戴云山黄山松群落近自然度评价

陈远丽, 旷开金, 尤添革, 刘金福, 路春燕, 林芳芳, 林柳璇

(1.生态与资源统计福建省高校重点实验室，福建 福州 350002；2.福建农林大学计算机与信息学院，福建 福州 350002；3.福建农林大学海峡自然保护区研究中心，福建 福州 350002；4.福建江夏学院金融学院,福建 福州 350002)

森林作为地球上最重要的陆地生态系统类型之一，为人类的生产和生活提供各种产品和服务[1-3].近年来，随着社会和经济的发展，人类活动干扰加剧，森林生态系统遭到严重破坏.我国森林生态系统25%严重退化，现存森林植被处于不同程度的退化状态[4-6].森林生态系统修复问题受到广泛关注.候湖平等[7]应用GIS技术分析徐州城北矿区生态景观修复；姜长龙等[8]以吉林省湾沟林业局森林生态修复工程为例，阐述了实施森林生态修复工程的必要性.森林的现实植被群落与原生群落之间的植被特征、土壤特征差异研究是修复退化森林生态系统的主要依据，可见，森林的自然性评价尤为重要.

森林近自然度反映现实森林类型与地带性原始顶级森林类型的差异程度，是反映森林质量和生态状况的一项重要指标[9-10].森林近自然度评价是在被评价植被群落邻近位置寻找一个几乎未受到人类干扰、仍处于天然状况的植被群落，比较现实植被群落与天然植被的差异及相似性.然而随着人类对自然的开发与利用，理想参照系几乎无处可寻[11-13].因此，近自然度评价多是以各林分内指标的最优值为标准，得出不同林地类型的相对自然度值.赵中华等[14]以甘肃小陇山为例，从树种组成、林分结构、树种多样性、林分活力和干扰程度等5个方面建立评价指标，采用层次分析法计算该区自然度并进行精度验证.胡丽秋等[15]基于样地调查评价永安市洪田村森林类型及森林自然度与经营度.郭廷栋等[16]采用层次分析法建立延安市城郊侧柏纯林及混交林的近自然度评价指标体系，计算各林分类型的近自然度综合指数.这些方法普遍容易受到主观因素影响，评价结果存在一定偏差.

模糊综合评判法即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价，具有结果清晰、系统性强的特点，能较好解决模糊、难以量化的问题[17-18].本文将熵值法与模糊综合评判法相结合，对戴云山黄山松群落近自然度进行综合评判，为保护区管理与决策提供依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

戴云山自然保护区位于福建省德化县境内，包含赤水、雷峰、南埕、桂阳、上涌、大铭6个乡镇，总面积134.724 km2.地理位置：118°5′22″—118°20′15″E，25°38′07″—25°43′40″N.保护区属亚热带季风气候，温凉适中，四季分明，平均海拔700～1 500 m.主要保护对象为东南沿海典型的山地森林生态系统，重点保护对象是中国大陆东南沿海分布最南端、面积最大、保存最完好的原生性黄山松群落，对福州、泉州乃至周边地区具有涵养水源、保持水土、净化空气等功能，具有极其重要的生态战略地位[19-20].

1.2 样地设置与调查

于2015年采用网格布点法对戴云山自然保护区(118°10′—118°27′E，25°65′—25°72′N)进行样地设置与调查，以550 m间距将工作地图分割成等间距网格，若横纵坐标交点在黄山松小班内，则在该位置设置样地(图1)，共设置25.82 m×25.82 m的正方形样地86个，总面积约为5.7 hm2.用GPS和罗盘仪记录每个样地的经纬度和海拔、坡度和坡向.每个样地4个角点分别设置北、东、南、西4个方向，每个方向上设置4 m×4 m小样方，每个小样方内设置1 m×1 m草本样方，样地中心埋设水泥桩.记录样地内DBH>5 cm的乔木名称、冠幅、冠下高、生活力状况，并按顺时针挂牌、编号.测定小样方内幼树(H>30 cm,DBH<5 cm)的名称、高度、胸径，并编号.调查树轮生枝数、灌木种类、相对盖度、株数和平均高度，以及草本样方内草本种类、盖度、株数和平均高度.

1.3 土壤调查及测试

在每个样地内随机选取3个样点，用环刀按0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm挖取土壤剖面，所取土样装入对应标记的采样袋内，带回实验室测定.土壤测定指标及方法见表1，每个土壤样品测试3次，取平均值.

表1 土壤测定指标及方法Table 1 Soil indicators and test methods

1.4 评价指标计算

根据样地调查得到不同群落的物种数，计算各物种Shannon-winener多样性指数指数(H)、Simpson指数(D)及Pielou均匀度指数(E).其中：

H=-∑PilnPi

(1)

(2)

E=-∑PilnPilnS

(3)

式中，Pi代表第i个物种的个体数占群落中总个体数的比例，S为样方内的物种总数.

1.5 评价指标筛选

表2 敏感度等级划分Table 2 Classification of sensitivity levels

主要采用敏感性分析法[21]，应用变异系数CV确定各指标敏感度(表2).从反映群落特征的20个指标中筛选出戴云山自然保护区自然度评价指标.

1.6 模糊综合评判法

模糊综合评判法是基于模糊数学，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，利用多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价，对多因素、多层次复杂问题的评判效果较好，且模型简单，容易掌握.模糊综合评判的模型和步骤[22]表示如下.

(1)确定评价因素和评价等级:设U={u1，u2，…，um}为刻画被评价对象的m种因素(评价指标)；V={v1，v2，…，vn}为刻画每一因素所处的状态的n种决断(评价等级).

(2)确定权重向量:各评价因素被赋予一个权重系数，这些权重系数所组成的向量即为权重向量，则ui对应的权重向量为Ai=(ai1,ai2,…,aij,…,aim),U对应的权重向量为A=(a1,a2,…,ai,…,an).

(3)通过单因素模糊评价获得评价矩阵:若Ui中的因素uij对评语集V中第1个元素的隶属度为rj1，则uij的评价向量Rij=(rj1,rj2,…,rjn)，可得单因素评价矩阵为

Ri=Ri1

Ri2

⋮

Rim=r11r12…r1n

r21r22…r2n

⋮⋮⋮⋮

rm1rm2…rmn

(4)建立模糊综合评价模型:所对应的权重向量Ai=(ai1,ai2,…,aij,…,aim)，由此得到一级模糊综合的评价结果为Bi=AiRi.

由一级评价结果得到的综合评价矩阵为B=(B1,B2,…,Bi).

1.7 熵值法

熵值法是一种客观赋权方法，它是通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重.与其他方法相比，熵值法确定权重能够消除人为因素的干扰，使评价结果更加科学合理.熵值法计算步骤[23]：

(1)评价指标的标准化.为了消除不同指标间量纲的差异，采用极差变换法对评价对象的指标值进行标准化.对于正向指标，取

yij=xij-minxijmaxxij-minxij

对于逆向指标，取

yij=maxxij-xijmaxxij-minxij

经过极差变换后，指标值为0～1，正、逆向指标均转化为正向指标，最优值为1，最劣值为0.

(2)计算第j项指标下，第i个样地占该指标的比重(pij)：

pij=yij∑ni=1yij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

式中，n为样本个数，m为指标个数.

(3)计算第j项指标熵值(ej)：

ej=-k∑ni=1pijlnpij

式中，k=1lnn，ej≥0.

(4)计算第j项指标的差异系数(gj)：

gj=1-ej

(5)对差异系数进行归一化，计算第j项指标的权重(wj)：

wj=gj∑mj=1gj

2 结果与分析

2.1 评价指标体系的构建

遵循系统性、典型性、科学性、可操作性等原则，采用敏感性分析法，利用各因子指标变异系数(表3)，在反映群落特征的20个指标中，共筛选出13个反映戴云山自然保护区近自然度的评价指标.建立保护区近自然度评价指标体系，运用熵值法确定各指标权重，评价指标体系与指标权重如图2所示.

表3 各指标敏感性分级及评价指标的选择Table 3 Sensitivity indexes and selection of evaluation indicators

图2 评价指标体系Fig.2 Evaluation system

从图2可知，植被特征是影响近自然度综合指数的主要因素，其中坡度影响最大，其次是郁闭度和林龄.坡度的缓急会形成小气候的变化，并且对水土的流失和积聚都有影响，因此可直接或间接地影响植物的生长和分布.一般土壤肥沃、排水良好的斜坡，对植物生长有利.郁闭度反映林分的密度，因此，是评判森林近自然度等级的一个重要指标.近自然度等级越高，郁闭度越高.同理，森林近自然度等级越高，平均林龄越大，该区越接近原始森林.有效磷对近自然度评价等级的影响最大，其次是速效钾和全氮.植被越茂盛，氮磷钾含量越高.因此，近自然度等级越高，氮磷钾含量越高.而土壤有机碳是微生物作用后形成的腐殖质、动植物残体与微生物体结合的产物，原始森林土壤的碳含量较高，因此，全碳对近自然度评价也有一定影响，全磷的影响最小.

2.2 模糊综合评判

借鉴前人研究结果[24]，根据等间距法，将近自然度分为5个等级，确定评价等级V={人工，近人工，远天然，半天然，天然}.对各因素进行评价，得到如下评判矩阵：

R1=00.150.350.30.400.150.05

0.10.150.250.250.30.10.150.1

0.20.20.20.20.150.10.20.15

0.30.250.150.150.10.30.250.25

0.40.250.050.10.050.50.250.45，R2=0.050.150.20.250.35

0.050.150.20.250.35

0.350.250.150.150.1

0.10.150.20.250.3

0.10.150.20.250.3

通过对各子因素进行一级评判可得：

B1=A1·R1=(0.142 6 0.153 7 0.179 3 0.241 7 0.283 7)

B2=A2·R2=(0.085 9 0.150 6 0.199 7 0.249 4 0.314 4)

由此得到二级综合评判：

B=A·R=(0.140 3 0.153 6 0.180 1 0.242 0 0.285 0)

根据最大隶属度原则可知，戴云山自然保护区近自然度评价为近人工.

2.3 黄山松群落近自然度评价

依据对戴云山自然保护区近自然度的评价结果，得到各乡镇近自然度评价等级(表4).由表4、图3可知，上涌镇近自然度评价等级最高.上涌镇总共18个样地，其中，5个样地评价等级为近人工，占27.78%；11个为远天然，占61.11%；2个为半天然，占11.11%.大铭乡评价等级最低，3个样地中2个评价等级为近人工，占66.67%；1个为远天然.赤水镇共选取42个样地对其近自然度等级进行评价，其中26个样地评价等级为近人工，占61.90%；16个评价等级为远天然，占38.10%.桂阳乡仅选取1个样地，评价等级为远天然.雷锋镇共选取12个样地对其近自然度等级进行评价，5个为近人工，占41.67%；7个为远天然，占58.33%.南埕镇共选取10个样地对其近自然度等级进行评价，其中2个评价等级为人工，占20%；4个为近人工，占40%；4个为远天然.

表4 戴云山自然保护区近自然度评价等级Table 4 Naturalness evaluation grades of Daiyunshan Nature Reserve

根据戴云山近自然度评价结果，黄山松群落总体近自然度属于中等，远天然及以上等级占48.84%，其中40个评价结果为远天然，占46.51%；2个为半天然；2个为近人工，占48.84%；2个为半天然，占2.33%.其中78号样地与81号样地评价等级为人工，主要原因是该样地坡度较陡，水土容易流失，不利于植被生存，植被种类少，生物多样性低，且该地海拔低，受人为干扰较为严重，因此该地郁闭度和平均林龄均较低，评价等级较低.而上涌镇境内的1号样地，坡度缓，水土易于保持，海拔高，不易受人为干扰，且该地土壤肥沃，因此该地植被生长茂盛，生物多样性高，郁闭度和平均林龄均较大，评价等级高.远天然样地相对半天然样地来说，坡度陡，郁闭度低，土壤肥力不充足，生物多样性也差，因此评价等级低.近人工样地普遍位于高海拔地区，该地区气温低，气候寒冷，不利于植被生存，因此该地平均林龄、郁闭度与生物多样性均低，评价等级也低.

3 小结

本研究结果表明，戴云山黄山松群落总体近自然度属于近人工等级，其中，上涌镇等级最高，其余依次为桂阳乡、大铭乡、赤水镇、雷锋镇、南埕镇.总体来说，远天然及以上等级样地仅占调查样地的48.84%，主要分布在坡度较缓地区，海拔1 200～1 400 m；自然度等级较低和最低的样地占总样地的51.16%，主要分布在低海拔(900～1 200 m)与高海拔(1 400～1 700 m)区域，分布地区坡度较陡，受人为干扰较为严重，气候寒冷.

从评价结果可知，坡度、林龄、乔木层H值，以及速效钾、有效磷、全氮含量是评价戴云山黄山松群落近自然度的重要指标.本研究结果表明低海拔地区及高海拔地区的自然度等级较低，主要是由于低海拔地区土壤有机质流失严重，不利于植被生长；而高海拔地区的黄山松群落受到大风、土壤等自然因素影响，生长缓慢，小径木数量居多，因此该地自然度等级低.