丽水市莲都区公益林等级评价

温雅婷李领寰曾岳明余树全

（1浙江农林大学林业与生物技术学院浙江临安311300；2国家林业局华东林业调查规划设计院浙江杭州310019；3浙江省丽水市莲都区林业局323000）

公益林是指生态状况极为脆弱或生态区位极为重要，对生物多样性保护、生态安全、生态平衡及经济社会可持续发展具有重要作用的森林资源，是以提供公益性、社会性产品或服务为主的森林[1]。在当下自然资源枯竭、生态环境日益恶化的背景下，森林的公益效能被充分体现出来，林业在生态环境建设中的主体地位得到确认。公益林的建设成为改善生态环境的重要组成部分，公益林建设也成为林业建设的重要工程。

随着公益林建设规模的不断扩大，科学评价公益林等级，建立公益林建设的检测和评价系统非常紧迫。通过公益林等级评价，对展现现有公益林的具体差异和存在问题具有重要的现实意义，可以指导实现科学的经营管理，更好地发挥生态和社会效益[2、3]。国外对公益林等级划分的研究较少，国内的研究有温伟庆[3]、蔡重[4]、赵惠勋[5]、沈烈英[6]等，但由于公益林等级的影响因素较多，指标选择性广，仅靠理论或经验筛选，主观性比较大，因此其评价的有效性、指标相关性及可操作性研究不足。另外，公益林给环境、经济带来的生态效益也需要准确评估。因此，公益林质量评价很难形成一套科学合理、广泛统一、可操作性强的评定系统。

本研究利用“3S”技术和两期森林资源二类调查数据，从森林质量和经营管理两方面选取22项具体评价指标，应用因子分析法，对丽水市莲都区151个行政村的公益林开展等级评价研究，从而为该区公益林分类管理、补偿、经营提供理论依据与科学指导。

1 研究区概况

丽水市莲都区位于浙江省西南部，瓯江中游，地处东经 119°32′～120°08′，北纬28°06′～28°44′。莲都区现有公益林面积102.85万亩，其中国家级公益林11.60万亩，省级公益林面积91.25万亩，分别占公益林总面积的11.28%、88.72%。莲都区公益林结构与生态系统服务功能空间分布格局研究数据显示，莲都区公益林森林类型多样，主要由松林、杉木林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和竹林构成，其中以松林为主，占45.69%；林龄结构上仍以中、幼龄林为主，占55.49%。

2 数据来源

本研究涉及的数据主要来源于2008年和2017年丽水市莲都区森林资源二类调查数据；此外，选取2015年10月13日Landsat8 OLI遥感影像使用“像元二分法”[7]提取植被覆盖度信息，利用Fragstats软件计算景观格局指数。利用数据包络分析（DEA）对公益林经营管理投资、管理输入和蓄积、覆盖度等输出内容进行综合分析，其中公益林管理成效通过两期二类调查数据比较获得。

3 研究方法

3.1 评价指标体系的构建

结合区域公益林特征及地方经济条件，根据已有的研究成果，从森林生产力、结构、健康、森林服务功能等因素选择包含既能反映森林资源数量、质量的指标，又能体现林业社会性（服务功能）的指标，同时指标选择依据可行性、可比性、相对独立性、总体性、代表性、具体性等原则[8、9]。本研究主要从森林质量和经营管理两方面对公益林质量进行评价分析，指标如下：

森林质量评价指标有：

（1）森林资源质量：包括树种结构（D1）、郁闭度（D2）、森林起源（D3）、平均胸径（D4）、单位蓄积量（D5）和林龄结构（D6）等 6个评价指标；

（2）森林景观质量：包括植被覆盖度（D7）、高覆盖度区最大斑块占景观面积比例指数（D8）、高覆盖度区斑块平均大小指数（D9）和高覆盖度区邻近斑块平均最近距离（D10）等4个评价指标；

（3）森林健康质量：包括病虫害等级（D11）、火灾等级（D12）和森林健康度（D13）等3个评价指标；

（4）立地因子质量：包括坡度（D14）、坡位（D15）和土层厚度（D16）等3个评价指标。

经营管理评价指标有：

（1）森林经营管理属性：包括事权等级（D17）和区位重要性（D18）2个评价指标；

（2）森林管理成效：包括蓄积动态变化（D19）、病虫害动态分析（D20）和火灾动态分析（D21）等3个评价指标；

（3）森林管理投资效率：公益林投资效益（D22），通过数据包络分析（DEA）获得。

3.2 评价指标等级划分

（1）树种结构（D1）：一般而言，混交林的稳定性高于纯林，异龄林的稳定性高于同龄林，阔叶林的生态效益好于针叶林。研究中将树种结构以阔叶林、针阔混交林、针叶林、毛竹林、灌木林进行分类，分别赋值为10、8、6、4、2；

（2）郁闭度（D2）：林分郁闭度的高低，体现了森林的生物量水平，能够反映整体质量的好坏；

（3）森林起源（D3）：把生态公益林分为天然林和人工林两种类型，天然林在树种结构和物种多样性等方面都较人工林有更好的生态效益，因而评价中将天然林和人工林分别赋值为10、5；

（4）平均胸径（D4）：平均胸径是林分生产力的具体表现，指标值越大越好；

（5）单位蓄积量（D5）：单位面积活立木蓄积量是反映林分质量的重要指标，指标值越大，表明现状森林资源越丰富，林分生产力越高；

（6）林龄结构（D6）：分为幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林5个龄组，分别赋值为 2、10、8、6、4；

（7）植被覆盖度（D7）：使用Landsat遥感影像反演获得，是反映地表植被覆盖程度和生态环境状况的重要参数，指标值越大越好；

（8）高植被覆盖度区最大斑块占景观面积比例指数（LPI，D8）：指植被覆盖度大于 75%区域中的最大斑块占据整个景观面积的比例，指标值越大越好；

（9）高植被覆盖度区斑块平均面积指数（MPS，D9）：指植被覆盖度大于 75%区域中斑块的总面积除以该类型的斑块数目，反映了景观的整体性，指标值越大越好；

（10）高植被覆盖度区邻近斑块平均最近距离（MNN，D10）：反映斑块离散程度，其值越大，说明同类型斑块间相隔距离越远，分布较离散，指标值越小越好；

（11）病虫害等级（D11）：林木受各种病害的严重程度，分为无、轻、中、重4个等级。一般质量较好的森林生态系统对灾害的抵抗能力较强，分别赋值为10、7.5、4.5、2；

（12）火灾等级（D12）：林木遭受火灾危害的严重程度，分为无、轻、中、重4个等级，分别赋值为10、7.5、4.5、2；

（13）森林健康度（D13）：根据林木的生长发育、外观表象特征及受灾情况综合评定森林健康状况，分为健康、亚健康、中健康、不健康4个等级，分别赋值为10、7.5、5、2；

（14）坡度（D14）：坡度对林地的水土流失有影响，一般在自然状态下，坡度越陡，雨水流动越快，水流对土壤的冲刷越严重，水土流失就越严重。坡度越小，水土流失减缓，土壤较为深厚，利于林木的生长，林分质量越好；

（15）坡位（D15）：分脊、上、中、下、谷、平地及全坡7个坡位。将坡位划分为5个等级，山谷下部为I级，中部和全坡为II级，上部为Ⅲ级，山脊为IV级，分别赋值为10、7.5、4.5、2；

（16）土层厚度（D16）：森林土壤是森林生长发育中最重要的生态因子，是森林生态系统发生、发展、演替的基础，土层的厚度直接影响林木的生长速度；

（17）事权等级（D17）：公益林按事权等级划分为国家公益林、省级公益林、市级公益林、县级公益林和地方公益林 5类，分别赋值为10、8、6、4、2；

（18）区位重要性（D18）：以小班到自然保护区、湿地保护区、森林公园、重要景区以及区域主要交通干道的距离，来确定林地区位重要性，距离越近，重要性越高；

（19）蓄积动态变化（D19）：以前后两期二类调查数据为参考，计算单位面积蓄积变化值；

（20）病虫害动态分析（D20）：以莲都区近五年年病虫害统计数据为基础，以村为单位，合计发生面积，并求得每亩发生率；

（21）火灾动态分析（D21）：以莲都区近五年火灾统计数据为基础，以村为单位，合计发生面积，并求得每亩发生率；

（22）经营投资效率（D22）：基于经营管理投入与公益林质量产出数据，通过DEA分析得到相应的公益林经营投资效率。

3.3 数据处理与分析方法

3.3.1 因子分析

因子分析（Factor Analysis , FA）本质是研究相关矩阵中各要素的相互关系，将具有杂乱关系的变量转变成数量较少的几个综合因子，提取原有指标中绝大部分的信息，并使用因子得分对样本给出相应的评价和排序。该方法适合研究森林等级评价各指标间的相关性，可据此结合专业经验，更合理地构建指标体系。

在SPSS中将标准化后的原始数据进行因子分析，形成标准化矩阵，求出标准化矩阵的特征值并计算其贡献率；依据因子累计贡献率确定公共因子的个数；利用最大方差法求得因子载荷矩阵，从而确定每个公因子的含义；最终建立因子得分函数。

3.3.2 数据包络分析（DEA）

数据包络分析（DEA, Data Envelopment Analysis）是一种非参数方法，用来评估包含多投入多产出的同类决策单元（Decision Making Units，DMU）之间的相对效率。

项目研究中公益林经营管理投资绩效采用该方法，通过分析影响公益林经营效果的因素，从中提取出相关的投入指标和产出指标，并通过查找数据或计算，得到需要的投入、产出指标的相关数据。在此基础之上，通过DEA方法构建符合实际情况的基本模型，将公益林经营管理投入（资金、人力投入等）与公益林质量产出（蓄积、生物量、生态效益等）带入模型中进行数据包络分析，得到公益林经营投资效率，从而对公益林经营管理进行评价与分析。

4 结果与分析

4.1 因子提取

利用因子分析法对所选的22个指标进行分析。因子分析显示，KMO值为0.674，Bartlett球形度检验Sig值＜0.01，适合做因子分析。通过SPSS19.0软件对上述22个指标进行因子分析，根据累积贡献率确定主成分个数，从而得出公共因子的特征值、贡献率、累计贡献率和权重系数，如表1所示，前10个因子的累积贡献率为81.28%，说明这10个公共因子可以反映样本的大部分信息，作为综合变量来评价森林资源质量情况是可行的。

表1 公共因子旋转特征值及因子贡献率

4.2 因子分析模型及综合得分

通过因子分析得到参评指标的因子旋转载荷矩阵、因子得分系数矩阵，利用各个指标的标准化后的数值和权重系数值计算各行政村因子得分情况。基于下列公式计算得到该行政村公益林质量与管理综合得分（F）。

其中， 为第i个公因子特征向量值，为第i个公因子的因子得分，F为公益林质量与管理综合得分。

如表2所示，参与评价的151个行政村所获得的综合得分平均值为0.000，最大值为1.133，最小值为-0.856，标准差为0.353。最高值为市白云林场的丽阳坑林区，综合得分为1.133；最低值为太平乡的巨溪村，得分为-0.856。

以平均数±标准差为评定等级划分的标准，将151个参与评价的行政村分为4类，分别为“高”（F＞0.366）、“中高”（0＜F≤0.366）、“中低”（-0.366＜F≤0）、“低”（F≤-0.366）。

表2 公益林等级评价公因子得分、综合得分及评定等级统计表（局部）

表3 公益林等级评定乡镇（街道）统计表

如表3所示，151个行政村中，公益林评定为“中高”“中低”两个等级共有 112个村，占总数的 74.17%。公益林等级评定为“高”的行政村共18个，公益林等级评定为“中高”的行政村共58个，公益林等级评定为“中低”的行政村共54个，公益林等级评定为“低”的行政村共21个。

5 讨论

（1）以往关于公益林监测与评价体系的研究多以县或县级以上单位为评价单位，而本研究以行政村为评价单位，使得评价结果更为细致、精准，对区域公益林管理工作的指导性更强。

（2）以往的研究多以公益林的森林质量，如林分组成、蓄积、立地条件等为评价标准，本研究则通过引入经济学中常用的 DEA分析，将公益林经营管理投入（资金、人力投入等）与公益林质量产出（蓄积、生物量、生态效益等）进行综合分析，得到公益林经营投资效率，进而从森林质量评价和森林管理两个方面建立公益林等级评价体系，对今后公益林实行分级经营、分类管理及补偿提供科学依据。

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