森林健康評價及其多尺度轉(zhuǎn)換方法

董靈波,劉兆剛

(東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)經(jīng)營教育部重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150040)

隨著森林經(jīng)營理念的發(fā)展，森林健康也由早期的有無病蟲害、火災(zāi)等評價，逐漸轉(zhuǎn)到如何維持森林生態(tài)系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展能力和良好恢復(fù)力的層面[1-2]。因此，定量診斷和評價森林健康，既是深入理解森林衰退、演替和健康調(diào)控機制的關(guān)鍵，也是有針對性地開展森林健康經(jīng)營的基礎(chǔ)。

森林健康狀況是森林生態(tài)系統(tǒng)中各種林分結(jié)構(gòu)、地形特征以及干擾過程的外在體現(xiàn)[3]。目前，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)從多個尺度上對森林健康進行了大量研究，涉及的數(shù)據(jù)源[4-5]、評價方法[4,6]、評價指標[7-8]等各不相同。區(qū)域尺度主要關(guān)注自然環(huán)境、森林結(jié)構(gòu)、社會因素和經(jīng)濟因素等[8]，景觀尺度主要關(guān)注景觀結(jié)構(gòu)、功能、格局和過程等信息，通常采用景觀格局指數(shù)來度量[9]，林分尺度則關(guān)注林分(或小班)完整性、穩(wěn)定性和可持續(xù)性等方面[6,10]，單木尺度則更多關(guān)注林木根部、干形、樹冠等特征要素[10-13]，但此類研究現(xiàn)階段還多集中于某個單一尺度。而森林是一個具有明顯層級結(jié)構(gòu)的復(fù)雜系統(tǒng)，因此單一尺度的評價結(jié)果難以全面揭示森林生態(tài)系統(tǒng)整體的健康水平，多尺度耦合評價是解決這一問題的重要途徑。

現(xiàn)階段，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了森林生態(tài)系統(tǒng)的多尺度耦合評價研究，如張國幀等[4]、陳望雄[8]采用多層綜合模糊評價法實現(xiàn)從林分、景觀到區(qū)域的多尺度耦合評價；朱宇[10]、姜孟竹等[9]采用綜合指數(shù)法實現(xiàn)了大興安嶺天然興安落葉松(Larixgmelinii)林單木和林分尺度的耦合評價。這些研究雖然在一定程度上促進了人們對森林生態(tài)系統(tǒng)多尺度健康狀況的綜合認識，但由于所采用的評價方法均較為主觀，因此評價結(jié)果會存在一定偏差。

樹冠特征不僅直接影響林木光合、呼吸等一系列生理活動，同時也會間接影響林木的健康狀況，因此開展基于單木樹冠特征的健康評價正成為當(dāng)前國內(nèi)外森林健康研究的熱點和難點。目前，有關(guān)專家已先后將美國國家森林健康監(jiān)測(forest health monitoring, FHM)計劃中的樹冠調(diào)查指標拓展到不同區(qū)域的單木健康評價中，均取得了較好效果[10-14]，但這類指標普遍存在定義抽象且野外調(diào)查難度高、工作量大等問題，同時調(diào)查結(jié)果也僅局限于樣本點或樣本區(qū)域，難以推廣到區(qū)域尺度上。因此，如何將樣本點或樣本區(qū)域的單木健康調(diào)查結(jié)果推廣到林分或區(qū)域尺度上是一個亟待解決的關(guān)鍵問題。

大興安嶺林區(qū)不僅是我國重要的木材生產(chǎn)基地，也是我國重要的生態(tài)屏障區(qū)。但由于受長期過度采伐以及重造林、輕撫育等經(jīng)營理念的影響，該地區(qū)森林資源的數(shù)量和質(zhì)量已經(jīng)發(fā)生了嚴重退化，形成大面積的過伐林和次生林。為此，本研究以大興安嶺盤古林場51塊固定樣地和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，嘗試采用統(tǒng)計學(xué)方法建立林分尺度健康綜合評價模型，進而實現(xiàn)森林生態(tài)系統(tǒng)健康評價從單木、林分到區(qū)域的尺度轉(zhuǎn)換，為該地區(qū)森林健康經(jīng)營提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

大興安嶺塔河林業(yè)局盤古林場(123°51′57″E, 52°41′57″N)經(jīng)營面積15.2萬hm2，森林覆蓋率達88.9%；全區(qū)地勢較為平緩，平均海拔700 m，坡度多在10°以下；年平均氣溫-5 ℃，年均降水量520 mm，積雪期長達5個月，植被生長季相對較短；土壤以棕色針葉林土為主，此外還有少量沼澤土、泥炭土等。興安落葉松為該區(qū)森林群落的優(yōu)勢種和建群種，其伴生樹種主要包括白樺(Betulaplatyphylla)、山楊(Populusdavidiana)、紅皮云杉(Piceakoraiensis)和樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolica)等。

1.2 數(shù)據(jù)收集

研究數(shù)據(jù)包括固定樣地調(diào)查數(shù)據(jù)和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)兩部分。固定樣地數(shù)據(jù)來自2011—2013年在該地區(qū)不同立地、不同林齡、不同密度的典型林分中設(shè)置的51塊樣地(圖1)。樣地面積一般為0.06 hm2，但依據(jù)不同生境特征和試驗?zāi)康?如密度控制、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等)有所差別[15-16]，其中最小為0.05 hm2，最大為1.00 hm2。記錄各樣地基本地形(坐標、坡度、坡向、坡位和海拔等)和林分(起源、郁閉度等)因子；對樣地中所有胸徑≥5 cm的喬木進行檢尺，記錄其樹種、胸徑、樹高、冠幅、活枝高、坐標、狀態(tài)(是否存活、是否遭受火災(zāi)、病蟲害)等傳統(tǒng)指標。各樣地調(diào)查因子基本統(tǒng)計特征見表1。

圖1 研究區(qū)域森林類型及固定樣地分布圖Fig.1 Distributions of plot and forest types of the study area

表1 盤古林場樣地調(diào)查因子統(tǒng)計特征

除此之外，根據(jù)美國國家森林健康監(jiān)測(forest health monitoring, FHM)計劃中關(guān)于單木健康調(diào)查的技術(shù)標準，目視判斷各樣地中每株樹木的根部狀態(tài)、樹冠落葉程度、樹冠透視度、樹冠重疊程度和樹冠枯梢度5項指標[2, 11, 14]。

1)根部狀態(tài)：指樹木根部受損或裸露程度，分4個等級。3級為根部無損傷或裸露，2級為根部裸露但無傷，1級為根部裸露且有傷，0級為根部死亡。

2)樹冠落葉程度：指林木冠層受各種災(zāi)害、競爭以及自然衰退等因素而引起的樹葉損落程度，分7個等級。6級為無落葉，5級為(0%，25%)，4級為[25%，50%)，3級為[50%，75%)，2級為[75%，90%)，1級為[90%，100%)，0級為林木枯死。

3)樹冠透視度：指林木樹冠扣除側(cè)枝及主干后，著葉部分的透光百分比，分11個等級。10級為[0%，15%)，9級為[15%，25%)，8級為[25%，35%)，7級為[35%，45%)，6級為[45%，55%)，5級為[55%，65%)，4級為[65%，75%)，3級為[75%，85%)，2級為[85%，95%)，1級為[95%，100%)，0級為樹冠枯死。

4)樹冠重疊程度：指核心木與其周圍4株最近相鄰木的樹冠重疊比例，調(diào)查過程中不同鄰近木單獨進行，分7個等級。6級為無重疊，5級為(0%，25%)，4級為[25%，50%)，3級為[50%，75%)，2級為[75%，90%)，1級為[90%，100%)，0級為林木枯死。

5)樹冠枯梢度：指樹冠枯死部分占整個樹冠的比例，分8個等級。7級為無枯死，6級為(0%，15%)，5級為[15%，30%)，4級為[30%，45%)，3級為[45%，60%)，2級為[60%，75%)，1級為[75%，90%)，0級為[90%，100%)。

森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)采用該地區(qū)2008年的調(diào)查成果，具體包括6 421個小班的屬性和矢量數(shù)據(jù)，其中有林地小班6 141個。根據(jù)研究區(qū)域DEM數(shù)據(jù)和各小班質(zhì)心坐標，在ArcMap 10.2中分別提取對應(yīng)小班的海拔、坡度、坡位和坡向信息，其中對坡位和坡向以等級制表示(圖2)。

圖2 坡向等級劃分示意圖Fig.2 The schematic diagram of grade divisions for aspect

將坡向以45°為單位，從正北方向為起點按順時針依次將其劃分為8個等級，數(shù)字越大表明坡向越向陽；坡位劃分為6級，即0表示平地，1表示谷地，2表示下坡位，3表示中坡位，4表示上坡位，5表示山脊，數(shù)值越大海拔越高，土壤含水率則越低。

1.3 研究方法

森林健康評價包括3個過程，即單木尺度、林分尺度和區(qū)域尺度(圖3)。首先，基于各林分單木健康和常規(guī)調(diào)查指標，采用熵值-AHP綜合賦權(quán)法構(gòu)造單木尺度健康評價模型，并進行單木尺度健康評價；其次，各樣地由單木健康評價結(jié)果匯總得到林分尺度健康得分各項統(tǒng)計指標，即平均值(Hm)、標準差(Hsd)、變異系數(shù)(Hcv)、偏度(Hpd)和峰度(Hfd)，以此作為林分尺度的健康評價結(jié)果；然后，采用相關(guān)性分析和逐步回歸提取影響林分尺度健康得分的關(guān)鍵林分變量，進而采用度量誤差模型建立林分尺度健康評價模型；最后，借助所建模型和區(qū)域森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)以及DEM數(shù)據(jù)，在ArcMap 10.2中進行區(qū)域尺度森林健康得分空間分布制圖，分析其空間分布規(guī)律。

圖3 森林健康評價流程圖Fig.3 The flow chart of forest health assessments

1.3.1 單木尺度健康評價

單木健康評價指標包括根部狀態(tài)、樹冠落葉程度、樹冠透視度、樹冠重疊程度和樹冠枯梢度5項目視調(diào)查因子和冠長率以及樹冠偏斜程度2項派生因子。冠長率用冠長和樹高的比值來表示，其值越大表明樹木的生長活力越高；樹冠偏斜用樹冠東西冠幅與南北冠幅偏差的絕對值之和與平均冠幅的比值表示，能夠反映出樹木生長過程中遭受的競爭壓力?；谏鲜鲋笜耍捎渺刂?AHP綜合賦權(quán)法構(gòu)造單木尺度健康評價模型[4]，該方法既能充分利用數(shù)據(jù)所提供的豐富信息，又能有效降低AHP法的主觀性和片面性，從而使評價結(jié)果更客觀、合理，其計算公式可表示為：

(1)

冠長率計算公式為：

CLR=(HT-HCB)/HT。

樹冠偏斜度計算公式為：

最終確定的各指標權(quán)重大小順序依次為：冠長率(0.364 7)>樹冠透視度(0.232 1)>樹冠枯梢比(0.141 7)>樹冠偏斜程度(0.097 4)>樹冠落葉程度(0.084 1)>樹冠重疊程度(0.047 5)>根部狀態(tài)(0.032 6)。計算過程中，為消除各指標方向和量綱上的差異，分別采用正向化和歸一化方式進行處理[10]。

1.3.2 林分尺度健康評價

根據(jù)上述單木健康評價結(jié)果，各樣地匯總得到林分尺度健康評價結(jié)果，即平均值(Hm)、標準差(Hsd)、變異系數(shù)(Hcv)、偏度(Hpd)和峰度(Hfd)。平均值(Hm)反映林分中所有樹木健康得分的平均水平，其值越大樹木越健康；標準差(Hsd)反映林分中所有樹木健康得分的變異情況，能夠體現(xiàn)出林分中各樹木個體生長活力、競爭狀態(tài)和微環(huán)境等因素的差異，該值越大說明林分組成、結(jié)構(gòu)等因素越復(fù)雜；變異系數(shù)(Hcv)為林分中所有樹木健康得分變異程度的綜合體現(xiàn)；偏度(Hpd)和峰度(Hfd)反映林分中樹木個體健康得分與正態(tài)分布的偏離程度，其中Hpd<0，表示數(shù)據(jù)呈明顯左偏正態(tài)分布；若Hpd>0，表示數(shù)據(jù)呈明顯右偏正態(tài)分布；若Hfd>0，表示數(shù)據(jù)分布的峰態(tài)較為陡峭；若Hfd<0，表示數(shù)據(jù)分布的峰態(tài)較為平緩。

1.3.3 森林健康空間制圖

基于林分尺度健康評價結(jié)果，采用相關(guān)性分析和逐步回歸提取影響林分尺度健康得分的關(guān)鍵林分變量。在篩選過程中，方差膨脹因子(variance inflation factor, VIF，記為IVIF)臨界值設(shè)置為5，參數(shù)顯著性水平為α=0.05，即僅保留參數(shù)估計結(jié)果顯著且IVIF<5的變量，以削弱變量間的多重共線性問題。根據(jù)前人研究和數(shù)據(jù)可獲得性，備選變量包括9個林分變量，即平均胸徑(DBH)、平均樹高(HT)、優(yōu)勢高(HDT)、株數(shù)密度(NUM)、郁閉度(YBD)、落葉松比例(PLG)、樹種數(shù)量(NTS)、斷面積(SBA)和單位蓄積(VOL)，以及4個地形變量，即海拔(ELE)、坡度(SLO)、坡位(POS)和坡向(ASP)。為與森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)匹配，樹種數(shù)量(NTS)僅指小班樹種組成中包含的樹種數(shù)量，而非樣地中實際出現(xiàn)的樹種數(shù)量。斷面積(SBA)計算公式為：

斷面積計算值(Y)與樣地實測值(X)存在較好的線性關(guān)系(擬合方程為Y=0.824 7X+0.455 7，R2=0.963 1)；落葉松比例(PLG)則為小班樹種組成中落葉松的系數(shù)。與傳統(tǒng)林業(yè)統(tǒng)計模型中僅假設(shè)因變量存在觀測誤差不同，度量誤差模型中假設(shè)因變量和自變量觀測值均含有度量誤差(如抽樣誤差、測量誤差等)。鑒于文中各因變量(即Hm、Hsd、Hcv、Hpd和Hfd)為由單木健康評價結(jié)果的匯總數(shù)據(jù)，其存在著一定的測量誤差和累計誤差，同時各項指標間也存在著一定的相關(guān)性，因而將各變量進行單獨估計而不考慮彼此間的關(guān)系也不符合實際。因此在上述篩選關(guān)鍵變量的基礎(chǔ)上，采用度量誤差模型來構(gòu)造林分尺度健康評價綜合模型[17]：

(2)

式中：f(·)為m維向量函數(shù)；Yi為p維的向量真值；yi為向量Yi的估計值；xi為q維無誤差變量觀測值；c為k維向量參數(shù)；ei為模型誤差；E(ei)為模型誤差的期望；Cov(ei) =σ2Ψ為誤差的協(xié)方差矩陣，其中Ψ為ei的誤差結(jié)構(gòu)矩陣，σ2為估計誤差。

(3)

(4)

(5)

根據(jù)《森林資源規(guī)劃設(shè)計調(diào)查技術(shù)規(guī)定》和相關(guān)研究[4,10]，采用等距劃分法將單木和林分尺度健康評價結(jié)果劃分為4個等級，即健康(0.75,1.00]、亞健康(0.50,0.75]、中健康(0.25,0.50]和不健康[0.00,0.25]?；谒Ｐ秃蛥^(qū)域森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)以及DEM數(shù)據(jù)，在ArcMap 10.2中進行區(qū)域尺度森林健康得分空間分布制圖，分析其空間分布規(guī)律。

2 結(jié)果與分析

2.1 單木尺度健康評價

51塊樣地中單木健康得分的平均值為0.663 8，標準差為0.091 2，變異系數(shù)為13.74%，表明該地區(qū)單木整體處于亞健康水平(圖4)；但不同樹種健康得分平均值間均存在顯著差異(P<0.05)，其中云杉健康水平最高(0.703 3±0.093 9)，其次為白樺(0.672 0±0.083 8)，而樟子松最低(0.560 8±0.123 9)；此外，各樹種間不同健康等級樹木的分配格局也顯著不同，其中白樺健康和亞健康林木占總樣木比例最高(96.74%)，其次為云杉(96.02%)，而樟子松最低(71.08%)。各林分間不同健康等級林木的分配格局也不一致，其中健康林木株數(shù)比例大于50%的林分僅有4個(7.84%)，而健康和亞健康林木合計株數(shù)比例大于80%的林分則高達44個(96.08%)，表明多數(shù)林分中健康和亞健康林木占優(yōu)勢。

不同小寫字母表示不同樹種間健康得分差異顯著(P<0.05)。Different letters denoted significant differences on the health values among different tree species(P<0.05).圖4 各樹種健康得分平均值及健康等級分配格局Fig.4 The average values and distribution patterns of tree-level health assessment of the main tree species

2.2 林分尺度健康評價

林分尺度健康評價結(jié)果如表2所示。

表2 林分尺度健康評估結(jié)果及其各等級分配格局

表2(續(xù))

可以看出，各林分健康得分Hm的平均值為0.663 3±0.051 0，其中樣地P1、P2和P5均達到健康水平，而其余均為亞健康水平(94.12%)；林分健康得分Hsd的平均值為0.084 1±0.014 1，其中樣地P4、P16、P24、P26和P35中樹木健康得分的變異程度相對較大(即Hsd>0.10)；林分健康得分Hcv值為[6.93, 22.93]，其平均值為12.837 5±2.868 3；林分健康得分Hpd均為負值，其平均值為-0.597 1±0.308 9，表明所有林分中樹木健康得分均呈明顯的左偏分布，即林分中健康和亞健康林木占優(yōu)勢；林分健康得分Hfd的平均值為0.846 5+0.912 1，其中40個林分為正值(78.43%)、11個林分為負值(21.57%)；綜合Hpd和峰度Hfd來看，約78.43%的樣地中樹木健康得分呈明顯的左偏尖削狀正態(tài)分布，即林分中以健康和亞健康樹木占優(yōu)勢，但健康樹木株數(shù)比例低于亞健康水平的樹木株數(shù)。

2.3 區(qū)域尺度健康評價

相關(guān)性分析結(jié)果表明，在153對因子間僅有43組達到顯著水平，約占總體的28.10%(圖5)；在林分健康評價標準中，Hm與Hsd的確定系數(shù)R2=-0.41，與Hcv的確定系數(shù)R2=-0.74，與Hpd的各確定系數(shù)R2=-0.28，以及Hpd與Hfd的確定系數(shù)R2=-0.64，均顯著負相關(guān)，而Hsd與Hcv的確定系數(shù)R2=-0.86，表明不能將各變量單獨進行建模。

圖5 林分健康得分統(tǒng)計特征與林分、地形因子間的關(guān)系Fig.5 Relationships among the statistics of stand- level health evaluations and factors of forest and terrain

此外，Hm與NUM、SBA、VOL、PLG、ELE的確定系數(shù)R2分別為-0.35、-0.35、-0.35、-0.30和-0.34，均存在顯著負相關(guān)關(guān)系，而Hsd與NTS的R2=0.39，Hcv與SBA、VOL、NTS的確定系數(shù)R2分別為0.26、0.28、0.31，Hpd與DBH、HT、HDT、VOL、ELE的確定系數(shù)R2分別為0.32、0.26、0.28、0.32和0.34，均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明用統(tǒng)計學(xué)方法建立林分尺度健康評價模型是可行的。

逐步回歸結(jié)果表明，林分健康得分各變量預(yù)測模型均能通過α=0.05的F檢驗，且模型中各變量VIF值均顯著小于5，表明所建模型具有一定的統(tǒng)計學(xué)意義(表3)。其中，Hm模型入選變量包括3個林分變量(SBA、HT和HDT)和3個地形變量(ELE、SLO和POS)，模型的R2值為0.465 2，RMSE和Bias值均相對較小，僅為其平均值的5.68%和4.34%；Hsd模型入選變量較少，僅包括Hm、NTS和ELE，其確定系數(shù)R2值也可達到0.361 1，且RMSE和Bias分別為其平均值的8.80%和6.42%；Hcv模型的擬合效果明顯較好(R2=0.909 8)，但其不受任何林分和地形變量的影響；Hpd模型擬合效果較其他模型略低，但其R2也可達到0.308 4，且RMSE和Bias也僅相當(dāng)于其平均值的30.88%和21.97%；森林健康得分Hpd值除受Hsd影響，還受NUM、VOL、ELE和SLO的共同作用；Hfd模型主要受Hpd和Hm以及林分(SBA和VOL)和地形(POS)變量的共同影響。上述結(jié)果進一步表明，林分尺度健康得分各項統(tǒng)計指標是一個相互關(guān)聯(lián)的耦合系統(tǒng)，適宜采用度量誤差模型求解。

表3 林分尺度健康得分逐步回歸模型及其擬合統(tǒng)計量

在上述模型基礎(chǔ)上，進一步采用ForStat 2.2軟件中的度量誤差聯(lián)立方程組模塊構(gòu)造林分尺度健康得分綜合評價模型(式6)。

(6)

可以看出，度量誤差模型的參數(shù)估計及擬合統(tǒng)計量均與傳統(tǒng)逐步回歸模型較為接近(表4)，但其能夠消除觀測變量中誤差對擬合結(jié)果的影響，同時也能實現(xiàn)各變量的聯(lián)合估計。“刀切法”檢驗結(jié)果表明，模型的預(yù)測效果也較好，能夠滿足森林健康監(jiān)測和評價的需要。

表4 基于度量誤差模型的林分尺度健康得分綜合評價模型擬合優(yōu)度及檢驗結(jié)果

圖6 盤古林場森林健康空間分布Fig.6 Spatial distributions of forest health evaluation (Hm) in Pangu Forest Farm

利用式(6)和區(qū)域2008年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，在ArcMap10.2軟件平臺中對盤古林場森林健康狀況的各項指標進行預(yù)測，并生成森林健康狀況等級分布圖(圖6)。可以看出，盤古林場森林健康得分Hm的平均值為0.623 4±0.054 4，表明該地區(qū)森林整體處于亞健康水平，其中亞健康林分數(shù)量最多，約占總體的89.30%，而健康林分僅占0.83%；健康得分Hsd值均相對較小，平均值僅為0.037 4±0.013 8，其分布近似于正態(tài)分布，84.65%集中在[0.02, 0.06]范圍內(nèi)；健康得分Hcv完全取決于Hm和Hsd的值，且不受任何因素影響，其平均值為5.862 3±2.316 2，最大值為15.362 1，79.10%集中在[3.00, 9.00]范圍內(nèi)；健康得分Hpd平均值為-0.070 3±0.394 8，80.66%集中在[-0.5, 0.5]區(qū)間內(nèi)，其中正值和負值分別占總體的43.67%和55.70%；健康得分Hfd的平均值為-0.050 3±1.066 7，主要集中在[-1.00, 1.00]，約占總體的67.31%。從空間上來看，健康得分Hm較高的林分主要集中在林場北部且靠近居民點和交通便利的地區(qū)，而在南部偏遠地區(qū)則普遍較低；Hsd和Hcv值的空間分布格局基本相同，即林場北部地區(qū)大于南部地區(qū)。在北部地區(qū)，林分健康得分Hpd以負值為主，而在南方地區(qū)Hpd則以正值為主，表明在北部地區(qū)的林分中健康和亞健康林木比例相對高于南部地區(qū)。健康得分Hfd的空間分布則與Hpd完全相反，即北部地區(qū)林分健康得分分布的峰態(tài)較陡峭，而南部地區(qū)則較為平緩。整體來看，可認為北部地區(qū)林分健康水平整體高于南部地區(qū)。

3 討 論

健康評價是實施森林質(zhì)量精準提升的重要前提，但森林生態(tài)系統(tǒng)具有明顯的層級結(jié)構(gòu)，因此如何將常規(guī)的單木和林分尺度調(diào)查結(jié)果推廣到區(qū)域尺度，一直是森林資源監(jiān)測與評估研究的重點和難點。本研究以單木健康和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用AHP-熵值法構(gòu)造單木尺度健康評價模型，并匯總得到林分尺度評價結(jié)果，進而采用度量誤差模型將其推廣到區(qū)域尺度，是對森林健康多尺度耦合評價的一次有益探索。從結(jié)果來看，單木尺度健康得分平均值為0.663 8，其中亞健康林木占多數(shù)，而健康林木則相對較少，這與相關(guān)研究結(jié)論基本一致[10-12]，表明林分中絕大多數(shù)樹木都會受到一定的生物(如競爭)和非生物(如養(yǎng)分)因素的脅迫。本研究還發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)內(nèi)不同樹種的健康水平也存在顯著差異，表現(xiàn)為云杉(0.703 3)>白樺(0.672 0)>興安落葉松(0.664 0)>山楊(0.647 9)>樟子松(0.560 8)，其原因可能是因為在單木健康評價模型中冠長率的權(quán)重值顯著大于其他指標，且云杉的自然整枝能力明顯弱于其他樹種。但是，興安落葉松和白樺是研究區(qū)域主要的優(yōu)勢種和建群種，因此在后續(xù)經(jīng)營中只建議適當(dāng)增加云杉的比例，而非進行徹底的林分改造。

林分尺度健康評價結(jié)果表明區(qū)域內(nèi)森林整體以亞健康水平為主，約占總體的94.12%，與朱宇[10]采用固定樣地調(diào)查數(shù)據(jù)的評價結(jié)果一致。這可能是因為本研究采用的樹冠狀態(tài)指標(如冠長率、樹冠落葉程度、樹冠透視度等)均是林分健康程度的外在表征，因而所得到的林木健康評價結(jié)果與林分、地形等因子間均存在一定的關(guān)系，所以兩者在評價結(jié)果上具有一致性。但與前人結(jié)果不同，本研究林分尺度其余的健康評價指標(即Hsd、Hcv、Hpd和Hfd)還能進一步反映林分中樹木健康程度的分布情況，即約78.43%的樣地中樹木健康得分呈明顯的左偏尖削狀正態(tài)分布，這顯然更符合當(dāng)前森林精細化經(jīng)營的迫切需求。

相關(guān)性分析、逐步回歸和度量誤差模型結(jié)果表明林分因子和地形因子共同影響林分健康得分及其分布情況。最終所建立的林分尺度健康綜合評價模型的擬合精度相對較高，其中Hm、Hsd、Hcv、Hpd和Hfd模型的確定系數(shù)R2分別達到0.464 3、0.305 6、0.909 6、0.298 1和0.448 5，而RMSE和Bias也均相對較小，因此該模型能夠基本滿足森林健康評估的需求。林分健康水平Hm值隨著立地和坡度的增加而增加，但隨著林分斷面積、平均高、海拔和坡位的增加而減小，因此在后續(xù)經(jīng)營過程中應(yīng)使林分蓄積(可由斷面積和平均高近似導(dǎo)出林分蓄積)維持在一定水平。這可能是因為中幼齡林的蓄積量雖然較低但林木生長活力較高，而成熟林、過熟林雖然蓄積量較高但林分內(nèi)競爭壓力大、活力低、枯死木數(shù)量多，適當(dāng)?shù)夭煞ゲ粌H有助于充分發(fā)揮林分生產(chǎn)潛力，同時也有助于維持林分的健康水平。需要說明的是，林木生長所需的水分、養(yǎng)分等通常會隨著坡度的增加而減少，但由于研究區(qū)域內(nèi)地勢較為平緩(約84.38%小班的坡度小于20°)，適當(dāng)?shù)钠露瓤赡芨欣诹址稚L，因此在Hm計算公式中坡度的貢獻值為正值。樹種數(shù)量顯著增加林分健康得分的標準差，這可能與不同樹種健康得分的差異有關(guān)，而海拔則會降低林分健康得分的標準差，這是由于隨著海拔的增加林分內(nèi)落葉松的比例逐漸增加所致，因此其變異程度逐漸縮小。偏度和峰度反映了林分中樹木健康的分布情況，同樣可通過林分密度、斷面積和蓄積來調(diào)控。綜上所述，本研究所建模型不僅能夠以較少的林分和地形因子估計出林分尺度健康得分及其分布情況，同時對森林健康經(jīng)營也具有更加明確的指導(dǎo)意義。

結(jié)合二類調(diào)查數(shù)據(jù)和式(6)結(jié)果表明，盤古林場森林健康得分Hm的平均值為0.623 4±0.054 4，整體處于亞健康水平(89.30%)，這與其他學(xué)者采用二類調(diào)查數(shù)據(jù)的評價結(jié)果一致[4,18]。研究區(qū)域內(nèi)各小班健康得分Hsd的變異程度均相對較小，其平均值為0.037 4±0.013 8，84.65%集中在[0.02, 0.06]范圍內(nèi)，其中樹木健康分布呈左偏尖削狀和右偏平緩狀的小班數(shù)量分別占43.48%和39.31%，而其余組合所占比例則相對較小。林分健康評價各指標均具有明顯的空間分布趨勢，其中Hm、Hcv、Hpd和Hfd值較大的區(qū)域主要集中在林場北部且靠近居民點和交通便利的地區(qū)，而在南部偏遠地區(qū)則普遍較低，但Hsd的空間分布格局則完全相反，表明適當(dāng)?shù)慕?jīng)營有助于提升森林的健康水平。

本研究所提出的森林健康評價及多尺度轉(zhuǎn)換方法對我國森林健康經(jīng)營是一次有益探索，但仍存在一定缺陷，主要表現(xiàn)在：①因樣本數(shù)量較少，未能分不同林型、齡組等要素建立模型；②樣本代表性略顯不足，即未充分包含不健康、中健康和健康林分；③為了充分與森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)相匹配，部分關(guān)鍵和常用指標(如土壤養(yǎng)分、林分空間結(jié)構(gòu)等)未考慮。因此，隨著數(shù)據(jù)的充分收集，該模型的模擬和預(yù)測精度也有望進一步提高。

4 結(jié) 論

1)采用AHP-熵值法構(gòu)造單木尺度健康評價模型，并匯總得到林分尺度健康評價結(jié)果，進而采用度量誤差模型建立林分尺度健康綜合評價模型，該模型是一種有效的森林健康評價多尺度轉(zhuǎn)換方法。

2)林分尺度健康綜合評價模型的預(yù)估精度相對較高，其Hm、Hsd、Hcv、Hpd和Hfd模型的確定系數(shù)R2分別達到0.464 3、0.305 6、0.909 6、0.298 1和0.448 5，能夠基本滿足森林健康評價的需求。

3)單木、林分和區(qū)域尺度評價結(jié)果均表明該地區(qū)森林整體處于亞健康水平，其中林分因子(HT、DHT、NTS、NUM、SBA和VOL)和地形因子(ELE、SLO和POS)共同影響林分健康得分及其分布情況。

4)森林健康評價各指標均具有明顯的空間分布趨勢，其中健康得分Hm、Hcv、Hpd和Hfd值較大的區(qū)域主要集中在林場北部且靠近居民點和交通便利的地區(qū)，而在南部偏遠地區(qū)則普遍較低，但Hsd的空間分布格局則完全相反，表明適當(dāng)?shù)慕?jīng)營有助于提升森林的健康水平。