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在传统的立地质量评价中,通常以基准年龄时的优势木树高表示的立地指数作为评价指标,实际上它还受到立地条件如气候、地形等的影响,因此需要建立基于立地因子的立地指数模型。本文以辽宁省储备林树种红松(Pinus koraiensis)为对象,基于2009年辽宁省森林资源二类调查小班数据及多源立地数据如气候、地形、土壤等,采用空间统计分析方法与技术提取立地因子,建立基于立地因子的储备林树种红松立地指数空间回归模型;并结合岫岩满族自治县森林资源二类调查小班数据,对储备林树种红松立地指数进行空间分析与估值;基于空间统计分析方法拟合的立地指数,为更准确的估算立地生产力以及评价立地质量提供可能的方法。主要研究内容如下:1.基于DEM数据提取了基本地形因子与复合地形因子;采用专业气候数据空间插值软件ANUSPLIN,结合DEM数据对气候数据进行插值,得到了多个气候因子;利用HWSD数据提取了土壤因子;区别以往立地因子多采用野外实地采集的数据,本文提取立地因子的方法减少了人工野外的工作量,节省了成本,为更加准确有效地评价森林立地质量奠定了基础。2.建立了基于立地因子的辽宁省储备林树种红松立地指数模型,分别是基于多元线性回归(MLR)模型和基于地理加权回归(GWR)模型,模型自变量为海拔高度、年均太阳辐射、年均气温、年均相对湿度、土壤粘土含量、土壤碎石百分比、土壤含沙量、土壤PH值等8个立地因子。比较两个模型结果,用GWR模型对红松立地指数的解释程度要比MLR模型的高30.7%,因此GWR模型对红松立地指数的拟合效果更好。3.辽宁省储备林树种红松的立地指数空间变异特征最适合用指数模型来描述,模型拟合度高,水平空间分布在0~26300m范围内存在强烈的空间自相关。对岫岩满族自治县的红松立地指数进行了地理加权回归估计和空间克里金插值估计,结果表明GWR模型的预测精度相对Kriging插值来说误差较小,更适合于对红松立地指数空间变异性的分析和预测。最后,对岫岩满族自治县储备林树种红松立地质量情况进行了分析,为该县建设储备林树种红松基地提供借鉴。