林业科学

作者：夏晓运1,2,庞勇2,3,*,黄庆丰1,吴荣4,陈东升5,白羽2,3

单位：1. 安徽农业大学林学与园林学院 合肥 2300362. 中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 1000913. 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室 北京 1000914. 西南林业大学林学院 昆明 6502245. 中国林业科学研究院林业研究所 北京 100091

关键词：长白落叶松,3-PG模型,敏感性分析,生物量

基金：十三五国家重点研发项目(2017YFD0600404)

目的: 基于3-PG模型预测长白落叶松生物量生长变化，为长白落叶松林分生长规律研究提供依据。方法: 以5块长白落叶松密度试验林连续28年监测数据和24块长白落叶松固定样地3期调查数据为基础，结合各组分（叶、干和根）生物量计算公式，获得每块样地不同调查时间的密度、胸径、蓄积和各组分生物量。根据密度试验林数据校正模型生理参数，结合立地参数和气象参数，通过参数率定、迭代拟合与敏感性分析方法确定长白落叶松3-PG模型的生理参数。采用决定系数（R2）、平均误差（ME）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）评价模型预测能力。选取冠层量子效率（alpha）和初级生物量分配到根的最小值（pRn）进行敏感性分析，并预测肥力等级（FR）为0.2、0.4和0.6时长白落叶松生物量生长变化趋势。结果: 1）3-PG模型预测值与实测值之间R2在0.77以上；除叶干生物量比为25.6%外，其他各指标的MRE绝对值均在10.97%以内，预测结果较可靠；2）alpha和pRn具有较高敏感性，是模型的关键参数；3）模型预测不同FR下的长白落叶松生物量变化符合树木生长机理过程，且各组分生物量随FR增加而增加。结论: 基于地面数据的参数率定后，3-PG模型能够很好模拟长白落叶松生物量生长变化，可作为一种有效的森林经营预测工具。对于长白落叶松3-PG模型，冠层量子效率（alpha）和初级生物量分配到根的最小值（pRn）是影响预测结果的关键参数。

来源：2021年第3期

《林业科学》期刊编辑部

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