吉林省林地立地质量评价及生产潜力研究

付 晓，曹 霖，王雪军，张 璐

（1.北京联合大学 应用文理学院，北京 100091；2.北京林业大学，北京 100083；3.国家林业局 调查规划设计院，北京 100714）

立地质量是指某一立地上既定森林或其他植被类型的生产潜力[1-2]。立地质量评价是对立地的宜林性或潜在的生产力进行判断和预测，是研究、掌握森林生长环境以及环境对森林生产力影响的一个重要手段[3-4]。立地质量评价是合理利用土地的基础，是避免盲目营林的有效措施。国内外立地质量评价方法可以分为生物因子法和地理因子法，按采用的指标是否直接反映林分生长一般又分为直接评价法和间接评价法：直接评价法是以林分因子为指标，如以林分平均高为指标的地位级法、以林分优势木高为指标的地位指数法和以林分蓄积量为指标的定期收获量法；间接评价法主要采用数量化模型，利用立地环境因子来描述立地质量等级，另外还有树种间生长量关系法、植被物指示法、遥感影像分类法等[3-15]。现有立地质量评价研究主要基于单一树种的人工林或者次生林，而对其他林业用地的研究较少[7,16-17]，且运用多树种进行综合评价的不多。因而，立地质量评价的研究大多仍处于小范围的科研或试验，普适性广、应用性强的很少[9,18-24]。

随着我国生态文明建设的逐步推进，林业的发展前景广阔，为进一步提升我国森林质量，须准确了解各经营单位林地的立地质量情况，以期做到适地适树、精准营林。本研究以吉林省为研究对象，基于一类清查数据分区域分树种（组），构建多个树种（组）树高曲线，编制立地形表，确定各样地立地形，再基于地形及土壤等环境因子与立地形之间的定量关系，构建立地形估测模型。然后利用一类样地数据，初步估测区域内立地质量；基于省内林地小班资料，综合多树种（组）对全省林地进行定量估测，绘制其空间分布格局；最后根据固定样地资料和现实林分情况，综合分析吉林省林地现实生产力提高的可能性。本研究旨在探索在现有调查资料的情况下对区域林地质量进行评价的可行性，以期为各级林业单位的造林规划和森林经营方案的制定提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

吉林省位于中国东北部，其地理坐标为121°38′ ～131°19′E、40°50′ ～46°19′N，东 西长769.62 km，南北宽606.57 km，土地面积18.74 万km2，占我国国土面积的2%。以中部大黑山为界，全省分为两大地貌区，即东部山地和中西部平原。该区属于温带大陆性季风气候，冬长夏短，雨热同季，气温年较差为35 ～42 ℃，多年无霜期为100 ～160 d，平均日照时数2 259 ～3 016 h，年平均降水量400 ～600 mm。

根据《中国森林立地分类》，吉林省地处“东北寒温带温带立地区域”（一级区）内，区域内再划分二级区2 个，即“松辽平原立地区”（103）和“长白山山地立地区”（107）。全国森林立地一级区主要依据为大气候，而二级区在大地貌上基本一致，同一区域内的综合自然条件基本相似，其林业经营方向、林业利用限制性、生产潜力等大致相同[25]。

1.2 基础数据

获取研究区第七、八次一类清查资料的标准木、样木和样地数据，该数据的样本数量和分布均具有充分代表性。在各二级区典型树种中选择评价树种。以二级区107 为例，共有标准木14 731 株，样木403 233 株，样地8 716 块。其中栎类、落叶松、椴树、其他硬阔、白桦5 个树种（组）累计占比超过标准木总数的60%，确定为立地质量评价树种（组）。然后，以标准木所在样地为准，筛选得到样木及样地样本。

1.3 研究方法

1.3.1 计算样木树高

分树高等级确定树高曲线[26]，拟合树高与胸径曲线的理查兹模型，利用Forstat 2.1 软件求解各等级曲线模型[27]，即：

式中：常数1.3 用以保证胸径为0 时树高至少有1.3 m；H为树高；D为胸径；i表示不同的等级；ai、b和c为参数。

同一样地以多数标准木主导的树高等级作为唯一等级，再结合胸径利用相应的树高曲线，计算该样地内样木树高。从各样地中选择6 株树高最大的优势木，其树高平均值作为样地优势木高。通过三倍标准差控制，整理得到编制立地形表的优势木数据。

1.3.2 编制立地形表

研究以标准木各径阶树高的变异系数和净增长量同时趋于平稳时的胸径作为基准胸径，立地形表示为优势木在基准胸径达到的树高[8,28-29]。利用Forstat 2.1 软件拟合得到立地形导向曲线模型及曲线簇，以编制立地形表，导向曲线仍采用理查兹模型，然后确定各样地立地形。

1.3.3 构建模型

获取样地数据中地貌、海拔、坡位、坡向、坡度5 个地形因子和土层厚度、腐殖层厚度、枯枝落叶层厚度3 个土壤因子，根据一类清查技术规程[30]将8 个立地因子标准化，再根据各因子不同等级区分的立地形大小赋予相应的分值，以消除因子间的量纲差异，作为备选自变量[31]。在SPSS18.0 中采用逐步回归法，筛选主导因子，构建立地因子与立地形的最优回归模型，即：

式中：SF 为立地形；X1，X2，…，Xn为地形和土壤因子；a0，a1，…，an为模型参数。

1.3.4 立地质量等级划分

各评价树种（组）的立地形值，从高至低归并为5 ～1 共5 个分值档，即对应Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ级5 个林地质量等级。综合多个树种（组）的评价，以积分比值的形式划分立地质量等级，即：

式中：SQC 为立地质量等级；i为第i种评价树种（组），i=1，2，…，n。

根据立地质量等级，划分3 个林地质量等级，用于林地生产潜力评估，即：

1）一等林地（包括Ⅰ、Ⅱ级）：好，主要指其有良好的森林生长条件，能保证森林植被良好生长；2）二等林地（包括Ⅲ级）：中等，生态条件一般，生产力一般；3）三等林地（包括Ⅳ、Ⅴ级）：较差，生态条件差。

1.3.5 立地质量分布

基于吉林省林地“一张图”矢量数据库，以全省林地小班为基本单元，分树种（组）对小班的立地因子进行分级赋分处理，结合立地形模型估算每个小班的立地形、立地质量等级，并辅以空间属性数据于ARCGIS 中绘制吉林省林地立地质量空间分布图。

1.3.6 林地生产潜力评价

林地生产潜力指生长在一定水热条件、土壤和地形等自然环境因素下，林分可能达到的年平均单位面积蓄积生长量[32]。基于三期一类清查固定样地数据，各林地质量等级分别选取10 块近10年自然生长、未受灾害且蓄积生长量最大的栎类或落叶松林样地，计算其年平均生长量的平均值，确定为该等级林地生产潜力值[33]。再根据吉林省二类调查数据库中每个有林地小班现实单位面积蓄积量和平均年龄，计算得到林分现实生产力。由此，通过林分现实生产力与林地生产潜力之间的比值（M）来反映两者间的差距，比值越小，林分现实生产力提高的可能性越大。从低到高将比值划分4 个分值档：高，M＜0.3，即说明提高林地生产力可能性高；中，0.3 ≤M＜0.6；低，0.6 ≤M＜1；当M≥1，说明现实生产力已经达到林地生产潜力水平。

2 结果与分析

2.1 样木优势木

以二级区107 的栎类为例，利用栎类标准木数据绘制树高曲线（图1a），分为8 个等级，拟合的理查兹模型参数a1至a8大小范围为3.751 5 ～30.011 8，b=0.104 5，c=1.693 2，R2=0.870 8。

再对标准木进行初步分级，通过树高曲线调整，确定标准木树高等级（图1b），评定样地等级。然后基于树高曲线和样地等级，计算样木树高，筛选编制立地形表的样本。

2.2 立地形模型

2.2.1 立地形表

使用2 106 株栎类优势木，拟合立地导向曲线。由图2可知，优势木树高净增长幅度和变异系数均在胸径为30 cm 左右时趋于平稳，因此确定基准胸径为30 cm。当栎类优势木达到基准胸径时，其树高变动范围为8.3 ～22.5 m，从8 至23 m 共划分6 个指数级，级距为3 m。

二级区107 栎类立地形表编制导向曲线模型为：

图1 二级区107 栎类标准木树高曲线及等级分布Fig.1 Tree height curves and grade distribution of oak standard tree in No.107 second class zone

图2 二级区107 栎类优势木Fig.2 Data analysis of oak dominant tree in No.107 second class zone

同理，计算得到研究区所有评价树种（组）的立地形表编制导向曲线模型，从R2的结果来看，模型拟合结果较好，可用于编制立地形表。

利用Forstat 2.1 软件编制完成各树种（组）立地形表，以二级区107 栎类为例（表3）。依据样地优势木树高，确定其立地形，用以划分林地立地质量等级。

表2 各评价树种（组）导向曲线模型Table2 Guide curve model of main tree species in No.107 second class zone

2.2.2 立地形模型

以二级区107 栎类立地形模型构建为例，先将8 个立地因子等级化再赋分作为备选自变量，然后与立地形进行逐步回归分析，拟合多元线性模型。经计算，拟合的二级区107 栎类立地形估测模型为：

表3 二级区107栎类立地形表Table3 Site form table for oaks in No.107 second class zone

式中：X1为地貌；X2为坡位；X3为坡向；X4为坡度；X5为土层厚度。

对模型进行评价的指标有：确定系数R2为0.983 5，估计值标准差（SEE）为3.474 9（接近3 m 级距），平均系统误差（ASE）为2.800 8，平均预估误差（MPE）为1.93%。从评价指标结果来看，立地形模型拟合效果较好；同时由模型拟合结果（图3）来看，拟合前后各立地形的样地数目分布基本一致，模型拟合结果好，可用于二级区107 栎类林地立地形的计算。

同理，构建出二级区103 和107 其余评价树种（组）立地形模型，相关参数如表4所示。经检验，其余树种（组）立地形模型的相关性也都达到极显著水平，表明构建的回归模型均可用于估算林地或无林地立地形。

图3 二级区107 栎类立地形模型拟合结果Fig.3 Fitting results of site form model of oaks in No.107 second class zone

表4 各评价树种（组）立地形预估模型Table4 Fitting results of site form model of main tree (species) in No.107 second class zone

2.3 吉林省林地质量评价

2.3.1 样地立地形

编制二级区107 立地质量评定表（表5）。如表5中30 号样地所示，5 个评价树种（组）立地形分别为12、18、24、9 和21 m，立地质量等级中落叶松的II 级最高，栎类和樟子松的III 级次之，可知不同树种在同一立地条件下生产潜力有高有低，即该样地的立地条件较适合种植落叶松，若植造杨树或白桦则不能充分发挥其立地生产潜力。研究结果可为区域造林树种的选育提供科学依据。

表5 二级区107样地不同树种立地质量评定表示例Table5 Evaluation results of site quality of different tree species for No.107 second class zone in Jilin

2.3.2 样地立地质量评价

由不同树种评价林地质量评价结果可知，二级区107 所有树种（组）评分主要集中在2、3、4 分，说明整个地区林地质量中等（图4a）。整体上白桦评分为4 和5 分的样地最多，可认为其在该区域的生产力偏高；椴树评分为2 分的最多，可认为其在该区域的生产力偏低，不宜植造椴树，如若植造椴树，需要特别加强抚育管理；其他树种（组）得分均主要集中在2、3 分，说明其现实生产力偏低，需要加强管理，及时抚育。

图4 二级区107 样地林地质量评价结果Fig.4 Forest land site quality evaluation results of No.107 second class zone in Jilin

根据样地林地质量综合评价的等级，汇总得到二级区107 林地质量评价结果（图4b），认为全省最好的I 级样地仅占1.23%；II 级样地较多，占34.22%；III 级样地最多，占整体的56.31%；IV 级样地占7.48%；V 级样地占比不足1%。总体而言，认为二级区107 林地质量等级偏好。

2.3.3 吉林省林地立地等级分布

基于吉林省“林地一张图”数据库，估算全省小班立地形，归并等级，得到全省林地质量评价结果。整体而言，吉林省林地质量整体偏好。由表6和图5可得，吉林省林地质量等级一等为2 843 172.33 hm2（占31.03%），主要分布在东部山区降水充沛、土壤肥沃的地区；二等占比较大，全省均有分布，面积为6 048 304.81 hm2（占66.00%）；而三等林地面积为271 981.56 hm2（占2.97%），主要分布于大黑山以北，松辽平原中部分土层薄、保肥保水能力差的地区。

由图5可见，全省立地由立地区界分为明显的两块，东部林地密集成片，西北部林地零星分布。东南部水热条件优越，拥有全省七成以上的优质林地（一、二等），少量的三等林地，未来应该更科学合理的利用林地资源，获得更好生态效益与经济价值，以绿水青山营造金山银山。

2.3.4 林地生产潜力分析

根据三期（10 a）吉林省一类清查固定样地资料，统计得到各等级乔木林的林分生产潜力值，再根据吉林省二类调查小班数据计算得到乔木林现实生产力。经统计，吉林省林分平均单位面积蓄积量为115.07 m3/hm2，高于全国平均水平，相当于世界平均水平131 m3/hm2的87.84%；年平均每公顷蓄积生长量为2.96 m3·hm-2a-1，仅达到全省生产潜力平均水平的56.65%。

由表7可得，全省现实生产力高于或等于生产潜力的林地面积不到一成，为585 493.74 hm2；提高生产力可能性高的林地1 289 019.29 hm2，占15.85%；提高生产力可能性中等的林地4 382 328.49 hm2，占53.90%。因而，虽说吉林省林分质量整体在全国较好，但其仍有较大的可提高性。

表6 吉林省林地质量等级评价结果Table6 Evaluation results of forestland site quality classes for each administrative regions of Jilin province hm2

图5 吉林省立地质量等级分布Fig.5 Distribution of forestland site quality in Jilin province

表7 不同林地质量等级林分现实及潜在生产力Table7 Actual and potential productivity of different forestland site quality classes

从地域分布上来看，东部山区的提高可能性较高。因而，未来应该进一步合理选育造林树种，加强森林抚育经营，促进林木生长，提高林地生产力。

表8 不同林地立地质量等级乔木林生产潜力面积和比例分布Table8 Production potential area and proportional distribution of arbor forest with different site quality classes

3 结论与讨论

本文基于一类、二类调查数据，综合运用多种树种（组）立地形表，使用环境因子拟合立地形模型，评价研究区林地质量，并探讨其林地现实生产力的可提高性，使得立地质量的评价和结果具有实用性。主要结论有：

在气候变化较小的区域内，利用一类资料编制区域多个典型树种（组）立地形表，使用经赋分转化后的立地因子拟合立地形模型，预估模型达到精度要求，可有效地用于立地形的定量预测。

基于一类样地数据分树种（组）评定各样地立地形、林地质量等级，编制区域内不同树种立地质量评定表，可以为区域的树种选育、造林规划等提供依据。同时，可以汇总得出区域林地质量初步评价结果。基于二类调查数据库，综合多个树种（组），评价并绘制了吉林省林地质量评价图。全省林地质量等级为一、二等的分别占31.03%和66.00%，合计高达97.03%，林地质量总体偏好，尤以东部山区为优。多个树种（组）的综合评价，从总体上衡量了吉林省立地质量的好坏，评价图反映了林地质量随地理位置变化而异的客观实际。

综合林地各质量等级生产潜力及现实生产力的评价结果，能够反映吉林省不同林地质量等级小班的现实生产力的可提高性。全省近九成的林地其现实生产力仍具有可提高性，从分布格局上看，东部山区潜力巨大。因而该省仍有较大森林经营潜力，需加以重视，加强森林抚育经营。

我国一类清查数据内容翔实可靠，其数量与分布均具有代表性；二类小班数据具体展现了森林资源的质量及其空间分布特征。二者结合综合进行多树种林地立地质量的评价，为各省林地质量评价提供了一种有效途径。

常规立地指数中自变量年龄在实际操作中不易获取，本文选用胸高直径取而代之，采用立地形作为评价标准；现有研究大多采用单一树种来评价特定范围的立地质量，本文结合多个树种（组）进行省级区域的林地质量评价，取得了较为满意的结果。但由于数据的局限性，像土壤质地等重要的立地因子并未能参与模型的构建，因而今后如果能获取相关调查数据，须予以考虑。另外不同评价树种对各种环境因子的响应强度不同，因而后续研究中可以考虑在构建评价模型时，给不同评价树种赋予各种环境因子不同的权重，使评价结果更精确、更科学。