下载:
-
木材在中国可再生资源中占有很大的比例。随着国民经济逐步增长，木材市场不断扩大。目前，由于优质木材频频出现供需不平衡、木材造假等问题，因此采用多种识别技术来甄别木材种类已成为必然。木材种类识别除了依照形态学处理外，还可以使用计算机图像识别、DNA识别等方法[1-3]，但是这些方法和传统的取样方法一样[4]，都需要对树木进行剖析和制样，对于一些珍贵的木材会造成不必要的浪费，甚至会降低本身的价值。近红外光谱分析技术是20世纪70年代兴起的一种新的木材识别分析技术。它作为一种常用的测量工具，具有快速、无损、在线分析等优势。近几年，学者们应用近红外光谱技术对木材种类进行了识别研究[5]，如王学顺等[6]利用近红外光谱技术，结合主成分分析(PCA)和BP神经网络对不同木材种类进行了识别研究，效果良好。谭念等[7]基于近红外光谱技术，联合PCA和支持向量机实现了木材种类的有效鉴别。
目前，近红外光谱分析技术用于木材种类识别大多采用PCA进行特征提取，实现数据降维，但这种方法的特征值筛选有一定的局限性，仅凭累计贡献率决定特征值的个数，无法通过参数化等方法对处理过程进行干预，效率和物理实用性不高。连续投影算法(SPA)是一种常用的特征波长筛选算法。它能够利用向量的投影分析，寻找含有最低限度冗长信息的变量组，通过参数调整可实现较强物理实用性的数据压缩。陈远哲等[8]基于SPA构建了最小偏二乘法回归模型，适用于淡水鱼储藏期质构品质的快速无损检测。郭文川等[9]通过比较不同特征提取方式，得出采用SPA和随机森林识别准确率最高。遗传算法(GA)用于寻优，广泛应用于机器学习等领域。
本研究将SPA和GA联用，在运用SPA获得特征值后，应用GA进一步寻找最佳特征参数，以提升木材识别的效率和准确率。本研究以红檀Swartizia spp.、刺猬紫檀Pterocarpus erinaceus、巴里黄檀Dalbergia bariensis、大果紫檀Pterocarpus macrocarpus、红檀香Myroxylon balsamu、破布木Cordia dichotoma、豆瓣香Osmanthus delavayi、檀香紫檀Pterocarpus santalinus、中美洲黄檀Dalbergia granadillo和黑檀Dalbergia nigra为研究对象，应用可见/近红外光谱仪采集10种木材的光谱图，运用不同的预处理方式叠加进行降噪分析，以BP神经网络为木材种类的分类识别算法，探讨经GA优化的SPA较之常规特征提取算法的优越性，为更精确高效的木材识别提供参考。
-
数据采集：参与试验的木材共10种，试样为6 cm×5 cm×2 cm的木块。每种木材制备5块样本，共计50块。每块木材分10个点采集光谱，以木块横向等分2份，纵向等分5份，取每份的中心点作为标记进行采样，每个点采集10组数据，取平均值作为此样点的实验数据，即1块试样采集10组实验数据，10种木材共计采集500组实验数据。样点采集遵循以下原则：①采谱过程中每15 min进行1次空白校正，以保证光谱的稳定性。②每块木材样本大小、薄厚和形状均保持一致，确保样点在每块样本木块上的属性相同，最大程度缩小误差。
主要仪器：LabSpec 5000光谱仪(ASD公司，美国)，波长为350~2 500 nm。用光谱仪配套的软件Indico Pro Version 3.1采集光谱数据。
-
PCA是一种常用的波段降维手段。主成分通常表示为原始变量的某种线性组合，它们不仅能够代表原始变量绝大多数的信息，还可以一定程度上去除噪声，压缩数据，对高维数据进行降维，减少预测变量的个数[10]。
-
SPA是一种使矢量空间共线性最小化的前向变量选择算法，在降低共线信息的研究和有效信息获取的研究中取得较好的成效[11-12]。本研究应用SPA在光谱全波段中筛选出少量几个特征波段，不仅能够减少参与识别的光谱波段个数，并且可以保证特征波段之间的共线性最小，进而提高识别正确率和速度。
-
当SPA筛选后的输入自变量较多且不是相互独立时，利用BP神经网络容易出现过拟合的现象，从而导致所建立的模型精度低、建模时间长等问题，因此，在构建模型前，有必要对输入自变量进行优化，选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。GA优化能较好解决上述问题。利用GA进行优化计算，需要将解空间映射到编码空间，每个编码对应问题的1个解。本研究将编码长度设计为10，木材光谱特征的每位对应1个输入自变量，每一位的基因取值只能是“1”和“0”，如果一位值为“1”，表示该位对应的输入自变量参与最终的建模；反之，则表示“0”对应的输入自变量不作为最终的建模自变量。选取测试集数据均方误差的倒数作为GA的适应度函数，这样，经过不断的迭代进化，最终筛选出最具代表性的输入自变量参与建模[13-14]。GA优化的设计步骤主要为：首先产生初始种群，对适应度函数进行计算，其次进行选择、交叉和变异的基础操作，最后优化结果输出，构建其模型。设计步骤如图1所示。
图 1 SPA-GA-BP设计步骤
Figure 1. SPA-GA-BP design steps
-
应用LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的原始光谱图，其中选取红檀的50个样本进行对比分析(图2)。
图 2 红檀的原始光谱图
Figure 2. Original spectra of red sandalwood
为了更直观地对比10种木材光谱图的差异，分别取10种木材中第1组数据进行绘图分析(图3)。由图3可见：大果紫檀、红檀和檀香紫檀的强度数值过小，几乎与x轴重叠。
图 3 10种木材的光谱图
Figure 3. Spectral diagrams of 10 species of wood
由图2和图3可以看出：同一种木材光谱图的波形基本一致，但强度值略有差异；刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木、豆瓣香、中美洲黄檀这6种木材的光谱图从波峰、形状上相似性均较高，黑檀与这6种木材的光谱图也较相似，仅在第1个波谷处形状上略有差异。
-
原始光谱图往往带有一定的噪声，影响BP神经网络识别的正确率，因此有必要对光谱数据进行预处理[15-17]。数据的预处理方法较多，本研究分别采用了移动平均法、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV对10种木材的原始光谱进行了预处理，通过对比分析以确定最佳的预处理方法。
针对上述的几种预处理方法，分别进行主成分特征提取。以累计贡献率达95%及以上为主成分个数的选取标准。以选取的主成分为输入向量，40个样本作为训练，10个样本作为测试(后文测试数据均与此相同，不再赘述)。应用BP神经网络进行木材种类识别测试，经过20次的随机试验，获得各种预处理下BP神经网络的平均识别结果(表1)。由表1可以看出：采用S-G滤波器+SNV预处理时，BP 神经网络获得的平均识别率最高，达到了84.7%。
表 1 不同预处理的PCA-BP神经网络识别率
Table 1. PCA-BP neural network recognition with different preprocessing
检测方式 预处理方法 累计贡
献率/%主成分
个数/个平均识
别率/%可见/近红外光谱 对照组 95 12 80.2 移动平均法 95 14 81.4 移动平均法+MSC 95 10 82.1 移动平均法+SNV 95 11 83.5 S-G滤波器 95 12 81.3 S-G滤波器+MSC 95 13 82.9 S-G滤波器+SNV 95 15 84.7 为了方便对比10种木材各自的识别效果，整理了S-G滤波器+SNV预处理时10种木材的BP神经网络识别结果：10种木材的识别效果相差不大，最低为豆瓣香(83.1%)，最高为刺猬紫檀(85.8%)。
-
针对2.2节中的几种预处理方法进行SPA的BP神经网络识别探讨，以确定最佳的预处理方法。为了对比预处理的效果，针对SPA方法中的起始波段和特征值个数进行了随机设置。令SPA方法中的起始波段(Winitial)为15 nm，特征值个数(Ntot)为10，对各种预处理后的数据进行SPA特征提取，应用BP神经网络进行20次的随机识别，得出10种木材的平均识别率(表2)。由表2可以看出：对于不同的预处理方式，SPA-BP的正确识别率有所不同，移动平均法+SNV的预处理方法最佳，正确率可达88.2%，因此，后续在分析SPA-BP神经网络识别木材时，本研究仅针对移动平均法和SNV叠加的预处理方法进行分析。
表 2 不同预处理的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 2. Average recognition rate of SPA-BP neural network with different pretreatments
预处理方法 平均识
别率/%预处理方法 平均识
别率/%对照组 86.1 S-G滤波器 86.4 移动平均法 87.2 S-G滤波器+MSC 86.8 移动平均法+MSC 86.5 S-G滤波器+SNV 87.3 移动平均法+SNV 88.2 -
影响SPA特征提取的因素通常有2个，分别是Winitial和Ntot。随着Winitial和Ntot的改变，提取的特征波长分布会有所不同，从而影响最终BP神经网络的正确识别率，此处探讨最佳Winitial的选取方法。光谱图中的特征吸收峰对被分析物质是很关键的特征，因此首先考虑分别以木材的吸收峰和非吸收峰作为起始波段，通过对比分析，确定最佳起始波段。①吸收峰作为起始波段的选取。光谱图中分布了大小不一的波峰，选取波峰特征较明显的吸收峰进行分析，以波峰点为中心点，取宽度相等的波段区间(每个波段均取51个数据)作为吸收峰的集中分布波段，10种木材的吸收峰集中波段如表3所示。由表3可以看出：10种木材的吸收峰重叠的波段有1 230~1 260、1 780~1 810、1 940~1 970 nm。分别取3个波段的中位数作为起始波段值，即1 245、1 795和1 955 nm。因为Winitial的数值表示为序列号，所以在此基础上减去初始波段350 nm，Winitial最终取值分别为895、1 445、1 605 nm。②非吸收峰作为起始波段的选取。将全波段350~2 500 nm等分成5份，分别在每个等分波段中随机选取1个非吸收峰作为起始波段。本研究随机选取的5个波段的波长分别为365、1 145、1 345、1 700、2 300 nm。在此基础上减去初始波段350 nm，Winitial最终取值分别为15、795、995、1350、1 950。分别以上述的吸收峰和非吸收峰为起始波段值，即以15、795、895、995、1 350、1 445、1 605、1 950 nm作为SPA的起始波段。SPA的特征值个数统一取10，进行BP神经网络识别，经过20次的随机试验，10种木材提取的特征波长分布和平均识别率如表4所示。由表4可以看出：以吸收峰作为起始波段时，特征波长分布大多追溯在吸收峰附近。对比表4的识别率可见，起始波段为1 445 nm时最高，达90.4%，其余按照1605、895、795、995、1 350、1 950和15 nm的顺序依次递减。不难看出，吸收峰作为起始波段的识别率普遍优于非吸收峰。
表 3 10种木材吸收峰个数和集中波段
Table 3. Number of absorption peaks and concentrated bands of 10 species of wood
木材种类 吸收峰个数/个 集中分布波段/nm 红檀 7 920~970、1 010~1 060、1 210~1 260、1 570~1 620、1 779~1 829、1 921~1 971、2 122~2 172 大果紫檀 7 930~980、1 020~1 070、1 220~1 270、1 580~1 630、1 780~1 830、1 920~1 970、2 120~2 170 檀香紫檀 7 932~982、1 023~1 073、1 221~1 271、1 568~1 618、1 777~1 827、1 921~1 971、2 123~2 173 刺猬紫檀 9 763~813、1 222~1 272、1 308~1 358、1 461~1 511、1 548~1 598、1 760~1 810、1 931~1 981、
2 092~2 142、2 211~2 261巴里黄檀 9 765~815、1 221~1 271、1 307~1 357、1 466~1 516、1 545~1 595、1 769~1 819、1 930~1 980、
2 087~2 137、2 219~2 269红檀香 9 753~803、1 223~1 273、1 309~1 359、1 463~1 513、1 558~1 608、1 771~1 821、1 932~1 982、
2 092~2 142、2 212~2 262破布木 9 763~813、1 222~1 272、1 317~1 367、1 463~1 513、1 551~1 601、1 772~1 822、1 933~1 983、
2097~2147、2214~2264豆瓣香 9 766~816、1230~1280、1317~1367、1468~1518、1554~1604、1775~1825、1940~1990、
2095~2145、2 216~2 266中美洲黄檀 9 753~803、1 218~1 268、1 305~1 355、1 457~1 507、1 544~1 594、1 769~1 819、1 928~1 978、
2 084~2 134、2 209~2 259黑檀 9 881~931、1 218~1 268、1 305~1 355、1 452~1 502、1 557~1 607、1 772~1 822、1 923~1 973、
2 092~2 142、2 218~2 268表 4 不同起始波段的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 4. Average recognition rate of SPA-BP neural network with different starting bands
特征值数/个 起始波段/nm 10种木材提取特征波长分布/nm 平均识别率/% 10 895 364~368、2 141~2 144；402~410；418~426；324、2 135~2 142；375~383；432~440；400~408；476~484；420~428；1 452~1 460 89.7 10 1 445 478~586；410~418；423~431；500~508；405~413；436~444；418~426；693~701；891~899；888~896 90.4 10 1 605 133~135、2 137~2 142；891~899；891~899；2 135~2 142、2 132；419~427；819~827；420~428；446~454；892~990；893~901 90.1 10 15 2133~135、2 137~2 142；2 133~2 135、2 137~2 142；408~416；292、22 135~2 142；375~383；430~438；414~422；461~469；420~428；890~898 88.3 10 795 61~64、2 139~2 143；405~413；420~428；326、2 135~2 142；378~386；527~535；403~411；478~486；420~422、1 453~1 458；1 350~1 358 89.5 10 995 203~209、2 141~2 142；399~407；418~426；349~352、2 138~2 142；3381~389；434~442；421~429；485~493；527~535；1 452、1 454~ 1458、1 461~1 463 89.2 10 1 350 82~90；891~899；434~442；519~527；416~424；886~894；420~428；694~702；891~899；888~896 88.9 10 1 950 13、2 135~2 142；379~387；407~415；281、2 135~2 142；293~301；428~436；
1 058~1 066；450~458；413、1 452~1 459；1 452~1 46088.6 说明：木材依次为红檀、大果紫檀、檀香紫檀、刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木、豆瓣香、中美洲黄檀、黑檀 -
将起始波段固定为最佳，即Winitial=1 445 nm，探讨Ntot取不同数值时，对BP神经网络识别木材的影响。从图3的光谱图可以看出：红檀、大果紫檀、檀香紫檀3种木材样本的吸收峰有7个，刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木、豆瓣香、中美洲黄檀和黑檀有9个。考虑吸收峰能更好地反映木材光谱图的特征，Ntot分别取了7和9，同时参考SPA的相关文献[18-21]，且基于BP神经网络输入向量过多也会影响识别精度，又分别取了5、8、10、20、25进行了对比分析。基于以上特征数，分别应用BP神经网络进行木材识别，每个状态仍随机运行20次，获得的结果如表5所示。分析表5可知：整体上，当特征值个数取7和9时正确率偏高，说明特征值个数的取值和吸收峰值有关；当特征值个数取9时识别率最高，达93.2%，说明特征值个数和单个木材的吸收峰无关，应由整体的吸收峰来确定。
表 5 同一起始波段不同特征波段的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 5. Average recognition rate of SPA-BP neural network with the same starting band and different characteristic bands
起始波
段/nm特征值
数/个平均识
别率/%起始波
段/nm特征值
数/个平均识
别率/%1 445 5 92.3 1 445 10 90.6 1 445 7 93.0 1 445 20 92.7 1 445 9 93.2 1 445 25 91.2 1 445 8 91.6 -
基于最佳预处理方式(移动平均法+SNV)、最佳起始波段(Winitial=1 445 nm)和最佳特征值个数(Ntot=9)，整理出SPA-BP神经网络识别10种木材各自的识别结果(表6)。由表6可以看出：在最佳参数设置下，SPA-BP神经网络的识别率较高，大果紫檀、红檀香、中美洲黄檀和黑檀的平均识别率均为100.0%，其他木材的平均识别率最低达90.7%，最高达95.1%。
表 6 同一预处理方式10种木材的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 6. Average recognition rate of SPA-BP neural network for 10 species of wood with the same pretreatment method
木材种类 平均识
别率/%木材种类 平均识
别率/%木材种类 平均识
别率/%红檀 90.9 巴里黄檀 94.2 中美洲黄檀 100.0 大果紫檀 100.0 红檀香 100.0 黑檀 100.0 檀香紫檀 90.7 破布木 94.6 平均 95.7 刺猬紫檀 95.1 豆瓣香 91.0 说明：预处理方式为移动平均法+SNV，起始波段为1 445 nm, 特征值数为9个 -
针对SPA的最佳预处理方式(移动平均法+SNV)、最佳起始波段(Winitial=1 445 nm)和最佳特征值个数(Ntot=9)，基于SPA-GA的BP神经网络识别方法随机运行20次，采用GA优化前后建模时间明显缩短；大果紫檀、红檀香、中美洲黄檀和黑檀在采用GA优化前后正确识别率均为100.0%，说明这4种木材在采用SPA特征提取时，识别率较高，采用GA优化后对正确识别率影响不大；其他6种木材采用SPA特征提取时均有一定的误判，运用GA优化后识别率有一定的提高。其中破布木的识别率由90.0%提升到了100.0%，巴里黄檀由88.9%提升到了100.0%，刺猬紫檀由90.9%提升到了100.0%。虽然每次仅提升1种木材，但通过多次运行，可达到整体提升的效果。
针对上述20次运行结果，获得10种木材各自的识别结果：大果紫檀、中美洲黄檀、刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木和黑檀平均识别正确率高达100.0%，其他3种木材的平均识别率最低达91.5%，最高达95.7%，10种木材的平均识别率达98.0%。
已有的木材识别研究的特征提取方法主要集中于主成分分析[22]、导数处理[23]等，主成分分析的平均识别率为70.0%~95.3%，导数处理识别率达98.6%。虽然这些研究识别率较高，但这些研究参与识别的木材种类大多仅为4~5个，对于同时识别10种木材未见尝试。经研究，参与识别的木材种类越多，识别率越难保证。本研究的主成分分析法识别10种木材，平均识别率仅为84.7%。本研究采取SPA-GA联合的特征提取方法，识别对象为10种木材，通过调整吸收峰、特征值等参数，最终7种木材的平均识别率达100.0%，且识别速度提高为原来的2~3倍。为了进一步验证识别率的鲁棒性，本研究还采用多种预处理的方式，使得原始数据表现出良好的稳定性和容错性。最后实验数据均为随机20次运行的结果，说明训练好的模型可以随时间和频次迁移应用，识别性能不会降低。
-
研究结果表明：①SPA-GA法识别木材时，选择移动平均法+SNV的预处理方式效果最佳。②对于参数的选择，起始波段选取吸收峰比选取非吸收峰识别率更高，特征值个数结合光谱图的峰值个数选取更恰当。本研究分别选取起始波段为1 445 nm，特征值个数为9个。③SPA-GA提取光谱图特征时识别性能最佳。SPA特征值经GA寻优后，特征个数大多减少为原来的一半左右，优化后BP神经网络的平均识别速度显著提升，大果紫檀、中美洲黄檀、刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木和黑檀等7种木材的平均识别正确率均高达100.0%，总体识别率较SPA显著提高。
本研究仅选择了红檀、刺猬紫檀、巴里黄檀、大果紫檀、红檀香、破布木、豆瓣香、檀香紫檀、中美洲黄檀和黑檀这10种木材样本进行了探讨，对于其他木材的识别有待进一步研究验证。
Visible/near infrared spectrum wood identification based on SPA-GA-BP neural network
-
摘要:
目的 基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。 方法 利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法＋标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。 结果 以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(Winitial=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(Ntot=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。 结论 在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23 Abstract:Objective The purpose of this study is to explore the effect of BP neural network identification under different pretreatment and feature extraction methods based on visible/near infrared spectroscopy technology, with 10 wood species as objects. Method The LabSpec 5000 spectrometer produced by American ASD company was used to collect the spectrograms of 10 species of wood, which were pretreated by moving average method, moving average method + multiplicative scattering correction(MSC), average method+standard normal variable transformation (SNV), Savitzky-Golay convolution smoothing algorithm (S-G filter), S-G filter+MSC and S-G filter+SNV. Meanwhile, principal component analysis(PCA), successive projections algorithm(SPA), and SPA combined with genetic algorithm(GA) were used for feature extraction respectively. The extracted features were combined with BP neural network for wood identification test. Result When SPA and GA were combined to extract spectral features, the moving average+SNV method had the best preprocessing effect. When absorption peak was used as the initial waveband (Winitial=1 445 nm) and the number of absorption peaks (Ntot=9) as the number of features, the identification rate was high, and the number of features mostly decreased to about 1/2 of the number of feature values extracted by SPA. The average identification speed of BP neural network significantly increased. The average identification rate of the 10 wood species was 98.0%, and the identification rate of 7 of them reached 100.0%. Conclusion Under the pretreatment of moving average method+SNV, the combined use of SPA and GA in spectral feature extraction can improve not only the accuracy of wood identification by BP neural network, but also the identification speed. [Ch, 3 fig. 6 tab. 23 ref.] -
在以往的认知中，仅用活体微生物量来评估微生物活动过程对土壤有机质的贡献，无法真正反映微生物对有机质的固持作用，导致了微生物来源碳组分对土壤有机质的贡献长期被低估。微生物死亡残体对于土壤有机质长期固存和积累有重要意义，不能仅以细菌和真菌的生物量来衡量微生物对土壤有机质累积的贡献[1]。氨基糖是土壤中微生物死亡残体的特异性生物标志物。植物不含大量的氨基糖，相对于与土壤中微生物死亡残体结合的氨基糖而言，微生物生物量中的游离氨基糖很少[2]。因此，微生物细胞壁成分水解的结合氨基糖已被广泛用作微生物残基的替代物[3]。JOERGENSEN等[4]指出：在土壤微生物中已鉴定出26种氨基糖，但大多数研究仅量化了葡萄糖、半乳糖、胞壁酸、甘露糖等4种土壤氨基糖，且葡萄糖主要存在于真菌细胞的几丁质中，胞壁酸主要存在于细菌细胞壁的肽聚糖中。
氨基糖在调控有机碳库方面也发挥着重要作用[5]。土壤碳库常以土壤有机质为稳定的存在形式，而至少有一半的土壤有机质来源于微生物死亡残体，微生物可作为碳泵发挥续埋作用，从而促进土壤固碳过程[6−8]。同时，氨基糖也影响着土壤氮素留存过程[9]。土壤微生物利用进入微生物氮转化循环的氮元素合成自身细胞，而当微生物细胞凋亡后，这些氮素将以氨基糖等形式储存在土壤之中。此外，在土壤养分缺乏时，氨基糖也能作为有效氮素以供微生物细胞使用[10]。随着分析测定技术逐渐发展完善，将氨基糖作为微生物标志物来研究土壤功能逐渐成为热点，氨基糖也已被应用于评估各种生态系统中微生物对土壤有机质的贡献[11−12]。但氨基糖积累与生物、非生物因素之间相互关系及耦联机制尚不清晰，仍无法通过调节某一影响因素来增加土壤氨基糖。
本研究将树种多样性、优势树种重要值与土壤氨基糖质量分数变化联系起来，综合不同树种多样性、不同优势树种重要值及土壤理化性质下30个样地的土壤氨基糖的测量结果，试图回答以下科学问题：①树种多样性和优势树种重要值如何影响土壤氨基糖质量分数？②与土壤理化性质相比，是树种多样性还是优势树种重要值对土壤氨基糖积累的贡献更大？
1. 材料和方法
1.1 样地概况及取样方法
样地位于黑龙江省哈尔滨市香坊区东北林业大学实验林场(45°42′~45°44′N，127°35′~127°39′E)，海拔136~140 m。地处寒温带半湿润半干旱区，年平均气温为3.6 ℃，年平均降水量为600.0 mm。原生植被为榆树Ulmus pumila疏林草原，于20世纪60年代初进行人工补苗，经自然更新和演替后，自然混交带状分布明显。当前实验林场内主要有落叶松 Larix gmelinii 、暴马丁香 Syringa reticulata、 樟子松Pinus sylvestris、黄檗Phellodendron amurense、榆树、水曲柳Fraxinus mandshurica、胡桃楸 Juglans mandshurica、蒙古栎Quercus mongolica、黑皮油松Pinus tabuliformis var. mukdensis、金银忍冬Lonicera maackii、梣叶槭Acer negundo等乔灌木20多种[13]。
在实验林场的中心区域建立1块7.2 hm2 (300 m × 240 m) 的永久地块，并于2018年8月将其划分为720个样方 (10 m ×10 m)。每个样方中的所有木本植物 (胸径≥1 cm)均按物种分类，记录名称、个体高度、净树干高度、乔木的胸径以及灌木高度、灌木胸径[14]。进一步应用聚类分析将720个样方划分为9个关键树种相关的森林类型。2018年8月在每个样方中心使用挖穴机挖出 1 m深土壤剖面的土壤，采集 0~20 cm深度土壤样品，风干后过20目土壤筛，拣去大的土壤颗粒和植物枯枝碎屑，再用粉碎机研磨过60目土壤筛，装瓶备用，并根据聚类分析结果筛选出30个样地的土样，测定土壤氨基糖及碳、氮、pH及电导率。
1.2 土壤理化性质和氨基糖的测定
土壤有机碳 (SOC)采用重铬酸钾外加热法测定，土壤全氮 (TN)采用半微量凯氏定氮法测定, 土壤酸碱度(pH)用酸度计测定(水土质量比为5∶1)，土壤电导率 (EC)采用电导法测定[15]。
土壤氨基糖质量分数采用盐酸水解，经纯化后，气相色谱法测定[16]。即将0.4 g土壤样品与10 mL 6 mol·L−1盐酸于105 ℃下水解，过滤后加入100 μL肌醇 (内标)，干燥后将pH调至6.6~6.8，离心取上清液，再次冻干后用无水甲醇溶解残留物，离心后转移到衍生瓶内，在45 ℃下用氮气(N2)吹干，加入1 mL超纯水和 100 μL 内标 2 (N-甲基氨基葡萄糖，MGlcN)，冻干后进行衍生，利用气相色谱法测定[17]。土壤氨基糖指标包括葡萄糖 (Glu)、半乳糖 (Gal)、胞壁酸 (Mur)、总氨基糖 (TA)、葡萄糖/总氨基糖(Glu/TA)、半乳糖/总氨基糖(Gal/TA)、胞壁酸/总氨基糖 (Mur/TA)。
1.3 树种多样性和树种重要值的计算
依据马克平等[18]的方法计算每个样地中的Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Patrick丰富度指数、Pielou均匀度指数。依据WANG等[19]的方法计算样方中树种的重要值、相对多度、相对频度和相对显著度。
1.4 数据分析
数据统计分析采用SPSS 22.0软件，绘图采用Origin 2018 和Canoco 5.0软件。应用Pearson相关方法分析土壤氨基糖质量分数与影响因素的相关性。采用方差分解法 (variance partitioning)、冗余分析 (RDA)和蒙特卡罗检验 (Monte Carlo Hypothesis Testing)解析土壤理化性质、植物多样性指数、9个树种的重要值对土壤氨基糖积累的贡献和耦合关系。
2. 结果与分析
2.1 土壤理化性质、树种多样性指标和土壤氨基糖质量分数
由表1可知：30个样地的土壤电导率、pH、有机碳和全氮分别为30.69~101.43 μs·cm−1、4.87~6.71、14.42~100.31 g·kg−1和0.34~2.31g·kg−1。样地中Shannon-Wiener 指数、Simpson指数、Pielou均匀率指数和Patrick丰富度指数分别为0~2.12、0~0.86、0~0.92和1.00~10.00，均值分别为1.24、0.61、0.73和5.63。
表 1 30个样地的土壤理化性质及树种多样性指标Table 1 Soil physicochemical index values and diversity index values of tree species in 30 plots样地号 电导率/
(μs·cm−1)pH 有机碳/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)Shannon-
Wiener
指数Simpson
指数Pielou
均匀度
指数Patrick
丰富度
指数样地号 电导率/
(μs·cm−1)pH 有机碳/
(g·kg−1)全氮/
(g·kg−1)Shannon-
Wiener
指数Simpson
指数Pielou
均匀度
指数Patrick
丰富度
指数1 46.92 6.14 24.65 0.71 0.00 0.00 0.00 1.00 17 39.12 5.52 32.43 1.78 1.75 0.80 0.90 7.00 2 46.74 6.17 17.63 0.71 0.67 0.48 0.97 2.00 18 76.15 6.60 24.66 1.13 1.17 0.63 0.84 4.00 3 41.65 5.76 23.10 0.92 1.07 0.65 0.98 3.00 19 64.39 5.80 48.87 1.53 0.41 0.24 0.59 2.00 4 44.90 5.96 26.14 0.67 1.16 0.56 0.72 5.00 20 75.88 6.22 61.29 0.59 1.59 0.69 0.76 8.00 5 97.67 5.48 41.92 1.01 1.77 0.76 0.77 10.00 21 95.36 6.24 68.42 1.78 1.31 0.68 0.81 5.00 6 30.79 5.86 14.42 0.70 0.24 0.12 0.35 2.00 22 70.70 6.71 28.81 2.11 1.58 0.75 0.88 6.00 7 48.94 5.06 100.31 1.79 1.70 0.79 0.88 7.00 23 101.43 6.23 56.75 1.54 1.19 0.65 0.86 4.00 8 43.31 5.79 38.80 1.50 1.25 0.70 0.90 4.00 24 49.39 6.28 27.31 1.37 1.21 0.63 0.75 5.00 9 36.16 5.02 38.23 1.61 1.44 0.65 0.74 7.00 25 56.65 5.96 45.60 1.34 0.73 0.42 0.66 3.00 10 57.18 5.38 37.56 1.16 1.20 0.62 0.75 5.00 26 76.50 6.21 57.60 1.78 2.00 0.85 0.91 9.00 11 30.69 5.86 19.79 0.73 0.00 0.00 0.00 1.00 27 68.02 5.52 69.13 1.82 1.59 0.74 0.76 8.00 12 57.74 4.87 34.29 0.97 1.30 0.68 0.81 5.00 28 47.71 5.89 31.18 1.67 1.14 0.46 0.49 10.00 13 55.11 5.28 42.61 1.20 1.47 0.71 0.75 7.00 29 66.48 6.23 40.27 2.31 1.84 0.82 0.88 8.00 14 69.02 6.32 29.48 1.92 1.81 0.77 0.82 9.00 30 56.49 5.98 46.95 1.92 2.12 0.86 0.92 10.00 15 55.43 5.65 50.68 0.34 1.66 0.79 0.93 6.00 均值 59.54 5.87 41.22 1.33 1.24 0.61 0.73 5.63 16 79.58 6.08 57.78 1.20 0.97 0.87 0.54 6.00 通过计算各样方树种重要值(表2)，筛选出重要值排名前9位的树种，分别是樟子松、黄檗、榆树、水曲柳、胡桃楸、蒙古栎、黑皮油松、金银忍冬、梣叶槭。经计算可知：研究区域内9种树种的重要值均值排序由大到小依次为水曲柳(0.17)、黄檗(0.14)、蒙古栎(0.10)、胡桃楸(0.10)、榆树(0.09)、金银忍冬(0.08)、黑皮油松(0.07)、樟子松(0.06 )、梣叶槭(0.04)。
表 2 30个样地的优势树种重要值Table 2 Important values of tree species index in 30 plots样地号 樟子松 黑皮
油松水曲柳 黄檗 梣叶槭 金银
忍冬蒙古栎 榆树 胡桃楸 样地号 樟子松 黑皮
油松水曲柳 黄檗 梣叶槭 金银
忍冬蒙古栎 榆树 胡桃楸 1 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 17 0.00 0.00 0.14 0.30 0.00 0.15 0.00 0.26 0.08 2 0.00 0.28 0.28 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 18 0.00 0.00 0.48 0.00 0.10 0.00 0.00 0.21 0.00 3 0.49 0.00 0.32 0.19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 19 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.87 4 0.07 0.40 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 20 0.00 0.00 0.29 0.23 0.00 0.08 0.00 0.11 0.24 5 0.00 0.00 0.19 0.11 0.20 0.06 0.05 0.09 0.00 21 0.00 0.00 0.00 0.43 0.00 0.13 0.00 0.00 0.13 6 0.00 0.00 0.00 0.22 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 22 0.00 0.00 0.47 0.00 0.11 0.10 0.00 0.24 0.00 7 0.00 0.00 0.19 0.13 0.16 0.13 0.07 0.00 0.00 23 0.00 0.00 0.00 0.22 0.00 0.39 0.00 0.17 0.22 8 0.00 0.00 0.31 0.00 0.24 0.10 0.00 0.00 0.00 24 0.00 0.00 0.53 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.29 9 0.52 0.00 0.12 0.09 0.00 0.07 0.07 0.12 0.00 25 0.00 0.00 0.64 0.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.24 10 0.53 0.00 0.17 0.00 0.00 0.08 0.08 0.14 0.00 26 0.00 0.00 0.16 0.42 0.06 0.12 0.06 0.00 0.11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 27 0.00 0.00 0.12 0.09 0.00 0.19 0.05 0.15 0.11 12 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.40 0.30 0.00 28 0.00 0.00 0.09 0.13 0.05 0.30 0.00 0.06 0.05 13 0.00 0.00 0.13 0.17 0.00 0.00 0.07 0.32 0.27 29 0.00 0.00 0.00 0.39 0.11 0.14 0.07 0.00 0.13 14 0.00 0.00 0.11 0.11 0.20 0.08 0.00 0.14 0.05 30 0.00 0.00 0.13 0.29 0.06 0.08 0.05 0.14 0.06 15 0.00 0.40 0.22 0.00 0.00 0.00 0.10 0.12 0.08 均值 0.06 0.07 0.17 0.14 0.04 0.08 0.10 0.09 0.10 16 0.29 0.00 0.00 0.21 0.00 0.14 0.09 0.10 0.00 如表3所示：30个样地中土壤葡萄糖质量分数为 0.41~1.15 g·kg−1，半乳糖为0.13~0.49 g·kg−1, 胞壁酸为0.02~0.1 g·kg−1、总氨基糖为0.59~1.74 g·kg−1；土壤氨基糖、半乳糖、胞壁酸和总氨基糖质量分数的均值分别为0.79、0.33、0.06和1.17 g·kg−1。
表 3 30个样地的土壤氨基糖指标Table 3 Values of soil amino sugar indexes in 30 plots样地
号葡萄糖/
(g·kg−1)半乳糖/
(g·kg−1)胞壁酸/
(g·kg−1)总氨基糖/
(g·kg−1)葡萄糖/
总氨基糖半乳糖/
总氨基糖胞壁酸/
总氨基糖样地
号葡萄糖/
(g·kg−1)半乳糖/
(g·kg−1)胞壁酸/
(g·kg−1)总氨基糖/
(g·kg−1)葡萄糖/
总氨基糖半乳糖/
总氨基糖胞壁酸/
总氨基糖1 0.44 0.14 0.04 0.62 0.70 0.23 0.07 17 0.63 0.23 0.03 0.89 0.71 0.26 0.03 2 0.41 0.15 0.03 0.59 0.69 0.26 0.05 18 0.77 0.34 0.06 1.16 0.66 0.29 0.05 3 0.51 0.21 0.04 0.76 0.67 0.28 0.05 19 0.96 0.44 0.06 1.46 0.66 0.30 0.04 4 0.42 0.17 0.03 0.61 0.68 0.27 0.05 20 1.05 0.41 0.05 1.51 0.69 0.27 0.03 5 0.76 0.36 0.06 1.19 0.64 0.31 0.05 21 1.04 0.42 0.07 1.53 0.68 0.28 0.05 6 0.44 0.13 0.04 0.60 0.72 0.21 0.06 22 1.05 0.49 0.07 1.61 0.65 0.30 0.05 7 0.97 0.48 0.09 1.54 0.63 0.31 0.06 23 0.91 0.32 0.07 1.30 0.70 0.24 0.06 8 0.79 0.37 0.07 1.23 0.64 0.30 0.06 24 0.94 0.43 0.07 1.44 0.66 0.30 0.05 9 0.99 0.37 0.07 1.43 0.69 0.26 0.05 25 0.92 0.39 0.07 1.39 0.66 0.28 0.05 10 0.69 0.28 0.05 1.02 0.68 0.27 0.05 26 1.03 0.40 0.08 1.51 0.68 0.26 0.05 11 0.47 0.14 0.05 0.66 0.72 0.21 0.07 27 1.00 0.39 0.08 1.47 0.68 0.27 0.05 12 0.51 0.19 0.05 0.75 0.68 0.25 0.07 28 0.88 0.37 0.07 1.33 0.66 0.28 0.05 13 0.81 0.33 0.05 1.20 0.68 0.28 0.05 29 1.15 0.49 0.10 1.74 0.66 0.28 0.05 14 0.89 0.43 0.07 1.38 0.64 0.31 0.05 30 1.03 0.46 0.09 1.57 0.65 0.29 0.05 15 0.50 0.21 0.02 0.73 0.68 0.29 0.03 均值 0.79 0.33 0.06 1.17 0.68 0.27 0.05 16 0.70 0.27 0.06 1.04 0.68 0.26 0.06 2.2 土壤理化性质与土壤氨基糖质量分数相关性分析
由表4可知：土壤总氨基糖和氨基葡萄糖与土壤电导率、土壤总有机碳质量分数和土壤全氮质量分数呈极显著正相关(P＜0.01)。土壤氨基半乳糖和胞壁酸与土壤总有机碳质量分数和土壤全氮质量分数呈极显著正相关(P＜0.01)，与土壤电导率呈显著正相关(P＜0.05)。土壤pH与氨基糖指标均无显著相关关系。
表 4 土壤理化性质与土壤氨基糖质量分数的相关性Table 4 Correlation coefficients between soil amino sugar contents and soil properties土壤理化性质 氨基葡萄糖 氨基半乳糖 胞壁酸 总氨基糖 氨基葡萄糖/总氨基糖 氨基半乳糖/总氨基糖 胞壁酸/总氨基糖 电导率 0.486** 0.448* 0.367* 0.476** −0.264 0.305 −0.199 酸碱度 0.196 0.197 0.075 0.194 −0.053 0.104 −0.155 总有机碳 0.566** 0.534** 0.528** 0.563** −0.301 0.318 −0.145 全氮 0.780** 0.773** 0.791** 0.791** −0.457* 0.427* −0.070 说明：* P＜0.05；** P＜0.01。 2.3 树种多样性与土壤氨基糖质量分数相关性分析
由表5可知：Shannon-Wiener指数与氨基葡萄糖、氨基半乳糖、总氨基糖和氨基半乳糖/总氨基糖极显著正相关(P＜0.01)，与胞壁酸和氨基葡萄糖/总氨基糖显著正相关(P＜0.05)，与胞壁酸/总氨基糖极显著负相关(P＜0.01)，与氨基葡萄糖/总氨基糖显著负相关(P＜0.05)。Simpson 指数与氨基葡萄糖、氨基半乳糖、氨基半乳糖/总氨基糖和总氨基糖极显著正相关(P＜0.01)，与氨基葡萄糖/总氨基糖、胞壁酸/总氨基糖显著负相关(P＜0.05)。Patrick丰富度指数与氨基半乳糖、总氨基糖显著正相关，与氨基葡萄糖/总氨基糖显著负相关(P＜0.05)，与氨基半乳糖/总氨基糖极显著正相关，与胞壁酸/总氨基糖极显著负相关(P＜0.01)。Pielou指数同氨基葡萄糖、氨基半乳糖、总氨基糖和氨基半乳糖/总氨基糖极显著正相关(P＜0.01)，与胞壁酸显著正相关，而与氨基葡萄糖/总氨基糖呈显著负相关(P＜0.05)。
表 5 土壤氨基糖质量分数和树种多样性指标的相关性Table 5 Correlation coefficients between soil amino sugar contents and tree species diversity indexes多样性指数 氨基葡萄糖 氨基半乳糖 胞壁酸 总氨基糖 氨基葡萄糖/总氨基糖 氨基半乳糖/总氨基糖 胞壁酸/总氨基糖 Shannon-Wiener指数 0.560** 0.588** 0.399* 0.570** −0.452* 0.573** −0.474** Simpson指数 0.473** 0.508** 0.333 0.485** −0.458* 0.574** −0.461* Patrick丰富度指数 0.356 0.423* 0.182 0.374* −0.455* 0.601** −0.540** Pielou均匀度指数 0.572** 0.577** 0.452* 0.577** −0.397* 0.475** −0.341 说明：* P＜0.05；** P＜0.01。 2.4 树种重要值与土壤氨基糖质量分数相关性分析
由表6可知：所有的氨基糖指标与樟子松和榆树这2种树种的重要值均无显著相关性。氨基葡萄糖、氨基半乳糖、胞壁酸和总氨基糖与黑皮油松重要值呈极显著负相关(P＜0.01)。氨基葡萄糖与黄檗、金银忍冬、胡桃楸重要值均显著正相关(P＜0.05)，与蒙古栎重要值呈显著负相关(P＜0.05)。氨基半乳糖与梣叶槭重要值极显著正相关(P＜0.01)，与蒙古栎重要值极显著负相关(P＜0.01)。胞壁酸与梣叶槭重要值呈显著正相关(P＜0.05)，与金银忍冬重要值极显著正相关(P＜0.01)。总氨基糖与黄檗、梣叶槭、金银忍冬、胡桃楸重要值呈显著正相关(P＜0.05)，与黑皮油松和蒙古栎重要值分别呈极显著负相关(P＜0.01)和显著负相关(P＜0.05)。胞壁酸/总氨基糖仅与蒙古栎重要值极显著正相关(P＜0.01)，与其他8种树种的重要值均无显著的相关性。
表 6 树种重要值与土壤氨基糖指标的相关性分析Table 6 Correlation of important value of tree species and soil amino sugar index氨基糖 樟子松 黑皮油松 水曲柳 黄檗 梣叶槭 金银忍冬 蒙古栎 榆树 胡桃楸 氨基葡萄糖 −0.122 −0.515** 0.150 0.442* 0.297 0.460* −0.417* 0.056 0.370* 氨基半乳糖 −0.162 −0.491** 0.262 0.303 0.471** 0.349 −0.489** 0.026 0.360 胞壁酸 −0.114 −0.466** 0.012 0.359 0.432* 0.466** −0.188 −0.084 0.150 总氨基糖 −0.137 −0.513** 0.181 0.400* 0.365* 0.432* −0.435* 0.040 0.362* 葡萄糖/总氨基糖 0.092 0.262 −0.397* 0.142 −0.715** −0.025 0.514** 0.048 −0.125 半乳糖/总氨基糖 −0.079 −0.260 0.479** −0.085 0.605** 0.030 −0.678** 0.046 0.234 胞壁酸/总氨基糖 −0.004 0.081 −0.351 −0.105 0.060 −0.021 0.607** −0.234 −0.333 说明：* P＜0.05；** P＜0.01。 2.5 树种重要值、树种多样性和土壤理化性质对土壤氨基糖质量分数影响分析
方差分解分析表明：树种重要值、树种多样性和土壤理化性质对土壤氨基糖积累的贡献程度不同，土壤氨基糖质量分数差异大部分由树种重要值解释，解释程度达到33.4%，其次是土壤理化性质(16.2%)和树种多样性(4.0%)(图1)，3组因素交互作用能解释18.7%的土壤氨基糖质量分数差异。3组变量对土壤氨基糖质量分数变化的差异总解释率达到72.1%。
图 1 树种重要值、树种多样性及土壤理化性质对土壤氨基糖贡献的方差分解分析Figure 1 Variance partitioning analysis between important values of tree species, tree species diversity and soil physical and chemical properties冗余分析结果如图2所示。第1轴解释91.97%的变化，第2轴解释0.69%的变化。蒙特卡罗检验结果表明：土壤全氮对氨基糖质量分数变化的解释程度最大，解释率达61.7%(P＜0.01)，即土壤全氮是土壤氨基糖积累的最大驱动因子；其次是土壤有机碳、水曲柳重要值、胡桃楸重要值和Patrick丰富度指数，解释率分别为9.8%、6.0%、4.1%和3.9% (表7)。
图 2 氨基糖质量分数与树种重要值、树种多样性、土壤理化性质的冗余排序Figure 2 RDA ordination between amino sugars parameters and species dominance, species diversity and soil properties表 7 影响因子的蒙特卡罗检验Table 7 Monte Carlo test of influencing factors影响因子 解释率/% F P 影响因子 解释率/% F P 土壤全氮 61.7 66.5 0.002 梣叶槭重要值 0.8 0.9 0.180 土壤有机碳 9.8 10.5 0.010 电导率 0.6 0.6 0.292 水曲柳重要值 6.0 6.4 0.010 Shannon-Wiener指数 0.3 0.3 0.458 胡桃楸重要值 4.1 4.5 0.056 金银忍冬重要值 0.1 0.1 0.610 Patrick丰富度指数 3.9 4.2 0.026 黄檗重要值 ＜0.1 ＜0.1 0.800 酸碱度 1.9 2.0 0.072 榆树重要值 ＜0.1 ＜0.1 0.714 Simpson指数 1.2 1.3 0.148 黑皮油松重要值 ＜0.1 ＜0.1 0.946 樟子松重要值 1.3 1.4 0.116 Pielou均匀度指数 ＜0.1 ＜0.1 0.928 蒙古栎重要值 0.9 1.0 0.196 3. 讨论
土壤理化性质、树种重要值、树种多样性均会对土壤氨基糖产生不同程度的影响。GLASER等[20]研究发现：土壤氨基糖与土壤全氮、土壤有机碳显著相关；NI等[21]发现：土壤全氮能驱动氨基糖质量分数发生变化。上述结果均与本研究中土壤氨基糖与土壤全氮、有机碳质量分数显著相关的结果一致。在NI等[21]的研究中还发现了土壤pH对表层土壤氨基糖质量分数有消极影响，而在本研究中，土壤pH与氨基糖并无显著相关性，原因可能是在本研究中未设置不同的pH梯度。JIA等[17]研究表明：物种丰富度升高，增加了枯枝落叶输入，也可能增加可溶性有机质和有效氮可用性，从而刺激微生物活性并促进土壤有机碳积累的微生物途径，促使氨基糖质量分数增加。这与本研究中土壤氨基糖质量分数随树种多样性升高而升高的结果一致。
树种多样性与土壤碳、氮固存关系及其相互作用机制是近几年来的研究热点。SHEN等[22]的研究也表明：树种多样性在一定程度上增加了土壤碳储量和养分状况。较高的植物多样性，往往有着高微生物分泌物多样性，土壤微生物可利用的底物增多，使得微生物分泌物及其残留物也增多[23]，有助于土壤有机质的累积。不同树种对氨基糖的积累也有不同影响。井艳丽等[24]研究表明：固氮树种赤杨Alnus sibirica引入单一辽东落叶松Larix kaempferi林，增加了植物丰富度，同时也增加了凋落物输入和土壤可利用的速效氮，进而刺激了土壤微生物，最终使氨基糖质量分数增高。本研究结果表明：黑皮油松、蒙古栎的重要值与氨基糖质量分数均呈负相关，对氨基糖变化有反向作用；而水曲柳、梣叶槭、黄檗、金银忍冬等的重要值均与氨基糖质量分数呈正相关，对氨基糖变化有显著的正向作用。这可能与树种本身的固碳、固氮能力或自身性状有关。
土壤氨基糖源于土壤微生物死亡残体，作为解释生物、非生物因素与土壤碳氮循环之间关系的重要指标，能有效指示土壤微生物在土壤碳氮固持中的作用。在人工育林过程中，可将梣叶槭、水曲柳、黄檗、胡桃楸等有助于土壤氨基糖积累的树种引入到单一树种人工林中，合理调配森林树种组成，提高森林树种多样性，促使土壤氨基糖质量分数增高，提高森林土壤碳氮固存能力。
4. 结论
本研究人工林表层土壤(0~20 cm)中氨基糖质量分数主要受优势树种重要值的影响，其解释率高达35.4%，显著高于树种多样性(6.4%)和土壤理化性质(17.2%)的解释率。植物物种丰富度是土壤氨基糖质量分数变化的最大解释因子，土壤葡萄糖、土壤半乳糖、土壤胞壁酸和土壤总氨基糖质量分数均随着树种多样性的升高而升高。黄檗、水曲柳、榆树有助于土壤葡萄糖、土壤半乳糖和土壤总氨基糖的积累，樟子松和蒙古栎不利于土壤葡萄糖、土壤半乳糖和土壤总氨基糖的积累，金银忍冬、梣叶槭有利于土壤胞壁酸的积累，而黑皮油松不利于土壤胞壁酸的积累。可将梣叶槭、黄檗、胡桃楸等有助于土壤氨基糖积累的树种引入到单一树种人工林中，合理调配森林树种组成，提高森林树种多样性，促使土壤氨基糖质量分数增高。
-
表 1 不同预处理的PCA-BP神经网络识别率
Table 1. PCA-BP neural network recognition with different preprocessing
检测方式 预处理方法 累计贡
献率/%主成分
个数/个平均识
别率/%可见/近红外光谱 对照组 95 12 80.2 移动平均法 95 14 81.4 移动平均法+MSC 95 10 82.1 移动平均法+SNV 95 11 83.5 S-G滤波器 95 12 81.3 S-G滤波器+MSC 95 13 82.9 S-G滤波器+SNV 95 15 84.7 
下载: 导出CSV
表 2 不同预处理的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 2. Average recognition rate of SPA-BP neural network with different pretreatments
预处理方法 平均识
别率/%预处理方法 平均识
别率/%对照组 86.1 S-G滤波器 86.4 移动平均法 87.2 S-G滤波器+MSC 86.8 移动平均法+MSC 86.5 S-G滤波器+SNV 87.3 移动平均法+SNV 88.2
下载: 导出CSV
表 3 10种木材吸收峰个数和集中波段
Table 3. Number of absorption peaks and concentrated bands of 10 species of wood
木材种类 吸收峰个数/个 集中分布波段/nm 红檀 7 920~970、1 010~1 060、1 210~1 260、1 570~1 620、1 779~1 829、1 921~1 971、2 122~2 172 大果紫檀 7 930~980、1 020~1 070、1 220~1 270、1 580~1 630、1 780~1 830、1 920~1 970、2 120~2 170 檀香紫檀 7 932~982、1 023~1 073、1 221~1 271、1 568~1 618、1 777~1 827、1 921~1 971、2 123~2 173 刺猬紫檀 9 763~813、1 222~1 272、1 308~1 358、1 461~1 511、1 548~1 598、1 760~1 810、1 931~1 981、
2 092~2 142、2 211~2 261巴里黄檀 9 765~815、1 221~1 271、1 307~1 357、1 466~1 516、1 545~1 595、1 769~1 819、1 930~1 980、
2 087~2 137、2 219~2 269红檀香 9 753~803、1 223~1 273、1 309~1 359、1 463~1 513、1 558~1 608、1 771~1 821、1 932~1 982、
2 092~2 142、2 212~2 262破布木 9 763~813、1 222~1 272、1 317~1 367、1 463~1 513、1 551~1 601、1 772~1 822、1 933~1 983、
2097~2147、2214~2264豆瓣香 9 766~816、1230~1280、1317~1367、1468~1518、1554~1604、1775~1825、1940~1990、
2095~2145、2 216~2 266中美洲黄檀 9 753~803、1 218~1 268、1 305~1 355、1 457~1 507、1 544~1 594、1 769~1 819、1 928~1 978、
2 084~2 134、2 209~2 259黑檀 9 881~931、1 218~1 268、1 305~1 355、1 452~1 502、1 557~1 607、1 772~1 822、1 923~1 973、
2 092~2 142、2 218~2 268
下载: 导出CSV
表 4 不同起始波段的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 4. Average recognition rate of SPA-BP neural network with different starting bands
特征值数/个 起始波段/nm 10种木材提取特征波长分布/nm 平均识别率/% 10 895 364~368、2 141~2 144；402~410；418~426；324、2 135~2 142；375~383；432~440；400~408；476~484；420~428；1 452~1 460 89.7 10 1 445 478~586；410~418；423~431；500~508；405~413；436~444；418~426；693~701；891~899；888~896 90.4 10 1 605 133~135、2 137~2 142；891~899；891~899；2 135~2 142、2 132；419~427；819~827；420~428；446~454；892~990；893~901 90.1 10 15 2133~135、2 137~2 142；2 133~2 135、2 137~2 142；408~416；292、22 135~2 142；375~383；430~438；414~422；461~469；420~428；890~898 88.3 10 795 61~64、2 139~2 143；405~413；420~428；326、2 135~2 142；378~386；527~535；403~411；478~486；420~422、1 453~1 458；1 350~1 358 89.5 10 995 203~209、2 141~2 142；399~407；418~426；349~352、2 138~2 142；3381~389；434~442；421~429；485~493；527~535；1 452、1 454~ 1458、1 461~1 463 89.2 10 1 350 82~90；891~899；434~442；519~527；416~424；886~894；420~428；694~702；891~899；888~896 88.9 10 1 950 13、2 135~2 142；379~387；407~415；281、2 135~2 142；293~301；428~436；
1 058~1 066；450~458；413、1 452~1 459；1 452~1 46088.6 说明：木材依次为红檀、大果紫檀、檀香紫檀、刺猬紫檀、巴里黄檀、红檀香、破布木、豆瓣香、中美洲黄檀、黑檀
下载: 导出CSV
表 5 同一起始波段不同特征波段的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 5. Average recognition rate of SPA-BP neural network with the same starting band and different characteristic bands
起始波
段/nm特征值
数/个平均识
别率/%起始波
段/nm特征值
数/个平均识
别率/%1 445 5 92.3 1 445 10 90.6 1 445 7 93.0 1 445 20 92.7 1 445 9 93.2 1 445 25 91.2 1 445 8 91.6
下载: 导出CSV
表 6 同一预处理方式10种木材的SPA-BP神经网络平均识别率
Table 6. Average recognition rate of SPA-BP neural network for 10 species of wood with the same pretreatment method
木材种类 平均识
别率/%木材种类 平均识
别率/%木材种类 平均识
别率/%红檀 90.9 巴里黄檀 94.2 中美洲黄檀 100.0 大果紫檀 100.0 红檀香 100.0 黑檀 100.0 檀香紫檀 90.7 破布木 94.6 平均 95.7 刺猬紫檀 95.1 豆瓣香 91.0 说明：预处理方式为移动平均法+SNV，起始波段为1 445 nm, 特征值数为9个
下载: 导出CSV
-
[1] LEE H T, SOON L L, KEVIN K N, et al. DNA extraction from dry wood of Neobalanocarpus heimii (Diperocarpaceae)for forensic DNA profiling and timeber tracking [J]. Wood Sci Technol, 2012, 46(5): 813 − 815. [2] 陈利顶, 李秀珍, 傅伯杰, 等. 中国景观生态学发展历程与未来研究重点[J]. 生态学报, 2014, 34(12): 3129 − 3141. CHEN Liding, LI Xiuzhen, FU Bojie, et al. Development history and future research priorities of landscape ecology in China [J]. J Ecol, 2014, 34(12): 3129 − 3141. [3] JIAO Lichao, YIN Yafang, XIAO Fuming, et al. Comparative analysis of two DNA extraction protocols from fresh and dried wood of Cunninghamia lanceolata(Taxodiaceae) [J]. J Iawa, 2012, 4(33): 441 − 456. [4] 王宪, 沈华杰, 于清琳, 等. 基于IAWA的3种简易木材识别方法探究[J]. 西南林业大学学报, 2019, 39(6): 167 − 172. WANG Xian, SHEN Huajie, YU Qinglin, et al. Research on 3 simple timber identification methods based on IAWA [J]. J Southwest For Univ, 2019, 39(6): 167 − 172. [5] MUECHER S, KLIJN J A, WASCHER D, et al. A new European landscape clasification(LANMAP): a transparent, flexible and user-oriented methodology to distinguish landscapes [J]. Ecol Indic, 2010, 10(1): 87 − 103. [6] 王学顺, 黄安民, 孙一丹, 等. 基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别[J]. 东北林业大学学报, 2015, 43(12): 82 − 85, 89. WANG Xueshun, HUANG Anmin, SUN Yidan, et al. Back propagation artificial neural network combine with near infrared spectroscopy for timber recognition [J]. J Northeast For Univ, 2015, 43(12): 82 − 85, 89. [7] 谭念, 孙一丹, 王学顺, 等. 基于主成分分析和支持向量机的木材近红外光谱树种识别研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2017, 37(11): 3370 − 3374. TAN Nian, SUN Yidan, WANG Xueshun, et al. Research on near infrared spectrum with principal component analysis and support vector machine for timber identification [J]. Spectrosc Spectral Anal, 2017, 37(11): 3370 − 3374. [8] 陈远哲, 王巧华, 高升, 等. 基于近红外光谱的淡水鱼贮藏期质构品质的无损检测模型[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(12): 491 − 499. CHEN Yuanzhe, WANG Qiaohua, GAO Sheng, et al. Nondestructive testing model for textural quality of freshwater fish instorage usingnear-infrared spectroscopy [J]. Laser Optoelectron Prog, 2021, 58(12): 491 − 499. [9] 郭文川, 朱德宽, 张乾, 等. 基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测[J]. 农业机械学报, 2020, 51(9): 350 − 357. GUO Wenchuan, ZHU Dekuan, ZHANG Qian, et al. Detection on adulterated oil-tea camellia seed oil based on near-infrared spectroscopy [J]. J Agric Mach, 2020, 51(9): 350 − 357. [10] 潘拓, 马鑫, 谢安, 等. 利用主成分分析法优化BP神经网络模型在砂砾岩岩性识别中的应用[J]. 新疆地质, 2020, 38(3): 417 − 420. PAN Tuo, MA Xin, XIE An, et al. Application of the optimized BP neural network model based on principal component analysis in lithology identification of glutenite reservoirs [J]. Xinjiang Geol, 2020, 38(3): 417 − 420. [11] ZHU Hongyan, CHU Bingquan, FAN Yangyang, et al. Hyperspectral imaging for predicting the internal quality of kiwifruits based on variable selection algorithms and chemometric models [J]. Sci Rep, 2017, 7(1): 1 − 13. [12] ARAÚJO M C U, SALDANHA T C B, GALVÃO R K H, et al. The successive projections algorithm for variable selection in spectroscopic multicomponent analysis [J]. Chemometrics Intell Lab Syst, 2001, 57(2): 65 − 73. [13] 董蒙, 栾希亭, 吴宝元, 等. 基于自适应遗传算法的电液伺服系统控制[J]. 机床与液压, 2019, 47(14): 78 − 83. DONG Meng, LUAN Xiting, WU Baoyuan, et al. Control of electro-hydraulic servo system control based on adaptive genetic algorithm [J]. Mach Tools Hydraul, 2019, 47(14): 78 − 83. [14] 冯国红, 朱玉杰, 徐华东, 等. 应用遗传算法-主成分分析-反向传播神经网络的近红外光谱识别树种效果[J]. 东北林业大学学报, 2020, 48(6): 56 − 60. FENG Guohong, ZHU Yujie, XU Huadong, et al. Using near infrared spectrum to identify tree species by GA-PCA-BP neural network [J]. J Northeast For Univ, 2020, 48(6): 56 − 60. [15] 许锋, 付丹丹, 王彬, 等. 基于MCCV-CARS-RF建立红提糖度和酸度的可见-近红外光谱无损检测方法[J]. 食品科学, 2018, 39(8): 149 − 154. XU Feng, FU Dandan, WANG Bin, et al. Nondestructive detection of sugar content and acidity in red globe table grapes using visible near infrared spectroscopy based on Monte-Carlo Cross Validation-Competitive Adaptive Reweighted Sampling-Random Forest (MCCV-CARS-RF) [J]. Food Sci, 2018, 39(8): 149 − 154. [16] ROMERO-TORRES S, PÉREZ-RAMOS J D, MORRIS K R. Raman spectroscopic measurement of tablet-to-tablet coating variability [J]. J Pharm Biomed Anal, 2005, 38(2): 270 − 274. [17] 于慧伶, 门洪生, 梁浩, 等. SA-PBT-SVM的实木表面缺陷近红外光谱识别[J]. 光谱学与光谱分析, 2018, 38(6): 1724 − 1728. YU Huiling, MEN Hongsheng, LIANG Hao, et al. Near, infrared spectroscopy identification method of wood surface defects based on SA-PBT-SVM [J]. Spectrosc Spectral Anal, 2018, 38(6): 1724 − 1728. [18] 殷勇, 王光辉. 连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长[J]. 核农学报, 2020, 34(2): 356 − 362. YIN Yong, WANG Guanghui. Hyperspectral characteristic wavelength selection method for moldy maize based on continuous projection algorithm fusion information entropy [J]. J Nucl Agric Sci, 2020, 34(2): 356 − 362. [19] 朱淑鑫, 顾兴健, 杨宸, 等. K均值算法结合连续投影算法应用于土壤速效钾含量的高光谱分析[J]. 江苏农业学报, 2020, 36(2): 358 − 365. ZHU Shuxin, GU Xingjian, YANG Chen, et al. K-means algorithm combined with successive projection algorithm for hyperspectral analysis of soil available potassium content [J]. J Jiangsu Agric Sci, 2020, 36(2): 358 − 365. [20] 陈伟, 李创, 唐荣年. 应用间隔随机蛙结合连续投影算法检测橡胶树叶片氮含量[J]. 河南科技大学学报, 2019, 40(5): 51 − 56. CHEN Wei, LI Chuang, TANG Rongnian. Application of interval randomfrog combined with successive projections algorithm to detecting nitrogen content in rubber tree leaves [J]. J Henan Univ Sci Technol Nat Sci, 2019, 40(5): 51 − 56. [21] 熊智新, 房桂干, 梁龙, 等. 近红外光谱结合连续投影算法检测综纤维素含量[J]. 中国造纸学报, 2019, 34(4): 46 − 51. XIONG Zhixin, FANG Guigan, LIANG Long, et al. Full cellulose content in composite optical fibrous in combination with continuous projection algorithm [J]. Transac China Pulp Paper, 2019, 34(4): 46 − 51. [22] 明曼曼, 陈芳, 孙恺琦, 等. 基于集群算法优化BP神经网络的NIRS树种识别研究[J]. 西部林业科学, 2020, 49(5): 124 − 128. MING Manman, CHEN Fang, SUN Kaiqi, et al. NIRS tree species identification based on cluster algorithm optimized BP neural network [J]. J West China For Sci, 2020, 49(5): 124 − 128. [23] 汪紫阳, 尹世逵, 李耀翔, 等. 基于可见/近红外光谱识别东北地区常见木材[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(1): 162 − 169. WANG Ziyang, YIN Shikui, LI Yaoxiang, et al. Identification of common wood species in northeast China using Vis/NIR spectroscopy [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2019, 36(1): 162 − 169. -
-
链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20210377
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 1189
- HTML全文浏览量: 197
- PDF下载量: 50
- 被引次数: 0
