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基于樹木雷達的小興安嶺典型樹種 粗根分布及其影響因素研究

點擊次數(shù):966 發(fā)布時間:2022-04-11

摘要:【目的】探究小興安嶺典型樹種粗根分布規(guī)律及其影響因素,為小興安嶺樹木良好生長提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。 

【方法】以紅松、落葉松、紅皮云杉、樟子松為研究對象,在涼水實驗林場選取了 8 個樣地進行試驗。以樣木為圓心,采用 樹木雷達掃描以 0.5、1、1.5、2 m 為半徑的圓周上的根系,采用環(huán)刀法和取土樣法測定土壤理化性質(zhì),并測量樹高、胸徑、 冠幅等樹木因子,分析小興安嶺樹木粗根分布狀況,并對粗根密度與樹木因子及土壤因子指標進行相關(guān)性分析。 

【結(jié)果】(1)小興安嶺 4 個典型樹種在水平方向粗根密度隨著與樹干距離的增加而減少;在垂直方向上,隨著土壤深度的 增加,紅松和落葉松粗根密度逐漸減少,紅皮云杉和樟子松粗根密度先增加后減少。紅松、落葉松、紅皮云杉、樟子松分 別有 82.1%、82.0%、89.6%、67.6% 的粗根分布在 0 ~ 40 cm 土層深度。(2)樹木粗根密度與樹高、胸徑、冠幅呈顯著正相關(guān) 關(guān)系(P < 0.05),與樹木平均阻力值無顯著相關(guān)關(guān)系(P > 0.05)。(3)樹木粗根密度與土壤含水量、飽和持水量、毛管持水 量呈顯著正相關(guān)關(guān)系(P < 0.05),與土壤密度呈顯著負相關(guān)關(guān)系(P < 0.05),與毛管持水量相關(guān)程度最高(r = 0.538,P = 0.012)。樹木粗根密度與土壤有機質(zhì)、全氮、全磷、水解氮含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系(P < 0.05),與全氮含量相關(guān)程度最高 (r = 0.646,P = 0.002)。

【結(jié)論】研究結(jié)果表明樹木因子和土壤因子均對小興安嶺 4 個典型樹種粗根分布產(chǎn)生不同程度影 響,樹木粗根分布不僅與自身特性有關(guān),還與其生存環(huán)境有關(guān),而與樹木材質(zhì)狀況無關(guān)。

研究區(qū)概況:東北林業(yè)大學涼水實驗林場實驗區(qū),位于黑龍 江省伊春市帶嶺林區(qū),該試驗區(qū)面積 2 654 hm2 ,地 理 坐 標 128°47 ′08 ″  ~  128°57 ′19 ″  E、 47°64 ′09 ″  ~ 47°16′10″ N,氣候?qū)贉貛Т箨懶约撅L氣候,年均氣溫 ? 0.3 ℃,年均降水量 676 mm,凍土深度 2 m 左右, 平均海拔 400 m 左右。全區(qū)土壤分為暗棕壤、草甸 土、沼澤土、泥炭土 4 個類型,土層厚度 30 ~ 60 cm, 區(qū)內(nèi)有原始林、次生林、人工林等多種森林類型,主要優(yōu)勢樹種包括紅松(Pinus koraiensis)、紅皮云杉 ( Picea koraiensis) 、落葉松 ( Larix gmelinii) 、白樺 (Betula platyphylla)、山楊(Populus davidiana)、水曲 柳(Fraxinus mandshurica)、樟子松(Pinus sylvestris)等。

樣地選擇

2019 年 4 月份于東北林業(yè)大學涼水實驗林場選 取 8 個 30 m × 30 m 的試驗樣地,每個試驗樣地均相 距 100 m 以上。在每個試驗樣地內(nèi)分別選取 5 棵樹 種相同且相距較遠,周圍 2 m 內(nèi)無大樹干擾的樹木 作為試驗樣木。

   試驗方法

 測量了試驗樣木的胸徑、樹高、東西和南北向冠 幅及試驗樣地所在位置的平均海拔高度。 樹木粗根檢測采用產(chǎn)自美國的樹木雷達檢測系統(tǒng) ( tree  radar  unit,以下簡稱 TRU)來完成 。 TRU由操控電腦、雷達控制單元和 900 MHz 的雷達天線 (探測深度為 1 m,根系分辨率為 1 cm)組成。由于土壤與根系之間的介電常數(shù)存在差異,雷達天線發(fā) 射的高頻脈沖電磁波會在土壤與根系交界面處發(fā)生 反射,根據(jù)獲得的反射波形便能識別根系的位置。 在進行粗根檢測時以被測樣木樹干為圓心,應用 TRU 對被測樣木的根系分別進行半徑為 0.5、1、1.5、 2 m 的圓周掃描。考慮到 TRU 對作業(yè)環(huán)境的要求以 及枯倒木、灌木對根系掃描的影響,在難以實現(xiàn)圓周 掃描的地帶進行扇形掃描。對 2 個原始紅松林內(nèi)被 測樣木應用阻抗儀在每個截面東西?南北 2 個方向 分別進行阻力檢測。

每個樣地內(nèi)選取 3 株被測樣木,在距離樹干 50 cm 處采集土壤樣品。除去地表的枯落物和腐殖 質(zhì)后用環(huán)刀獲取原狀土壤,并帶回實驗室測定土壤 的含水率、土壤密度、飽和持水量、毛管持水量、非毛 管孔隙度、毛管孔隙度和總孔隙度等土壤物理性質(zhì) 指標(LY/T1215—1999)。在取樣點另取 100 g 土壤 裝于密封袋中,帶回實驗室經(jīng)風干、研磨、過篩后用 于土壤化學性質(zhì)指標的測定

數(shù)據(jù)處理 

應用 TRU 樹木雷達的 TreeWin 分析軟件,分析每個根系掃描文件,得到每條掃描線的根系密度值(根/m)。每棵樹 4 條掃描半徑根系密度的總和作為 樣木總粗根密度值。選取樹木平均胸徑在 38.28 ~ 40.40 cm 的 5 號、7 號和 8 號樣地,采用單因素方差 分析比較不同樹種粗根密度的差異情況;采用一般 線性模型無重復兩因素方差分析,比較樹木粗根密 度在樹種和土壤深度及樹干距離之間的差異情況。

 結(jié)果與分析

不同樹種粗根分布規(guī)律研究 

   平均胸徑在 38.28 ~ 40.4 cm 的落葉松、紅皮云 杉、樟子松 3 個樹種平均粗根密度分別為(36.38 ± 4.12)根/m、(34.49 ± 2.01)根/m、(32.39 ± 4.89)根/m, 方差分析表明 3 個樹種粗根密度差異不顯著(P = 0.301)(圖 1A)。

     3 個樹種在 4 條掃描線平均粗根密 度都呈現(xiàn)遞減趨勢,方差分析表明落葉松、樟子松在 0.5 m 掃描半徑平均粗根密度差異顯著(P = 0.008), 3 個樹種在 1、1.5、2 m 掃描半徑平均粗根密度無顯著差異(圖 1B)。 隨著土壤深度增加,落葉松粗根密度呈現(xiàn)遞減 趨勢,紅皮云杉和樟子松則呈現(xiàn)先增加后減少趨 勢。落葉松在 0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm 土層 的粗根密度占樹木總粗根密度的比重分別為 46.24%、 35.78%、17.98%,紅皮云杉在 0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、 40 ~ 60 cm 土層的粗根密度占樹木總粗根密度的比 重分別為 40.49%、 49.14%、 10.38%,樟子松在 0  ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm 土層的粗根密度占樹 木總粗根密度的比重分別為 27.16%、40.49%、32.35%。 在 0 ~ 20 cm 土層落葉松與樟子松粗根密度差異顯 著(P = 0.001),在 20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm 土層 3 個 樹種粗根密度差異不顯著(圖 1C)。 

     如表 3 所示,人工和原始林的紅松粗根密度在 水平和垂直方向上也均呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢,人工林 與原始林樣地紅松平均粗根密度分別為(28.38 ± 5.22)根/m、(41.08 ± 6.66)根/m,原始林和人工林樣 地的紅松在 0 ~ 40 cm 土層粗根密度占樹木總粗根 密度比重分別為 79.84% 和 85.40%

粗根密度與樹木因子的關(guān)系研究 

相關(guān)性分析表明 ,樹木粗根密度與樹高 (r = 0.475,P = 0.003)、胸徑(r = 0.635,P = 0.000)、冠幅 (r = 0.341,P = 0.042)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,其中與 胸徑相關(guān)程度最高,與冠幅相關(guān)程度最di。為了探 討粗根密度受樹木自身影響的程度,將樹木因子綜合成一個指標分析,并消除樹木因子之間共線性影 響,因此對樹木粗根密度與樹木因子指標做逐步回 歸分析。得到樹木粗根密度與樹木因子的*回歸 模型為:TRD = 24.088 + 0.235DBH(R 2 = 0.404,P < 0.001),表明,在樹木因子中胸徑對樹木粗根密度解 釋程度最高,胸徑越大,樹木粗根密度值越大。 1 號與 2 號兩個原始紅松林樣地 10 株紅松平均 阻力值為(135.52 ± 6.88)resi,兩個樣地紅松平均阻 力值無顯著差異(P > 0.05),樹木粗根密度與平均阻 力值沒有顯著相關(guān)關(guān)系(r = ? 0.398,P = 0.254)。

樹木粗根密度與土壤物理、化學性質(zhì)關(guān)系

粗根密度與土壤物理性質(zhì)指標的關(guān)系

 樹木不同土層粗根密度與土壤物理性質(zhì)相關(guān)性分析結(jié)果表明(表 4),樹木粗根密度與土壤含水量、 飽和持水量、毛管持水量呈顯著正相關(guān)關(guān)系,與土壤 密度呈顯著負相關(guān)關(guān)系。0 ~ 20 cm 土層粗根密度與 土壤含水量、飽和持水量、毛管持水量、非毛管孔隙 度呈顯著正相關(guān)關(guān)系,與土壤密度呈顯著負相關(guān)關(guān) 系。40 ~ 60 cm 土層深度粗根密度與土壤含水量、飽 和持水量、毛管持水量呈顯著正相關(guān)關(guān)系。20 ~ 40 cm、0 ~ 40 cm 土層粗根密度與土壤物理性質(zhì)指標 無顯著相關(guān)關(guān)系。樹木粗根密度與毛管持水量相關(guān) 程度最高,相關(guān)系數(shù)為 0.538,0 ~ 20 cm 土層粗根密 度與土壤密度相關(guān)程度最高,相關(guān)系數(shù)為? 0.602, 40 ~ 60 cm 土層粗根密度與土壤含水量相關(guān)程度最 高,相關(guān)系數(shù)為 0.482。

分別對不同土層粗根密度與相關(guān)土壤物理性質(zhì) 指標做逐步回歸分析(表 5),結(jié)果表明,土壤毛管持 水量對樹木總粗根密度分布解釋量最高,土壤密度 對 0 ~ 20 cm 土層粗根密度解釋量最高,土壤含水量 對 40 ~ 60 cm 土層粗根密度解釋量最高。

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 粗根密度與土壤化學性質(zhì)指標的關(guān)系

 樹木粗根密度和 40 ~ 60 cm 土層深度粗根密度 都與有機質(zhì)含量、全氮含量、全磷含量、水解氮含量 呈顯著正相關(guān)關(guān)系。0 ~ 20 cm 土層粗根密度與有機 質(zhì)含量、全氮含量、有效磷含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系, 與 pH 呈顯著負相關(guān)關(guān)系。20 ~ 40 cm 土層粗根密度 與水解氮含量呈顯著負相關(guān)關(guān)系,0 ~ 40 cm 土層粗 根密度與土壤各化學性質(zhì)指標無顯著相關(guān)關(guān)系 (表 6)。 對不同土層粗根密度分別與相關(guān)土壤化學性質(zhì) 指標做逐步回歸分析(表 5),結(jié)果表明,影響樹木粗 根密度的主要土壤化學指標是全氮含量,全氮含量 越高,樹木粗根密度值越大。0 ~ 20 cm 土層粗根密度受全氮含量影響大,20 ~ 40 cm 土層及 40 ~ 60 cm 土層粗根密度受水解氮含量影響較大,水解氮含量 越高,20 ~ 40 cm 土層粗根密度越低,40 ~ 60 cm 土層粗根密度越大。 不同土層粗根密度與土壤物理、化學性質(zhì)指標 回歸方程決定系數(shù)都不是很高,推測這是因為粗根 密度受多種因素影響,土壤理化性質(zhì)并不能成為影 響樹木粗根分布的決定性因素。

結(jié)論

      以小興安嶺典型樹種紅松、落葉松、紅皮云杉、 樟子松為研究對象,分析了樹木粗根分布及其影響 因素。研究發(fā)現(xiàn),小興安嶺 4 個典型樹種的粗根密 度在水平方向上呈現(xiàn)隨著與樹干距離的增加而減少 的趨勢;在垂直方向上,隨著土壤深度的增加,紅松 和落葉松粗根密度呈遞減趨勢,紅皮云杉和樟子松 呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。紅松、落葉松、紅皮云杉 分別有 82.1%、82.0%、89.6% 的粗根分布在 0 ~ 40 cm 土層深度,樟子松有 72.8% 的粗根主要分布在 20 ~ 60 cm 土層深度。與樹木粗根密度相關(guān)程度最高的 樹木因子是胸徑(r = 0.635,P < 0.001),樹木粗根分 布不受樹木材質(zhì)狀況的影響。 

     小興安嶺 4 個典型樹種樹木粗根密度與土壤理 化性質(zhì)指標存在不同程度的相關(guān)性,但相關(guān)程度都 不是很高。與樹木粗根密度相關(guān)程度最大的土壤物 理性質(zhì)指標為毛管持水量(r = 0.538,P = 0.012),與 粗根密度相關(guān)程度最大的土壤化學性質(zhì)指標為全氮 含量(r = 0.646,P = 0.002)。對 0 ~ 20 cm 土層粗根 密度影響最大的土壤理化性質(zhì)指標為土壤密度和全 氮含量,20 ~ 40 cm 土層粗根密度與水解氮含量相關(guān) 程度最高,對 40 ~ 60 cm 土層粗根密度影響最大的 土壤理化性質(zhì)指標為土壤含水量和水解氮含量。綜 上所述,樹木粗根分布既受到自身特性影響,也受到土壤環(huán)境的調(diào)控。

來源:Ji Wenwen, Wang Lihai ,Shi Xiaolong ,Xu Mingxian, Hao Quanling, Zhang Guanghui ,Meng Qingkai ,Hou Shengming,Coarse root distribution and its influencing factors of typical species in Lesser Xing’an Range based on tree radar unit


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