古树是一个国家的重要物产和文化资源,还见证了气候、生态、生物、地理等的更替变化。由于极强的适应能力和抗逆性能力,它们通过了自然选择,从而得以不断延续下来,因此在选择乡土树种亦或是园林适生树种时,古树往往成为重要的参考对象,还能够从古树探索树木基因的奥妙,因而广泛推行针对古树的调查工作,对古树资源的开发及利用具有极为重要的社会意义。古树的年龄是划分古树等级的依据,而且对于实施古树的分级保护及打击倒卖行为具有重要意义,在实际的调查工作中,古树的胸径、树高、冠幅等生长指标可通过相关仪器直接判读出来,而古树年龄的测定则是一个十分棘手的技术问题。目前已有的古树树龄测龄方法主要包括传统测龄法、科技测龄法及回归模型测龄法,其中传统测龄法主要包括数树轮法、文献追踪法、访谈法等,传统测龄法具有成本较低的优势,但精度欠缺;科技测龄法主要包括CT扫描法、X射线法、14C测定法等,相对于传统测龄法而言,科技测龄法具有较高的精确性,但需要依赖优良的测量设备,因而成本高;回归模型测龄法则相当于一个折中的办法,其相对于传统测龄法而言具有更高的精确性,相对于科技测龄法则具有成本低的优势。本研究在对长沙县古樟树进行调查分析后,以树龄作为因变量,设为y,胸径、树高及冠幅作为自变量,分别设为X1,x2,x3,并根据自变量的个数分别建立单因子模型、双因子模型和三因子模型,使用7种常见的树木生长模型分别进行拟合,根据相关系数R判断自变量与树龄是否具有相关性,当p<0.05即表示它们之间具有相关性;根据决定系数R2选出树龄预测的最优模型,当R2的值越接近于1则表明模型的拟合效果越好。主要研究结果如下:(1)长沙县古樟树共331株,其中一级古樟树5株,平均树龄达756.00年,平均树高13.60m,平均胸径230.60cm,平均冠幅17.20m;二级古樟树14株,平均树龄达362.12年,平均树高15.10m,平均胸径147.30cm,平均冠幅18.10m;三级古樟树312株,平均树龄为150.09年,平均树高15.58m,平均胸径80.46cm,平均冠幅13.88m。从分布区域来看,分布在农村的古樟树为313株,占94.60%,城市仅18株,仅占5.40%。从权属角度分析,其中国有的为285株,占86.10%,集体的和个人的分别为32株及14株。古樟树大多数生长于乡村街道旁且所处生长环境条件良好。(2)通过观察古樟树树龄与胸径、树高及冠幅的关系散点图可以初步判断:胸径与树龄成显著的正相关关系,即胸径随着树龄的增长而不断增长,而树高及冠幅与树龄不存在明显的相关关系,甚至出现负相关关系。(3)将古樟树树龄模型按自变量个数进行分类,可分为单因子模型、双因子模型及三因子模型。当为单因子模型时,古樟树树龄预测的最优模型为树龄—胸径模型,表达式为Y=1.71x1.02;为双因子模型时,树龄预测的最优模型为树龄—胸径、树高模型,其表达式为Y=2.08x1-1.22x2+5.54;为三因子模型时,树龄预测模型仍为Y=2.08x1-1.22x2+5.54,由于单因子模型树龄—胸径模型的R2的值为0.81,大于双因子模型树龄—胸径、树高模型及双三因子模型树龄—胸径、树高、冠幅模型的R2值0.78,因此用于预测长沙县古樟树树龄的最优模型为Y=1.71x1.02。(4)对模型进行检验可以发现:当胸径在20cm左右时,使用模型Y =1.71x1.02预测樟树树龄,预测树龄往往较大,而实测树龄较小,因而所得相对误差较大,达到95%左右,因而此模型不适用于胸径较小的樟树树龄的预测;当胸径在40cm左右时,相对误差为13%左右,树龄预测值与实测值之间的相对误差在之前的基础上大大地降低了;当树龄在一百年以上五百年以下时,相对误差仅为5%左右了,而当树龄在五百年以上时,使用模型测得的树龄的相对误差随着树龄的增加而增加,因此可以推断出该模型适用于预测二三级古樟树的树龄,即模型Y= 1.71x1.02适用于二三级古樟树的树龄预测。(5)树木生长往往受其所处立地条件的影响,当立地条件较好时,树木生长速度往往较快,因而达到一定生长量所需的时间也更短;而当立地条件较差时,树木生长速度往往较为缓慢,达到一定生长量所需的时间也更长,因而同一树种在达到同一生长量的过程中,立地条件较好的往往比立地条件较差的需要的时间更短。根据本研究结果可知,当立地条件较好时,古樟树树龄预测模型为Y=0.9*1.71x1.02,当立地条件一般时,古樟树树龄预测模型为Y=1.71x1.02,当立地条件较差时,古樟树树龄预测模型为Y= 1.1*1.71x1.02。