SPSS在祁连山青海云杉胸径与树高关系中应用初探

刘子玺 刘新明

摘 要 以种质资源调查的6个样方内的青海云杉为研究对象，通过调查测量青海云杉的胸径和树高，然后利用SPSS 24.0软件插入胸径和树高散点图，通过非线性回归进行拟合度分析，结果表明：青海云杉树高与胸径的拟合公式分别为复合模型H=2.759*1.182D、增长模型H=e（1.015+0.167 D）和 指数模型H=2.759*e0.167 D，都能较好地反映青海云杉的胸径和树高的相互关系，从而为以后青海云杉森林资源调查提供重要的依据和数据。

关键词 青海云杉;胸径;树高

中图分类号：S758.5       文献标识码：A   doi：10.13601/j.issn.1005-5215.2021.02.025

在近几年的各类森林资源更新工作过程中，胸径与树高为测量树木的两大重要因子，胸径的测量相对比较容易，误差也相对较小;树高的测量相对存在误差较大[1]。树高的测量精度将直接影响调查结果的准确性及相关林业数表和立木材积的可靠性[2]，这两大因子对小班蓄积的影响至关重要。为了在以后的森林资源调查过程中做到有理有据，根据种质资源调查中青海云杉（Picea crassifolia）的胸径与树高的关系数据进行统计分析，得出胸径与树高的模型，为以后的各类森林资源年度更新工作提供理论依据。

1 森林资源基本情况

祁连山保护区总面积31 470 hm2，其中林地面积17 812.83 hm2，非林地面积13 657.17 hm2。林地面积中，有林地6 321.79 hm2，疏林地406.06 hm2，灌木林地10 748.04 hm2，未成林造林地87.64 hm2，苗圃地8.89 hm2，无立木林地0.75 hm2，宜林地239.66 hm2。所辖林区中大部分森林为中幼龄林，森林主要是以青海云杉、祁连圆柏（Sabina przewalskii）等乔木和高山柳（Salix cupularis）、锦鸡儿（Caragana sinica）、金露梅（Potentilla fruticosa）、银露梅（Potentilla glabra）、小檗（Berberis thunbergii）等灌木林为主的天然水源涵养林，人工林主要以青海云杉、华北落叶松（Larix principis-rupprechtii）为主，活立木总蓄积量64万m3，森林覆盖率49.3%。林区内有野生动物54种，其中国家重点保护野生动物16种。

2 调查方法

本次调查以祁连山特有树种青海云杉为目的树种，根据森林资源分布图，结合实际预先设置一条海拔梯度依次升高的调查路线，在调查路线中根据海拔梯度设置6个样方。通过罗盘仪、测绳设定出20 m×20 m的標准地，在种质资源种的集中分布区，按照优先选择符合优良林分要求的林地，优先选择纯林的原则设置。实际标准地要有代表性，能反映所在小班的分布状态和数量，还应远离林缘，并且不能跨越河流、道路或伐区的调查线[3]。通过围尺测出胸径（单位为cm，保留1位小数），通过激光测高器测出树高（单位为m，保留1位小数），并调查活枝下高、冠幅、病虫害等情况，将每株树木的调查情况记录在调查表中。本次共调查青海云杉288株。

3 数据处理

将测量后的胸径和树高的数据录入SPSS 24.0软件中，然后选择图形—图表构建程序—插入散点图/点图，从而得到如图1所示的胸径和树高曲线图。为了使胸径与树高的关系更符合实际情况，对异常的13个样本数据做删除处理，然后重新生成散点图。

根据胸径与树高曲线图可知图形符合线性分布，选择分析—回归—曲线估计，选择因变量为胸径D，变量为树高H，在模型上分别选择线性、二次项、复合、增长、对数、立方、S、指数分布、幂这9个模型从而得到如表1的模型汇总参数估计值和图2。

4 数据分析

根据各模型汇总和参数估计值及树高胸径模型示意图，对胸径与树高的非线性模型进行拟合研究，决定系数R2是一个回归方程与样本观测值的拟合集成度的相对指标，反映了因变量的变异中能用自变量解释的比例，越大说明模型达到的预估效果越好，当Sig<0.01时达到极其显著水平，由此选取R2最大的值为最佳拟合方程[1，3]，所以，以下3个模型都能够较好地反映胸径与树高的关系：

复合模型：H=2.759*1.182D，R2=0.882

增长模型：H=e（1.015+0.167 D），R2=0.882

指数模型：H=2.759*e0.167 D，R2=0.882

5 结论

通过比较发现，复合、增长、指数的回归模型相比其他模型相关性极显著，用决定系数R2的大小和相关性F来评价模型的拟合效果，因复合回归模型R2=增长模型R2=指数回归模型R2>三次回归模型R2>二次回归模型R2>幂回归模型R2>线性回归模型R2>S回归模型R2>对数回归模型R2，相关性最好的F值为1 970.310，所以选取复合模型、增长模型、指数模型3个模型为最佳模型。

6 讨论

6.1 应用本方法研究胸径与树高的关系，相对简单，容易操作，也可用于其他树种的研究。可以通过测量胸径测算树高。对野外森林资源调查具有重要的实用价值和理论依据。

6.2 本次调查过程中，由于布设的标准地随海拔梯度的增高而进行随机布设，调查样本的胸径和树高相对分布不均匀。在以后的调查过程中，通过均匀设置胸径调查样本，使数据更合理，从而使拟合模型更加科学。

6.3 其他地区应用应进行实测和校正，以便提高预测精度。

参考文献：

[1] 魏京.林木胸径与树高关系研究[J].湖北民族学院学报：自然科学版，2014，32（2）：190-192

[2] 刘云伟，冯促科，邓向瑞，等.同一铅锤两次设站法对树高测量及其精度分析[J].北京林业大学学报，2007，29（2）：57-60

[3] 庞素文，王延红，于洪亮，等.吉林省林木种质资源普查标准地设置与调查[J].林业勘查设计，2012（2）：43-43