基于小班尺度的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選研究

梅 浩，佘宇晨，陸 翔

（國(guó)家林業(yè)和草原局中南調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，湖南 長(zhǎng)沙 410014）

森林根據(jù)功能可以劃分為生態(tài)公益林和商品林，生態(tài)公益林指對(duì)極為重要的生態(tài)區(qū)位和脆弱地區(qū)具有重要的保護(hù)作用，可以保護(hù)國(guó)土生態(tài)安全、生物多樣性，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，是為人類提供森林生態(tài)和社會(huì)服務(wù)產(chǎn)品為主要經(jīng)營(yíng)目的的重點(diǎn)的防護(hù)林和特種用途林[1-3]。生態(tài)公益林質(zhì)量是指生態(tài)公益林的狀態(tài)或條件及其滿足人類對(duì)森林的生態(tài)效益和社會(huì)效益需求的程度[4]，不斷提高其質(zhì)量是森林分類經(jīng)營(yíng)研究、實(shí)踐的重點(diǎn)和核心。

生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)可以依據(jù)其類型參照森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)的標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系。20世紀(jì)90年代，森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)概念在聯(lián)合國(guó)環(huán)境與發(fā)展大會(huì)上被提出。從此，國(guó)際上先后出臺(tái)了國(guó)際熱帶木材組織（ITTO）進(jìn)程、蒙特利爾進(jìn)程、赫爾辛基進(jìn)程、非洲干旱進(jìn)程、非洲木材組織（ATO）進(jìn)程、塔拉波托倡議、近東進(jìn)程、中美洲進(jìn)程等八大進(jìn)程[5-9]。在這些進(jìn)程中建立的指標(biāo)體系可以有效評(píng)價(jià)生態(tài)公益林的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，涉及的主要內(nèi)容有森林生態(tài)系統(tǒng)健康程度、多樣性、生產(chǎn)力評(píng)價(jià)和生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益評(píng)價(jià)等。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)生態(tài)公益林質(zhì)量的研究多采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，通過對(duì)生態(tài)公益林評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦值計(jì)算從而得到質(zhì)量評(píng)價(jià)[10-11]。例如，尹峰[12]選取條件性、狀態(tài)性和效益性等3 類19 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建了廣州市生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，利用提出的生態(tài)公益林質(zhì)量綜合指數(shù)來對(duì)生態(tài)公益林質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；馮繼廣[13]從森林生產(chǎn)力、森林結(jié)構(gòu)、森林健康、森林服務(wù)效能等4 個(gè)要素選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于因子分析，采用指數(shù)和法對(duì)全國(guó)各省市的森林資源質(zhì)量狀況進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)；黃國(guó)勝[14]等從森林生態(tài)環(huán)境背景、森林生長(zhǎng)狀態(tài)和森林自然性等3個(gè)方面來構(gòu)建森林生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，同時(shí)采用層次分析方法、生態(tài)因子質(zhì)量等級(jí)評(píng)分法、加權(quán)綜合質(zhì)量指數(shù)法系統(tǒng)地評(píng)價(jià)了河北省山區(qū)森林生態(tài)環(huán)境功能質(zhì)量狀況；肖水根[15]認(rèn)為生態(tài)公益林森林資源質(zhì)量?jī)?yōu)劣是一個(gè)模糊的概念，需要采用模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)法進(jìn)行研究，將不容易定量的重要定性指標(biāo)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)量化研究，選擇針闊比、群落結(jié)構(gòu)、災(zāi)害等級(jí)、更新等級(jí)、植被覆蓋度、年齡結(jié)構(gòu)等多個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)公益林質(zhì)量隸屬等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

通過以上研究可以發(fā)現(xiàn)，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是影響生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的直接因素，在眾多的評(píng)價(jià)指標(biāo)中如何選取有效的指標(biāo)則是做好質(zhì)量評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。本研究利用森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)，基于小班尺度對(duì)生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選方法進(jìn)行研究，以期為建立全國(guó)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、能夠?qū)崿F(xiàn)快速出數(shù)的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系提供參考依據(jù)。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選方法

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)初選

森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查又稱森林資源二類調(diào)查，是以國(guó)有林場(chǎng)、自然保護(hù)區(qū)、森林公園等森林經(jīng)營(yíng)單位或縣級(jí)行政區(qū)域?yàn)檎{(diào)查單位，以滿足森林經(jīng)營(yíng)方案、總體設(shè)計(jì)、林業(yè)區(qū)劃與規(guī)劃設(shè)計(jì)需要而進(jìn)行的森林資源調(diào)查[16]，一般以10 a 為一周期進(jìn)行。調(diào)查指標(biāo)包括森林資源現(xiàn)狀因子、與森林資源有關(guān)的自然地理環(huán)境和生態(tài)環(huán)境因子等。目前，已基本實(shí)現(xiàn)全國(guó)有林縣的森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查全覆蓋。本研究基于數(shù)據(jù)的便于獲取性、評(píng)價(jià)指標(biāo)的統(tǒng)一性，以森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，剔除無關(guān)指標(biāo)和無代表性指標(biāo)后，選擇一系列生態(tài)公益林質(zhì)量相關(guān)因子組成生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)初選指標(biāo)（表1）。

表1 生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)初選指標(biāo)Table 1 Primary assessment indexes of the public-welfare forest quality

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算與賦值

1）下木層和灌木層Simpson 指數(shù)

式中，D為下木層和灌木層Simpson 多樣性指數(shù)，Pi為第i種個(gè)體株數(shù)占總株數(shù)的比例，Pi=Ni/N，Ni為第i種的株數(shù)，N為總株數(shù)。

2）灌木層和草本層Shannon 指數(shù)

式中，H為灌木層和草本層Shannon-Wiener 多樣性指數(shù)，Pi為第i種個(gè)體蓋度占總蓋度的比例，Pi=Ni/N，Ni為第i種的蓋度，N為總蓋度。

3）定性指標(biāo)賦值和補(bǔ)充

對(duì)于定性指標(biāo)，依據(jù)以往專家學(xué)者研究的成果[17-20]，確定各指標(biāo)的分級(jí)及賦值（表2）。其中：對(duì)于紅樹林、竹林和灌木林小班定性指標(biāo)，按喬木林小班標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行相應(yīng)補(bǔ)充，以便于進(jìn)行生態(tài)公益林全覆蓋且同一尺度的評(píng)價(jià)。

表2 定性指標(biāo)分級(jí)及賦值Table 2 Qualitative indicator grading and assignment

1.3 指標(biāo)篩選方法

在以往生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)研究中，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取一般采用主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，忽略了評(píng)價(jià)指標(biāo)可能存在信息重復(fù)或區(qū)分度不高等問題。比如，在常用評(píng)價(jià)指標(biāo)中森林群落結(jié)構(gòu)和森林健康程度息息相關(guān)，林分平均胸徑、樹高和林分公頃蓄積量存在高度正相關(guān)關(guān)系等。另外，一些研究常通過主成分分析來縮減評(píng)價(jià)指標(biāo)，但存在降維后的主成分實(shí)際定義不明，無法進(jìn)行監(jiān)測(cè)等缺點(diǎn)。因此，本研究為了解決指標(biāo)選取中存在的問題，從“貢獻(xiàn)率”“敏感度”“獨(dú)立性”三方面入手，構(gòu)建了指標(biāo)篩選模型。

1.3.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

對(duì)原始指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，解決指標(biāo)量綱不同影響同一尺度評(píng)價(jià)的問題。因賦值后生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)均為正向型指標(biāo)，指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

式中，x'ij為第i個(gè)小班第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；xij為第i個(gè)小班第j項(xiàng)指標(biāo)的原始值；i為小班個(gè)數(shù)，i=1，2，…，n；j為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，j=1，2，…，m。

1.3.2 指標(biāo)貢獻(xiàn)率篩選

指標(biāo)貢獻(xiàn)率指單項(xiàng)指標(biāo)對(duì)總體評(píng)價(jià)目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度。本研究利用離散系數(shù)[21]來計(jì)算指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，如指標(biāo)貢獻(xiàn)率越高，說明指標(biāo)所反映的信息越豐富。具體計(jì)算方法如下：

1）計(jì)算指標(biāo)的離散系數(shù)cj。

2）計(jì)算指標(biāo)累計(jì)貢獻(xiàn)率gl。

將指標(biāo)的離散系數(shù)根據(jù)從大到小進(jìn)行排序。指標(biāo)累計(jì)貢獻(xiàn)率為離散系數(shù)較大的前1 個(gè)指標(biāo)占所有指標(biāo)的比重之和，即：

式中，c'j為離散系數(shù)較大的前l(fā) 個(gè)指標(biāo)的離散系數(shù)。

3）指標(biāo)篩選。

如：

式中，go=85%。

則進(jìn)行第一輪指標(biāo)篩選，保留離散系數(shù)較大的前l(fā)個(gè)指標(biāo)，刪除其它指標(biāo)。

1.3.3 計(jì)算指標(biāo)敏感度

指標(biāo)敏感度指不同小班相同指標(biāo)之間的區(qū)分程度。本研究利用熵權(quán)方法[22]計(jì)算指標(biāo)的敏感度，如某個(gè)指標(biāo)的熵值越小，就表明該指標(biāo)的變異程度越大，說明這項(xiàng)指標(biāo)越敏感。具體計(jì)算方法如下：

1）計(jì)算pij值，即第j項(xiàng)指標(biāo)下，第i個(gè)小班指標(biāo)值占該指標(biāo)的比重。

2）計(jì)算熵值ej。

式中，ej≥0。

3）計(jì)算熵權(quán)wj，即第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

4）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的敏感度sj。

1.3.4 計(jì)算指標(biāo)獨(dú)立性

指標(biāo)獨(dú)立性指不同指標(biāo)之間關(guān)系密切的程度。本研究利用Pearson 相關(guān)系數(shù)[23]來反映指標(biāo)之間的獨(dú)立性，如指標(biāo)之間相關(guān)性越高，則說明這些指標(biāo)反映信息的能力越弱。利用獨(dú)立性篩選，可以去除一些重復(fù)評(píng)價(jià)指標(biāo)。具體計(jì)算方法如下：

1）計(jì)算第p項(xiàng)指標(biāo)和第q項(xiàng)指標(biāo)之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)rpq。

2）計(jì)算第p項(xiàng)指標(biāo)的獨(dú)立性程度dp。

式中：tp為第p項(xiàng)指標(biāo)與m個(gè)指標(biāo)的相關(guān)程度。

1.3.5 指標(biāo)篩選模型

指標(biāo)綜合篩選值z(mì)j是對(duì)指標(biāo)敏感度和指標(biāo)獨(dú)立性的綜合考量。通過指標(biāo)綜合篩選值進(jìn)行第二輪篩選。具體計(jì)算方法如下：

式中：α和β為重要性系數(shù)（0＜α＜1，0＜β＜1，α＋β＝1）。在本研究中，取α＝β＝0.5。

如：

式中：zo=0.85。

則保留綜合篩選值較大的前l(fā) 個(gè)指標(biāo)，刪除其它指標(biāo)。

1.3.6 指標(biāo)客觀權(quán)重計(jì)算

根據(jù)最終保留指標(biāo)的篩選值，計(jì)算得出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重。具體計(jì)算方法如下：

式中：yj為最終指標(biāo)的客觀權(quán)重，l為最終指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

1.3.7 合理性檢驗(yàn)

根據(jù)方差反映數(shù)據(jù)信息含量的原理[24]，用篩選后指標(biāo)數(shù)據(jù)方差之和占初選指標(biāo)數(shù)據(jù)方差之和的比例來判定最終指標(biāo)是否合理。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，嚴(yán)格來說累計(jì)方差達(dá)到80%才被認(rèn)為顯著，而在大樣本體系中，累計(jì)方差在60%以上則可以接受。計(jì)算公式如下：

式中：F為篩選后指標(biāo)的信息含量貢獻(xiàn)比，為指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差，u為篩選后的指標(biāo)數(shù)量，v為初選的指標(biāo)數(shù)量。

2 實(shí)證應(yīng)用

2.1 研究區(qū)概況

惠州市位于廣東省中南部，地處低緯度，北回歸線橫貫惠州市。轄惠城區(qū)、惠陽區(qū)、惠東縣、博羅縣和龍門縣，設(shè)有仲愷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)兩個(gè)國(guó)家級(jí)開發(fā)區(qū)。惠州境內(nèi)雨量充沛，陽光充足，氣候溫和，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。年降水量2 200 mm，年平均氣溫22 ℃?；葜菔嘘懙孛娣e1.12 萬km2，占珠江三角洲經(jīng)濟(jì)區(qū)的四分之一。惠州市森林資源豐富，2016年底惠州市森林覆蓋率62.42%。

2.2 數(shù)據(jù)來源和研究工具

本研究數(shù)據(jù)來源于廣東省惠州市森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)。在本研究中，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和制圖所采用的軟件有SPSS 25.0、ArcGIS 10.4.1 等。

2.3 評(píng)價(jià)方法

2.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選

1）首先，計(jì)算初選指標(biāo)的離散系數(shù)（表3），進(jìn)行第一輪篩選。

表3 初選指標(biāo)累計(jì)貢獻(xiàn)率Table 3 The cumulative contribution rate of primary assessment indexes

2）然后，計(jì)算第一輪篩選后指標(biāo)的綜合篩選值（表4），進(jìn)行第二輪篩選，確定最終的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合篩選值Table 4 Comprehensive selection value of the assessment index

3）進(jìn)行有效性校驗(yàn)。由表3可得，篩選后指標(biāo)的信息含量貢獻(xiàn)比F=0.721 3/1.190 1× 100%=60.61%＞60.00%，說明篩選后的指標(biāo)符合評(píng)價(jià)要求。

2.3.2 建立評(píng)價(jià)體系

在對(duì)以往專家學(xué)者研究成果整理歸納的基礎(chǔ)上[25-30]，根據(jù)上述指標(biāo)篩選結(jié)果，對(duì)指標(biāo)客觀權(quán)重進(jìn)行修正，建立生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系（表5）。

2.3.3 生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

將生態(tài)公益林小班評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值與評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的權(quán)重加權(quán)求和，得到生態(tài)公益林質(zhì)量綜合得分。具體計(jì)算方法如下：

式中，Yi為生態(tài)公益林質(zhì)量綜合得分，Wj為評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

2.3.4 生態(tài)公益林質(zhì)量等級(jí)劃分

對(duì)惠州市生態(tài)公益林質(zhì)量綜合得分結(jié)果進(jìn)行Q-Q 圖分析（圖1），證明質(zhì)量綜合得分符合正態(tài)分布。對(duì)綜合得分結(jié)果在[0～1]區(qū)間內(nèi)劃分為4 級(jí)：優(yōu)[0.6～1]、良[0.4～0.6）、中[0.2～0.4）、差[0～0.2）。

表5 生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系Table 5 Ecological public-welfare forest quality assessment system

圖1 生態(tài)公益林質(zhì)量綜合得分正態(tài)Q-Q 圖像Fig.1 Comprehensive score normal Q-Q diagram of the ecological public-welfare quality

2.4 評(píng)價(jià)結(jié)果

參與惠州市生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)的小班共30 817 個(gè)，其中質(zhì)量為“優(yōu)”的小班869 個(gè)，小班個(gè)數(shù)占總個(gè)數(shù)的3.88%，小班面積占總面積的2.82%；質(zhì)量為“良”的小班14 843 個(gè)，小班個(gè)數(shù)占59.67%，小班面積占48.16%；質(zhì)量為“中”的小班14 267 個(gè)，小班個(gè)數(shù)占35.07%，小班面積占46.30%；質(zhì)量為“差”的小班838 個(gè)，小班個(gè)數(shù)占1.38%，小班面積占2.72%。

依據(jù)質(zhì)量綜合得分的不同按等級(jí)分類，得到惠州市生態(tài)公益林質(zhì)量等級(jí)圖（圖2）。通過對(duì)質(zhì)量等級(jí)圖的分析可知，惠州市生態(tài)公益林質(zhì)量以“良”為主。從分布上看，質(zhì)量為“優(yōu)”的小班主要位于自然保護(hù)區(qū)內(nèi)，如廣東象頭山國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)、龍門南昆山省級(jí)自然保護(hù)區(qū)、惠東蓮花山白盆珠省級(jí)自然保護(hù)區(qū)、惠東古田省級(jí)自然保護(hù)區(qū)等。質(zhì)量為“差”的小班主要分布于惠東縣沿海地區(qū)，龍門縣和博羅縣境內(nèi)也有小范圍集中分布。

3 合理性分析

3.1 不同評(píng)價(jià)體系對(duì)比分析

生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)是一項(xiàng)復(fù)雜的森林生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)，對(duì)這一領(lǐng)域的研究已有較為豐碩的成果，不同學(xué)者基于不同側(cè)重點(diǎn)提出了多種評(píng)價(jià)體系。通過幾種較為典性的評(píng)價(jià)體系與本研究所建立的評(píng)價(jià)體系進(jìn)行對(duì)比分析（表6），可以發(fā)現(xiàn)不同評(píng)價(jià)體系的適用領(lǐng)域不盡相同，在實(shí)際運(yùn)用中需要根據(jù)評(píng)價(jià)目標(biāo)有針對(duì)性的選擇評(píng)價(jià)體系。

3.2 2 種同尺度評(píng)價(jià)體系對(duì)比分析

選取具有代表性且同尺度的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[18]（以下簡(jiǎn)稱對(duì)比評(píng)價(jià)體系）與本研究構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系進(jìn)行對(duì)比（表7）?？梢园l(fā)現(xiàn)，兩種評(píng)價(jià)體系中只有“齡組”這一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)相同；“公頃生物量”“公頃碳儲(chǔ)量”替代了“林分蓄積量”“平均胸徑”“平均樹高”，“枯枝落葉層厚度”“下木層和灌木層Simpson 指數(shù)”替代了“樹種組成”“群落層次結(jié)構(gòu)”，“公頃株數(shù)”替代了“郁閉度”“植被蓋度”；本研究評(píng)價(jià)體系增加了“起源”“自然度”等自然性指標(biāo)，“天然更新等級(jí)”等穩(wěn)定性指標(biāo)和“坡位”“坡度”等立地條件指標(biāo)，增加的指標(biāo)豐富了評(píng)價(jià)體系，讓其更加全面和科學(xué)。

對(duì)比評(píng)價(jià)體系將生態(tài)公益林質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值分為5 個(gè)等級(jí)，從計(jì)算得出的評(píng)價(jià)結(jié)果來看（表8和圖3），綜合評(píng)價(jià)值結(jié)果偏低，尤其是質(zhì)量為“優(yōu)”和“良”的面積比例過小，跟實(shí)際情況存在一定偏差。

圖2 惠州市生態(tài)公益林質(zhì)量等級(jí)圖Fig.2 Ecological public-welfare forest quality grade diagram of Huizhou city

表6 生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系對(duì)比Table 6 Comparison of ecological public-welfare forest assessment system

表7 兩種評(píng)價(jià)體系對(duì)比分析Table 7 Comparative and analysis of these two assessment systems

3.3 不同評(píng)價(jià)方法對(duì)比分析

為驗(yàn)證篩選指標(biāo)后建立的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的可靠性，采用主成分分析法計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果并進(jìn)行對(duì)比分析。因涉及到的數(shù)據(jù)量太大，在此不詳細(xì)列出計(jì)算過程。具體步驟為：

表8 兩種評(píng)價(jià)體系評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Table 8 Comparison of assessment results of these two assessment systems

首先，對(duì)初選指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，KMO 值為0.859 5，P值為0.000 0，說明數(shù)據(jù)很適合進(jìn)行因子分析。然后，提取特征值大于1的主成分。最終共提取了8 個(gè)主成分，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到64.924 4%。一般要求累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，但根據(jù)碎石圖分析，從第2 個(gè)主成分開始，特征值變化趨勢(shì)就開始趨于平穩(wěn)，因此接受選擇8個(gè)主成分。最后，確定主成分表達(dá)式和權(quán)重，計(jì)算綜合得分，得到主成分分析法的綜合得分直方圖（圖3）。對(duì)兩種評(píng)價(jià)方法計(jì)算的綜合得分進(jìn)行Pearson 相關(guān)性分析，得出相關(guān)系數(shù)為0.797 4，說明兩種評(píng)價(jià)方法得出的結(jié)果強(qiáng)相關(guān)。

根據(jù)圖3可知，利用主成分分析法得出的評(píng)價(jià)結(jié)果和利用對(duì)比評(píng)價(jià)體系得出的評(píng)價(jià)結(jié)果波動(dòng)均較大，而篩選指標(biāo)所得出的評(píng)價(jià)結(jié)果分布更均勻、平穩(wěn)性更好。綜上所述，通過篩選指標(biāo)所得出的評(píng)價(jià)結(jié)果有效且優(yōu)于其它2 種方法。

圖3 不同方法評(píng)價(jià)得分直方圖對(duì)比Fig.3 Comparison of the assessment score histograms by different methods

4 結(jié)論與討論

1）在生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)中，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇是否合適直接影響到評(píng)價(jià)結(jié)果的真實(shí)可信。本研究利用原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的離散系數(shù)、熵權(quán)和Pearson 相關(guān)系數(shù)，構(gòu)建出評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選值模型，可以有效篩選出貢獻(xiàn)度高、敏感度大的指標(biāo)，并且可以降低部分指標(biāo)信息高度重疊的影響。通過對(duì)惠州市生態(tài)公益林小班的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)篩選后的指標(biāo)可以反映出60.61%的原始信息，可以滿足小班尺度評(píng)價(jià)的需要，且得出的評(píng)價(jià)結(jié)果更符合評(píng)價(jià)要求。

2）本研究以惠州市生態(tài)公益林小班為例，通過評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選，構(gòu)建了生產(chǎn)力、自然性、多樣性、穩(wěn)定性、立地條件等五方面因子組成的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。通過質(zhì)量綜合得分計(jì)算發(fā)現(xiàn)，惠州市生態(tài)公益林小班多數(shù)質(zhì)量為“良”，小班個(gè)數(shù)比例占59.67%。從小班分布來看，質(zhì)量為“優(yōu)”的小班多分布于自然保護(hù)區(qū)內(nèi)，質(zhì)量為“差”的小班多分布于沿海。這一結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)相符，體現(xiàn)了評(píng)價(jià)方法的可靠性。

3）通過對(duì)比分析其它學(xué)者提出的評(píng)價(jià)體系發(fā)現(xiàn)，不同的評(píng)價(jià)體系適用于不同尺度的評(píng)價(jià)研究。本研究所建立的評(píng)價(jià)體系既適用于小尺度的小班評(píng)價(jià)，也可以拓展至較大尺度評(píng)價(jià)，適用范圍較廣。目前，森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)已基本實(shí)現(xiàn)全國(guó)覆蓋，因此利用本研究方法，可以開展全國(guó)性的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)，能夠?yàn)榻⑷珖?guó)生態(tài)公益林監(jiān)測(cè)體系提供有力支撐。但進(jìn)行全國(guó)統(tǒng)一評(píng)價(jià)時(shí)，如何建立南北同尺度的指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)是個(gè)難點(diǎn)，有待進(jìn)一步深入研究。生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)涉及內(nèi)容較多，目前還未出現(xiàn)被公認(rèn)的、適用范圍廣的評(píng)價(jià)方法，不同專家、學(xué)者所提出的評(píng)價(jià)方法都有一定的適用局限性，本研究嘗試建立能夠?qū)崿F(xiàn)全國(guó)統(tǒng)一評(píng)價(jià)、快速出數(shù)的生態(tài)公益林質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，但其中的評(píng)價(jià)指標(biāo)還需要不斷完善，以適應(yīng)于不斷發(fā)展的生態(tài)公益林經(jīng)營(yíng)需要。