桉樹、相思、濕地松生物量估算系數差異特征及其影響因素

劉曉華，杜阿朋，許宇星，王志超，黃潤霞，竹萬寬*

桉樹、相思、濕地松生物量估算系數差異特征及其影響因素

劉曉華1，杜阿朋2，許宇星2，王志超2，黃潤霞2，竹萬寬2*

（1. 廣東湛江紅樹林國家級自然保護區管理局，廣東 湛江 524088；2. 中國林業科學研究院速生樹木研究所，廣東 湛江 524022）

對已出版或發表的我國不同地點的桉樹（主要包括尾巨桉、巨尾桉、尾葉桉和尾細桉等）、相思（主要包括馬占相思、黑木相思、大葉相思、臺灣相思和肯氏相思等）和濕地松生物量數據進行收集、整理和篩選，分析不同人工林生物量3個常見估算系數（生物量轉換與擴展系數BCEF、生物量擴展系數BEF和根莖比）的差異特征以及與林分結構特征（林齡、胸徑、樹高、林分密度、林分蓄積量）、氣候因子（年均氣溫、年均降水量）和地形因子（海拔）的關系。結果表明：桉樹、相思、濕地松人工林的BCEF平均值分別為0.66 Mg·m?3、0.98 Mg·m?3、0.69 Mg·m?3，BCEF平均值分別為1.26、1.61、1.66，平均值分別為0.19、0.23、0.22。桉樹林生物量估算系數的主要影響因子為樹高和林分密度，相思林生物量估算系數主要受胸徑和蓄積量影響。濕地松林生物量估算系數受林分結構特征影響不大，主要受到氣候因子（年均溫度、年均降水量）和地形因子（海拔）影響。因此，在估算區域尺度人工林生物量時應考慮林分結構特征及氣候和地形因子引起的生物量估算系數差異。

桉樹；相思；濕地松；生物量估算系數；影響因子

森林生態系統是陸地生態系統的主體，對陸地植物總固碳量和碳儲量的貢獻率分別達82.5%和33% ～ 46%，在調節全球碳平衡及減緩溫室氣體濃度上升中具有不可替代的作用[1-2]。森林生物量是評估森林碳收支過程的重要指標，提高其估算精度對于量化森林生態系統固碳效率、森林可持續發展及評估氣候變化等至關重要[3-4]。政府間氣候變化委員會（IPCC）發布的《土地利用、土地利用變化和林業的優良做法指南》和《2006 IPCC國家溫室氣體清單編制指南》均建議使用生物量估算參數法評估區域森林生物量[5]。常用的森林生物量估算系數包括生物量轉換與擴展系數（BCEF）、生物量擴展系數（BEF）、根莖比（）和基本木材密度（D）等。相關研究表明，生物量估算系數隨森林類型、林齡、林分密度、立地條件等變化表現出很大差異[5-7]。因此，研究生物量估算系數與影響因子間的關系，對提高森林生物量估算精度意義重大。

桉樹（spp.）、相思（spp.）、濕地松（）是我國南方常見的造林樹種，本研究利用收集整理的桉樹、相思、濕地松林生物量數據，分析BCEF、BEF和估算系數的差異特征及主要影響因子，以期為提高區域尺度森林碳收支評估準確度提供科學依據。

1 研究方法

1.1 數據來源及篩選

收集整理CNKI中國知網數據庫和萬方數據庫已發表或出版的144篇文獻（其中桉樹52篇，相思60篇，濕地松32篇），共543（桉樹248條，相思182條，濕地松113條）條生物量實測數據，數據指標包括：研究區（試驗地），經緯度（°），海拔（m），年均氣溫（℃），年均降水量（mm），林齡（年），平均胸徑（cm），平均樹高（m），林分密度（株·hm?2），林分蓄積量（m3·hm?2），樹干、樹皮、樹枝、樹葉、樹根生物量（Mg·hm?2）和喬木地上部分、地下部分生物量（Mg·hm?2）等。數據篩選原則按照竹萬寬等[5,8]文中所述。數據來源見表1。

表1 數據來源

1.2 生物量估算公式

IPCC提倡的森林生物量計算基于生物量和蓄積量的轉換系數，計算公式[90]為：

BCEF=/（1）

BEF=/（2）

=/（3）

式中為地上部分生物量（Mg·hm?2），為樹干生物量（Mg·hm?2），為地下部分生物量（Mg·hm?2），為蓄積量（m3·hm?2）。

1.3 數據分析

采用單因素方差分析法分析桉樹、相思、濕地松生物量估算系數的差異特征，Pearson相關性分析法分析生物量估算系數與影響因子的關系特征，回歸分析建立生物量估算系數與影響因子的關系模型。

2 結果與分析

2.1 生物量估算系數差異特征

由圖1可知，相思人工林生物量估算系數BCEF平均值（0.98±0.09 Mg·m?3）顯著高于桉樹（0.66±0.01 Mg·m?3）和濕地松（0.69±0.15 Mg·m?3），BEF表現為相思（1.61±0.06）和濕地松（1.66±0.11）顯著高于桉樹（1.25±0.02），表現為三個樹種之間無顯著差異。

2.2 生物量估算系數與影響因子的相關性分析

由圖2可知，桉樹生物量估算系數BCEF與樹高和蓄積量呈極顯著負相關，BEF與樹高、林齡、胸徑、蓄積量呈極顯著負相關，僅與蓄積量呈極顯著負相關；相思生物量估算系數BCEF與胸徑、樹高、蓄積量呈極顯著負相關，BEF與胸徑、樹高、蓄積量、林齡呈極顯著負相關，僅與蓄積量、樹高呈極顯著負相關；濕地松生物量估算系數BCEF、BEF、與林分結構特征因子均不存在顯著相關性。

圖中不同小寫字母表示差異顯著（P<0.05）。Different lowercase letters on the bars indicate significant differences among treatments (P<0.05).

Age 林齡；DBH 平均胸徑；H 平均樹高；D 林分密度；V 林分蓄積量。Age: stand age; DBH: mean diameter at breast height; H: mean tree height; D: stand density; V: stand volume.

由圖3可知，桉樹生物量估算系數BCEF、BEF與海拔、降水量及氣溫的相關性均不顯著，與海拔呈極顯著正相關；相思生物量估算系數BCEF、與氣溫分別呈顯著、極顯著負相關；濕地松生物量估算系數BCEF與氣溫呈顯著正相關，BEF與海拔、氣溫呈顯著正、負相關，僅與降水量呈顯著正相關。

由圖4可知，桉樹生物量估算系數BCEF、BEF與樹高的關系分別符合線性和二次多項式模型，BCEF隨樹高增大而減小，說明隨著桉樹的樹高生長，地上部分中的樹干所占生物量比重逐漸增大。桉樹BEF隨樹高增大先出現減小趨勢，在樹高達到16.7 m后出現增大趨勢，說明在桉樹的生長前期，樹干生物量積累速率較樹枝、樹葉快，而生長后期樹干生物量積累速率相比于生長前期較樹枝、樹葉有所減小。與林分密度符合對數函數模型，隨林分密度增大而減小，說明隨著桉樹的生長，根系所占生物量比例一直在減小，這主要是由于地上部分生物量積累速率較地下部分更快。

相思生物量估算系數BCEF、BEF與胸徑的關系分別符合對數和二次多項式模型，均隨胸徑增大而減小，表明隨著相思的徑向生長，樹干部分所占生物量比例逐漸增大。與蓄積量的關系符合冪函數模型，隨蓄積量的增大急劇減小后趨于平緩，表明相思生長后期地上與地下部分生物量所占比例基本維持不變。

濕地松生物量估算系數與林分結構特征因子的回歸關系不明顯。

ASL 海拔；T 年均氣溫；P 年均降水量。ASL: altitude; T: average annual temperature; P: average annual precipitation.

Age 林齡；DBH 平均胸徑；H 平均樹高；D 林分密度；V 林分蓄積量。Age: stand age; DBH: mean diameter at breast height; H: mean tree height; D: stand density; V: stand volume.

由圖5可知，桉樹生物量估算系數與海拔的關系符合線性模型，隨海拔升高而增大。相思生物量估算系數BCEF、BEF、分別與氣溫、海拔、氣溫呈指數、冪函數、冪函數模型，均隨影響因子增大而減小。濕地松生物量估算系數BCEF、BEF、分別與氣溫、海拔、降水量符合線性、線性、指數函數模型，均隨影響因子增大而增大。

ASL 海拔；T 年均氣溫；P 年均降水量。ASL: altitude; T: average annual temperature; P: average annual precipitation.

3 討論與結論

BCEF表征林分生物量和蓄積量之間的關系，本研究中，桉樹、相思、濕地松人工林的BCEF平均值分別為0.66、0.98、0.69 Mg·m?3，其中，桉樹和濕地松BCEF與亞熱帶闊葉林接近（0.66 Mg·m?3），而相思BCEF則遠高于桉樹和濕地松，可能是由于相思樹干和樹枝生物量所占比例較大[8]，地上部分生物量相對較大。

BEF和表征林分器官生物量的分配狀況。本研究中，桉樹BEF平均值（1.26）低于溫帶闊葉林（1.4）和部分亞熱帶常綠闊葉林（1.39），相思（1.61）和濕地松（1.66）則高于溫帶和部分亞熱帶常綠闊葉林，但三者都低于熱帶闊葉林（3.4）[91]。桉樹屬于速生樹種，自然整枝能力較強，且冠幅較小，樹枝、樹葉生物量占比小于相思、濕地松及其他常綠闊葉樹種，且樹干生物量占比高于其他樹種[5]，因此桉樹BEF平均值較小。桉樹平均值（0.19）低于相思（0.23）和濕地松（0.22），且三者均低于IPCC報告的部分闊葉林（0.24 ～ 0.46），可能是因為桉樹、相思、濕地松適生區降水量較大，土壤水分條件較充足，減弱了植株生物量向根系的分配。

林分結構特征對生物量估算系數的影響在不同樹種之間存在較大差異。本研究中，桉樹生物量估算系數的主要影響因子為樹高和林分密度，相思生物量估算系數則主要受到胸徑和蓄積量的影響，濕地松生物量估算系數與林分結構特征的關系特征不明顯，但卻受到氣候因子（溫度和降水量）和地形因子（海拔）較大影響。因此，在對不同樹種生物量估算時，應考慮林分結構特征（樹高、胸徑、林分密度、蓄積量等）、氣候因子（溫度、降水量）及地形因子（海拔）等對生物量估算系數的影響。

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Differences in Biomass Estimation Coefficients ofspp.,spp. andand Their Key Influencing Factors

LIU Xiaohua1, DU Apeng2, XU Yuxing2, WANG Zhichao2, HUANG Runxia2, ZHU Wankuan2*

(1. Zhanjiang Mangrove National Nature Reserve, Zhanjiang 524022, Guangdong, China; 2. Research Institute of Fast-growing Trees, Chinese Academy of Forestry, Zhanjiang 524022, Guangdong, China)

Data from published literature on biomass measurements ofspp. (including×,×,×and),spp. (including,,,and) andforests in different locations in China were collected and analyzed. The characteristics of three common estimation coefficients of biomass (biomass conversion and expansion factor BCEF, biomass expansion factor BEF, and root/shoot ratio) in different forests and the relationship with stand structure characteristics (stand age, mean DBH, mean tree height, stand density, and standing volume), climatic factors (annual average temperature and annual average precipitation) and topographic factors (elevation) were summarized and differences examined. The results showed that the mean BCEF values ofspp.,spp., andforests averaged 0.66 Mg·m?3, 0.98 Mg·m?3and 0.69 Mg·m?3, respectively, the mean BEF values were 1.26, 1.61 and 1.66 respectively, and the meanvalues were 0.19, 0.23 and 0.22 respectively. The main factors influencing the biomass estimation coefficients offorests were tree height and stand density, while the biomass estimation coefficients offorests were mainly affected by DBH and stocking volume. Estimated biomass coefficients forforests were not significantly influenced by stand structural characteristics, but mainly by climatic factors (mean annual temperature, mean annual precipitation) and topographic factors (elevation). Therefore, differences in biomass estimation coefficients due to stand structure characteristics and climatic and topographic factors should be taken into account when estimating biomass of planted forests at the regional scale.

spp.;spp.;; estimation coefficients of biomass; impact factor

10.13987/j.cnki.askj.2023.04.002

S714.5

A

廣東省林業科技創新項目（2022KJCX020）；廣東省林業生態網絡監測平臺項目（2022CG644）

劉曉華（1991— ），女，碩士，研究方向為人工林生態監測。E-mail: liuxh324@163.com

竹萬寬（1989— ），男，助理研究員，從事森林生態學研究。E-mail:zwk_2015@163.com