云南省縣域森林生態(tài)安全評價(jià)與空間分析

湯 旭， 鄭 潔， 馮 彥， 李燕坤， 王時(shí)軍， 張大紅

（1.北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083；2.中南林業(yè)科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410004）

森林對于人類的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。森林不僅能保持生物種群的多樣性，還能起到維持生態(tài)平衡的作用，然而隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類給森林帶來了太多的壓力，使得森林不堪重負(fù)［1－2］。人類對林地的占用以及對林木的采伐使得森林的面積與蓄積都在持續(xù)減少［3］，這又會(huì)引起水土流失加劇、植被減少、瀕危物種消失、氣候異常、溫室效應(yīng)增強(qiáng)等后果［4］，所有這些都將威脅人類的可持續(xù)發(fā)展。對此，人們已逐漸有了清醒的認(rèn)識。森林是自然生態(tài)系統(tǒng)的核心主體，它關(guān)系到國家的生態(tài)安全。建立一個(gè)森林生態(tài)安全的監(jiān)測評估體系具有緊迫性和現(xiàn)實(shí)意義。云南地處長江上游，是西南區(qū)域的重要生態(tài)屏障，但近年來該省經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，連續(xù)多年國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增速都保持在10%以上。該省經(jīng)濟(jì)的較快增長是否影響到了森林生態(tài)系統(tǒng)的安全，以及森林生態(tài)系統(tǒng)在各區(qū)縣的分布有何特點(diǎn)，對于這些疑問，本研究設(shè)計(jì)了森林生態(tài)安全指數(shù)，并結(jié)合空間分析技術(shù)，動(dòng)態(tài)評估該省森林生態(tài)系統(tǒng)狀況。MORAES等［5］對亞馬遜森林的生態(tài)安全進(jìn)行了評價(jià)。HAYES等［6］對華盛頓地區(qū)進(jìn)行了生態(tài)安全評價(jià)。劉心竹等［7］設(shè)計(jì)了基于省域?qū)用娴纳鷳B(tài)安全綜合干擾指數(shù)，評估結(jié)果為天津、山東極不安全，而海南和西藏屬于極安全。陳巖等［8］通過對全國省域?qū)用媪謽I(yè)生態(tài)安全的測算，得出新疆、內(nèi)蒙古、安徽等9個(gè)區(qū)域?yàn)轭A(yù)警區(qū)域。張智光［9］認(rèn)為對于森林生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警非常重要。目前，關(guān)于縣域?qū)用嫔稚鷳B(tài)安全的評價(jià)還比較少。對于森林狀況的研究，除了應(yīng)該加強(qiáng)全國和省域?qū)用娴难芯浚€應(yīng)進(jìn)一步細(xì)化到縣域?qū)蛹?，這樣才能便于各區(qū)縣加強(qiáng)林業(yè)建設(shè)工作。本研究基于云南省129個(gè)區(qū)縣在2000，2005，2010和2015年等4個(gè)年份的數(shù)據(jù)，來測算各縣域的森林生態(tài)安全指數(shù)（ecological security index，IES），并結(jié)合Arc GIS軟件來分析計(jì)算結(jié)果，然后再借助空間相關(guān)分析技術(shù)深入研究該省森林生態(tài)安全的空間分布特點(diǎn)，并探究適合本地情況的森林生態(tài)安全治理政策。

1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建思路

森林生態(tài)安全既包括森林自身的健康程度，也包括它在人類社會(huì)壓力下的安全程度［10］，因此，對森林生態(tài)安全的考察要從2個(gè)方面著手（圖1）。一方面，區(qū)位條件、森林?jǐn)?shù)量、森林質(zhì)量、森林災(zāi)害等因素決定了森林生態(tài)系統(tǒng)的健康程度。另一方面，人類活動(dòng)對森林發(fā)展的影響越來越大，而這種影響既有正面的也有負(fù)面的，林地占用、林木采伐、森林旅游對森林的破壞較大，而退耕還林、植樹造林、設(shè)立自然保護(hù)區(qū)等又會(huì)提高森林生態(tài)系統(tǒng)的健康程度［11］?；谝陨戏治?，本研究從影響森林生態(tài)安全的2個(gè)方面出發(fā)，通過設(shè)計(jì)森林生態(tài)安全指數(shù)來評估其安全的程度。壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型是評價(jià)生態(tài)安全最常用的模型。本研究在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，將該模型的壓力、狀態(tài)和響應(yīng)3類指標(biāo)重組為森林承載和人類社會(huì)壓力2類指標(biāo)。具體指數(shù)構(gòu)建步驟如下：首先采取頻度分析法，從 生態(tài)安全的定義出發(fā)，通過查閱大量引用率高、作者權(quán)威度高和期刊級別高的生態(tài)安全研究文獻(xiàn)［12－14］，初步采納頻率較高的31個(gè)指標(biāo)；然后通過與林學(xué)、生態(tài)學(xué)專家的技術(shù)科學(xué)及專業(yè)模型研究和專家會(huì)議咨詢，不斷修正指標(biāo)體系，確定了28個(gè)指標(biāo)；最后通過SPSS軟件做主成分分析，經(jīng)旋轉(zhuǎn)后生成9個(gè)因子，其累計(jì)方差≥85%，然后選取因子負(fù)荷系數(shù)≥1.0的23個(gè)指標(biāo)；最后經(jīng)過2017年2月對云南省的深入調(diào)研，依據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，又刪除了可獲取度較低的水土流失強(qiáng)度和工業(yè)二氧化硫排放量2個(gè)指標(biāo)，最終確定了21個(gè)指標(biāo)。依據(jù)指標(biāo)篩選過程，本研究設(shè)計(jì)了森林生態(tài)安全指標(biāo)體系，其中森林承載指標(biāo)15個(gè)，社會(huì)壓力指標(biāo)6個(gè)，具體如表1所示。

圖1 森林生態(tài)安全的影響因素Figure 1 Influencing factors of forest ecological security

表1 森林生態(tài)安全指標(biāo)體系Table 1 Forestry ecological security index system

1.1 森林承載指標(biāo)

森林承載指標(biāo)反映森林自身的健康程度以及森林支持人類發(fā)展的能力，它主要由基礎(chǔ)條件、森林?jǐn)?shù)量、森林質(zhì)量和災(zāi)害情況等4類指標(biāo)構(gòu)成。基礎(chǔ)條件指標(biāo)中，年降水量、年平均氣溫以及年日照時(shí)數(shù)對森林植被的生長有決定性影響。除此之外，土壤有機(jī)質(zhì)含量反映森林土壤的肥沃程度，越肥沃則越有利于植物的生長。以上指標(biāo)都能正面影響森林覆蓋和森林質(zhì)量，所以它們都屬于正向指標(biāo)。森林?jǐn)?shù)量類指標(biāo)包括森林覆蓋率和林地面積占比2個(gè)指標(biāo)。前者反映森林覆蓋的面積，該指標(biāo)數(shù)值越高，則森林面積越大，森林生態(tài)系統(tǒng)也就越完備［15］。后者不僅包括森林，還包括城市公園和苗圃的用地面積，這些超出森林面積的部分不僅可為人類提供休憩場所，還可為人類提供更多的木材和苗木，因此，林地面積占比越高，則森林生態(tài)系統(tǒng)越安全。以上2個(gè)指標(biāo)都能正面反映森林生態(tài)安全狀況，所以它們都屬于正向指標(biāo)。森林質(zhì)量指標(biāo)中，森林單位面積蓄積量反映森林的茂密程度和材積密度，它是反映森林質(zhì)量的核心指標(biāo)。由于公益林不允許采伐，它的受保護(hù)程度較高，所以公益林占比越高則森林系統(tǒng)越安全。天然林的植物群落比人工林更為健全，所以天然林占比越高則森林質(zhì)量越高［16－17］。在森林防火以及病蟲害防治方面混交林比純林的效果更好，所以本研究選用混交林占比來反映森林的質(zhì)量。天然林單位面積蓄積量能反映天然林的樹木密度和健康程度［18］。這5個(gè)指標(biāo)能從不同方面來正面反映森林的質(zhì)量，屬于正向指標(biāo)。由于森林火災(zāi)及病蟲鼠害對森林威脅較大，如果災(zāi)情沒有得到有效控制，則會(huì)使森林樹木大面積消亡，所以，本研究考察了森林火災(zāi)致災(zāi)率和森林有害生物致災(zāi)率這2個(gè)指標(biāo)。除此之外，干旱與洪澇也會(huì)對森林植被造成負(fù)面影響，所以本研究將干旱致災(zāi)面積占比與洪澇致災(zāi)面積占比這2個(gè)指標(biāo)納入了對森林生態(tài)安全的評價(jià)體系。以上4個(gè)指標(biāo)都是從負(fù)面反映森林生態(tài)安全狀況，屬于逆向指標(biāo)。

1.2 社會(huì)壓力指標(biāo)

伴隨人類經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人類活動(dòng)范圍的擴(kuò)大，森林面積和森林蓄積量急劇下降，但是，當(dāng)人們意識到這種發(fā)展模式不可持續(xù)時(shí)，又會(huì)通過各種生態(tài)建設(shè)項(xiàng)目來維護(hù)森林發(fā)展［19］，因此，對社會(huì)壓力需要同時(shí)考察2個(gè)方面指標(biāo)：一類是一般壓力指標(biāo)，另一類是維護(hù)活動(dòng)指標(biāo)。一般壓力中考察的有人口密度、單位面積能源消耗和林木采伐強(qiáng)度這3個(gè)指標(biāo)。人口密度越大，反映人類對林地的擠占以及對森林資源的索取越大。單位面積能源消耗越大，反映廢水廢氣等各類污染物對森林的損害就越嚴(yán)重。林木采伐強(qiáng)度是森林面臨的最直接威脅。以上3個(gè)指標(biāo)都反映森林面臨的負(fù)面壓力，屬于逆向指標(biāo)。隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高和森林保護(hù)意識的增強(qiáng)，人類已開始采取各種措施來保護(hù)森林，因此，本研究從自然保護(hù)區(qū)建設(shè)、植樹造林和退耕還林這3個(gè)方面來考察人類的維護(hù)活動(dòng)。無論是自然保護(hù)區(qū)面積，還是植樹造林和退耕還林的面積，都能反映人類對動(dòng)植物保護(hù)的努力程度和對森林生態(tài)修復(fù)的重視程度，因此，它們的面積越廣，則森林生態(tài)系統(tǒng)越安全［20］。以上3個(gè)指標(biāo)都反映人類對森林的有益維護(hù)，屬于正向指標(biāo)。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況

云南省地處中國西南，總面積為39.4萬km2，森林資源豐富，森林覆蓋率為54%，活力木蓄積量高達(dá)18.75億m3，高等植物數(shù)量占全國的53.3%，陸地脊椎動(dòng)物數(shù)量占全國的52.8%。云南位于長江上游，屬于長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展區(qū)域，生態(tài)區(qū)位十分重要，該省的森林狀況既影響本地的區(qū)域發(fā)展，也會(huì)影響長江中下游的發(fā)展。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究的樣本為云南省129個(gè)區(qū)縣，涉及2000，2005，2010和2015年等4個(gè)年份，所有數(shù)據(jù)來源于生態(tài)安全（森林）指數(shù)研究項(xiàng)目。數(shù)據(jù)收集分為5步：首先于2017年2月在昆明組織數(shù)據(jù)培訓(xùn)會(huì)議；云南省林業(yè)廳向云南省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院和各縣分解數(shù)據(jù)任務(wù)；云南省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院和各縣林業(yè)局完成數(shù)據(jù)上報(bào)；云南省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院對各縣數(shù)據(jù)進(jìn)行審核；課題組進(jìn)行數(shù)據(jù)改錯(cuò)，所有工作于2017年5月完成。

3 研究方法與模型

由于生態(tài)安全概念比較模糊，沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，因此，本研究將模糊數(shù)學(xué)和物元法結(jié)合起來采用模糊物元法研究森林生態(tài)安全的各項(xiàng)指標(biāo)。在計(jì)算森林生態(tài)安全指數(shù)時(shí)，如何對指標(biāo)賦權(quán)是一個(gè)關(guān)鍵問題，由于主觀賦權(quán)方法受專家判斷的影響較大，因此，本研究從客觀賦權(quán)法中選用熵權(quán)法來計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

3.1 熵權(quán)法

根據(jù)信息論基本原理，系統(tǒng)的有序程度可分為有序和無序2種狀態(tài)，系統(tǒng)的有序程度可用信息來表示，而無序程度則用熵來度量，熵值越小的指標(biāo)提供的信息量越大。本研究基于信息論熵權(quán)原理，先構(gòu)建判斷矩陣，然后對正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的信息效應(yīng)價(jià)值，最后得出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

3.2 模糊物元法

由于森林生態(tài)安全指標(biāo)體系指標(biāo)種類繁多，為解決各類指標(biāo)不相容的問題，本研究決定采取模糊物元法，該方法用M，C，x分別表示模糊物元、特征、模糊量值，用m和n分別表示樣本數(shù)和指標(biāo)數(shù)，Mi表示第i個(gè)樣本（i＝1， 2，…，m），Cj表示第i個(gè)事物的第j項(xiàng)指標(biāo)（j＝1，2， …，n），xij表示第i個(gè)樣本第j項(xiàng)指標(biāo)的模糊量值（i＝1， 2， …，m；j＝1， 2， …，n）， 則復(fù)合物元Rmn如式（1）所示。

3.2.1 計(jì)算從優(yōu)隸屬度 采用以下2個(gè)公式計(jì)算各指標(biāo)Cj相對于標(biāo)準(zhǔn)事物的從優(yōu)隸屬度［13］。

式（2）和式（3）中： uxij表示各指標(biāo)的從優(yōu)隸屬度（i＝1， 2， …，m；j＝1， 2， …，n）， maxxij和 minxij分別表示各指標(biāo)中的最大值和最小值。標(biāo)準(zhǔn)化后新的模糊物元Rmn見式（4）。

3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)模糊物元與差平方模糊物元 因?yàn)橹笜?biāo)體系中各特征值中uxij的標(biāo)準(zhǔn)化最大值均為1，所以得出標(biāo)準(zhǔn)模糊物元R0n：

差平方模糊物元RΔ由 Δij=（ux0j-uxij）2和R0n來計(jì)算得出。

3.3 歐氏貼近度與森林生態(tài)安全綜合評價(jià)

歐氏貼近度是通過比較某方案與最優(yōu)方案的貼近程度來測算該方案的優(yōu)劣程度，越接近則該方案越優(yōu)。在對指標(biāo)進(jìn)行熵權(quán)法賦權(quán)與模糊物元法標(biāo)準(zhǔn)化之后，本研究采用該方法來計(jì)算森林生態(tài)安全指數(shù)。復(fù)合模糊物元RPH的歐氏貼近度計(jì)算采用M（*，+）方法。

3.4 空間相關(guān)分析

空間相關(guān)分析屬于地理信息的研究方法，它可以分析各區(qū)縣的森林生態(tài)安全指數(shù)是否具有空間上的集聚性。本研究對云南省各縣域森林生態(tài)安全指數(shù)相關(guān)程度的測算從全局和局部2個(gè)角度來進(jìn)行。

3.4.1 全局自相關(guān) 對全局自相關(guān)的檢驗(yàn)采用全局莫蘭指數(shù)（Moran’sI），它能夠反映森林生態(tài)安全指數(shù)在一個(gè)區(qū)域的集聚程度。該指數(shù)取值在－1到1之間。I＞0，表示空間正相關(guān)，空間集聚性較高；I＜0代表空間負(fù)相關(guān)，空間離散程度較高；I＝0，表示為隨機(jī)的空間分布。

式（8）中：I為全局莫蘭指數(shù)，n是區(qū)縣總數(shù)，i和k分別代表第i個(gè)樣本縣和第k個(gè)樣本縣，wik是空間權(quán)重矩陣（相鄰區(qū)縣賦值為1，不相鄰則賦值為0），yi和yk分別為第i個(gè)區(qū)縣與第k個(gè)區(qū)縣的森林生態(tài)安全指數(shù)值，為云南省129個(gè)區(qū)縣森林生態(tài)安全平均值。

3.4.2 局部自相關(guān) 局部自相關(guān)用局部莫蘭指數(shù)（LISA，Ii）來檢驗(yàn)，主要用來確定區(qū)域內(nèi)各地理單元之間的相關(guān)性。該指數(shù)的取值也在－1到1之間，數(shù)值越高，則該地理單元與臨近區(qū)域的相關(guān)性越高，反之則越低，若取值為0，則不相關(guān)。

式（9）中：Ii是局部莫蘭指數(shù)，n為樣本縣的總數(shù)，yi，yk分別為第i個(gè)樣本縣和第k個(gè)樣本縣的森林生態(tài)安全指數(shù)值，為全省所有區(qū)縣森林生態(tài)指數(shù)的平均值，wik是空間權(quán)重矩陣，S2為樣本方差。

4 結(jié)果與分析

4.1 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

從表1可知：森林火災(zāi)致災(zāi)面積占比的權(quán)重最高，達(dá)0.053 7，其次是森林有害生物致災(zāi)面積占比，再次是人口密度，說明各區(qū)縣的森林生態(tài)安全狀況受以上3個(gè)指標(biāo)的影響較大。

退耕還林面積占比的權(quán)重最小，僅為0.006 0，說明各區(qū)縣在這個(gè)指標(biāo)上差異較小，因此該指標(biāo)對綜合指數(shù)的影響最小。自然保護(hù)區(qū)面積占比和新增造林面積占比的權(quán)重都約為0.033 0，說明建立自然保護(hù)區(qū)或新增造林對森林維護(hù)的意義要大于退耕還林，所以各政府森林維護(hù)的工作應(yīng)著重于自然保護(hù)區(qū)保護(hù)和植樹造林方面。

4.2 森林生態(tài)安全值計(jì)算結(jié)果與Arc GIS分析

本研究運(yùn)用模糊物元法公式和歐氏接近度式（1）～式（7），并結(jié)合熵權(quán)結(jié)果，計(jì)算2000，2005，2010和2015年云南省各區(qū)縣的森林生態(tài)安全指數(shù)，然后運(yùn)用Arc GIS軟件，依據(jù)自然斷裂法將指數(shù)劃分為5個(gè)等級，并將這4年的森林生態(tài)安全值分別用地理信息系統(tǒng)（GIS）圖繪制出來（圖2）。從圖2可見：森林生態(tài)安全等級最高的區(qū)域一般分布在云南省西部和南部，西部主要以福貢、蘭坪、瀘水等縣為中心，南部主要以景洪、金平等縣為中心。森林生態(tài)安全等級最差的區(qū)域一般分布在云南省東北部和東南部少數(shù)區(qū)域，東北部以昭通市為中心，東南部以丘北縣為中心。4個(gè)年度的森林生態(tài)安全指數(shù)平均值分別為0.353 4，0.377 9，0.311 4和0.458 7，反映云南省森林生態(tài)安全總體上呈不斷上升趨勢。2010年的平均值意外下降主要在于單位面積能源消耗量和木材采伐強(qiáng)度這2個(gè)逆向指標(biāo)的大幅上升。這2個(gè)指標(biāo)的權(quán)重分別達(dá)0.053 1和0.052 4，在其他19個(gè)指標(biāo)每年變化不大的情況下，森林生態(tài)安全指數(shù)受這2個(gè)指標(biāo)影響較大，而這2個(gè)指標(biāo)又與GDP增長率密切相關(guān)。從2006年開始，云南省GDP加速增長，2006年至2010年間的年均增長率分別達(dá)11.9%，12.2%，10.6%，12.1%，12.3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過2005年9.0%的增長水平。過快的GDP增長必然帶來能源消耗量和木材采伐量的增加，所以給森林施加了太多的負(fù)面壓力，使得森林生態(tài)安全指數(shù)的平均值意外下降。從2014年開始，云南省GDP增長速度開始下降，2014和2015年增長率分別為8.1%和8.7%，這使得2015年的森林生態(tài)安全指數(shù)大幅上升。從2000年至2015年的森林生態(tài)安全指數(shù)平均數(shù)的變化可以看出，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長過快時(shí)，會(huì)對森林生態(tài)安全指數(shù)有負(fù)面影響，而經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)增長則對森林生態(tài)安全指數(shù)的改善有促進(jìn)作用，這是因?yàn)檫m當(dāng)降低經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度才能更好協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)之間的矛盾。從歷年最高值來看，2000年森林生態(tài)安全指數(shù)最高值出現(xiàn)在云南南部的勐臘，2005年森林生態(tài)安全指數(shù)最高值出現(xiàn)在南部的綠春縣，2010和2015年的最高值都在西北部的貢山縣，反映2005之前云南省南部的森林生態(tài)安全狀況較好，自2010年之后，西北部的森林生態(tài)指數(shù)改善較好。從歷年最低值來看，2000，2005，2010和2015年的森林生態(tài)安全指數(shù)最低值分別出現(xiàn)在中東部的彌勒縣、東北部的昭通、北部的元謀縣、中部的呈貢縣，反映云南省中部、東北部的森林生態(tài)安全狀況較差。為具體考察各縣森林生態(tài)安全的變化，本研究將各縣4個(gè)年度的森林生態(tài)安全指數(shù)繪制成圖3。

圖2 2000，2005，2010，2015年云南省縣域森林生態(tài)安全空間分布Figure 2 Forestry ecological security index space distribution of Yunnan from 2000 to 2015

從圖3可見：云南省的國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)主要分布在云南省西北部和南部，西北部生態(tài)功能區(qū)覆蓋貢山、維西、香格里拉、福貢等縣。南部生態(tài)功能區(qū)覆蓋勐海、景洪、勐臘等縣。這2個(gè)區(qū)域的森林生態(tài)安全指數(shù)平均數(shù)高于其他地區(qū)。國家重點(diǎn)開發(fā)區(qū)主要覆蓋中部以昆明市為中心的城市圈。從時(shí)間變化來看，云南省99.20%的縣域森林生態(tài)安全指數(shù)都呈現(xiàn)比較明顯的上升趨勢，原因在于云南省這幾年森林維護(hù)的投入較大，從而使得森林防火、木材采伐的壓力較小。與2000年比，增幅最大的是河口縣（增幅65.54%），其次是屏邊縣（增幅64.89%）和紅河縣（增幅61.55%），這3個(gè)縣都位于云南省南部，基本都屬于國家生態(tài)功能區(qū)范圍，反映這幾年南部的森林維護(hù)工作較好，從而使得指數(shù)上升較大。雖然這4個(gè)年度的總體形勢趨好，但東北部的水富縣比2000年下降了14.22%，主要是因?yàn)檫@幾年經(jīng)濟(jì)增長過快。2015年昆明市盤龍區(qū)的森林生態(tài)安全指數(shù)比2010年下降了4.98%，因?yàn)樵搮^(qū)屬于國家級重點(diǎn)開發(fā)區(qū)?？傮w而言，2個(gè)區(qū)縣森林生態(tài)安全指數(shù)的下降主要在于這幾年能源消耗與采伐強(qiáng)度增加，使得森林發(fā)展面臨的壓力加大。為解決這個(gè)問題，這2個(gè)區(qū)縣應(yīng)適當(dāng)減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐，以投入更多精力到退耕還林、植樹造林等森林維護(hù)工作中去。

4.3 空間相關(guān)分析

4.3.1 全局自相關(guān) 依據(jù)式（8），運(yùn)用 GeoDA軟件，得到4個(gè)年度的檢驗(yàn)結(jié)果，如表2所示。從檢驗(yàn)結(jié)果來看，都通過了P≤0.01的檢驗(yàn)，表明全局自相關(guān)在99.9%置信度下是顯著的。從時(shí)間變化來看，莫蘭指數(shù)從2000年到2015年呈下降趨勢，表明云南省縣域間的集聚狀況有所下降。下降的原因在于該省在國家功能區(qū)規(guī)劃的基礎(chǔ)上，又新增了省級重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)和省級重點(diǎn)開發(fā)區(qū)，而這些區(qū)域互相交錯(cuò)相接，使得森林生態(tài)安全指數(shù)的集聚性下降。

圖3 云南省縣域森林生態(tài)安全指數(shù)及主體功能區(qū)Figure 3 County forest ecological security index and main function areas in Yunnan

表2 云南省森林生態(tài)安全指數(shù)全局自相關(guān)檢驗(yàn)Table 2 Global autocorrelation test of forest IES in Yunnan

4.3.2 局部自相關(guān) 依據(jù)局部自相關(guān)式（9）進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果表明：①森林生態(tài)安全指數(shù)高-高集聚區(qū)縣一般分布在云南省西部和南部，這與云南省國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的建設(shè)密切相關(guān)。低—低集聚區(qū)縣稍顯分散，一般分布在東南部和東北部；②從各年顯著聚類的變化來看，2000，2005，2010和2015年高—高集聚區(qū)縣分別有24個(gè)、19個(gè)、21個(gè)和15個(gè)，而低—低集聚區(qū)縣變化不大，這4個(gè)年度分別有2個(gè)、1個(gè)、1個(gè)和4個(gè)。從表3可以看出：高—高集聚區(qū)縣和低—低集聚區(qū)縣分布較廣，呈現(xiàn)出比較明顯的二元結(jié)構(gòu)。針對這個(gè)空間分布，各地政府可以采取相應(yīng)的森林保護(hù)政策：在低值集聚區(qū)域限制大型開發(fā)，并以植樹造林和退耕還林等工程為主進(jìn)行生態(tài)修復(fù)；在低—高集聚區(qū)域應(yīng)加強(qiáng)以封山育林為主的森林保護(hù)工作；在高值集聚區(qū)域可在不破壞生態(tài)的前提下適當(dāng)放寬發(fā)展限制。

表3 2015年森林生態(tài)安全指數(shù)LISA集聚結(jié)果Table 3 LISA results of forest ecological security index in 2015

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

從指標(biāo)體系的權(quán)重來看，21個(gè)指標(biāo)中，森林火災(zāi)致災(zāi)面積占比的權(quán)重最高，其次是森林有害生物致災(zāi)面積占比和人口密度。權(quán)重最小的退耕還林面積占比，僅為0.006 0。

從空間分布來看，2000，2005，2010和2015年這4個(gè)年度森林生態(tài)安全指數(shù)等級最高的區(qū)域一般分布在云南省西部和南部，西部主要以福貢、蘭坪、瀘水等縣為中心，南部主要以景洪、金平等縣為中心。森林生態(tài)安全等級最差的區(qū)域一般分布在云南省東北部和東南部少數(shù)區(qū)域，東北部以昭通市為中心，東南部以丘北縣為中心。

從總體趨勢來看，這4個(gè)年度的森林生態(tài)安全指數(shù)平均值呈不斷上升趨勢。2010年的平均值意外下降主要在于單位面積能源消耗量和木材采伐強(qiáng)度這2個(gè)逆向指標(biāo)的大幅上升。這2個(gè)指標(biāo)與GDP增長率密切相關(guān)，所以應(yīng)適當(dāng)降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度以利于處理經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)之間的矛盾。

從各縣的時(shí)間變化來看，云南省99.20%的縣域的森林生態(tài)安全指數(shù)都呈現(xiàn)比較明顯的上升趨勢，其中增幅最大的是河口縣，其次是屏邊縣和紅河縣，這3個(gè)縣都位于云南省南部的國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)，反映這幾年南部森林維護(hù)成效卓越，從而使得指數(shù)上升較大?？傮w呈下降趨勢的只有東北部的水富縣，需要加強(qiáng)森林維護(hù)措施以扭轉(zhuǎn)不利趨勢。

從空間相關(guān)性來看，云南省各區(qū)縣森林生態(tài)安全指數(shù)呈現(xiàn)比較顯著的集聚性，即森林生態(tài)安全指數(shù)高值的區(qū)縣互相集聚，而低值的區(qū)縣也互相集聚。森林生態(tài)安全指數(shù)高-高集聚區(qū)縣一般分布在云南省西部和南部，這與云南省國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)的建設(shè)密切相關(guān)，而低-低集聚區(qū)縣稍顯分散。

5.2 討論

本研究的森林生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)體系還存在需改進(jìn)之處：首先是本研究許多數(shù)據(jù)都是引用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)測數(shù)據(jù)較少，因此，在評估森林生態(tài)安全時(shí)難免出現(xiàn)失真的現(xiàn)象；其次，該指標(biāo)體系對區(qū)位條件指標(biāo)考察較少，緯度、坡度、風(fēng)向等因素還沒有考慮進(jìn)來，而這些因素對森林生態(tài)安全都有實(shí)質(zhì)影響。除此之外，本研究在森林生態(tài)安全指標(biāo)體系的賦權(quán)方法上也存在一定局限性，雖然熵權(quán)法屬于客觀賦權(quán)方法，但它只能從數(shù)理角度給差異較大的指標(biāo)賦予較高權(quán)重，而無法識別生態(tài)意義上各指標(biāo)的重要程度，因此它難以克服權(quán)重設(shè)置不符合實(shí)際的問題。

在后續(xù)的研究中：①引入實(shí)測數(shù)據(jù)，同時(shí)引入更多技術(shù)方法并進(jìn)行結(jié)果比較，使森林生態(tài)安全指數(shù)的評價(jià)方法更加科學(xué)［21－22］，提升森林生態(tài)安全評價(jià)的理論層次［23－24］。如引入標(biāo)準(zhǔn)離差法、CRIIC等多種賦權(quán)方法，它們都屬于客觀賦權(quán)法，其中前者根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的大小來賦權(quán)，而后者依據(jù)指標(biāo)間的沖突來賦權(quán)。另外，引入專家法，通過綜合2類賦權(quán)方法來得到一個(gè)最符合實(shí)際的指標(biāo)權(quán)重。②將不同質(zhì)量不同林分的森林折算成標(biāo)準(zhǔn)森林面積，這樣可以盡量避免指標(biāo)選取和指標(biāo)賦權(quán)方面的爭議。

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