密度控制和追肥对杉木近熟林改培大径材林的效应分析

密度控制和追肥对杉木近熟林改培大径材林的效应分析
作者：胡德活郑会全韦如萍晏姝王润辉彭华贵曾庆团周志平
来源：《山地农业生物学报》2024年第03期
山地农业生物学报43（3）：09～14，2024Journal of Mountain Agriculture and Biology山地农业生物学报43（3）：～，2024Journal of Mountain Agriculture and Biology
接收日期：2023-03-28
基金项目：国家重点研发计划项目课题（2016YFD0600301）
*通讯作者：王润辉（1974—），男，硕士，教授级高级工程师，主要从事林木遗传育种与森林培育技术研究，E-mail：*************.
摘要：为构建南岭山区杉木大径材高效培育技术体系，提高大径材产量与质量，将现有林分改培为大径材林是切实可行的途径。

本研究以杉木近熟林为对象，采用正交设计进行疏伐与配方施肥改培试验研究。

结果表明：在杉木树高-胸径生长模型研究中，幂函数模型有较好的拟合效果，是最理想的树高-胸径生长模型选择；杉木近熟林改培后第3年，处理前、后各材种变化总体呈现出小、中径材逐步减少，大径材逐步增加的趋势，大径材增量最大的是处理2。

影响处理前后树高、胸径和单株材积增量的因子效应大小依次为追施尿素、追施过磷酸钙、保留密度，影响大径材出材量及出材率增量的试验因子有差异，增加大径材出材量和提高
大径材出材率的最优组合一致。

试验结果表明，当密度处于中等或中等偏高水平、尿素和过磷酸钙均处于中等水平时，最利于提高大径材出材量和出材率。

关键词：杉木；近熟林；大径材培育；密度控制；施肥控制
中图分类号：S722．5文献标识码：A
文章编号：1008－0457（2024）03－0009－06
国际DOI编码：10.15958/ki.sdnyswxb.2024.03.002
杉木（Cunninghamia lanceolate （Lamb.） Hook.）是我国特色乡土针叶树种，也是我国南方最主要的商品用材和碳汇造林树种之一，该树种具有悠久的栽培和利用历史，在中国林业产业中有着重要的地位和作用［1］。

据第8次全国森林资源清查结果显示，我国杉木人工林面积已达到895万 hm2，蓄积量达6.25亿m3，分别占全国人工乔木林主要优势树种的19.01%和25.18%，其栽培面积和蓄积量均居首位，杉木人工林经营质量的高低，不仅关系到木材的安全，还关系到生态的安全，直接影响中国生态文明的建设进程［2］。

近年来，杉木的研究方向主要集中在丰产栽培、生理生态、良种选育以及材性等方面，并取得了较好的研究进展［3］。

但我国杉木木材生产经营中，很多生产单位以中小径材为经营目标，大径材培育的目标并不明确。

据国家林业局统计，目前我国森林资源仍以中、小径材为主，约占林木总蓄积量的70％以上［4］。

培育杉木大径材是提高杉木人工林质量的重要途径，有助于杉木规格材供给高端化，提高杉木林经济效益，促进林农增收。

然而，当前在杉木大径材林分培育上仍存在一些问题，如杉木木材生产过程中存在的大径材培育目标不明确、林分经营效益不高及大径材定向培育技术不配套等［5］。

鉴于此，本研究以南岭山区典型杉木近成熟林为对象，试验地点设在广东省韶关市乳源县，为南岭山区典型杉木产区，具有典型的代表性和普遍性，采用正交设计开展疏伐与配方施肥试验，以期探索适宜南岭山区杉木近成熟林改培为大径材林的技术体系，为杉木大径材林培育提供参考。

1材料与方法
1.1试验区概况
试验地位于广东省天井山林场，地处广东省韶关市乳源县，南岭山脉中段（东经
113°03′，北纬24°43′），海拔600～800 m，坡向南坡，坡位中下坡，坡度15°～25°，土层厚度1 m以上，林分立地指数为18。

试验地属中亚热带湿润性季风气候，年平均气温17～
20 ℃，极端最高温度34 ℃，极端最低温度-8 ℃；年均降水量2100～3500 mm，雨量70%集中在每年的3—8月份；冬季霜冻期45 d左右，实际有霜日6～16 d，个别年份有降雪或冰冻现象［6］。

造林苗木来源于本地杉木优树采集的种子所育1年生裸根苗，试验开展时该林分为
25年生，根据广东省地方标准《商品林经营管理规范》（DB44/T 1143—2013）“一般用材林林龄、龄组划分表”，试验林分属近熟林范畴［7］。

1.2试验设计
林分密度控制及追肥试验采用正交设计法（4因素3水平设计，见表1和表2），以不间伐不施肥处理为对照CK，共10个试验处理。

试验排列采用完全随机区组设计，试验小区面积400 m2（20 m×20 m），重复3次（分别位于中上坡、中坡、下坡），共30块试验小区。

1.3数据收集
2016年10月，对试验地样方进行每木调查，测定样地中每木试验处理前胸径数据（本底数据），共测定本底数据2563株；2019年11月，对试验样方进行每木测量，收集进行间伐及施肥处理后的胸径数据，共测定处理后数据1927株，对比处理前、后的生长情况选用1927株的数据；同时每重复选定一个试验样地小区，通过激光测高仪（Trupulse 200）精准测定每木树高。

1.4统计分析
树高-胸径生长模型拟合，利用3个试验小区每木树高与胸径精确实测数据进行。

各径阶平均胸径公式［8］：
参照材种的划分标准并结合推算经验方法［10］，D1.3 ≥ 26 徑阶为大径材，24径阶≥
D1.3 ≥ 18径阶为中径材，16径阶≥ D1.3 ≥10径阶为小径材，8径阶≥ D1.3 ≥6径阶为小条木，将各小区林分大、中、小径材及小条木等各立木株数和径阶材积分别归并。

参照相聪伟［9］分立木材种按径阶大小的区分标准和过渡径阶的处理办法［7］，分别计算各径阶立木出材量。

统计分析分别在Excel、SPSS、R语言和SAS等统计软件上进行［11-12］；方差分析使用混合模型（Mixed Model），重复为随机效应，正交设计处理为固定效应；多重比较采用Duncan方法进行。

2结果与分析
2.1树高-胸径生长模型
基于试验样方精准测定的树高、胸径值，参考相聪伟方法做系列回归分析［9］，构建了4种树高-胸径回归模型，4种模型方程的拟合如图1所示。

从拟合优度方面考虑（决定系数），拟合较好的函数依次为：二次函数（R2=0.634 4）＞幂函数（R2=0.634）＞一次线性函数（R2=0.580 8）＞指数函数（R2=0.569 6）。

值得注意的是，二次函数在拟合结果中随胸径
的增加出现了先增加后递减的异常情况，显然不符合树高生长的规律，因此选择拟合优度略低的幂函数即y=4.055 2x0.482 5作为树高回归计算的函数模型，用于后续生长性状及材种性状分析工作。

2.2杉木近熟林经密度控制和追肥处理前后生長情况分析对处理前、后的树高、胸径、单株材积和单位面积蓄积进行统计分析，发现试验林本底树高、胸径、单株材积、单位面积蓄积均值经疏伐和追肥处理后，均呈现增加趋势，处理前后增加对比情况见图2。

T检验分析结果显示，T6处理（间伐后保留密度900株/hm2，施尿素200g/株）的树高、胸径均达显著差异水平（图2-a、b）。

对各性状增量做多重比较，结果如图2-a、b、c所示。

在树高性状上（图2-a），各处理增量均大于T10（CK），其中T8处理增量最大，显著高于T7和CK。

在胸径性状上（图2-b），各处理增量均大于CK，其中T8处理增量最大，显著高于T7和CK。

在单株材积性状上（图2-c），各处理增量均大于CK，其中T8、T5处理增量最大，均显著高于CK。

在单位面积蓄积量性状上（图2-d），各处理增量均小于CK，其中T7、T9处理增量最小，显著低于CK。

以上结果说明杉木近熟林经密度控制和追肥处理后，各处理均比CK效果明显，能显著提高近熟林生长性状水平，尤其是T8处理能对杉木近熟林生长起到一定的促进作用。

2.3杉木近熟林经密度控制和追肥处理后材种结构变化对处理前、后出材量与出材率的变化情况进行统计分析，结果如图3。

从出材量上看，相对于中径材和大径材，处理前后的小径材出材量均最少（图3-a）；小径材处理前后的出材量呈现减少的趋势，说明所有处理均在减少小径材出材量。

处理前后的中径材出材量相当（图3-b），说明所有处理引起中径材出材量变化效果不明显。

处理前后大径材出材量均在增加，增加的程度在不同处理间有差异（图3-c），说明所有处理引起大径材出材量明显增加，只是不同处理引起的增加程度有所不同。

从出材率上看，小径材出材率变化情况显示所有处理的出材率均减少（图3-d）。

处理前后中径材出材率变化情况与小径材一致，各处理均在减少（图3-e）。

而大径材处理前后各处理的出材率均在增加（图3-f），其中，T2处理后比处理前增加8.26个百分点。

注：a、b、c分别表示不同处理前后小径材、中径材和大径材的出材量；d、e、f分别表示不同处理前后小径材、中径材和大径材的出材率。

2.4杉木近熟林改培大径材林的适宜密度控制及追肥处理方案选择按正交试验设计统计方法，分别对各试验处理生长性状增量和大径材出材量及出材率变化情况进行统计分析（表3～6）。

表3、表4显示，影响树高、胸径和单株材积3个性状增量的各个正交试验因子作用效应较为一致，因素主次依次为尿素（B）、过磷酸钙（C）、密度（A），最佳因素组合稍有差异，树高、胸径的最佳因素组合为A2B2C1（其中树高增量A2与A3效应相同）；单株材积增量最佳因素组合为A3B3C1。

综合来看，树高、胸径和单株材积3个生长性状对试验因子较一致的因素组合为：密度因子（A）为600～900株/hm2、尿素因子（B）为100～200 g、过磷酸钙0 g。

较小的栽培密度和较低的追肥水平就能使生长性状获得一定的提高。

对于单位面积
蓄积增量，因素主次依次为密度（A）、过磷酸钙（C）、尿素（B），最佳因素组合为
A1B2C2，说明单位面积蓄积量增量随保留密度增大而增加。

表5、6显示，影响大径材出材量及出材率增量的试验因子作用效应大小略有不同，前者因素主次依次为密度（A）、过磷酸钙（C）、尿素（B），后者因素主次依次为尿素（B）、密度（A）、过磷酸钙（C），但对于增加大径材出材量和提高大径材出材率的最优组合却一致，最佳因素组合均为A1B2C2或A2B2C2，即密度因子处于中等或中等偏高水平，尿素和过磷酸钙两因子均处于中等水平，最利于增加大径材出材量和出材率。

3讨论与结论
为了获得较好的拟合效果，本研究选取一次线性函数、二次函数、幂函数和指数函数等4种建模方法开展树高生长模型拟合分析，最终选取拟合优度高、符合林木生长规律的幂函数即y=4.055 2x0.482 5作为树高回归计算的最优函数模型。

较早的研究也获得相同的结论，如刘静等［13］在研究间伐保留密度和套种对杉木中龄林材种影响时，得出最优的树高生长模型为幂函数模型；陶长铸等［14］为筛选出适用于定向培育大、中径材的优良无性系，研究不同杉木无性系材种结构的差异分析时，拟合树高生长模型，得出最优模型为y=2.197 9x0.648 5。

尽管不同的研究得出的幂模型的系数和指数大小不同，但均为幂函数形式，不同试验点树高、胸径生长上存在一定差异导致数值大小不一致属正常现象，杉木的生长特性决定了幂函数模型是树高-胸径生长的最优模型，具有良好的拟合效果，是理想的树高-胸径生长模型选择。

关于林分材种变化规律分析，很多研究者都开展了深入研究探索，如杨桂娟等［15］研究杉木人工林材种结构间伐效应，得出不同间伐强度林分活立木规格材出材率随间伐强度和立地指数级的增大而增大；段爱国等［16］研究杉木林分直径时，发现林分直径变动系数随着林分年龄的增长总体上呈微弱增加的趋势，而且前期逐渐减小，郁闭后缓慢增大，高密度林分的直径变动系数较低密度的大，也更早地呈增大趋势。

与上述研究思路不同，本文主要采用不同的研究方法开展杉木林分材种结构的动态变化规律，通过对比处理前、后各处理间材种变化情况，发现不同处理均呈现出小径材、中径材出材量和出材率均在逐步减少，大径材出材量和出材率均在逐步增加的规律。

大径材增量最大的T2采用保留密度1200株/hm2、施尿素100 g/株、施过磷酸钙300 g/株，大径材出材率比对照提高2.95个百分点，量化地表述了杉木近熟林分的材种结构与种植密度和栽培管理措施的关系密切，这也说明合理的种植密度和栽培管理措施对大径级种材形成起着决定性的作用。

2结果与分析
2.1树高-胸径生长模型
基于试验样方精准测定的树高、胸径值，参考相聪伟方法做系列回归分析［9］，构建了4种树高-胸径回归模型，4种模型方程的拟合如图1所示。

从拟合优度方面考虑（决定系
数），拟合较好的函数依次为：二次函数（R2=0.634 4）＞幂函数（R2=0.634）＞一次线性函数（R2=0.580 8）＞指数函数（R2=0.569 6）。

值得注意的是，二次函数在拟合结果中随胸径的增加出现了先增加后递减的异常情况，显然不符合树高生长的规律，因此选择拟合优度略低的幂函数即y=4.055 2x0.482 5作为树高回归计算的函数模型，用于后续生长性状及材种性状分析工作。

2.2杉木近熟林经密度控制和追肥处理前后生长情况分析对处理前、后的树高、胸径、单株材积和单位面积蓄积进行统计分析，发现试验林本底树高、胸径、单株材积、单位面积蓄积均值经疏伐和追肥处理后，均呈现增加趋势，处理前后增加对比情况见图2。

T检验分析结果显示，T6处理（间伐后保留密度900株/hm2，施尿素200g/株）的树高、胸径均达显著差异水平（图2-a、b）。

对各性状增量做多重比较，结果如图2-a、b、c所示。

在树高性状上（图2-a），各处理增量均大于T10（CK），其中T8处理增量最大，显著高于T7和CK。

在胸径性状上（图2-b），各处理增量均大于CK，其中T8处理增量最大，显著高于T7和CK。

在单株材积性状上（图2-c），各处理增量均大于CK，其中T8、T5处理增量最大，均显著高于CK。

在单位面积蓄积量性状上（图2-d），各处理增量均小于CK，其中T7、T9处理增量最小，显著低于CK。

以上结果说明杉木近熟林经密度控制和追肥处理后，各处理均比CK效果明显，能显著提高近熟林生长性状水平，尤其是T8处理能对杉木近熟林生长起到一定的促进作用。

2.3杉木近熟林经密度控制和追肥处理后材种结构变化对处理前、后出材量与出材率的变化情况进行统计分析，结果如图3。

从出材量上看，相对于中径材和大径材，处理前后的小径材出材量均最少（图3-a）；小径材处理前后的出材量呈现减少的趋势，说明所有处理均在减少小径材出材量。

处理前后的中径材出材量相当（图3-b），说明所有处理引起中径材出材量变化效果不明显。

处理前后大径材出材量均在增加，增加的程度在不同处理间有差异（图3-c），说明所有处理引起大径材出材量明显增加，只是不同处理引起的增加程度有所不同。

从出材率上看，小径材出材率变化情况显示所有处理的出材率均减少（图3-d）。

处理前后中径材出材率变化情况与小径材一致，各处理均在减少（图3-e）。

而大径材处理前后各处理的出材率均在增加（图3-f），其中，T2处理后比处理前增加8.26个百分点。

注：a、b、c分别表示不同处理前后小径材、中径材和大径材的出材量；d、e、f分别表示不同处理前后小径材、中径材和大径材的出材率。

2.4杉木近熟林改培大径材林的适宜密度控制及追肥处理方案选择按正交试验设计统计方法，分别对各试验处理生长性状增量和大径材出材量及出材率变化情况进行统计分析（表3～6）。

表3、表4显示，影响树高、胸径和单株材积3个性状增量的各个正交试验因子作用效应较为一致，因素主次依次为尿素（B）、过磷酸钙（C）、密度（A），最佳因素组合稍有差异，树高、胸径的最佳因素组合为A2B2C1（其中树高增量A2与A3效应相同）；单株材积增量最佳因素组合为A3B3C1。

综合来看，树高、胸径和单株材积3个生长性状对试验因子较一致的因素组合为：密度因子（A）为600～900株/hm2、尿素因子（B）为100～200 g、过磷
酸钙0 g。

较小的栽培密度和较低的追肥水平就能使生长性状获得一定的提高。

对于单位面积蓄积增量，因素主次依次为密度（A）、过磷酸钙（C）、尿素（B），最佳因素组合为
A1B2C2，说明单位面积蓄积量增量随保留密度增大而增加。

表5、6显示，影响大径材出材量及出材率增量的试验因子作用效应大小略有不同，前者因素主次依次为密度（A）、过磷酸钙（C）、尿素（B），后者因素主次依次为尿素（B）、密度（A）、过磷酸钙（C），但对于增加大径材出材量和提高大径材出材率的最优组合却一致，最佳因素组合均为A1B2C2或A2B2C2，即密度因子处于中等或中等偏高水平，尿素和过磷酸钙两因子均处于中等水平，最利于增加大徑材出材量和出材率。

3讨论与结论
为了获得较好的拟合效果，本研究选取一次线性函数、二次函数、幂函数和指数函数等4种建模方法开展树高生长模型拟合分析，最终选取拟合优度高、符合林木生长规律的幂函数即y=4.055 2x0.482 5作为树高回归计算的最优函数模型。

较早的研究也获得相同的结论，如刘静等［13］在研究间伐保留密度和套种对杉木中龄林材种影响时，得出最优的树高生长模型为幂函数模型；陶长铸等［14］为筛选出适用于定向培育大、中径材的优良无性系，研究不同杉木无性系材种结构的差异分析时，拟合树高生长模型，得出最优模型为y=2.197 9x0.648 5。

尽管不同的研究得出的幂模型的系数和指数大小不同，但均为幂函数形式，不同试验点树高、胸径生长上存在一定差异导致数值大小不一致属正常现象，杉木的生长特性决定了幂函数模型是树高-胸径生长的最优模型，具有良好的拟合效果，是理想的树高-胸径生长模型选择。

关于林分材种变化规律分析，很多研究者都开展了深入研究探索，如杨桂娟等［15］研究杉木人工林材种结构间伐效应，得出不同间伐强度林分活立木规格材出材率随间伐强度和立地指数级的增大而增大；段爱国等［16］研究杉木林分直径时，发现林分直径变动系数随着林分年龄的增长总体上呈微弱增加的趋势，而且前期逐渐减小，郁闭后缓慢增大，高密度林分的直径变动系数较低密度的大，也更早地呈增大趋势。

与上述研究思路不同，本文主要采用不同的研究方法开展杉木林分材种结构的动态变化规律，通过对比处理前、后各处理间材种变化情况，发现不同处理均呈现出小径材、中径材出材量和出材率均在逐步减少，大径材出材量和出材率均在逐步增加的规律。

大径材增量最大的T2采用保留密度1200株/hm2、施尿素100 g/株、施过磷酸钙300 g/株，大径材出材率比对照提高2.95个百分点，量化地表述了杉木近熟林分的材种结构与种植密度和栽培管理措施的关系密切，这也说明合理的种植密度和栽培管理措施对大径级种材形成起着决定性的作用。