【目的】利用地基激光雷达技术(Terrestrial Laser Scanning,TLS)获取树木干形特征的可行性并对红松进行种源评价选择,为红松优良种源的综合评价提供理论依据。【方法】以黑龙江省帽儿山种源试验林中的26个红松种源为试验材料,首先借助TLS扫描样地,通过LiDAR360软件对数据进行预处理,对TLS提取的树高、胸径及不同高度处直径等参数进行评价;计算4种干形参数(胸高形数、胸高形率、实验形数、高径比)并利用TLS提取的不同高度处直径构建基于种源效应的削度方程,描述不同种源树干干形变化。【结果】地基激光雷达对单木参数提取都达到了较高的精度,其中胸径的提取效果(决定系数R2=0.979 6)优于树高(R2=0.811 4)和材积(R2=0.911 9);随着树干高度的增加相对高度处直径提取的R2逐渐增大,相对高度为0.08h(h为树高)时R2达到最大值(R2=0.984 0),相对树高大于0.08h后,相对高度处直径提取的R2逐渐减小;对26个种源红松干形指标的方差分析结果表明,各指标在种源间均达到了显著差异(P<0.05);将种源变量引入基础模型,模型的拟合精度提高,以重复作为随机效应构建非线性混合模型,模型精度进一步提高;通过绘制不同种源干形图,各种源干形变化趋势基本一致,但生长速度存在差异。【结论】TLS对单木参数提取精度较高;各干形指标在种源间均达到显著差异,具有较好的选择潜力;根据干形指标和基于种源效应的最优削度方程筛选出优良种源,可为红松的遗传改良和推广使用提供理论依据。
【目的】构建黑龙江省红松(Pinus koraiensis)人工林的林分生长和径阶分配模型系统,从而优化林分经营策略,为制定经营方案和提升森林质量提供模型支持。【方法】基于1980—2023年黑龙江省218块红松人工林固定样地的复测数据,构建包含枯损模型、优势高生长方程、断面积模型以及Weibull径阶分配模型的生长预测系统。运用高斯-牛顿法和似乎不相关回归求解生长模型参数,并且采用矩解法恢复径阶分配模型中的直径分布参数。为验证模型组的适用性,采用差分进化(differential evolution,DE)算法,针对处于3个地位指数梯度(11.2、14.2、16.0 m)的红松人工林林分,开展以数量成熟龄为目标的经营优化,模拟不同经营措施对林分生长的影响。【结果】生长模型中的各组分解释了超过90%的变异性。采用似乎不相关回归最终得到的林分枯损模型和林分断面积模型的临界误差分别为16.769%和17.685%;利用矩解法对Weibull方程进行参数恢复时,Kolmogorov-Smirnov (KS)检验的通过率为96.946%;当应用生长和径阶分配模型系统进行林分蓄积预测时,临界误差为14.612%。优化结果表明,地位指数每提升2 m,间伐时间提前1~3 a,主伐时间为72~75 a。【结论】本研究构建的生长模型满足经营模拟过程中路径不变性、一致性和因果性的基本假设,提高了林分生长预测的可靠性。模型组和DE算法相结合能够提供有效的森林经营方案。
【目的】筛选合理的红松(Pinus koraiensis)人工林下复合经营模式,为红松人工林复合经营决策提供科学依据。【方法】以不同复合经营模式(林-菌、林-药、林-菜)红松人工林群落为研究对象,以未经补植的样地为对照,调查样方数据、测定并分析复合经营模式红松人工林物种组成、土壤养分水平、酶活性和微生物群落结构等特征。【结果】①经营初期,复合经营模式下群落物种多样性指数比对照低。②林-菌、林-菜经营模式土壤养分积累较高,林-菜、林-药复合经营模式对土壤养分的转化能力较强。③林-菌复合经营模式土壤过氧化氢酶活性最高,其次是林-药复合经营模式,林-菜复合经营模式下则最低;林-药复合经营模式下土壤纤维素酶活性最高,且在(0,10] cm层显著大于(10,20] cm层;不同复合经营模式对土壤蔗糖酶活性和酸性磷酸酶活性无显著影响。④红松人工林不同复合经营模式土壤真菌、细菌群落的丰富度指数与对照样地存在显著差异,多样性指数无显著差异,微生物群落主要由被孢霉菌(mortierellomycota)、子囊菌(ascomycota)、放线菌(actinobacteriota)、变形菌(proteobacteria)等组成,其中子囊菌和放线菌是决定复合经营对微生物养分利用状况影响的主要微生物。⑤Partial Mantel分析表明,细菌和真菌群落最大影响因子是土壤有机碳、全氮含量和人工林植物Simpson指数(P<0.01)。林-菌复合经营模式土壤过氧化氢酶、纤维素酶活性,林-菜复合经营模式土壤有机碳含量、碳氮比,对照样地植物Simpson指数对土壤真菌群落影响显著(P<0.05)。对照样地植物Shannon指数和土壤蔗糖酶活性对细菌群落影响显著(P<0.05)。【结论】复合经营模式会不同程度地影响林下植物群落结构、土壤养分含量和土壤微生物组成。
