森林生態(tài)風險評價研究進展

毛沂新

(遼寧省林業(yè)科學(xué)研究院，遼寧 沈陽 110032)

生態(tài)風險是生態(tài)系統(tǒng)及其組成成分所承受的風險，一般為區(qū)域內(nèi)具有不確定性的災(zāi)害或事故對生態(tài)系統(tǒng)可能產(chǎn)生的不利作用，其主要具有不確定性、空間異質(zhì)性和危害性等特征[1-3]。森林生態(tài)風險評價是描述與評價環(huán)境脅迫因子、地質(zhì)氣象災(zāi)害以及人類社會的生產(chǎn)活動對森林生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能產(chǎn)生不利影響的可能性與損害程度的評估，是林業(yè)資源管理的一個重要環(huán)節(jié)[4-5]。我國森林總體上每年都受到火災(zāi)、病蟲害、氣象災(zāi)害以及過量采伐等各種形式的困擾。這些不利因素很大程度上遲滯了我國林業(yè)行業(yè)持續(xù)邁向可持續(xù)化發(fā)展道路的步伐。如何迅速發(fā)現(xiàn)、準確評估和有效管控森林生態(tài)風險，提高目標生態(tài)系統(tǒng)抵御風險的能力，是森林生態(tài)系統(tǒng)健康研究和森林可持續(xù)管理的首要任務(wù)之一[5]。通過構(gòu)建森林生態(tài)風險評價指標體系，來評價區(qū)域內(nèi)森林生態(tài)發(fā)展狀態(tài)，森林生態(tài)風險預(yù)警模型，對于森林資源有限的條件下實現(xiàn)森林資源的可持續(xù)發(fā)展具有重大的現(xiàn)實意義[6-7]。

1 森林生態(tài)風險評價國內(nèi)外發(fā)展概況

國外風險評價的萌芽階段為20世紀30～60年代。80年代初，風險評價體系已經(jīng)基本形成，并不斷發(fā)展和完善。美國在對綜合燃料的風險評價中提出了一系列針對組織、種群、生態(tài)系統(tǒng)水平的生態(tài)風險評價方法[6]。該階段評估方式逐步由定性分析向定量評價轉(zhuǎn)變，同時使得評價過程進一步完善和系統(tǒng)化[7]。90年代后期，區(qū)域生態(tài)風險評價進入逐步發(fā)展階段，從小尺度發(fā)展到大尺度[8]，從單因子發(fā)展到多因子[9-10]，定性與定量相結(jié)合[11]，強調(diào)生態(tài)風險評價的區(qū)域性[7]。

我國的生態(tài)風險評價起步較晚，始于20世紀末，主要借鑒和引入國外的治理經(jīng)驗和研究成果。21世紀初期發(fā)生的一系列重大環(huán)境污染事故說明，生態(tài)風險已成為我國社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的一大障礙，生態(tài)風險評價也因此越來越受到各行業(yè)重視。目前我國生態(tài)風險評價的發(fā)展歷程主要為由環(huán)境風險到生態(tài)風險再到區(qū)域生態(tài)風險評價。風險源的認知與識別由單一、孤立的風險源向多風險源綜合作用結(jié)果轉(zhuǎn)變，風險受體由單一受體向多受體橫向擴展，評價范圍由局部點狀格局上升到區(qū)域大尺度景觀水平[5，12]。近年來，我國生態(tài)風險評價在區(qū)域和景觀尺度上已經(jīng)成功地進行了大量生態(tài)風險評價研究，評價對象涵蓋流域、景觀、森林生態(tài)系統(tǒng)等。

2 森林生態(tài)風險評價主要內(nèi)容

2.1 風險因子與受體識別

不同區(qū)域內(nèi)各種生態(tài)風險因素具有空間異質(zhì)性和復(fù)雜性，部分主要受單一因子主導(dǎo)；而森林生態(tài)系統(tǒng)具有生命周期、演替、抵御風險(如恢復(fù)力穩(wěn)定性與抵抗力穩(wěn)定性)等特征，這主要取決于森林自身的結(jié)構(gòu)與內(nèi)部生物學(xué)特征，大部分森林生態(tài)系統(tǒng)更多受到多種因素的共同作用。因此對森林生態(tài)系統(tǒng)本身的考量也應(yīng)該是對其風險評價的重要環(huán)節(jié)。對森林生態(tài)風險評價，既要對各種森林類型或非林地空間做出不同程度的描述，也應(yīng)對森林內(nèi)部生物學(xué)特征(如樹種、樹齡、生物多樣性、疏密度、林中空地及綜合地表功能)進行表述[13]，納入到森林生態(tài)風險評價指標體系當中，并分析其內(nèi)部存在的潛在風險，即把外部生態(tài)風險因素對森林生態(tài)系統(tǒng)損害評估與森林自身內(nèi)部的潛在風險評估相結(jié)合。

2.2 賦權(quán)評分

在不同森林生態(tài)風險評價指標體系基礎(chǔ)上，通過賦權(quán)模型解決生態(tài)區(qū)域的評分問題，為生態(tài)區(qū)域的評級以及預(yù)警作準備。賦權(quán)模型主要包括關(guān)聯(lián)-差異的組合賦權(quán)模型、G1-熵權(quán)法的組合賦權(quán)模型、級差最大化的組合賦權(quán)模型、非線性投影尋蹤的組合賦權(quán)模型等。

2.2.1 關(guān)聯(lián)-差異的組合賦權(quán)模型

通過指標獨立度揭示指標間相關(guān)程度對指標賦權(quán)影響，指標間相關(guān)程度越高，指標獨立性就越弱，指標的賦權(quán)就越小，建立基于關(guān)聯(lián)-差異的不同森林生態(tài)區(qū)域評價的賦權(quán)模型。該模型彌補了現(xiàn)有研究忽視指標間相關(guān)性對指標權(quán)重的影響，無法真實反映指標權(quán)重的不足。

2.2.2 G1-熵權(quán)法的組合賦權(quán)模型

通過G1求解評價指標的主觀權(quán)重，熵權(quán)法確定評價指標的客觀權(quán)重，選擇各評價指標的理想值，能反映專家的知識經(jīng)驗與客觀數(shù)據(jù)的統(tǒng)一。該模型根據(jù)評價對象與理想向量距離越小、森林生態(tài)發(fā)展越好的思路，構(gòu)建多目標規(guī)劃模型來確定主、客觀權(quán)重的系數(shù)。

2.2.3 級差最大化的組合賦權(quán)模型

通過不同的指標權(quán)重計算協(xié)方差矩陣，根據(jù)組合權(quán)重到所有的單一賦權(quán)方法得到的權(quán)重距離最大的原則，建立組合權(quán)重優(yōu)化模型，獲得統(tǒng)一的組合權(quán)重，使評價結(jié)果突出了各評價對象之間的差異，解決不同的賦權(quán)方法相互矛盾的問題。其特點是根據(jù)組合權(quán)重到所有的單一賦權(quán)方法得到的權(quán)重距離最大的原則，建立組合權(quán)重優(yōu)化模型，通過不同的權(quán)重獲得統(tǒng)一的組合權(quán)重，解決不同的賦權(quán)方法相互矛盾的問題，同時避免在不同的賦權(quán)方法下評價排序不一致的問題，評價對象區(qū)分效果好。

2.2.4 非線性投影尋蹤的組合賦權(quán)模型

投影尋蹤模型可以將高維空間的非線性、非正態(tài)、多維數(shù)的森林生態(tài)評價指標投影為低維空間的綜合評價指標，因而通過投影尋蹤模型可以確定森林生態(tài)評價指標的非線性權(quán)重。

2.3 評估預(yù)警

2.3.1 基于K-S檢驗的最優(yōu)分布評級預(yù)警模型

通過K-S檢驗對不同森林生態(tài)區(qū)域的總得分進行分布檢驗，通過對所有連續(xù)性分布逐一進行擬合優(yōu)度檢驗，找到擬合不同森林生態(tài)區(qū)域總得分的最優(yōu)分布，通過最優(yōu)分布的不同分位點劃定樣本等級，構(gòu)建森林生態(tài)的風險預(yù)警模型。通過K-S檢驗對不同類型驗證評級得分序列適合的分布，克服了現(xiàn)有研究僅考慮正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布導(dǎo)致的分布設(shè)定偏誤的弊端，反映了不同森林生態(tài)區(qū)域的總得分的最優(yōu)分布。

2.3.2 基于最優(yōu)分割的評級預(yù)警模型

通過最優(yōu)分割法對不同森林生態(tài)區(qū)域總得分進行分類，測算劃分不同森林生態(tài)區(qū)域總得分的臨界值，建立不同森林生態(tài)區(qū)域總得分的預(yù)警區(qū)間。其特點是：通過對不同森林生態(tài)區(qū)域評級得分樣本進行有序聚類，測算不同森林生態(tài)區(qū)域評級得分的分級臨界值和評級區(qū)間，最終建立不同森林生態(tài)區(qū)域生態(tài)風險的預(yù)警模型。

2.4 風險預(yù)測

2.4.1 評價指標的縱向預(yù)測模型

通過灰色-馬爾科夫模型建立小樣本森林生態(tài)評價指標的預(yù)測模型，通過差分自回歸移動平均模型建立大樣本森林生態(tài)評價指標的預(yù)測模型，建立帶有季節(jié)效應(yīng)的單一森林生態(tài)評價指標的預(yù)測模型，通過單位根檢驗、協(xié)整模型以及誤差修正模型建立多個森林生態(tài)評價變量的預(yù)測模型。依據(jù)不同風險變量的特點建立森林生態(tài)評價指標的預(yù)測模型，得到森林生態(tài)風險評價指標的未來值，反映了森林生態(tài)風險變量的長期規(guī)律性與短期波動性。

2.4.2 評價指標的橫向預(yù)測模型

通過多元回歸模型建立多個森林生態(tài)連續(xù)變量的橫斷面預(yù)測模型，通過邏輯回歸建立帶有分類森林生態(tài)變量的橫斷面預(yù)測模型，通過狀態(tài)空間模型建立森林生態(tài)多變量的變系數(shù)預(yù)測模型。其能夠依據(jù)不同生態(tài)系統(tǒng)的需求建立森林生態(tài)多變量的預(yù)測模型，反映了生態(tài)系統(tǒng)未來的變化。

2.4.3 評價指標的橫向-縱向預(yù)測模型

通過面板數(shù)據(jù)模型建立森林生態(tài)評價指標的橫向-縱向預(yù)測模型，可反映森林生態(tài)評價指標的時間變化和空間變化。該方法對既有時間變化又有空間變化的森林生態(tài)評價指標，使用面板數(shù)據(jù)模型擬合其規(guī)律性變化，同時得到時間與空間交叉下的森林生態(tài)變量未來值。

2.4.4 基于生存分析的生態(tài)種群死亡模型

通過生存分析建立森林生態(tài)種群的死亡概率模型，反映森林生態(tài)種群的生存狀況，獲取影響森林生態(tài)種群生存的關(guān)鍵風險因素，預(yù)測森林生態(tài)種群未來的發(fā)展走向。對森林生態(tài)種群建立生存模型，揭示了關(guān)鍵的森林生態(tài)風險變量對森林生態(tài)種群的生存是否有影響以及影響程度，定量反映了森林生態(tài)種群的生存概率。

2.5 生態(tài)風險管理決策

生態(tài)風險管理的最重要原則就是因地制宜，這就要認真透徹地研究風險源和受體對象。經(jīng)過綜合分析評價及論證，明確區(qū)域內(nèi)所具有的生態(tài)風險的差異及其分布規(guī)律，有針對性地制定科學(xué)合理的生態(tài)風險管理方案，將其風險降到最低限度，使生態(tài)得到有效保護和恢復(fù)。力求通過一個階段的探索與實踐，建立科學(xué)合理的森林生態(tài)風險評價方法體系，評價區(qū)域內(nèi)不同森林類型的發(fā)展狀態(tài)，構(gòu)建不同森林類型的區(qū)域生態(tài)風險預(yù)警模型。根據(jù)風險表征結(jié)果進行風險分級管控與防范預(yù)警，進而采取有效措施謀求受損的目標森林生態(tài)系統(tǒng)得到有針對性的自然恢復(fù)或人為重建等恢復(fù)性治理。

3 展 望

應(yīng)用生態(tài)風險評價方法對遼寧省森林資源現(xiàn)狀進行評估，根據(jù)所得出風險表征結(jié)果進行風險管理是實現(xiàn)東北林區(qū)森林資源可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。生態(tài)風險評價是當前熱點之一，主要聚焦于與人類生產(chǎn)生活息息相關(guān)的環(huán)境方面，而對于林業(yè)資源生態(tài)風險評價的相關(guān)研究較少。因此，構(gòu)建不同森林類型的區(qū)域生態(tài)風險評價指標體系，評價不同森林類型的區(qū)域生態(tài)發(fā)展狀態(tài)，構(gòu)建不同森林類型的區(qū)域生態(tài)風險預(yù)警模型，對于森林資源有限的條件下實現(xiàn)我省森林資源的可持續(xù)發(fā)展具有重大的現(xiàn)實意義。