基于冠幅直径和植株高度的灌木地上生物量估测方法研究
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7 02
北京师范大学学报 (自然科学版)
第 40 卷
型 W1 = b0 + b1 D2 H 略高 ,三次多项式模型 W3 = b0 + b1 ( D2 H) + b2 ( D2 H) 2 + b3 ( D2 H) 3 有最 高的 R2 值 ,因此选用 W3 = b0 + b1 ( D2 H) + b2 ( D2 H) 2 + b3 ( D2 H) 3 为估测模型. 表 4 是河蒴荛 花生物量三次多项式估测模型的参数. 图 2 是枝叶总干质量 (即植株地上生物量) 与 D2 H 关系 图 ,其他生物量与 D2 H 有形状相似的拟合曲线.
易测因子采用冠幅直径和植株高度的生物量估测模型 ,生物量和灌木形态关系密切 ,因此 影响灌木形态的因素将影响估测模型相关系数的大小. 例如 ,当以 D2 H 为自变量时 ,体现了灌 木形态近似圆锥形的特征 ,灌木形态近似圆锥形的程度将会影响到相关系数的大小. 灌木生长 状况因其立地条件存在一定的差异 ,可能出现同种灌木在不同立地条件下的估测模型. 因此 , 在研究区外考察河蒴荛花地上生物量 ,如应用本文建立的估测模型则需进一步验证. 灌木年龄 也影响估测模型的 R2值 ,Bryant[16]指出 , 灌龄较小的灌木新生生物量要比灌龄较大的灌木同 体积生物量多 ,因此增加灌龄较大的大体积样本有助于明确生物量和体积之间的相关关系 ,从 而提高 R2值. 本文 100 个样本去除体积最大的 10 个样本后各种回归模型的相关系数明显降 低 ,同 Bryant 的这个结论相一致.
回归模型形式复杂程度的增加 ,可以有效地提高 R2值. 用 Table Curve 这样的统计软件 , 可以通
过采用形式复杂的回归模型使 R2值接近 1. 研究者可以根据研究需要选用具有一定 R2值的估
测模型.
第 5 期
王 蕾等 : 基于冠幅直径和植株高度的灌木地上生物量估测方法研究
7 03Hale Waihona Puke Baidu
收稿日期 :2004204218
第 5 期
王 蕾等 : 基于冠幅直径和植株高度的灌木地上生物量估测方法研究
7 01
被沙生和旱生植物所取代. 河蒴荛花是该区分布面积和数量最大的灌木 ,此外该区还发育有酸 枣 ( Zizyhpus jujuba) 和杠柳 ( Periploca sepium) . 草本层主要以猪毛菜 ( Salsola collina) 、软毛虫实 ( Corispermum puberulum) 、狗尾草 ( Setaria viridis) 和白羊草 ( Bothriochloa ischaemum) 为主.
D , D2 , D3 , H , DH 和 D2 H 的相关系数
在 0. 01 显著性水平上都较高 , 其中
D2 H 与生物量之间的相关性最好. 据 此 ,我们选择 D2 H 为回归模型的自变
图 1 100 株河蒴荛花高度分布
量.
表 2 100 株河蒴荛花变量的相关分析
变量
枝 、叶总干质量 枝 、叶总鲜质量
cm. 植株平均高度为 71. 92 cm ,最大值与最小值相差 71 cm. 但是 ,100 株河蒴荛花高度分布基
本呈正态分布( 图 1) ,说明植株样本能
够代 表 当 地 河 蒴 荛 花 的 实 际 生 长 状
况.
表 2 是生物量与冠幅直径和植株
高度等变量之间的相关分析结果 ,可
见总生物量和枝 、叶各部分生物量与
关键词 灌木 ; 地上生物量 ; 估测方法 ; 河蒴荛花 分类号 Q 948. 2
灌木是生态系统的重要类型之一 ,因其地上多分枝的茎与近地的树冠具有很强的防风固 沙保持水土的能力 ,地下根系分布深而广具有很强的抗旱能力 ,从而在生态保护 、恢复和重建 中起着重要作用. 灌木生物量是灌木群落和生态系统研究的一个重要指标 ,然而 ,与乔木和草 本植物生物量的研究相比国内外对灌木生物量的研究少得多. 到目前为止 ,灌木生物量的测定 仍主要采用直接收割法 ,此方法费时费力[129] . 因此 ,简便快捷的灌木生物量测定方法有助于推 动灌木生物量研究工作的进一步开展 ,同时在资源调查 、生态保护和环境建设等方面具有实际 意义. 采用易测因子估测灌木地上生物量以及枝和叶 (光合器官) 生物量的方法大大减少了灌 木生物量测定的工作量 ,受到国内外学者的关注. 目前国内探讨较多的易测因子是植株高度和 地径[10213 ] ,实际上 ,冠幅直径和生物量之间的关系密切且早已被关注[14217 ] ,冠幅直径和植株高 度能够更好地体现灌木的形态特征 ,从而建立更直观的地上生物量估测模型.
枝干质量 枝鲜质量 叶干质量 叶鲜质量
D H
D
0. 811 0. 824 0. 782 0. 797 0. 744 0. 744
-
D2
0. 825 0. 840 0. 791 0. 805 0. 794 0. 768
0. 524
D3
0. 826 0. 845 0. 788 0. 801 0. 803 0. 782
复杂 ,建立和使用都比较繁琐. 李凤山[11] 采用植
R2 = 0. 814.
株高度和地径利用二元复相关方法建立估测模型 , 但标准误差较大. 王庆锁[14]采用冠幅直径
和植株高度建立线性回归方程 Y = a + bX ,得到 X 为冠幅直径和冠幅直径与植株高度的积时 ,
R2都在 0. 82 以上. Harniss[18 ]采用植株高度 H 和冠幅周长 C 建立方程 W = 010167 HC1. 25 , R2 =
( 1) 北京师范大学中国沙漠研究中心 ,环境演变与自然灾害教育部重点实验室 , 100875 ,北京 ;2) 四川师范大学资源与环境学院 , 610066 ,成都 ∥第一作者 27 岁 ,女 ,博士生)
摘要 采用冠幅直径和植株高度两个易测因子 ,以河蒴荛花为例 ,用数理统计方法构建了该 灌木地上生物量和枝 、叶生物量估测模型.
3 讨论
姜凤岐[10] 在国内最先利用数量化理论建立
易测因子的估测模型 , 所采用的易测因子是根据
图 2 枝叶总干质量与 D2 H 关系图
乔木生物量估测的植株高度和地径. 该模型形式 Y = - 33. 92 + 6. 53 E - 4 X - 9. 86 E - 10 X2 + 7. 05 E - 16 X3 ,
2004 年 10 月 第 40 卷 第 5 期
北京师范大学学报 (自然科学版) Journal of Beijing Normal University (Natural Science)
Oct. 2004 Vol. 40 No. 5
基于冠幅直径和植株高度的灌木地上 生物量估测方法研究 3
王 蕾1) 张 宏2) 哈 斯1) 郑秋红1) 刘连友1)
0. 502
H
0. 670 0. 627 0. 703 0. 703 0. 536 0. 458 0. 539
-
DH
0. 869 0. 852 0. 869 0. 876 0. 773 0. 712
-
D2 H
0. 888 0. 884 0. 872 0. 881 0. 817 0. 770
-
表 3 是由 D2 H 建立的 4 种相关系数较高的回归模型的 R2值和 F 值 ,可见指数模型 W0 = aexp ( bD2 H) 的 R2值最低 ,二次多项式模型 W2 = b0 + b1 ( D2 H) + b2 ( D2 H) 2 的 R2 值比线性模
平均值
105. 73 207. 52 64. 89 105. 68 40. 84 101. 84 67. 97 71. 92
最小值
17. 18 40. 75 7. 50 13. 33 8. 57 24. 20 38. 50 42. 00
最大值
449. 73 778. 25 295. 00 448. 89 154. 73 398. 26 105. 00 113. 00
株高度作为易测因子较地径和植株高度好. 本文中生物量与 D2 H 的相关系数比与 DH 的相关
系数高 ,这与 Lyon[19]揭示的体积和生物量的关系要比面积与生物量的关系更紧密相一致.
本文线性模型和二次多项式模型都有令人满意的 R2值 , 但是三次多项式模型 R2值更高 ,
经考察四次多项式模型的 R2值比三次多项式模型的 R2值还要高 , 但提高幅度微小 , 可见随着
1 方法
研究区位于内蒙古高原与华北平原过渡地带的怀来盆地. 该区年平均温度为 8. 9 ℃,多年 平均降水量 385 mm ,土壤为沙质褐土 ,植被属于森林草原植被类型. 由于长期放牧和垦荒 ,草 场退化十分严重 ,并存有大面积的开垦裸地. 乔木层已基本消失 ,灌木层有所发育 ,主要植物已
3 国家“十 五”科 技 攻 关 计 划 资 助 项 目 ( 2002BA517A04 , 2002BA517A13 ) ; 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 规 划 资 助 项 目 ( G2000018604)
0. 77. Rittenhouse[17]采用植株高度和冠幅直径分别考察了一元回归和二元回归建立的对数回
归方程. Bryant[16]采用冠幅直径和植株高度 ,以体积 V =πr2 h/ 3 为自变量考察多种回归方程.
由此可见 ,灌木地上生物量估测模型形式多样 , 但从简便性和准确性考虑 , 采用冠幅直径和植
W3
b1
b2
7E- 4 - 1E- 9
0. 0012 - 2 E - 9
4 E - 4 - 5 E - 10
6 E - 4 - 7 E - 10
3 E - 4 - 5 E - 10
6E- 4 - 1E- 9
b3 7 E - 16 1 E - 15 3E- 6 5 E - 16 4 E - 16 8 E - 16
0. 791 183. 10
0. 763 156. 00
0. 777 169. 41
0. 687 106. 32
0. 617
78. 28
表 4 河蒴荛花生物量估测模型
W1
R2
F
0. 788 364. 28
0. 781 349. 49
0. 761 311. 61
0. 776 339. 99
0. 667 196. 71
0. 593 142. 72
W0
R2
F
0. 724 256. 56
0. 733 269. 49
0. 681 208. 93
0. 696 224. 32
0. 633 169. 31
0. 578 134. 29
变量
枝 、叶总干质量 枝 、叶总鲜质量
枝干质量 枝鲜质量 叶干质量 叶鲜质量
b0 - 33. 92 - 41. 34 - 21. 11 - 29. 45 - 12. 81 - 11. 89
表 3 各种回归模型的 R2 和 F 值
变量
枝 、叶总干质量 枝 、叶总鲜质量
枝干质量 枝鲜质量 叶干质量 叶鲜质量
W3
R2
F
0. 814 140. 16
0. 810 136. 85
0. 772 108. 15
0. 786 117. 35
0. 728
85. 83
0. 649
59. 25
W2
R2
F
0. 795 187. 84
标准差
69. 46 126. 62 46. 38 71. 52 25. 95 63. 49 15. 22 14. 08
变异系数
0. 66 0. 61 0. 71 0. 68 0. 64 0. 62 0. 22 0. 20
约 18 倍 ,枝 、叶总干质量最大值与最小值相差约 25 倍. 冠幅直径最大值与最小值相差 66. 5
河蒴荛花 ( Wikstroemia chamaedaphne) 是一种普遍分布于北京远郊及毗邻地区具有多种用 途的灌木. 该灌木是该区退化生态系统中比草本更接近顶级的一种植被类型 ,在当地生态系统 中占有重要地位. 本文根据野外调查结果 ,应用数理统计方法建立了由冠幅直径和植株高度构 建的河蒴荛花地上生物量和枝 、叶生物量估测模型 ,为利用易测因子估测灌木地上生物量的方 法及其应用提供参考.
2001 年 9 月在怀来盆地南缘官厅水库南岸的冲积扇上随机选取 100 株河蒴荛花 ,测定其 冠幅直径 (垂直交叉 ,测 2 组) 和植株高度 ,然后齐地面整株割下 ,将叶和枝分离 ,测定鲜质量. 再将其放入 80 ℃的烘箱烘干 ,测定其干质量. 根据所得数据进行统计分析 ,建立估测模型.
2 结果与分析
表 1 100 株河蒴荛花变量统计分析
表 1 是随机选取的 100 株河蒴荛花的生物量 ( W) 、冠幅直径 ( D) 和植 株高 度 ( H) 的 基 本 统 计 量 ,可以看出河蒴荛花的 个体差异较大. 枝 、叶总鲜 质量最大值与最小值相差
变量
枝 、叶总干质量/ g 枝 、叶总鲜质量/ g
枝干质量/ g 枝鲜质量/ g 叶干质量/ g 叶鲜质量/ g 冠幅直径/ cm 植株高度/ cm