基于NFI和DEM數(shù)據(jù)的浙江森林立地分類研究

李培琳 韋新良 湯孟平

(1. 省部共建亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 臨安 311300；2. 浙江農(nóng)林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，浙江 臨安 311300)

立地是指森林或其他植被類型生存的空間及與之相關(guān)的自然環(huán)境因子的總和[1]。森林立地類型是把立地條件相近的地段組合起來劃分為同一立地條件類型的分類單位，它是森林立地分類中最基本的分類單位。森林立地類型劃分是評(píng)價(jià)森林立地質(zhì)量、分析生產(chǎn)力及預(yù)估經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)，對(duì)造林規(guī)劃、撫育更新、林業(yè)生態(tài)建設(shè)等具有指導(dǎo)意義。

國(guó)內(nèi)外形成了森林立地類型劃分的多種方法，主要有植被因子途徑、環(huán)境因子途徑等[1-2]。通過植被因子劃分立地類型的方法形成較早，適用于寒冷地區(qū)[3]，針對(duì)亞熱帶地區(qū)，只通過該方法分類并不準(zhǔn)確。通過環(huán)境因子劃分立地類型的方法因其簡(jiǎn)單明了，易于掌握的特點(diǎn)，在實(shí)際工作中應(yīng)用較廣，適用于多樹種林區(qū)、無林、少林地區(qū)，以及因森林嚴(yán)重破壞難以利用現(xiàn)有森林進(jìn)行立地類型劃分的地區(qū)[4-5]。環(huán)境因子包括定量因子和定性因子，近年來，相關(guān)研究常采用立地因子分級(jí)的方法統(tǒng)一定性因子與定量因子[5-6]，但這種方法會(huì)損失原始數(shù)據(jù)的部分信息。

目前，已開展了很多構(gòu)建浙江森林立地分類系統(tǒng)的相關(guān)研究。詹昭寧等[7]編制的 《中國(guó)森林立地分類》 中采用定性描述的方法對(duì)浙江省劃分森林立地類型；唐正良等[8]采用定性描述的方法對(duì)浙江省杉木立地條件分類系統(tǒng)進(jìn)行初步劃分；陶吉興等[9]、余國(guó)信等[10]采用主導(dǎo)因子分類法分別對(duì)浙江省沿海立地區(qū)、內(nèi)陸立地區(qū)立地分類進(jìn)行研究；吳偉志等[11]采用綜合多因子途徑、多級(jí)序的方法劃分森林立地類型。以上研究均采用定性分析方法，選擇影響林木生長(zhǎng)的地形地貌、氣候、土壤、植被等因子作為立地分類的主導(dǎo)因子。季碧勇[12]基于森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)，采用定量分析和定性分析相結(jié)合的方法確定主導(dǎo)因子并進(jìn)行立地分類。但是，其立地分類是直接以樣地調(diào)查的立地因子為依據(jù)，難免存在調(diào)查的偏差。

在森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)中，坡位和坡向通常是用分級(jí)定性表達(dá)的，難以真實(shí)反映出其生態(tài)環(huán)境的差異性。而在森林立地因子研究中，坡位和坡向的分異性研究又是十分重要的。為此，本研究根據(jù)浙江省2009年森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)獲取各樣地土壤因子 (土壤類型、土層厚度、腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度)，根據(jù)樣地位置和同步獲取的DEM數(shù)據(jù)提取各樣地的地形因子 (海拔、坡度、坡向和坡位)，以坡位指數(shù)為坡位值、坡向角為坡向值，相互結(jié)合通過主成分分析的方法確定主導(dǎo)因子，以此劃分立地類型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)省域森林立地的精準(zhǔn)化分類。

1 研究區(qū)概況

浙江省位于我國(guó)東南沿海，地處東經(jīng)118°～123°，北緯27°～31°。全省陸域面積為1 055萬hm2，其中山地和丘陵占74.6%，平坦地占20.3%，河流和湖泊占5.1%。省內(nèi)地形復(fù)雜，自西南向東北呈階梯狀傾斜，西南以山地為主，中部以丘陵為主，東北部是低平的沖積平原。浙江省屬典型的亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，四季分明，光照充足，雨量豐沛，空氣濕潤(rùn)。年均氣溫在15～18 ℃，全年10 ℃以上積溫自北向南4 800～5 600 ℃，年平均日照時(shí)數(shù)為1 710～2 100 h，年平均降水量從北向東南由980 mm遞增到2 000 mm。浙江省自然土壤主要有紅壤、黃壤、黃棕壤、潮土、紫色土、水稻土和石灰土等，其中紅壤分布最廣；浙江省植被屬中亞熱帶常綠闊葉林，主要的植被類型有針葉林、針闊混交林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、竹林、經(jīng)濟(jì)林、灌木林等。根據(jù)第九次全國(guó)森林資源清查結(jié)果，浙江省森林覆蓋率60.96% (一般灌木林覆蓋率1.46%)。全省林地面積660.49萬hm2，其中森林面積605.68萬hm2；活立木蓄積3.31億m3，森林蓄積2.97億m3，毛竹總株數(shù)28.53億株。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

森林資源數(shù)據(jù)來源于2009年浙江省森林資源連續(xù)清查 (NFI) 資料。森林資源連續(xù)清查采用系統(tǒng)抽樣的方法布設(shè)樣地，樣地間距為4 km × 6 km，面積為0.08 hm2。經(jīng)對(duì)森林立地因子數(shù)據(jù)進(jìn)行核查，剔除非林業(yè)用地、數(shù)據(jù)不完整等樣地，研究選取實(shí)際有效樣地2 760塊。樣地調(diào)查數(shù)據(jù)主要包括樣地的地理位置信息、林木的基本信息 (樹種、平均年齡、平均樹高、郁閉度)、土壤信息 (土壤類型、土層厚度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度) 等。

數(shù)字高程模型數(shù)據(jù) (DEM) 由地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)提供，空間分辨率為30 m，經(jīng)過拼接、裁剪處理，用于提取各樣地的地形因子 (海拔、坡度、坡向和坡位)。樣地邊長(zhǎng)是28.28 m，接近30 m。以樣地中心點(diǎn)坐標(biāo)為對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)，用像元覆蓋樣地，樣地點(diǎn)所在像元的地形參數(shù)可以表示樣地的坡形參數(shù)。劉學(xué)軍等[13]對(duì)用DEM計(jì)算坡度坡向地形參數(shù)計(jì)算模型精度的研究表明，采用DEM可以獲取地形參數(shù)的真值。

2.2 立地類型分類原則和系統(tǒng)

立地類型分類主要遵循地域分異原則、有林地與無林地相結(jié)合、綜合多因子與主導(dǎo)因子相結(jié)合、定量分析為主的分類原則[14-15]。

以 《中國(guó)森林立地分類》 為基礎(chǔ)，采用6級(jí)劃分方法建立浙江省森林立地分類系統(tǒng)，其中，立地區(qū)域、立地區(qū)、立地亞區(qū)、立地類型小區(qū)沿用 《中國(guó)森林立地分類》 結(jié)果。森林立地類型組劃分為紅壤立地類型組、黃壤立地類型組、黃棕壤立地類型組、水稻土立地類型組、潮土立地類型組、紫色土立地類型組和石灰土立地類型組7類。在森林立地類型組內(nèi)，根據(jù)主導(dǎo)因子,劃分森林立地類型。根據(jù) 《國(guó)家森林資源連續(xù)清查操作細(xì)則》 中關(guān)于海拔、坡向、坡度、坡位、土層厚度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度，結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1。立地類型采用主導(dǎo)因子復(fù)合命名法。

表1 立地因子劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Site factor division criteria

2.3 提取地形因子

在ArcMap中，利用浙江省DEM數(shù)據(jù)生成全省坡度圖、坡向圖。根據(jù)森林資源連續(xù)清查的樣地位置數(shù)據(jù)提取各樣地的海拔、坡度、坡向和坡位指數(shù)。其中，海拔、坡度、坡向和坡位指數(shù)可以根據(jù)DEM直接獲取，通過坡向計(jì)算坡向角。下面介紹坡位指數(shù)和坡向角的計(jì)算方法。

2.3.1計(jì)算坡位指數(shù)

坡位指數(shù) (TPI) 是指一個(gè)像元的高程值與其周圍特定范圍內(nèi)像元平均高程值之間的差值，TPI值越大，說明坡位越接近山脊；相反，則越接近山谷。選擇不同的尺度和鄰域形狀，TPI值也不同[16-19]。本研究通過由Jenness設(shè)計(jì)的ArcGIS擴(kuò)展工具LandFacetCorridor計(jì)算TPI，采用半徑為10個(gè)像元的圓形鄰域?qū)EM數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算[17,19]，得到浙江省的坡位指數(shù)圖。

2.3.2計(jì)算坡向角

經(jīng)ArcMap計(jì)算得到的坡向由0到360度之間的正度數(shù)表示，以北為基準(zhǔn)方向按順時(shí)針進(jìn)行測(cè)量，同時(shí)為輸入柵格中的平坦 (具有零坡度) 像元分配-1坡向。坡向主要反映的是光照對(duì)植物生長(zhǎng)的影響。當(dāng)坡向提取值從0向180度增加時(shí)，植物所接受到的太陽輻射遞增；當(dāng)坡向提取值從180向360度增加時(shí)，植物所接受到的太陽輻射遞減；當(dāng)森林立地為無坡向其坡向提取值為-1時(shí)，植物所接受到的太陽輻射可以近似看作與坡向提取值為90°時(shí)的值相同。因此，需要將提取的坡向值轉(zhuǎn)換成坡向角，再進(jìn)行定量分析。具體計(jì)算方法見公式 (1)。

(1)

式中：a表示坡向角 (°)，a的取值范圍從0到180；b表示提取得到的坡向值 (°)，b的取值范圍從0到360以及-1。

2.4 確定主導(dǎo)立地因子

利用SPSS軟件對(duì)各立地類型組的立地因子分別進(jìn)行主成分分析，得到特征根、方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)貢獻(xiàn)率、因子載荷矩陣以及主成分得分系數(shù)等，從而選取對(duì)劃分立地類型有重要影響的主導(dǎo)因子。

3 結(jié)果與分析

3.1 紅壤立地類型組

紅壤立地類型組包括2 270塊樣地。其中，有林地有2 063塊，疏林地有11塊，灌木林地有53塊，未成林地有25塊，苗圃地、跡地及宜林地有118塊。利用SPSS軟件對(duì)2 270個(gè)樣本的立地因子進(jìn)行主成分分析，通過各個(gè)參評(píng)因子對(duì)總分值的實(shí)際貢獻(xiàn)率來確定各個(gè)參評(píng)因子的成分權(quán)重，一般情況下選擇累計(jì)貢獻(xiàn)率超過80%的成分作為主成分[20-23]。由表2可知，前5個(gè)主成分的特征值分別為：λ1=1.815，λ2=1.444，λ3=1.014，λ4=0.995，λ5=0.843，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)87.30%。因此，這5個(gè)主成分大致包括了該立地類型組的主要立地信息，基本可以反映出立地質(zhì)量的綜合狀況[24]。其中，第一主成分中海拔和坡度的主成分載荷值相對(duì)較高，分別為0.697和0.664，說明第一主成分是對(duì)組合地形的描述；第二主成分中腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的主成分載荷值較高，分別為0.670和0.653，說明第二主成分主要反映的是土壤有機(jī)物的綜合情況；第三主成分中土層厚度的主成分載荷值最高，為0.770，說明第三主成分是對(duì)土層厚度的綜合反應(yīng)；第四主成分中坡向角的載荷值明顯高于其他因素，為0.854，說明第四主成分主要反映了坡向信息；第五主成分中TPI值的載荷值最大，說明第五主成分是對(duì)坡位的描述。因此，確定立地類型劃分的主導(dǎo)因子為海拔、坡度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、土層厚度、坡向和坡位。根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，共劃分出223個(gè)立地類型。立地類型命名采用 “海拔-坡度-坡向-坡位-土層厚度-腐殖質(zhì)厚度-枯落物厚度” 的復(fù)合命名法，如低海拔平緩陽坡中部中土薄腐薄枯型等。

表2 紅壤立地類型組主成分分析Table 2 Principal components analysis of red soil site type group

3.2 黃壤立地類型組

黃壤立地類型組包括384塊樣地。其中，有林地有354塊，疏林地有4塊，灌木林地有9塊，未成林地有4塊，苗圃地、無立木林地及宜林地有13塊。利用SPSS軟件對(duì)384個(gè)樣本的立地因子進(jìn)行主成分分析。由表3可知，前5個(gè)主成分的特征值分別為：λ1=1.672，λ2=1.348，λ3=0.990，λ4=0.954，λ5=0.917，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.01%。因此，這5個(gè)主成分包含了原始數(shù)據(jù)80%以上的立地信息，足以反映出立地質(zhì)量的綜合狀況。其中，第一主成分中腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的主成分載荷值較高，分別為0.857和0.808，說明第一主成分是對(duì)腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的綜合描述；第二主成分中TPI值和海拔的主成分載荷值相對(duì)較高，分別為0.755和0.734，說明第二主成分主要反映的是坡位和海拔信息；第三主成分中坡度的主成分載荷值為0.832，明顯高于其他因素，說明第三主成分是對(duì)坡度的反應(yīng)；第四主成分中坡向的載荷值明顯高于其他因素，說明第四主成分反映了立地的坡向信息；第五主成分中土層厚度的載荷值最大，說明第五主成分反映了土層厚度信息。因此，確定立地類型劃分的主導(dǎo)因子為腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、坡位、海拔、坡度、坡向和土層厚度。根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，共劃分出140個(gè)立地類型。立地類型命名采用海拔-坡度-坡向-坡位-土層厚度-腐殖質(zhì)厚度-枯落物厚度的復(fù)合命名法，如高海拔斜陡陽坡脊上部中土薄腐薄枯型等。

3.3 水稻土立地類型組

水稻土立地類型組包括73塊樣地。其中，有林地有64塊，未成林地有3塊，苗圃地6塊，無疏林地、灌木林地、無立木林地及宜林地。利用SPSS軟件對(duì)73個(gè)樣本的立地因子進(jìn)行主成分分析。由表4可知，前5個(gè)主成分的特征值分別為：λ1=2.025，λ2=1.414，λ3=1.123，λ4=0.967，λ5=0.610，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)87.69%。其中，第一主成分中海拔和坡度的主成分載荷值較大，分別為0.840和0.785，說明第一主成分主要反映了立地的海拔和坡度信息；第二主成分中腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的主成分載荷值較高，分別為0.770和0.777，說明第二主成分主要反映的是腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的綜合情況；第三主成分中土層厚度的主成分載荷值最高，為0.763，說明第三主成分是對(duì)土層厚度的反應(yīng)；第四主成分中坡向角的載荷值明顯高于其他因素，為0.807，說明第四主成分主要反映了立地的坡向信息；而第五主成分對(duì)各因子的反映均不明顯。因此，用前4個(gè)主成分反映該類型組的立地信息，確定立地類型劃分的主導(dǎo)因子為海拔、坡度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、土層厚度和坡向。根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，共劃分出17個(gè)立地類型。立地類型命名采用 “海拔-坡度-坡向-土層厚度-腐殖質(zhì)厚度-枯落物厚度” 的復(fù)合命名法，如高海拔平緩半陽坡中土薄腐薄枯型等。

表3 黃壤立地類型組主成分分析Table 3 Principal component analysis of yellow soil site type group

表4 水稻土立地類型組主成分分析Table 4 Principal component analysis of paddy soil site type group

3.4 石灰土立地類型組

石灰土立地類型組包括22塊樣地。其中，有林地有20塊，灌木林地有2塊，無疏林地、未成林地、苗圃地、無立木林地及宜林地。利用SPSS軟件對(duì)22個(gè)樣本的立地因子進(jìn)行主成分分析。由表5可知，前4個(gè)主成分的特征值分別為：λ1=2.371，λ2=1.601，λ3=1.107，λ4=0.837，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.52%。其中，第一主成分中腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度的主成分載荷值較高，分別為0.892和0.815，說明第一主成分主要反映了腐殖質(zhì)厚度和枯落物厚度綜合情況；第二主成分中海拔和坡度的主成分載荷值相對(duì)較高，分別為0.813和0.711，說明第二主成分主要反映的是海拔和坡度的綜合情況；第三主成分中TPI值的載荷值明顯高于其他因素，為0.976，說明第三主成分主要反映了立地的坡位信息；第四主成分對(duì)各因子的反映均不明顯。因此，用前4個(gè)主成分反映該類型組的立地信息，確定立地類型劃分的主導(dǎo)因子為腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、海拔、坡度和坡位。根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，共劃分出9個(gè)立地類型。立地類型命名采用 “海拔-坡度-坡位-腐殖質(zhì)厚度-枯落物厚度” 的復(fù)合命名法，如中海拔急險(xiǎn)坡下部薄腐薄枯型等。

表5 石灰土立地類型組主成分分析Table 5 Principal component analysis of lime soil site type group

3.5 其他立地類型組

潮土立地類型組包括7塊樣地，均為有林地；紫色土立地類型組包括3塊樣地，均為有林地；黃棕壤立地類型組只有1塊樣地，為有林地。由于這3個(gè)立地類型組的樣地?cái)?shù)不多，無需進(jìn)行主成分分析。因此，根據(jù)7個(gè)立地因子及其劃分標(biāo)準(zhǔn)，潮土立地類型組共劃分了7個(gè)立地類型，紫色土立地類型組共劃分了3個(gè)立地類型，黃棕壤立地類型組共劃分了1個(gè)立地類型。立地類型命名采用 “海拔-坡度-坡向-坡位-土層厚度-腐殖質(zhì)厚度-枯落物厚度” 的復(fù)合命名法，如中海拔斜陡陽坡下部中土薄腐中枯型等。

4 結(jié)論與討論

本研究基于2009年浙江省森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)及DEM數(shù)據(jù)，依據(jù)土壤類型將浙江省劃分為紅壤立地類型組、黃壤立地類型組、黃棕壤立地類型組、水稻土立地類型組、潮土立地類型組、紫色土立地類型組和石灰土立地類型組7個(gè)立地類型組。由于潮土立地類型組、紫色土立地類型組和黃棕壤立地類型組的樣地?cái)?shù)不多，因此只對(duì)其余4個(gè)立地類型組的立地因子進(jìn)行主成分分析，結(jié)果表明：紅壤立地類型組的主要立地因子是海拔、坡度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、土層厚度、坡向和坡位；黃棕壤立地類型組的主要立地因子是腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、坡位、海拔、坡度、坡向和土層厚度；水稻土立地類型組的主要立地因子是海拔、坡度、腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、土層厚度和坡向；石灰土立地類型組的主要立地因子是和腐殖質(zhì)厚度、枯落物厚度、海拔、坡度、和坡位。各立地類型組根據(jù)立地因子或主導(dǎo)立地因子劃分立地類型，將浙江省的森林立地類型劃分為400種，建立了浙江省森林立地類型表，見表6。

本研究還存在一定的局限性。在立地因子選擇上仍不夠完善，只是根據(jù)已有研究數(shù)據(jù)和立地分類方面的相關(guān)研究成果選擇立地因子。實(shí)際立地分類還受土壤質(zhì)地、巖性、水分、營(yíng)養(yǎng)元素等的影響，今后需要在主導(dǎo)因子篩選中增加一些土壤方面的立地因子。

本研究雖然存在一些不足，但是與現(xiàn)有的基于森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)，直接以樣地調(diào)查因子為依據(jù)的立地分類方法相比[13]，根據(jù)DEM提取立地因子，數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)，結(jié)果具有更高的可信度。同時(shí)，探索性地將坡位指數(shù)和坡向角作為立地因子來劃分立地類型，為立地類型劃分提供了一種新思路。

表6 浙江省森林立地類型Table 6 Forest site types of Zhejiang Province

本研究對(duì)適地適樹進(jìn)行造林設(shè)計(jì)、營(yíng)林規(guī)劃及林業(yè)生態(tài)文明建設(shè)具有重要的參考價(jià)值。但是，只進(jìn)行了森林立地分類還不夠，還需要進(jìn)一步分析林分的生長(zhǎng)情況、分布特征及立地特征等，對(duì)提出合理的植被構(gòu)建方式具有重要的現(xiàn)實(shí)意義；同時(shí)，還需進(jìn)一步開展森林立地質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究，以便推廣應(yīng)用于林業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，為森林質(zhì)量精準(zhǔn)提升提供參考依據(jù)。

[1] 李忠國(guó). 北亞熱帶中山區(qū)日本落葉松人工林立地分類與質(zhì)量評(píng)價(jià)[D]. 北京: 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院, 2011.

[2] 鄧淑芹, 侯紅亞, 張莉. 哈爾濱市丹清河實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)森林立地類型的劃分[J]. 防護(hù)林科技, 2016(6): 58-60.

[3] 孟憲宇. 測(cè)樹學(xué): 第3版[M]. 北京: 中國(guó)林業(yè)出版社, 2006: 98-112.

[4] 尹勝男, 劉瑞香, 胡春元, 等. 基于GIS下的上灣煤礦沉陷區(qū)立地類型劃分[J]. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版), 2010, 31(2): 60-65.

[5] 趙鵬祥, 徐國(guó)策, 王鴻哲, 等. 基于GIS的陜北農(nóng)牧交錯(cuò)帶立地類型劃分研究[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版), 2009, 37(10): 76-82.

[6] 曾晶, 張曉麗. 福建龍棲山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)森林立地分類研究[J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào), 2016, 31(1): 192-198.

[7] 詹昭寧, 周政賢, 王國(guó)祥, 等. 中國(guó)森林立地分類[M]. 北京: 中國(guó)林業(yè)出版社, 1989.

[8] 唐正良, 陶吉興. 浙江省杉木立地條件劃分的初步方案[J]. 浙江林業(yè)科技, 1991, 11(6): 1-6.

[9] 陶吉興, 余國(guó)信. 浙江省沿海立地區(qū)立地分類的研究[J]. 浙江林業(yè)科技, 1994, 14(5): 31-36.

[10] 余國(guó)信, 陶吉興. 浙江省內(nèi)陸立地區(qū)立地分類研究[J]. 浙江林業(yè)科技, 1996, 16(3): 15-23.

[11] 吳偉志, 趙沛忠, 金偉, 等. 景寧畬族自治縣森林立地類型分類與質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 華東森林經(jīng)理, 2011, 25(3): 16-19.

[12] 季碧勇. 基于森林資源連續(xù)清查體系的浙江省立地分類與質(zhì)量評(píng)價(jià)[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2014: 32-48.

[13] 劉學(xué)軍, 龔健雅, 周啟鳴, 等. 基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2004, 33(3): 258-263.

[14] 詹昭寧. 介紹中國(guó)森林立地分類系統(tǒng)[J]. 林業(yè)資源管理, 1988(5): 5-10.

[15] 余其芬, 唐德瑞, 董有福. 基于遙感與地理信息系統(tǒng)的森林立地分類研究[J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào), 2003, 18(2): 87-90.

[16] Guisan A, Weiss S B, Weiss A D. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution[J]. Plant Ecology, 1999, 143(1): 107-122.

[17] Jenness J. Topographic Position Index (tpi_jen.avx) extension for ArcView 3.x, v. 1.2. Jenness Enterprises, 2006. [EB/OL]. [2017-12-06]. http://www.jennessent.com/arcview/tpi.htm.

[18] Jeroen D R, Jean B, Machteld B, et al. Application of the topographic position index to heterogeneous landscapes[J]. Geomorphology, 2013, 186(15): 39-49.

[19] Weiss A D. Topographic position and landforms analysis[C]// Poster Presentation, ESRI Users Conference, San Diego, CA, 2001: 227-245.

[20] 黃安, 楊聯(lián)安, 杜挺, 等. 基于主成分分析的土壤養(yǎng)分綜合評(píng)價(jià)[J]. 干旱區(qū)研究, 2014, 31(5): 819-825.

[21] 唐曉平. 四川紫色土肥力的Fuzzy綜合評(píng)判[J]. 土壤通報(bào), 1997, 28(3): 107-109.

[22] 楊曉娟, 廖超英, 孫文艷, 等. 烏蘭布和沙漠東北部沙區(qū)人工林土壤肥力質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 干旱區(qū)研究, 2012, 29(4): 604-608.

[23] 張勇, 李土生, 潘江靈, 等. 連云港市云臺(tái)山宜林荒山立地質(zhì)量分類及評(píng)價(jià)[J]. 水土保持通報(bào), 2014, 34(3): 171-177.

[24] 王璐, 王海燕, 何麗鴻, 等. 天然云冷杉針闊混交林立地質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 44(3): 1-7.