【摘 要】
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林分密度是影响林分生长和质量的重要因子。通过密度调控,使林木处于最佳密度条件下,可得到更大的收获和效益。目前,表达林分密度的指标有株数密度、林分密度指数SDI、Nilson林分密度指数SD、优势高—营养面积比Z、相对密度RD和相对植距RS等指标。林分密度指标中,不同的指标反映的密度意义不尽相同。因此,研究不同林分密度指标的变化规律,分析林分密度指标在林分生长收获模型中的应用价值,对林分密度的精准管
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划课题“杉木速生材高效培育技术研究”（项目编号:2016YFD0600302）；
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林分密度是影响林分生长和质量的重要因子。通过密度调控,使林木处于最佳密度条件下,可得到更大的收获和效益。目前,表达林分密度的指标有株数密度、林分密度指数SDI、Nilson林分密度指数SD、优势高—营养面积比Z、相对密度RD和相对植距RS等指标。林分密度指标中,不同的指标反映的密度意义不尽相同。因此,研究不同林分密度指标的变化规律,分析林分密度指标在林分生长收获模型中的应用价值,对林分密度的精准管理具有重要意义。杉木（Cunninghamia lanceolata）是我国传统最重要的工业用材树种,本论文以福建邵武杉木人工林密度试验林28年连续观测数据为依据,对林分密度指标的变化规律及密度指标在林分生长收获模型中的应用进行了较为系统的分析和研究。杉木密度试验林于1982年建立,采用随机区组设计,5种造林密度,即A:2 m×3 m（1667株/hm~2）,B:2m×1.5m（3333株/hm~2）,C:2 m×1 m（5000株/hm~2）,D:1m×1.5m（6667株/hm~2）,E:1 m×1m（10 000株/hm~2）,每种密度重复3次。主要研究结果如下:（1）在低造林密度条件下,立地指数越高,林分自然稀疏越明显。在高造林密度条件下,自然稀疏开始时间比较早,但自然稀疏系数差别不显著,且立地对林分自然稀疏影响不明显,林分的自然稀疏主要决定于造林密度。（2）研究发现2×3m造林密度A1（SI=16）与造林密度2×1.5m B1（SI=14）两个林分均未出现自然稀疏,表明在低密度条件下,立地越差,林分竞争越不明显,难以产生自然稀疏现象,基于此,我们推测不同立地林分可能存在一个杉木产生自然稀疏的最低边界造林密度,当造林密度超过最低边界密度,必然产生自然稀疏,反之则不出现自然稀疏。（3）随着林龄的增加,林分密度指数SDI呈快速上升的趋势,造林密度越大,不同立地SDI相差越小。当林分林龄达到一定年龄时,SDI的上升趋于平稳,部分林分因发生强烈的自然稀疏,SDI出现大幅度的下降。关于Z、RD和SD,在低造林密度下,立地对Z、RD和SD的影响较大,在高造林密度下,立地对Z、RD和SD的影响变小或不明显,可见在高造林密度条件下,Z、RD和SD主要决定于造林密度。研究发现,不同造林密度和立地条件下,林分相对密度RS均表现出相同的规律,即随着林分年龄的增加RS迅速下降,林龄10a后下降速度放缓。RS不同于其他林分密度指标,不同造林密度不同立地林分的RS差异较小或不明显。（4）基于可变生长率法,应用7种不同的林分密度指标以及不含有密度指标,构建了8种杉木单木直径模型,模型的拟合精度比较高,R~2均在0.96以上。相比较含有密度指标的杉木单木直径模型精度高于不含密度指标模型。模型中,决定系数最高的是以林分密度指数（SDI）为密度指标的模型,其次为以林分断面积BA和Nilson密度指数为密度指标的模型。（5）基于可变生长率法,建立了含5种林分密度指标的杉木林分蓄积年生长模型,含有密度指标的模型决定系数R~2均在0.979以上,高于不含密度指标的对照组模型。在密度指标模型中,精度最高的为每公顷株数N密度模型,其次是相对植距RS密度模型,但是两个模型由于在参数拟合方面,部分参数的近似标准误差偏大,导致模型的稳定性比较差。所有模型的R~2数值由高到低的顺序为:每公顷株数N林分蓄积量模型（0.9799）、相对植距模型（0.9799）、林分密度指数SDI模型（0.9794）、优势高营养面积比Z模型（0.9793）、Nilson密度指数模型（0.9790）以及不含密度指标模型（0.9728）。除去N指标和RS指标模型,杉木林分蓄积量模型中表现最好的是以林分密度指数SDI为密度指标的模型。其次,我们还发现在低造林密度(1667-3333株·hm-2),林分蓄积生长量要大于中高造林密度的林分(5000-10000株·hm-2),因此杉木的造林密度以不高于200株/亩为宜。
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