基于森林潜在生产力评价模型的林地分等及应用.pdf

No.3FORESTRESOURCESMANAGEMENT第3期June2023林业资源管理2023年6 月基于森林潜在生产力评价模型的林地分等及应用华伟平1,3,武健伟，于丽瑶,王雅楠，吴承祯1 3,庄崇洋,池上评4,江希钿（1.福建农林大学林学院，福州350 0 0 2；2.国家林业和草原局林草调查规划院，北京1 0 0 7 1 4；3.武夷学院生态与资源工程学院，福建武夷山35430 0；4福建省林业勘察设计院，福州350 0 0 1）摘要：林地是重要的林业生产资料，科学合理地划分林地等级，能够真实、全面地反映林地的质量差异，为政府宏观调控林地市场和加强林地管理提供决策依据。以标准林分蓄积量为森林潜在生长力评价要素，划分林地质量等级，构建与林地质量分等指标有关的森林潜在生产力评价模型，采用LM一UGO法估算参数，选用相关系数、均方差、残差平方和、卡方检验评价模型拟合优度，并以武夷山市和武夷山国家公园森林资源为案例开展林地质量分等应用。结果表明：1）建立的森林潜在生产力评价模型，相关系数0.9 6 6、均方差1.7 2 6、残差平方和2 8 6.0 9 5、卡方检验33.8 9 8，确定的年均气温、年均降水量、腐殖质层厚度、土层厚度、坡度、坡位等6 个林地分等指标因子的权重分别为0.0 8，0.2 2，0.2 7，0.2 6，0.1 0，0.0 7。2）依据连年生长量和平均生长量，确定林地质量分等的基准年龄为2 0 a。3）武夷山市和武夷山国家公园林地质量等级以3，4等级占比较大，1 等级最少，林地潜在生长水平处于中等水平；各等级面积占比与海拔（地貌）关系显著，呈幂函数或多项式关系。构建与林地质量分等指标有关的森林潜在生产力评价模型，可以避免层次分析法、灰色关联分析法等经典决策分析方法确定指标因子权重的主观性问题。关键词：林地质量评价；林地等级；森林潜在生产力；评价模型；武夷山市；武夷山国家公园中图分类号：F326.2文献标识码：A又文章编号：1 0 0 2-6 6 2 2(2 0 2 3)0 3-0 0 2 9-0 9D0I:10.13466/ki.lyzygl.2023.03.005Forestland Grading Based on Forest PotentialProductivity Evaluation Model and Its ApplicationHUA Weiping3,WU Jianwei?,YU Liyao*,WANG Yanan,WU Chengzhen3,ZHUANG Chongyang,CHI Shangping,JIANG Xidian(1.College of Forestry,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou,Fujian 350002,China;2.Academy of Forest Inventory andPlanning,National Forestry and Grassland Administration,Bejing 100714,China;3.College of Ecology and Resource Engineering,WuyiUniversity,Wuyishan,Fujian 354300,China;4.Fujian Forestry Survey and Design Institute,Fuzhou,Fujian 350001,China)Abstract:Forestland is anessentialresourcefor forestry production.Scientific and reasonableclassification of forestland1 gradesscanaccurately and comprehensively reflect differences in forestland收稿日期：2 0 2 3-0 3-0 9；修回日期：2 0 2 3-0 5-0 4基金项目：福建省生态产业绿色技术重点实验室（武夷学院）开放课题“森林资源资产评估技术创新与价格体系构建及应用”（WYKF-EICT2021-4）；大学生创新训练项目“气候变化下武夷山国家公园乔木林价值动态预测”（S202210397048)作者简介：华伟平（1 9 8 8），福建龙岩人，讲师，博士研究生，主要从事森林可持续经营与评价研究。Email;511391056 通讯作者：江希钿（1 9 58），福建宁德人，教授，博士生导师，主要从事森林资源经营管理及资产评估研究。Email:fjxd 30第3期林业资源管理quality,providing a decision-making basis for government macro-control of the forestland market andstrengthening forestland management.Taking standard stand volume as an evaluation element of forestpotential growth power,we divided forestland quality grades and developed a forest potential productivityevaluation model related to forestland quality grading indicators.We estimated parameters using theLM-UGO method,evaluated model fiting goodness with fitting correlation coefficient,mean square error,sum of squares of residuals,and Chi-square test,and applied forestland quality grading to the forestresources in Wuyishan City and Wuyishan National Park as case studies.The results showed:1)Theestablished forest potential productivity evaluation model had a correlation coefficient of 0.966,a meansquare error of 1.726,a sum of squares of residuals of 286.095,and a Chi-square test value of33.898.The weights of six forestland grading index factors including average annual temperature,averageannual rainfall,thickness of humus layer,thickness of soil layer,slope,and slope position were 0.08,0.22,0.27,0.26,0.10,and 0.07 respectively.2)Based on the annual growth amount and averagegrowth rate,the benchmark age for forestland quality grading was determined to be 20 years.3)InWuyishan City and Wuyishan National Park,the proportions of grades 3 and 4 in forestland quality wererelatively large,the proportion of grade 5 was 9.43%,grade 1 was the smallest,and the potential growthlevel of forestland was at a medium level.The area proportion of each grade was significantly related toaltitude(topography),exhibiting a power function or polynomial relationship.Developing a forest potentialproductivity evaluation model related to forestland quality grading indicators can avoid the subjectivityproblem of determining index factor weights by classical decision analysis methods such as the analytichierarchy process and grey relational analysis method.Key words:forestland quality evaluation;forestland grading;forest potential productivity;evaluationmodel;Wuyishan City;Wuyishan National Park林地是重要的林业生产资料，具有资源和资产双重属性。科学合理地划分林地质量等级可以为林地市场交易提供参考，为政府宏观调控林地市场和加强林地管理提供决策依据，有助于促进林地资源合理配置和流转，提高林地利用效率。在世界范围，对土地的评价研究已有半个多世纪的历史，其理论和方法已渐趋成熟，研究成果的应用也日趋广泛 1-3。国外早期的土地评价研究主要是从林地征税发展起来的，如法国财政部1 9 34年提出的农地评价条例，美国1 9 33年提出的斯托利指数分等（StorieIndexRating）和康乃尔评价系统（Cornell System），德国在2 0 世纪30 年代为水土保持而提出的土地指数分等，都是世界上比较全面的土地综合评价系统 4。1 9 7 6 年，联合国粮农组织（FAO）发表的土地评价纲要是针对特定土地利用方式的土地适宜性和适宜程度做出评定的土地评价方案，现已被许多国家采用。此后，土地评价进一步朝综合方向发展，从土地的生态条件、财政与经济分析、社会条件等方面开展土地质量综合评价 5-7 在我国，2 0 世纪8 0 年代主要是针对林业的长周期性，以及区位和立地因子对林地级差地租的影响，对林地地租问题进行定性分析。我国对林地分等定级的研究主要是林地立地类型的划分 8-1 ，划LO-11分林地立地类型时，主要考虑的因子为林地立地质量的光照、降水、坡度、土层厚度、土壤微生态等 1 2-1 6 ,运用数量化方法将各因子定量化，根据定量分析结果划分林地的立地类型 1 7-2 0 。近十年来，虽然我国一直在开展林业土地评价 2 1】，但与农用土地评价和城镇用地评价相比，仍属薄弱领域。林地质量等级划分能真实、全面地反映林地的质量差异，不仅能反映林地的林学质量，还能帮助发现林业生产实践中的具体问题，指导森林经营管理，促进森林的可持续发展 2 。林地质量等级划分31华伟平等：基于森林潜在生产力评价模型的林地分等及应用第3期是林地地价评估和地籍管理的一项重要基础工作。目前，我国已有农业用地分等定级，城镇土地分等定级也基本成熟，而林地分等的指标体系、技术方法以及在定级的基础上评估地价等问题都有待研究解决。武夷山地处中亚热带地区，属典型的丹霞地貌，地形地势高、起伏变化大，特别是武夷山国家公园海拔高差大、人为干扰少，气候、地形等质量差异较明显，为林地区位等级研究提供了宝贵的地位优势。基于此，本研究从林地质量的基本涵义出发，提出基于森林潜在生产力评价模型的林地等级划分方法，以武夷山市和武夷山国家公园林地资源为例开展应用研究，形成新的林地质量分等方法，为林地定级、政府公示价格体系建设、国家战略储备林建设、全民所有自然资源资产经济价值核算等提供技术支撑。1研究数据以武夷山市和武夷山国家公园为研究区（图1），收集研究区及周边地区4期（1 9 9 8 年、2 0 0 3年、2 0 0 8 年、2013年）人工阔叶树种（组）的林分因子（林分调查因子和林分质量因子，表1），共计1 8 3个固定样地。林分调查因子，包括优势树种（组）、起源、平均年龄、平均胸径、平均树高、林分蓄积量等；林地质量因子包括土层厚度、腐殖层厚度、气象数据、地形地貌等。优势树种（组）主要为木荷（Schima superba）、烤树（Castanopsis fargesi）、拟赤杨（Alniphyllumfor-tunei）、青冈（Quercusglauca）、米储（Castanopsissclerophylla）、枫香（Liquidambarformosana）、苦楷（C a s t a n o p s i s s c l e r o p h y l l a）、栎类（Quercus L.）、香樟（C i n n a mo mu m c a mp h o r a）、闽楠（Phoebe bournei）、石栎(Lithocarpus glaber）、樟木(Cinnamomum longepanicula-tum）、山杜英（Elaeocarpus sylvestris）等人工硬阔叶树。利用ArcCIS10.2工具箱从分辨率为1 5m15m的数字高程模型（DigitalElevationModel,DEM）中提取样地和小班的海拔、坡向、坡位、坡度等地形地貌数据；结合经纬度和高程数据，用ClimateAP气候模型获取年均气温、年均降水量等气象数据。同时收集了武夷山市和武夷山国家公园的所有小班数据，包括林分调查因子和林地质量因子，共6 56 6 9 个小班。117200E117300E117400E117500E11800E118100E118200ENN.0.0.87N.0.082图例武夷山市武夷山国家公园0.4.59182736km117200E117300E117400E117500E11800E118100E118200E图1武夷山市和武夷山国家公园界线和范围示意图Fig.1 Schematic diagram of the boundary and scope inWuyishan City and Wuyishan National Park表1 森林潜在生产力评价模型的林分因子统计值Tab.1 Statistical values of stand factors in the forest potentialproductivity evaluation model因子最大值最小值平均值土层厚度/cm250081腐殖层厚度/cm50010坡度/（）75029年均气温/241321年均降水量/mm22022551128海拔/m17300589平均年龄/a85431平均蓄积量/（m/hm）46511052研究方法2.1森林潜在生产力评价模型构建及求解林地质量是某一立地上既定森林或其他植被类型的潜在生产力 2 3,评价方法主要有以林分条件平均高为指标的地位级法，以基准年龄时的优势木平均高为指标的地位指数法，以基准胸径时的优势木平均高为指标的立地形法 2 4-2 7 。但在林业生产实践中，小班资源数据库中并无优势木平均高，林分条件平均高也常受间伐的影响而发生变化。蓄积量是森林资源资产清查中最常见的林分调查因子，蓄积生长量与林地特性有直接的关系 2 8 ，能为经济社会效益评价提供直接依据，适用于林业生产实践。因此，本研究以蓄积量为林地质量评价的指32第3期林业资源管理标，通过建立基于蓄积量的森林潜在生产力评价模型，划分林地等级。对于同一森林类型，森林连年蓄积生长量可用式(1）表示。当林分年龄（T)固定为某一年龄时，森林蓄积潜在生产力（aMPPmax）与林分密度指数(SDI)有关 1 7 。SDI与林分密度有关,Reineke29认为具有完满立木度且平均胸径(D)相同的同龄纯林具有相同的林分最大立木株数（N），而与T和立地无关。根据该理论，通过建立完满林分的N与D之间的关系模型，确定林分标准蓄积量 30 ，相关计算如(1)一(3)式所示MPP(SDI,T)=Ma(Tn+1,SDI,1）M,(T,SDI,)(1)SDI=N (D/D。)*(2)NM。MN。(3）max式中：8 MPP为森林连年蓄积生长量；T为林分年龄;SDI为林分密度指数；M为森林潜在生产力评价模型;N为林分最大立木株数;D为平均胸径;D。为林分潜在胸径;k为模型参数;Mmax为最大蓄积量；N。为现实林分立木株数；M。为现实林分蓄积量；n为预估年数,n=1,2,3.。森林潜在生产力评价模型（fM），是以林分生长模型为基础的一个或一组数学模型，它描述了林木生长与林分状态和立地条件的关系，用于估计或模拟林分在各种特定条件下的生长发育过程。建立森林潜在生产力评价模型的目的是确定基准年龄时的林分蓄积量。而选择合适的生长方程是建立森林潜在生产力评价模型的重要基础。理论上，一个理想的生长方程要满足适应性强、准确度高，以及方程参数有一定生物学意义等要求。分析目前常用的生长方程，理查德方程 31 基本能满足上述要求且在森林生长收获建模中被广泛应用。本研究以理查德方程为基础，构建森林潜在生产力评价模型，计算公式如（4）式所示mM=ax(Zb,x,)1-exp(-K T)+8=1(4)式中：M为林分蓄积量;,b,K,c为模型参数;T为林分年龄；m为指标个数；8 为模型误差项；x,为影响林分蓄积量的第j个林分质量因子；b，为第j个林分质量因子（x）的权重，限定Zb,=1且b,取值范围为 0,1 。森林潜在生产力评价模型参数求解过程中，以满足b，=1 为约束条件，本次采用麦夸特法与通用全局优化相结合的算法（LevenbergM a r q u a r d t+Universal Global Optimization,LM-UCO)求解 b,值及模型的其他参数。LM-UGO法具有强大的寻求最优解和容错的优点，最大的特点是不需要给出初始值即可得到最优结果 32-3。最小二乘法是从某个初始点开始，在一个搜索方向上进行一维搜索，当找到接受点后，再调整搜索方向进行新的一维搜索，直至收敛于极小值。LM-UGO法则不需进行一维搜索,即不进行搜索方向的调整。2.2林地分等方法构建林地分等指标体系，以人工阔叶树种（组）为基准树种，建立与分等指标体系有关的森林潜在生产力评价模型，确定评价指标权重，采用加权求和法计算每个评价单元（小班）的林地分等指数，以基准年龄时的林分蓄积为林地分等指数，按等距间隔法将林地质量划分为5个等级S.=M,W.A.n(5)式中：S为林地分等指数;M，为基准树种在基准年龄且林地分等因素分值为1 0 0 时的单位面积蓄积量；W，为分等指标权重；A，为第i个分等指标因子分值；n为分等指标因子个数。基准树种应选取生态与经济价值最佳且具有代表性的树种，其他树种可以通过以经济价值为系数进行调整得到对应的分等指数。本研究采用阔叶树作为基准树种是因为其分布范围广、适用性强、面积较大、属于普遍种植和天然分布的树种组。2.3分等指标及等级确定分等指标包括年均气温、年均降水量、腐殖质层厚度、土层厚度、坡度、坡位、地貌（海拔）、土壤类型、坡向、质地、母岩母质。在林地分等中，依据数据的可获取情况可将分等指标分为必选指标和备选指标。其中，必选指标包括年均气温、年均降水33华伟平等：基评价模型的林地分等及应用第3期量、腐殖质层厚度、土层厚度、坡度、坡位和地貌（海拔），备选指标包括土壤类型、坡向、质地和母岩母质。林地分等因素中，既有定性因子，又有定量因子。为便于林地评价，采用百分制划分指标等级并赋值（表2），参考自然资源分等定级通则，用加权指数法计算每个评价单元总分值。表2林地分等因素指标分值Tab.2 Score values for forestland grading factor indicators指标分值年均气温/年均降水量/mm腐殖质层厚度/cm土层厚度/cm坡度(）坡位地貌9018.020005.080.06.0平地、全坡平原7016.018.0160020006.016.0谷、下丘陵5014.016.01.2001 6002.05.040.080.016.026.0中低山3012.014.0800120026.036.0上中山1012.08002.0100）、2 等级（8 0 Sa100）、3等级（6 0 Sa80）、4等级（40S60）、5等级(Sa40)。3研究结果与分析3.1森林潜在生产力评价模型分析利用1 stOpt(FirstOptimization）软件，选择必选因子作为模型自变量，经LM一UCO法计算得到阔叶树样地潜在生长力评价模型自变量权重（式6），拟合相关系数（R）为0.9 6 6，均方差（RMSE）为1.726，残差平方和（SSE）为2 8 6.0 9 5，卡方检验(Chi-Square)为33.8 9 8M=1.53(0.08x+0.22x+0.27xg+0.26x4+0.10 s+0.07 x 1 2 1-exp(.06 T)1.49(6)式中：x1，x 分别表示年均气温、年均降水量、腐殖质层厚度、土层厚度、坡度、坡位；M表示不同林分年龄（T）下每公顷林分蓄积量。从式（6）可知，年均降水量、腐殖质层厚度、土层厚度3个指标因子对阔叶树蓄积量生长影响较大，其权重均超过0.2，腐殖质层厚度的权重（0.2 7）最大，其次是土层厚度（0.2 6）；坡度、年均气温、坡位3个指标因子对蓄积生长影响较小，其权重均小于0.1，影响最小的为坡位；各林地分等指标因子相加等于1，且均在0，1 范围内，符合限定条件，可用作林地分等指标因子分值的测算。用未参与建模的31 块样地数据进行检验，RMSE为1.8 9 4，SSE为347.2 8 4。从建模和检验结果可以看出，模型拟合精度较高，可用于森林潜在生长力评价。3.2基准年龄的确定基于森林潜在生产力评价模型的林分分等需要确定基准年龄；根据森林潜在生产力评价模型计算连年生长量Z（T)和平均生长量（T），绘制曲线图（图2），再根据Z（T）和（T）的值确定基准年龄。653251015202530354045年龄/a(a)Sd=2534第3 期林业资源管理1615141312/斗11109876543251015202530354045年龄/a(b)Sd=502520叫/斗1510551015202530 354045年龄/a(c)S:=7540r353025201510551015202530354045年龄/a(d)Sd=100Z(T)0(T)图2不同林地分等指数时的连年生长量和平均生长量曲线Fig.2 Annual growth amount and average growth curve in differentforestlandgrade indices当林地分等各指标因子分别取2 5，50，7 5，100分时，林分蓄积量的Z(T）和（T)在年龄上的变化规律相似;在2 0 a前,Z(T)大于(T)；在2 0 a后，Z（T)小于Q（T），且慢慢趋于0，这种现象符合林木蓄积生长的一般规律。因此，本次将林分年龄20a作为基准年龄。3.3基于潜在生长力的林地质量等级划分利用建立的森林潜在生产力评价模型，计算研究区6 56 6 9 个小班的潜在生长蓄积量，并按等距间隔法将林地质量划分为5个等级。从林地分等结果（图3）可得出，各等级个数分别为1 等级7 2 5个、2等级32 8 7 个、3等级2 56 8 7 个、4等级32 0 1 4个、5等级32 8 7 个。各等级面积占比如图4所示，从图4可以看出，3，4等级面积较大，5等级面积次之，1等级面积最少，这说明研究区林地质量等级以3，4等级为主，林地潜在生长水平处于中等水平。117200E117300E117400E117500E11800E118100E118200EN.0.0.8NN.0.0.8图例吸级级级纸N.0.0SoLzN.0.0SoLz5等级0.4.5.9182736km117200E1179300E 117400E117500E11800E118100E 118200E图3武夷山市和武夷山国家公园林地分等结果Fig.3 Results of forestland grading in Wuyishan City andWuyishan National Park3.4分行政等级划分结果本研究中，林地分等行政区域包括建阳区、邵武市、光泽县、武夷山市等4个县（市、区）（表3），其中光泽县3个乡镇，建阳区2 个乡镇，邵武市仅有1个乡镇，武夷山市9 个乡镇。除光泽县、建阳区麻沙镇、邵武市水北镇无1 等级外，其他乡镇均分布有各等级的林地，建阳区以3，4等级为主，武夷山市也以3,4等级为主，光泽县和邵武市以4等级居多。而建阳区、邵武市、光泽县所涉及的6 个乡镇均在武夷山国家公园范围内，林地等级以3，4等级为主，特别是4等级居多，造成这种结果的主要原因可能是该区域海拔较高35华伟平等：基于力评价模型的林地分等及应用第3期表3大不同行政区各等级面积占比Tab.3 Proportion of area by various grades within different administrative regions%面积占比县（市、区)乡镇1等级2等级3等级4等级5等级光泽县弯凤乡2.25716.70869.73611.299司前乡0.0081.65962.16636.167寨里镇0.85224.91659.80714.425建阳区黄坑镇0.0311.13151.43844.8432.556麻沙镇0.00018.66867.51813.814邵武市水北镇2.54169.49127.969武夷山市崇安街道0.0271.39334.08063.1041.397岚谷乡0.0040.4719.19384.7825.549吴屯乡0.0381.23820.21471.7366.774五夫镇0.3662.67051.83442.3522.778武夷街道0.7875.86841.26546.9345.146新丰街道0.2920.79947.29847.5394.072洋庄乡0.0530.55212.36371.38515.647星村镇0.1500.53145.68241.17312.464兴田镇0.7052.95135.40247.69013.2523.5分地貌等级划分结果研究区有平地、丘陵、低山、中山等4种地貌类型，对应的海拔高度分别为0 2 0 0,2 0 0 50 0,50 0 1000,10003500m。为了便于绘制各等级在不同海拔上面积占比变化趋势图，以海拔（地貌）中间值为横坐标、面积占比为纵坐标绘制散点图(图4)。2.01%0.35%9.43%5等级34.73%4等级3等级2等级53.47%-1等级图4各林分等级面积占比Fig.4 Proportional area of each forest stand grade各等级面积占比与地貌存在较明显的变化规律，其中1，2 等级随着地貌提升，面积占比减少，3等级在中山地貌面积占比有回升；总体上，1,2,3等级在平地、丘陵等地貌类型面积占比较多，整体呈幂函数关系，相关系数均高于0.8 50 0;4等级随地貌的面积占比变化趋势为在平地和丘陵之间，先迅速增加，7 0 0 m后，低山地貌面积占比开始缓慢下降，整体呈现多项式关系，相关系数为0.8 56 0;5等级随地貌的提升面积占比呈增加趋势，占比从3.82%增加到1 9.2 9%，增幅为40 5.6 6%，整体呈现为幂函数关系，相关系数达0.9 8 36。4.003.503.00%/早J=36348x-2.0242.50R2=0.99962.001.501.000.500.00100200300400500600700800海拔/m(a)1等级16.00T14.0012.00J-2386.9x:1.1910.50R20.92428.006.00福4.0 02.000.0010040070010001300160019002200海拔/m(b)2等级36第3期林业资源管理60.0055.0050.00J=156.62x-0.24345.50R2=0.8541240.00335.00画30.0025.0020.00100400700100013001600 19002200海拔/m(c)3等级80.00元70.00%/早理60.0050.50J=-3E-05x2+0.73x+24.321R2=0.856040.0030.0020.00L10040070010001300160019002200海拔/m(d)4等级25.0020.00J=0.2951x0.5456R2-0.983615.0010.50福5.000.00100300 5007009001100130015001700190021002300海拔/m(e)5等级一实际值一理论值图5各等级随海拔（地貌）变化的面积占比变化Fig.5 Changes in the area proportions of eachgrades with altitude(topography)4讨论林地质量是某一立地上既定森林或其他植被类型的潜在生产力 2 3,评价方法有地位级法、地位指数法、立地形法，相关研究表明这些方法在评价林地质量时存在一些缺点，如地位指数在林业生产实践中通常难以被测定或观察 34。当前,越来越多学者采用林分蓄积量进行林地质量评价 2 8.35，此方法不仅适用于人工纯林，也适用混交异龄林。虽然已有学者采用立地形法开展林地质量评价 36 ，但是还需通过建立与林分年龄有关的导向曲线（或林分高生长模型）来确定林地质量。因此，本研究结合林业生产实践，以林分蓄积量为林地质量评价因子，通过构建以蓄积量为因变量的森林潜在生产力评价模型，进行林地分等方法研究。林地分等是综合分析各类影响林地资源质量的因素，通过揭示其质量差异划分等级的一项地籍管理方法，其评价等级通常用一定数值表达。林地质量评价常选用的影响因子包括地貌、海拔、坡位、坡度、土壤类型、土壤微生态、腐殖质层厚度、年平均气温、年降雨量、年日照辐射等，可归纳为地形因子、土壤因子、气象因子3大类。本研究基于自然资源分等定级通则和前人的研究成果(8-1.1，结合林业生产实践，将林地分等因素分为必选指标和备选指标,构建了与林地分等因素有关的森林潜在生产力评价模型，通过模型计算，确定年均气温、年均降水量、腐殖质层厚度、土层厚度、坡度、坡位6 个林地分等指标因子的权重，分别为0.0 8，0.2 2,0.2 7，0.26,0.10,0.07,这与李清顺等 2 0 建立的立地形指数与立地质量评价主导因子回归模型中的系数（均低于0.2 7)较相似。与层次分析法、灰色关联分析法进行林地分等（或定级）【8-1 1,2】相比，采用基于森林潜在生产力评价模型进行林地分等，避免了确定林地质量等级评价因素权重的主观性等问题以武夷山市和武夷山国家公园为例，开展基于森林潜在生产力评价模型的林地分等方法和应用研究。研究结果表明，林地等级主要以3,4等级为主，其中建阳区、邵武市、光泽县等国家公园范围内以4等级为居多，林地潜在生长水平处于中等水平，各等级与海拔（地貌）呈幂函数或多项式关系（相关系数大于0.8 541】，这与杨志格【1 0 、王霞等 37 建立的基准地价较优模型相似。这是因为基准地价模型的自变量一般选取与林地分等有关的指标要素，如土层厚度、腐殖层厚度、坡度、坡位、集材距离、运输距离等，这些要素又是林地分等指标因素，同时林地分等活动也是基准地价建立的前期必备工作。5结论以人工阔叶树为基准树种,构建与林地分等有关的森林潜在生产力评价模型，采用林分最大立木株数（N)与胸径(D)之间的关系模型确定林分标准蓄积量，利用LM一UGO法估算森林潜在生产力评价模型参数，相关系数0.9 6 6、均方差1.7 2 6、残差平方和2 8 6.0 9 5、卡方检验33.8 9 8，建立的森林潜在生产力评价模型拟合精度较高，可以解决层次分析法、灰色关联分析法经典决策分析方法确定指标因素权重的主观性问题。以武夷山及其国家公园为例，开展37华伟平等：基评价模型的林地分等及应用第3期基于森林潜在生产力评价模型的林地分等应用，研究表明，林地等级面积占比与现状地类分布关系不明显，而与林地等级呈幂函数或多项式关系。参考文献：1 Green R N,Marshall P L,Klinka K.Estimating site index of Douglas-fir Pseudotsuga menziesii(Mirb.)Franco J from ecological variablesin southwestern British ColumbiaJ.Forests,1989,35(1):50-63.2 Batho A,Oscar G.De Perthuis and the origins of site index:A his-torical note J.FBMIS,2006,1:1-10.3 Skovsgaard J P,Vanclay J K.Forest site productivity:A review of theevolution of dendrometric concepts for even-aged stands J.Forestry,2008,81(1):13-31.4解晓昕.龙口市集体农用地定级与基准地价评估及其影响因素研究 D.泰安：山东农业大学，2 0 2 2.5 David M.Incorporating biological information in local land-use 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