帽兒山林區主要樹種樹高與胸徑之間的關系分析

張 敏，顧鳳歧，董希斌

(1.東北林業大學 理學院，哈爾濱 150040；2.東北林業大學 繼續教育學院，哈爾濱 150040；3.東北林業大學 工程技術學院，哈爾濱 150040)

樹高和胸徑是林分的兩個重要因子，它們既是林分的數量指標又是林分的質量指標；是森林調查和經營中最重要的測量因子[1]；常用來計算立木材積、立地指數和森林生長等相關的重要變量。樹木胸徑測定簡單、方便、準確，相對來說樹高測量比較費時費力，而且還會產生很大誤差[2]，鑒于這種情況，本文在調查和研究時，僅僅測量了一部份的樹高，其它的樹高就可以通過不同樹種的樹高胸徑模型來計算出樹高，所以胸徑樹高的模型，在森林的調查和研究中，被人們越來越多的展開研究。因此，本文主要以黑龍江省帽兒山林區的主要樹種為研究對象，評價了7個常見樹高-胸徑模型，選擇適合帽兒山林區主要樹種的樹高-胸徑模型，為該區域開展森林資源調查和結構調整、林分生長等方面提供理論基礎[3]。

1 研究區概況

本研究地區為黑龍江省帽兒山林場，該林場位于黑龍江省東南部，距哈爾濱市100 km左右，屬尚志市所轄。東部以自然山脈與尚志市黑龍宮、小九林場相鄰，南部以哈綏鐵路與國營林場局所轄的帽兒山林場為界，西部和北部以自然分水嶺為界與阿城市平山林場、山河林場相接壤。該地區屬溫帶季風氣候，并具明顯的大陸性，四季分明，冬長夏短。冬季寒冷干燥，夏季空氣濕熱，春季氣候干燥蒸發量大，秋季溫度略高于春季。年平均氣溫2.8℃，氣溫≥10℃初始至終止日數153 d、連續日數平均148 d，≥10℃的年積溫2 582℃，年日照時數2 471.3 h，無霜期120～140 d，年降水量723.8 mm，集中于6、7、8月，年蒸發量1 093.9 mm，年平均相對濕度70%，年太陽輻射總量124.45kcal/cm2，該林場類型多樣而具有代表性。森林類型有：硬闊葉林、軟闊葉林、針闊混交林。主要包括：楊樹林、白樺林、紫椴林、楓樺林和水曲柳林等。

2 數據的收集和研究方法

在黑龍江省帽兒山林區設立標準地，共采集胸徑為4.5～60 cm，樹高為1～100 m的樣本資料410株，樣本的胸徑分布基本上涵蓋所有的徑階，主要樹種的樣本株數基本上都大于40株，滿足統計要求，對試驗測得的數據用SPSS17.0和EXCL2007進行統計分析[4-5](見表1)；通過處理得到了各種樹的胸徑平均值、最大值和最小值；以及樹高的平均值、最大值和最小值。SPSS是美國斯坦福大學三位研究生開發的世界上最早的統計分析軟件，應用于自然科學、技術科學及社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的統計與繪圖功能、深入的數據分析能力、使用方便和功能齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。

表1 各樹種胸徑和樹高因子統計

3 數學模型的建立

通過SPSS17.0，對已得到的各樹種胸徑和樹高因子統計數據分別選用線性模型、對數曲線模型、二次曲線模型、三次曲線模型、復合曲線方程、冪函數曲線模型和生長曲線模型等7種常見的樹高-胸徑模型[6]來模擬主要樹種(楊樹、白樺、紫椴、楓樺、水曲柳)，根據主要樹種的D和H對7種模型進行回歸分析，用SPSS17.0合成其結果如圖1～圖5所示，及見表2～表6。

圖1 楊樹樹高與胸徑的相關曲線

圖2 白樺樹樹高與胸徑的相關曲線

圖3 紫椴樹樹高與胸徑的相關曲線

圖4 楓樺樹樹高與胸徑的相關曲線

圖5 水曲柳樹樹高與胸徑的相關曲線

從圖1～圖5和表2～表6可以看出，帽兒山林區的5種主要樹種樹高與胸徑的散點分布，繪制的曲線因為樹種不同擬合的曲線模型也不同，7種曲線回歸分析所有的曲線模型均達到極顯著水準P﹤0.01，說明兩者相關性很好[6]。相關指數R的大小表示了回歸曲線方程估測可靠性的高低[7]，因此可以選擇相關指數R最大所對應的模型為樹高與胸徑關系的最優模型。

表2 楊樹樹高與胸徑的7種曲線擬合結果

注：H為樹高，D為胸徑

表3 白樺樹樹高與胸徑的7種曲線擬合結果

注：H為樹高，D為胸徑

表4 紫椴樹樹高與胸徑的7種曲線擬合結果

注：H為樹高，D為胸徑

表5 楓樺樹樹高與胸徑的7種曲線擬合結果

注：H為樹高，D為胸徑

表6 水曲柳樹樹高與胸徑的7種曲線擬合結果

注：H為樹高，D為胸徑

4 結論與分析

通過SPSS17.0，比較7種常見的樹高-胸徑模型[6]所模擬的曲線回歸分析，根據相關指數R的大小可以得出帽兒山林區里5種主要樹種的最優模型。

楊樹的樹高-胸徑冪函數曲線模型R值為9.25，則可以得出楊樹的胸徑樹高在冪函數狀態下的相關性最強，胸徑樹高基本滿足于冪函數，所以最優模型形式為冪函數，底數是4.383，冪為0.418方程式為：

H=4.383D0.418。

通過對R的比較得出，白樺樹、紫椴樹、楓樺樹的樹高-胸徑最優模型形式為三次曲線模型，方程式分別為：

白樺樹：H=4.785+0.721D-0.008D2-0.00005D3。
紫椴樹：H=3.985+0.787D-0.013D2-0.00009D3。
楓樺樹：H=6.345+0.769D-0.01D2-0.000047D3。

水曲柳的樹高-胸徑模型中增長曲線模型R值最大，最優模型形式為增長曲線模型，方程式為：

H=e1.992+0.043D。

通過各樹種對7種樹高-胸徑模型的對比分析，回歸曲線模型用于對帽兒山林區主要樹種的研究表現出了良好的模擬性能，但模擬的結果因不同的模型存在差異。當然，多個模型的研究和分析克服了用單個模型所建立的樹木因子模型的缺陷，為準確描述林區樹木的生長規律提供理論依據[8]。模型擬合的精度取決于模型的類型和樹種的差異；對于相同模型，不同的樹種擬合所得到的精度不同；反之，對于同一樹種，不同的模型擬合的精度亦存在差異[9]。

林區樹木的生長過程受立地、密度和上層郁閉度等因數的影響及可調查年齡的限制[10-11]。本研究僅限于黑龍江帽兒山林區主要樹種的生長模型建立，以后可以對各個地區的不同的樹木建立生長模型，結合現代計算機應用技術，建立各樹種生長模型的圖像檔案，為森林資源的調查和結構調整及林分生長等方面提供理論基礎。

【參 考 文 獻】

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