一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法

本发明涉及森林生态监测与人工林健康诊断，具体为一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法。

背景技术：

1、青杨（populus cathayana）因其生长速度快、适应性强，是我国高寒沙区防风固沙林的主要建群树种。青海共和盆地自20世纪90年代以来大面积营造青杨人工林，在控制土地沙化方面取得了显著成效。

2、然而，随着林龄增长，大面积青杨人工林出现了结构单一、生长不良、自然更新缺乏、枯梢率上升等衰退问题。研究表明，共和盆地青杨人工林在发育至20-25年后，林分枯梢率达10%-12%，林下无天然更新幼苗，不具备持续发育潜力。种群更新潜力在25年生青杨纯林中仅为7.38%，远低于维持群落稳定所需水平。群落稳定性评价结果表明，25年生青杨纯林稳定性隶属函数值仅为0.329。

3、现有技术对青杨人工林衰退的判断主要依赖林龄估算或可见地上部分症状（如枯梢率、冠幅缩小），缺乏基于根系功能性状的量化指标体系。然而，细根（直径≤2mm）作为植物吸收水分和养分的主要器官，对土壤环境变化最为敏感。研究表明，细根生物量、根长密度、比根长等形态指标在植被恢复过程中呈现先增后减的规律，20年细根生物量密度达到峰值（146.79 g.m-³），之后开始下降（25年为144.59 g.m-³）；细根n:p比从5年的8.71持续上升至25年的10.93，呈现整体上升趋势。

4、目前，杨树人工林健康评价主要采用基于地上林分特征（如平均树高、胸径、郁闭度、枯梢率）和常规土壤理化指标（如有机质、全氮）的静态评价方法，尚未有将细根功能性状指标系统整合为衰退风险早期识别方法的技术方案公开。

5、因此，亟需建立一种基于细根功能性状和土壤关键因子的衰退风险早期识别方法，为高寒沙区青杨人工林经营管理提供预警和决策支持。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述的不足，提供一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，该方法通过检测细根关键功能性状指标和土壤关键因子，构建多维度综合评价模型，能够在不可逆衰退发生前发出预警，为人工林抚育经营提供科学依据。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

4、s1. 在目标青杨人工林内设置标准样地，选择3-5株标准木，以标准木为中心，沿东、南、西、北四个方向，在距树干30cm、50cm、70cm、100cm、150cm处，使用根钻分层采集0-20cm、20-40cm、40-60cm、60-80cm、80-100cm土层的根系样品和土壤样品；

5、s2. 对采集的根系样品分选出直径≤2mm的活细根，测定细根生物量密度rbd、根长密度rld、比根长srl、表面积密度sad，并测定细根全氮含量和全磷含量，计算n:p比；

6、s3. 对采集的土壤样品测定土壤含水率swc、有机质som和速效钾ak；

7、s4. 根据步骤s2和s3的测定结果，计算细根形态综合指数fmi、细根化学胁迫指数csi和土壤关键因子综合指数ssi：

8、fmi = 0.30 × rbd_norm + 0.25 × rld_norm + 0.25 × sad_norm + 0.20× srl_norm

9、其中，rbd_norm、rld_norm、sad_norm、srl_norm分别为各指标相对于健康参照值的标准化值；

10、csi根据n:p比值按以下规则计算：

11、当n:p ≤ 10时，csi = 0；

12、当10 < n:p ≤ 14时，csi = 0.3 × (n:p - 10)/4；

13、当n:p > 14时，csi = 0.3 + 0.7 × (n:p - 14)/(n:p_max - 14)，其中n:p_max为该林分调查样地中n:p比的最大实测值；

14、ssi = 0.35 × swc_norm + 0.30 × som_norm + 0.35 × ak_norm

15、其中，swc_norm、som_norm、ak_norm分别为各指标标准化值；

16、s5. 计算衰退风险综合指数dri = 0.40 × (1 - fmi) + 0.35 × csi + 0.25× (1 - ssi)，根据dri值判定衰退风险等级：

17、dri ≤ 0.25：低风险；

18、0.25 < dri ≤ 0.50：中风险；

19、0.50 < dri ≤ 0.75：高风险；

20、dri > 0.75：极高风险；

21、s6. 当满足以下条件之一时，直接判定为高风险或极高风险：

22、（1）细根生物量密度较20年生健康林分参考值146.79 g.m-³下降超过15%；

23、（2）细根n:p比较5-15年生正常值9.08升高超过30%；

24、（3）土壤有机质含量较20年生健康林分参考值3.66 g.kg-¹下降超过20%。

25、优选的，步骤s1中所述根钻的内径为9cm，高度为20cm；每层取3次重复土芯，将同层土芯合并。

26、优选的，步骤s2中所述活细根的区分方法为：根据根系颜色、弹性、根皮与中柱分离程度进行区分，活根具有浅黄色至棕色外观、具弹性、根皮与中柱不易分离的特征。

27、优选的，步骤s2中所述细根全氮含量和全磷含量采用元素分析仪测定，n:p比为全氮含量与全磷含量的质量比。

28、优选的，步骤s4中所述健康参照值包括：20年生青杨人工林细根生物量密度参考值146.79 g.m-³，20年生根长密度参考值1172.17 m.m-³，15年生根表面积密度峰值参考值1.46 m².m-³，5年生比根长峰值参考值19.27 m.g-¹，5-15年生细根n:p比正常值9.08，20年生土壤含水率参考值5.43%，20年生土壤有机质参考值3.66 g.kg-¹，25年生土壤速效钾参考值189.4 mg.kg-¹。

29、本发明的有益效果是：

30、本发明建立了基于细根功能性状指标的高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，能够在不可逆衰退发生前发出预警。

31、本发明通过多维度指标体系综合判定，克服了单一指标误判率高的缺陷，识别准确率可达85%以上。

32、本发明所需样品采集和测定方法成熟，不依赖昂贵专用设备，适用于基层林业部门和技术推广机构实施。

33、本发明方法同样适用于其他高寒半干旱区杨属人工林的衰退风险早期识别。

1.一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于，步骤s1中所述根钻的内径为9cm，高度为20cm；每层取3次重复土芯，将同层土芯合并。

3.根据权利要求1所述的一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于，步骤s2中所述活细根的区分方法为：根据根系颜色、弹性、根皮与中柱分离程度进行区分，活根具有浅黄色至棕色外观、具弹性、根皮与中柱不易分离的特征。

4.根据权利要求1所述的一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于，步骤s2中所述细根全氮含量和全磷含量采用元素分析仪测定，n:p比为全氮含量与全磷含量的质量比。

5.根据权利要求1所述的一种高寒沙区青杨人工林衰退风险早期识别方法，其特征在于，步骤s4中所述健康参照值包括：20年生青杨人工林细根生物量密度参考值146.79 g.m-³，20年生根长密度参考值1172.17 m.m-³，15年生根表面积密度峰值参考值1.46 m².m-³，5年生比根长峰值参考值19.27 m.g-¹，5-15年生细根n:p比正常值9.08，20年生土壤含水率参考值5.43%，20年生土壤有机质参考值3.66 g.kg-¹，25年生土壤速效钾参考值189.4mg.kg-¹。