城步苗族自治县森林健康评价

童建明，马立荣

(国家林业和草原局中南调查规划设计院，长沙 410014)

在生态文明建设的大背景下，森林健康研究无疑是当前森林可持续经营的热点之一，森林健康是指森林在保证自身良好发展的基础上，充分发挥生态的服务功能[1-3]，前者是森林自身的基础指标，后者则是功能指标，二者缺一不可。健康的森林可以保证自身的延续和不断发展，最大限度地发挥生态效益，同时兼顾社会和经济效益，是促进区域可持续发展的重要因素[4-5]。林业上往往采用森林健康评价来研究森林的健康程度[6]，这些研究大部分都根据森林健康的定义和研究尺度来构建森林健康评价体系[7]，并根据评价结果为森林的可持续经营管理提供理论指导，以提高其生态服务价值。

SOM 神经网络由全连接的神经元阵列组成，是一种具备自我组织、自我学习特征的映射网络，在各个研究领域均有广泛应用[8]，尤其在空气质量评估、可视化、土地评价、文本分类等领域[9-11]。近年来，SOM神经网络的应用开始从其他领域转向林业领域[12-13]。2014年，楚春晖等[14]通过SOM神经网络方法研究了海南省五指山市森林资源的健康情况，并分析了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系，认为采用该方法评价森林健康在理论上具有最优性；2016年，段翔[15]结合SOM神经网络和地理信息系统技术对新化县林地的森林健康进行了评价，认为新化县森林的总体健康水平不高，林分结构、林种结构、龄组结构均有调整的空间。笔者基于前人的研究成果对城步苗族自治县的森林健康状况进行评价，以期为研究区的森林健康经营提供理论依据。

1 研究区概况

城步苗族自治县(以下简称城步县)坐落在湖南省西南部，因地处雪峰山脉与越城岭山脉交汇处，地形以山地和丘陵为主，资水、巫水、渠水与浔江皆发源于境内。区内平均海拔696.8 m，气候类型为中亚热带山地气候，雨量充沛，四季分明，逆温效应较为明显，年平均气温16.1 ℃，年平均降水量1 218.5 mm。城步县境内野生植物丰富，被誉为天然种质基因库，有蕨类植物45科118属455种、种子植物179科784属1930种(裸子植物8科15属23 种、被子植物171科771属1915种)；有国家重点保护野生植物65种，其中有银杉、资源冷杉、南方红豆杉、伯乐树等4种国家Ⅰ级重点保护野生植物。

2 研究方法

2.1 数据预处理

依据森林健康的内涵和指标选取原则，以城步县森林资源二类调查数据为主要数据来源，辅以野外踏查对相关因子进行数据补充和验证，选取单位蓄积量、平均胸径、平均树高、土层厚度、枯落物厚度、群落结构、草本覆盖度、灌木覆盖度、森林灾害等级、郁闭度、龄级和自然度等12个因子作为评价指标，参照参考文献 [14-15]对自然度、群落结构和森林灾害等级等定性指标的量化标准进行量化(表1)，再通过主成分分析筛选构建森林健康评价体系的评价指标。

表1 定性指标的量化标准表评价指标量化标准54321群落结构——完整结构复杂结构简单结构自然度Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级Ⅳ级Ⅴ级森林灾害等级—无轻中等严重

在进行SOM神经网络计算之前先对参评指标进行标准化处理，公式：

(1)

其中，Xk为原始数据，X′k为输出数据，Xmax和Xmin为变量的最大值和最小值。

2.2 SOM网络模型构建

SOM是一种能模拟人脑处理信号方式的高维可视化和聚类的无监督学习算法，其中最根本的特征是Winner Takes All竞争机制。SOM神经网络拓扑结构见图1。

图1 SOM神经网络拓扑结构图

SOM神经网络的学习算法步骤为：网络初始化→向量的输入→计算映射层的输入向量和权值向量的距离→权值的学习→计算输出→判断是否达到预先设定的要求，输出结果达标则算法结束；否则返回“向量的输入”步骤，开始下一轮学习。本次研究分别采用train函数和sim函数进行训练和仿真，将学习速率设定为0.1，输出结果设定为5等，训练参数trainparam.epochs设为500。

2.3 主成分分析

通过主成分分析法筛选出影响城步苗族自治县森林健康的主要指标，软件支持为SPSS19.0。

2.4 评价等级的划分

根据参考文献[15]的理论成果，将城步县的森林健康划分为五个等级，各等级的健康属性见表2。

表2 评价等级分类表森林健康等级健康属性不健康Ⅰ林分发育很差,生产力较很低,组织结构简单,物种单一,抵抗力与恢复力很差亚健康Ⅱ林分发育差,生产力较低,组织结构简单,植物种类少,抵抗力与恢复力差较健康Ⅲ林分发育一般,生产力一般,组织结构相对复杂,物种丰富度一般,抵抗力与恢复力一般健康Ⅵ林分发育良好,生产力较高,组织结构复杂,物种丰富,抵抗力与恢复力强优质健康Ⅴ林分发育完整良好,生产力高且稳定,组织结构完整复杂,物种丰富多样,抵抗力与恢复力很强

3 结果与分析

3.1 评价体系

利用主成份分析法筛选出与森林健康度相关性较大的指标，运用SPSS19.0对初选因子进行主成分分析，确定评价体系主成分的数量，并求出主成分因子载荷以及各因子的得分。筛选出影响森林健康的主要的指标，详见表3、表4。

从表3可以发现，前7个主成分的方差累计贡献率为88.698%，大于85%，故提取前7个主成分作为森林健康的评价指标，即平均胸径、单位蓄积量、郁闭度、平均高、森林灾害等级、灌木覆盖度和自然度。根据不同的准则将所测指标按照结构完整度、功能稳定性和系统活力分为3大类，指标体系详见表5。

3.2 森林健康分布状况

通过森林健康评价体系，可计算出城步县森林小班的健康状况评价(表6)和健康等级分布(图2)。

表3 主成分的统计信息表成分初始提取特征值方差贡献率/%累积方差贡献率/%特征值方差贡献率/%累积方差贡献率/%14.55935.33535.3354.55935.33535.33522.70819.03254.3672.70819.03254.36731.53911.53365.9001.53911.53365.90041.3759.35675.2561.3759.35675.25650.7725.11680.3720.7725.11680.37260.6614.31284.6840.6614.31284.68470.5874.01488.6980.5874.01488.69880.5193.61392.31190.4643.21195.522100.3172.04497.566110.1921.37398.939120.1481.061100.000

表4 成分矩阵信息表成分平均胸径单位蓄积量(竹株数)郁闭度平均高森林灾害等级灌木覆盖度土层厚度草本覆盖度群落结构自然度龄级枯落物厚度10.9140.867-0.0310.702-0.225-0.1440.1660.077-0.0220.9410.8140.22420.1420.1220.5790.0730.8060.792-0.454-0.501-0.1340.1070.347-0.37130.0550.0210.081-0.1030.3580.3360.8420.8350.2710.014-0.094-0.1374-0.002-0.0180.7330.022-0.142-0.2010.1130.174-0.805-0.037-0.1880.6175-0.017-0.007-0.195-0.2090.111-0.012-0.151-0.0380.468-0.1070.1410.61360.0340.057-0.1420.4790.0540.204-0.0270.0460.2050.074-0.3370.2787-0.018-0.054-0.217-0.0520.2820.3420.0670.065-0.287-0.0230.1440.301

表5 森林健康评价因子表目标层准则层指标层森林健康评价因子结构完整性灌木覆盖度郁闭度功能稳定性自然度森林灾害等级平均胸径系统活力性平均高单位蓄积量(竹株数)

表6 城步苗族自治县森林小班健康状况表健康等级数量占比/%面积/ hm2占比/%Ⅰ4 79811.619 953.867.01Ⅱ12 18229.4930 261.6921.32Ⅲ24 33358.90101 700.6271.66Ⅵ13 35332.3250 857.9435.84Ⅴ6 09314.7527 028.7119.05

图2 城步苗族自治县森林健康状况分布图

从表6和图2可知，城步县的林地小班数为60759个，总面积达2 019 803 hm2，森林健康状况较为理想。其中，不健康的森林小班数为4 798个，占森林总小班数的7.90%，面积为9 953.86 hm2，占森林总面积的 4.53%，是小班数和占地面积最少的健康等级，主要分布在县域的北部和西南部；亚健康的森林小班数为12 182个，占森林总小班数的20.05%，面积为30 261.69 hm2，占森林总面积的 13.77%，主要分布在县域内的北部、南部以及中部偏东；较健康的森林小班数为24 333个，占森林总小班数的40.05%，面积为101 700.62 hm2，占森林总面积的46.27%，是小班数和占地面积最大的健康等级，分布在县域内的大部分区域，以东部、西部和中部最为集中；健康的森林小班数为13 353个，占森林总小班数的21.98%，面积为50 857.94 hm2，占森林总面积 的23.14%，集中分布在县域内的中部偏北和中部偏西南；优质健康的森林小班数为6 093个，占森林总小班数的10.03%，面积为27 028.71 hm2，占森林总面积 的12.30%，大多与健康等级的森林小班毗邻，主要分散在县域内的中部偏北和中部偏西南。

总体而言，城步县森林健康等级的空间分布存在如下特征：优质健康和健康等级的森林主要集中在中部偏北和中部偏西南，尤其是中部偏西南区域为湖南南山国家公园选址所在，人口分布较为稀疏，森林资源丰富且生态系统的完整性和原真性较好；不健康和亚健康的森林主要分布在靠近武冈市的城步县北部和靠近广西的西南部，这两处区域地势起伏相对较小，人为活动相对频繁，森林受干扰程度较大。由此可知城步县的森林健康水平与人类活动有一定的相关性。

3.3 不同起源的森林健康状况分析

城步县天然林在健康等级(健康和优质健康)以上的面积为46 077.54 hm2，占天然林总面积的37.00%，天然林的健康等级排序为：较健康(52.46%)>健康(25.66%)>优质健康(11.34%)>亚健康(10.46%)>不健康(0.08%)。人工林在健康等级以上面积为31 809.09 hm2，占人工林总面积的33.39%，人工林的健康等级排序为：较健康(38.17%)>健康(19.85%)>亚健康(18.09%)>优质健康(13.55%)>不健康(10.35%)。天然林健康状况要优于人工林，这是因为天然林多处于地形复杂的山地，林分生长年限较长，群落结构复杂，森林生态系统稳定；而人工林虽然大部分划入生态公益林，其生长模式越来越趋近于近自然生长，但由于造林时树种较为单一，且生长年限低于天然林，群落结构和生态系统也不如天然林稳定，故森林健康状况劣于天然林。

3.4 不同龄组的森林健康状况分析

各龄组的森林健康状况如图3所示。城步县不同龄组的森林健康等级在健康等级以上的排序如下：过熟林>成熟林>近熟林>中龄林>幼龄林。过熟林和成熟林的健康状况比较理想，健康等级以上的面积百分比大于一半，；近熟林和中龄林以健康和较健康等级为主，发展趋于平稳；幼龄林的健康状况则不太理想，亚健康等级的比例较大。原因可能是过熟林和成熟林的群落结构相对其他龄组较为完善，生态系统稳定性较高，且大部分为天然林，人类活动极少，基本没有森林经营活动，因此森林健康程度较高。

图3 城步苗族自治县龄组健康状况分析图

4 结论与讨论

1) 采用主成分分析法筛选构建城步县森林健康评价体系的指标，通过Matlab构建了森林健康评价的SOM神经网络模型，用于计算城步县森林健康等级，使计算结果排除主观因素的干扰，更为客观准确。从研究结果可以发现城步县森林健康状况较为理想，各森林健康等级排序如下：较健康>健康>亚健康>优质健康>不健康，健康等级在较健康等级以上的森林占森林总面积的81.70%，不健康的森林面积不大。。呈现优质健康和健康等级的森林主要集中在城步县中部偏北和中部偏西南，不健康和亚健康主要零散分布在城步苗族自治县北部和西南部的空间分布特征，并与人为干扰存在一定的相关性。

2) 天然林的林分生长年限较大，群落结构复杂，森林生态系统稳定，森林健康状况相对较好，人工林则因生长年限和人为经营管理等诸多因素，森林健康状况相对较差；过熟林和成熟林也因为群落结构完善，生态系统稳定性高，其健康状况优于他龄组。由此可知，森林群落结构的完整性和生态系统的稳定性是影响森林健康程度的主要因素。