肖春蓮

(眉山市東坡區(qū)三蘇林業(yè)站，四川 眉山 620000)

立地分類是指根據(jù)植被生長(zhǎng)效果及其立地條件等綜合要素的異同，將立地劃分成不同類別和等級(jí)，從而進(jìn)一步在此基礎(chǔ)上建立立地質(zhì)量評(píng)價(jià)，對(duì)其宜林性或潛在生產(chǎn)力進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)[1]。對(duì)森林立地進(jìn)行分類和評(píng)價(jià)不僅是林業(yè)改造規(guī)劃、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理的基礎(chǔ)工作，而且是了解森林植被生長(zhǎng)環(huán)境，研究掌握環(huán)境對(duì)森林類型及其生產(chǎn)力影響的重要途徑和技術(shù)手段[2～3]。因此，通過(guò)對(duì)森林進(jìn)行立地分類研究，挑選出適應(yīng)性強(qiáng)且生產(chǎn)力高的品質(zhì)優(yōu)良的造林樹種，提出恰當(dāng)?shù)挠止芾泶胧┦侄危㈩A(yù)測(cè)森林演替規(guī)律、生產(chǎn)力及木材產(chǎn)量等，從而為森林經(jīng)營(yíng)管理、木材生產(chǎn)成本和育林投資做出健康評(píng)價(jià)和預(yù)算，同時(shí)充分體現(xiàn)森林的生態(tài)環(huán)境效益，社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益[4]。

從20世紀(jì)20年代起，立地分類和評(píng)價(jià)逐漸受到各國(guó)科學(xué)家和林業(yè)人員的重視，在全球范圍內(nèi)廣泛開(kāi)展其相關(guān)研究，從而在理論和技術(shù)應(yīng)用上取得巨大的進(jìn)展和成就[5]。我國(guó)從早期利用蘇聯(lián)波格來(lái)勃涅克林型學(xué)說(shuō)進(jìn)行立地類型的劃分，到計(jì)算機(jī)制圖、遙感技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的引入，立地分類研究已經(jīng)獲得一定的成就。尤其是在分類與評(píng)價(jià)方法上使用現(xiàn)代信息技術(shù)(如：地理信息技術(shù)等)與數(shù)學(xué)集合的方法，篩選出主導(dǎo)因子，完成對(duì)森林立地類型的科學(xué)劃分及立地質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)[3,6-8]。

森林立地分類與評(píng)價(jià)對(duì)于林地資源利用規(guī)劃具有重要的參考作用[9]。因而，利用遙感信息技術(shù)的精確性和便捷性，對(duì)森林立地進(jìn)行分類與評(píng)價(jià)，對(duì)因地種樹、科學(xué)造林、營(yíng)林、提高林木品質(zhì)與林地生產(chǎn)力及促進(jìn)林業(yè)綠色健康平穩(wěn)發(fā)展等都具有更精確、更現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義和實(shí)踐規(guī)劃作用[9-10]。本文基于現(xiàn)代信息技術(shù)，以遙感信息技術(shù)為切入點(diǎn)分析了目前國(guó)內(nèi)對(duì)立地分類與評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)況。

1 森林立地分類及評(píng)價(jià)研究簡(jiǎn)況

1.1 國(guó)內(nèi)外立地分類研究簡(jiǎn)況

德國(guó)科學(xué)家C.A.Karns在1926年首次提出了關(guān)于森林立地分類研究，并且他提出的多因子森林立地分類研究，目前已逐漸發(fā)展成為一種綜合地形、土壤、植被和氣候等多因子的分類方法[11]，受到歐洲和北美等地科學(xué)家和林業(yè)管理人員的肯定和推崇，成為目前最有效的立地分類與質(zhì)量的評(píng)價(jià)研究方法之一，在美國(guó)、加拿大及奧地利等地廣為應(yīng)用(見(jiàn)表1)。到20世紀(jì)40年代，以蘇卡喬夫和波格萊勃涅克為首的科學(xué)家在蘇聯(lián)分別形成兩大學(xué)術(shù)陣營(yíng)，即生物地理群落學(xué)派和生態(tài)學(xué)派[12]。以典型巴登—符騰堡分類法為例(見(jiàn)表2)[11]，不僅推動(dòng)了森林立地分類研究的進(jìn)程，對(duì)蘇聯(lián)的林型和立地分類研究產(chǎn)生了十分重要的影響，并且對(duì)全球的立地分類研究具有一定的啟示作用和跨時(shí)代意義，使我們更清楚認(rèn)識(shí)到環(huán)境與植被之間的相互關(guān)系，進(jìn)一步理解了植被及其生長(zhǎng)環(huán)境對(duì)立地分類研究的重要性。

表1 國(guó)內(nèi)外立地分類方法

表2 巴登—符騰堡北部生長(zhǎng)小區(qū)B的立地分類[11]

我國(guó)立地分類研究起步相對(duì)較晚，其中最具有代表性的研究成果有：在20世紀(jì)50年代，國(guó)內(nèi)學(xué)者利用蘇聯(lián)兩大學(xué)派的學(xué)術(shù)思想及指導(dǎo)思路對(duì)國(guó)內(nèi)森林資源林型進(jìn)行了劃分評(píng)價(jià)和立地條件的評(píng)估。20世紀(jì)70年代末，吸收歐美日本等國(guó)經(jīng)驗(yàn)，林業(yè)管理人員和科學(xué)家對(duì)全國(guó)杉木產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了區(qū)劃及立地分類的評(píng)價(jià)[18]。20世紀(jì)80年代中期，對(duì)東北季風(fēng)氣候區(qū)的用材林基地、太行山區(qū)、三北防護(hù)林地區(qū)、長(zhǎng)江中上游等進(jìn)行了大規(guī)模的立地分類與評(píng)價(jià)應(yīng)用研究[19]。20世紀(jì)90年代至今，全國(guó)性、區(qū)域性的大規(guī)模合作研究相對(duì)較少，但相關(guān)的立地分類與評(píng)價(jià)研究較多，并且國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)歸納與總結(jié)，著書立作，使國(guó)內(nèi)的植被劃分和立地分類與評(píng)價(jià)研究更為完善和清晰，其中《中國(guó)森林立地》[20]一書最具代表性。目前，我國(guó)森林立地分類主要采用的是三級(jí)分類系統(tǒng)，該分類系統(tǒng)充分考慮綜合因子強(qiáng)調(diào)主導(dǎo)因子，采用逐級(jí)控制的方法分類命名，即利用被篩選出的主導(dǎo)因子命名，簡(jiǎn)稱為：類型區(qū)—類型組—類型[21]。

1.2 國(guó)內(nèi)外立地評(píng)價(jià)研究簡(jiǎn)況

從18世紀(jì)，德國(guó)學(xué)者首創(chuàng)森林立地質(zhì)量評(píng)價(jià)，到19世紀(jì)，各國(guó)林業(yè)學(xué)者和生態(tài)學(xué)者都對(duì)此進(jìn)行了大量相關(guān)的研究，針對(duì)各種不同的森林立地質(zhì)量的評(píng)價(jià)形成了不同方法[22]，根據(jù)所采用的評(píng)價(jià)因子性質(zhì)和特點(diǎn)可分為直接評(píng)價(jià)和間接評(píng)價(jià)兩種方法。直接評(píng)價(jià)主要采用地位級(jí)、地位(立地指數(shù))、林型和收獲表等評(píng)估判斷有林地的質(zhì)量；間接評(píng)價(jià)主要包括植被指示法、多元地位指數(shù)法和根據(jù)不同樹種高及生長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)的方法[12]。由于林分上層，受人為因素(如火燒，疏伐等)影響較小，因此國(guó)內(nèi)外多用立地指數(shù)(林分優(yōu)勢(shì)木平均高，即上層高)來(lái)度量立地生產(chǎn)力。

隨著現(xiàn)代知識(shí)的不斷更新和信息科學(xué)技術(shù)的廣泛應(yīng)用與發(fā)展，基于立地分類與立地質(zhì)量評(píng)價(jià)、立地類型中不同樹種生產(chǎn)力的代換評(píng)價(jià)、立地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的建立與推廣、立地圖的計(jì)算機(jī)軟件繪制與操作、遙感影像資料的收集及其圖像應(yīng)用于立地分類與制圖等應(yīng)用技術(shù)研究均得到不同程度的研究和發(fā)展[23-24]，推動(dòng)了我國(guó)立地研究進(jìn)程，使我國(guó)的立地研究生態(tài)創(chuàng)新發(fā)展，與時(shí)俱進(jìn)；也因此走上切實(shí)中國(guó)國(guó)情及林情的可持續(xù)發(fā)展的科技創(chuàng)新之路[17]。例如，王永昌等[26]通過(guò)使用高分遙感技術(shù)得到了云臺(tái)山地區(qū)的景觀類型，而張雅梅[3]和沈金泉[6]等通過(guò)地理信息系統(tǒng)技術(shù)對(duì)森林立地進(jìn)行了分類研究。另外，張曉麗[27]和劉獻(xiàn)倫[28]在森林立地分類研究中，分別首次加入了植被因子和濕潤(rùn)指數(shù)因子，評(píng)估和量化環(huán)境因子對(duì)森林立地分類的影響。

2 遙感信息技術(shù)在立地分類與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

森林立地分類和質(zhì)量評(píng)價(jià)是林業(yè)生產(chǎn)重要的基礎(chǔ)工作之一。只有準(zhǔn)確地劃分立地條件類型，并對(duì)其作出恰當(dāng)?shù)馁|(zhì)量評(píng)價(jià)，才能適地適樹，充分發(fā)揮地力，達(dá)到形成穩(wěn)定的森林生態(tài)系統(tǒng)和實(shí)現(xiàn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的目的[26,29]。近年來(lái)，現(xiàn)代遙感技術(shù)和地理信息科學(xué)發(fā)展迅速，讓立地信息的獲取變得更為精準(zhǔn)，人們對(duì)林地質(zhì)量與立地因子間相互關(guān)系的了解也更加全面和深入。通過(guò)遙感因子與林分因子相結(jié)合的方式，可以實(shí)現(xiàn)大面積快速有效地估測(cè)森林立地情況，從而得出更加客觀的立地質(zhì)量評(píng)價(jià)。

同時(shí)，計(jì)算機(jī)信息技術(shù)和航空航天遙感技術(shù)的發(fā)展，也創(chuàng)新出了應(yīng)用空間數(shù)據(jù)綜合分析的立地分類的新方法，使森林立地分類技術(shù)方法得到不斷的更新和發(fā)展?？臻g數(shù)據(jù)可以包括獨(dú)立的單個(gè)林地或群體林地以位置為參照的數(shù)據(jù)，常用于圖像和數(shù)據(jù)的分析整合，實(shí)現(xiàn)森林立地的自動(dòng)分類。森林立地類型的自動(dòng)分類主要依靠常用的圖、圖表或圖像形式來(lái)量化或計(jì)算表達(dá)，而通過(guò)林業(yè)中常用的森林土壤圖、林相圖和采用多元信息疊置分析法，運(yùn)用GIS軟件分析同時(shí)實(shí)現(xiàn)[5]。多元信息疊置分析也被稱為多種要素的空間合成，主要是指把兩幅或兩幅以上同一地區(qū)、比例尺大小相同、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模型相同和利用不同空間信息表示的圖件疊放在一起，以地理多變量計(jì)算單元為基礎(chǔ)的分析方法，對(duì)地域和空間結(jié)構(gòu)上相互重疊且相互的多種變換因子進(jìn)行整合分析和評(píng)價(jià)[30]。

目前，3S技術(shù)在森林立地分類和評(píng)價(jià)中已被廣泛運(yùn)用。其包括GPS在內(nèi)的一切定位、測(cè)量手段和多平臺(tái)、多波段、高分辨率的遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)含有系統(tǒng)的地理信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、編輯、管理、分析、制圖進(jìn)而為一切與地理科學(xué)相關(guān)的行業(yè)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)地學(xué)信息的實(shí)時(shí)、自動(dòng)、數(shù)字、智能化的應(yīng)用[31]。在3S技術(shù)之前，森林的面積、蓄積、類型、結(jié)構(gòu)和分布等森林資源信息只能通過(guò)歷史檔案獲取，在時(shí)間維度上存在滯后性，同時(shí)在空間維度上也缺乏直觀、精確的地理信息數(shù)據(jù)。因此很難分析森林立地的變化及空間分布規(guī)律?；?S的遙感信息技術(shù)很好地彌補(bǔ)了這一缺陷。例如：唐守正等人利用3S技術(shù)設(shè)計(jì)了一套先進(jìn)的森林經(jīng)營(yíng)管理模式，可不斷進(jìn)行包括森林立地在內(nèi)的資源數(shù)據(jù)更新，實(shí)現(xiàn)了森林經(jīng)營(yíng)管理與監(jiān)測(cè)的動(dòng)態(tài)化和現(xiàn)代化[25]。運(yùn)用3S技術(shù)對(duì)森林立地情況的了解不僅限于數(shù)字上，還可以把各種林地屬性信息與空間要素相匹配后在計(jì)算機(jī)中可視化，從而更直觀、準(zhǔn)確地掌握立地利用現(xiàn)狀。利用各種與林地利用有關(guān)的信息，建立森林立地空間屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，并把地圖作為工具進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢與更新利用已建立的森林立地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，采用先進(jìn)的技術(shù)和方法，可直接做出立地質(zhì)量評(píng)價(jià)[27,31～32]。

3 基于遙感信息技術(shù)的立地分類和評(píng)價(jià)方法

3.1 利用信息技術(shù)提取立地因子

以研究區(qū)外業(yè)調(diào)查、二類調(diào)查、Land-sat8OLI影像等的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為支撐，通過(guò)應(yīng)用地理信息系統(tǒng)、遙感影響和多元統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)手段，量化研究區(qū)域的氣象氣候條件、地形地貌、植被、土壤等因子特征，確定立地主導(dǎo)因子及次要因素采用逐級(jí)控制的方法劃分立地類型[29]。

3.1.1 利用DEM數(shù)據(jù)提取立地因子

地形特征是影響立地類型和立地質(zhì)量的重要因素，可以利用DEM數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中得出，包括海拔、坡度、坡向及坡位的數(shù)據(jù)[33]。

3.1.2 利用遙感影像提取立地因子

土壤濕度因子是通過(guò)采用Crist Cicone系數(shù)對(duì)遙感影像[34]進(jìn)行纓帽變換，而變換后的影像數(shù)據(jù)能最大限度地分離土壤與植被的光譜信息[35～36]。然而，由于土壤含水量可以影響土壤表面溫度，作為對(duì)熱量異常敏感的熱紅外波段能夠在一定程度上反映土壤濕度情況；例如，前人研究表明在近紅外和短波紅外上，影像對(duì)土壤含水量具有良好的區(qū)分度和清晰度[37-38]，可以對(duì)影像數(shù)據(jù)第5、6、10波段和纓帽變換亮度分量、濕度分量組合進(jìn)行分類。又如周道瑋[39]以1∶50 000地形圖和《龍棲山植物》作為基礎(chǔ)材料建立遙感影像的解譯標(biāo)志，通過(guò)應(yīng)用最大似然法對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類，得到的分類精度>75%，滿足符合圖像解析的精度要求。最后經(jīng)過(guò)后期一定處理去除圖像中細(xì)碎的圖形后，將圖像輸入到ArcGIS軟件中應(yīng)用其專題圖制作的功能進(jìn)行制圖[33]。而植被指數(shù)因子可用歸一化植被指數(shù)檢測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋度，使用ENVI軟件的功能模塊解析研究區(qū)遙感影像即可得到。

3.1.3 利用二類調(diào)查數(shù)據(jù)提取立地因子

土壤厚度、土壤類型因子可以根據(jù)《中國(guó)森林立地分類》中關(guān)于土層厚度的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合研究區(qū)域林地的實(shí)際情況，將土層厚度分為3級(jí)：薄土(0～24 cm)、中土(24 cm～49 cm)、厚土(49 cm以上)，利用外業(yè)數(shù)據(jù)、二類調(diào)查數(shù)據(jù)建立林地土壤調(diào)查樣點(diǎn)及其土層厚度數(shù)據(jù)庫(kù)[40]。通過(guò)對(duì)比二類調(diào)查數(shù)據(jù)和實(shí)地調(diào)查取樣并與遙感影像解析判讀相結(jié)合的方法獲取土壤類型。研究表明調(diào)查區(qū)內(nèi)的土壤類型主要有黃壤、黃紅壤、紅壤、粗骨性黃壤、草甸土5類。生物量因子可依據(jù)研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)及二類調(diào)查數(shù)據(jù)，建立基于樣地的生物量遙感模型，驗(yàn)證模型精度后調(diào)整選取森林植被生物量模型，利用該模型估算出研究區(qū)森林生物量，再通過(guò)與研究區(qū)域二類調(diào)查資料對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該研究結(jié)果基本符合研究地區(qū)生物量的普遍規(guī)律，具有較高的可信度[33]。

3.2 基于GWR的立地質(zhì)量遙感分析

通過(guò)依托和建立遙感信息模型，估算研究區(qū)域森林地位級(jí)指數(shù)，可實(shí)現(xiàn)森林立地質(zhì)量的空間分布系統(tǒng)研究。利用地位級(jí)指數(shù)值作為量化立地質(zhì)量?jī)?yōu)劣的評(píng)價(jià)指標(biāo)，而SCI的計(jì)算則通過(guò)地區(qū)森林資源一類清查數(shù)據(jù)計(jì)算得出，同時(shí)結(jié)合林地調(diào)查因子和遙感因子，把傳統(tǒng)最小二乘回歸和GWR這兩種方法應(yīng)用于地位級(jí)指數(shù)模型的建立，根據(jù)評(píng)估對(duì)比2種方法預(yù)測(cè)地位級(jí)指數(shù)的有效性，秉承選擇最佳效果的方法繪制SCI空間分布圖，定量估測(cè)和評(píng)價(jià)地區(qū)的森林地位級(jí)指數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)森林立地質(zhì)量的評(píng)估和判斷[41]。

3.2.1 遙感數(shù)據(jù)收集及光譜信息和紋理信息提取

遙感圖像的獲得主要是通過(guò)對(duì)影像質(zhì)量良好，對(duì)圖像進(jìn)行大氣校正后鑲嵌、裁剪并且排除大量云層與陰影，從而得到覆蓋整個(gè)研究區(qū)的較為清晰的遙感圖像。通過(guò)解析遙感圖像和計(jì)算得到4種常用且重要的植被指數(shù)，如，歸一化植被指數(shù)(normalized differential vegetation index，NDVI)、差值植被指數(shù)(difference vegetation index，DVI) 、比值植被指數(shù)(ratio vegetation index，RVI)和土壤修正植被指數(shù)(modified soil vegetation index，MSVI)[41～42]。

3.2.2 模型變量的選擇與擬合

根據(jù)李明澤[42]等人的研究發(fā)現(xiàn)運(yùn)用逐步回歸法篩選最優(yōu)化的自變量因子(顯著性水平α=0.05)，林分平均胸徑(average diameter at breast height，ADBH)、林分郁閉度(forest canopy closure，F(xiàn)CC)、DVI以及MSVI等因子通過(guò)了最終檢驗(yàn)。該研究同時(shí)還選取了實(shí)際樣地參與建模，采用59個(gè)遙感變量因子用于模型回歸，對(duì)參與建模的全部自變量因子進(jìn)行逐步回歸并擬合得到相關(guān)可用模型。

3.2.3 地位級(jí)指數(shù)模型構(gòu)建

根據(jù)郭含茹[43]和李明澤[42]等人研究，可以通過(guò)建立多元線性回歸統(tǒng)計(jì)模型和GWR模型的方法構(gòu)建地位級(jí)模型。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)回歸方法的擴(kuò)展得到GWR模型，該模型能夠?qū)植繀?shù)進(jìn)行估計(jì)，其本質(zhì)主要是為各要素(數(shù)據(jù)集中)建立獨(dú)立的方程。另外，該研究通過(guò)用1個(gè)或多個(gè)自變量且結(jié)合樣本信息的空間關(guān)系構(gòu)成的空間權(quán)重綜合影響得到研究區(qū)內(nèi)每個(gè)因變量的參數(shù)估計(jì)。利用GWR模型以一個(gè)距離的衰減函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，從而得到函數(shù)的回歸系數(shù)即觀測(cè)點(diǎn)地理位置的位置函數(shù)[44]。

3.2.4 模型比較

4 展望

“3S”技術(shù)應(yīng)用于森林立地分類和質(zhì)量評(píng)價(jià)，不但能實(shí)現(xiàn)更客觀和精確得多因素(多主導(dǎo)因子)分類，也能為森林立地分類與質(zhì)量評(píng)價(jià)研究成果的空間落實(shí)提供有效途徑，利于研究成果在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)揮作用，并為主導(dǎo)因子空間及屬性數(shù)據(jù)庫(kù)的建立提供一個(gè)精準(zhǔn)便捷的平臺(tái)。進(jìn)一步通過(guò)“3S”等信息技術(shù)逐步實(shí)現(xiàn)立地分類與立地質(zhì)量評(píng)價(jià)的自動(dòng)化將是森林立地分類發(fā)展趨勢(shì)。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在森林生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)上，森林立地分類和質(zhì)量評(píng)價(jià)將得到統(tǒng)一，并形成一個(gè)包含各層次水平的完整評(píng)價(jià)體系。特別是計(jì)算機(jī)的普及應(yīng)用，為我們?nèi)鏈?zhǔn)確地獲取立地信息和進(jìn)行信息加工提供了科學(xué)手段，未來(lái)的立地分類和質(zhì)量評(píng)價(jià)將是綜合性的，包含多個(gè)因子、多個(gè)層次，也將更加依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)和遙感信息技術(shù)的發(fā)展。應(yīng)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)、遙感技術(shù)進(jìn)行的定量分類，多目標(biāo)、多功能的森林立地分類和質(zhì)量評(píng)價(jià)，從定性到定量再到數(shù)字化分類，是森林立地分類發(fā)展趨勢(shì)[5]。