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1印度黃檀的簡介

印度黃檀是一種喜光落葉大喬木，屬于豆科蝶形花亞科。它起源于印度干旱地區，具有速生、耐旱和耐瘠薄等優良特性。一年生印度黃檀幼苗的樹高可達3m，胸徑可接近10cm。在印度的分布區域內其絕對最高溫度39qc～49℃，絕對最低溫度4oC～6oC，年降雨量760～4570mm。印度黃檀能在瘠薄、疏松或低鹽土中生長，但在干硬的粘土中，容易受到病害，成活率低J。印度黃檀具有多種的用途。它的葉子可以作飼料和藥材，主干可以被加工制成世界上名貴的紅木家具。在印度，除了柚木之外，印度黃檀是最重要的栽培樹種。由于它的速生、耐旱和耐瘠薄等優良特性，無論在印度還是美國都被認為是一種理想的城市和園林綠化樹種引。

2印度黃檀適生陛區劃方法的研究現狀

樹種的適生性區劃是林業區劃的一種表現形式。林業區劃是指根據林業的特點，在研究有關自然、經濟和技術條件的基礎上，分析、評價林業生產的特點與潛力，按照地域分異的規律進行分區劃片。中國在1950年以后，為了大力發展農業，提高農業的經濟效益，借鑒前蘇聯的農業科學技術，開展了農業區劃工作。當時林業區劃從屬于農業區劃。隨著國民經濟的發展，國家對林產品的需求量越來越大，而由于受林業本身生長周期長、見效慢等特點以及中國復雜的地理環境的影響，合理的林業區劃對降低林業生產的風險、提高林業工作的效率和質量具有重要的作用。

目前，常用的林業區劃方法可分為與計算機結合的數量定量區劃方法和基于地理信息系統技術的區劃方法7．引。在樹種適生性區劃研究當中，用得比較多的數量定量區劃方法為傳統的聚類分析方法、主成分分析法、模糊數學法和灰色關聯度法。基于地理信息系統技術的區劃方法是利用ArcGIS或ArcView等軟件的空間分析和制圖功能，結合由數量定量方法所建立的數學模型進行區劃。

樹種的區域性試驗為數學建模提供了基礎數據。顯然，區域性試驗數據的正確性是保證區劃結果正確的前提。因此，對樹種區域性試驗方法的研究是適生性區劃研究的一個重要部分。

2．1印度黃檀的區域性試驗研究

由于印度黃檀對環境的適應能力比較強，許多國外學者對其進行了深入的研究，其中大多數的研究都從微觀的角度來分析印度黃檀的生理特征，而對印度黃檀的區域性研究較少。國內對印度黃檀的專項研究僅見于中國林業科學研究院資源昆蟲研究所對印度黃檀木材解剖構造及物理力學和化學性質的初步研究’加J，而對其區域性試驗和適生性區劃尚未見報道。印度黃檀的區域性研究主要體現在不同試驗方法下印度黃檀與其它樹種在適生性方面的比較研究。

IanHUNTER在印度的卡納塔克邦對一年生的印度黃檀、赤桉和大桉幼苗分別做了4種不同的灌溉水平和9種不同的施肥量的研究。最后發現充足的水分和N肥量是印度黃檀快速生長的關鍵因素。PSMINHAS等用咸水和正常的溝渠水分別對印度黃檀和埃及樹膠進行灌溉，得出咸水灌溉使得印度黃檀的生長量比用灌溉時少了53％。BSINGHandGSINGH在焦特布爾對4個月生的印度黃檀的繁殖苗做了5種不同灌溉水平的試驗，證明了水分是影響印度黃檀生長的關鍵因子¨。由于印度黃檀屬于喜光樹種，在一定的水肥條件下，它的存活率跟種植密度大致成反比的關系。

在印度黃檀的區域性試驗中，許多學者主要考慮了水分、土壤性質和種植密度的問題，而忽視了溫度因子。在同一氣候類型的區域內，由于地形起伏造成局部溫度的差異也反映在同種植物生長的差異性上。

在印度黃檀的區域性試驗中，應該重點考慮溫度、水分、土壤性質和種植密度與生長量、保存率和結實率的關系，并對這些因素做出詳細的數據記錄，為適生數學建模提供準確的數據。

2．2數量定量區劃方法

從2O世紀80年代末開始，數量定量的區劃方法應用到林業區劃當中，逐步取代傳統的帶有很大主觀臆斷性的林業區劃方法’。康志雄等應用譜系圖聚類分析方法，劃分了長江流域以南的楊梅適生性分布區。譜系圖聚類分析方法應用簡單，但最大的缺點是聚類圖不直觀，而由星座圖聚類分析方法得出的聚類圖的效果顯然是比較好的。陳建新等運用了主成分分析方法，突出了廣東禿杉區劃中貢獻率較大的因子和優化了各因子在區劃中的綜合貢獻率，取得了良好的區劃效果。主成分分析法對多個變量起降維的作用，減少了計算量，但存在丟失有效信息的現象，并且不同統計軟件下的主成分分析結果有一定的差別。

在區劃過程中，有些個體是介于兩個或兩個以上的類別之間，帶有模糊性。利用模糊數學進行區劃更加符合實際。朱斌等對安徽省栽培蘋果的生態氣候條件進行了模糊聚類分析，初步劃出了安徽蘋果經濟栽培南線引。宋于洋等將層次分析法和模糊數學綜合評價法相結合，對新疆天然甜型葡萄酒原料種植區域進行了區劃研究，得出了各個地區的適生性評分¨。模糊函數在確定適生性閥值水平時帶有主觀性，結合其它方法可以提高區劃的準確度。

從系統論的角度看，林業生產系統是一個典型的本征灰色系統。樹種適生性區劃可以用灰色系統理論和方法來解決。張志剛等運用灰色關聯度法分析了l0個雜種棉后代在不同生態點的主要農藝及經濟現狀進行了分析。為了更加客觀地進行分類，李寶根在福建省森林景觀資源等級區劃中，先用灰色關聯度法確定各因子的關聯度值，再用聚類分析法進行分類，取得了滿意的效果。灰色關聯度法的計算比模糊數學法要簡單，但是容易丟失區域間的邊界信息。

利用數量定量方法進行區劃，主成分分析法和聚類分析法忽略了引種地與種源產地之間的關系，模糊數學方法雖然較為合理，但計算量比較大。灰色關聯度法相對模糊數學方法來說，雖然計算要簡單，效果相似，但是與其它數量定量區劃方法一樣，模型需要大量的原始數據，并且區劃結果難以保持區塊的空間連續性和行政界線的完整性。

2．3基于地理信息系統技術的區劃方法

應用地理信息系統技術進行樹種適生性的區劃，是目前比較流行的林業區劃方法。相對于數量定量方法而言，它具有節省大量外業和內業的工作量以及制圖效果好等優點。地理信息系統技術的區劃一般先確定區劃需要考慮的環境因子，利用DEM圖、行政區劃圖等生成數據底圖，再通過數量定量的方法建立各因子對區劃的綜合評價模型，得出各因子的評分，通過空間疊加分析生成區劃圖。

朱琳等采用模糊數學的綜合評判方法，計算出各要素的隸屬度，建立了單因子柵格圖層。張超等先用逐步聚類的方法對福建永安縣森林資源進行了預分類，然后用ArcGIS得出了以林班和以村為單位的永安市林業區劃圖引。數量定量方法得出的區劃圖往往忽視了地域之間的連續性。數量定量的方法與ArcGIS軟件結合，能較好地保留地域間的連續性和快速有效地取得區劃結果。數學模型是地理信息系統技術進行區劃的基礎。

ArcGIS在區劃中的一個突出特點是可以通過空間插值的方法，根據已知點的數值來生成一些未知點的值J。姚圣賢等在櫻桃氣候的區劃中運用ArcGIS的三角網距離加權平均法對光、溫和水三要素進行內插J。為了達到空間插值的目的，在ArcGIS中建立環境因子數據庫，利用現有的數據建立一個函數關系式，使這個關系式最大限度地逼近已知空間點的數據，通過ArcGIS的空間分析功能求出某一環境因子或綜合的環境因子在某個地區的空間分布規律。ArcGIS的空間插值和分析功能節省了區劃工作中大量的外業工作，提高了區劃的精度。

3存在的問題及發展方向

印度黃檀是一種抗旱、抗瘠薄的喜光樹種。在熱帶或亞熱帶地區，水分和土壤性質對其生長起重要的作用。許多研究針對其生長狀況與水分、土壤肥力和種植密度之間的關系進行研究。對于區域性試驗來說，目前的研究還不能全面反映綜合的環境因子對印度黃檀生長狀況的影響。

傳統的林業區劃方法與統計軟件和分類繪圖軟件相結合，大大減少了計算量和提高了制圖的效率。其應用簡單、數量關系明確等優點仍然使它廣泛應用于林業區劃工作當中。但是，傳統的林業區劃方法需要大量的外業數據，而中國地形復雜多樣，很多山頭地塊的數據難以從氣象臺站或外業調查中獲取，區劃圖精度較低，效果粗糙，只能勉強滿足大尺度范圍內的區劃要求。

利用地理信息系統技術進行區劃，克服了傳統林業區劃中的缺陷，既節省了大量的外業工作，又提高了區劃圖的精度和效果。基于地理信息系統技術的區劃結果，其準確性與選擇的數學模型有很大的關系。數學模型的建立只是根據某一時段的環境值建立的，而且區劃的效果也因不同的數學模型而有所差異。因此，如何選擇和建立合適的數學模型以及如何開發出一個相對通用的區劃系統必然是以后研究的方向。

在印度黃檀的適生性區劃中，根據研究區域地形和氣候的復雜性，可以把整個研究區域分成若干小區，實行分區建模，克服用一個模型推算整個區域環境因子空間分布情況的缺陷，提高區劃的精度。

論文關鍵詞：印度黃檀適生性區劃區域性試驗

論文摘要：印度黃檀適生性區劃方法的研究結果表明，相對于數量定量區劃方法而言，基于地理信息系統技術的區劃方法具有減少內業和外業的工作量，較好地保持區劃區域空間的連續性，提高區劃的精度且出圖效果好等優點。同時指出，如何選擇和建立合適的數學模型以及開發一個相對通用的區劃系統必然是以后研究的方向。區域性試驗為適生性區劃中的數學建模提供了基礎數據，是適生性區劃研究的一個重要部分。