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樟子松人工林枝条生长及节子大小预测模型的研究

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本文以不同年龄、不同密度及不同立地条件的樟子松(PinussylvestrisL.var.mongolicaLitv.)人工林作为研究对象,基于23块标准地中123株标准木的树干解析、枝解析及节子剖析数据,揭示了不同林分条件下林木的枝条数量及在树冠内的空间分布格局、生长发育规律;研究了不同大小树木的死枝和节子大小及其变化规律,分析了枝条的生长、被压、寿命和自然整枝过程,评价了节子大小和分布对木材质量的影响;以林分变量、林木变量和着枝深度等为自变量建立枝条生长和节子大小的动态预测模型;基于混合模型理论,采用线性混合模型及对数线性混合模型建立了节子长度预测模型;利用节子剖析数据直接构建了林分枝下高及冠长动态预测模型,了解过去树冠的衰退过程,从而在不影响林木生长前提下,预测未来树冠结构动态变化,合理地确定不同林分条件下人工整枝的高度和抚育措施,控制树干上死枝和节子的大小,提高木材质量。研究结果表明: 1、樟子松人工林活树冠内总枝条数、轮生枝个数主要受林木胸径(DBH)、树高(HT)、冠长(HT)等因子影响,而各轮生枝内枝条个数受遗传因素影响,与林木条件无关;一级枝条的垂直分布服从Weibull分布,水平分布服从均匀分布; 2、以理论生长方程为基础,采用非线性回归模型构建基于枝条和林木变量的枝条大小与分枝结构静态模型,模型包括:一级枝条的基径、枝长、着枝角度、弦长的预测模型。所建模型可以很好地预估樟子松人工林的的树冠分枝结构。樟子松人工林一级枝条基径的年生长量随着枝条年龄的增长而逐渐减少,而枝条长度的年生长量在前4-6年达到最大值,然后随着年龄的增长逐渐减少。在静态模型中引入年龄因子建立了枝条生长动态模型。 3、树冠下每轮轮枝里的死枝和节子近似服从正态分布,最大的节子分布在树干的中间部位,用树木胸径和枝下高可对每轮节子平均直径的最大值及位置进行预测;基于树木和节子变量,健全节长度可用一线性混合模型来预测,疏松节长度可用一自然对数混合模型来描述; 4、节子有四个生长发育时期:从枝条形成到生长停止(BC);从生长停止到死亡(CD);从死亡到包藏(DO);从形成到包藏(BO)。其中,产生可见年轮的时间(BC)平均为8年;没有死亡但不产生可见年轮的时间(CD)平均为5年,大约占枝条生长期限的38%;从枝条死亡到被包藏的时间(DO)平均为13年;从枝条形成到枝条死亡的时间(BO)平均为12年;每个时期的年轮数与相应时期的年轮宽度可作为独立变量用基于树木和节子因子的模型进行预估; 5、树冠内枝条丢失年轮数范围0到5,平均值小于1,有93.02%的枝条没有年轮丢失;节子不产生可见年轮的数量从0到22,有20.9%的节子丢失年轮数为3;节子丢失年轮数随着节子着生高度(Hk)和枝条寿命(BD)的增加而增加。 6、林分枝下高是林地密度和林分平均高的函数,它随着林分年龄和林分密度的增加而增加。以树木因子为自变量,可用Schumacher方程描述樟子松人工林枝下高动态,冠长动态可用Korf方程来预测。

贾炜玮

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人工林樟子松 枝条生长 节子发育 生长模型 树冠结构

博士

森林经理

李凤日

2006

东北林业大学

中文

S7