福建省福建柏人工林立地类型划分及质量评价

李秉钧,蔡宗明,刘 聘,荣俊冬,陈礼光,郑郁善

(福建农林大学 林学院,福建 福州 350002)

森林立地类型划分不仅能反映出森林多种地理环境因子的差异,还是研究森林生长和立地环境的基础方法[1-2],在立地生产潜力评估方面有着不可替代的作用[3]。通常可将立地质量评价用于预测或判断某个地区的宜林性或潜在的生产力,利用林地上的树种各生长指标来对立地质量进行衡量[4],从而确定某一立地条件下不同树种的适宜程度,这也能更合理地筛选出适合当地立地条件的造林树种,达到适地适树和科学经营的目的,提高土地利用率和林木生产潜力。目前研究立地因子对立地质量影响的方法较为常见的是数量化理论法,国内许多学者也将此方法广泛应用于对林分质量评价和研究中,张伏全等[5]应用数量化理论模型对滇西南地区龙竹立地质量进行了评价;陈昌雄等[6]建立了南平市延平区天然常绿阔叶林树高与林地立地因子的回归模型,结合数量化理论模型,编制了地位指数表。此外,李斌成等[7]、杜健等[8]、唐城等[9]也将数量化理论法应用于杉木、柚木和西南桦人工林立地类型和立地质量调查和评价中。可见数量化理论法和模型公式的建立在不同森林林分林地调查中已取得较为理想的效果。

福建柏(Fokieniahodginsii)又名建柏、滇柏等,是柏科(Cupressaceae)福建柏属(Fokienia)的常绿乔木,中国特有的单属种植物,为国家二级保护植物,是福建省珍稀乡土树种[10-11]。主要分布在越南及中国西南部、南部至东部的海拔350～700 m的林地,在中国以福建中部最多。近些年来关于福建柏的研究多集中在材用林优良种质选育、栽培技术及遗传多样性等方面[12-13],宏观栽培方向也多考虑于福建柏林分结构优化和营林模式的选择[14-16],对其人工林立地质量方面的研究较少,作为福建省地区最为重要的人工林树种之一,关于福建柏在该地区林分立地质量和类型划分依据相关研究均鲜有报道。由于历史较为悠久,人为干扰程度高,导致目前现存福建柏林分大多为人工林,少部分为天然次生林,因此对福建柏林分立地类型划分和立地质量的研究是开展生长预测、立地潜在生产力评估、经营效果评价以及其他经营管理工作的重要基础。

本研究根据福建柏人工林的资源分布状况,在泉州、三明、南平、福州、龙岩、漳州6个地区设置104块标准样地,应用方差分析和数量化理论I方法建立福建柏林分优势高与立地因子的关系模型,并筛选出对影响其生长的主导立地因子,从而对各地区福建柏人工林进行立地类型划分以及立地质量评价,旨在为福建柏人工林种植的立地选择及营林措施方面提供科学依据。

1 研究区概况

福建省地处中国东南部(23°33′-28°20′N、115°50′-120°40′E),东隔台湾海峡,与台湾地区相望,东北与浙江省毗邻,西北与江西省交界,西南与广东省相连。福建境内山地、丘陵占全省总面积的80%以上,地势总体呈西北高东南低。气候属亚热带海洋性季风气候,温暖湿润,受季风环流和地形的影响,多年平均气温17～21 ℃,光照充足,年平均降水量1 400～2 000 mm,气候条件良好,适宜多种植物生长。红壤、黄壤为主要土壤类型,砖红壤性土与砖红壤化红壤也有分布。

2 材料与方法

2.1 样地调查及数据整理

根据福建柏人工林的资源分布状况,2020年1月在各个地区进行样地设置和筛选,利用激光罗盘仪、50 m皮尺及玻璃绳在泉州、三明、南平、福州、龙岩、漳州6个地区设置104块标准样地,其中泉州市安溪县丰田林场41块,南平市西芹林场、来舟林场共9块,三明市大田梅林林场、沙县官庄林场、三元区莘口林场共27块,福州市永泰县葛岭大湖林场6块,龙岩市漳平五一林场9块,漳州市南靖林场12块。样地必须满足:1)样地距离林缘20 m以上,调查线路避开河流、道路及砍伐地带,样地内应包含不同龄级20株以上福建柏;2)选择的林分基本上都为纯林。通过查找林场小班资料,可以确定每块标准地的林分年龄,每块样地的面积为400 m2(20 m×20 m);3)包括各种不同的立地条件,如林龄、生长情况和立地条件等,立地类型应具有多样性。

标准地内每木检尺,测量胸径和树高;运用GPS软件获取定位出所选标准地的地理坐标和海拔并进行记录,同时用罗盘仪精准测量出每块标准地的坡度、坡位及坡向并调查土壤类型等环境因子;在每个样地内上中下分别挖出3个宽1 m、深度1 m的土壤剖面,记录每个土壤剖面得出的土层厚度以及腐殖层厚度等信息(表1)。

表1 样地基本信息Table 1 Basic situation of survey sites

2.2 立地因子分级标准

所选立地因子必须能对优势木树高具有较显著的影响;能较精准预测福建柏林分生产力和土壤质量。福建省森林覆盖面积大,山体数量多且山势复杂,这导致了不同福建柏林分所处环境的海拔、土壤、地形等立地因子有着较大的差异,此外由于福建省跨经纬度幅度较小,其主要气候因子,如温度、降雨量等差异不大,因此选取海拔、土层厚度、坡位、坡度、土壤类型、腐殖质层厚度和坡向7个与优势木树高生长密切相关的立地因子。立地因子类目的划分依据国家森林资源连续清查技术规定以及实际测定结果,参考庄晨辉等[17]对福建柏人工林分立地因子的分级标准,将各立地因子定量化处理后分级赋值。各因子分级标准见表2。

表2 各立地因子分级标准Table 2 Classification standard for site factors

2.3 试验方法

数量化理论是多元统计分析方法的一种,根据各种研究目的,给出相应的统计分析方法[18]。采用数量化理论Ⅰ的方法将各样地的立地因子(0,1)化,构建(0,1)矩阵,与样地立地指数值进行线性回归,筛选出主导立地因子。

式中:i=1,2,…,n,为样地编号;j=1,2,…,n,为项目数;k=1,2,…,n为类目数;bjk代表第j个项目中第k个类目水平的得分值;b0为常数项;Yi为第i个标准地的优势木平均高。引入(0,1)化数量化函数,实现对定性因子的定量化推断以及定性与定量因子间的对比。代入各样地立地因子得表3。

表3 立地因子原始数据反映Table 3 Raw data reflection table of site factors

3 结果与分析

3.1 立地因子方差分析及主导因子的筛选

通过采集104个标准样地的海拔、土层厚度、坡度、坡位、土壤类型、腐殖质层厚度及坡向等数据,建立福建柏林分优势高与各立地因子的关系模型,然后采用Forstat和SPSS 22.0软件对各立地因子进行数量化综合系数检验和方差分析统计(表4、表5)。由表4可知,优势高与各立地因子关系模型的F检验水平达到极显著(P<0.01),说明模型可在实际生产中应用。结合表4各因子P可以看出,海拔、土层厚度、坡位的P均小于0.05,达到显著性,这也说明海拔、土层厚度和坡位对福建柏树高的生长起到了决定性的作用,因此,将海拔、土层厚度、坡位3个因子作为影响福建柏林分生长的主导因子。

表4 福建省福建柏人工林原始数据分类Table 4 Primary data classification of F.hodginsii plantations in Fujian

表5 福建柏人工林各立地因子方差分析Table 5 Variance analysis of factors in F.hodginsii plantations in Fujian

3.2 数量化预测方程的建立

采用数量化理论Ⅰ模型公式,将各立地因子表示为(0,1)矩阵X,将优势高数据表示为矩阵Y,然后通过最小二乘原理拟合得到bjk的估计值,即为某一立地因子对应水平下的得分。

根据调查的样地信息,参照各立地因子的类目划分表,各类目与福建柏优势高平均值的回归系数及有关参数可通过数量化理论I模型公式计算得出,以树高(Y)为因变量,以海拔(X1)、土层厚度(X2)、坡位(X3)、坡度(X4)、土壤类型(X5)、腐殖质层厚度(X6)和坡向(X7)为自变量构建数量化理论模型,得到回归模型为

Y=2.874 2X11+1.983 6X12+0.811 5X13+1.054 5X21+2.782 6X22+2.178 6X23+1.387 6X31+2.500 1X32+1.928 1X33+2.432 8X41+1.873 6X42+1.615 0X43-0.105 7X44+1.677 3X51+1.713 0X52+2.025 4X53+1.104 0X61+1.810 9X62+1.500 8X63+1.709 4X71+1.654 3X72+1.516 2X73+0.935 7X74

整理各因子得分值可得到数量化立地质量得分表,模型的复相关系数为R=0.745 1。

由表6可知,海拔在400 m下的样地得分最高,随着海拔的增加样地得分值呈显著下降趋势,处于中等水平的土层厚度(40～80 cm)和腐殖质层厚度(11～20 cm)的样地得分均高于其他样地,且较薄的土层厚度和腐殖质层厚度得分显著低于中高水平;此外,中坡位和缓坡(≤15°)以及黄壤的项目得分则显著高于同项目的其他水平,而福建柏在阴坡和半阴坡的得分显著高于阳坡。综合来看,福建柏适宜的生长环境为中低海拔、较厚的土层和腐殖质层、中坡位、缓坡以及阴坡、半阴坡或半阳坡。

表6 福建省福建柏人工林样地得分值Table 6 Sample score values in F.hodginsii plantations in Fujian

3.3 立地类型划分与立地质量评价

按海拔、土壤厚度和坡位3个主导因子进行分类,104块样地共划分出25种立地类型,部分立地类型无样地存在。参照各立地因子分值计算出各立地类型的得分值,用其中最大得分值的代数和减去最小得分值的代数和,得出相差数后进行三等分,分成优、良、差3个立地等级(表7)。由表7可以看出,福建省大部分福建柏林分样地立地质量评价可以达到良好,适宜福建柏林的生长和栽培。

表7 福建省福建柏人工林立地分类与立地质量评价Table 7 Site classification and evaluation of F.hodginsii plantations in Fujian

4 结论与讨论

立地分类与质量评价是林地普查工作中不可或缺的一部分,能更好地了解植被生长情况及其综合立地条件之间的差异,并通过与立地因子实际调查结果对比,将立地划分成多种类型,并建立森林立地质量评价体系[19]。本研究利用数量化理论Ⅰ模型建立优势高与立地因子之间的多元线性回归,模型的F检验达到极显著水平(P<0.01),可将模型应用于实际调查和栽培管理中。

通过对各立地因子及水平进行数量化综合系数检验和方差分析统计,确定海拔、土层厚度、坡位3个因子是影响福建柏林分生长的主导因子,其中海拔是最主要的立地因子。季碧勇[20],研究表明,模型中海拔贡献率高,影响程度大。段高辉等[21]的研究表明,海拔、坡向、坡位、土壤厚度是影响油松树高的主导因子,其中海拔的影响程度最高,李斌成等[7]的研究也得出了相似结论,这均与本研究结果基本一致,可能因为海拔是影响森林生物量的重要环境因子之一,随着海拔的变化,林分生物量会有显著的差异[22-23],生物量较高的林分往往具有更高的稳定性、较好的土壤养分环境以及林分结构,更优的生长环境和林分结构是促进林分生长的关键因素。此外,海拔梯度的变化对林分气候差异有着显著的影响[24],高海拔地带气温和氧气浓度较低,这使得不同树种林分对于海拔梯度的适应区间有着明显的差异。李忠国[25]筛选海拔、土层厚度和坡向为主导因子划分了落叶松林分的立地类型,这与本研究筛选出的主导因子有重叠性但也有一定的差异,说明不同地区的地貌、环境差异以及不同的树种特性、林分经营密度与模式可能都会影响这个地区林分生长的主导因子发生改变。土层厚度对福建柏林分也有着显著的影响,土层厚度较厚的林分生长往往优于薄土层的林分,这可能是因为较厚的土层具有更丰富的微生物种类和养分元素,更有利于大部分林木的生长[26]。

此外,福建柏在阴坡和半阴坡的得分值显著高于阳坡,这表明了福建柏虽然是阳性树种,但是在阴坡的生长状况却优于阳坡,陈乾等[27]的研究表明,福建柏苗期或幼龄期进行适度遮荫可以改变幼苗生理特性,提高光合能力促进生长,王梅等[28]的研究也表明阴坡和半阴坡油松的生长状况优于阳坡,这与本研究结果相似,这种现象的原因可能是福建柏或其他阳性树种在生长前期需要从土壤中获得较多的养分和水分,而地处阴坡的样地由于日照时间短、日照面积小,能较好地减少水分和养分流失,保水保肥能力较强,从而减少植物体内水分的蒸发。从立地质量划分结果来看,研究区立地质量优良水平的标准地占80%,说明研究区大部分福建柏林分立地质量良好,福建柏林分在福建省分布区域较好。立地评价较差的种植区域仍有较大的增长空间,如高海拔地区可以考虑种植一些云杉、高山栎、高山松等适应高海拔环境的树种,而土层厚度较薄的地区因成土母质少且发育程度低,枯枝落叶少,地形坡度大或降水集中形成冲蚀作用,因此可以考虑种植一些根系浅且发达的树种,如马尾松、枫香等。

由于数据的局限性,本研究未考虑福建省不同地区的土壤质地、土壤养分及气候条件等的影响,在今后的研究中可考虑加入更多环境因子,综合考虑各环境因子对林分生长的影响,结合RS技术可以提取大部分气候、地形和土壤因子,通过GIS技术进行空间数据综合分析来划分立地类型及评价立地质量,为福建柏林分立地分类与立地质量评价提供理论基础。