立木密度對林分生長的影響

立木密度對林分生長的影響

根據2005年的兩次資源分析，面積占全市森林面積的10.5%，蓄水占林分蓄積量的17.8%。本文在對該縣杉木人工林調查的基礎上,研究立木密度對林分各種生長因子的影響規(guī)律,編制林分密度控制圖。1數據收集和分類1.1采樣數據的收集廣南縣2003～2005年為全省商品林采伐試點縣,設置杉木樣地215塊,以此作為建模的原始材料。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)樣地分布情況見表1。1.2立木胸徑、樹高測定樣地設置:面積20m×30m,樣地在測設時閉合差精度要求1/100以上。胸徑調查:樣地內進行每木檢尺,起始徑級6cm,以2cm為一個徑級,按上限排外法分徑級記錄。樹高測定:樣地內分徑級測定3～5株立木胸徑(精確到0.1cm),對應實測其樹高(精確到0.1m);并實測3～5株優(yōu)勢木高。1.3林分蓄積量調查林分平均胸徑:依據標準地每木檢尺結果,采用斷面積加權法計算平均胸徑、平均斷面積:ˉg=π4ΝΝ∑i=1D2in1；平均胸徑D=√4πˉg林分平均樹高:按實測林木胸徑和樹高成對值擬合樹高曲線,以求出的平均胸徑代入樹高曲線計算得出。優(yōu)勢木平均高:按實測的優(yōu)勢木高計算其算術平均值。林分每公頃蓄積:根據樹高曲線求出各徑階條件平均高,查杉木二元立木材積表,得各徑階單株材積乘徑階株數,計算各徑階材積,累計各徑階材積,即為樣地蓄積量,并換算為每公頃蓄積量。林分每公頃株數:樣地每木檢尺株數之和換算為每公頃株數。2建立模型的建立立木密度對于林分生長的制約作用,稱為密度效應。林分密度控制圖以林分密度效應規(guī)律為基礎,是根據林分密度與各測樹因子之間的相關關系所建立的數學模型來編制的。其基本原理是在同一立地條件下,對于樹種組成及平均樹高相同的一系列林分來說,當單位面積密度增加時,平均單株材積減少,而單位面積的蓄積量增加,但當密度增加到一定限度時,蓄積量保持穩(wěn)定,如果密度再增加,超過限度則自然稀疏,蓄積量減少。2.1密度對樹高的影響根據密度倒數法則,日本安滕·貴等研究發(fā)現(xiàn),密度效應也適用林分單株材積和林分蓄積量,由于樹高受林分密度的影響小,而且樹高與樹干材積關系密切。從而導出林分蓄積(V)、林分優(yōu)勢木平均高(Hu)、林分密度(N)數學模型為:V=1(a11Ηbu11+a12Ηbu12Ν-1)(1)(a11、a12、b11、b12為參數)2.2密度效應模型在林分平均直徑(D)相同情況下,單位面積蓄積量(V)隨密度(N)變化的曲線,其密度效應數學模型較多,而冪函數式具有靈活性和通用性:V=c0Dc1Nc2(2)(c0、c1、c2為參數)2.3密度效應的計算反應林木競爭的指標是競爭比數(3)式,是林木處于競爭狀態(tài)的材積VRj與毫無競爭的最大材積Vf的比值,當Rf小到某一定值時,林分蓄積量最大,這時林分的密度便叫最大密度Nm,處于最大密度的競爭比數為Rm,其相應蓄積量為Vm,日本安滕·貴證明競爭狀態(tài)時密度效應的蓄積量模型為(4)式。Rf=VRfVf(3)VRf=Κ2ΝΚ1+1(4)其中∶Κ1=b12b11-b12(5)Κ2=Rma12[Rma11(1-Rf)a12]Κ1(6)a11、a12、b11、b12為(1)中參數,K1、K2為參數,N為密度。當Rf=Rm時,(4)式則為最大密度線模型(7)式:Vm=Rma12[Rma11(1-Rm)a12]Κ1ΝΚ1+1m或Vm=k2Nk1+1m(7)2.4最大密度線模型的推導林分單位面積蓄積量只能在一定的密度范圍內隨密度的增加而增加,如果超過一定范圍,密度再大,則部分林木就會因得不到適當的營養(yǎng)空間而逐漸衰弱直至死亡,林分的自然稀疏過程就是林分自身調節(jié)以維持林分結構的過程,在自然稀疏過程中,單位面積蓄積量隨著密度的減少而增加,并最終穩(wěn)定到一個最大值時,自然稀疏就會停止,所以自然稀疏線可以通過最大密度線模型推導出來。另:K3=K1+1(8)根據(7)式,自然稀疏線模型為(9)式。V=Κ2(1-Κ3)[Κ3Κ3-1]Κ3[1-ΝΝ0]ΝΚ30(9)其中:K1、K2為最大密度線模型中的參數,N0為初始密度,N為任意密度。另:Κ4=Κ2(1-Κ3)[Κ3Κ3-1]Κ3(10)則(9)式變?yōu)?11)式。V=Κ4[1-ΝΝ0]ΝΚ30(11)3模型的求解和密度控制圖的制作3.1數及相關系數等樹高線模型(1)為非線性模型,采用麥夸特迭代求解,根據擬合的相關系數和各樣本的殘差,篩選樣本,經多次迭代求解,選用樣本205個,求得各參數及相關系數,見表2。將表2中的參數值a11、a12、b11、b12代入(1)式,得等樹高線求解模型:V=1(0.01413Η-0.84349u+5303.83542Η-2.60150uΝ-1)(12)分別樹高級,取任意林分密度(N)代入(12)式計算出相應樹高級每公頃蓄積量(V),以林分每公頃株數(密度)為橫坐標,林分每公頃蓄積(單產)為縱坐標,將(N、V)成對值展繪于雙對數坐標系中,連接成平滑曲線,便是等樹高線。3.2參數選取及預測等直徑線模型(2)為非線性模型,采用麥乳夸特迭代求解,根據擬合的相關系數和各樣本的殘差,篩選樣本,經多次迭代求解,選用樣本198個,求得各參數及相關系數,見表3。將表3中的參數值C0、C1、C2代入(2)式,得等直徑線求解模型:V=0.00004D2.79840N1.05344(13)分別以直徑組為單位,以不同的N值代入(13)式,即可算出各直徑組的(N、V)成對值,將同一直徑組的(N、V)成對值繪于雙對數坐標系中,連接成平滑曲線,便是等直徑線。3.3等樹高線與最大密度線成對值將等樹高線模型中b11、b12代入(5)式得:K1=-1.479798在樣地調查資料中,找到一塊密度大相應蓄積量也大的標準地:Nm=7467株·hm-2、Vm=306.3m3·hm-2,將其作為理想的飽和密度模式林分,代入(7)式得:306.3=K2×7467(-1.479798+1)K2=22104.59286故最大密度線求解模型為:Vm=22104.59286N-0.479798m(14)以不同的Nm值代入(14)式得相應蓄積Vm,以(Nm、Vm)成對值展繪在雙對數坐標系中即得最大密度線。以等樹高線模型(12)式及最大密度線模型(14)式組成方程組(15)式如下:{V-1(0.01413Η-0.84349u+5303.83542Η-2.60150uΝ-1)=0Vm-22104.59286Ν-0.479798m=0(15)分別各樹高級按非線性方程組求解方法,求算等樹高線與最大密度線交點坐標(Nm、Vm),分別各樹高級的Vm值乘0.9、0.8、0.7…0.3得一組值,如表3,代入(12)式求解方程得相應N值,如表5。把相同疏密度不同等樹高線上(N、V)成對值(如表6)按模型(4)式進行回歸,求得各等疏密度線模型參數及相關系數,如表7。將表7中的參數K1、K2代入(4)式中,得各等疏密度線求解模型:疏密度0.9求解模型:V=17793.32086N-0.479798(16)疏密度0.8求解模型:V=14165.54811N-0.479798(17)疏密度0.7求解模型:V=11084.41735N-0.479798(18)疏密度0.6求解模型:V=8444.96057N-0.479798(19)疏密度0.5求解模型:V=6194.72098N-0.479798(20)疏密度0.4求解模型:V=4294.36774N-0.479798(21)疏密度0.3求解模型:V=2708.17564N-0.479798(22)以不同的N值代入(16)～(22)式,即可算出各等疏密度線的值,將同一等疏密度線的(N、V)成對值繪于雙對數坐標系中,連接成平滑曲線,便是等疏密度線。3.4自然稀疏線v將K1、K2代入(8)～(10)式得:K3=-0.479798、K4=56153.29827,自然稀疏線求解模型為:V=56153.29827[1-ΝΝ0]Ν-0.4797980(23)以不同的初始密度N0:3000、4000……10000和不同的任意密度N:1000、2000、4000、8000、9000代入(23)式可得不同N0值下的成對值(N、V),展繪于雙對數坐標系中,連接成平滑曲線,即為自然稀疏線。至此,繪成杉木林分密度控制圖(圖1)。4等樹等直徑線制精度的確定由于林分密度管理圖的等疏密度線、最大密度線、自然稀疏線的各參數均由等樹高線、等直徑線的參數推導而來。因此,密度控制圖的編制精度關鍵取決于等樹高線和等直徑線的精度。本次密度控制圖的精度檢驗指標為:(1)剩余標準差S=∑(V-v)2n-2(2)相對誤差限EC=Ua2×sn-1×v(3)估計精度P=1-EC以參加擬合的樣地資料實測蓄積(V)與其對應擬合值(v),分別等樹高線、等直徑線進行精度檢驗,檢驗結果見表7。根據表7可知編表精度,等樹高線為97.8%,等直徑線為98.8%。5密度控制圖的使用(1)在編制密度控制圖的等疏密度線時,K1=-1.479798,滿足了3/2法則。(2)編制的密度控制圖樣地資料收集于廣南縣境內,可用于本縣及周圍縣進行杉木人工林造