穆棱东北红豆杉林空间结构特征与更新计数模型

doi:10.7525/j.issn.1673-5102.2024.06.009

摘要/Abstract

摘要：

为了解东北红豆杉（Taxus cuspidata）种群空间结构、分布格局及更新幼苗情况，以穆棱东北红豆杉国家级自然保护区东北红豆杉群落为研究对象，建立300 m×400 m标准地，开展树种记录、生长调查及空间定位，计算角尺度、大小比数、混交度等空间结构参数，分析东北红豆杉种群空间结构、分布格局和种间关系，分别建立并比较东北红豆杉更新苗木的泊松、负二项、零膨胀泊松和Hurdle泊松4种计数模型。结果表明：（1）东北红豆杉种群空间结构单元以随机分布、高混交度、高大小比数为主，相对频率为0.619 6；（2）东北红豆杉种群在0~100 m尺度呈现聚集分布；（3）东北红豆杉种群在0~150 m尺度均表现为正相关，幼苗与母树在不同尺度下表现出不同相关性，与其他优势种群相关性不高；（4）东北红豆杉幼苗在0~25 m尺度聚集分布，最优更新计数模型为负二项模型。

关键词: 东北红豆杉, 林分空间结构, 空间分布格局, 种间关联性, 计数模型

Abstract:

To investigate the spatial structure， distribution pattern， and seedling regeneration of Taxus cuspidata populations， the T. cuspidata community in the Muling National Nature Reserve was used as materials， and a standard plot of 300 m×400 m was established， and individual trees were investigated for their species name， growth and spatial position. Spatial structure parameters such as uniform angle index， neighborhood comparison， and mingling degree were calculated. The spatial structure， distribution pattern， and interspecies relationship curves of T. cuspidata populations were analyzed. Four regeneration count models including Poisson， negative binomial， zero-inflated Poisson， and Hurdle-Poisson were further established and compared for the regeneration of T. cuspidata seedlings. The results indicated that：（1）the spatial structure unit of T. cuspidata populations primarily exhibited random distribution， high mingling degree， and high uniformity index， with a relative frequency of 0.619 6；（2）the population demonstrated an aggregated distribution at a scale of 0-100 m；（3）a positive correlation was observed for T. cuspidata populations at a scale of 0-150 m， and seedlings showed varying correlations with their maternal trees across different scales， while correlations with other dominant species were relatively low；（4）T. cuspidata seedlings exhibited an aggregated distribution at a scale of 0-25 m， with an optimal regeneration count model being the Negative Binomial model.

Key words: Taxus cuspidata, stand spatial structure, spatial distribution pattern, interspecies correlation, counting models

中图分类号:

S791.49

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图/表 11

表1

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参考文献 28

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树种 Tree species	植株数量 Individuals number	平均胸径 Mean diameter at breast height/cm	最大胸径 Maximum diameter at breast height/cm	蓄积 Stand volume/m³
紫椴Tilia amurensis	2 803	17.48	86.00	864.9
臭冷杉Abies nephrolepis	2 254	14.67	44.60	362.2
色木槭Acer pictum	2 534	11.88	71.50	328.9
东北红豆杉Taxus cuspidata	163	39.50	89.00	255.5
枫桦Betula costata	674	17.80	88.00	229.5

参数取值 Reference tree neighborhood comparison	空间结构指数 Spatial structure index
参数取值 Reference tree neighborhood comparison	角尺度（W）	混交度（M）	大小比数（U）
0	均匀分布	零度混交	极优势
（0，0.25］	轻度随机	轻度混交	优势
（0.25，0.50］	随机分布	中度混交	中庸
（0.50，0.75］	高度聚集	高度混交	劣势
（0.75，1.00］	极度聚集	极度混交	极劣势

尺度 Scale/m	方差/均值比率 Variance to mean ratio（C₀）	t检验 t test	负二项指数 Negative Binomial Distribution index（K）	Cassie 指标 Cassie index （C）	Green 指数Green index （G）	Morisita 指数 Morisita index （I）	丛生指数 Clumping Index （I₀）
5×5	2.84	90.10	0.04	28.30	0.001	44.81	1.84
5×10	3.43	84.13	0.05	18.69	0.001	27.45	2.43
10×10	5.06	99.37	0.06	15.61	0.001	20.50	4.06
10×20	6.36	92.69	0.10	10.30	0.012	13.24	5.36
20×20	10.48	115.86	0.11	9.11	0.033	11.07	9.48

参数 Parameters	模型参数估计 Model parameter estimates
参数 Parameters	泊松模型 Poisson	负二项分布模型 NB	零膨胀负二项分布模型 ZIP	门槛-泊松模型 Hurdle-Poisson
截距Intercept	0.932^*	2.334^***	4.623^***	1.726^***
总蓄积Total volume			0.239^**
平均胸径 Stand average diameter at breast height			-0.089^**
W平均值 Stand average neighborhood comparison	2.349^***		-2.928^***	-2.521^**
U平均值 Stand average uniform angle index			-3.294^*
香农指数 Shannon wiener diversity index（H）	0.590^**	0.703^*
截距（零部分） Intercept（zero part）			3.698^***	-3.207^***
U平均值（零部分） Stand average uniform angle index（zero part）			-3.855^*
评价指标 Evaluation indicators	模型参数评价 Model parameter evaluation
评价指标 Evaluation indicators	泊松模型 Poisson	负二项分布模型 NB	零膨胀负二项分布模型 ZIP	门槛-泊松模型 Hurdle-Poisson
赤池信息量准则（AIC）	1 570.270	1 032.789	1 142.764	1 151.325
贝叶斯信息量准则（BIC）	1 584.870	1 047.390	1 176.832	1 175.659
对数似然（LogL）	-782.135	-513.395	-564.382	-570.662
均方根误差（RMSE）	0.987	0.985	0.987	0.987
平均绝对误差（MAE）	0.433	0.434	0.441	0.437

模型比较 Model comparison	Vuong	Vuong-A	Vuong-B	比较结果 Results	P	P-A	P-B
Poisson vs NB	-3.614	-3.627	-3.660	model2>model1	0.000 2	0.000 1	0.000 1
Poisson vs ZIP	-3.740	-3.671	-3.504	model2>model1	0.000 1	0.000 1	0.000 2
Poisson vs Hurdle-Poisson	-3.773	-3.738	-3.651	model2>model1	0.000 1	0.000 1	0.000 1
NB vs ZIP	2.506	2.751	3.350	model1>model2	0.006 1	0.003 0	0.000 4
NB vs Hurdle-Poisson	2.655	2.794	3.132	model1>model2	0.004 0	0.002 6	0.000 9
ZIP vs Hurdle-Poisson	0.908	0.619	-0.085	model1>model2	0.182 1	0.268 1	0.466 2