【摘 要】
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林分质量关系着木材生产、生态效益等功能的发挥。在国家储备林建设项目推进的过程中,提升林分质量成为了当前林业发展的主要目标和任务。马尾松作为贵州省主要用材树种之一,栽植面积广泛、蓄积量位居第二位,但林分生产力、生态服务功能提升空间仍然很大。为了采取合理经营措施,促进马尾松林分质量提升。本研究以石阡、印江两县马尾松林为研究对象,基于1286个小班、含1701个样地数据,构建立地指数模型,以立地指数值划
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林分质量关系着木材生产、生态效益等功能的发挥。在国家储备林建设项目推进的过程中,提升林分质量成为了当前林业发展的主要目标和任务。马尾松作为贵州省主要用材树种之一,栽植面积广泛、蓄积量位居第二位,但林分生产力、生态服务功能提升空间仍然很大。为了采取合理经营措施,促进马尾松林分质量提升。本研究以石阡、印江两县马尾松林为研究对象,基于1286个小班、含1701个样地数据,构建立地指数模型,以立地指数值划分树种适宜性类别,运用不同机器学习算法进行树种适宜性研究;进一步考虑国家储备林战略定位、经营目标,构建林分质量评价指标体系,采用组合赋权方式确定指标权重,从而开展林分质量评价研究。主要研究结论如下:（1）基于6个理论生长方程,确定Richards方程为拟合优势木平均高-林分年龄的最优模型,并通过差分形式推导立地指数模型。研究区内小班立地指数范围为11-19m,平均值为15.8m;以立地指数值作为马尾松适宜性评价标准,其中最适宜马尾松生长的小班共142个、较适宜的小班共914个、不适宜的小班共230个。（2）以马尾松适宜性类别为因变量,立地因子为自变量,运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林构建马尾松适宜性评价模型,并评估立地因子重要性。结果表明:随机森林模型拟合精度为86.21%,泛化精度为89.42%,具有最佳的分类准确率。海拔、坡度、土层厚度、石砾含量、腐殖质层厚度是影响马尾松生长适宜性的关键因子,而成土母岩、土壤类型影响能力相对较弱。将随机森林模型运用到树种适宜性研究中,可作为国家储备林基地建设与林分质量提升的重要技术支撑。（3）遵循可行性、层次性、动态性原则,考虑储备林建设目标,通过频度分析法、专家咨询法、理论分析法,选取林分生长状况、立地条件、林分结构与稳定性三方面因素,建立林分质量评价指标体系,包括平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量、年平均生长量、土层厚度、腐殖质层厚度、石砾含量、坡度、坡向、海拔、林分群落结构、大径材比例、森林健康程度、树种组成系数、郁闭度等15个评价指标。（4）将层次分析法和熵权法相结合,引入距离函数判别法确定指标权重。结果表明:在准则层中,权重值大小依次排序为林分生长状况（0.3810）、林分结构与稳定性（0.3456）、立地条件（0.2734）;在指标层中,单位面积蓄积量（0.1463）、树种组成系数（0.1425）、平均树高（0.1119）指标对林分质量的贡献率最大,而石砾含量（0.0401）、腐殖质层厚度（0.0381）贡献率最小。（5）采用物元分析法评价研究区马尾松林分质量,发现林分质量主要以“中、良”等级为主,共862个小班,面积占总调查区域的70.44%;属于“优、差、劣”等级的小班数量相对较少,面积分别占8.25%、10.59%、10.72%,林分质量还存在很大的提升空间。从不同角度对评价结果统计分析,随着龄组、立地指数的提高,林分质量呈现上升趋势,质量等级为“优、良”的小班逐渐增多。同时,针对不同质量等级的林分,提出了相应的经营建议提升林分质量。
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