文章快速检索     高级检索
  中国水土保持科学   2023, Vol. 21 Issue (5): 62-70.  DOI: 10.16843/j.sswc.2023.05.007
0

引用本文 

刘佳琪, 闫烨琛, 杨建英, 王美琪. 大清河流域山丘区大兰小流域立地分类与评价[J]. 中国水土保持科学, 2023, 21(5): 62-70. DOI: 10.16843/j.sswc.2023.05.007.
LIU Jiaqi, YAN Yechen, YANG Jianying, WANG Meiqi. Site classification and evaluation of Dalan small watershed in the hilly area of Daqing river basin[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2023, 21(5): 62-70. DOI: 10.16843/j.sswc.2023.05.007.

项目名称

国家水体污染控制与治理科技重大专项"白洋淀-大清河流域水源涵养林结构优化与输水通道连通技术研究"（2018ZX07110001）

第一作者简介

刘佳琪(1997-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 生态修复。E-mail: 1748620425@qq.com

通信作者简介

杨建英(1965-), 女, 博士, 教授。主要研究方向: 生态修复。E-mail: jyyang@bjfu.edu.cn

文章历史

收稿日期：2022-05-31
修回日期：2023-05-29
Contents              Abstract              Full text              Figures/Tables              PDF
大清河流域山丘区大兰小流域立地分类与评价
刘佳琪 1,2, 闫烨琛 1,3, 杨建英 1, 王美琪 1,4     
1. 北京林业大学水土保持学院, 100083, 北京;
2. 北京市凉水河管理处, 100069, 北京;
3. 天津市地质工程勘测设计院有限公司, 300191, 天津;
4. 中国林业出版社有限公司, 100009, 北京
收稿日期：2022-05-31; 修回日期：2023-05-29
项目名称：国家水体污染控制与治理科技重大专项"白洋淀-大清河流域水源涵养林结构优化与输水通道连通技术研究"（2018ZX07110001）
第一作者简介：刘佳琪(1997-), 女, 硕士研究生。主要研究方向: 生态修复。E-mail: 1748620425@qq.com
通信作者简介：杨建英(1965-), 女, 博士, 教授。主要研究方向: 生态修复。E-mail: jyyang@bjfu.edu.cn
摘要：为推进"十四五"规划对于白洋淀大清河流域综合治理的实施，以大清河流域上游的大兰小流域为研究对象，通过野外调查和室内试验，选取地形、土壤等8个立地因子，采用相关性分析、主成分分析和ArcGIS叠置分析等方法，筛选出影响立地类型划分的主导因子，划分并制作立地类型图；利用均方差与层次分析法相结合确定指标权重，利用克里金插值将单指标样点数据由点及面，经模糊隶属度对栅格数据标准化后，指标权重叠加形成立地质量等级图。结果表明：1）海拔、坡度、坡向和土壤类型为主导立地因子；2）大兰小流域共划分26种立地类型，以丘陵缓阳坡褐土立地类型为主，占16.37%；3）小流域内无"优"等级立地类型，"良"等级占50.47%，"中"等级占48.48%；"差"等级占1.05%。在"适地适树"原则下营造水源涵养林时，应重视立地类型划分和质量评价，针对不同类型和质量的立地选取适宜的造林树种及空间配置方案，提高林地生产力。
关键词：立地类型划分    立地质量评价    层次分析法    大清河流域    
Site classification and evaluation of Dalan small watershed in the hilly area of Daqing river basin
LIU Jiaqi 1,2, YAN Yechen 1,3, YANG Jianying 1, WANG Meiqi 1,4     
1. School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, 100083, Beijing, China;
2. The Management Division of Liangshui River, 100069, Beijing, China;
3. Tianjin Geological Engineering Investigation Institute, 300191, Tianjin, China;
4. China Forestry Publishing House, 100009, Beijing, China
Abstract: [Background] The Daqing river basin is an important component of the water resource security system in Xiong'an New Area and a key area for governance in the 14th Five-Year Plan. However, due to arid climate and severe soil erosion, the upstream of the basin has experienced flow interruption and frequent river dry-ups, resulting in low vegetation coverage and poor water conservation function. Therefore, comprehensive basin governance is urgently needed, with a focus on providing technical support for "appropriate tree species in appropriate areas" and "scientific forest management" to the upstream water conservation forests. [Methods] The present study was carried out in the Dalan small watershed located in the upper reaches of the Daqing river basin. Through field surveys and indoor experiments, eight site factors, including topography and soil, were obtained for research.By employing correlation analysis, principal component analysis, and ArcGIS overlay analysis, the primary factors that impacted the site type division were identified and site type maps were generated. The index weight was determined using the mean square deviation and analytic hierarchy process. Kriging interpolation was used to convert the sample point data into surface data, which was then standardized using the fuzzy membership method. The site quality grade map was generated by overlaying the index weight using raster calculator, and subsequently, reclassified and graded. [Results] 1) Elevation, slope, aspect and soil type are the dominant site factors. 2) Dalan small watershed is divided into 26 site types, and the site type of hilly gentle sunny slope cinnamon soil is the main one, accounting for 16.37%.3) There is no "excellent" site in the small watershed, with "good" site types accounting for 50.47% and "medium" site types accounting for 48.48%. The "poor" site type accounts for 1.05%. [Conclusions] When constructing water source conservation forests based on the principle of "suitable land and suitable trees, " attention should be paid to the classification and quality evaluation of the site types. For different types and qualities of sites, appropriate afforestation tree species and spatial allocation schemes should be selected to improve the productivity of forest land. This can provide theoretical guidance for the scientific afforestation of the relatively tree-poor regions in the Beijing-Tianjin-Hebei area in northern China.
Keywords: site type division    site quality evaluation    analytic hierarchy process    Daqing river basin    

大清河流域为雄安新区水资源保障体系的重要组成部分[1]。《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划(2021—2035年)》中提出“推进白洋淀综合治理，加强水源涵养林和水土保持工程建设”。“十四五”河北省建设京津冀生态环境支撑区规划中将大清河流域列为环京津生态过渡带，但该流域气候干旱，水土流失严重，导致上游断流、河流干涸、白洋淀干淀现象频发[2]。为此学者开展上游水源涵养林配置研究，提出封山育林、侧柏+荆条混交、侧柏+山杏混交、侧柏+刺槐混交及油松+刺槐混交5种适宜配置模式，一定程度保障了流域生态流量[3-4]。立地划分与质量评价是实现林木空间优化配置的前提[5]，对相似的水源涵养林立地条件进行归一划分，明确林木生长影响因子，针对不同立地下的林木生产潜力进行评价，可为因地制宜科学造林提供理论指导。目前学者多采用主导环境因子分类组合法[6]、多因子综合分类法[7]和植被因子分类法[8]对有林地进行立地类型划分，但针对北方少林地研究较少，且尚未建立ArcGIS空间数据库。大清河流域作为水资源保障区，通过合理的立地划分与评价，针对不同立地类型和质量等级因地制宜配置适宜的植物，保证林木健康生长同时极大发挥林木的生态效益，对水源涵养林的营造具有重要指导意义。笔者选取大清河流域上游山丘区的大兰小流域为研究区，将野外调查与ArcGIS相结合，筛选北方少林地立地划分与评价的指标，为我国北方京津冀植树造林提供理论指导。

1 研究区概况

大兰小流域位于河北省保定市易县(E 114°56′~115°4′、N 39°12′~39°17′)，总面积4 664.21 hm2，位于大清河上游山丘区，其北部支流中易水横穿大兰小流域(图 1)。属于温带季风气候带，年最高气温41 ℃，年最低气温-23 ℃，年平均降水量552~571 mm。海拔226~1 343 m，总体呈北高南低趋势，北部为中、低山区域，南部为丘陵区，坡度多＞25°；土壤以山地褐土为主，500 m以上阴坡有淋溶褐土分布，土壤厚度较薄，多为20 cm以下。阳坡土层厚度低于10 cm，植被覆盖度较低，植物以荆条(Vitex negundo var. heterophylla)为主，长势一般；阴坡植被覆盖度较高，主要乔木为油松(Pinus tabuliformis)、侧柏(Platycladus orientalis)、山杨(Populus davidiana)、五角槭(Acer pictum subsp. mono)、刺槐(Robinia pseudoacacia)等；灌木包括荆条、胡枝子(Lespedeza bicolor)、酸枣(Ziziphus jujuba var. spinosa)等；草本以菊科(Compositae)和禾本科(Gramineae)植物为主。

图 1 研究区分布图 Fig. 1 Distribution map of the study area
2 材料与方法 2.1 野外调查与数据收集

在大兰小流域范围内布设30个典型样地，对每个样地布设20 m×20 m乔木样方，经每木检尺获取树种、数量、树高及胸径数据，利用周边地区的树种相对生长方程计算山杨[9]、刺槐[10]、侧柏[11]和五角槭[12]的地上生物量，油松生物量计算参考LY/T 2260—2014《立木生物量模型及碳计量参数——油松》(表 1)；每个样地设置5个2 m×2 m灌木样方和1 m×1 m草本样方，记录样方内灌草的种类和数量，并测其鲜质量和干质量，从而获得灌草生物量，计算乔灌草总生物量；挖取样地土壤剖面，获取土层厚度；取0~20 cm层原状土，设置3次重复，实验测定土壤密度、土壤pH值和土壤有机质[13]。

表 1 乔木生物量计算模型 Tab. 1 Calculation model of arbor biomass

通过地理空间数据云获取30 m分辨率的数字高程模型(DEM)，利用ArcGIS空间分析提取海拔、坡度和坡向数据，由资源环境科学与数据中心获取土壤类型数据，掩膜提取得到研究区内土壤类型数据，并结合外业调查样点资料对以上数据进行逐一验证，精度达到100%。

2.2 主导立地因子筛选

初步选取海拔X1、坡度X2、坡向X3、土壤类型X4、土层厚度X5、土壤密度X6、土壤pH值X7、土壤有机质X8作为立地因子，除海拔、坡度、土层厚度、土壤密度和土壤pH值数量化因子外，需对坡向和土壤类型定量化处理：坡向根据经验公式[14]转换为编码，阴坡、阳坡和平地分别为1、0.3和1.5；土壤类型根据其生产力排序，棕壤土、褐土和石质土依次为3、2和1。利用SPSS软件对水源涵养林生物量X9与8个立地因子(X1~X8)进行皮尔逊相关性分析，筛选与乔灌草总生物量呈显著相关的立地因子进行主成分分析，根据分析结果确定主导立地因子。

2.3 立地类型划分

确定立地因子的分级标准，对主导立地因子分级并绘制单因子等级图，利用ArcGIS叠置分析功能对单因子分级图进行叠加，经众数滤波去除小斑块后，在属性表中添加“立地类型”字段，依据主导立地因子方差贡献率大小排序进行字段赋值，针对相邻立地类型相同的斑块，经要素融合处理后，得到大兰小流域立地类型矢量分布图。

2.4 立地质量评价

土壤化学性质是影响立地质量的重要因子[15]。笔者选取与研究区乔灌草总生物量呈显著相关的因子为评价因子，利用ArcGIS中普通克里金法对31个野外调查样点数据进行空间插值，获取大兰小流域的评价单因子图，因坡向与土壤类型为定性指标，经重分类进行量化处理后，利用模糊隶属度对评价因子的栅格数据进行标准化处理。采用均方差决策分析与层次分析法相结合计算指标的综合权重，通过栅格计算器对标准化后的指标图层进行权重叠加，并根据分级标准进行重分类，得到立地质量评价等级图。

2.4.1 均方差决策分析法

对立地指标Gj进行标准化得到量纲为1的指标值，计算经标准化处理后的立地指标随机变量均方差，再对均方差进行归一化处理，得到各立地指标的权重值。

$ \begin{gathered} z_{i j}=\frac{y_{i j}-y_j^{\min }}{y_j^{\max }-y_j^{\min }} ; \\ i=1, 2, \cdots, n ; j=1, 2, \cdots, m_{\circ} \end{gathered} $ (1)

式中：zij为标准化后的立地指标值；yij为单个立地指标值；yjmin为Gj指标的最小值；yjmax为Gj指标的最大值。

$ E\left(G_1\right)=\frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^n z_{i j} \text {; } $ (2)
$ \sigma\left(G_j\right)=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^n\left(z_{i j}-E\left(G_1\right)\right)^2} ; $ (3)

式中：E(G1)为随机变量的均值；σ(Gj)为Gj指标的均方差。

$ w_j=\frac{\sigma\left(G_j\right)}{\sum\limits_{j=1}^{\mathrm{m}} \sigma\left(G_j\right)} 。$ (4)

式中wj为Gj指标的权重系数。

2.4.2 层次分析法

构建层次分析结构，确定立地质量评价指标体系：准则层为地形(B1)和土壤(B2)；指标层为海拔(C1)、坡度(C2)、坡向(C3)、土壤类型(C4)、土层厚度(C5)、土壤pH(C6)、土壤有机质(C7)，采用专家打分法对每层中的指标重要性进行打分，构建A-B、B1-C、B2-C3个层次的判断矩阵，将准则层与指标层权重相结合，确定各指标层次分析法权重。

3 结果与分析 3.1 主导立地因子分析

经皮尔逊相关性分析(图 2)，筛选出与生物量指标X9显著相关的立地因子为海拔X1、坡向X2、土壤类型X3、坡度X4、土层厚度X5、土壤pH X7和土壤有机质X8(P<0.05)，后进行主成分分析，得到前4个主成分特征根＞1且累积贡献率达89.671%(>80%)，则可代表 8个指标的特征信息，因此确定大兰小流域的主导立地因子，依次为海拔、坡度、坡向和土壤类型。

**.在0.01水平(双侧)上显著相关；*.在0.05水平(双侧)上显著相关。 **: Significant correlation at 0.01 level (bilateral); *: significantly correlated at 0.05 level (bilateral). 图 2 立地因子相关性分析 Fig. 2 Correlation analysis of site factors

分析主导立地因子可知，大兰小流域中海拔以200~500 m为主，丘陵为分布最广的地貌类型，占55.61%；坡度以15°~35°为主，斜陡坡所占据的面积最广，为54.46%，急陡坡面积最少，为4.60%；坡向以阳坡为主，占63.44%；土壤类型以褐土为主，占80.04%。

3.2 立地类型划分

参考《中国森林立地分类》、GB-T 15772—2008《水土保持综合治理规划通则》和GB/T 17296—2009《中国土壤分类与代码表》中对于海拔、坡度、坡向和土壤类型的划分标准，并结合立地因子对植物生物量的影响程度及分布情况，对主导立地因子进行分级，划分标准见表 2。

表 2 主导立地因子的分级标准 Tab. 2 Grading standards of leading site factors

根据主导因子的主成分分析的方差贡献率，依次对立地类型以“海拔+坡度+坡向+土壤类型”命名，大兰小流域共划分出26种立地类型(图 2)，将划分结果与野外实测点矢量数据相叠加，在属性表中逐一验证每个样点2类数据对应度，其精度达100%。立地类型面积比例见表 3，大兰小流域中丘陵平缓阳坡褐土立地类型占面积最大，为762.93 hm2，占16.37%，其次是低山斜阳坡褐土，为670.23 hm2，占14.38%；中山平地棕壤和丘陵急陡阴坡石质土为分布较少，均＜0.10%。

图 3 立地类型图 Fig. 3 Site type map
表 3 立地类型划分 Tab. 3 Site type division
3.3 立地质量评价

通过均方差决策分析和层次分析法相结合得到大兰小流域评价指标的综合权重(表 4)，利用重分类工具将大兰小流域划分为优(≥0.70)、良(≥0.50~0.70)、中(≥0.30~0.50)、差(< 0.30)4种立地质量评价等级，并绘制小流域立地质量评价等级图(图 4)。

表 4 评价指标权重 Tab. 4 Weights of evaluation indexes
Ⅱ为良等级，Ⅲ为中等级，Ⅳ为差等级。 Ⅱ is good grade, Ⅲ is medium grade and Ⅳ is poor grade. 图 4 立地质量分布情况 Fig. 4 Distribution of site quality

经ArcGIS面积统计，大兰小流域的立地质量评价中无优等级立地，良、中和差等级立地分别占流域总面积的50.47%、48.48%和1.05%；面积分别为23.00、22.09和0.48 km2。各立地类型的立地质量分布如图 5所示，评价等级为良的区域主要分布于小流域南部，该等级下的立地类型分布情况为：丘陵斜阴坡褐土占大兰小流域总面积的18.85%、丘陵缓阳坡褐土占12.42%、丘陵斜阳坡褐土占11.85%；评价等级为中的区域主要分布于小流域中北部，低山斜阳坡褐土占11.66%、低山斜阴坡褐土占6.53%、中山斜阳坡棕壤占5.80%；等级为差Ⅳ的区域零星分布于小流域中东部，低山急陡阳坡褐土占0.44%、低山斜阳坡褐土占0.25%。

(a)区立地质量等级为“良”；(b)区立地质量等级为“中”；(c)区立地质量等级为“差”。 The site quality grade of area (a) is "good"; the site quality grade of area (b) is "medium"; the site quality grade of area (c) is "poor". 图 5 不同立地质量下的优势树种分布 Fig. 5 Distribution of dominant tree species under different site quality
4 讨论 4.1 主导因子筛选与立地划分

本研究以北方少林地为研究区，筛选出海拔、坡度、坡向和土壤类型为立地划分的重要指标，海拔作为影响流域内水源涵养植物生长与分布的首要因子，海拔的不同改变多种环境因子垂直分异情况[16]，进而影响物种地上生物量与多样性[17]，在保持地形、土壤类型和土层厚度等环境因子条件基本相同下，经皮尔逊相关性分析得到，海拔与生物量呈显著负相关，其原因在于高海拔下温度低，水热供应弱，生物量下降。根据立地质量分布结果，良等级主要分布于小流域南部及东部的中、低海拔的丘陵和低山区；差等级的立地类型主要分布于北部高海拔的中山区，此立地质量等级分布与海拔分布基本一致。坡度影响土壤养分和水分的再分配[18]，陡坡经降雨击溅和水流冲刷后易发生土壤养分流失，平、缓坡更有利于保持水土。本研究得出，立地质量等级为良主要位于平地或缓坡，等级为差皆位于斜陡坡和急陡坡[19]，坡度越小越适宜物种分布，且物种多样性越高。不同坡向下的光照、水分和温度等因素有明显差异，改变土壤间水热条件再分配，形成局部小气候，影响植物物种组成、分布和生物量[20]。笔者发现，立地质量等级为差的均为高陡山区的阳坡立地类型，所占面积仅为研究区0.99%，立地质量为良的丘陵缓阳坡褐土立地类型占12.42%，其原因在于海拔和坡度更大程度影响水热条件与土壤养分分配，弱化坡向对立地质量的影响，验证文章中主成分分析得到的因子贡献率海拔>坡度>坡向。不同的土壤类型下，土壤结构、质地和养分均有差异，从而影响土壤生产力，生产力越高，林木生物量越大[21]。因此，笔者筛选出海拔、坡度、坡向和土壤类型作为主导立地因子。

与传统的立地类型划分方法相比，利用实地调查与ArcGIS空间叠加相结合方法，可快速划分立地类型并获取各立地类型分布情况，提升对位，但划分精度受DEM底图精度限制，笔者利用GIS划分的立地类型面矢量数据与野外实测点矢量数据相结合，逐一验证后分类精度达100%，若开展小尺度研究，可采用无人机航拍获取高分辨率航测影像，提升立地类型划分精度。

4.2 立地质量评价

针对有林地的立地质量研究，多利用地位指数构建树木生长模型，评价林地生产力[22]；对无林地或者少林地研究，多采用层次分析法确定各立地指标权重[23]。鉴于本研究区多为灌草地和荒地，不宜采用地位指数法，为消除专家打分法的主观影响与客观赋权法中因过度依靠公式而偏离实际的情况，本文将层次分析法与均方差法相结合，得到指标综合权重。利用克里金插值法实现野外实测样点数据由点及面，采用模糊隶属度法对量化后的指标选取相应隶属函数进行标准化，经权重叠加形成评价等级图，可直观、精准掌握立地质量分布情况。

根据大兰小流域优势树种分布的调查结果(图 5)可知，立地质量为良等级区内优势种依次为刺槐、荆条、油松、杨树和侧柏；中等级区优势种为荆条、刺槐、油松、蒙古栎(Quercus mongolica)和侧柏；差等级区以荆条为主。由于大兰小流域良和中等级区达98.95%，适宜采用乔灌草相结合的恢复模式，根据王美琪[3]利用SWAT模型对本流域水源涵养林空间优化配置结果，可优先选取水源涵养能力最佳的油松+侧柏，搭配荆条、马唐(Digitaria sanguinalis)和狗尾草(Setaria viridis)混交模式；针对差等级区可采用马唐、艾蒿(Artemisia argyi)和牛筋草(Eleusine indica)草本混交方式进行恢复。

考虑到油松人工林易受到林分密度影响[24]，因此在水源涵养林营造过程中需保证合理林木栽植密度。由于本研究受立地因子种类和样本数量所限，为确保后期造林成效，可针对不同造林树种、各树种生态限制因素进行树种适宜区分布研究[25-26]，在立地质量与各树种适宜区分布基础上，考虑局地小气候、种间关系、树种适应环境的进化能力、社会经济和人为影响[27]，提升造林成活率和林木质量。

5 结论

笔者以白洋淀大清河流域上游山丘区大兰小流域为研究对象，经相关性分析和主成分分析，按贡献率筛选出海拔>坡度>坡向>土壤类型为主导立地因子，划分26种立地类型。根据立地质量评价得分划分优~差4种立地质量评价等级，立地质量得分为0.25~0.68；无优等级立地；良等级立地比例达50.47%，在研究区中分布最广，主要分布在海拔较低的平地或缓坡地区，适宜采用乔灌草结合的恢复模式；中等级的立地类型占48.48%，主要分布在坡度较陡的地区，植被恢复难度大，可采用灌草结合进行植被恢复；差等级立地占1.05%，仅分布于大兰小流域土质较差的石质土地区。建议采用草本恢复或自然恢复，同时在造林时应加大整地措施投入，改善立地条件。

6 参考文献
[1]
王凯霖. 雄安新区地下水资源和湿地的共同可持续研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2020: 12.
WANG Kailin. Research on commonjunctive sustainability of groundwater resources and wetlands in Xiongan New Area[D]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2020: 12.
[2]
夏军, 张永勇. 雄安新区建设水安全保障面临的问题与挑战[J]. 中国科学院院刊, 2017, 32(11): 1199.
XIA Jun, ZHANG Yongyong. Water resource and pollution safeguard for Xiong'an New Area construction and its sustainable development[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2017, 32(11): 1199.
[3]
王美琪. 大清河流域上游山丘区典型小流域水源涵养林优化配置研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2020: 4.
WANG Meiqi. Research on optimal allocation of water conservation forests in typical small watersheds in hilly regions of Daqing river basin[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2020: 4.
[4]
杨凝. 大清河上游山区典型小流域水源涵养功能评价及造林设计[D]. 北京: 北京林业大学, 2020: 48.
YANG Ning. Evaluation of water conservation function and afforestation design of typical small watershed in the upper reaches of Daqing river[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2020: 48.
[5]
雷相东, 符利勇, 李海奎, 等. 基于林分潜在生长量的立地质量评价方法与应用[J]. 林业科学, 2018, 54(12): 11.
LEI Xiangdong, FU Liyong, LI Haikui, et al. Methodology andapplications of site quality assessment based on potential mean annual increment[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2018, 54(12): 11.
[6]
任余艳, 韩易良, 刘朝霞, 等. 毛乌素沙地立地类型划分与抗逆树种筛选[J]. 干旱区资源与环境, 2021, 35(1): 6.
REN Yuyan, HAN Yiliang, LIU Chaoxia, et al. Classification of Mu Us sandy land stands and the election of resistant tree species[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2021, 35(1): 6.
[7]
张勇, 李土生, 潘江灵, 等. 连云港市云台山宜林荒山立地质量分类及评价[J]. 水土保持通报, 2014, 34(3): 171.
ZHANG Yong, LI Tusheng, PAN Jiangling, et al. Sitequality classification and assessment in barren hills for suitable afforestation in Yuntai Mountains of Lianyungang city[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2014, 34(3): 171.
[8]
殷有, 王萌, 刘明国, 等. 森林立地分类与评价研究[J]. 安徽农业科学, 2007, 35(19): 3.
YIN You, WANG Meng, LIU Mingguo, et al. Research onforest site classification and evaluation[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2007, 35(19): 3.
[9]
查同刚. 北京大兴杨树人工林生态系统碳平衡的研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2007: 45.
CHA Tonggang. Carbon balance of a poplar plantation ecosystemin Daxing, Beijing[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2007: 45.
[10]
王超, 毕君, 宋熙龙, 等. 太行山区刺槐林的生物量与碳汇量[J]. 中国农学通报, 2013, 29(4): 14.
WANG Chao, BI Jun, SONG Xilong, et al. The study on the biomass and carbon sink of Robinia pseudoacacia forest in Taihang Mountains[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2013, 29(4): 14.
[11]
张静菲. 妙峰山侧柏生物量模型研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2012: 40.
ZHANG Jingfei. Study on biomass model of P. orientalis in Miaofengshan[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2012: 40.
[12]
裴雅茹. 北京山地人工林生物量测定与模拟[D]. 北京: 北京林业大学, 2013: 32.
PEI Yaru. Biomass measurement and modeling of plantation in mountainous area in Beijing[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2013: 32.
[13]
李丹雄, 赵廷宁, 张艳, 等. 太行山北段东麓采石废弃地立地类型划分及评价[J]. 中国水土保持科学, 2015, 13(2): 6.
LI Danxiong, ZHAO Tingning, ZHANG Yan, et al. Site type classification and evaluation for abandoned quarry at the eastern foot of the northern section of Taihang Mountain[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2015, 13(2): 6.
[14]
刘创民, 李昌哲, 史敏华, 等. 多元统计分析在森林土壤肥力类型分辨中的应用[J]. 生态学报, 1996, 16(4): 444.
LIU Chuangmin, LI Changzhe, SHI Minhua, et al. Multivariate statistical analysis techniques applicated in differentiation of soil fertility[J]. Acta Ecologica Sinica, 1996, 16(4): 444.
[15]
郭艳荣, 刘洋, 吴保国. 福建省宜林地立地质量的分级与数量化评价[J]. 东北林业大学学报, 2014, 42(10): 54.
GUO Yanrong, LIU Yang, WU Baoguo. Evaluating dividing rank and quantification of site quality of suitable land for forest in Fujian province, China[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2014, 42(10): 54.
[16]
栗文瀚, 干珠扎布, 曹旭娟, 等. 海拔梯度对藏北高寒草地生产力和物种多样性的影响[J]. 草业学报, 2017, 26(9): 8.
LI Wenhan, H. Ganjurjav, CAO Xujuan, et al. Effects of altitude on plant productivity and species diversity in alpine meadows of northern Tibet[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2017, 26(9): 8.
[17]
李强, 何国兴, 刘志刚, 等. 东祁连山高寒草甸植被特征和生物多样性对生境的响应[J]. 草地学报, 2022, 30(1): 169.
LI Qiang, HE Guoxing, LIU Zhigang, et al. Responses of vegetation characteristics and biodiversity to habitat in alpine meadows in Eastern Oilian Mountains[J]. Acta Agrestia Sinica, 2022, 30(1): 169.
[18]
温佩颖, 金光泽. 地形对阔叶红松林物种多样性的影响[J]. 生态学报, 2019, 39(3): 945.
WEN Peiying, JIN Guangze. Effects of topography on species diversity in a typical mixed broadleaved-Korean pine forest[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(3): 945.
[19]
林丽, 代磊, 林泽北, 等. 黔中城市森林群落植物多样性及其与土壤理化性质的关系[J]. 生态环境学报, 2021, 30(11): 2130.
LIN Li, DAI Lei, LIN Zebei, et al. Plant diversity and its relationship with soil physicochemical properties of urban forest communities in central Guizhou[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2021, 30(11): 2130.
[20]
刘旻霞, 赵瑞东, 张灿, 等. 亚高寒草甸植物叶片生理指标对坡向的响应[J]. 应用生态学报, 2017, 28(9): 2863.
LIU Minxia, ZHAO Ruidong, ZHANG Can, et al. Responses of physiological parameters in plants on sub-alpine meadow to slope aspects[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(9): 2863.
[21]
成婧, 吴发启, 王健, 等. 渭北旱塬不同程度土壤侵蚀及生产力恢复试验[J]. 中国水土保持科学, 2013, 11(2): 19.
CHENG Jing, WU Faqi, WANG Jian, et al. Effects of soil erosion of different degrees on soil productivity and recovery in Weibei Dryland[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2013, 11(2): 19.
[22]
胡庭兴, 李贤伟, 杨祯禄. 立地质量综合评价及其应用的研究[J]. 四川农业大学学报, 1993(3): 397.
HU Tingxing, LI Xianwei, YANG Zhenlu. A method of site classfication and multiple evaluation for application[J]. Journal of Sichuan Agricultural University, 1993(3): 397.
[23]
骆汉, 赵廷宁, 谢永生. 华北东部高速公路边坡立地类型划分[J]. 林业科学, 2017, 53(1): 108.
LUO Han, ZHAO Tingning, XIE Yongsheng. Site classification of highway slopes in the East of North China[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2017, 53(1): 108.
[24]
张丽楠, 王得祥, 郝亚中, 等. 陕西宁东林业局华北落叶松人工林最适经营密度研究[J]. 西北林学院学报, 2013, 28(1): 146.
ZHANG Linan, WANG Dexiang, HAO Yazhong, et al. Optimal management density of Larix principis-rupprechtii plantations of Ningdong forestry bureau in Shaanxi province[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2013, 28(1): 146.
[25]
郭虹扬, 史明昌, 杨建英, 等. 白洋淀大清河流域油松精准适宜性空间分布[J]. 浙江农林大学学报, 2021, 38(6): 1100.
GUO Hongyang, SHI Mingchang, YANG Jianying, et al. Precise spatial distribution of suitability of Pinus tabulaeformis in Daqing River Basin, Baiyangdian[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2021, 38(6): 1100.
[26]
刘佳琪, 魏广阔, 史常青, 等. 基于MaxEnt模型的北方抗旱造林树种适宜区分布[J]. 北京林业大学学报, 2022, 44(7): 63.
LIU Jiaqi, WEI Guangkuo, SHI Changqing, et al. Suitable distribution area of drought-resistant afforestation tree species in north China based on MaxEnt model[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2022, 44(7): 63.
[27]
YANG X Q, KUSHWAHA S P S, SARAN S, et al. Maxent modeling for predicting the potential distribution of medicinal plant, Justicia adhatoda L. in Lesser Himalayan foothills[J]. Ecological Engineering, 2013, 51: 83.