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    楸樹樹干節(jié)子的空間分布特征及其面積預測模型

    2021-11-02 02:38:34關追追盧奇鋒何雙玉麻文俊王軍輝李吉躍
    中南林業(yè)科技大學學報 2021年10期
    關鍵詞:節(jié)子楸樹修枝

    關追追,盧奇鋒,何雙玉,邱 權,麻文俊,蘇 艷,王軍輝,李吉躍,何 茜

    (1.華南農業(yè)大學 林學與風景園林學院,廣東省森林植物種質創(chuàng)新與利用重點實驗室,廣東 廣州 510642;2.中國林業(yè)科學研究院 林業(yè)研究所,國家林業(yè)局林木培育重點實驗室,北京 100091)

    林木枝條脫落后的斷枝被樹干徑向生長包裹起來就形成了節(jié)子。作為重要的樹干內部結構,節(jié)子在研究樹冠動態(tài)發(fā)育中能夠提供豐富信息[1]。干材中節(jié)子的大小、數(shù)量和分布是影響木材產品質量和美觀等級的重要指標[2-3]。節(jié)子固有的特征破壞了木材纖維的連續(xù)性,導致極大的應力集中,制約了板材結構和加工性能[4]。因此,研究節(jié)子基本屬性及其發(fā)育規(guī)律有助于了解節(jié)子的形成機制和開展整枝撫育。

    為了提高木材質量,國內外學者對節(jié)子進行了深入研究。Hein[5]利用廣義非線性混合效應方法構建了歐洲山毛櫸Fagus sylvatica節(jié)子愈合時間、總半徑和疏松節(jié)半徑等模型,發(fā)現(xiàn)節(jié)子直徑是影響以上指標的重要因子;Hein 和Spiecker[6]通過建立節(jié)子特征的廣義混合效應模型,對比分析了歐洲白蠟Fraxinus excelsior在自然整枝和人工修枝條件下節(jié)子愈合時間、總半徑和死節(jié)半徑的情況,發(fā)現(xiàn)人工修枝可明顯縮短節(jié)子愈合時間,降低節(jié)子總半徑和死節(jié)半徑;D?nescu 等[7]利用廣義線性混合效應的方法構建了歐亞槭Acer pseudoplatanus和歐洲白蠟節(jié)子變色長度模型,發(fā)現(xiàn)節(jié)子變色長度主要與枝條直徑和死枝長度正相關,并提出了修枝的重要性。國內對節(jié)子的研究主要集中在針葉樹林分,陳東升等[8]以樹木和節(jié)子自身因子為自變量建立了落葉松Larixspp.節(jié)子直徑、角度、健全節(jié)和疏松節(jié)長度模型,模型很好地揭示了節(jié)子內部特征因子隨林木和自身變量變化的機制;賈煒瑋等[9]采用樣地和樹木水平的線性混合模型建立了紅松(Korean pine)健全節(jié)、疏松節(jié)和節(jié)子總體積的預測模型,發(fā)現(xiàn)與基礎模型相比,混合效應模型擬合精度更高。目前國內對闊葉樹節(jié)子的研究尚不夠深入,且節(jié)子建模指標多涉及節(jié)子直徑、長度和半徑等,未對節(jié)子面積進行研究。節(jié)子面積也是衡量木材質量高低的一項重要指標,節(jié)子面積越大,在干材中的比重也越大,會影響到木材的出材率。因此,研究節(jié)子面積的大小及其影響因素具有十分重要的意義。

    楸樹Catalpa bungei為紫葳科Bignoniaceae 梓屬Catalpa落葉喬木,廣泛分布于中國河南、山東、甘肅以及江蘇等地,對楸樹的研究多集中在林分生長[10]、施肥[11-15]以及水肥耦合[16-18]等方面。目前楸樹由于造林密度較小,抑制了林分自然稀疏,推遲了林分自然稀疏的時間,林木易形成尺寸較大的枝條或節(jié)子,降低木材質量。因此,本研究基于河南省洛寧縣7 株經過樹干解析獲取的楸樹節(jié)子數(shù)據(jù),分析節(jié)子的空間分布特征,同時通過逐步回歸分析篩選出主導因子建立預測節(jié)子面積的多元線性回歸模型。此外,通過對節(jié)子形態(tài)指標進行主成分分析篩選出評價干材質量的關鍵節(jié)子因子。本研究結果將有助于了解楸樹節(jié)子的分布和形成機制,以期為開展楸樹人工修枝措施提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究地區(qū)概況

    研究地點位于河南省洛陽市洛寧縣的馬店鄉(xiāng)楊村(34°25′09″N,111°27′24″E)和長水鄉(xiāng)連山村(34°24′14″N,111°22′24″E)。洛寧縣(34°05′~34°38′N,111°08′~111°49′E)屬于伊洛河流域,總面積約為2 300 km2。地形復雜,有山地、丘陵、平原等多種類型。該地氣候適宜,四季分明,年均氣溫約為14℃,年均降水量為600~800 mm。土壤包括黃土、棕壤等多種類型,自然植被主要為暖溫帶落葉闊葉樹種。

    1.2 解析木獲取

    于2019年生長季末期,在試驗地隨機設置7 個樣地,每個樣地大小為20 m×20 m。由于楸樹為我國重點保護的珍貴樹種,現(xiàn)存資源有限,故在每個樣地中隨機選取1 株平均木作為解析木,共獲取7 株解析木。其中,2 株樣木源自楊村楸樹純林,其他5 株源自連山村楸樹與農田間作的林分。楸樹純林與農林間作林分現(xiàn)存密度在450~600 株·hm-2之間。所選樣木應具有完整的樹冠,樹干無分叉、無傾斜。7 株樣木樹齡范圍為18~37 a,樹高范圍為11.50~19.30 m,胸徑范圍為16.45~33.20 cm。

    1.3 節(jié)子取樣

    樣木伐倒前,先確定樹干北向并進行標記,同時測定樹木胸徑。將樣木從伐根處伐倒后,測定樹高和枝下高。接著使用油鋸將樹干每間隔1 m截成木段,在段末截面上標記段號和樹干北向,然后統(tǒng)計每個木段上節(jié)子數(shù)量、高度和方位角。方位角標記方法為樹干北向為0°,沿順時針方向進行讀數(shù),范圍在0°~360°之間。節(jié)子的位置由枝條脫落后留在樹干表面上的疤痕來確定。

    將含有節(jié)子的樹干部分截取20~30 cm 長的圓盤,由于直徑小于3 mm 的節(jié)子對木材質量基本無影響,故不作為取樣對象。使用油鋸沿著節(jié)子和樹干髓心進行縱剖,獲得節(jié)子剖面(圖1),共調查節(jié)子355 個,其中解剖節(jié)子198 個,節(jié)子剖面打磨光滑后帶回實驗室。

    在實驗室根據(jù)Hein[5]提出的方法,測定以下節(jié)子指標:節(jié)子面積、節(jié)子周長、節(jié)子直徑、節(jié)子半徑、節(jié)子角度、節(jié)子長度以及節(jié)子寬度等。節(jié)子高度是指節(jié)子所處樹干的位置與地面間的垂直距離。節(jié)子方位角是指節(jié)子所處方位與樹干北向(0°)間的角度,通過圓尺(360°)進行順時針讀數(shù)。節(jié)子面積與周長分別表示為在節(jié)子縱剖面上,節(jié)子區(qū)域的面積和周長。節(jié)子直徑是指垂直于節(jié)子髓心(圖1AC)的最寬距離(圖1DE)。節(jié)子角度是指節(jié)子髓心與樹干髓心的夾角(圖1∠ACB)。節(jié)子長度是指沿著節(jié)子髓心,從節(jié)子形成處至節(jié)子最遠端的距離(圖1AC)。節(jié)子半徑是指徑向上,節(jié)子形成處至節(jié)子髓心末端處的水平距離(圖1AB)。節(jié)子寬度是指節(jié)子在樹干中的縱向距離(圖1BC)。節(jié)子指標測定結果參見表1。

    表1 楸樹節(jié)子形態(tài)指標統(tǒng)計結果Table 1 Statistical results of morphological indexes of Catalpa bungei knot

    圖1 節(jié)子剖面Fig.1 Knot profile

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    數(shù)據(jù)采用Excel 2010 軟件處理后,采用SPSS 25.0 生物統(tǒng)計軟件進行方差分析,并進行Person法兩兩相關分析和主成分分析。節(jié)子面積和周長通過浩辰CAD 2021 測定。文中圖形使用Excel 2010 軟件和Adobe Photoshop CS6 軟件繪制。

    2 結果與分析

    2.1 楸樹節(jié)子的空間分布特征

    2.1.1 節(jié)子數(shù)量水平分布

    楸樹節(jié)子數(shù)量水平分布呈“拋物線”變化趨勢,具體表現(xiàn)為:隨著方位角增加,節(jié)子數(shù)量先逐漸增加后緩慢減少。其中,方位角介于226°~270°之間時,節(jié)子數(shù)量分布最多,為68 個,占比19.2%;方位角介于316°~360°之間時,節(jié)子數(shù)量分布最少,為19 個,占比5.4%。位于樹干南向(91°~270°)的節(jié)子數(shù)量為211 個,占比59.4%;位于樹干北向(0°~90°和271°~360°)的節(jié)子數(shù)量為144 個,占比40.6%。由此可知,位于樹干南向的節(jié)子數(shù)量分布高于北向(圖2)。

    圖2 節(jié)子數(shù)量水平分布規(guī)律Fig.2 Horizontal distribution of knot number

    2.1.2 節(jié)子數(shù)量和直徑垂直分布

    楸樹節(jié)子數(shù)量隨著樹干高度增加呈先迅速增加隨后緩慢減少的趨勢。在樹干高度0.1~2.0 m處節(jié)子數(shù)量分布最少,僅為11 個,占比3.1%;在樹干高度6.1~8.0 m 處節(jié)子數(shù)量分布最多,達到68 個,占比19.2%。位于樹干高度10.0 m 以下的節(jié)子數(shù)量為218 個,占比61.4%;位于樹干高度10.0 m 以上的節(jié)子數(shù)量為137 個,占比38.6%。由此可知,節(jié)子主要分布在樹干中下部(圖3)。

    圖3 節(jié)子數(shù)量垂直分布規(guī)律Fig.3 Vertical distribution of knot number

    楸樹節(jié)子直徑隨著樹干高度增加先緩慢增大隨后迅速減小。位于樹干高度0.1~2.5 m 的節(jié)子平均直徑最小,為3.0 cm;位于樹干高度7.6~10.0 m 的節(jié)子平均直徑最大,為4.2 cm;當樹干高度超過10.0 m 時,節(jié)子平均直徑隨之減小,位于樹干高度10.1~12.5 m 的節(jié)子平均直徑為3.8 cm,位于樹干高度12.6~15.0 m 的節(jié)子平均直徑降至3.1 cm(圖4)。位于樹干高度7.6~10.0 m 與10.1~12.5 m 的節(jié)子平均直徑顯著高于其他樹干位置的節(jié)子(P<0.05),位于樹干高度5.1~7.5 m的節(jié)子平均直徑顯著高于樹干高度0.1~2.5 m與12.6~15.0 m 的節(jié)子(P<0.05),但與樹干高度在2.6~5.0 m 的節(jié)子平均直徑差異不顯著(P>0.05)。

    圖4 節(jié)子直徑垂直分布規(guī)律Fig.4 Vertical distribution of knot diameter

    2.2 節(jié)子面積多元線性回歸模型的構建

    2.2.1 篩選主導因子

    節(jié)子面積的大小代表著節(jié)子在干材中的比重,會直接影響木材的質量。本研究選擇節(jié)子周長、直徑、半徑、角度、高度、方位角、長度和寬度等8 個指標作為自變量,將它們與節(jié)子面積進行逐步回歸分析。各自變量的標準化系數(shù)及檢驗結果參見表2。

    由表2可知,節(jié)子周長的標準化系數(shù)最大,為1.053;節(jié)子直徑、半徑和角度的標準化系數(shù)絕對值介于0.245~0.301 之間;節(jié)子高度、方位角、長度和寬度的標準化系數(shù)絕對值較低,介于0.015~0.178 之間。t檢驗結果顯示,節(jié)子周長、直徑、半徑和角度與節(jié)子面積的關系達到0.01 的顯著水平,而其他4 個變量與節(jié)子面積的關系未達到顯著水平,故選擇節(jié)子周長、直徑、半徑和角度這4 個變量作為預測節(jié)子面積的主導因子。

    表2 自變量標準化系數(shù)和t 檢驗結果Table 2 Standardized coefficients of independent variables and t-test results

    2.2.2 節(jié)子面積與主導因子的相關性

    節(jié)子面積隨著節(jié)子周長和半徑的增加呈冪函數(shù)增加趨勢。其中,當節(jié)子周長和半徑分別超過30 和6 cm 時,節(jié)子面積明顯增大(圖5~6)。

    圖5 節(jié)子面積與周長的相關性Fig.5 Correlation between knot area and perimeter

    節(jié)子面積隨著節(jié)子直徑的增加亦呈增大趨勢。當節(jié)子直徑介于0.01~1.50 cm 之間時,節(jié)子平均面積最小,為5.0 cm2;當節(jié)子直徑介于7.51~9.00 cm之間時,節(jié)子平均面積達到最大,為102.9 cm2(圖7)。各節(jié)子直徑范圍對應的節(jié)子面積間差異均達到顯著水平(P<0.05)。

    圖6 節(jié)子面積與半徑的相關性Fig.6 Correlation between knot area and radius

    圖7 節(jié)子面積與直徑的相關性Fig.7 Correlation between knot area and diameter

    節(jié)子面積隨著節(jié)子角度的增加而迅速減小。其中,角度在16°~30°之間的節(jié)子平均面積最大,達到了42.9 cm2;其次是角度在0°~15°之間的節(jié)子平均面積,為39.2 cm2;角度在76°~90°之間的節(jié)子平均面積最小,為9.7 cm2(圖8)。節(jié)子角度在1°~15°和16°~30°間的節(jié)子面積差異不顯著(P>0.05),但兩者顯著高于節(jié)子角度在46°~60°、61°~75°與76°~90°對應的節(jié)子面積(P<0.05)。當節(jié)子角度超過30°時,各節(jié)子角度范圍對應的節(jié)子面積間差異不顯著(P>0.05)。

    圖8 節(jié)子面積與角度的相關性Fig.8 Correlation between knot area and angle

    2.2.3 建立多元線性回歸模型

    應用節(jié)子周長(KP)、節(jié)子直徑(KD)、節(jié)子半徑(KR)和節(jié)子角度(KI)4 個主導因子與節(jié)子面積(KA)建立多元線性回歸模型為:YKA=-62.357+3.123XKP+5.829XKD-4.969XKR+0.633XKI(F=258.798,R2=0.877,P<0.01)(表3)。由此模型可知,節(jié)子直徑對節(jié)子面積的影響最大。與節(jié)子面積相關程度的排序為節(jié)子直徑>節(jié)子半徑>節(jié)子周長>節(jié)子角度。模型的殘差分布參見圖9,從圖9中可以看出模型的殘差分布很均勻,表明方程擬合效果較好。

    圖9 節(jié)子面積預測模型的殘差分布Fig.9 Residual distribution of predicted model of knot area

    表3 模型系數(shù)Table 3 Model coefficient

    2.3 節(jié)子形態(tài)指標間的相關性

    楸樹節(jié)子形態(tài)指標間的相關性分析結果表明,節(jié)子面積與節(jié)子周長、直徑、半徑、長度、寬度呈極顯著正相關(P<0.01),與節(jié)子角度呈極顯著負相關(P<0.01);節(jié)子周長與節(jié)子直徑、半徑、長度和寬度呈極顯著正相關(P<0.01),與節(jié)子高度呈顯著正相關(P<0.05),與節(jié)子角度呈極顯著負相關(P<0.01);節(jié)子直徑與節(jié)子半徑、長度和寬度呈極顯著正相關(P<0.01),與節(jié)子角度呈極顯著負相關(P<0.01);節(jié)子角度與節(jié)子長度、寬度和高度呈極顯著負相關(P<0.01);節(jié)子半徑與節(jié)子長度和寬度呈極顯著正相關(P<0.01),與節(jié)子高度呈顯著正相關(P<0.05);節(jié)子長度與節(jié)子寬度和高度呈極顯著正相關(P<0.01);節(jié)子寬度與節(jié)子高度呈極顯著正相關(P<0.01)(表4)。

    表4 節(jié)子形態(tài)指標間的相關性分析?Table 4 Correlation analysis among morphological indexes of knot

    2.4 節(jié)子形態(tài)指標的主成分分析

    對9 個節(jié)子形態(tài)指標進行主成分分析,根據(jù)相關矩陣特征值大于1,方差累積貢獻率大于85%的原則,入選3 個主成分,其主成分載荷矩陣特征值及貢獻率參見表5。由表5可知,第1 主成分反映信息量占總信息量的59.476%,第2 主成分占15.753%,第3 主成分占10.664%,累積貢獻率85.893%。由于第1 主成分所含信息量在3 個主成分中最高,所以節(jié)子面積、節(jié)子周長、節(jié)子長度和節(jié)子寬度(權重為0.919~0.989)是主要因子,能夠反映節(jié)子對干材質量的影響狀況。

    表5 節(jié)子形態(tài)指標的主成分載荷矩陣、特征值及貢獻率Table 5 Principle component loading matrix,eigenvalue,and contribution rate of knot indexes

    3 討 論

    3.1 節(jié)子的空間分布

    楸樹節(jié)子數(shù)量的水平分布存在明顯差異,位于南向(方位角在91°~270°)的節(jié)子數(shù)量分布要明顯多于北向(0°~90°和271°~360°)。由此說明,南向接受的光照較充足,可能導致此處枝條形成數(shù)量較多,枝條脫落后形成的節(jié)子數(shù)量隨之增加。但王志海等[19]對8年生米老排Mytilaria laosensis密度試驗林研究發(fā)現(xiàn),枝條(節(jié)子)數(shù)量在方位區(qū)間(0°~90°或316°~360°)達到最大值。導致楸樹和米老排節(jié)子數(shù)量水平分布差異的原因可能與兩樹種所處的立地類型、造林密度以及林齡不同有關。

    不同高度楸樹樹干的節(jié)子數(shù)量分布呈先迅速增加后緩慢減少的趨勢,且節(jié)子的分布主要集中在樹干高度10.0 m 以下,其中6.1~8.0 m 的節(jié)子數(shù)量最多(19.2%),此段又是木材利用的核心部分。節(jié)子直徑隨著樹干高度增加先緩慢增大隨后迅速降低,在樹干高度7.6~10.0 m 處直徑達到最大。研究發(fā)現(xiàn),干材質量的高低與節(jié)子尺寸密切相關[5],可通過營造高密度林分來降低節(jié)子直徑[20-23],因為高密度林分內樹木和枝條間對生長空間、水分和養(yǎng)分的競爭加強,會影響枝條的粗生長[24-25]??紤]到節(jié)子數(shù)量和直徑的分布狀況,結合楸樹市場對于用材高度的要求,僅從經濟效益進行考量,建議楸樹修枝高度盡量不超過6.1~8.0 m。若修枝高度達到8.1~10.0 m,由于此段樹干高度處枝條(節(jié)子)直徑較大,修枝后傷口不易愈合,容易滋生病蟲害,會增加木材病腐風險,不利于木材質量的提高。

    3.2 節(jié)子主導因子對節(jié)子面積的影響

    節(jié)子面積是衡量木材質量高低的一項重要指標,節(jié)子面積大小會影響木材出材率。楸樹節(jié)子面積與節(jié)子周長和半徑正相關,當節(jié)子周長和半徑分別超過30 和6 cm 時,節(jié)子面積明顯增大。研究發(fā)現(xiàn),在德國和一些歐洲國家森林中,推薦修枝枝條直徑控制在3 cm 以內,可降低干材遭受病菌侵染的風險[26-27]。本研究中楸樹節(jié)子面積隨著節(jié)子直徑的增加而增大,當節(jié)子直徑超過3 cm時,節(jié)子面積增大趨勢十分明顯。因此,可初步判定楸樹修枝的枝條直徑盡量不超過3 cm。此后在開展楸樹修枝試驗時,應結合節(jié)子愈合時間和干材病腐率進行衡量,以此來驗證修枝時枝條直徑控制在3 cm 內的合理性。此外,節(jié)子面積與節(jié)子角度負相關。當節(jié)子角度介于1°~45°之間時,節(jié)子面積隨節(jié)子角度增加下降趨勢十分明顯,角度超過45°后,節(jié)子面積降低趨勢較平穩(wěn)。說明當角度增加到一定程度(>45°)后,節(jié)子角度對節(jié)子面積的影響在減弱。研究表明,角度較小的枝條在雨后天氣保持水分的時間通常較長,這為木材病腐菌定殖提供了良好的生長環(huán)境,易引起木材發(fā)生變色,提高了節(jié)子變色區(qū)域的面積[28]。節(jié)子周長、直徑、長度以及寬度與節(jié)子角度呈極顯著負相關(P<0.01),因此有必要通過基因調控或人為干預措施適當增加節(jié)子角度,以此來降低對木材質量的負面作用。

    本研究通過逐步回歸分析,篩選出節(jié)子周長(KP)、節(jié)子直徑(KD)、節(jié)子半徑(KR)和節(jié)子角度(KI)4 個主導因子,建立了關于節(jié)子面積的多元線性回歸模型:YKA=-62.357+3.123XKP+5.829XKD-4.969XKR+0.633XKI(F=258.798,R2=0.877,P<0.01),相關性達到了極顯著水平,計算結果與實際測量結果之間差異性極小。在生產實踐中,可利用該模型來預測節(jié)子區(qū)域面積在干材中的比重。

    干材材質和出材率是決定木材經濟價值的重要指標。節(jié)子尺寸、數(shù)量與分布[29-31]、造林密度[19-20,32-33]以及修枝[6-7,26-28,32]等措施均會影響到木材的質量與出材率。Qin 等[30]發(fā)現(xiàn)米老排節(jié)子數(shù)量主要集中分布于樹干高度3~6 m 處,此區(qū)域樹干中節(jié)子直徑呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢,建議通過營造高密度林分來降低節(jié)子對干材質量的影響。王春勝[32]認為適當密植可降低西南樺Betula alnoides樹干尖削度,對提高木材出材率有積極影響。D?nescu 等[7]對歐洲白蠟和歐亞槭修枝后發(fā)現(xiàn),修枝可縮短節(jié)子愈合時間,降低木材被真菌侵染而發(fā)生變色和病腐的風險,可提高無節(jié)干材的比例。筆者通過主成分分析,初步確定了節(jié)子面積、節(jié)子周長、節(jié)子長度和節(jié)子寬度是影響木材質量和出材率的重要因子。此外,本研究首次利用節(jié)子面積、周長、長度和寬度等節(jié)子指標對楸樹材質進行評估。因此在森林經營過程中,可根據(jù)以上4項指標作為衡量楸樹干材經濟價值的重要依據(jù)。本研究由于受到樣本量的限制,導致節(jié)子面積的建模數(shù)據(jù)量偏小,某種程度上影響了模型的精度。而且此模型是在特定的立地環(huán)境下(特定林齡和林分密度)下才成立,對其他珍貴闊葉樹種研究的參考價值有限。目前對樹木節(jié)子形態(tài)指標的研究較多[8-9,34],涉及節(jié)子生理方面(如節(jié)子提取物)的報道較少[35-36]。闊葉樹節(jié)子中富含類黃酮物質,可增強樹木抗菌和抗氧化功能,間接提高了木材質量[35]。此外,節(jié)子中的抽提物是重要的工業(yè)原料,具有一定的經濟價值,未來值得深入研究。

    4 結 論

    從楸樹節(jié)子的空間分布特征來看,節(jié)子數(shù)量主要集中分布于樹干南向(占比59.4%),且在樹干高度10.0 m 以下位置分布較多(占比61.4%),在樹干高度10.0 m 以下節(jié)子直徑呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢。根據(jù)楸樹節(jié)子的垂直分布規(guī)律可為修枝強度的確定提供一定的參考依據(jù)。通過逐步回歸分析,篩選出節(jié)子周長、節(jié)子直徑、節(jié)子半徑和節(jié)子角度為影響節(jié)子面積的主導因子,其中節(jié)子面積與節(jié)子周長、節(jié)子半徑以及節(jié)子直徑呈正相關關系,而與節(jié)子角度呈負相關關系。在影響節(jié)子面積的4個指標中,節(jié)子直徑對節(jié)子面積的影響作用最大(相關系數(shù)最大)。建立了關于節(jié)子面積的多元線性回歸模型:YKA=-62.357+3.123XKP+5.829XKD-4.969XKR+0.633XKI,可利用此模型來預測節(jié)子區(qū)域在干材中的面積大小。通過主成分分析篩選出節(jié)子面積、節(jié)子周長、節(jié)子長度和節(jié)子寬度4 項指標,可對干材質量和出材率進行綜合評價。

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