印度黄檀适生性区划方法范文
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印度黄檀是一种喜光落叶大乔木，属于豆科蝶形花亚科。它起源于印度干旱地区，具有速生、耐旱和耐瘠薄等优良特性。一年生印度黄檀幼苗的树高可达3m，胸径可接近10cm。在印度的分布区域内其绝对最高温度39qc～49℃，绝对最低温度4oC～6oC，年降雨量760～4570mm。印度黄檀能在瘠薄、疏松或低盐土中生长，但在干硬的粘土中，容易受到病害，成活率低J。印度黄檀具有多种的用途。它的叶子可以作饲料和药材，主干可以被加工制成世界上名贵的红木家具。在印度，除了柚木之外，印度黄檀是最重要的栽培树种。由于它的速生、耐旱和耐瘠薄等优良特性，无论在印度还是美国都被认为是一种理想的城市和园林绿化树种引。
2印度黄檀适生陛区划方法的研究现状
树种的适生性区划是林业区划的一种表现形式。林业区划是指根据林业的特点，在研究有关自然、经济和技术条件的基础上，分析、评价林业生产的特点与潜力，按照地域分异的规律进行分区划片。中国在1950年以后，为了大力发展农业，提高农业的经济效益，借鉴前苏联的农业科学技术，开展了农业区划工作。当时林业区划从属于农业区划。随着国民经济的发展，国家对林产品的需求量越来越大，而由于受林业本身生长周期长、见效慢等特点以及中国复杂的地理环境的影响，合理的林业区划对降低林业生产的风险、提高林业工作的效率和质量具有重要的作用。
目前，常用的林业区划方法可分为与计算机结合的数量定量区划方法和基于地理信息系统技术的区划方法7．引。在树种适生性区划研究当中，用得比较多的数量定量区划方法为传统的聚类分析方法、主成分分析法、模糊数学法和灰色关联度法。基于地理信息系统技术的区划方法是利用ArcGIS或ArcView等软件的空间分析和制图功能，结合由数量定量方法所建立的数学模型进行区划。
树种的区域性试验为数学建模提供了基础数据。显然，区域性试验数据的正确性是保证区划结果正确的前提。因此，对树种区域性试验方法的研究是适生性区划研究的一个重要部分。
2．1印度黄檀的区域性试验研究
由于印度黄檀对环境的适应能力比较强，许多国外学者对其进行了深入的研究，其中大多数的研究都从微观的角度来分析印度黄檀的生理特征，而对印度黄檀的区域性研究较少。国内对印度黄檀的专项研究仅见于中国林业科学研究院资源昆虫研究所对印度黄檀木材解剖构造及物理力学和化学性质的初步研究’加J，而对其区域性试验和适生性区划尚未见报道。印度黄檀的区域性研究主要体现在不同试验方法下印度黄檀与其它树种在适生性方面的比较研究。
IanHUNTER在印度的卡纳塔克邦对一年生的印度黄檀、赤桉和大桉幼苗分别做了4种不同的灌溉水平和9种不同的施肥量的研究。最后发现充足的水分和N肥量是印度黄檀快速生长的关键因素。PSMINHAS等用咸水和正常的沟渠水分别对印度黄檀和埃及树胶进行灌溉，得出咸水灌溉使得印度黄檀的生长量比用灌溉时少了53％。BSINGHandGSINGH在焦特布尔对4个月生的印度黄檀的繁殖苗做了5种不同灌溉水平的试验，证明了水分是影响印度黄檀生长的关键因子¨。由于印度黄檀属于喜光树种，在一定的水肥条件下，它的存活率跟种植密度大致成反比的关系。
在印度黄檀的区域性试验中，许多学者主要考虑了水分、土壤性质和种植密度的问题，而忽视了温度因子。在同一气候类型的区域内，由于地形起伏造成局部温度的差异也反映在同种植物生长的差异性上。
在印度黄檀的区域性试验中，应该重点考虑温度、水分、土壤性质和种植密度与生长量、保存率和结实率的关系，并对这些因素做出详细的数据记录，为适生数学建模提供准确的数据。
2．2数量定量区划方法
从2O世纪80年代末开始，数量定量的区划方法应用到林业区划当中，逐步取代传统的带有很大主观臆断性的林业区划方法’。康志雄等应用谱系图聚类分析方法，划分了长江流域以南的杨梅适生性分布区。谱系图聚类分析方法应用简单，但最大的缺点是聚类图不直观，而由星座图聚类分析方法得出的聚类图的效果显然是比较好的。陈建新等运用了主成分分析方法，突出了广东秃杉区划中贡献率较大的因子和优化了各因子在区划中的综合贡献率，取得了良好的区划效果。主成分分析法对多个变量起降维的作用，减少了计算量，但存在丢失有效信息的现象，并且不同统计软件下的主成分分析结果有一定的差别。
在区划过程中，有些个体是介于两个或两个以上的类别之间，带有模糊性。利用模糊数学进行区划更加符合实际。朱斌等对安徽省栽培苹果的生态气候条件进行了模糊聚类分析，初步划出了安徽苹果经济栽培南线引。宋于洋等将层次分析法和模糊数学综合评价法相结合，对新疆天然甜型葡萄酒原料种植区域进行了区划研究，得出了各个地区的适生性评分¨。模糊函数在确定适生性阀值水平时带有主观性，结合其它方法可以提高区划的准确度。
从系统论的角度看，林业生产系统是一个典型的本征灰色系统。树种适生性区划可以用灰色系统理论和方法来解决。张志刚等运用灰色关联度法分析了l0个杂种棉后代在不同生态点的主要农艺及经济现状进行了分析。为了更加客观地进行分类，李宝根在福建省森林景观资源等级区划中，先用灰色关联度法确定各因子的关联度值，再用聚类分析法进行分类，取得了满意的效果。灰色关联度法的计算比模糊数学法要简单，但是容易丢失区域间的边界信息。
利用数量定量方法进行区划，主成分分析法和聚类分析法忽略了引种地与种源产地之间的关系，模糊数学方法虽然较为合理，但计算量比较大。灰色关联度法相对模糊数学方法来说，虽然计算要简单，效果相似，但是与其它数量定量区划方法一样，模型需要大量的原始数据，并且区划结果难以保持区块的空间连续性和行政界线的完整性。
2．3基于地理信息系统技术的区划方法
应用地理信息系统技术进行树种适生性的区划，是目前比较流行的林业区划方法。相对于数量定量方法而言，它具有节省大量外业和内业的工作量以及制图效果好等优点。地理信息系统技术的区划一般先确定区划需要考虑的环境因子，利用DEM图、行政区划图等生成数据底图，再通过数量定量的方法建立各因子对区划的综合评价模型，得出各因子的评分，通过空间叠加分析生成区划图。
朱琳等采用模糊数学的综合评判方法，计算出各要素的隶属度，建立了单因子栅格图层。张超等先用逐步聚类的方法对福建永安县森林资源进行了预分类，然后用ArcGIS得出了以林班和以村为单位的永安市林业区划图引。数量定量方法得出的区划图往往忽视了地域之间的连续性。数量定量的方法与ArcGIS软件结合，能较好地保留地域间的连续性和快速有效地取得区划结果。数学模型是地理信息系统技术进行区划的基础。
ArcGIS在区划中的一个突出特点是可以通过空间插值的方法，根据已知点的数值来生成一些未知点的值J。姚圣贤等在樱桃气候的区划中运用ArcGIS的三角网距离加权平均法对光、温和水三要素进行内插J。为了达到空间插值的目的，在ArcGIS中建立环境因子数据库，利用现有的数据建立一个函数关系式，使这个关系式最大限度地逼近已知空间点的数据，通过ArcGIS的空间分析功能求出某一环境因子或综合的环境因子在某个地区的空间分布规律。ArcGIS的空间插值和分析功能节省了区划工作中大量的外业工作，提高了区划的精度。
3存在的问题及发展方向
印度黄檀是一种抗旱、抗瘠薄的喜光树种。在热带或亚热带地区，水分和土壤性质对其生长起重要的作用。许多研究针对其生长状况与水分、土壤肥力和种植密度之间的关系进行研究。对于区域性试验来说，目前的研究还不能全面反映综合的环境因子对印度黄檀生长状况的影响。
传统的林业区划方法与统计软件和分类绘图软件相结合，大大减少了计算量和提高了制图的效率。其应用简单、数量关系明确等优点仍然使它广泛应用于林业区划工作当中。但是，传统的林业区划方法需要大量的外业数据，而中国地形复杂多样，很多山头地块的数据难以从气象台站或外业调查中获取，区划图精度较低，效果粗糙，只能勉强满足大尺度范围内的区划要求。
利用地理信息系统技术进行区划，克服了传统林业区划中的缺陷，既节省了大量的外业工作，又提高了区划图的精度和效果。基于地理信息系统技术的区划结果，其准确性与选择的数学模型有很大的关系。数学模型的建立只是根据某一时段的环境值建立的，而且区划的效果也因不同的数学模型而有所差异。因此，如何选择和建立合适的数学模型以及如何开发出一个相对通用的区划系统必然是以后研究的方向。
在印度黄檀的适生性区划中，根据研究区域地形和气候的复杂性，可以把整个研究区域分成若干小区，实行分区建模，克服用一个模型推算整个区域环境因子空间分布情况的缺陷，提高区划的精度。
论文关键词：印度黄檀适生性区划区域性试验
论文摘要：印度黄檀适生性区划方法的研究结果表明，相对于数量定量区划方法而言，基于地理信息系统技术的区划方法具有减少内业和外业的工作量，较好地保持区划区域空间的连续性，提高区划的精度且出图效果好等优点。同时指出，如何选择和建立合适的数学模型以及开发一个相对通用的区划系统必然是以后研究的方向。区域性试验为适生性区划中的数学建模提供了基础数据，是适生性区划研究的一个重要部分。
