Spatial Structure and Regeneration Count Model of Taxus cuspidata Forests in Muling National Nature Reserve of Heilongjiang Province

doi:10.7525/j.issn.1673-5102.2024.06.009

Abstract

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

CLC Number:

S791.49

Yueqian LI, Weiwei JIA, Wancai ZHU, Yunfei DIAO. Spatial Structure and Regeneration Count Model of Taxus cuspidata Forests in Muling National Nature Reserve of Heilongjiang Province[J]. Bulletin of Botanical Research, 2024, 44(6): 879-889.

Figures/Tables 11

Table 1

Table 2

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Fig.4

Table 3

Fig.5

Fig.6

Table 4

Table 5

References 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