东京城林业局落叶松人工林立地质量评价

李艳洁,周 来,靳爱仙,孙玉军

(1.北京林业大学 林学院,北京 100083；2.国家林业局森林资源管理司,北京 100714)

东京城林业局落叶松人工林立地质量评价

李艳洁1,周 来1,靳爱仙2,孙玉军1

(1.北京林业大学 林学院,北京 100083；2.国家林业局森林资源管理司,北京 100714)

通过对东京城林业局落叶松林的调查,运用数量化理论Ⅰ,根据贡献值排序筛选出主导立地因子为海拔、土层厚度和坡向。用3个主导立地因子把样地划分为16个立地类型区,构建落叶松立地质量评价模型,用这一模型对东京城地区落叶松立地质量进行数量化评价。评价结果表明：16个立地类型可区划分出优、中、差3个等级；经模型检验表明,模型精度达到要求。

落叶松；数量化理论Ⅰ；立地分类；立地质量评价

立地质量又称为地位质量、立地条件,是指该立地的生长或生产潜力[1]。立地质量评价可以达到合理利用土地的要求,又能够防止盲目造林,准确的立地评价结果可以为地区的造林、绿化、因地制宜、适地适树提供科学来源,我们可以选择最适宜的树种,并提出相应的营林措施[2]。

国外对于立地质量评价的研究已有200多年的历史,在18世纪初期,德国就曾采用编制林分收获表的方法对林地生产力进行评价,但因为当时技术条件滞后,未能提出合理且实际的解决方案。美国在1910—1925年意识到要创建立地分类标准方法,并针对立地质量评价产生了3种不同的观点:一种是用材积来表示立地质量,这个方法在德国采用过；一种是仿照Cajander采用的“森林立地类型系统”来进行评价；最后一种是使用高生长量作为立地质量评价指数[3]。由于每个国家的环境不同,形成了不同的立地质量评价方法。针对立地质量评价方法的不同,国外主要有3种评价方法:直接评价法(把地位指数作为评价指标)[4]、地位指数的间接评价法[5]和把林分材积作为评价指标的方法[6]。

我国对立地质量评价的研究要比国外晚,20世纪,在50年代,主要采用林型、土壤肥力等级以及地位级法作为立地质量评价方法。地位级法针对有林地,土壤肥力针对无林地；在70年代以后,评价立地质量主要利用立地指数法,并针对用材林编写了大量的地位指数表。针对无林地立地质量评价的研究要比有林地的少很多,甚至几乎没有单纯针对无林地的立地质量评价,所采用的方法只是将两者结合起来,评价指标是选取一些较少依赖立地条件的立地因子,以达到林地与无林地的可比性[7]。近年来我国对立地质量评价的研究进入了新时期,并采用多种分析方法,如数量化多元分析方法、聚类分析、专家打分法等。另外,GIS、数据库等方法也被用于立地质量评价之中。张晓丽等[8]在北京地区用3S技术研究了森林立地分类,并进行了立地质量评价；樊良新[9]使用GIS将地貌、土壤水分含量与流域的实际地形和土壤等空间信息进行联系,达到图形库和属性数据库的有机地结合,并对流域林业用地进行了评价,开发了相应的管理系统；王永昌等[10]把地学规律、森林生态学原理和遥感图像解译原理结合在一起,根据卫星遥感照片画出类型小班的轮廓,研究地区概况及数据采集和分类结果的立地质量评价是采用了模糊数学综合审评法。本文以前人的研究为借鉴,采用数量化多元分析方法,运用数量化理论Ⅰ,根据贡献值排序筛选出主导立地因子,对东京城地区落叶松立地质量评价。

1 研究区域概况

东京城林业局位于黑龙江省南部,地理坐标为东经128°07′45″～130°02′3″；北纬43°30′30″～44°18′45″。东与穆棱林业局相连,南与吉林省相接,西与大海林林业局相依,北与宁安市相邻。东西长140 km,南北宽90多公里,经营总面积418 468 hm2。局址坐落在宁安市东京城镇。该局地质属于长白山熔岩,为新生代第四纪晚期的沉积构造,西部为喷出岩,东北部为侵入岩。地质构造主要为花岗岩、珍珠岩、岩浆岩、玄武岩等。林区内最高峰为西部与大海林业局局交界线上的无名峰,海拔高1 559.4 m,最低点位于新城经营所北角的牡丹江畔,海拔高260 m,一般海拔在450～900 m。本林区属中温带季风气候,春季多风,少雨干燥；夏季多雨,水热同季；秋季短促,光照充足；冬季漫长,干燥寒冷。年平均气温3℃,年降水量550～600 mm,年蒸发量1 320 mm。主要落叶松树种有兴安落叶松(Larixgmelinii(Rupr.)Kuzen)、长白落叶松(LarixolgensisHenry)、日本落叶松(Larixkaempferi(Lamb.)Carr)等。

2 资料收集整理与研究方法

2.1 资料收集

资料来源于东京城林业局2011年二类调查数据*黑龙江省林业规划院一院.东京城林业局2011年二类调查数据.2011.,此数据为立地质量评价提供了详实可靠的基础材料。调查因子主要包括海拔、坡向、坡度、小班面积、林分起源、造林年度、郁闭度、经营密度、坡位、土层厚度等。经过分析,筛选出优势树种为落叶松且树种组成为10落叶松、林龄为27～33a小班共83块。

2.2 研究方法

2.2.1 立地因子等级划分

立地因子的选定必须与优势树高的生长密切相关,相关性高,评价结果可靠,林分生产力的预测精度高。选取与优势木树高生长密切相关的主要环境因素为海拔(X1)、坡度(X2)、坡向(X3)、坡位(X4)、土层厚度(X5)(表1)。

1) 海拔。

落叶松林调查样地的海拔根据实地测量范围主要分布在 1 000m之内,为便于运用SPSS软件进行内业数据处理以及立地类型的划分,故将其海拔大致划分为 2 个范围:海拔<500 m,海拔≥500 m。

2) 坡位。

依据实地调查样地所处的位置,将调查样地分为上坡、中坡、下坡,把绝对高在三分之一以上的地方和山脊统划为上坡位,将绝对高在三分之一以下的部分和山谷都划为下坡位,介于二者之间的地方属于中坡位。

3) 坡向。

参考《造林规划设计》[11]把坡向分为阳坡(SW45°～SE45°)、半阳坡(SW45°～90°,SE45°～90°)、半阴坡(NW45°～90°,NE45°～90°)、阴坡(NW45°～NE45°)。

4) 坡度。

运用手持罗盘仪对样地的坡度进行测量,调查结果表明坡度基本在30°以下,考虑立地类型划分的精简性,将坡度分为 3 个等级,即:≥15°,5°～15°,<5°。

5) 土层厚度。

土层厚度为 A 层(淋溶层)、AB 层(过渡层)和 B 层(淀积层)的实际厚度。按照全国第二次土壤普查方法确定的标准,确定土层范围为:薄土层<40 cm,厚土层≥40 cm。

表1 立地因子的类目划分

2.2.2 数量化理论Ⅰ

采用数量化理论Ⅰ,将各立地因子作为项目,其各自不同的分级作为相应的类目。按定量记录值原则,选中j项目K类别时,记录值为1,否则记录值为0。将各立地因子带入示性函数得出原始数据反映表。数量化理论Ⅰ模型是以各样地内优势木平均树高值作为因变量,自变量的选取是各立地因子:

(1)

其中,

δ(j,k)=

式中:yi为因变量,bjk为j项目k类目的系数(得分),εi是观察中的随机误差,δi(j,k)为类目的反应矩阵,即0-1反应表(表2)。

表2 立地因子原始数据反映表

运用SPSS计算偏相关系数,对立地因子中各项目在预测方程的贡献值大小进行排序,依据偏相关系数的大小,能够得出各项目对立地质量影响的重要性程度。依据此排序,筛选出主导立地因子并进行立地类型划分。

根据数量化理论Ⅰ模型,通过最小二乘法拟合bjk的值,得到预测方程:

X=

为了科学、客观地评价预测模型的准确性,采用复相关系数和偏相关系数(控制其他项目的影响,衡量优势木平均高与某个项目之间的线性相关程度)及t检验对预测模型进行检验。

3 结果与分析

3.1 立地因子分析

根据数量化理论Ⅰ模型,建立落叶松优势高与立地因子之间的回归关系,结果如表3所示。用偏相关系数大小作为判定因子贡献率大小的主要依据,其数值大的因子作用程度也大。

表3 各因子偏相关系数及显著性检验

在5个偏相关系数中,各立地因子由大到小的贡献率为海拔>土层厚度>坡向>坡位>坡度。确定影响落叶松立地质量的主导立地因子是海拔、土层厚度和坡向,而坡位的影响相对较小,坡度影响不显著。

东京城地貌类型多是山地丘陵,其平均海拔在450～900 m波动,变化比较大。在采样时会涉及更多高差比较大地方,比如山谷地带,土壤状况和水分肥料的分布将因海拔的差异而对落叶松的生长产生重大影响,这也是海拔作为第一主导因子的原因；林木生长同时需要地下的养分供给,土壤养分和水分的容量由土壤厚度直接影响,因此土层厚度也成为影响落叶松生长的主导立地因子；日照时间长短和太阳辐射强度会因为坡向的不同而不同,这会影响到不同坡向土壤理化性质和土壤中的水、热状况,因此坡向也成为其中一个主导立地因子。

坡位、坡度与海拔、土层厚度有很强的一致性,海拔和土层厚度包含了坡位和坡度的大部分影响,因此它们自身发挥的作用并不明显。调查地坡度变化很小,这也是其影响不显著的原因之一。

3.2 数量化理论预测方程

根据预测方程求出待定系数值,得到各样地优势木平均高的预测方程:

y=10.1741δ(1,1)+5.3678δ(1,2)+6.4837δ(2,1)+9.0582δ(2,2)+4.1137(3,1)+4.0901δ(3,2)+3.6524δ(3,3)+3.6857δ(3,4)+5.0638δ(4,1)+4.9411δ(4,2)+5.5369δ(4,3)+0.3126δ(5,1)-0.2941δ(5,2)+0.0064δ(5,3)

(2)

该方程是关于5个项目14个类目的数量化方程,复相关系数检验为0.862 7,说明落叶松优势高与5个立地因子的相关程度高。示性函数前的系数表示各类目得分值,具体如表4所示。如果需要预测某一样地优势木平均高的数值大小,只需把该样地立地因子所对应的得分值代入(2)式求和。

表4 立地质量得分表

由表4中可以看出:X1中随着海拔的升高得分值降低；X22比X21的得分值要高,X31,X32的值要高于X33,X34；X4中下坡位的得分值要比上坡位高,随着坡度增加,得分值依次降低。通过各类目得分值可确定出与林木生长关联度高的立地因子,低海拔处、厚土层、阴坡、下坡位和平缓坡更适于落叶松的生长,这与我们现实实践得到的结果也差不多相一致。

3.3 立地分类结果与立地质量评价

立地质量评价等级划分是根据立地质量预测方程中各立地因子的得分值,用各立地因子中最大数值的代数和减去最小数值的代数和然后进行2等分,根据需要我们把分级标准确定为优、中、差3个等级(表5)。

表5 立地质量等级评价分级标准

根据偏相关系数的顺序大小,采用3种主要立地因子,即海拔、土壤厚度和坡向因子对落叶松人工林类型进行了分类。采用海拔划分立地类型区,采用土层厚度划分立地类型组,采用坡向划分立地类型,共划分为16个立地类型,并对立地类型进行评价(表6)。

表6 立地分类结果

通过立地分类的评价结果得出,东京城地区75%的立地质量评价在中及以上,说明这些地方落叶松长势良好。评价结果显示为差的地方说明不适宜种植落叶松,为了合理利用土地,可以在这些地方种植适宜树种。

4 结论

在综合分析东京城自然地理环境的基础上,选取了海拔、坡度、坡向、坡位、土层厚度5个立地因子,运用数量化理论Ⅰ,根据贡献值,选择主导立地因子为海拔、土壤厚度和坡向,利用主导立地因子将东京地区划分为16个立地类型区。

根据数量化模型得出落叶松优势木平均高的预测方程,模型检验表明了该方程符合要求可以应用,利用这一模型可对落叶松立地质量进行数量化评价,为东京城的栽培生产管理提供理论依据。通过计算各个类型具体得分,把16个立地类型区划分为优、中、差3个等级,得分在24.689 9～29.195 5的为优,得分在20.184 2～24.689 9之间的为中,得分值小于20.184 2的分级为差。根据划分出的立地类型的评价结果,优、中等级说明适宜种植落叶松,评价结果显示为差的地方说明不适宜种植落叶松,应优先考虑种植其他树种。

[1]朱光玉.杉木与马尾松地位指数互道模型的研究[D].长沙:中南林业科技大学,2006:6.

[2]段卫明,汪昌树,李朝栋，等.永新县用材林基地立地质量评价及二元立木材积动态模型的研究总报告[J].江西林业科技,1994(2):2-13.

[3]Carmen W H.Forest site quality evaluation in the United States [M].Waltham,Massachusetts:Academic Press,1975.

[4]Browh H G,Loewestein H.Predicting site productivity of mixed conifer stand in Northern Idaho from soil and topographic variables[J].Soil Sic.Am.J.,1978,42(6):967-971.

[5]Margaret G S,Caimean W H.Jack pine site quality in relation to soil and topography in north central Ontario[J].Canadian Journal of Forest Research,1988,18(3):297-305.

[6] Haggland B.Evaluation of forest site productivity[J].F.For.Ads.,1981,42:515-527.

[7]杨双保,潘德乾.小陇山林区林地立地类型划分与林地质量评价的研究[J].甘肃林业科技,2000,25(4):20-26.

[8]张晓丽,游先祥.应用“3S”技术进行北京市森林立地分类和立地质量评价的研究[J].遥感学报,1998,2(4):292-297.

[9]樊良新.GIS的王家沟流域林业立地评价及其管理系统的研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2004.

[10]王永昌,张金池.基于遥感技术的云台山立地分类及质量评价[J].南京林业大学学报,2007,31(1):85-89.

[11]中国林学会.造林规划设计[M].北京:中国林业出版社,1985.

Evaluation on Site Quality of Larch Plantations in Dongjingcheng

LI Yanjie1,ZHOU Lai1,JIN Aixian2,SUN Yujun1

(1.CollegeofForestry,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China;2.DepartmentofForestResourcesManagement,StateForestryAdministration,Beijing100714,China)

Investigation was carried out in larch plantations growing in Dongjingcheng Forestry Bureau,Heilongjiang Province,China.The main factors affecting the growth of the stands were analyzed by Quantitative Theory I.It was found that the main factors were altitude,soil depth and aspect,respectively.With the 3 leading site factors the stands are divided into 16 site types.Through the establishment of the quality evaluation model of larch plantations,the model is used for appraising the quality of larch plantations in Dongjingcheng,16 site types are divided into 3 categories:excellent,middle and poor.The result of examination of the model indicated that it met the precision requirements.

larch plantations,Quantitative Theory I,site classification,site quality valuation

2017-01-03；

2017-04-07

国家林业局森林资源管理司委托项目“森林立地质量评价指标及经营适应性探索”(200-621603003)

李艳洁(1992-),女,山东平阴人,在读硕士,主要研究方向:森林经理。Email:liliyanj@163.com

孙玉军(1963-),男,黑龙江望奎人,教授,博导,主要从事森林资源和环境监测方面的研究工作。Email:sunyj@bjfu.edu.cn

S791.22

A

1002-6622(2017)02-0053-05

10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.02.010