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林分空间结构是天然林研究焦点之一。优化森林空间结构是培育可持续森林的重要途径[1]。目前研究以水平空间结构为主,用混交度、大小分化度、林木分布格局[2-5]、林分空间结构指数及空间结构距离等指标[6-7],研究了空间结构特征、结构优化及采伐强度对林分空间结构的影响[5]等。天然林垂直空间结构方面,由于林木分布具有非均一、非规则性特点[8],成为空间结构研究难点。目前主要采用林层[9-10]、林层比[11]、林层指数[12]等研究垂直结构特征和参数计算方法。但这些指标仅用于分析空间结构特征属性,难以反映林分空间利用情况,对林分空间利用的表征指标、计算方法以及空间结构参数与空间利用率的关系方面研究鲜见报道。尽管在人为诱导异龄复层林技术和促进自然恢复演替作用[13]方面开展部分研究,但在演替调控和垂直结构优化研究不够深入。目前,林分空间利用、尤其天然林空间利用(包括林分垂直空间利用以及林分整体空间利用)方面研究未见报道。贾亚运等[14]认为,林地空间利用的指标包括枝下高、冠幅、单株叶面积和叶面积指数等。采用生长空间指数(树冠体积/胸径)、生长空间竞争指数(树冠表面积/胸高断面积)、根系(单株根量、根系密度)指标,测算人工林林木个体水平空间利用能力[15-17]。但研究中未充分考虑林木分布格局和树冠重叠因素,不足以揭示天然林空间利用规律。林分空间利用同林分结构与功能紧密相关,掌握其规律特征对过伐林经营具有重要意义。在天然林生长过程中,林分空间结构和空间利用发生动态变化,林木胸径和高生长不断分化,达到一定密度范围后生长量受到抑制,在有限的空间内逐渐被“合理布置”,由简单单层逐渐演替形成复层、异龄林和多代林。用水平或垂直单一结构因子探讨林分空间结构规律,缺乏系统性,从林分空间利用出发用整体空间结构因子探讨其规律更有利于提升结构优化和抚育经营实际效果。本研究提出天然林林分空间利用基本概念和内涵,探讨大兴安岭过伐林林分空间利用规律,揭示其影响因子,以期为天然林结构优化和抚育经营提供理论和技术支撑。
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选择有代表性的森林群落类型,设置14块样地(表1)。进行每木检尺,调查更新(DBH<5.0 cm)情况及生长指标。将样地按2.5 m×2.5 m (14块样地DBH≥5.0 cm林木的平均冠幅2.4 m)进行网格化,划分若干个样方。以样地西南角作为坐标原点,用皮尺测量各样方内林木在样地内的相对坐标。应用方差/均值比率法求算林木聚集系数,检验林木分布格局[9]。采用树冠光竞争高度原理将林分垂直层次划分为主林层、演替层和更新层[9]。
样地编号 样地面积/(m×m) 林分密度/(株·hm−2) 树种组成 平均胸径/cm 平均树高/m 1 30×30 1 433 5落叶松3白桦2山杨 13.6±6.6 13.2±4.2 2 40×40 1 019 9白桦1落叶松+山杨 10.8±3.9 9.9±2.6 3 40×40 1 994 6白桦4落叶松+山杨 8.1±2.7 9.4±1.9 4 40×40 2 238 5落叶松5白桦−山杨 10.4±4.1 10.9±3.0 5 20×30 1 983 5白桦5落叶松+山杨 9.1±3.9 10.5±1.9 6 40×40 2 775 7落叶松3白桦+山杨 9.6±3.5 10.7±2.9 7 40×40 1 750 6落叶松3白桦1山杨 12.0±4.6 10.9±2.9 8 40×40 1 425 7落叶松3白桦+山杨 12.8±4.2 12.1±2.4 9 30×30 2 556 7白桦3落叶松−山杨 9.4±3.1 10.0±1.5 10 30×30 1 367 8落叶松2白桦 12.2±3.4 10.3±2.0 11 30×30 2 067 8落叶松1白桦1山杨 11.8±4.7 10.5±2.1 12 30×30 1 722 7落叶松3白桦−山杨 12.7±5.7 11.1±2.8 13 30×30 2 233 7落叶松3白桦 11.4±4.6 10.2±2.2 14 30×40 892 9落叶松1白桦−山杨 15.5±7.1 10.0±2.6 说明:树种组成式中,数字表示树种的数量比,“+”表示该树种蓄积量占林分总蓄积量2%~5%;“−”表示该树种蓄积量少于林 分总蓄积量的2% Table 1. Survey of sample plots
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林分空间利用是指在特定立地和林分结构条件下,林木在林分水平和垂直空间中合理利用温度、光照、水分以及营养空间的过程。林分空间利用率是林分空间被利用水平或填充度。主要表现在林木株数、林木个体大小、正向演替、在林分中的位置以及格局等方面。
水平空间利用率(horizontal space utilization ratio,HSUR)计算方法:统计小样方中有林木生长的样方数量,计算有林木生长(含更新幼树,不含枯立木)样方数占样方总数比例。在样方中不论林木株数,不论林木大小(大树或更新幼树),只要有林木生长,就算作有林木生长样方。采用该指标主要考虑样地全林木分布不同而填充空间差异性和林木分布格局对空间利用率的影响。计算公式:RHSU=
${{\sum\limits_{i = 1}^n {{q_i}} }}/{N}$ 。其中:RHSU为样地林分水平空间利用率(%);n为有林木生长的样方总数; qi为第i个有林木生长的样方,取值为1;N为样地样方总数。垂直空间利用率(vertical space utilization ratio,VSUR)计算方法:样地全林木总高度占全林木达优势木高度时总高度的比例。采用该指标主要考虑兴安落叶松天然林存在多代林和复层异龄林的垂直结构复杂性。体现样地全林木垂直分布特点、填充空间规律以及林木垂直分布格局对空间利用率的影响。计算公式:RVSU=
${{\sum\limits_{j = 1}^m {{h_j}} } / {\sum\limits_{j = 1}^m {{H_j}} }}$ 。其中:RVSU为样地林分垂直空间利用率(%);m为样地立木总株数;hj为第j株林木树高(m);Hj为第j株优势木高(m)即林分优势木高。优势木选择标准:生长良好,无病虫害,树冠最大且占据林冠上层,在样地内同龄级林木中,胸径和树高最大,林木相对直径d≥1.02。d=r/R,其中d为林木相对直径;r为林木胸径;R为林分平均胸径。林分综合空间利用率计算方法:以水平空间利用率和垂直空间利用率为指标,应用熵权法[18]计算2个指标的熵权重,再计算样地林分综合空间利用率。计算公式:Yi=RHSUW1+RVSUW2。其中:Yi为第i个样地林分综合空间利用率;W1和W2分别为水平空间利用率和垂直空间利用率指标的熵权重,本研究中W1=0.48,W2=0.52。
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应用Excel进行数据处理,应用SPSS 17.0进行相关性分析,依据Pearson相关系数和双侧显著性检验结果,筛选影响空间利用率的相关因子。对林分空间利用率与其显著相关因子进行逐步回归分析,确定主要影响因子。
2.1. 样地设置与调查
2.2. 林分空间利用率计算方法
2.3. 数据处理
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各样地水平空间利用率为62.5%~85.9%,平均达73.6%(表2)。由于各样地林木株数、分布格局和位置关系不同,因而有林木生长的样方数量也不同,水平空间利用率有较大差异。水平空间利用率大小与林分结构有关(表3)。水平空间利用率与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数呈极显著正相关(P<0.01);与林分蓄积量显著负相关(P<0.05);与林分平均胸径极显著负相关(P<0.01)。随着林分更新、林木株数增多,林分空隙逐渐被填充,水平空间利用率也提高;随着林木聚集系数增加,林木分布格局、样方间林木株数差异变大,所占林分空间增大,水平空间利用率也提高;随着林分平均胸径和蓄积量增加,更新幼树所占空间减少,更新密度、林木株数趋于减小,水平空间利用率降低。说明目前林分密度较小,林木株数较少,林木分布不均,有林木的样方频度较低。
样地编号 水平空间
利用率/%垂直空间
利用率/%综合空间
利用率/%样地编号 水平空间
利用率/%垂直空间
利用率/%综合空间
利用率/%1 68.1 33.7 50.1 8 75.0 43.1 58.3 2 73.8 31.2 51.6 9 71.5 57.9 64.4 3 85.9 44.0 64.0 10 65.3 50.8 57.7 4 80.9 38.8 58.9 11 72.2 65.5 68.7 5 81.3 43.5 61.5 12 62.5 52.7 57.4 6 81.6 36.0 57.8 13 72.2 58.3 65.0 7 75.8 39.6 56.9 14 64.6 49.5 56.7 Table 2. Stand space utilization ratio of various sample plots
样地林木株数 林分蓄积量 更新密度 林木聚集系数 林分平均胸径 0.811** −0.561* 0.855** 0.761** −0.787** 说明:*表示P<0.05;**表示P<0.01 Table 3. Correlation coefficients between horizontal space utilization ratio and each factor
空间利用率体现不同生长阶段林分中林木分布和数量比例合理性。本研究对象为中幼龄林,林分中有相当数量的更新幼树和小径木。林分空间利用率越高,并非生产力就越高,生产力高低与林木胸径、树高与株数有关,幼树对生产力作用甚微。
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因立地条件、林木生物学特征、林分生长阶段等不同,林分垂直空间大小不一,成熟林垂直空间将会达到最大水平。各样地垂直空间利用率为31.2%~65.5%,平均达46.0%(表2)。由于各样地林分高度、不同高度林木株数不同,林分垂直空间大小和空间利用率也不同。林分垂直空间利用率与更新层高极显著正相关(P<0.01)(表4);与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数显著负相关(P<0.05);与垂直层次数[9]、主林层高、演替层高、主林层与更新层高差、演替层与更新层高差、更新层株数极显著负相关(P<0.01)。随着垂直层次数增加,主林层和演替层同更新层间的高差变大,林分平均高度减小,全林木总高度趋于减小,垂直空间利用率降低;随着主林层高、更新密度或更新层株数增加,优势木总高度增加,而全林木总高度趋于减小,垂直空间利用率降低;同理,随着演替层高度增加,演替层与更新层高差变大,垂直空间利用率也降低;随着更新层高度增加,林分平均高度也增加,全林木总高度趋于增加,垂直空间利用率也增加;随着样地林木株数、更新层株数增加,林木聚集系数增加,各层与更新层间高差也增加,从而垂直空间利用率降低。
样地林木株数 更新密度 林木聚集系数 垂直层次数 主林层高 演替层高 更新层高 主林层与更新层高差 演替层与更新层高差 更新层株数 −0.569* −0.612* −0.563* −0.822** −0.671** −0.741** 0.788** −0.874** −0.881** −0.719** 说明:*表示P<0.05;**表示P<0.01 Table 4. Correlation coefficients between vertical space utilization ratio and each factor
林分优势木高度相近情况下,垂直层林木高度分布状态不同时,垂直空间利用率会不同。处在中幼龄阶段的林分空间利用率高低,与林木株数特别是与林分垂直层次中的各层林木株数有直接关系。在林分中有相当数量的更新幼树、主林层以下的林木,这些林木的数量比例对林分垂直空间利用率的高低有直接影响。优化林分结构时,如何合理控制林分垂直各层次林木株数以及各层同更新层间的高差是关键技术问题。
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为了综合评价林分空间利用水平,经用熵权法计算,各样地林分综合空间利用率为50.1%~68.7%,平均59.2%(表2)。各样地以林分综合空间利用率高低的排序与以水平空间利用率和垂直空间利用率高低的排序并非一致。说明影响综合空间利用率的因素是综合性的。综合空间利用率与林分密度、主林层株数显著正相关(P<0.05)(表5);与主林层高、主林层与更新层高差极显著负相关(P<0.01);与垂直层次数、潜替层高显著负相关(P<0.05)。表明林分综合空间利用率受水平和垂直结构综合因子影响,主要体现在林木株数、垂直层高、各林层与更新层间高差等方面。因此在林分密度合理情况下,垂直层出现“断层”将会降低林分综合空间利用率。
林分密度 垂直层次数 主林层高 演替层高 主林层与更新层高差 主林层株数 0.591* −0.633* −0.718** −0.651* −0.664** 0.591* 说明:*表示P<0.05;**表示P<0.01 Table 5. Correlation coefficients between stand space utilization ratio and each factor
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为确定影响空间利用率主要因子,对空间利用率与其显著相关的因子做了逐步回归分析(表6)。影响水平空间利用率、垂直空间利用率、综合空间利用率的主要因子分别为更新密度,演替层与更新层高差,主林层高、林分密度、演替层高。确保林分不同生长阶段的自然更新能力[19-20]和生境异质性,使林分密度和年龄结构更趋优化,可提高林分水平空间利用率。随着林分生长和演替变化,林木高度、各层林木数量和高度逐渐被调整,垂直空间利用率也发生变化。因此,依据林分演替规律,调控演替层和更新层等在林分垂直层次中最“活跃”的部分,确保在不同生长阶段的林木高度呈阶梯式分布,形成复层林,从而提高林分垂直空间利用率。林分综合空间利用率是水平空间和垂直空间的综合体现,其影响机理较复杂,进入方程的因子数量明显增多(表6),先后将主林层高、林分密度和演替层高等3个因子引入了方程。说明林层高度和林木株数是影响综合空间利用率的关键因子。通过合理保持主林层和演替层同更新层的高差,使各层林木株数呈阶梯式分布,合理保持林分密度,从而可提高林分综合空间利用率。
项目 逐步回归模型 R2 df 显著性 水平空间利用率 Y= 66.427 83+0.003 98X1 0.732 13 0.000 垂直空间利用率 Y=65.032 49−4.582 53X2 0.777 13 0.000 综合空间利用率 Y=77.416 47−1.014 22X3+ 0.005 61X4−2.560 84X5 0.912 13 0.000 说明:X1为更新密度;X2为演替层与更新层高差;X3为主林层高;X4为林分密度;X5为演替层高 Table 6. Stepwise regression analysis of stand space utilization ratio (Y) and influence factors (X)