短轮伐期泡桐人工林树高生长与材积产量模型的构建与应用

本研究针对全球泡桐(Paulownia)人工林生长与产量数据匮乏、缺乏可靠评估工具的现状，通过系统文献检索和新数据采集，首次建立了基于代数差分法(ADA)的树高生长模型和线性混合效应材积-树高关系模型。研究结果显示泡桐人工林年生物量产量范围为0.5-25.4 odt ha-1 yr-1(四分位距0.8-9.9 odt ha-1 yr-1)，为评估泡桐种植园生产力提供了重要工具，对优化林业管理和碳汇估算具有重要意义。

　　

泡桐属(Paulownia)作为原产中国的速生树种，以其卓越的生长速度和优质的木材特性而闻名于世。随着全球木材需求持续增长和气候变化 mitigation (缓解)目标的推进，泡桐人工林在世界范围内受到越来越多关注。然而令人惊讶的是，尽管泡桐已有数千年的栽培历史，科学界对其生长和产量的系统性研究却十分有限——迄今为止，竟然没有可靠的生长模型或生产力评估工具可供使用。这种数据匮乏状况严重制约了泡桐人工林的科学管理和经济效益评估。

面对这一知识空白，研究人员开展了一项开创性研究，旨在开发一套能够科学评估年轻泡桐人工林生产力的模型系统。该研究近期发表在林业领域权威期刊《Forest Ecology and Management》上，为泡桐的科学栽培和管理提供了重要工具。

研究人员采用了系统性的方法开展此项研究。首先通过Web of Science和Scopus数据库进行了全面的文献检索，检索策略采用标题字段"Paulownia"为关键词，限定英语期刊文章，最终从1213篇文献中筛选出38篇符合要求的研究。同时补充进行了新的种植园调查数据采集，共获得来自21个研究地点、8个国家的121个观测数据，所有数据点均位于北半球10°-48°纬度之间。基于这些数据，研究团队运用代数差分法(Algebraic Difference Approach, ADA)建立了树高生长模型，并采用线性混合效应模型(linear mixed-effects modelling approach)开发了林分平均高与总材积产量的关系模型。

研究的关键技术方法包括：系统性文献检索与数据筛选标准制定、种植园实地调查与数据采集、基于Chapman-Richards函数的代数差分法(ADA)高度生长模型构建、线性混合效应模型分析、交叉验证方法以及生物量估算方法（采用270 kg m^-3的基本密度值）。

3.1. 树高生长模型

研究人员开发的Chapman-Richards代数差分法树高生长模型表现出优异的拟合优度，解释了97%的树高变异。模型采用林分嵌套在地点内的随机效应结构，10年生基准年龄的site index(地位指数)估计值为16.3米。模型诊断图显示观测值与预测值紧密分布在1:1线周围，标准化残差近似正态分布，验证了模型的可靠性。拟合出的树高生长曲线呈现异速生长特性，曲线形状在不同林分间保持一致，而渐近高度随立地质量提高而增加。

3.2. 材积产量与树高关系模型

材积产量与平均林分高的线性混合效应模型解释了96%的材积变异，反变换到原始单位(m³/ha)后仍保持94%的解释度。随机效应解释了固定效应未解释的剩余方差的39%，其中几乎全部归因于地点的随机效应。模型诊断显示，观测值与预测值紧密聚集在1:1线周围，标准化残差近似正态分布，支持回归模型的假设。

基于模型估算，10年基准年龄的地位指数范围为5.8-27.4米，四分位距为7.2-19.0米。这对应于10年轮作期内年生物量产量0.5-25.4 odt ha^-1 yr^-1，四分位距为0.8-9.9 odt ha^-1 yr^-1。研究发现最大平均年增量(MAI)不会在模型最大年龄之前出现，很可能在超过20年的轮作年龄实现。

研究讨论部分指出，本研究提出的模型代表了泡桐属的通用全球模型，但由于观测数据量相对较少，可能会限制模型的预测准确性并降低其对未观测地点和条件的泛化能力。观测数据的年龄范围也有限，最多20年，大部分在1-10年之间，这与泡桐人工林管理常用的轮作年龄很好地吻合，但在解释超过10年的地位指数估计时应谨慎，不支持超过20年的估计。

与其它速生树种相比，泡桐的生物量产量，特别是第三四分位数(Q3)的9.9 odt ha^-1 yr^-1和第四四分位数(Q4)的25.4 odt ha^-1 yr^-1（代表高立地质量），与杨树(Populus spp.)、柳树(Salix spp.)、刺槐(Robinia pseudoacacia L.)和桉树(Eucalyptus spp.)等其它速生树种相当。与这些主要用于能源生产的其他物种相比，泡桐的一个优点是木材质量及其利用潜力，可能产生比其他速生树种更大的溢价。相反，最小值(Q0)和第一四分位数(Q1)估计值分别为0.5和0.8 odt ha^-1 yr^-1，低于这些其他速生树种，这突出了进一步研究生长因子的重要性。

本研究开发的树高生长模型允许对立地质量进行客观评估，并能够比较具有不同立地条件、管理实践和遗传材料的人工林的生产潜力。这使得人工林所有者和投资者能够就人工林建立和管理做出明智决策，例如比较不同施肥或灌溉制度下的林分地位指数。它还允许使用木材生产和碳汇等指标与其他土地利用和替代作物进行客观比较。该模型的易用性，仅需要代表性树高-年龄观测，对农民和人工林所有者也是一个好处。

研究结论强调，本研究得出的地位指数估计允许比较不同地点和不同年龄林分的生产力，仅需要代表性树高-年龄林分测量，使其成为人工林管理者可用的辅助工具，通过能够比较不同管理实践和立地条件下的生长来支持泡桐管理的进一步优化。这些模型补充了先前关注当地生长数据报告的泡桐研究，代表了在理解泡桐生长方面向前迈出的一步。这项工作的主要限制是数据稀缺性，通过系统性文献检索和用泡桐林的新调查补充现有数据来解决。未来研究应侧重于进一步扩展林分调查数据集和分析立地、管理和遗传因子对泡桐生长的影响。