برآورد زی توده خشبی روی زمین در درختان شاخه زاد گونه بلوط ایرانی (Quercus brantii) (مطالعه موردی: منطقه مله شبانان خرم آباد)

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه لرستان

2 عضو هیت علمی دانشکده کشاورزی دانشگاه لرستان

3 دانشجوی مقطع دکتری- دانشگاه لرستان

چکیده

چکیده
سابقه و هدف: امروزه استفاده از شاخص‌های اکولوژیک برای شناخت وضعیت اکوسیستم‌ها و پایش و ارزیابی تغییرات ایجاد شده در طی زمان، در کشورهای پیشرفته به صورت امری متداول درآمده است. از جمله شاخص‌های اکولوژیک که ضعف اطلاعات آن به خوبی مشهود است، آگاهی از توان تولید زی‌توده اکوسیستم‌های جنگلی و گونه‌های آن است.
مواد و روش‌ها: هدف از این تحقیق استفاده از روابط آلومتریک درختان بلوط زاگرس به منظور برآورد زی‌توده آن‎ها یا دستیابی به معادلات محلی برای برآورد زی‌توده روی زمین گونه بلوط ایرانی، در منطقه مله شبانان خرم‌آباد صورت گرفته است. به این منظور در منطقه مله‌شبانان خرم‌آباد 28 اصله جست‌گروه از گونه بلوط ایرانی به روش تصادفی (بدون جایگزینی) انتخاب شد. قطر برابر زانو، قطر برابر سینه، قطر تاج و ارتفاع کل درختان سرپا اندازه‌گیری و سپس درختان قطع شدند. اجزای مختلف درخت شامل تنه و سرشاخه تفکیک و توزین گردیدند و جهت تعیین نسبت وزن خشک به وزن تر، دیسک‌هایی از قسمت‌های مختلف درختان گرفته و به آزمایشگاه منتقل شدند. با استفاده از این نسبت، وزن خشک تاج، تنه و در نهایت زی‌توده چوبی روی زمین محاسبه شد.
یافته‌ها: از 28 پایه مورد مطالعه، 26 پایه با پراکنش مناسب انتخاب گردید. با استفاده از مدل‌های رگرسیونی ترکیبی و همچنین توابع پایه خطی، درجه 2، نمایی و توانی، معادلات آلومتریک با ضریب تبیین بالا در سطح احتمال 95/0 به‌دست آمد. نتیجه برازش رگرسیون گام به گام برای برآورد زی‌توده درخت نشان داد که در صورت استفاده از مدل ترکیبی شامل مولفه‌های قطر در ارتفاع برابر زانو و قطر متوسط تاج درخت به عنوان متغیرهای برآوردکننده، مدل مناسب‌تر، مدل ترکیبی 121.239- 3.946X+39.856 X1=y و مقدار ضریب تبیین 8/0، که X1 قطر متوسط تاج بر حسب متر و X2 قطر درخت در ارتفاع برابر زانو بر حسب سانتیمتر بود. نتیجه برازش مدل‌های پایه رگرسیونی خطی، توانی، نمایی و درجه2 برای برآورد وزن خشک کل درخت نشان داد که در صورت استفاده از قطر متوسط تاج درخت به عنوان متغیر برآوردکننده، مدل مناسب‌تر، مدل درجه2 بود. از بین متغیرهای مختلف، قطر متوسط تاج متغیر مناسب‌تری برای پیش‌بینی زی‌توده درخت بود که بهترین مدل رگرسیونی به‌دست آمده، مدل رگرسیونی درجه2 با ضریب تبیین 927/0 بود
نتیجه گیری: نتایج نشان داد که در مقایسه بین مدل‌های رگرسیونی ترکیبی و توابع پایه خطی، توانی، نمایی و درجه 2، بهترین مدل برای برآورد زی‌توده درخت بلوط، مدل رگرسیونی درجه2 بر مبنای قطر متوسط تاج با ضریب تبیین 927/0 بود. همچنین با مقایسه متغیرهای برآوردکننده برای مدل‌سازی زی‌توده درخت می‌توان نتیجه گرفت که به‌طور کلی برای گونه بلوط ایرانی، استفاده از قطر متوسط تاج به عنوان متغیر برآوردکننده، می‌تواند برآورد بهتر و مناسب‌تری از زی‌توده درختان را نشان دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Estimate the above ground biomass in Brant’s oak (Quercus brantii Lindl. ) (Case Study: Region Melah-Shbanan Khorramabad)

نویسندگان [English]

  • Mohsen Yousofvand Mofrad 1
  • Javad Soosani 2
  • Esmat Ostakh 3
  • Ramin hosseinZadeh 3
2 Assistant Professor in Forestry & Forest Biometry, Forestry DepartmentFaculty of Agriculture Lorestan University
چکیده [English]

Abstract
Background and objectives: Today, the use of ecological indicators for understanding ecosystem condition and monitoring and evaluating changes over time, has been common in developed countries. There is well evident that it is lack of information in ecological indices, such as knowledge of the production potential of forest ecosystem biomass and its species. Allometric equations are useful tools estimate the biomass of trees.
Materials and methods: For this purpose 28 trees of Quercus Persica species were selected randomly (without replacement) in the region Melah‌Shbanan in Khorramabad. Knee diameter, diameter at breast height, crown diameter and height of standing trees were measured and then these trees were cut. In order to determine the ratio of dry weight to fresh weight the different parts of trees such as trunks and branches were separated and weighed, then discs (samples) of different parts of trees were taken and send to the laboratory. With this ratio, the dry weight of the crown, trunk and eventually woody aboveground biomass was calculated.
Results: The 28 trees of the study, 26 trees were selected with good distribution. Using Stepwise, linear, Quadratic, power and exponential regression models, allometric equations with a high coefficient of determination (p<0/05) were achieved. Results of Stepwise regression models for estimating biomass trees if you use a stepwise model that includes variables crown diameter and Knee diameter as an independent variables, Suitable model, y=39.856X1+3.946X-121.236 (R2=0.8). Results of linear, Quadratic, power and exponential regression models for estimating biomass trees if you use that includes variables crown diameter, Suitable model, Quadratic models (R2=0.927).
Conclusion: The results showed that generally between the independent variables, crown diameter with indices of modeling was produced better equations (0/927). Also, the Quadratic regression regression model was better than other regression models. Results: The 28 trees of the study, 26 trees were selected with good distribution. Using Stepwise, linear, Quadratic, power and exponential regression models, allometric equations with a high coefficient of determination (p<0/05) were achieved. Results of Stepwise regression models for estimating biomass trees if you use a stepwise model that includes variables crown diameter and Knee diameter as an independent variables, Suitable model, y=39.856X1+3.946X-121.236 (R2=0.8). Results of linear, Quadratic, power and exponential regression models for estimating biomass trees if you use that includes variables crown diameter, Suitable model, Quadratic models (R2=0.927).
Conclusion: The results showed that generally between the independent variables, crown diameter with indices of modeling was produced better equations (0/927). Also, the Quadratic regression regression model was better than other regression models.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Quercus brantii
  • above ground biomass
  • Allometric equations
  • Melah-Shbanan
1.Adl, H.R. 2007. Estimation of leaf biomass and leaf area index of two major species in Yasuj forests. Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 15: 4.289-300. (In Persian)
2.Afrondeh, A. 2016. Allometric equations to determine biomass and volume of Maple (A. cinerascens) coppice trees (case study: Baghe Shadi Forest, Yazd). A Thesis Submitted to the Graduate Studies Office In partial fulfillment of the requirement for The Degree of Master of Science (M.Sc.) in Forestry, 2016. (In Persian)
3.Basuki, T.M., Van Laake, P.E., Skidmore, A.K., and Hussin, Y.A. 2009. Allometric equations
for estimating the above-ground biomass in tropical lowland Dipterocarp forests. Forest Ecology and Management. 257: 8.1684-1694.
4.Bruce, W.N., Mesquitaa, J.L.G., Silas Garcia, A.D.S., Getulio, T.B., and Luciana, B.C. 1999. Allometric regressions for improved estimate of secondary forest biomass in the central Amazon. Forest Ecology and Management. 117: 9.149-167.
5.Daryaei, A., and Sohrabi, H. 2015. Aboveground biomass estimation of small diameter trees of Carpinus betulus, Fagus orientalis and Parrotio persica by using power regression model. QUARTERLY Journal of Wood and Forest Science and Technology. 22: 2.137-150 (In Persian)
6.Erfani Fard, Y., Zobeiri, M., and Namiranian, M. 2007. Estimation of crown cover on aerial photographs using shadow index (case study: Zagros Forests, Iran). Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 15: 3.278-288.
7.Farhadi, P., Soosani, J., Adeli, K., and Alijani, V. 2013. The effect of destruction in positioning of Querqus brantii in Zagros forests, Iran (Case study: Ghalehgol forest, Khoramabad City). Journal of Biodiversity and Environmental Sciences. 3: 8.49-57.
8.Fromard, F., Puig, H., Mourgin, E., Marty, G., Bettoule J.I., and Cadamuro, L. 1998. Structure, above ground biomass and dynamics of Mangrove ecosystems. New data from French Guiana. Oecologia. 115: 1.39-53.
9.Ghazanfari, H., Namiranian, M., Sobhani, H., Marvi Mohadjer, M.R., and Pourtahmasi, K. 2005. An Estimation of Tree Diameter Growth of Lebanon Oak (Quercus libani) in Northern
Zagross Forests (Case Study, Havareh khole). Iranian Journal of Natural Resources. 57: 4.649-662. (In Persian)
10.Hosseinzadeh, R., Soosani, J., Alijani, V., and Khosravi, Sh. 2014. The use of small sampels in quantifying structure Zagros forests utilizing the indexes based on the nearest neighbor (case study: Perc forest, Khorramabad). Journal of Forest Sustainable Development. (In press)
11.Khosravi, Sh. 2010. Biomass Production Capability of Leaf and Branch of Lebanon Oak (Quercus libani Oliv.) in Northern Zagros Forests. M.Sc. thesis, Faculty of Natural Resources, University of Tehran, Karaj, 105p. (In Persian)
12.Kimminis, J.P. 1998. Community organization: methods of study and prediction of the productivity and yield of forest ecosystems. Canadian Journal of Botany. 66: 4.2654-2672.
13.Kirui, B., Kairo, J.G., and Karachi, M. 2006. Algometric Equations for Estimating above Ground Biomass of Rhizophora mucronata Lamk. (Rhizophoraceae) Mangroves at Gazi Bay, Kenya. Western Indian Ocean Journal of Marine Science. 5: 1.27-34.
14.Komiyama, A., Jintana, V., Sangtieran, T., and Kato, S. 2002. A common allometric equation for predicting stem weight of mangroves growing in secondary forests. Ecological Research. 17: 3.415-418.
15.Levia, D.F. 2008. A generalized allometric equation to predict foliar dry weight on the basis of trunk diameter for eastern white pine (Pinus strobus L.). Forest Ecology and Management. 255: 6.1789-1792.
16.Oyonarte, P.B., and Cerrillo, R.M.N. 2003. Aboveground phytomass models for major species in shrub ecosystems of western Andalusia. Forest Systems. 12: 3.47-55.
17.Soares, M.L.G., and Schaeffer-Novelli, Y. 2005. Aboveground biomass of mangrove species. I. Analysis of Models. Estuarine, Coastal and Shelf Science., 65: 1.1-18.
18.Sohrabi, H., and Shirvani, A. 2012. Allometric equations for estimating standing biomass of Atlantic Pistache (Pistacia atlantica var. mutica) in Khojir National Park. Iranian Journal of Forest. 4: 1.55-64 (In Persian)
19.Talebi, M., Sagheb-Talebi, KH., and Jahanbazi, H. 2006. Site demands and some quantitative and qualitative characteristics of Persian Oak (Quercus brantii Lindl.) in Chaharmahal and Bakhtiari Province (western Iran). Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 14: 1.67-79.
20.Vahedi, A.A. 2014. Optimal allometric biomass equations for Hornbeam (Carpinus betulus L.) boles within the Hyrcanian forests. Iranian Journal of Forest and Poplar Research. 22: 2.225-236. (In Persian)