基于毛竹胸徑和稈高對(duì)竹材產(chǎn)量估算模型的構(gòu)建

何仁華，邱永華，徐 佳，孔 振，董大川，高培軍*

（1. 浙江省衢州市衢江區(qū)林業(yè)局，浙江 衢州 324022；2. 浙江省遂昌縣林業(yè)局，浙江 遂昌 323300；3. 浙江農(nóng)林大學(xué)亞熱帶林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，浙江 臨安 311300）

基于毛竹胸徑和稈高對(duì)竹材產(chǎn)量估算模型的構(gòu)建

何仁華1，邱永華2，徐 佳1，孔 振3，董大川3，高培軍3*

（1. 浙江省衢州市衢江區(qū)林業(yè)局，浙江 衢州 324022；2. 浙江省遂昌縣林業(yè)局，浙江 遂昌 323300；3. 浙江農(nóng)林大學(xué)亞熱帶林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，浙江 臨安 311300）

以毛竹（Phyllostachys heterocycla cv. pubescens）為研究對(duì)象，通過(guò)測(cè)定3度毛竹、4度毛竹砍伐后的胸徑、稈高和稈重等因子，建立毛竹胸徑、稈高與稈重的多元線性方程：Y1= 8.336X1＋2.882X2－70.954（模型的回歸系數(shù)為0.933），Y2= 8.613X1＋2.670X2－69.310（模型的回歸系數(shù)為0.982），其中，X1為胸徑，X2為稈高，Y1為3度（5年生）毛竹稈重，Y2為4度（7年生）毛竹稈重，經(jīng)檢驗(yàn)方程具有實(shí)際意義，可以作為毛竹竹材采伐量快速估算模型。

毛竹；胸徑；稈高；稈重；回歸分析

毛竹（Phyllostachys heterocycla cv. pubescens）是我國(guó)竹類資源中分布面積最大，經(jīng)濟(jì)價(jià)值最高的筍竹兩用竹種[1~3]。竹材產(chǎn)量是衡量竹林經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)之一，在生產(chǎn)中通常采用經(jīng)驗(yàn)估算法。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)竹子生物量進(jìn)行了大量研究，王太鑫等在對(duì)巴山木竹種群生物量結(jié)構(gòu)研究表明，同一齡級(jí)的個(gè)體，單株竹葉構(gòu)件的重量和稈的胸徑與高度之間，以及稈的胸徑與高度相近的個(gè)體，單株竹葉構(gòu)件的重量和個(gè)體年齡之間，必然具有更加顯著的相關(guān)關(guān)系[4]。魯順保等通過(guò)對(duì)江西省14個(gè)毛竹主產(chǎn)區(qū)不同立地條件毛竹生物量的研究結(jié)果表明，海拔與立竹度、胸徑、郁閉度和竹腔厚顯著相關(guān)，竹材重量隨海拔升高而減小[5]。洪偉等對(duì)毛竹枝、葉生物量模型研究表明，毛竹枝、葉生物量是毛竹生態(tài)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和生態(tài)指標(biāo)最基本的數(shù)量特征，闡述了林分各因子與毛竹枝、葉生物量之間的相互關(guān)系進(jìn)行線性和非線性數(shù)學(xué)模型擬合[6]。黎曦等應(yīng)用生物量?jī)?yōu)化模型對(duì)毛竹林生物量的分配規(guī)律進(jìn)行研究，結(jié)果表明，用胸徑和竹高可以很好地?cái)M合毛竹竹稈、竹枝、地上部分、地下部分及總生物量模型[7]。陳輝等通過(guò)單株生物量與胸徑（D）、高度（H）、立竹量（N）及年齡（A）4因子之間的關(guān)系建立回歸模型，估算閩北毛竹林的生物量與生產(chǎn)力[8]。這些模型的建立，為估算竹林生產(chǎn)力提供了重要依據(jù)，但由于模型中參數(shù)指標(biāo)比較多，在快速估算竹材產(chǎn)量時(shí)應(yīng)用較少。

本文通過(guò)對(duì)毛竹胸徑、稈高與稈重等因子的調(diào)查，應(yīng)用回歸分析法建立毛竹胸徑、稈高與稈重的多元線性方程，為生產(chǎn)中毛竹竹材產(chǎn)量預(yù)測(cè)提供快速估算模型。

1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)地位于浙江省遂昌縣、衢江區(qū)毛竹林生產(chǎn)基地，屬中亞熱帶季風(fēng)氣候，溫暖濕潤(rùn)，四季分明，年平均氣溫為17.1℃，最高氣溫為40.1℃，最低氣溫為－9.7℃，年降水量為1 212.5 mm，≥10℃年積溫5 273.3℃。毛竹林土壤屬山地紅壤，pH5.3 ~ 6.0，土層深度均在60 cm以上。試驗(yàn)地竹林為毛竹筍竹兩用林，立竹密度2 700 ~ 3 300株/hm2，年齡結(jié)構(gòu)1度：2度：3度為2：2：2：1，立竹分布均勻。

2 材料和方法

2.1 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)材料為3度毛竹（5年生），4度毛竹（7年生）。

2.2 實(shí)驗(yàn)方法

2009年2－3月，在樣地調(diào)查的基礎(chǔ)上，采用抽樣方法，選取典型樣地，選擇年齡為3度、4度，胸徑分別約為8、10、12、14 cm毛竹各10株，按正常采伐伐倒全株，去掉竹枝葉和梢部，測(cè)量胸徑、稈高與稈重。將試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)輸入分析軟件SPSS13.0進(jìn)行線性回歸分析，建立毛竹胸徑、稈高與稈重的多元線性方程，對(duì)方程進(jìn)行檢驗(yàn)。

3 結(jié)果與分析

樣株測(cè)量結(jié)果見表1。

表1 樣株測(cè)量結(jié)果Table 1 Determination of culms

3.1 3度毛竹胸徑、稈高與稈重的回歸模型

將3度毛竹的數(shù)據(jù)輸入分析軟件SPSS13.0進(jìn)行線性回歸分析，建立毛竹胸徑、稈高與稈重的多元線性方程。

表2為模型綜述表。包括采用全回歸模型進(jìn)行擬合時(shí)模型的回歸系數(shù)（R）、回歸系數(shù)的平方值（R2）、調(diào)整的相關(guān)系數(shù)的平方值和估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差。從表中可以看出，2個(gè)自變量全部用作輸入變量，沒有變量剔除。因此，這兩個(gè)自變量對(duì)于因變量來(lái)說(shuō)都有相關(guān)性，都可以引入方程中去。模型的相關(guān)系數(shù)等于0.933，說(shuō)明自變量與因變量之間有比較好的相關(guān)性。R2= 0.870，表示這2個(gè)變量一起，可以解釋因變量87.0%的變異性。

表2 模型綜述Table 2 Summary of the model

表3為方差分析表，利用該表作回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。由于顯著性概率小于5%，所以拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為回歸系數(shù)不為零，回歸方程是有意義的。

表3 方差分析Table 3 Analysis of variance

表4為系數(shù)分析表。表中列出了常數(shù)項(xiàng)和各個(gè)自變量對(duì)應(yīng)的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（包括常數(shù)項(xiàng)和變量系數(shù)的取值以及標(biāo)準(zhǔn)誤差）、標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（Beta值）、t值和顯著水平（Sig.）。

表4 系數(shù)分析Table 4 Analysis of coefficient

綜合以上信息，用全回歸法最后得到的多元回歸方程式為：

R = 0.933。

式中，X1為胸徑（cm），X2為稈高（m），Y1為稈重（kg）。

3.2 4度毛竹胸徑、稈高與稈重的回歸模型

將4度毛竹的數(shù)據(jù)輸入分析軟件SPSS13.0進(jìn)行線性回歸分析，建立毛竹胸徑、稈高與稈重的多元線性方程。

表5為模型綜述表。從表5中可以看出，相關(guān)系數(shù)等于0.982，說(shuō)明自變量與因變量之間有比較好的相關(guān)性。R2= 0.964，表示這2個(gè)變量一起，可以解釋因變量96.4%的變異性。

表5 模型綜述Table 5 Summary of the model

表6 方差分析Table 6 Analysis of variance

表7 系數(shù)分析Table 7 Analysis of coefficient

綜合以上信息，用全回歸法最后得到的多元回歸方程式為：

R = 0.982。

式中，X1為胸徑（cm），X2為稈高（m），Y2為稈重（kg）。

4 小結(jié)與討論

4.1 小結(jié)

通過(guò)以上分析和檢驗(yàn)說(shuō)明胸徑、稈高與稈重具有線性關(guān)系，其線性回歸方程為：

經(jīng)檢驗(yàn)方程具有實(shí)際意義。

4.2 討論

影響毛竹竹材產(chǎn)量的因素很多。毛竹竹材產(chǎn)量與地理緯度影響較大，從毛竹分布的北緣到中心分布區(qū)、核心分布區(qū)受溫度和降水量的影響，毛竹高度發(fā)生明顯變化，單株稈重將明顯提高。此外，毛竹竹材產(chǎn)量還受到海拔、坡度、土壤質(zhì)地、人工施肥管理等的影響。在構(gòu)建快速估算模型時(shí)，可考慮根據(jù)地理環(huán)境條件、經(jīng)營(yíng)管理強(qiáng)度等因子，引入校正系數(shù)，以使估算結(jié)果更準(zhǔn)確。

[1] 周芳純. 世界竹類資源[J]. 竹類研究，1998（1）：4－10.

[2] 包英爽，李智勇. 國(guó)外竹產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)匯[J]. 世界竹藤通訊，2005（3）：78－83.

[3] 汪奎宏，李琴，高小輝. 竹類資源利用現(xiàn)狀及深度開發(fā)[J]. 竹子研究匯刊，2000，19（4）：72－75.

[4] 王太鑫，丁雨龍，李繼清，等. 巴山木竹種群生物量結(jié)構(gòu)研究[J]. 竹子研究匯刊，2005，24（1）：19－24.

[5] 魯順保，饒瑋，彭九生，等. 立地條件對(duì)毛竹生物量的影響研究[J]. 浙江林業(yè)科技，2008，28（4）：22－27.

[6] 洪偉，鄭郁善，邱爾發(fā)，等. 毛竹豐產(chǎn)林密度研究[J]. 林業(yè)科學(xué)，1998，34（1）：1－4.

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[8] 陳輝，洪偉，蘭斌，等. 閩北毛竹生物量與生產(chǎn)力研究[J]. 林業(yè)科學(xué)，1998（S1）：32－37.

Establishment of Model for Culm Yield of
Phyllostachys heterocycla cv. pubescens Based on DBH and Height

HE Ren-hua1，QIU Yong-hua2，XU Jia1，KONG Zhen3，DONG Da-chuan3，GAO Pei-jun3*
（1. Quzhou Qujiang Forestry Bureau of Zhejiang, Quzhou 324022, China; 2. Suichang Forestry Bureau of Zhejiang, Suichang 323300, China; 3. State Key Laboratory Cultivation Base of Subtropical Silviculture, Zhejiang A＆F University, Lin’an 311300, China）

Determination was made on DBH, height and weight of fell 5- and 7-year Phyllostachys heterocycla cv. pubescens. Multivariate linear equations were established as Y1= 8.336X1＋2.882X2－70.954 (regression coefficient = 0.933), Y2= 8.613X1＋2.670X2－69.310 (regression coefficient = 0.9820), in which X1= DBH，X2= height，Y1= weight of 5-year culm, and Y2= weight of 7-year culm.

Phyllostachys heterocycla cv. pubescens; DBH; culm height; culm weight; regression analysis

S758.5

A

1001-3776（2014）04-0021-04

2014-01-03；

2014-06-15

浙江省科技廳農(nóng)業(yè)重大攻關(guān)項(xiàng)目（2006C12112，2012T201-16）

何仁華（1966－），男，浙江衢州人，工程師，從事竹林高效培育技術(shù)示范與推廣；*通訊作者。