湘西喀斯特高海拔地区青钱柳人工林生长曲线相关性研究

2020-05-12 06:19刘兴锋
林业科技情报 2020年1期
关键词:青钱柳树龄人工林

张 辉 刘兴锋

(湘西土家族苗族自治州林业科学研究所,湖南 吉首 416000)

青钱柳[Cyclocarya paliurus(Batal)Ijinskaja]系双子叶植物纲 ( Dicotyledoneae)胡桃科(Juglandaceae)青钱柳属植物。它是我国独有的单种属植物,是国家重点保护的濒危植物之一,属三类保护植物[1]。 青钱柳是一种高大速生乔木,奇数羽状复叶,广泛分布于湖南、湖北、四川、贵州、云南等地海拔 420~2500m 的山区、溪谷或石灰岩山地,据《中国中药志要》记载,其树皮、树叶具有清热解毒、止痛功能,可用于治疗顽癣。长期以来民间用其叶片做茶,因其味甜有清热解暑、降压、降糖等保健功效。

湘西自治州蕰藏着大量野生青钱柳资源,主要分布在以喀斯特地貌为主的永顺、龙山、保靖、凤凰、古丈等中高山地区。据统计湘西地区现有青钱柳人工林近3万亩。因此开展喀斯特中高山地区青钱柳树龄与径粗生长、树高生长之间,径粗生长与树高生长之间相关关系研究,并建立数学模型,对于湘西喀斯特中高山地区青钱柳人工林培育有着积极参考意义。

林木年龄与其径高生长存在密切的相关性,据有关调查研究表明,随着树龄增长其径高生长呈对应性线型增长,不同年龄的与径高之间回归关系密切,所建立的回归模型预估效果理想[2]。本文侧重对湘西喀斯特高海拔地区青钱柳人工林的树龄与胸径树高生长展开分析,利用统计软件建立了青钱柳树龄与径、高生长的数学模型,通过比较、检验,建立最优模型,为湘西喀斯特高海拔地区青钱柳人工林培育技术指标和林分主要生长指标测定提供一定科学依据。

1 研究区概况

试验地位于湖南湘西州龙山县洛塔乡梭罗村,地理位置为109°13’—109°46’E,28°46’—29°38’N,该地区是亚热带地区,属亚热带季风气候类型,四季分明,降雨丰沛,平均降雨量1357.1mm,平均气温为15.4~16.6℃,年平均日照时数1273h。实验地为喀斯特高山地貌,平均海拔1060m,坡向东南,上部坡位,地类以坡耕地和荒山为主,植被为马桑、鱼腥草等,土壤为石灰岩山地黄壤,平均土层厚60cm,土壤肥力中等,适宜多种林木生长。2003年造林,造林密度为133株每亩,造林面积110亩。

2 研究内容与方法

2.1 生长量调查与测定

2018年8月对湘西自治州龙山县洛塔乡梭罗村2003年所造青钱柳人工林进行生长量调查测定。调查测定方法采用抽取实验林的上中下3个部位,设立3个样地,每个样地1亩,并进行每木调查,测定树高与胸径,然后进行胸径树高平均值计算,得出标准株胸径树高值,依据胸径树高值选择标准株用作解析木分析[3],总共测定3个样地228株胸径与树高生长量和3株标准株解析木(平均木)伐倒测定。

2.2 基础数据整理

在对湘西自治州龙山县洛塔乡梭罗村3个样地3株标准解析木利用常规解析木测定方法测定其树龄与其对应的径高生长量,其结果见表1:

表1 青钱柳人工林标准解析木径高生长量测定计算表

表1说明:序号列1,2,3号分别为三个样地3株标准解析木编号;指标列为径、高生长量;年度生长量列为1~13个年度内各年度圆盘实测数据;序号列4为前3个株标准解析木平均数据。

本文以树龄和平均径高生长量作为相关分析基础数据,并以树龄、胸径作为自变量、树高作为因变量,利用excel软件进行数据处理,进行回归模型分析,求出最合适的回归模型。

2.3 数学模型选择

拟建数学模型以解析木数据,分别以树龄(X1)胸径(X2)为自变量,树高(Y)因变量、以树龄为横坐标,胸径、树高为纵坐标作散点图。通过对散点的分析,选取多项式函数为拟合曲线方程模型。

青钱柳树龄与胸径树高对应值分布散点图

注:1亩≈666.7m2

2.4 适应性检验

为了保证拟合曲线的准确性,需对曲线进行检验,将解析木实测的树龄、胸径与树高值导入所建立的树龄与胸径树高回归数学模型中,通过计算,可以得出解析木的树龄与对应的胸径、树高的估计值。通过对比检验解析木中胸径、树高的实际值,采用F检验法进行差异显著性检验,用来确定所建立的最优模型是否符合标准。

3 结果与分析

3.1 树龄与胸径树高数学模型建立

3.2 树龄与胸径树高数学模型拟合度检验

表2 树龄与胸径树高拟合回归方程T检验表

表3 树龄与胸径树高回归方差分析表

拟合度检验:由表3线性方程系数R2=0.9999,说明该模型对数据的拟合程度高。由F=2514.43>F0.05(3.19)检验P=3.15268E-11 <0.01,回归方程具有极高显著性。

表4 青钱柳树龄、胸径与树高生长量回归分析表

由表4回归分析所建立数学模型,进一步说明树龄、胸径与树高回归参数值在合理区间,充分证明回归方程可靠性极高。

4 结论

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