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森林天然更新是森林生态系统自我繁衍恢复的手段[1],对未来森林群落的组成、结构及其生物学多样性具有十分重要的作用[2],是森林经营和森林生态学研究的重要内容之一。近年来,有关森林天然更新的研究主要集中在幼苗组成和空间分布格局[3]、更新动态以及更新影响因素[4]等方面,其中在对天然更新影响因素的研究中,主要关注环境因子[5-7](光照、土壤)、地形因子[8-9]、林分因子[10-11](郁闭度、枯落物、灌草盖度)、种内种间竞争关系[12]以及干扰[13]等方面的影响,对于林分结构尤其是林分空间结构对天然更新的影响研究较少,有研究表明:林分水平结构和垂直结构直接决定着林下的光照、降水以及土壤养分含量,进而对更新幼苗的建立、存活和生长产生不同程度的影响[14-17],是森林天然更新成功的关键因子之一[12],同时林分空间结构也是森林经营过程中最有可能调控的因子[18],因此,开展林分空间结构对天然更新影响研究,揭示林分空间结构对更新幼苗的影响机制,对人工促进天然更新,实现森林的可持续发展具有重要意义。
蒙古栎(Quercus mongolica Fisch.)林是东北地区常见的典型森林类型之一,其面积占东北有林地面积的15%~20%,在涵养水源、保持水土及维持生态稳定性方面发挥了重要作用,具有较高的经济和生态价值。近年来,由于经营不当,部分蒙古栎林出现天然更新差、幼苗存活率低,幼苗难以成树的现象。因此,本研究以辽东山区蒙古栎林为研究对象,探讨林分结构对蒙古栎林更新幼苗的影响,皆在解决蒙古栎林天然更新障碍的问题,以期为人工促进蒙古栎林天然更新提供理论依据。
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2019年和2020年的6—9月,分别在新宾县赵家林场、桓仁县八里甸子林场、本溪县碱厂林场、岫岩县刘家河镇等蒙古栎次生林内,采用典型抽样法,分别设置25 m × 25 m的矩形样地28块、0.1 hm2的圆形样地9块,共计37块样地。对样地内胸径 ≥ 5 cm的林木进行每木检尺,记录树种名称、位置、胸径、树高、冠幅、第一枝下高及健康情况。同时,在样地内随机设置3个5 m × 5 m(矩形样地)、半径 2 m 圆形样地的更新苗小样方,记录其中胸径 < 5 cm的所有乔木更新幼苗的种类、基径、苗高和盖度等。利用手持GPS记录样地的地理位置、海拔、坡位、坡度、坡向等,样地基本情况见表1。
样地号
Sample
plot
No.海拔
Altitude/
m坡度
Slope/
(°)坡向
Aspext坡位
Slope
position密度
Density/
(tree·hm−2)平均
胸径
Mean
diameter/
cm平均
树高
Mean
height/
m1 603 27 北 上 688 22.3 15.5 2 606 20 北 上 608 22.2 14.4 3 606 17 北 上 528 20.7 13.1 4 598 20 北 上 528 22.4 15.2 5 713 25 南 上 832 19.6 12.5 6 696 25 南 上 800 21.1 13.9 7 755 25 南 中 720 22.7 14.5 8 755 24 南 中 640 18.9 11.1 9 656 30 南 中 880 21.0 16.8 10 645 21 南 中 944 21.4 17.6 11 641 25 西北 中 816 23.0 20.3 12 646 20 南 中 656 23.6 18.1 13 685 27 南 上 1360 18.5 14.0 14 680 17.7 南 上 1072 19.9 15.4 15 679 20 南 上 1168 20.1 15.2 16 687 31 南 上 1152 18.2 14.0 17 588 18.9 西 中 528 19.4 13.3 18 617 28 西 中 617 18.8 12.1 19 599 11 西 中 720 19.6 12.5 20 615 22.5 西南 中 624 22.8 13.9 21 650 17 西南 下 656 25.3 14.7 22 644 16 西南 下 464 32.0 16.9 23 634 16 西南 下 480 28.8 16.2 24 638 14 西南 下 384 28.4 14.5 25 655 24 东 上 496 23.0 15.3 26 651 19 东 上 560 24.9 16.0 27 650 17 东 上 448 24.6 14.9 28 650 18 东 上 704 23.6 13.9 29 317 24 东 中 230 31.0 17.4 30 220 19 南 中 150 31.7 14.2 31 495 10 东 中 240 34.8 17.0 32 303 27 南 上 470 17.0 13.0 33 381 19 西 中 450 16.3 12.7 34 330 19 北 上 1250 10.8 10.9 35 391 25 西南 中 480 20.5 10.1 36 395 35 西 中 1040 12.7 9.1 37 214 29 西北 中 620 19.0 9.9 Table 1. Basic characteristic of the sampling plots
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采用基面积、混交度(Mi)、角尺度(Wi)、林层指数(Si)、密集度(Ci)、Hegyi竞争指数(CIi)作为表达林分结构的参数。为避免边缘效应对林分结构的影响,设置3 m为缓冲区。本研究结构单元n取4。
混交度(Mi)表达树种空间隔离程度的指数[19]。
式中:当参照树i与相邻木j非同种时,Vij = 1,反之Vij = 0;n为最近邻木株数(下同)。
角尺度(Wi)用来反映林分林木的水平空间分布格局[20]。
式中:当第j个α角小于标准角α0时,Zij = 1,反之Zij = 0;α0 = 360/(n + 1)。
林层指数(Si)表达林层的垂直结构,其反映了空间结构单元中林层的垂直结构分布格局及林层多样性[21]。
式中:Zi为参照树的空间结构单元内林层的个数;当参照树与最近邻近木第j株相邻木属同一林层时,Sij = 0,反之Sij = 1。
密集度(Ci)用来反映林木的疏密程度[22]。
式中:当参照树i与相邻木j的树冠投影相重叠时,
$ {y}_{ij}=1 $ ,反之$ {y}_{ij}=0 $ ;Hegyi竞争指数(CIi)用来反映林木个体所承受的来自相邻木的竞争压力大小[23]。
式中:dj为最邻近木j的胸径,di为参照树i的胸径,Lij为参照树i与第j株相邻木之间的水平距离。
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采用α多样性测度方法中的Patrick丰富度指数(S)、Shannon-Wiener多样性指数(H)、Pielou均匀度指数(J)来分析更新幼苗的物种多样性水平。其计算公式如下:
式中,N为样地内乔木更新物种的总数,Pi为第i种的个体数占所有种个体总数的比例。
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采用SPSS20.0和Origin2019b软件对数据进行统计分析。利用散点图结合拟合模型分析林分结构变量、更新幼苗密度之间的相互关系,采用决定系数(R2)来反映拟合优度检验。采用Pearson相关分析探讨林分空间结构与更新幼苗多样性之间的关系。
2.1. 样地调查
2.2. 林分结构指数计算
2.3. 物种多样性计算
2.4. 数据分析方法
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经统计分析(表2)可知,蒙古栎林林下更新幼苗密度为10 759 株·hm−2,总体更新状况良好,但变异系数较大,为62.6%,说明不同样地间更新差异较大,更新幼苗分布不均匀,更新密度最大的样地为23 600 株·hm−2,最小的样地仅为800 株·hm−2,更新幼苗分布趋向斑块状。更新幼苗的基径为0.53~2.17 cm,苗高为37.6~207.8 cm。
项目
Items平均值
Mean最小值
Min最大值
Max标准误
SE变异系数
CV/%密度
Density/(stems·hm−2)10 759 800 23 600 1 122 62.6 基径
Basal diameter/cm1.23 0.53 2.17 0.08 37.4 苗高
Seedings height/cm104.4 37.6 207.8 7.3 42.2 Table 2. The quantitative characteristics of regeneration seedings in Q. mongolica forest
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由图1可知,林分断面积对幼苗密度影响显著,随着林分断面积的增加,幼苗密度逐渐增加,当断面积达到31 m2·hm−2,幼苗密度增加趋势逐渐放缓;同时,林分断面积对幼苗的基径和苗高生长影响显著(图2),随着林分断面积的增加,幼苗基径和苗高呈降低趋势(R2 = 0.36,P < 0.05;R2 = 0.34,P < 0.05)。
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空间结构指数(混交度、角尺度、竞争指数、林层指数、密集度)与更新幼苗密度做拟合曲线见图3。结果显示:竞争指数和密集度对更新幼苗密度影响显著,随竞争指数和密集度的增加,幼苗密度先增加后降低,表现为典型的抛物线关系,但竞争指数与更新幼苗密度的拟合程度更高(R2 = 0.4),表明与密集度相比,林分竞争指数对更新幼苗密度的影响效应更显著。其他空间结构指数对更新幼苗密度的影响均未达到显著水平(P > 0.05)。进一步分析空间结构指数对幼苗生长影响,由图4可知,竞争指数与幼苗的基径和苗高呈显著负相关(P < 0.05),随着竞争指数增加,幼苗基径和苗高逐渐降低,其他空间结构指标对更新幼苗生长影响不大(P > 0.05)。
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对林分空间结构指数(混交度、角尺度、竞争指数、林层指数、密集度)和林下更新幼苗物种多样性指数进行相关分析,结果(表3)表明:林分空间结构对更新幼苗物种多样性影响显著,其中更新幼苗丰富度与林分混交度、竞争指数、林层指数呈极显著或显著正相关(P < 0.01或P < 0.05),与密集度呈极显著负相关(P < 0.01),与角尺度相关性不大;Shannon-Wiener多样性指数分别与林分混交度和林层指数呈极显著和显著正相关(P < 0.01、P < 0.05),与其他空间结构指数相关性不大。Pielou均匀度指数与竞争指数呈极显著负相关(P < 0.01),与其他空间结构指数相关性不大。说明林分种间隔离程度越大,林分垂直结构越复杂,林下更新幼苗的种类和多样性越高。
空间结构指标
Forest spatial index丰富度
SP Shannon-Wiener指数
Shannon-Wiener diversity indexP Pielou均匀度指数
PielouP 混交度 Mingling index 0.485 ** 0.002 0.552 ** 0.001 −0.103 0.542 角尺度 Uniform angle index 0.057 0.739 0.197 0.258 0.004 0.982 竞争指数 Competition index 0.411 * 0.012 0.059 0.737 −0.428 ** 0.008 林层指数 Canopy layer index 0.465 ** 0.004 0.350 * 0.040 −0.282 0.090 密集度 Crowding −0.462 ** 0.004 −0.251 0.145 0.135 0.426 *P < 0.05,**P < 0.01. Table 3. Pearson correlation analysis of stand spatial structure and tree species diversity of undergrowth regeneration
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以更新幼苗密度为因变量(y),密度因素和空间结构指标为自变量(x)进行多元逐步回归分析(表4),结果显示,林分断面积、密集度和竞争指数是影响更新幼苗密度的主要因子,3个变量能够解释更新幼苗密度变异的41%。
项目
Item回归系数
Regression
coefficient标准化系数
Standardization
coefficientt值
t valueP 常数 Constant 7 105.365 1.206 0.236 林分断面积 Stand basal area 293.020 0.345 2.309 0.027 密集度 Crowding −11 810.751 −0.273 −1.921 0.063 竞争指数 Competition index 885.678 0.308 2.189 0.036 R2 = 0.41,P = 0.000 4 Table 4. The optimal multiple regression models with stepwise of seedling density and forest structure