連云港市云臺山宜林荒山立地質量分類及評價

張 勇，李土生，潘江靈，胡海波，周子貴，張曉勉

（1.南京林業大學 森林資源與環境學院，江蘇 南京210037；2.浙江省林業生態工程管理中心，浙江 杭州310020；3.浙江省林業基金管理服務中心，浙江 杭州310020；4.浙江省林業科學研究院，浙江 杭州310023）

隨著人口增長，土地退化和生態環境問題的日益加劇，土地可持續與合理利用問題已成為研究的焦點。1976年聯合國糧農組織（FAO）頒布的“土地評價綱要”被廣泛地應用于世界各國的土地評價，大大促進了國際上土地評價的研究［1］。立地分類是依據立地特征的相似性和差異性將立地綜合體劃分為不同等級和類別，其是研究森林生長環境以及環境對于森林類型和生產力影響的一個重要手段［2－3］。通過立地分類進而準確地對區域立地質量作出恰當的評價，才能做到適地適樹，充分發揮地力，達到形成穩定的森林生態系統和實現林業可持續發展的目的［4］。近年來，有關立地分類和立地質量評價的研究很多，所采用的分類評價因子和模型方法也不一致［5－9］，而把立地因子根據不同性質分類進行評價的研究比較少見。在連云港云臺山地區，由于長期過渡砍伐和植被破壞，水土流失十分嚴重，區域已基本都是宜林荒山荒地，因此，應在實施造林前進行科學的立地質量分類及評價，以期為林業生態工程的科學設計提供重要依據。

1 研究區概況

云臺山位于江蘇省連云港市郊東北部，為泰山山脈沂蒙分脈的一支余脈，地理坐標為東經119°18′—l19°30′，北緯34°39′—34°47′。地處暖溫帶和北亞熱帶過渡區域，平均氣溫11.3～14.9℃ ，全年山區總降水量1 411.7～1 735.0mm，全年蒸發量1 130.0～1 580.0mm。云臺山山體土壤主要為棕壤，偏酸性。由于人為干擾，原生植被破壞嚴重，隨之代以黑松、濕地松等針葉純林。20世紀80年代松材線蟲病大暴發，大量松樹枯死，林下灌木層和草本層一些物種因無法適應強光照和干旱，種類數量急劇減少，導致土層大面積裸露［10］。

選取云臺山的朱麻后山、朱麻西山、漁灣小磨垛子、漁灣西山跟、東磊黃崖、東磊石海下、東磊大小塘灣、山東東山、山東楊家戶、山東馬腰、山東西山、凌州東山、谷頂塘、凌州西山、凌州黃崖、后關村老龍澗、前關村西山、丹霞西山、丹霞后山、東窯山、葫蘆山和頭二道澗22個地段（小地名），開展立地質量分類及評價研究。

從22個地段調查的情況來看，主要植物有：喬灌木樹 種 為 黑 松（Pinus thunbergii）、毛 殼 竹 （Phyllostachys varioauriculata）、化香（Platycarya strobilacea）、茅莓（Rubus parvifolius）、棠梨（Pyrus betulaefolia）、野薔薇（Rosa multiflora）、白檀（Symplocos paniculata）、衛矛（Euonymus alatus）等，草本為灰綠苔草（Carex pallens）、小薊（Cephalanoplos segetum）、徐長卿（Cynanchum paniculatum）、麥冬（Ophiopogon japonicus）、大巢菜（Vicia sativa）、野艾蒿（Artemisia lavandulaefolia）、日本金星蕨（Parathelypteris nipponica）、一年蓬（Erigeron annuus）等。

2 研究方法

2.1 立地因子的選取

研究區土壤是影響和制約林木生長的最主要因素，在與土壤相關的立地因子中，土層厚度是決定林木成活的主要限制性因子之一，而土壤肥力則主要決定著林木的生長狀況［11］。制約林木成活的另一重要因素是水分條件，在地形地貌諸因子中，坡向對水分條件的影響最大，其次為坡位、坡度。同時海拔因子對林木的分布和生長影響也較大［12］。因此，共選取了坡向、坡位、坡度、海拔、土層厚度、石礫（1～10mm）含量、容重、pH值、有機質、全氮、水解氮、全磷、速效磷、全鉀、速效鉀以及土壤可蝕性因子K值16個評價因子。

2.2 分類評價的方法

研究中將16個立地因子分成兩類，坡向、坡位、坡度、海拔和土層厚度作為宏觀立地質量因子，而其余因子作為反映土壤性質的微觀因子，分別進行基于宏觀因子和基于微觀因子的立地質量分類及評價，最后再綜合起來，使研究結果一目了然。通過在各自兩類因子內分別采用相應的方法確定各因子的權重（宏觀因子采用層次分析法確定權重，而微觀因子采用主成分分析法確定權重），避免了將所有因子放在一起來確定權重而造成顧此失彼。另外，在宏觀分類及評價過程中還運用標準化模型、加權求和模型和聚類分析，微觀分類及評價則運用隸屬度函數法等數學方法。

2.3 樣品的采集及處理

2008年4月下旬，采用標準地采樣法，在每個地段的典型區域設置3個20m×20m的標準地，共設標準地66個。每塊標準地中，選取有代表性的位置，垂直于坡面挖4個土壤剖面。由于研究區土層相對較薄，且各個地段差別較大，即按0—10和10—30cm分兩層采集土樣，土層相對薄的采一層，采兩層的數據取平均值。

2.4 立地因子的測定

石礫（1～10mm）含量過1mm篩后稱重即得；土樣容重采用環刀法；土壤pH值采用pH計測定；有機質含量采用重鉻酸鉀氧化法；全氮含量采用半微量凱氏定氮法；水解氮采用堿解——擴散法；全磷采用鉬銻比色法測定；速效磷采用碳酸氫鈉浸提法；全鉀采用酸溶——火焰光度計法；速效鉀采用乙酸銨浸提法測定；可蝕性K 值運用 Williams等［13］在EPIC模型中的估算方法；坡向、坡度、海拔和土層厚度通過室外觀測。

3 結果與分析

3.1 基于宏觀因子的立地質量分類及評價

3.1.1 立地因子的數量化和標準化 確定了坡向、坡位、坡度、海拔和土層厚度5個參評立地因子并獲取實測數據之后，將定性因子坡向和坡位數量化，其中陰坡賦值為4，半陰坡為3，半陽坡和陽坡分為2和1；坡位則是山頂為1，上坡為2，中坡和下坡分別為3和4［12］。數量化后發現因子間量綱不同，且數量級上也有很大差異，原則上不同的量綱和數量級直接用來進行評價是比較困難的，為消除其影響，必須對數據進行標準化處理［14］，轉化公式為：

式中：uij——第i項評價因子，第j地段的標準化處理后的值；xij——第i項評價因子，第j地段的實測值（坡向和坡位為數量化的值）；ximin——第i項評價因子，22個地段實測值中的最小值；ximax——第i項評價因子，22個地段實測值中的最大值。

其中，公式（1）適合坡向、坡位和土層厚度3個正向因子，其值越大越好；公式（2）則適合坡度和海拔兩個反向因子，值越小越好。這樣經標準化處理后的值都分布在0～1之間（表1），其值越大表明該因子值越好，0不意味著被測地的某項值不能測出，只是表示該值相對其他地段最小。

表1 宏觀因子數量化和標準化處理值

3.1.2 立地因子權重的確定 科學的評價方法應能考慮各評價因子的權重對評價結果的影響，權重是表示某一因子對立地質量敏感性的相對重要程度所賦予的一個值。本文采用層次分析法（AHP）確定宏觀因子的權重。AHP是將決策問題按順序分解為不同的層次結構，在每一層次，可以按上一層的某一準則或因素，對該層進行兩兩相對比較進而建立判斷矩陣，計算判斷矩陣的最大特征根及其對應特征向量，最后依據特征向量得到權重。主要步驟如下：

（1）建立層次結構模型。依據問題范圍所包含的因素及各因素之間的關系等，將各因素分組分層，按照目標層、準則層和評價指標層的形式排列，建立層次結構模型（圖1）。

圖1 基于宏觀因子的立地質量分類及評價層次結構模型

（2）構造判斷矩陣。對同一層次各因素或因子對上層的相對重要性進行兩兩比較，構造比較判斷矩陣，判斷矩陣中的標度值是依據美國運籌學家、匹茲堡大學教授T.L.Saaty提出的比較標度法。

（3）求解特征向量并確定權重。根據判斷矩陣，采用“和法”近似求解得到上述判斷矩陣的最大特征值及其對應特征向量。該特征向量即為各評價因素或因子的重要性排序，即權重。最后得出土層厚度、坡向、坡位、坡度和海拔的權重分別為0.643，0.179，0.074，0.030和0.074。

3.1.3 評價與分類 由于立地質量是各因子綜合作用的結果，采用加權求和的數學模型，其表達合理科學，能正確地反映的綜合優劣狀況［15］。計算公式為：

式中：Yj——第j地段的宏觀立地質量綜合得分值；ai——第i項評價因子的權重；uij——第i項評價因子，第j地段的標準化處理后的值。

聚類分析法是目前國內外使用最多的一種生態區劃方法。以各地段的綜合得分值為聚類因子，采用SAS系統聚類法，將研究區22個地段按立地質量得分值（表2）分為3類。第1類包括：朱麻后山、東窯山、頭二道澗、東磊大小塘灣、山東西山、山東東山6個地段，主要特征為土層中上偏厚，宏觀立地質量相對較好；第2類包括：朱麻西山、山東馬腰、凌州黃崖、漁灣小磨垛子、東磊石海下、谷頂塘、丹霞西山、丹霞后山、凌州東山、凌州西山、東磊黃崖、前關村西山、山東楊家戶、葫蘆山14個地段，主要特征為土層中下偏薄，宏觀立地質量相對一般；第3類包括：漁灣西山跟、后關村老龍澗2個地段，主要特征為土層非常薄，宏觀立地質量相對很差。

表2 基于宏觀因子的立地質量得分值

3.2 基于微觀因子的立地質量分類及評價

利用微觀因子建立隸屬度函數，計算不同地段各因子的隸屬度值，然后采用主成分分析法確定因子的權重，最終計算得分值并進行分類，得分值的取值范圍為0～1，其值越大，表明表征土壤性質的微觀立地質量評價越好。

3.2.1 立地因子隸屬度函數的確定 由于各立地因子對土壤質量的影響作用不完全相同，并且實測值之間量綱也各異，所以需要運用隸屬度函數模型對各項數據進行歸一化、標準化處理，將立地因子實測值轉變為無量綱值的隸屬度值［16］。隸屬度函數的形式較多，根據在一定范圍內立地因子與植物生長效應的關系，本次采用3種類型的隸屬函數（S型、反S型和拋物線型）。隸屬度值是介于0～1間的數值，當等于1時，表明土樣此指標達到最適宜植物生長的要求；而隨著值的逐漸減小，對植物生長發育限制性逐漸增強；直至等于0，表明地段此指標極不利于植物的生長。

（1）pH值和容重采用拋物線型隸屬度函數，它們的性質對土壤質量即植物生長的影響有一個最佳范圍。如pH值的隸屬度函數表示為：其值在6.5～7.5，對植物生長最有利；超過此范圍，隨著因子值偏離程度的增大，會導致土壤退化，越不利于植物生長發育；當大于等于10或小于4時，則土壤表現為極不利于植物生長。

②容重：

（2）有機質、全氮、全磷、全鉀、水解氮、速效磷和速效采用于S型隸屬度函數，這些因子在一定范圍內與土壤質量的優劣呈正相關關系，在而低于下限或高于上限對土壤質量影響均較小。如有機質的隸屬度函數表示為：其值在大于40g／kg時，對植物生長最有利；小于6g／kg時，表現為極不利于植物生長；而在6～40g／kg，隨著因子值的增大，土壤肥力增強，土壤質量變好。

石礫含量和土壤可蝕性K值采用反S型隸屬度函數，因子在一定范圍內與土壤質量的優劣呈負相關關系。如石礫含量的隸屬度函數表示為：其值在小于10%時，對植物生長最有利；大于40%時，表現為極不利于植物生長；而在10%～40%間，土壤隨著因子值的增大，越不利于植物生長發育。

上述11種隸屬度函數中，u表示各個因子所屬的隸屬度值（表3），x為微觀立地因子的實測值。

表3 微觀因子的隸屬度值

3.2.2 利用主成分分析法確定因子權重 主成分分析法（PCA）是土壤質量定量評價中應用最為廣泛的數理統計方法［17］。其是利用降維的思想從較多的指標中找出較少的幾個綜合的指標（主成分），而這些指標能較好地反映原來資料的信息。

以22個地段為樣本，利用SAS軟件對對11個微觀因子的實測值進行主成分分析。前4個主成分的特征值分別為：λ1＝4.108，λ2＝2.716，λ3＝1.586，λ4＝0.802，累積貢獻率達83.7%。一般情況下主成分的選擇是以累積貢獻率超過80%～85%為依據［18］。因此選了前4個主成分。主成分載荷是各特征值的方根與其對應特征向量乘積，反映了所選擇主成分與原始因子的相關關系，公因子方差反映了各原始因子對所選擇主成所起的作用，即反映了各原始因子的重要程度。將公因子方差值歸一化后，就得出因子的權重［18］。由此可得石礫含量、容重、可蝕性K值、pH值、有機質、全氮、水解氮、全磷、速效磷、全鉀和速效鉀的權重分別為0.081，0.080，0.100，0.105，0.102，0.100，0.087，0.099，0.101，0.077和0.069。3.2.3 評價與分類 根據求得的各微觀因子的隸屬度值和對應的權重，按照公式進而計算出各地段基于微觀因子的立地質量得分值（表4），計算公式為：

式中：Yj——第j地段的微觀立地質量綜合得分值；ai——第i項評價因子的權重；uij——第i項評價因子，第j地段的隸屬度值。

將計算出的綜合值，按一定的方法劃分不同等級。本研究采用等間距法將其劃分為4個等級。Ⅰ級：Y≥0.75，土壤質量較好；Ⅱ級：0.5≤Y＜0.75，土壤質量中等；Ⅲ級：0.25≤Y＜0.5，土壤質量差；Ⅳ級：Y＜0.25，土壤質量較差。

對照表4可以看出，云臺山22個地段的得分值都分布在中等和差之間，最好的山東楊家戶為0.623，最差的凌州黃崖為0.301。

表4 基于微觀因子的立地質量得分值

3.3 綜合立地質量分類及評價

通過宏觀立地質量研評價將22個地段分成了3類，再根據微觀立地質量評價將每類又作了進一步細分，這種先宏觀后微觀的方法很好的解決了因為相關立地因子過多而權重難以確定的問題，最終將22個研究地段分成了5類（表5）。

表5 云臺山綜合立地質量分類及評價

4 結論

（1）立地質量是對區域的光照、水分、溫度及土壤性質等因素的綜合表述，依靠室外監測儀器測定的海拔、坡度、坡向及坡位、土壤厚度等宏觀因子主要影響溫度、光照和水分，它們與采取室內試驗分析獲得的土壤性質等因子沒有明確的直接相關性。目前很多研究往往將宏觀因子和微觀因子合并一起進行立地質量分類評價，這往往造成兩類因子之間權重難以確定，或影響到權重準確性。本研究將兩類因子分開，分別采用不同的方法進行分類評價，最后再把兩者結合起來，可在很大程度上提高結果的質量。

（2）本研究在具體評價過程中還結合與吸納現代數學分析工具和計算機技術，提高了分類及評價的精度。宏觀立地質量評價利用層次分析法確定權重，它可以將主觀判斷用定量形式表達和處理，是定量與定性相結合的分析方法［19］；同時對因子進行數量化和標準化，消除因子間量綱的不同。在微觀立地質量評價中，則采用主成分分析法確定權重，其優點可消除評價指標之間相關影響［20］，并利用隸屬度函數對因子進行歸一化處理。

（3）從研究結果來看，宏觀立地質量評價較好的地段微觀立地質量并不一定就好，如第2類頭二道澗、東磊大小塘灣等地；反過來，宏觀立地質量評價很差的地段微觀立地質量并不一定很差，如第5類漁灣西山跟、后關村老龍澗。本文采用的分類評價法，對今后綠化造林過程中，針對不同情況采取不同的造林、育林措施及選擇相應的適宜樹種，提高造林的成活率和植被生長狀況具有重要意義。

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