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森林经营模式是培育森林或利用森林的一系列经营措施的组合[1]。不同经营模式，如近自然森林经营[2-3]、生态系统经营[4]、检查法择伐经营[5]、目标树经营[6-7]、结构化森林经营[8]等，对森林结构和功能产生了显著的影响。近年来，随着林业发展目标由以木材生产为主转向以生态建设为主，人工林在生态保护方面起着重要作用[9]。为了培育健康稳定的森林，提高人工林质量和林地生产力，相继开展了经营模式设计[10]、经营方式对林分的影响[11-13]、经营效果评价及方法[14-16]、经营效果评价指标的选取和量化[3]等一系列研究。研究主要集中于一种经营模式对林分质量影响的量化评价，而针对不同经营模式效果综合评价的研究还较少。
华北落叶松(Larix principis-rupprechtii Mayr)为冀北地区主要造林与用材树种[17]，华北落叶松人工林在木材供给、生物多样性保护和生态效益等方面具有重要作用。但长期的粗放经营造成冀北地区华北落叶松人工林林下物种多样性减少，稳定性差，林分生产力普遍较低。因此，探寻适宜的经营模式是当前华北落叶松人工林可持续经营的迫切任务。本研究以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象，从林分生长、林分结构、天然更新、物种多样性和土壤化学性质5个方面建立综合评价指标体系，并运用主成分分析法对结构化森林经营、近自然森林经营和传统森林经营的经营效果进行综合评价，以期为塞罕坝华北落叶松人工林的培育和经营提供参考依据。
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研究区位于河北省承德市塞罕坝机械林场，属内蒙古地区浑善达克沙地南缘，于阴山与大兴安岭山脉交接处(116°52′~117°39′ E，42°04′~42°36′ N)。地势南低北高，分为坝上和坝下两个部分。属于寒温性大陆季风气候。年平均气温−1.4 ℃，其中最高温度可达30.9 ℃，最低温度达−43.2 ℃；降水量较少，年均为450 mm，蒸发量大于降水量[18]。土壤种类十分丰富，以风沙土、草甸土、棕壤、灰色森林土为主。植被类型多样，包括草原与草甸、针叶林、阔叶林、灌丛和水生群落等[19]。其中按起源又可将乔木林分为天然次生林和人工林，天然次生林中主要的乔木树种有白桦(Betula platyphylla Suk)、山杨(Populus davidiana Dode)等；人工林中主要的乔木树种有华北落叶松、樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica Litv)等；草本主要有早熟禾（Poa annua L.）、地榆(Sanguisorba officinalis L.)、铁丝草(Ophiopogon chingii Wang et Tang)等。
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在塞罕坝北曼甸和千层板林场林区内选择立地条件相对一致的林龄为29年生华北落叶松林分共3块，每个林分内随机布设3块50 m×50 m的样地，样地之间间隔至少为50 m。记录样地所在位置的经纬度、海拔、坡度、坡向、坡位、土壤类型、土壤厚度等。2014年5月，采用十字线法将每块样地划分为4个经营单元进行经营（每个经营单元边缘设置2.5 m的缓冲区），采用随机排列的方式布设4组经营模式，即近自然森林经营（N）、传统森林经营（T）、结构化森林经营（S）和对照（CK），每个经营模式3次重复。各经营模式设计如下：
（1）近自然森林经营：以选定的目标树作为经营主体对象。首先将林分中的所有林木按照林木经营目标进行分级，确定目标树、干扰树、特殊目标树和一般林木。其次，确定每公顷所选目标树数量（成熟林的每公顷胸高断面积/单株树的胸高断面积）以及目标树之间的平均距离（目标胸径的20倍），按三角形均匀配置。最后，伐除影响目标树和特殊目标树生长的干扰树（与目标树树干距离小于被干扰半径（目标树当前胸径加上4 cm再乘以20）的林木），在特殊目标树与目标树发生冲突时，优先保留特殊目标树[3, 7]。
（2）结构化森林经营：主要是对林分结构进行调整。基于结构化指标（大小比数、角尺度、混交度等）确定保留木和采伐木（研究区华北落叶松的目标胸径达到50 cm以上，可采伐利用；保留的中大径木的竞争大小比数不大于0.25；保留木最近4株相邻木的角尺度不大于0.5），林木分布格局的调整（调整林分中角尺度为1或0.75的单木），树种组成的调整（将林分中主要树种的取值为0、0.25的单木作为潜在的调整对象），竞争关系的调整（做到使经营对象的竞争大小比数不大于0.25）[8, 10, 20]。
（3）传统森林经营：采用下层疏伐法，采伐林冠下层不健康的和其他树种林木。
（4）对照：对林分内的树木不做任何采伐作业。
同年7—9月在每个经营单元内对DBH≥5 cm的林木进行每木检尺，记录林木所在位置、胸径、树高、枝下高、冠幅，并记录树种、健康状况以及林分的郁闭度等。将高度低于120 cm的华北落叶松幼苗定为更新幼苗，在标准地内以每个10 m×10 m的样方为单位进行调查，将更新苗统一编号挂牌，记录其高度、基径及其在样方内的相对坐标，并通过查轮生枝法确定其年龄。在标准地的四角及中心位置各设置1个1 m×1 m的小样方，调查草本物种、株数、高度和盖度。在每个1 m×1 m的小样方内，按照0~10 cm和10~20 cm两个土层，利用土钻取样，然后将各样方内同一层次的土壤分别进行混合，形成一个混合样，带回实验室阴干后进行土壤化学性质的测定。根据野外实际勘察情况和调查分析后的结果（林分郁闭度和林木生长状况），将不同经营单元的采伐强度控制在15%以下，明确采伐对象，然后做上标记进行林木的采伐作业。
2016年7—8月，对经营样地进行调查，调查的内容与采伐前相同，并记录好相关数据以备使用。样地林分基本情况见表1。
表 1 样地概况
Table 1. Survey of sample plots
样地
plot林分密度 Stand density/(株·hm−2 ) 平均树高 Average height/m 平均胸径 Average DBH/cm CK N S T CK N S T CK N S T 1 488 328 360 236 13.91 13.09 16.46 16.75 15. 17 15 19 2 408 236 152 316 14.18 14.08 21.59 13.79 17 16 14 17 3 500 280 336 308 15.78 15.36 17.16 15.33 16 16 16 17 4 392 328 164 208 14.21 13.35 14.76 14.59 16 16 21 20 5 380 364 200 280 12.60 14.19 15.34 14.28 18 18 20 19 6 232 276 224 280 12.04 12.01 13.85 13.55 17 16 19 17 7 228 152 164 116 12.22 11.83 12.16 11.24 17 19 18 19 8 256 256 160 196 13.28 12.91 13.21 13.25 18 17 19 18 9 204 196 168 180 13.65 15.86 13.80 13.68 17 17 18 18 -
采用林木单株材积年均生长量、林分蓄积定期平均生长量指标衡量林分生长。
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林分结构从林木树高、胸径、林木分布格局和林木大小分化程度等方面进行描述，林木分布格局用角尺度来表示，林木大小分化程度通过胸径变异系数来表达。利用空间结构分析软件Winkelmass进行林分空间结构分析。
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依据更新苗的高度将4种经营模式林分下的更新苗划分为5个等级，即：第I级（H1）：H1≤3 cm；第II级（H2）：3 cm<H2≤8 cm；第III级（H3）：8 cm<H3≤25 cm；第IV级（H4）：25 cm<H4≤70 cm；第V级（H5）：70 cm<H5≤120 cm。
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计算草本植物的物种丰富度（S）、Pielou均匀度指数（J）、Shannon-Wiener指数（H’）和Simpson指数（P）来衡量物种多样性。
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土壤化学性质的测试内容包括土壤有机质、全氮、全钾、全磷、碱解氮、速效钾、有效磷含量以及土壤的酸碱度（pH）指标。
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利用SPSS 20.0对所选评价指标进行描述性统计，得到各项指标平均值和标准差，并进行方差检验，方差齐性时采用Tukey多重比较，采用主成分分析法对华北落叶松人工林不同经营模式的效果进行综合评价。
（1）为了消除量纲及数量级的影响，将原始数据标准化，公式如下：
$ \begin{aligned} \;\\ X_{{{ij}}}^* = \frac{{{X_{{{ij}}}}{{ - }}\overline {{X_{{j}}}} }}{{{S_{{j}}}}} \end{aligned} $
(1) 式中，
$X_{{{ij}}}^*$ 为$X_{{{ij}}}$ 的标准化数据；$X_{{{ij}}}$ 为各样地原始数据；$\overline {X{}_{{j}}} $ 和${S_{{j}}}$ 分别为第j个指标的标准差和平均值。（2）筛选主成分，将标准化后的数据利用SPSS软件进行分析，从方差分析结果中选取累积贡献率≥85%的前m个主成分，建立标准化变量与m个主成分之间的关系，公式如下：
$ {Y_k} = {h_{k1}}X_1^* + {h_{k2}}X_2^* + \cdots + {h_{kp}}X_p^* $
(2) 式中，Yk代表第k个主成分（k=1, 2, ···, m）；为第k个主成分的因子载荷；
$X_p^*$ 为第p个指标变量；${h_{kp}}$ 为第k个主成分的第p个指标变量的因子载荷。（3）确定各个主成分的权重，用以下公式计算：
$ {w_k} = \frac{{{\lambda _k}}}{{\displaystyle\sum\limits_{k = 1}^m {{\lambda _k}} }} $
(3) 式中，
${w_k}$ 代表第k个主成分的权重；${\lambda _k}$ 表示第k个主成分的贡献率。（4）根据公式（2）筛选出的m个主成分和公式（3）得到的权重建立综合评价函数：
$F = \sum\limits_{k = 1}^{\rm{m}} {{w_k}{Y_k}} $
(4) -
由图1可知，T、N、S 3种经营模式的单株材积年均生长量显著大于CK（P<0.05），其中S模式的值最高，N模式次之，且S模式显著高于T和N模式（P<0.05）；而对于林分蓄积定期平均生长量而言，S、N、CK 3种经营模式显著高于T模式（P<0.05），但3种模式间无显著差异（P>0.05），总的来说，S和N模式的林分蓄积定期平均生长量最大。
图 1 不同经营模式单株材积年均生长量和林分蓄积定期平均生长量
Figure 1. Tree volume annual mean increment and periodical mean increment of stand stock volume in stands with different management modes
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4种经营模式管理后的华北落叶松人工林林分的平均树高间无显著差异（P>0.05），且不同经营模式间林分的平均树高均呈现出T>CK>S>N（图2）。
图 2 不同经营模式林分平均树高
Figure 2. The average tree height of stands with different Management modes
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不同经营模式林分内胸径分布总体上均似正态分布。各经营模式林分林木胸径主要集中分布在16~20 cm径阶范围内，径级为18 cm时林木株数达到最大值。S模式中，6~12 cm径阶的林木数量明显减少，CK模式中，20~28 cm径阶的林木严重不足，小径阶林木株数分配较均匀，而T模式林分中小径阶林木严重缺少。S、N、T 3种经营模式24~28 cm径阶的林木株数均有增加，但S模式株数增加的最多，并且在S模式和N模式林分中新增了30~32 cm大径阶林木（图3）。
图 3 不同经营模式林分胸径分布
Figure 3. The DBH distribution of stands with different management modes
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由图4A可知，T、N、S、CK模式林分角尺度均值分别为0.476、0.493、0.501和0.483，说明林木整体分布均属于随机分布状态。但S模式更加随机，说明更接近自然状态。角尺度为0.5时4种经营模式分布概率达到最大，且随机分布的比例分别为54.3%、54.1%、53.2%和53.5%，非常相似。通过One-way方差检验发现，当角尺度分别为0、0.25、0.5、0.75、1时，4种经营模式的角尺度分布频率整体上无显著差异（P>0.05）（图4B）。
图 4 不同经营模式林分角尺度分布图
Figure 4. Uniform angle index distribution of stands with different management modes
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4种经营模式的胸径变异系数无显著差异（P>0.05），经营前林分林木胸径变异系数是0.256，T、N、S 3种模式经营后林木胸径变异系数分别是0.202、0.248和0.215。S和T两种模式的胸径变异系数小于N和CK模式，说明S和T经营模式下的林分林木胸径离散程度较小（图5）。
图 5 不同经营模式林分胸径变异系数
Figure 5. The coefficient of DBH variation in stands with different management modes
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华北落叶松人工林4种经营模式下林分林下更新苗数量具有相同的变化趋势，随着更新苗高度的增加呈明显的下降趋势。从各个高度级更新苗的株数来看，各经营模式林分都存在极高的繁殖量，极低的成活率现象。4种经营模式林分中林下更新苗株高处于第1等级（0<H1≤3 cm）的株数占绝大部分，分别达到6 355、6 584、7 895和9 404株，CK和T模式林分内的更新苗株数高于N和S模式，但随着更新苗高度的增加，更新苗数量呈降低趋势（图6）。
图 6 不同经营模式林分各等级更新苗数量
Figure 6. The number of seedlings belonging to different height level in stands with different management modes
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不同经营模式林分的草本物种丰富度（S）和Shannon-Wiener多样性指数（H’）均表现为N>S>T>CK，且N模式显著高于CK模式（P<0.05）；Pielou均匀度指数（J）和Simpson多样性指数（P）在不同经营模式间均无显著差异（P>0.05），总体来看表现为N>S>T=CK（图7）。
图 7 不同经营模式林分物种多样性指数
Figure 7. Species diversity indices in stands with different management modes
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不同经营模式的土壤全钾含量、土壤pH值随土层深度的增加逐渐增加，土壤有机质、全磷、全氮、土壤碱解氮、有效磷和速效钾含量则呈现出随土层深度的增加而减少的趋势。其中土壤有机质含量在10~20 cm土层内S模式显著高于CK模式（P<0.05）。土壤碱解氮含量在0~10 cm土层内S和T模式显著高于CK模式（P<0.05），10~20 cm土层内T模式显著高于CK模式（P<0.05）；有效磷含量在0~10 cm土层内S模式显著高于CK和T模式（P<0.05），10~20 cm土层内S模式显著高于其它3种经营模式（P<0.05），N模式显著高于CK模式（P<0.05）（表2）。
表 2 不同经营模式林下土壤化学性质的变化
Table 2. Soil chemical properties change among stands with different management modes in middle-aged plantation
指标 Index 土层深度 Soil depth /cm 经营模式 Management modes CK S N T 有机质 Organic matter/(g·kg−1) 0~10 42.87±10.73 a 46.16±10.02 ab 44.12±10.60 a 45.63±12.49 a 10~20 36.47±8.35 a 41.65±9.8 b 40.37±11.93 ab 40.66±10.62 ab 全氮 Total N/(g·kg−1) 0~10 2.09±0.53 a 2.29±0.51 a 2.20±0.45 a 2.25±0.57 a 10~20 1.91±0.46 a 2.04±0.50 a 2.08±0.56 a 2.00±0.51 a 全磷 Total P/(g·kg−1) 0~10 0.36±0.06 a 0.40±0.09 a 0.40±0.07 a 0.37±0.08 a 10~20 0.32±0.05 a 0.38±0.08 a 0.39±0.07 a 0.34±0.06 a 全钾 Total K/(g·kg−1) 0~10 19.55±2.32 a 18.55±2.70 a 19.21±2.33 a 19.17±2.73 a 10~20 19.60±2.39 a 19.25±2.19 a 19.35±2.56 a 19.58±2.60 a 碱解氮 Alkali-hydrolyzed N/(mg·kg−1) 0~10 102.74±35.35 a 130.28±32.69 b 124.12±36.33 ab 129.37±36.15 b 10~20 87.87±27.84 a 111.42±26.03 ab 108.88±30.68 ab 115.65±33.85 b 有效磷 Rapidly available P/(mg·kg−1) 0~10 8.11±4.15 a 8.87±3.08 b 8.74±2.90 ab 8.02±2.35 a 10~20 5.18±1.81 a 7.00±4.76 c 6.03±2.71 b 5.92±2.06 ab 速效钾 Rapidly available K/(mg·kg−1) 0~10 124.99±52.38 a 130.81±52.47 a 133.76±54.41 a 116.82±32.11 ab 10~20 84.05±25.10 a 120.09±77.23 b 92.50±20.43 ab 92.05±26.36 ab pH值 pH value 0~10 6.33±0.55 a 6.47±0.51 ab 6.44±0.62 ab 6.24±1.02 a 10~20 6.39±0.54 a 6.53±0.52 ab 6.52±0.58 ab 6.36±0.44 a -
利用SPSS 20.0软件对标准化后的数据进行主成分分析，由表3可知，前2个主成分的累积贡献率为70%和85%，因此筛选出的前2个主成分已能充分表达各经营模式的总体经营效果。
表 3 总方差分析
Table 3. Total variance analysis
主成分
Component特征值
Eigenvalue贡献率
Variance/%累积贡献率
Cumulative/%1 13.985 69.927 69.927 2 3.192 15.958 85.885 通过各因子载荷绝对值可知，第一主成分在林分生长蓄积生长率、林分结构平均树高、物种多样性S、H'、J、P、土壤化学性质有机质、全氮含量、全磷含量、有效磷含量、速效钾含量和pH值指标上具有较大载荷；第2主成分在林分生长单株材积年均生长量、胸径、全钾含量、碱解氮含量指标上载荷较大（表4）。
表 4 因子载荷
Table 4. Component matrix
项目 Item 指标 Index 主成分 Component 1 2 林分生长 Stand growth 单株材积年均生长量 Tree volume annual mean increment 0.722 0.544 蓄积定期平均生长量（PIA） 0.634 −0.395 蓄积生长率 Growth rate of stock volume 0.912 0.267 林分结构 Stand structure 平均树高 Average tree height −0.920 0.341 胸径 DBH 0.208 0.975 角尺度 Uniform angle index 0.676 0.021 大小比 Neighborhood comparison −0.768 0.432 物种多样性 Species diversity 物种丰富度 Species richness (S) 0.989 0.130 Shannon-Wiener指数 Shannon-Wiener index (H') 0.992 −0.051 Pielou均匀度指数 Pielou evenness (J) 0.944 −0.251 Simpson指数 Simpson index (P) 0.954 −0.298 土壤化学性质 Soil chemical properties 有机质 Organic matter 0.871 0.342 全氮 Total N content 0.918 0.199 全磷 Total P content 0.813 0.410 全钾 Total K content −0.777 0.528 碱解氮 Alkali-hydrolyzed N 0.699 0.585 有效磷 Rapidly available P 0.992 −0.063 速效钾 Rapidly available K 0.957 −0.288 pH值 pH value 0.903 −0.268 天然更新 Natural regeneration 更新苗 Seedling 0.681 0.371 利用因子载荷值与标准化数据计算各主成分的得分，得出2个主成分的权重为：0.814和0.186。通过构建综合评价函数，计算不同经营模式的综合得分（表5）。4种经营模式综合得分最高的均是S模式，即华北落叶松在S模式的经营效果最好。
表 5 综合评价结果
Table 5. Comprehensive evaluation results
经营模式
Management
modesS1 S2 综合得分
Composite score排名
RankingCK −17.16 −3.67 −14.65 4 S 13.65 2.00 11.49 1 N 11.82 −1.72 9.30 2 T −8.31 3.39 −6.14 3 -
不同的经营模式可以通过调节林分密度改善保留木的生长空间和竞争力[11]，对林木生长具有重要影响。研究表明，抚育间伐可以促进林分林木胸径生长，对林分单株材积生长量具有促进作用[11,24-25]。本研究中，不同经营模式林分生长差异显著，S模式单株材积年均生长量和蓄积定期平均生长量最大（图1）。这可能是由于S模式是将整个林分内的中大径木和目标树分布都调整到了最佳位置。林分密度和郁闭度降低，可以改善林木的光环境，有利于林木生长[26-27]。N模式是将目标树周围的干扰木伐除，只将目标树的生长调到了最佳位置，其它无干扰的一般木生长空间几乎没有变化；T模式虽然伐除了下层竞争力小的林木，但主林层林木的竞争还是比较激烈，保留木得不到足够的空间和养分，所以单株材积平均生长量和蓄积定期平均生长量低于S模式。这在其他学者的研究中[13, 28]也得到了相似的结论。
林分结构是评价一种经营效果的重要指标[23]。树高、胸径、角尺度和大小比数能够直接反映林木的生长。许多研究发现抚育间伐对林木树高生长无显著影响[26]。本研究结果表明不同经营模式平均树高间无显著差异（P>0.05）（图2）。通过分析林分内林木胸径分布发现，S模式中小径阶林木明显减少，24~28 cm径阶的林木株数增加的最多，在S模式和N模式林分中新增了大径阶林木（图3）。此外，S和T经营模式下林木胸径变异系数小于N和CK模式（图5），说明S和T经营模式林分胸径离散程度较小。这可能是由于在S模式经营过程中采伐了一些小径阶林木，改善了林分密度，有利于大径阶林木胸径生长。N模式以经营目标树为主，只采伐了影响目标树生长的其他木，林分密度降低，促进了林分内林木的生长。比较不同经营模式林分角尺度发现，经营前后林木整体分布均属于随机分布状态，N模式和S模式林分角尺度均值较CK模式均有小幅度的增加，林木有向随机分布的趋向，其中S模式更加随机（图4B）。已有研究表明，理想的林分中林木分布为随机状态更好[29]。可以说明N模式和S模式具有使林木分布改善为理想林分的效果，S效果更明显。
林木更新直接影响着林分的健康程度，综合比较4种经营模式各等级更新苗数量，S模式和N模式较CK和T模式均有优势。分析认为，S模式和N模式是将影响目标树生长或空间结构单元内不合理的林木伐除，大大的降低了林分的郁闭度。研究也表明，郁闭度与林下幼苗的生长为负相关关系[30]。
物种多样性反映了群落物种组成，可以反映群落功能水平。众多研究结果表明，干扰改变森林群落物种多样性[31]，同样对林分土壤质量也会产生一定的影响[13]。本研究中，N模式物种多样性指数较其它经营模式要高（图7）。S模式土壤有机质含量高，CK模式最低（表2）。这可能是由于S模式更加注重林分结构的合理化，经过林分结构调整，使林分内的水热状况，透气性能优于其它模式，从而加速了凋落物的分解，致使有机物质含量高于其它3种模式。
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结构化经营模式将林分内的中大径木和目标树调整到最佳位置，改善了林分密度和郁闭度，促进了林木生长。并且林分内水热状况、透气性能要优于其它模式，土壤有机质、有效磷等含量最高。
近自然经营模式和结构化经营模式通过伐除影响目标树生长的不合理的林木，林分结构要优于传统经营模式和对照，更有利于林下更新，物种多样性较高。
传统经营模式采用下层疏伐，主林层林木的竞争比较激烈，保留木得不到足够的空间和养分，生长缓慢，林分更加趋向于均匀分布。
综合评价结果表明，塞罕坝29年林龄的华北落叶松人工林在S模式的经营效果最佳。对于华北落叶松人工林来说，林分生长是一个长期的过程，如何在长时间尺度上优化林分结构，提高更新和土壤理化性质，还需对样地进行长期的连续观测和经营效果研究。
塞罕坝华北落叶松人工林不同经营模式效果评价
Evaluation of Management Modes on Larix principis-rupprechtii Plantations in Saihanba of Hebei Province, China
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摘要:
目的 优化华北落叶松人工林经营效果，明确最优经营模式，提高林地质量。 方法 以河北省塞罕坝地区29年林龄的华北落叶松人工林为研究对象，选取林分生长、林分结构、天然更新、物种多样性及土壤化学性质5个方面20项指标，分析结构化森林经营（S）、近自然森林经营（N）、传统森林经营（T）和对照（CK）不同经营模式下的经营效果，并运用主成分分析法对不同经营模式效果进行综合评价。 结果 表明，不同经营模式单株材积年均生长量差异显著（P<0.05），表现为S>N>T>CK，林分蓄积定期平均生长量表现为S、N、CK3种经营模式显著高于T模式（P<0.05）；林分结构指标在不同经营模式间变化呈现一定的差异。平均树高在4种经营模式间无显著差异。胸径为24~28 cm的林木株数在N和T经营模式样地较高，在S模式样地最高；空间结构指标角尺度和胸径变异系数在不同经营模式间差异不显著（P>0.05）；不同经营模式林分的草本物种丰富度和Shannon-Wiener多样性指数存在显著差异（P<0.05），表现为N>S>T>CK；在0~20 cm土层，土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量S模式显著高于对照CK；T、N、S和CK模式经营效果综合得分分别为−6.14、9.30、11.49和−14.64。 结论 塞罕坝29年林龄的华北落叶松人工林在S模式的经营效果最佳。 Abstract:Objective To study the effects of various management modes of Larix principis-rupprechtii plantation and determine the optimal modes in order improve the forest quality. Method Twenty indicators, including stand growth, stand structure, natural regeneration, species diversity, soil chemical properties, etc. were used to compare the developments of 29-year-old L. principis-rupprechtii plantations in Saihanba of Hebei province under different management modes, i.e. structure-based forest management (S), close-to-nature forest management (N), traditional forest management (T) and the control (CK). Principal component analysis was used to assess the effects of different management modes. Result The results showed that there was a significant difference in the average annual growth increment of individual tree volume among different management modes (P<0.05), which ranked in the order of S>N>T>CK. Stand-volume periodic annual increment under modes S, N and CK was significantly larger than that under mode T. The stand structure indicators varied differently among management modes. There was no significant difference in average tree height among the four management modes (P>0.05). The amount of tree with DBH of 24~28 cm showed larger volume in plots under modes N and T, and the largest was found on the plots under mode S. Spatial structure indices including uniform angle index and coefficient of DBH variation showed no significant differences among different modes (P>0.05). There were significant differences in herb species richness and Shannon-Wiener diversity indicators among stands under different modes (P<0.05), which ranked in the order of N>S>T>CK. The soil indicators, including soil organic matter, alkali-hydrolyzed nitrogen, available phosphorus and available potassium, showed significantly higher value in the plots under mode S than in CK plots. The comprehensive scores of modes T, N, S and CK were −6.14, 9.30, 11.49 and −14.64, respectively. Conclusion It is proved that, in Saihanba, the management effect of 29-year-old L. principis-rupprechtii plantations under mode S is the best. -
图 1 不同经营模式单株材积年均生长量和林分蓄积定期平均生长量
Figure 1. Tree volume annual mean increment and periodical mean increment of stand stock volume in stands with different management modes
图 2 不同经营模式林分平均树高
Figure 2. The average tree height of stands with different Management modes
图 3 不同经营模式林分胸径分布
Figure 3. The DBH distribution of stands with different management modes
图 4 不同经营模式林分角尺度分布图
Figure 4. Uniform angle index distribution of stands with different management modes
图 5 不同经营模式林分胸径变异系数
Figure 5. The coefficient of DBH variation in stands with different management modes
图 6 不同经营模式林分各等级更新苗数量
Figure 6. The number of seedlings belonging to different height level in stands with different management modes
图 7 不同经营模式林分物种多样性指数
Figure 7. Species diversity indices in stands with different management modes
表 1 样地概况
Table 1. Survey of sample plots
样地
plot林分密度 Stand density/(株·hm−2 ) 平均树高 Average height/m 平均胸径 Average DBH/cm CK N S T CK N S T CK N S T 1 488 328 360 236 13.91 13.09 16.46 16.75 15. 17 15 19 2 408 236 152 316 14.18 14.08 21.59 13.79 17 16 14 17 3 500 280 336 308 15.78 15.36 17.16 15.33 16 16 16 17 4 392 328 164 208 14.21 13.35 14.76 14.59 16 16 21 20 5 380 364 200 280 12.60 14.19 15.34 14.28 18 18 20 19 6 232 276 224 280 12.04 12.01 13.85 13.55 17 16 19 17 7 228 152 164 116 12.22 11.83 12.16 11.24 17 19 18 19 8 256 256 160 196 13.28 12.91 13.21 13.25 18 17 19 18 9 204 196 168 180 13.65 15.86 13.80 13.68 17 17 18 18 
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表 2 不同经营模式林下土壤化学性质的变化
Table 2. Soil chemical properties change among stands with different management modes in middle-aged plantation
指标 Index 土层深度 Soil depth /cm 经营模式 Management modes CK S N T 有机质 Organic matter/(g·kg−1) 0~10 42.87±10.73 a 46.16±10.02 ab 44.12±10.60 a 45.63±12.49 a 10~20 36.47±8.35 a 41.65±9.8 b 40.37±11.93 ab 40.66±10.62 ab 全氮 Total N/(g·kg−1) 0~10 2.09±0.53 a 2.29±0.51 a 2.20±0.45 a 2.25±0.57 a 10~20 1.91±0.46 a 2.04±0.50 a 2.08±0.56 a 2.00±0.51 a 全磷 Total P/(g·kg−1) 0~10 0.36±0.06 a 0.40±0.09 a 0.40±0.07 a 0.37±0.08 a 10~20 0.32±0.05 a 0.38±0.08 a 0.39±0.07 a 0.34±0.06 a 全钾 Total K/(g·kg−1) 0~10 19.55±2.32 a 18.55±2.70 a 19.21±2.33 a 19.17±2.73 a 10~20 19.60±2.39 a 19.25±2.19 a 19.35±2.56 a 19.58±2.60 a 碱解氮 Alkali-hydrolyzed N/(mg·kg−1) 0~10 102.74±35.35 a 130.28±32.69 b 124.12±36.33 ab 129.37±36.15 b 10~20 87.87±27.84 a 111.42±26.03 ab 108.88±30.68 ab 115.65±33.85 b 有效磷 Rapidly available P/(mg·kg−1) 0~10 8.11±4.15 a 8.87±3.08 b 8.74±2.90 ab 8.02±2.35 a 10~20 5.18±1.81 a 7.00±4.76 c 6.03±2.71 b 5.92±2.06 ab 速效钾 Rapidly available K/(mg·kg−1) 0~10 124.99±52.38 a 130.81±52.47 a 133.76±54.41 a 116.82±32.11 ab 10~20 84.05±25.10 a 120.09±77.23 b 92.50±20.43 ab 92.05±26.36 ab pH值 pH value 0~10 6.33±0.55 a 6.47±0.51 ab 6.44±0.62 ab 6.24±1.02 a 10~20 6.39±0.54 a 6.53±0.52 ab 6.52±0.58 ab 6.36±0.44 a
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表 3 总方差分析
Table 3. Total variance analysis
主成分
Component特征值
Eigenvalue贡献率
Variance/%累积贡献率
Cumulative/%1 13.985 69.927 69.927 2 3.192 15.958 85.885
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表 4 因子载荷
Table 4. Component matrix
项目 Item 指标 Index 主成分 Component 1 2 林分生长 Stand growth 单株材积年均生长量 Tree volume annual mean increment 0.722 0.544 蓄积定期平均生长量（PIA） 0.634 −0.395 蓄积生长率 Growth rate of stock volume 0.912 0.267 林分结构 Stand structure 平均树高 Average tree height −0.920 0.341 胸径 DBH 0.208 0.975 角尺度 Uniform angle index 0.676 0.021 大小比 Neighborhood comparison −0.768 0.432 物种多样性 Species diversity 物种丰富度 Species richness (S) 0.989 0.130 Shannon-Wiener指数 Shannon-Wiener index (H') 0.992 −0.051 Pielou均匀度指数 Pielou evenness (J) 0.944 −0.251 Simpson指数 Simpson index (P) 0.954 −0.298 土壤化学性质 Soil chemical properties 有机质 Organic matter 0.871 0.342 全氮 Total N content 0.918 0.199 全磷 Total P content 0.813 0.410 全钾 Total K content −0.777 0.528 碱解氮 Alkali-hydrolyzed N 0.699 0.585 有效磷 Rapidly available P 0.992 −0.063 速效钾 Rapidly available K 0.957 −0.288 pH值 pH value 0.903 −0.268 天然更新 Natural regeneration 更新苗 Seedling 0.681 0.371
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表 5 综合评价结果
Table 5. Comprehensive evaluation results
经营模式
Management
modesS1 S2 综合得分
Composite score排名
RankingCK −17.16 −3.67 −14.65 4 S 13.65 2.00 11.49 1 N 11.82 −1.72 9.30 2 T −8.31 3.39 −6.14 3
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