徂徕山刺槐人工林立地分类及立地质量评价

2020-08-30 13:27李业宇曹帮华倪智雄赵文轩付锦雪
浙江林业科技 2020年3期
关键词:坡向刺槐坡度

李业宇 ,曹帮华,倪智雄,宋 勇,黄 恒,赵文轩,付锦雪

(1.山东农业大学 黄河下游森林培育国家林业局重点实验室,山东 泰安 271018;2.山东徂徕山林场,山东 泰安 271027)

树木的生长与其所处的立地条件密切相关[1]。从二十世纪九十年代起,国内外林业和生态学工作者就对林地立地类型的划分和质量评价工作十分重视,视它为适地适树和科学造林、营林的理论基础[2]。森林立地分类和质量评价是林业生产中的一项基础工作[3-4]。林业生产具有生长周期长、见效慢、商品率高、占地面积大、受地理环境影响强、林木资源可再生等特点。在研究林业实践问题时,不仅数据量大,而且涉及很多环境因子,但是,在这些因子中,哪些是主导因子,究竟改良这些影响因子的哪些方面所带来的效益最大,目前在我国还是一个十分重要的课题[5]。

刺槐Robinia pseudoacacia是我国落叶阔叶林中栽植范围最广泛的人工林树种,分布在23°~ 46° N,84°~124° E 的广大区域[6],具有抗旱、耐贫瘠、生长快、干形良好、萌蘖力强、耐盐碱等优良特点,因此常用来保持水土、防风固沙、改良土壤和四旁绿化[7-8]。目前对影响刺槐林生长的立地条件已经开展了一些研究[9-10]。黄婷等研究表明阴坡刺槐林的土壤含水量、有机质、全氮、酶活性大于阳坡,但阳坡刺槐林的速效养分含量大于阴坡并且随土层深度增加,刺槐林土壤含水量、全氮、速效养分以及酶活性降低,土壤pH 值升高[11]。王佑民则发现影响6 年生刺槐生长的立地因子排序为地貌部位、土壤、坡向、坡度、海拔高度[12]。侯淑艳构建了评价体系将北京市低效人工林分为一级低效林、二级低效林、三级低效林和四级低效林[13]。张小泉等采用地位指数、标淮林分蓄积量、土壤侵蚀性和保水蓄水性、立地期望值等一系列定性和定量指标,分别对立地生产力、立地水保特性和立地经济效益进行评价,寻求一套合理的立地质量多用途评价方法[14]。刘财富等筛选出包含5 个因子的立地指数最佳预估方程,编制了数量立地指数得分表[15]。

刺槐是山东省主要的荒山造林树种,在水土保持、生态环境建设方面发挥了重要作用。徂徕山地区是山东刺槐造林的典型地区,较高的海拔使得其造林的立地条件多样,且在各个立地条件下均有分布。大部分刺槐林多营造于上世纪五六十年代,造林时间长,树木生长充分。因此,开展徂徕山刺槐林立地质量评价对周边地区林分管理具有重要的指导意义,但目前还未开展系统的研究。本文对徂徕山不同海拔、坡向、坡度、土壤厚度下的刺槐生长状况进行了系统的调查,利用回归分析和数量化理论Ⅰ确定徂徕山刺槐生长的主导环境因子,进行立地分类和立地质量数量化评价,找出适宜刺槐林生长的立地条件,为徂徕山及周边地区刺槐林的经营管理提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究地概况

山东省泰安市徂徕山林场,地理坐标为117°13′07″~ 117°25′11″ E,35°59′42″~ 36°05′18″ N,位于泰安市区东南20 km。林场始建于1956 年,横跨泰安市岱岳区和新泰市,东西长30 km,南北宽15 km,林场内有山峰99 座,主峰太平顶海拔1 028 m,相对高差800 m,选择样地海拔272.3~891.7 m,土壤类型为砂质土,较为贫瘠。林场属暖温带大陆性季风气候区,春季干旱多风,夏季炎热多雨,秋季天高气爽,冬季寒冷、雨雪较少,年平均降水量1 000 mm,年日照时数2 494.1 h,1 月气温最低平均-2.6℃,7 月气温最高平均26.4℃,年平均气温13.9℃,全年无霜期215 d。林场经营面积9 000 hm2,有林地面积7 266.7 hm2,活立木蓄积量6.005×104m3,森林覆盖率87.8%,是山东省第二大国有林场。林场内共有植物资源449 属789 种。植被以常绿针叶林和落叶阔叶林为主,树种单一,主要是刺槐、赤松Pinus densiflora和麻栎Quercus acutissima。

1.2 试验设计

为充分研究地形因子对刺槐林生长的影响,调查了不同海拔、坡向、坡度三个因子设置样地,调查地形因子对刺槐林生长的影响。在海拔上,选取了低(<400 m)、中(400~ 700 m)、高(>700 m)3 个水平;在坡向上选取了基本等海拔阳、半阳、阴坡3 个坡向;在坡度上,选取了等海拔、相同坡向的大(≥30°)、小(<30°)2 个坡度;同时,调查了等海拔、坡向、坡度基本一致的不同土壤厚度对刺槐林生长的影响,选取了薄(<30 cm)、中(30~ 60 cm)、厚(>60 cm)3 个土壤厚度,详见表1。

表1 立地因子的类目划分Table 1 Classification of site factors

海拔、坡向、坡度和土壤厚度共11 个处理,每个处理梯度设置3 块临时样地,大小为20 m×10 m,共33块样地。对每一样地内的树木进行每木检尺,测量其树高、胸径和冠幅。林地状况见表2,研究区各刺槐人工林均为皆伐萌蘖。

表2 研究区刺槐人工林基本状况Table 2 Information of R.pseudoacacia plantation in the study area

1.3 数据分析

以往关于适地适树问题已有大量研究[16-18],但过去多采用单因子生长对比法或立地条件类型生长对比法。本文采用了方差分析和逐步回归分析方法,对刺槐生长与徂徕山各主要立地因子的关系作了初步探讨,并用数量化理论Ⅰ对徂徕山区林地进行立地类型划分和立地质量评价。

2 结果与分析

2.1 徂徕山刺槐人工林立地质量评价

2.1.1 立地评价指标的选择 本研究共选择33 块样地,选择优势木树高作为刺槐的评价指标,建立胸径-树高,胸径-冠幅数学模型。选择二次项式模型对树高和冠幅进行拟合,结果如图1。

图1 胸径-树高和胸径-冠幅拟合曲线Figure 1 Fitting curve of DBH-height and DBH-crown width

二次项式模型:

式中,H为树高,D为胸径,a为二次项系数,b一次项系数,c 常数。

从图1 可以看到,胸径-树高模型:

与树高-胸径同样的方法得到胸径-冠幅模型:

式中,CB表示冠幅。

对两模型进行比较,发现胸径-树高模型的精度更高。

从统计的角度来说,指标的变动范围和方差越大,越有利于区分指标的组间差异和进行分类[19]。本研究考虑胸径、树高和冠幅3 个因子作为待选立地评价指标,不同因子分别按优势木平均值进行计算。从表3 可以看出,树高方差和变动范围高于胸径和冠幅指标,因此本研究选择优势木树高平均值作为立地质量的评价指标。

表3 不同林分因子的统计对比Table 3 Comparison of different plantation factors

2.2 立地因子对刺槐人工林树高的影响及相关性分析

对不同立地条件的刺槐树高进行方差分析,结果如图2。由图2 可知,随海拔增加,刺槐树高先增加再降低,在中海拔(400~ 700 m)最高,但方差分析结果表明3 个海拔之间差异不显著(P>0.05)。坡向对刺槐树高的影响极显著(P<0.01),阳坡极显著低于半阳坡和阴坡(P<0.01),但半阳坡与阴坡之间差异不显著(P>0.05),表明光照在2 种条件下基本能满足需求,造成此情况的原因可能与阴坡、半阳坡水分条件好于阳坡有关。

图2 不同立地条件对树高生长的影响Figure 2 Effect of different site conditions on tree height

关于坡向对刺槐生长的影响,还需要进一步的研究。不同坡度之间树高差异显著(P<0.05),这可能是由于陡坡条件下土壤和养分流失造成的,说明过大的陡坡不适合刺槐的造林。不同土层厚度之间树高差异均极显著(P<0.01),薄土层<中土层<厚土层,厚土层树高是中土层的1.95 倍,是薄土层的2.35 倍,说明土层越厚,越有利于刺槐的生长。

对上述立地因子与树高进行相关性分析,结果如表4。从表4 可以看出,树高与坡度、土层厚度之间均存在极显著的相关关系,与坡向呈现显著的相关性,但与海拔间不存在相关性。各立地因子之间,土层厚度与坡度之间没有显著的相关性,但海拔和坡向之间的相关性显著。

表4 立地条件与树高的相关分析

2.3 模型建立过程

为使立地条件的研究工作数量化,对上述的4 个立地因子进行逐步回归分析。通过逐步回归分析,得到一个最佳的方程,将自变量影响不大的因子从方程中剔除出去。在逐步回归分析每做一步,都要对引入的方程的各变量进行一次检验,看看是否有无需要剔除的因子,现以一块样地具体值样地立地因子相同,树高不同,坡向以东向为0°,顺时针计算度数。为使计算和制表的方便,令Y代表刺槐优势木树高;X1代表海拔;X2代表坡向;X3代表坡度;X4代表土层厚度。将上述标准地各因子观测值输入SPSS 22.0 软件。

回归模型的整体显著性为P<0.01,此模型的整体回归性极其显著并且模型3 中各项的系数显著性均为极显著(P<0.01)。在表5 中,模型3 调整后的决定系数最大,拟合度最高且大于0.8,说明回归方程的相关性良好,模型3 是最适合的回归方程。因此由表7 得出回归方程为:

由此方程可以看出土层厚度对刺槐树高生长相关性最为密切,与刺槐生长相关程度的排序为土层厚度>坡度>坡向。海拔虽然对刺槐的生长也有影响,但是在此调查中是不明显的。此结果与相关性分析结果一致。

表5 模型摘要dTable 5 Model abstract

2.4 立地质量评价模型的建立

选择坡向、坡度和土层厚度3 个影响显著的因子作为自变量X,刺槐优势木树高因变量Y,利用数量化模型Ⅰ建立线性模型,具体结果见表7,模型拟合R2为0.804,RMSE为12.859,模型表达式为:

式中,系数为0 的变量没有显示。对于某一林地来说,已知3 个立地因子值则可用该式预测刺槐的平均木树高。

2.5 立地分类的结果

基于以上分析,采用坡向、坡度、土层厚度3 个主导因子分级组合划分立地类型,将立地因子排列组合得18 种立地类型,但其中由于重复以及有些类型没有对应的标准地,因此将其删除。最终将徂徕山刺槐立地类型分为6 类(表8)

表6 模型系数aTable 6 Model coefficient

表7 立地因子参数估计Table 7 Parameters estimation of site factors

分类结果表明,徂徕山地区大部分立地类型在海拔范围内都是薄层土型占大多数,薄层土型立地类型占总采样标准地数的81.81%。立地质量评价等级的划分是根据立地质量预测方程分别计算立地质量得分值,按照分级标准分为优、中、差3 个等级(表9)。经过计算,标准地立地质量得分值<16.698 1 的立地质量为差,16.867 9≥得分值≥16.698 1 的立地质量为中,得分值>16.867 9 的立地质量为优(表8)。

表9 立地质量评价等级分级标准①Table 9 Standard for site classification

3 讨论与结论

本研究对徂徕山刺槐林地形因子进行了相关性分析、逐步回归分析、立地类型分类和立地质量评价,结果表明坡向、坡度是影响刺槐生长的主要地形因子,小坡度、阴坡环境是适宜刺槐生长的地形条件,这与一些学者的对刺槐的研究结果[8,20-22]相似。海拔对刺槐的生长没有显著影响,可能与徂徕山海拔相对较低,高海拔处降水较多有关。

从土壤因子来看,土层厚度能显著增加刺槐的树高生长,但薄层土不适宜刺槐的生长,这与王春丽[23]、刘财富[15]等的研究结果一致。因此营造刺槐林应尽量选择厚层土壤。

在综合分析徂徕山地区自然地理环境的基础上,选取海拔、坡向、坡度和土层厚度四个立地因子,运用数量化理论Ⅰ,构建了徂徕山地区刺槐质量评价模型,根据主导因子将刺槐立地类型划分为6 类。刺槐属于浅根系、喜土层深厚、肥沃、疏松、湿润的树种,所以从评价结果来看,立地质量得分值大于16.698 1 的标准地有12 块,这些标准地占总调查量的36.36%,都适合或较适合发展刺槐;得分值小于16.698 1 的有21 块,这些立地不适合刺槐的生长,应该优先考虑其他适合的树种,才能得到较好的经营效果。

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