基于熵值法的人工林林木鄰體結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法

王博恒,盧 佶,王 丹,趙鵬祥,李衛(wèi)忠,張國(guó)威*

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 林學(xué)院,陜西 楊陵 712100;2.國(guó)家林業(yè)和草原局 華東調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院,浙江 杭州 310019)

人工林是我國(guó)森林生態(tài)系統(tǒng)中重要的組成部分之一,占我國(guó)森林總面積的36%,在維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全、改善區(qū)域氣候環(huán)境等方面具有積極的貢獻(xiàn)[1]。目前我國(guó)人工林普遍存在著樹(shù)種單一、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、病蟲(chóng)害頻發(fā)的問(wèn)題[1-2],已成為制約人工林發(fā)展的主要問(wèn)題之一。國(guó)家林業(yè)和草原局在《“十四五”林業(yè)草原保護(hù)發(fā)展規(guī)劃綱要》中,明確提出要加大人工純林改造力度。因此,開(kāi)展森林結(jié)構(gòu)調(diào)整研究,是遵循自然發(fā)展規(guī)律對(duì)低質(zhì)低效人工林進(jìn)行林分改造和群落重建的有效途徑和理論基礎(chǔ)。

林木是森林生態(tài)系統(tǒng)發(fā)揮功能的最小單元,林木與其相鄰個(gè)體間的相互作用是森林動(dòng)態(tài)變化的重要驅(qū)動(dòng)力[3]。鄰體間的相互作用塑造了林木的生長(zhǎng)、死亡和大小分化等特征,進(jìn)而極大程度地影響了林分空間結(jié)構(gòu)的形成[4-5]。鄰體結(jié)構(gòu)[6]是對(duì)目標(biāo)樹(shù)及其相鄰林木在空間中分布特征的描述,反映了目標(biāo)樹(shù)鄰域范圍內(nèi)林木的密度、鄰體與目標(biāo)樹(shù)間的距離及大小關(guān)系、鄰體樹(shù)種組成等。開(kāi)展單木水平的林木結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整,不僅有助于森林經(jīng)營(yíng)實(shí)踐中目標(biāo)樹(shù)的培育,也可以為增加林分生產(chǎn)力提供理論和技術(shù)依據(jù)[7]。

油松(Pinustabuliformis)是黃土高原區(qū)重要的鄉(xiāng)土樹(shù)種和地帶性造林樹(shù)種,對(duì)維護(hù)緩解水土流失[8-10]、小氣候改善等具有重要的意義。由于早期造林、經(jīng)營(yíng)理論基礎(chǔ)缺乏,培育技術(shù)落后,目前該地區(qū)油松人工林混交度低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、林下植被生長(zhǎng)狀況差[1,11],亟須開(kāi)展林分改造和群落結(jié)構(gòu)調(diào)整等工作。本研究以陜西省延安市黃龍山林區(qū)油松人工林為對(duì)象,在單木水平上通過(guò)熵值法[12-13]和貪婪算法(greedy algorithm)[14],提出了一種單木鄰體結(jié)構(gòu)模擬優(yōu)化模型,探討了油松人工林近自然經(jīng)營(yíng)的策略方法,以期為該地區(qū)油松人工林的精準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)提供科學(xué)依據(jù)和理論方法。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于黃土高原東南部(35°28′46″-36°02′01″N,109°38′49″-110°12′47″E),總面積約19.4萬(wàn)hm2,地勢(shì)西北高、東南低,地貌以丘陵溝壑為主,林區(qū)內(nèi)的地形破碎化程度較高[15]。該地區(qū)屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,晝夜溫差大,年平均氣溫8～12 ℃,無(wú)霜期175 d,全年日照時(shí)數(shù)達(dá)到2 370 h,年平均降水量350～600 mm,主要集中于7、8、9月,約占年降水量的60%。黃龍山林區(qū)森林資源儲(chǔ)量豐富,有林地面積16.8萬(wàn)hm2,活立木蓄積量為602萬(wàn)m3[16-17],植被覆蓋率85%。林區(qū)內(nèi)主要喬木種包括:油松、杜梨(Pyrusbetulifolia)、海棠(Malusspectabilis)、野山楂(Crataeguscuneata)、白樺(Betulaplatyphylla)、側(cè)柏(Platycladusorientalis)、遼東櫟(Quercuswutaishansea)等。

1.2 樣地布設(shè)與調(diào)查

基于實(shí)地踏查結(jié)果,于2017年7-8月在立地質(zhì)量、海拔、坡度等條件相似,起源不同的林分中,依據(jù)典型取樣的方法,分別設(shè)置天然林樣地1塊和人工林樣地3塊,樣地大小均為20 m×30 m。各樣地基本信息見(jiàn)表1。

表1 樣地基本信息

在樣地中,分別測(cè)定和記錄胸徑3 cm以上所有喬木的樹(shù)種、胸徑、樹(shù)高、位置(相對(duì)坐標(biāo))、冠幅等因子。在后續(xù)計(jì)算鄰體結(jié)構(gòu)指數(shù)時(shí),人為在樣地內(nèi)部外緣設(shè)置2 m寬的緩沖帶,以消除邊緣效應(yīng)。

1.3 鄰體結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

林木的鄰體結(jié)構(gòu)從林木與其相鄰個(gè)體的空間距離關(guān)系、大小分化程度和樹(shù)種屬性差異3個(gè)維度進(jìn)行量化,指標(biāo)體系見(jiàn)圖1。

圖1 鄰體結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

其中,空間距離關(guān)系、大小分化程度和樹(shù)種屬性差異維度的評(píng)價(jià)分別基于2、3和1個(gè)指標(biāo),各指標(biāo)的含義和計(jì)算公式見(jiàn)表2。

表2 鄰體結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo)匯總表

鄰體結(jié)構(gòu)中各指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算基于熵值法,該方法是一種基于信息熵(即信息混亂程度)進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重估計(jì)的方法,可以有效避免主觀因素對(duì)賦權(quán)過(guò)程的影響,具有客觀、高效的優(yōu)點(diǎn)。為了將人工林單木鄰體結(jié)構(gòu)調(diào)整至近自然狀態(tài),本研究以天然林樣地的鄰體結(jié)構(gòu)熵值總得分為參照,通過(guò)模擬采伐,將3個(gè)人工林樣地的熵值總得分調(diào)整至與天然林樣地相近似的狀態(tài)。天然林和人工林樣地的熵值總得分計(jì)算方法如下。

1)將鄰體結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系使用數(shù)據(jù)矩陣X表示

(1)

2)將數(shù)據(jù)矩陣X轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)比重矩陣Y

(2)

(3)

(4)

(5)

dj=1-ej

(6)

(7)

(8)

(9)

式中:x1～x6為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的6個(gè)指標(biāo);n為納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的總樣本數(shù);Pij為第j個(gè)樣本在第i個(gè)指標(biāo)的上的比重值;dj為第j個(gè)指標(biāo)的信息效用價(jià)值;ej為第j個(gè)指標(biāo)的信息熵;K為常數(shù)且與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)量有關(guān);m為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中指標(biāo)數(shù)量,本研究中m=6。

1.4 模擬調(diào)整

人工林樣地的模擬調(diào)整過(guò)程基于貪婪算法,該算法是求解復(fù)雜問(wèn)題最優(yōu)解的方法之一,其計(jì)算邏輯是:在求解需要多層次問(wèn)題時(shí),每一層將當(dāng)前的局部最優(yōu)解作為結(jié)果,并在該結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行后續(xù)部分求解,從而得到多層次問(wèn)題的結(jié)果。通過(guò)貪婪算法通常無(wú)法得到復(fù)雜問(wèn)題的全局最優(yōu)解,但其結(jié)果通常與全局最優(yōu)解近似。但相比于其他全局算法,貪婪算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快,目前仍廣泛被應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題的求解過(guò)程中。模擬調(diào)整的算法架構(gòu)見(jiàn)圖2。

圖2 模擬調(diào)整的算法架構(gòu)

2 結(jié)果與分析

原始人工林a、b、c樣地和天然林樣地中林木各鄰體結(jié)構(gòu)指標(biāo)的權(quán)重見(jiàn)表3,表明人工林和天然林樣地中林木在大小分化程度、樹(shù)種屬性差異和空間距離存在較大差異。在模擬采伐后,人工林樣地a、b和c中,分別保留63、59、61株單木,采伐58、29、41株單木,3個(gè)人工林樣地中株數(shù)密度均與天然林樣地中株數(shù)密度更加接近。3個(gè)人工林樣地的所有模擬采伐木中,林木胸徑最大達(dá)到20.2 cm,而最小僅為4.7 cm。

表3 原始人工林樣地與天然林樣地鄰體結(jié)構(gòu)指標(biāo)權(quán)重

表4為人工林樣地在模擬調(diào)整前后與天然林樣地的參數(shù)對(duì)照,林分參數(shù)方面,調(diào)整后的人工林樣地在優(yōu)勢(shì)木平均高、平均胸徑、平均生物量、平均樹(shù)高等參數(shù)的分布狀態(tài)均更接近于天然林樣地,說(shuō)明通過(guò)模擬調(diào)整可以有效改善人工林的非空間結(jié)構(gòu)參數(shù)分布,使其更接近于天然林。表征競(jìng)爭(zhēng)的總覆蓋指數(shù)(TOI)值分別從調(diào)整前的1.72、1.64、1.77降低至調(diào)整后的0.96、1.02、0.99,顯著低于該指標(biāo)在天然林中的數(shù)值。鄰體結(jié)構(gòu)參數(shù)方面,大小比數(shù)、混交度、最近4株單木平均距離D4和樹(shù)高優(yōu)勢(shì)度在試驗(yàn)樣地進(jìn)行模擬調(diào)整后,均更接近于天然林樣地,而模擬調(diào)整后人工林樣地的胸徑優(yōu)勢(shì)度則顯著高于天然林樣地。

表4 油松人工林樣地優(yōu)化調(diào)整前后與油松天然林樣地的對(duì)照

圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)分別表征模擬調(diào)整前的人工林樣地a、b、c林木分布情況的可視化,圖3(e)、圖3(f)、圖3(g)分別為調(diào)整后人工林樣地a、b、c林木分布情況的可視化,圖3(d)為天然林樣地林木分布情況的可視化。相比于原始人工林樣地,經(jīng)過(guò)優(yōu)化調(diào)整后該樣地中林木的鄰體結(jié)構(gòu)狀態(tài)得到明顯改善,林木間擁擠程度明顯降低,樹(shù)種混交程度極大提高,林木在空間中的分布狀態(tài)更趨近于天然林。

圖3 優(yōu)化前后的人工林樣地和天然林樣地中單木鄰體結(jié)構(gòu)

3 結(jié)論與討論

本研究發(fā)現(xiàn),在優(yōu)化調(diào)整的人工林樣地中,林木胸徑結(jié)構(gòu)更接近于天然林樣地(呈倒“J”形分布)。這主要是由于原始人工林樣地中林木均為同期栽種,且由于栽植密度較高,林木間競(jìng)爭(zhēng)激烈,林下更新?tīng)顩r較差[20],進(jìn)而導(dǎo)致林分中大徑級(jí)林木的比例較低,而中徑級(jí)林木和小徑級(jí)林木(多為更新幼樹(shù))比例則較高。而在模擬調(diào)整的過(guò)程中,原始人工林樣地中大量中等胸徑林木被剔除。此外,調(diào)整后的人工林樣地中,表征林木競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的TOI指數(shù)顯著低于其在天然林樣地中的數(shù)值。這主要是由于TOI競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)的計(jì)算主要基于林木的樹(shù)冠大小和三維位置關(guān)系[3],在模擬采伐后,盡管樣地中林木鄰體競(jìng)爭(zhēng)和互補(bǔ)效應(yīng)發(fā)生變化,但用于計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)的林木生長(zhǎng)狀態(tài)變量(胸徑、樹(shù)高和冠長(zhǎng)等)仍需要一定時(shí)間才能發(fā)生變化[21]。而調(diào)整后的人工林樣地中,表征林木大小關(guān)系的胸徑優(yōu)勢(shì)度則顯著大于其在天然林樣地中的數(shù)值,這是由于原始的人工林樣地中,林木胸徑大小分化程度較低,而在模擬采伐的過(guò)程中,大量中等胸徑的林木被移除,導(dǎo)致林木胸徑的分布狀態(tài)趨向兩極?？偟膩?lái)說(shuō),基于熵值法的鄰體結(jié)構(gòu)模擬調(diào)整效果符合試驗(yàn)預(yù)期,可以達(dá)到調(diào)整林木與其鄰體空間分布狀態(tài)的效果。

在現(xiàn)代人工林經(jīng)營(yíng)理論的研究中,人類對(duì)人工林生態(tài)系統(tǒng)功能的要求不斷提高,提倡在兼顧木材生產(chǎn)的條件下,不斷提高其生態(tài)服務(wù)價(jià)值[22-23]。而關(guān)于人工林結(jié)構(gòu)和功能的優(yōu)化調(diào)整,無(wú)論在近自然經(jīng)營(yíng)理論[24],抑或是森林生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)營(yíng)理論[25]中,都以原始林作為最終目標(biāo)[26-27]。前人研究中,人工林的撫育經(jīng)營(yíng)策略通常以關(guān)于原始林的先驗(yàn)知識(shí)為基礎(chǔ),建立在人為設(shè)置的約束條件和目標(biāo)函數(shù)之上。這種人為設(shè)置函數(shù)和條件的方法對(duì)研究者的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)均有較高要求,受主觀感受影響較大[20]。而基于熵值法的模擬優(yōu)化模型則以客觀賦權(quán)法為基礎(chǔ),以林分中特定指標(biāo)(本研究中為鄰體結(jié)構(gòu))的無(wú)序程度為橋梁,實(shí)現(xiàn)天然林和人工林的緊密聯(lián)系,受研究者人為影響程度較低。該方法的核心邏輯為:通過(guò)量化計(jì)算,將林木特定指標(biāo)(除本研究中的鄰體結(jié)構(gòu)外,還可以是競(jìng)爭(zhēng)、胸徑分布等指標(biāo))的無(wú)序程度調(diào)整至與天然林相似的狀態(tài),實(shí)現(xiàn)人工林的優(yōu)化過(guò)程。

此外,由于異齡、混交的林分的演替周期與其林木的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程不同步,為了構(gòu)建異齡、混交的人工林生態(tài)系統(tǒng),侯元兆等[28]認(rèn)為在對(duì)人工林進(jìn)行林分改造和群落重建時(shí),需要以林木個(gè)體的經(jīng)營(yíng)周期為基礎(chǔ),將林木作為森林經(jīng)營(yíng)和收獲的最小單位。本研究提出的鄰體結(jié)構(gòu)的配置方法可以從林木水平上實(shí)現(xiàn)對(duì)整體林分的結(jié)構(gòu)調(diào)整,模擬試驗(yàn)的結(jié)果顯示,采用該方法優(yōu)化調(diào)整的效果符合研究預(yù)期,可以在林木水平上實(shí)現(xiàn)調(diào)整林分結(jié)構(gòu)的效果,表明基于熵值法的優(yōu)化調(diào)整可以廣泛適用于林分演替周期與林木生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程不同步的次生天然林、原始天然和異齡混交人工林。

除本研究中的鄰體結(jié)構(gòu)外,基于熵值法的模擬優(yōu)化模型中還可以考慮使用其他參數(shù)作為核心變量,例如林木競(jìng)爭(zhēng)[29]、年齡結(jié)構(gòu)、點(diǎn)格局關(guān)系[30-32]等。同時(shí),在核心變量的基礎(chǔ)上,還可以增加林木健康、林木樹(shù)冠所處冠層等類型的約束條件,優(yōu)先對(duì)特定類型林木進(jìn)行采伐。本研究中,為了獲得人工林樣地調(diào)整的最佳效果,模擬調(diào)整僅考慮了人工林和天然林樣地中鄰體結(jié)構(gòu)的相似性,未設(shè)置單次采伐株數(shù)和采伐強(qiáng)度的約束條件,導(dǎo)致模擬采伐的強(qiáng)度(48%)遠(yuǎn)高于撫育經(jīng)營(yíng)規(guī)程中規(guī)定的最大采伐強(qiáng)度。在未來(lái)研究和實(shí)際應(yīng)用中,可以按照實(shí)際生產(chǎn)需求,通過(guò)在模擬調(diào)整模型中增加單次采伐株數(shù)或強(qiáng)度的約束條件,逐年、多次對(duì)林分進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)而達(dá)到與本研究相似調(diào)整效果。