【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

【目的】森林立地质量评价是指对立地的宜林性或潜在的生产力进行判断和预测,目的在于建立浙江省杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量评价数量化理论模型。【方法】提出1个新的立地质量评价指标:最大胸径生长率指标。以最大胸径生长率指标为立地评价指标,以浙江省1994-2009年国家森林资源清查(NFI)数据为基础,从NFI复位样木时间序列数据中提取529个杉木人工林样地优势木最大胸径生长率;结合易于获取的纬度、海拔、坡位、坡向、坡度、土壤类型等立地因子,基于数量化理论Ⅰ方法,建立杉木人工林立地质量评价模型。【结果】模型统计检验值为14.723,模型复相关系数为0.606,达极显著水平,模型效果较理想。基于NFI的最大胸径生长率是立地质量评价的合适指标;坡向、坡位、土壤类型、坡度、纬度、海拔等立地因子对最大胸径生长率贡献依次减弱。【结论】基于NFI和数量化理论Ⅰ的浙江省杉木人工林立地质量评价模型总体指标合理,克服了传统立地质量评价对年龄的依赖,能有效利用NFI历史数据,适用于同龄林和异龄林;构建以最大胸径生长率为指标的立地质量评价模型,能对研究区立地质量进行有效评价,不仅可对现有杉木人工林生产力进行评价,也可以对无林地的生产潜力进行预测。图3表6参23

【目的】研究立地因子对湖南杉木平均优势木胸径生长的影响，构建含立地随机效应的立地质量评价模型，以解决杉木立地质量评价的问题。【方法】基于湖南杉木人工林509块样地实测数据，在统计之林软件中使用数量化方法Ⅰ筛选出对杉木平均优势木胸径生长影响显著的立地因子，将立地因子按照标准分级、组合，构建初始立地类型；通过R语言拟合杉木人工林平均优势木胸径与年龄的相关关系，从4种基础生长模型中筛选出最优基础模型；应用K-means聚类将参数值相近的立地类型聚类成立地类型组，并将聚类后形成的立地类型组作为随机效应加入最优基础模型中，构建混合效应模型；通过导算，得到立地质量评价模型。【结果】1）对杉木平均优势木胸径产生显著影响的因子包括海拔、坡位、土壤类型和土壤厚度，影响程度从高到低的顺序为：坡位>土壤类型>土壤厚度>海拔。2)4个候选基础生长模型的拟合精度均较低（R~2=0.641 5～0.642 0），选取单分子式（Mitscherlich）(R~2=0.642 0)作为构建立地质量评价的基础模型。3）考虑立地效应对模型的影响，将不同立地因子及其组合作随机效应进行非线性混合效应模拟，确定系数R~2从0.641 5～0.642 0提高到0.664 2～0.825 8，拟合精度的高低与主导立地因子的显著性紧密相关，其中含立地类型的混合模型模拟精度最高（R~2=0.825 8）。4）以确定系数≥0.95为聚类精度标准将立地类型划分为10个立地类型组，含立地类型组的混合模型在便于应用的同时提高了建模的精度（R~2=0.840 9）。【结论】立地因子对杉木平均优势木胸径生长具有显著影响。同时，将立地因子作为随机效应加入混合模型中能够提高预测的准确性，更适合于多种立地类型下的立地质量评价。

【目的】以长白山地区的89块红松人工林样地调查数据为基础，探究因子分析法在立地质量评价中运用的可行性，为立地质量评价探索一种更高效、可靠的方法；同时获得最适宜红松人工林生长的立地特征，为精准提升森林质量和森林可持续经营水平提供科学依据。【方法】通过相关性分析筛选出各立地指标，利用KMO和Bartlett球形检验值判断各指标是否适合进行因子分析。随后，将数据标准化，运用因子分析提取累积贡献率达到80%的各公因子，以各公因子权重和得分构建综合评价函数，计算出立地质量评价得分。采用系统聚类分析对所有立地指标进行分级，分级结果得出最适合红松人工林生长的立地特征，最后以树高、胸径与立地质量得分的决定系数对模型精度进行检验。【结果】1）立地指标的KMO值为0.696、Bartlett值为0.001，检验结果均满足因子分析要求。因子分析的总方差解释中前5个公因子的累积贡献率为80.836%，因子旋转后的特征值依次为1.934、1.853、1.516、1.415、1.366均大于1;2）因子旋转后的5个公因子权重依次为0.239、0.229、0.188、0.175、0.169，依据系统聚类将其立地质量得分划分为8个等级，各样地的得分越高，其划分的等级越高；3）立地质量评价得分与红松人工林的林分高、胸径的拟合精度均较高，均达到了显著相关（P

通过杉木生长截段与地位指数相关性的回归分析，证明生长截段法作为浙江省杉木人工中幼林的立地质量评价手段是切实可行的。生长截段法有助于解决浙江省大面积杉木中幼龄林的立地评价难题。研究结果表明，采用起测高度为胸高上方第２轮枝以上的５个完整节间长度作为杉木立地质量评价指标，精度最高。为实际应用，文中还编制了用这种生长截段间接或直接进行立地质量评价的数表，建立了数量化生长截段回归模型及得分表。

[目的]基于森林资源连续清查数据进行广东桉树人工林立地质量评价,为桉树人工林可持续经营以及适地适树造林提供理论依据。[方法]以2017年广东省第九次森林资源连续清查254块桉树人工林样地数据中的地貌、海拔、坡向、坡位等11个立地因子为基础,首先通过主成分分析方法筛选影响广东省桉树人工林生长的主导立地因子,构建立地质量评价函数并计算各样地立地质量评价得分值;其次利用系统聚类分析方法划分广东省桉树人工林立地质量等级,对不同等级立地质量进行综合评价;最后总结不同等级立地质量对桉树人工林生长的影响,提出桉树人工林可持续经营的技术措施。[结果]主成分分析结果显示,影响广东省桉树人工林立地质量评价的主导因子为地貌、砾石含量、腐殖质层厚度、枯枝落叶层厚度、坡位、坡向和土壤类型;聚类分析结果显示,取阈值为4时可将254个样地立地质量划分成Ⅰ(优)、Ⅱ(良)、Ⅲ(中)、Ⅳ(差)4个立地质量等级,其中60.63%的样地立地质量处于中等或中等以下等级;Ⅰ、Ⅱ等级样地桉树人工林平均胸径、平均树高和单位面积蓄量均优于Ⅲ、Ⅳ等级样地,坡位、坡向、枯枝落叶层厚度、腐殖层厚度、砾石含量和土壤类型的不同造成了立地质量的差异。[结论]广东适宜桉树人工林生长的立地质量特征为:下坡位、阳坡、缓坡、红壤或黄壤、砾石含量较低及土层较厚、枯枝落叶层、腐殖质层深厚的低山或丘陵地区,可通过适地适树造林、增加混交林比例、保护林下植被、提高土壤肥力等经营技术措施来提高桉树人工林立地质量,促进桉树人工林生长。

【目的】以中温带湿润气候区东段60年生红松人工林为研究对象，选出最适宜的立地类型组合，并分析主导因子与立木材积及林分蓄积量的生长关系特征，为红松人工林集约化可持续经营提供科学依据。【方法】采用数量化理论Ⅰ模型分析林分生长状况与立地因子的关系，并进行立地质量评价和立地类型划分，利用系统聚类方法划分立地类型等级，对立地评价结果的预测值与调查实测值进行线性拟合确定评价结果的可靠性；引入合适的函数进行优势木树高-胸径非线性拟合；运用冗余分析探究林分密度及土壤化学指标中影响立木生长的主导因子，绘制散点图分析主导因子与林分蓄积量的数量关系特征。【结果】1）基于数量化理论Ⅰ模型共划分了30个立地类型，其中海拔为600～700 m、阴坡、斜坡、厚有机质层和中腐殖质层的立地组合最优，各立地类型的预测值与实测值线性拟合决定系数R~2为0.758,P值均在0.001水平显著。2）系统聚类法将立地类型等级划分为5个等级时，Ⅰ～Ⅴ级的立地类型占比依次为13.3%、43.3%、20%、20%、3.33%;3)Richards函数对60年生红松人工林优势木拟合效果最优，RSS、RMSE和R~2依次为21.566、0.202和0.886,P值在0.001水平显著，其优势木树高与胸径间的关系为H=24.569 (1-e~(-0.162D))~(5.199);4）株数密度对本研究区域的60年生红松人工林的生长影响最显著（解释比例达54.3%,F=89.2,P=0.002）,60年生红松人工林的最大林分蓄积量约为550 m~3/hm~2。【结论】总体来说，在海拔较低、坡向偏向阴坡、坡度较缓、有机质层及腐殖质层较厚的红松人工林区域的立地质量较高，株数密度对红松人工林生长性状影响最大，并遵循“最终收获量一定法则”，建议适当施肥或调控林分密度进行科学经营。

【目的】以秦岭林区典型的松栎林带为例,采用临时样地、固定样地和解析木3套数据建立立地指数模型和立地形模型,比较天然次生林与人工林立地质量评价差异,为天然次生林立地质量评价提供科学依据和评价方法。【方法】首先对样地直径分布进行SW正态性检验和株数积累分布曲线检验,论证天然次生林编制立地指数表的可行性;然后拟合优势树高生长方程,根据R2和标准估计误差选择各树种导向曲线模型;依据树高连年生长量曲线与平均生长量曲线相交且趋于平缓、树高变异系数趋于平稳确定基准年龄和基准胸径;分别采用相对优势高法、标准差调整法和变动系数调整法形成立地指数和立地形曲线簇,编制油松、华山松、锐齿栎和落叶松立地指数表和立地形表...

以江西省分宜县山下林场的杉木人工林为研究对象,分析比较了山脊(包括坡上部)、山坡、山洼(包括坡脚部分)杉木林的生产力和养分循环状况。三种生境条件下的生产力(生物量)依次为68.337、99.163、141.140t/hm~2,山脊的林木生物量仅为山洼的48.4％,林木平均胸径仅为7.8cm(19年生),经济价值很低。此外,由于山脊恶劣的水肥条件,林木各器官中的养分含量、林分养分的吸收和循环均处于较低的水平。集水区的山洼以及坡下部林木的生产力水平较高,达到或接近了杉木中心产区(如湖南、福建)速生丰产林分的生产力水平。养分含量、养分循环速率也较高。研究认为,杉木分布区域中的丘陵地带,多形成独立的或...

[目的]探讨尾巨桉栽培区立地因子筛选及立地类型划分,为该地区尾巨桉人工林立地选择特别是大径材培育提供科学依据。[方法]以栽培区7.5年生尾巨桉为研究对象,采用典型抽样法设置40块样地,收集生长数据(树高、胸径、优势高)、气候因子(年日照时数)和地形因子(坡向、坡度、坡位和海拔)数据,分析土壤理化性质,通过主成分分析、数量化理论Ⅰ研究立地因子与林木生长量之间的关系;运用聚类分析,对样地进行生产力等级和立地类型划分。[结果]以坡向、坡度、坡位、海拔、土壤养分等级、土壤质地、土壤密度和年日照时数8个立地因子与尾巨桉优势高建立数量化模型,模型的复相关系数为0.956,达极显著水平(P<0.01);数量化模型中,海拔、土壤质地、坡向和年日照时数均与尾巨桉优势高极显著相关(P<0.05),年日照时数表现为高产组最长,低产组最短,土壤粘粒含量表现为高产组高于中、低产组,海拔表现为高产组显著低于中、低产组,土壤有机质、全P、有效Mg和有效Cu含量均表现为高产组显著高于中、低产组,土壤有效Mn含量表现为高产组显著高于低产组。[结论]影响尾巨桉栽培区人工林生产力的主导立地因子为年日照时数、海拔和土壤质地,尾巨桉在年日照时数较长、海拔较低以及土壤粘粒、有机质、全P、有效Cu、有效Mg和有效Mn含量较高的立地环境中生长更好。

【目的】森林立地质量评价是森林经营的基础工作,是估计林分生长量和收获量、评价森林生产潜力及确定合理经营措施的重要依据。本文基于60株优势木和亚优势木解析木数据,采用广义代数差分法(GADA)构建了更加灵活的异形地位指数模型,为黑龙江省长白落叶松人工林立地质量的精准评价提供了依据。【方法】选择修正Weibull、Korf和Richards生长方程为基础方程,使用GADA法推导出6个差分地位指数模型,基于1994—2017年在黑龙江省调查的解析木数据,利用非线性最小二乘法进行拟合。结合拟合样本和检验样本计算R2、均方根误差(RMSE)、模拟效率和平均绝对误差等4项指标检验模型的拟合效果与预测能力,初步筛选出较优模型。通过分析比较它们的残差图、地位指数曲线簇进一步筛选出最优模型。将最优模型和使用代数差分法(ADA)推导的模型绘制地位指数曲线簇,并对地位指数为12～22 m曲线的参数、年生长量达到最大值的时间(拐点)和数值进行分析比较。【结果】基于Richards方程h=a(1-e~(-bt))~c,设定自由参数为a=e~(X_0),c=c_2/X_0,X_0=1/2[lnh_1+(lnh_1~2-4c_2ln(1-e~(-bt_1)))~(1/2)]的差分地位指数模型被选为最优模型。其参数的拟合结果为b=0.046 8,c_2=4.675 4,R~2为0.987 4,RMSE为0.749 1,平均绝对误差为0.904 0,模拟效率为97.04%。相比于使用ADA法推导的模型,采用GADA法推导的最优模型能更好地预测优势木树高生长过程。【结论】在推导地位指数模型时,根据GADA法,指定多个参数为自由参数所推导出的差分模型不仅具有良好的拟合效果,也能同时符合多条水平渐近线与曲线多形性的性质,而ADA法只能满足其中一个条件。最优模型的拟合结果表明,随着地位指数的提升,优势木树高生长曲线的渐近最大值(参数)逐渐增大,连年生长量达到最大值(拐点)的时间越早。这说明立地条件越好长白落叶松人工林优势木树高年生长量和最大值越大,且年生长量更早达到最大值。

根冠比是研究森林生物量存储方式和分配策略的基础,是森林生态系统物质循环的重要组成部分。通过收集筛选134篇文献608条杉木Cunninghmia lanceolata人工林根冠比(RSR)的数据,分别建立根冠比与年平均气温、年平均降水量、林分密度和林龄的最优方程。根冠比随年平均气温、年平均降水量和林分密度的增加而增加,随林龄的增加而减小。同时,利用结构方程,阐述气候和林分因子与根冠比关联特征。结果表明:年平均气温、年平均降水量、林分密度和林龄对根冠比的直接通径系数分别为0.515(P<0.01),0.548(P<0.01),-0.462(P<0.01)和0.201(P<0.01)。年平均降水量和林龄还通过影响年平均气温和林分密度间接影响根冠比,其间接通径系数分别为-0.308(P<0.01)和-0.082(P<0.05)。影响杉木人工林根冠比变化因素的69%来自气候和林分因子。

传统的立地质量评价对有林地采用地位指数表法，宜林地采用数量化地位指数表，难以综合评价。本研究在对宜昌县马尾松人工林进行了大量外业调查后，采用Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长曲线模型与数量化理论Ⅰ模型，对宜昌县马尾松人工林立地质量进行了系统评价。

【目的】基于湖南省永州市75块杉木人工林样地的调查数据，构建含气候因子的杉木人工林树干削度方程，为后续研究气候因子对杉木树干削度的影响提供理论依据。【方法】从4个备选基础模型中选取1个最优的作为基础模型，使用数量化方法Ⅰ筛选出显著的气候因子，在此基础上，将气候因子和林分密度因子通过混合效应模型方法添至最优的基础模型中，确定最优的随机效应添加形式，从而构建含气候因子和林分密度因子的杉木人工林树干削度方程。【结果】Kozak(2004)模型为最优基础模型，其Ra2为0.959 5；夏季平均最高温（Txmax）、生长积温（DD5）为影响树干削度显著的气候因子。单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程的Ra2为0.971 0，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为0.757 2、0.546 7，而含气候因子和林分密度的杉木人工林树干削度方程Ra2为0.981 6,RMSE和MAE分别为0.603 4、0.431 2，相比最优基础模型Ra2提升了2.3%,RMSE降低了32.56%,MAE降低了34.56%；相比单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程Ra2提升了1.1%,RMSE降低了20.31%,MAE降低了21.12%。【结论】含气候因子的杉木树干削度方程的构建表明气候因子对树干削度有显著影响，其既提升了模型的拟合精度，同时也有利于杉木人工林经营管理措施的制定和林业数表的编制，为后续研究将气候因子添至削度方程中提供理论依据。

采用30年生未间伐的杉木人工林连续观测数据,研究了不同林龄立地质量、林分密度对林分材种结构的影响。结果表明:初植密度相同时,立地质量越好各材种出现时间及达到最大出材率的时间越早,22立地指数初植密度1 667株·hm-2的小径材最大出材率出现时间较16立地指数初植密度1 667株·hm-2早4 a,中径材最大出材率出现的时间早6 a;立地指数相同时,随初植密度增加小径材出材率的峰度及峰值均减小,20立地指数样地中,初植密度为1 667株·hm-2的小径材出材率峰值较初植密度为10 000株·hm-2的高17%,而初植密度对中径材、大径材影响不大;在林分发展的不同时期,林分密度对材种出材率的影响...