significant difference at P<0.01 level; *** means significant difference at P<0.01 level; ns means no significant difference at P<0.05 level; BD means branch diameter; BL means branch length. The same below.
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    银杏各器官生物量的垂直分布及银杏枝生物量、叶生物量的水平分布如图 2所示,可以看出银杏干形通直挺拔,树干生物量呈金字塔状分布;根据Peichl等的方法,可以将整个树冠结构分为上、中、下3层[42]。树枝和树叶生物量分布类类似,主要集中树冠中层,根据非参数检验结果:树冠上层和下层枝生物量明显低于树冠中层生物量(P<0.05),而上层和下层枝生物量没有显著差异(P>0.05);树冠中层叶生物量明显高于树冠上层和下层(P<0.05),而树冠上层叶生物量和下层生物量分布无显著差异(P>0.05)。就地下部分生物量而言,银杏主根发达且分布较深,但大部分地下生物量分布在0~1.0 m的土壤层。图 2A为胸径10~15 cm银杏生物量垂直分布结构图,其中树干生物量的82.1%集中在5.6 m以下,枝和叶生物量分布呈正相关,其中最大叶生物量出现在5.6~7.6 m分段,最大枝生物量出现在3.6~5.6 m分段,地下部分生物量分布最深达到1.2 m,但77.6%的生物量分布在0~0.6 m的土壤层;图 2B为胸径15~20 cm银杏生物量垂直分布结构图,5.6 m以下的干生物量占整个树干生物量的84.1%,树干上部生物量较少,9.6 m以上部分,枝生物量超过树干生物量,枝生物量和叶生物量的最大值都出现在5.6~7.6 m区分段,分别为4.85和1.16 kg,地下部分生物量分布可达到2.0 m处,其中73.7%的生物量分布在0~1.0 m的土壤层;图 2C为胸径大于20 cm银杏生物量垂直分布结构图,5.6 m以下部分生物量占整个树干生物量的75.1%,较之15~20 cm银杏树干生物量所占比例下降10.4%,树枝和树干生物量分布呈抛物线状,其中最大值出现在5.6~7.6 m分段,9.6 m以上部分,侧枝生物量超过树干生物量,地下部分生物量集中土壤上层,0~1.0 m土壤层根生物量约占整个地下部分生物量74.3%,1.5 m以下根生物量较之15~20 cm银杏地下部分生物量所占比例增加2.8%。图 3D、E、F分别为不同径级银杏树枝和树叶生物量水平分布,由于不同方向上的光照条件的差异,枝、叶生物量在水平方向上分布也有一定的区别,总体来看,东向和南向的枝、叶生物量要比北向和西向的生物量要高,从不同径级枝、叶生物量的水平分布来看,不同径级叶生物量在水平方向上分布比例相对一致,北向、东向、南向、西向大致按照2:3:3:2的比例分布,不同径级的枝生物量各水平方向上所占的比例有较大变动,10~15 cm径级,北向所占比例最少,为13.8%,南向最大,为37%,15~20 cm径级,南向所占比例最大(39.2%)北向所占比例最小(14.7%),大于20 cm径级,最大比例出现在东向(37.1%),最小比例出现在西向(19.8%)。

    图  2  银杏树干、树枝、树叶、树根生物量空间分布图
    Figure  2.  Horizontal and vertical distribution of stem, branch, leaf and root biomass of G. biloba

    以单株银杏实测生物量为因变量,DHD2H为自变量,采用4种相对生长模型进行回归拟合,一共建立了银杏叶、树干、树枝、地上部分、地下部分和银杏全株生物量模型24个,以调整决定系数(Radj2),残差平方和(SSE),平均绝对偏差(MAE),平均相对误差(MPE)作为模型拟合效果的评价指标,结果表明:24个拟合模型除了以树高(H)为自变量的单因素模型之外,其他模型的总体回归F检验均显著(P<0.001),Radj2在0.550~0.990,SSE在0.077~6.183,平均预测误差在1.20%~44.66%之间,可以说明银杏单木各器官生物量受DHD2H的影响,不同模型拟合的效果差异很大。从表 4统计结果可以看出,4个银杏叶生物量模型的Radj2在0.571~0.868之间,SSE在0.749~2.518之间,平均相对误差MPE在17.536%~33.011%之间,其中,拟合方程(7)平均相对误差最小,预估精度达到82.464%,Radj2值0.868,MAE为0.199,说明模型不存在明显的系统偏差。在4个银杏树干生物量模型中,以H为自变量的相对生长模型(方程8)Radj2为0.646,SSE为1.634,MPE为7.76%,而以DD2HD~H为自变量相对生长模型(方程7、9、10)其Radj2分别下降了0.344、0.337和0.344,SSE下降了1.588、0.034和1.588,MPE较之下降了6.478%、6.202%和6.481%,其他3个方程的MAE也小于方程8,但方程7、9、10相互之间差距不大。4个枝水平上生物量相对生长模型Radj2在0.55~0.871之间,残差平方和SSE在1.377~6.183之间,模型的平均相对误差MPE在26.79%~44.67%之间,预估精度在55.33%~73.21%,模型拟合效果远远差于基于基径和枝长的生物量模型。在根生物量最优生长模型选择上,方程7和方程10的各项评价指标差距不大,Radj2分别为0.982和0.983,SSE为0.107、0.104,MPE为2.761%和2.657%,预估精度97.239%和97.343%。4个地上部分生物量模型中,以D为变量的方程7,以D2H为变量的方程9和以DH为变量的方程10的Radj2在0.967~0.981之间,SSE均小于0.2,MPE在2.66%~3.54%之间,预估精度在96.46%~97.34%之间。4个全株生物量模型中,方程7、9、10各项评价指标差距不大,Radj2分别为0.985、0.972和0.986,SSE和SEE分别为0.081、0.15、0.077和0.086、0.115、0.088,MPE分别为1.55%、1.82%和1.56%,预估精度为98.45%、98.18%和98.44%,MAE<0.1,说明模型不存在明显的系统偏差。

    表  4  银杏不同器官生物量模型参数估计、拟合结果和检验结果
    Table  4.  Parameter estimation, fitting and test results of different components of G. biloba biomass
    模型
    Model
    生物量
    Biomass/kg
    系数CoefficientRadj2显著性Sig.CFSSEMAEMPE
    abc
    lnW=a+blnD叶Leaf-5.21***2.37***0.868P<0.0011.025 00.7520.19917.535
    干Stem-2.23***2.17***0.989P<0.0011.000 10.0460.0481.280
    枝Branch-6.95***3.36***0.871P<0.0011.077 01.4710.26326.879
    地上Aboveground-2.56***2.40***0.980P<0.0011.003 00.1040.0731.848
    根Root-3.75***2.45***0.989P<0.0011.000 60.1070.0782.761
    全株Total-2.29***2.41***0.985P<0.0011.000 20.0810.0661.550
    lnW=a+blnH叶Leaf-14.09**6.13**0.571P<0.0101.075 42.5180.35633.011
    干Stem-10.75**5.77***0.698P<0.0011.004 71.6340.2977.758
    枝Branch-19.13**8.53**0.550P<0.0011.153 16.1830.48944.667
    地上Aboveground-10.51**5.09***0.668P<0.0011.005 42.1660.3257.890
    根Root-13.24**6.46***0.678P<0.0011.010 82.2650.33711.212
    全株Total-11.55**6.32***0.068P<0.0011.004 82.1590.3277.393
    lnW=a+bln(D2H)叶Leaf-6.95***1.03***0.853P<0.0011.025 40.7700.20617.974
    干Stem-3.84***0.95***0.980P<0.0011.000 20.0800.0581.556
    枝Branch-9.38***1.46***0.852P<0.0011.080 01.7190.28828.092
    地上Aboveground-4.32***1.04***0.967P<0.0011.000 50.1680.0822.040
    根Root-5.60***1.07***0.967P<0.0011.001 00.1740.1033.542
    全株Total-4.07***1.05***0.972P<0.0011.000 30.1450.0801.823
    lnW=a+blnD+clnH叶Leaf-3.26***2.68***-1.12***0.861P<0.0011.025 20.7490.20017.649
    干Stem-1.61***2.27***-0.36***0.990P<0.0011.000 20.0460.4801.277
    枝Branch-3.14***3.97***-2.18***0.870P<0.0011.077 21.3770.25726.786
    地上Aboveground-1.18***2.62***-0.79***0.981P<0.0011.000 30.1000.0731.864
    根Root-2.64***2.63***-0.64***0.980P<0.0011.000 70.1040.0742.657
    全株Total-1.01***2.61***-0.73***0.986P<0.0011.000 20.0770.0671.564
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    植物各器官生物量的分配受植物的种类、年龄、植株大小和水分、温度、光照等外部环境的影响。本研究中随着银杏径级的增加,树干生物量比例呈现下降的趋势,树枝生物量比例随着径级的增加而增加,树叶生物量比例先减小后增加,根生物量比例则保持相对稳定。这不同于以往研究得到的林木树干生物量比例随着径级的增加而增大,树枝和树叶生物量比例随着径级的增加而降低的规律[37, 43]。究其原因可能是由银杏的树种特性决定的,银杏属于单轴分枝树种,顶端优势较强,故生长前期为树高生长,干生物量迅速累积,而当到达主林层后,开始向水平方向生长,树枝增粗,树冠面积增加[20]

    通常地下部分生物量约占总生物量的21%,地上活立木生物量约占70%[44],在本研究中,银杏单木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%,与之相差不大。根据前人研究,在单木水平上,林木地上生物量与地下生物量存在线性关系[45-46],本文中银杏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,这与黄玫等人关于中国区域植被地上和地下生物量模拟的结果相类似[47-48]。从建模角度,选取建模的样木直径应该均匀分布,样木之间直径差异应为等间隔,本文共选取13株样木,直径分布为10.9~27.2 cm,其中7株在14 cm以下,存在建模样本直径分布不均的情况,出现这种情况的原因在于受现实条件的限制以及资源保护的问题,很难满足样木均匀选取,为了减少此情况造成的误差,在样地布设过程中,按照抽样方法在整个试验区布设并选择样地,标准木的选取也是通过计算各样地的树高和胸径得到,保证建模数据的准确性;在建模过程中,使用对数变换并引入修正参数CF,尽量减少误差。

    在银杏各器官生物量垂直分布的研究中,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没有显著差异。出现这种现象的原因在于枝叶生物量的垂直分配受到光合作用的影响。在生长过程中,70%的太阳辐射被树冠上层截获,经过冠层的遮挡、反射,树冠从上到下或得的光照逐渐减少,最后仅有3%~10%的太阳辐射可以到达树冠底部[49-50]。另一方面,生物量受收累积时间的影响,树冠上层多为新生枝、叶,生物量累积时间短,故上层生物量比例也很小[51]。70%根生物量集中0~1.0 m的土层,根生物量分布的深度与胸径的大小成正比,且胸径越小,分布于上层土壤的根生物量比例越大[52]。在枝、叶生物量的水平方向分布上,东向和南向的枝、叶生物量要比北向和西向的生物量要高,且随着胸径的增加,生物量分布由东部向东部集中。

    本文分别采用DHD2HD~H为自变量,采用W=exp(a+blnD)·CF,W=exp(a+blnH)·CF,W=exp(a+blnD+clnH)·CF,W=exp(a+bln(D2H))·CF对银杏的叶、干、枝、地上部分、根和地下部分生物量进行拟合并选择出最优模型,结果表明:以胸径为自变量的叶、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D~H为自变量的模型最优。本研究中引进树高作为第2个变量进行生物量的预测,虽然对树干、树根和全株生物量模型的拟合精度有所提高,但是效果并不明显,对叶、枝和地上部分生物量的模拟效果比胸径的拟合效果要差,原因可能在于:首先当一个参数已经很好描述相关关系时,再引入新的参数可能会降低描述的准确性[53-54];其次也可能与胸径和树高之间较高的共线性系数有关[55]。在实际调查中,受客观条件和测量方法的影响,往往不能获得准确的树高数据,因此当对估算要求精度不高或者估算整株生物量时,可以忽略树高因子[27, 56]

  • 图  1   构件组装示意图

    1.杨木横向构件; 2.杨木竖向构件; 3.榉木镶嵌木块; 4.榉木榫头。

    Figure  1.   Schematic of specimen assemble

    1, poplar transverse component; 2, poplar vertical component; 3, embedded beech block; 4, beech tenon.

    图  2   横向试件尺寸

    单位:mm Unit: mm A.杨木横向构件; B.榉木镶嵌木块(a为过盈量,b为间隙量); C.组装示意图。

    Figure  2.   Scale of transverse specimens

    A, poplar transverse component; B, embedded beech block (a, interference fit amount; b, clearance fit amount); C, schematic diagram of assembly.

    图  3   镶嵌强度测量方法

    1.加载头; 2.试件; 3.固定支架; P.加载方向。

    Figure  3.   Testing method of embedded strength

    1, loading head; 2, specimen; 3, fixed support; P, load direction.

    图  4   竖向构件尺寸

    单位:mm Unit: mm A.杨木竖向构件; B.榉木榫头(a为过盈量,b为间隙量); C.组装示意图。

    Figure  4.   Scale of vertical specimens

    A, poplar vertical component; B, beech tenon (a, interference fit amount; b, clearance fit amount); C, schematic diagram of assembly.

    图  5   竖向构件强度测试方法

    1.加载端; 2.试件; 3.固定支架; P.加载方向。

    Figure  5.   Testing method of vertical specimens

    1, loading head; 2, specimen; 3, fixed support; P, load direction.

    图  6   椭圆插入榫接合试件尺寸

    单位:mm Unit: mm A.杨木横向构件; B.杨木竖向构件; C.榉木榫头(a为过盈量,b为间隙量); D.组装示意图。

    Figure  6.   Scale of oval loose tenon

    A, poplar transverse component; B, poplar vertical component; C, beech tenon (a, interference fit amount; b, clearance fit amount); D, schematic diagram of assembly.

    图  7   整体式榫接合试件尺寸

    单位:mm Unit: mm A.杨木横向构件; B.杨木竖向构件(a为过盈量,b为间隙量); C.组装示意图。

    Figure  7.   Scale of integral tenon

    A, poplar transverse component; B, poplar vertical component (a, interference fit amount; b, clearance fit amount); C, schematic diagram of assembly.

    图  8   T型试件抗拔力测试示意图

    1.加载端; 2.试件; 3.固定支架; P.加载方向。

    Figure  8.   Withdrawal force test method of T-shaped specimens

    1, loading head; 2, specimen; 3, fixed support; P, load direction.

    图  9   横向构件配合参量实验结果

    Figure  9.   Result of fitting parameters of the transverse component

    图  10   横向构件配合参量与抗拔力的响应曲面

    Figure  10.   Response surface of fitting parameters and withdrawal force of the transverse component

    图  11   竖向构件配合参量实验结果

    Figure  11.   Result of fitting parameters of the vertical component

    图  12   竖向构件配合参量与抗拔力响应曲面

    Figure  12.   Response surface of fitting parameters and withdrawal force of the vertical component

    图  13   对比实验结果

    Figure  13.   Comparison in experiment results

    图  14   节点的破坏形式

    Figure  14.   Destroying type of joint

    图  15   Ⅱ型与Ⅲ型节点破坏原理示意图

    1.榫头; 2.榉木镶嵌木块; 3.榫孔; P.加载方向; A.Ⅱ型节点; B.Ⅲ型节点。

    Figure  15.   Destroy schematic diagram of type Ⅱ and Ⅲ joints

    1, tenon; 2, embedded beech block; 3, mortise; P, load direction; A, type Ⅱ joint; B, type Ⅲ joint.

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-12-07
  • 修回日期:  2017-03-17
  • 发布日期:  2017-03-31

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