一种杉木大径材潜在生产能力的判断方法技术

本发明专利技术涉及一种杉木大径材潜在生产能力的判断方法，包括：S01、针对待分析的目标地区，获取目标地区的第一土壤因子和/或年降水量；所述目标地区为杉木的分布区域内的一个立地；所述杉木的分布区域包括中亚热带东区、中亚热带中区、南亚热带；S02、根据所述目标地区的第一土壤因子和/或年降水量，采用预先建立的第一综合立地指数线性混合效应模型或第二综合立地指数线性混合效应模型获取的该目标地区的立地指数；S03、判断所述目标地区的立地指数是否超过预先设定的阈值，获取判断结果，并根据该判断结果确定当前目标地区生产大径材杉木的能力。木的能力。木的能力。

【技术实现步骤摘要】
一种杉木大径材潜在生产能力的判断方法


[0001]本专利技术涉及森林立地指数与大径材杉木研究
，尤其涉及一种杉木大径材潜在生产能力的判断方法。

技术介绍

[0002]近年来，大多数研究利用多元回归分析技术、数量化理论Ι方法、主成分分析、聚类分析、灰色关联度分析等多元统计分析方法研究林木生长指标或立地指数与环境因子之间的关系，这是将林木生长指标与立地因子结合起来的方法，可用于评价立地质量。
[0003]杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.)是中国南方最重要的速生丰产用材树种，广泛分布于中国南方亚热带气候区。由于杉木产区广阔，杉木分布的南带、北带和中带产区的生长差异很大。
[0004]在以往研究中，杉木立地质量是通过立地类型划分、土壤植被调查、编制立地指数表或建立数量化立地指数模型等来评价的。而杉木的立地质量能够反映出该立地大径材杉木的生产能力。
[0005]但是，现有技术中，关于杉木林立地指数与环境变量之间的关系，大都集中在某一个区域，研究无法体现不同区域准确描述立地质量的土壤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种杉木大径材潜在生产能力的判断方法，其特征在于，包括：S01、针对待分析的目标地区，获取目标地区的第一土壤因子和/或年降水量；所述第一土壤因子通过对该目标地区上预先挖取的多个土壤剖面的土壤进行检测得到的；所述目标地区的年降水量通过用ClimateAP通过对该目标地区的经度、纬度和高程进行空间插值估计得到的；所述目标地区为杉木的分布区域内的一个立地；所述杉木的分布区域包括中亚热带东区、中亚热带中区、南亚热带；S02、根据所述目标地区的第一土壤因子和/或年降水量，采用预先建立的第一综合立地指数线性混合效应模型或第二综合立地指数线性混合效应模型获取的该目标地区的立地指数；所述第一综合立地指数线性混合效应模型为根据所述目标地区的第一土壤因子来获取该目标地区的立地指数的模型；所述第二综合立地指数线性混合效应模型为根据所述目标地区的第一土壤因子和年降水量来获取该目标地区的立地指数的模型；S03、判断所述目标地区的立地指数是否超过预先设定的阈值，获取判断结果，并根据该判断结果确定当前目标地区生产大径材杉木的能力。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S01之前还包括：A1、分别获取第一试验地所对应的立地指数和土壤变量、第二试验地所对应的立地指数和土壤变量、第三试验地所对应的立地指数和土壤变量以及综合立地指数；所述第一、第二、第三试验地分别为分布区域中对应中亚热带东区、中区和南亚热带的立地；所述综合立地指数为整个研究区域所对应的立地指数；所述整个研究区域为包含所述第一试验地、第二试验地、第三试验地综合的区域；A2、分别根据各试验地所对应的立地指数和土壤变量，分别确定各试验地所对应的主导土壤因子；A3、根据综合立地指数和所述第一试验地所对应的主导土壤因子、所述第二试验地所对应的主导土壤因子、所述第三试验地所对应的主导土壤因子，采用线性混合效应模型方法将中亚热带东区、中亚热带中区、南亚热带作为哑变量，将第一试验地所对应的主导土壤因子、所述第二试验地所对应的主导土壤因子和所述第三试验地所对应的主导土壤因子均作为自变量，以及将试验地作为随机效应参数，建立用于根据所述目标地区的第一土壤因子来获取该目标地区的立地指数的第一综合立地指数线性混合效应模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S01之前还包括：B1、分别获取第一试验地所对应的立地指数和土壤变量、第二试验地所对应的立地指数和土壤变量、第三试验地所对应的立地指数和土壤变量；所述第一、第二、第三试验地分别为分布区域中对应中亚热带东区、中区和南亚热带的立地；B2、分别根据各试验地所对应的立地指数和土壤变量，分别确定各试验地所对应的主导土壤因子；
B3、采用ClimateAP通过分别对第一试验地、第二试验地、第三试验地预先获取的经度、纬度和高程进行空间插值估计，得到每个试验地分别所对应的气候变量；所述气候变量包括：年平均温度、年降水量、一年中5℃以上的正积温、一年中0℃以下的负积温、7月平均最高温、夏季平均最高温、春季降水量、年热水分指数；B4、根据所述第一试验地、第二试验地、第三试验地分别所对应的立地指数和气候变量，确定出整个研究区域所对应的主导气候因子；所述整个研究区域为所述第一试验地、第二试验地、第三试验地综合的区域；B5、对整个研究区域利用相关分析方法，获取整个研究区域的立地指数与所有试验地所对应的每一主导土壤因子的相关系数，并将相关系数大于预设值的主导土壤因子作为指示性的土壤因子；B6、采用线性混合效应模型方法，将试验地作为线性混合效应模型的随机效应参数，并加入线性混合效应模型的截距中，进一步利用所述整个研究区域的主导气候因子和所述指示性的土壤因子构建出用于根据所述目标地区的第一土壤因子和年降水量，获取该目标地区的立地指数的第二综合的立地指数线性混合效应模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，各试验地所对应的立地指数为：各试验地中的所有样地中的20年生时的林分优势木的平均高度；每一样地的20年生时的林分优势木为该样地内的20年生时的6株最高木；每个试验地均设置有15个面积为20
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30m2的样地；每个样地中均预先挖取呈对角线分布的3个深度为100cm的土壤剖面；每一试验地所对应的土壤变量包括该试验地中深度为0
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20cm的第一土壤层的土壤变量、深度为20
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40cm的第二土壤层的土壤变量、深度为40
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60cm的第三土壤层的土壤变量、深度为60
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80cm的第四土壤层的土壤变量、深度为80
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100cm的第五土壤层的土壤变量；该试验地的第一土壤层的土壤变量包括：从该试验地中所有土壤剖面上的第一土壤层的土壤中所测定得到的土壤参数值；所述土壤参数值包括：有机质数值的平均值、全氮数值的平均值、碱解氮数值的平均值、全磷数值的平均值、有效磷数值的平均值、全钾数值的平均值、速效钾数值的平均值、pH数值的平均值、土壤容重的平均值、土壤含水量的平均值；该试验地的第二土壤层的土壤变量包括：从该试验地中所有土壤剖面上的第二土壤层的土壤中所测定得到的土壤参数值；该试验地的第三土壤层的土壤变量包括：从该试验地中所有土壤剖面上的第三土壤层的土壤中所测定得到的土壤参数值；该试验地的第四土壤层的土壤变量包括：从该试验地中所有土壤剖面上的第四土壤层的土壤中所测定得到的土壤参数值；该试验地的第五土壤层的土壤变量包括：从该试验地中所有土壤剖面上的第五土壤层的土壤中所测定得到的土壤参数值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述A2具体包括：根据所述第一试验地所对应的立地指数和土壤变量，采用逐步回归分析的方法确定所
述第一试验地所对应的主导土壤因子；和，根据所述第二试验地所对应的立地指数和土壤变量，采用逐步回归分析的方法确定所述第二试验地所对应的主导土壤因子；和，根据所述第三试验地所对应的立地指数和土壤变量，采用逐步回归分析的方法确定所述第三试验地所对应的主导土壤因子；所述第一试验地所对应的主导土壤因子包括：在第一试验地上，从所有土壤剖面上的第一土壤层的土壤中所测定得到的有效磷数值的平均值；在第一试验地上，从所有土壤剖面上的第五土壤层的土壤中所测定得到的全氮数值的平均值；在第一试验地上，从所有土壤剖面上的第四土壤层的土壤中所测定得到的容重的平均值；所述第二试验地所对应的主导土壤因子包括：在第二试验地上，从所有土壤剖面上的第三土壤层的土壤中所测定得到的有效磷数值的平均值；在第二试验地上，从所有土壤剖面上的第一土壤层的土壤中所测定得到的全氮数值的平均值；在第二试验地上，从所有土壤剖面上的第三土壤层的土壤中所测定得到的全钾数值的平均值；所述第三试验地所对应的主导土壤因子包括：在第三试验地上，从所有土壤剖面上的第三土壤层的土壤中所测定得到的有效磷数值的平均值；在第三试验地上，从所有土壤剖面上的第二土壤层的土壤中所测定得到的有效磷数值的平均值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S02具体包括：根据所述目标地区的第一土壤因子，采用预先获取的第一综合的立地指数线性混合效应模型，获取该目标地区的立地指数；其中，若所述目标地区位于所述杉木的分布区域的中亚热带东区时，则所述第一土壤因子具体包括：从目标地区上预先挖取的多个土壤剖面上的第一土壤层的土壤中所测定得到的有效磷数值的平均值AP
1m
；从目标地区上预先挖取的多个土壤剖面上的第五土壤层的土壤中...

【专利技术属性】
技术研发人员：段爱国，李晓燕，张建国，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院林业研究所，
类型：发明
国别省市：