【摘要】【目的】研究浙西南杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量，探究影响人工林立地质量的主要因素，为杉木人工林经营提供理论依据。【方法】以浙江省庆元县杉木人工林为研究对象，采用解析木数据，利用广义代数差分法，构建了杉木人工林地位指数模型，以此为因变量，使用随机森林算法从二类杉木小班数据中筛选出影响杉木林地位指数的主导因子，在此基础上，通过地位指数得分值确定立地质量等级，对庆元县杉木小班进行立地分类与立地质量评价。【结果】以Richards为基础构建的广义代数差分方程最符合庆元县杉木人工林的生长过程，其决定系数(R~2)为0.969，均方根误差(E_(RMS))为1.778，平均绝对误差(E_(MA))为0.400，且模型的多形曲线符合杉木林生长的生理学意义。通过随机森林的因子选择得出：影响杉木人工林地位指数的主要立地因子有地貌、腐殖质厚度、土层厚度，与传统的偏相关系数法相比，基于随机森林的因子选择具有更大的贡献度和更合理的因子非线性关系解释性。结合小班数据，以地貌、腐殖质厚度、土层厚度等3个立地因子将小班划分为17个立地类型，通过计算得分可知研究区立地质量处于中等及以上。【结论】基于广义代数差分法的地位指数模型适用于浙西南杉木人工林，与基于置换的因子选择方法筛选出的主导因子相结合能够对立地质量进行有效评价。图4表4参27