基于分布适宜性和潜在生产力的定量适地适树研究

发布时间：2020-08-02 09:31

【摘要】：适地适树是森林经营中树种选择的一个基本原则,也是林学的经典问题。传统的适地适树研究重点关注乡土树种,依靠专家经验和定性评价,且多用于人工林。天然林的树种组成、分布和生长状况是人工造林、天然林恢复和结构调整的重要参考。然而,长期以来,天然林经营中目的树种选择和目标林相确定也多以专家经验为主,缺少定量研究。将森林类型(树种)潜在分布适宜性和潜在生产力相结合,为适地适树研究提供了新的思路。本文以吉林省为对象,将适地适树的概念引入天然林类型选择,针对天然林类型分布和生长适宜性缺乏定量化评价的问题,利用吉林省一类清查样地数据、汪清林业局二类调查数据和环境因子数据,开展了基于森林类型(树种)潜在分布适宜性和潜在生产力的综合性定量适地适树研究,为东北林区的天然林恢复和结构调整中的目标树种或类型选择提供参考。主要研究内容和结果如下:1、天然林树种和森林类型的潜在分布适宜性模拟基于吉林省第八次一类清查样地中的天然林数据,划分出16个主要树种和11个主要森林类型,确定其现实分布点。选取与生长密切相关的19个气候因子、33个土壤因子、3个地形因子等环境变量共55个。采用最大熵(Maxent)物种分布模型,构建了16个树种和11个森林类型潜在分布适宜性模型。通过受试者工作特征曲线下的面积(AUC)进行精度评价,16个树种的训练集和检验集的AUC值在0.7496-0.9557之间;11个森林类型的训练集和检验集的AUC值在0.6872-0.9469之间,说明模型具有很好的模拟精度和泛化能力。采用刀切法计算各个环境变量对天然林树种和森林类型潜在分布适宜性的重要程度,筛选影响树种和森林类型潜在分布适宜性的主导因子并进行阈值分析;发现了影响树种和森林类型潜在分布适宜性的各环境因子中具有普遍性的规律,对照存在概率贡献值由大到小的顺序排列依次是:最热月的最高温度、最热季度的平均温度、海拔、年平均温度、最冷季度的平均温度,可见温度和海拔对吉林省树种或森林类型的潜在分布有重要的影响。因此,模型可以用于吉林省天然林树种和森林类型的潜在分布适宜性预测。根据建立的物种分布模型预测结果,系统地给出了吉林省16个树种和11个森林类型的潜在分布适宜性等级图集。2、天然混交林立地质量评价采用基于林分潜在生产力的立地质量评价方法,从吉林省第五、六、七、八次一类森林资源清查固定样地的四期数据和补充调查数据中,筛选吉林省长白山中部立地亚区(立地分区为7B)主要天然林类型的数据建模。划分10个立地等级和6个生长型(具有相同生长过程的林分类型组合),建立林分蓄积生长模型,通过优化求解得到基准年龄时的蓄积连年生长量的最大值,形成各个生长过程组的蓄积量潜在生长力表。利用潜在生长力表,基于汪清林业局二类调查数据,研究落实到小班的潜在生产力估计方法,实现面向森林经营单位的现有林的潜在生产力评价。采用随机森林算法,研究任意林地立地质量评价的方法,开展针对森林经营单位的有林地和无林地立地潜在生产力的一体化估计。结果表明:汪清林业局现有森林类型中,现实生产力和潜在生产力存在差距,仍有较大提升空间。3、定量适地适树评价构造了基于潜在分布适宜性和潜在生产力的适地适树综合指数,实现了分布和生长相结合的定量适地适树评价。以汪清林业局为应用案例,通过提取吉林省6种天然混交林类型潜在分布适宜性值,获得汪清林业局6种天然混交林类型的潜在分布适宜性;基于随机森林算法,得到了6种天然混交林类型的潜在生产力;得到了各小班6种类型的适地适树综合指数,实现了汪清林业局定量适地适树评价。结果表明:汪清林业局,在6个天然混交林类型的适地适树等级评价中,在等级为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级的面积较大,面积最大的是阔混Ⅰ(椴树及其它硬阔和软阔类),其次是阔混Ⅳ(蒙古栎阔叶混交林)、阔混Ⅲ(杨、柳、白桦)、针阔混交林、针叶混交林;其中,阔混Ⅱ(枫桦、榆树、水胡黄等)适地适树等级最低。总之,本文根据物种分布模型实现了天然林树种和森林类型的潜在分布适宜性模拟,回答了是否适宜的问题;采用立地潜在生产力评价技术实现了天然林的立地质量评价,回答生长好坏的问题;最终实现了结合潜在分布适宜性和立地潜在生产力的定量适地适树评价技术,回答既能生长又要长得好的问题。本研究为落实到地块的森林经营单位的定量适地适树评价提供了一种新的方法。
【学位授予单位】：中国林业科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S718.5
【图文】：

路线图,总体技术,路线

总体技术路线

样地,位置,固定样地,小班

林分调查数据主要包括 1994、1999、2004、2009 年吉林省森林资源第五、六、七、八次连续清查的固定样地、2007 年汪清林业局二类调查小班数据。从四期一类固定样地数据中选择长白山中部立地亚区的样地用于立地质量评价建模样本总体，进行立地潜在生产力预估建模；从 2009 年全部一类固定样地中提取天然林树种和森林类型的现实分布点，用于物种潜在分布适宜性模型建模；汪清林业局二类调查小班数据主要用于小班的潜在生产力估算和适地适树制图。2.2.1 一类清查固定样地数据本研究利用了吉林省森林资源连续清查的四期固定样地数据，森林资源连续清查的调查体系按4×8km网格确定样地，样地面积为0.06ha。试验区位置、立地亚区划分和数据覆盖范围见图 2-1。

分布图,森林类型,分布图,小班

图 2-2 汪清林业局主要森林类型现实分布图Figure 2-2 The actual distributions of main forest types in the Wangqing Forest Bureau2.2.2.2 小班因子中土壤和地形数据获取与处理筛选与立地质量评价相关的海拔、坡度、坡向、坡位 4 个地形因子和土层厚度、腐殖质厚度2个土壤因子，共计6个因子，每个因子等级划分和对应的样本数量见表2-5。在机器学习过程中，要求对数据进行标准化处理，二类调查小班的环境因子数据来自于小班各立地因子的“等级”字段，等级划分标准见表 2-5。数据标准化的目的是统一评价标准，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权，同时可以使网络快速的收敛。

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