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    基于結(jié)構(gòu)方程模型的大興安嶺北部天然林森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)研究

    2024-01-23 05:46:08薩如拉王子瑞滑永春呼日查高明龍于曉雨
    關(guān)鍵詞:恢復(fù)能力氣候因子樣地

    薩如拉,王子瑞,滑永春,呼日查,劉 磊,高明龍,于曉雨

    (內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010019)

    森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,具有固碳釋氧、水源涵養(yǎng)等多種生態(tài)功能[1]。近年來,由于人為干擾導(dǎo)致原本穩(wěn)定的森林生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞[2],致使森林生態(tài)系統(tǒng)朝著生物多樣性降低、物質(zhì)流動(dòng)減少的方向發(fā)展[3]。森林生態(tài)系統(tǒng)的退化是當(dāng)前全世界范圍內(nèi)所面臨的主要問題[4-5]。針對(duì)退化森林生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究較多,相關(guān)學(xué)者對(duì)其恢復(fù)效果的定性定量評(píng)價(jià)也展開了分析研究。有學(xué)者利用層次分析法確定了江西德興地區(qū)闊葉林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,得出森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和物種多樣性是影響生態(tài)恢復(fù)的關(guān)鍵因素[6];組合賦權(quán)法也曾用于確定森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,通過空間疊加計(jì)算蓮花縣森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力,研究得出森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力主要受內(nèi)部?jī)?chǔ)存的影響[7],但是層次分析法和組合賦權(quán)法均具有很大的缺陷,其主觀性較強(qiáng),而且容易忽視指標(biāo)間的互相影響[8]。這些研究成果在一定程度上推進(jìn)了森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的發(fā)展,但是所采用的評(píng)價(jià)方法較為主觀,所以評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)有一定的偏差,需采用全新的方法對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)方法進(jìn)行探索。本研究運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力進(jìn)行賦權(quán),其優(yōu)點(diǎn)是可以兼顧可觀測(cè)變量和不可觀測(cè)變量的研究,同時(shí)可以研究變量之間的直接影響和間接影響,并允許指標(biāo)中存在測(cè)量誤差[9],具有能夠克服多種共線性的影響,以及能夠充分提取指標(biāo)信息的能力[10]。

    大興安嶺林區(qū)是我國(guó)唯一位于寒溫帶的森林生態(tài)系統(tǒng),是我國(guó)北方重要的生態(tài)屏障[11]。因大興安嶺林區(qū)遭受到多次干擾和破壞,使其明亮針葉林頂極群落退化形成了大面積的次生林[12]。本研究以森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力為評(píng)價(jià)尺度,以森林生產(chǎn)力要素、林分結(jié)構(gòu)要素、氣候要素和立地類型要素為一級(jí)指標(biāo),利用結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)大興安嶺林區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。探明大興安嶺森林生態(tài)恢復(fù)過程中森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能、氣候和立地類型情況的動(dòng)態(tài)變化,篩查出影響大興安嶺生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的關(guān)鍵因素,為大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)功能提升和實(shí)現(xiàn)森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于大興安嶺北部原始林區(qū)(121°12′~127°00′E,50°10′~53°33′N),海拔233~1 087 m,屬于典型的寒溫帶季風(fēng)氣候,年均氣溫-5.4 ℃,年均降水量200~500 mm,雨季集中在6—8月。大興安嶺地區(qū)主要土壤類型為棕色針葉林土、暗棕壤、草甸土、沼澤土、石灰土。該地主要喬木樹種為興安落葉松(Larixgmelinii)、白樺(Betulaplatyphylla)、山楊(Populusdavidiana)等,林下以越橘(Vacciniumvitisidaea)、杜香(Ledumpalustre)和草類為主。

    1.2 樣地設(shè)置與調(diào)查

    樣地基本信息見表1。

    表1 樣地基本信息

    在全面踏查的基礎(chǔ)上,于2017—2021年在大興安嶺林區(qū)選擇典型林分,采用機(jī)械抽樣和公里網(wǎng)格的方法設(shè)置樣地96塊,記錄樣地GPS坐標(biāo)、坡度、坡向、坡位、海拔等因子。樣地面積為30 m×30 m,在樣地范圍內(nèi)以5 cm為起測(cè)胸徑,記錄各樣地林分調(diào)查因子,包括樹種、胸徑、樹高、冠幅等。在樣地中對(duì)角處設(shè)置2個(gè)10 m×10 m的灌木樣方,調(diào)查灌木的物種、株數(shù)、相對(duì)蓋度、高度和地徑等。在灌木樣方中的3個(gè)角分別設(shè)置3個(gè)1 m×1 m草本樣方進(jìn)行草本調(diào)查,包括物種、株數(shù)、相對(duì)蓋度、高度等。

    1.3 數(shù)據(jù)來源

    土壤數(shù)據(jù)來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(www. fao. org /faostat / en / #data.),空間分辨率為30 m,利用樣地經(jīng)緯度坐標(biāo)讀取3個(gè)土壤數(shù)據(jù),包括土壤容重、土壤飽和度、有機(jī)碳含量。

    氣候數(shù)據(jù)來源于世界氣候數(shù)據(jù)庫(kù)(www.worldclim.org),空間分辨率為30 m,利用樣地經(jīng)緯度坐標(biāo)讀取4個(gè)氣候數(shù)據(jù),包括年均氣溫、年均降水量、蒸散量、短波輻射凈強(qiáng)度。

    1.4 評(píng)價(jià)方法

    1.4.1 大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法

    采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重確定,結(jié)構(gòu)方程模型是一種可以全面考量潛變量與觀測(cè)變量、潛變量與潛變量之間作用關(guān)系的研究方法[13]。在結(jié)構(gòu)上,可以根據(jù)變量之間的關(guān)系分為測(cè)量模型[式(1)(2)]和結(jié)構(gòu)模型[式(3)]兩部分[14]:

    X=ΛXξ+δ;

    (1)

    Y=ΛYη+ε;

    (2)

    η=Bη+Гξ+ζ。

    (3)

    式中:外因測(cè)量變量X為p×1階向量;外因潛變量ξ為m×1階向量;ΛX為X在ξ上的因子荷載矩陣,是p×m階矩陣;δ為測(cè)量誤差;內(nèi)因測(cè)量變量Y為q×1階向量;內(nèi)因潛變量η為n×1階向量;ΛY為Y在η上的因子荷載矩陣,是q×n階矩陣;ε為測(cè)量誤差;B為表示內(nèi)生潛變量間的回歸系數(shù);Г表示外因潛變量對(duì)內(nèi)因潛變量之間的回歸系數(shù);ζ為測(cè)量誤差。

    利用大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的結(jié)構(gòu)方程模型可進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的確定,指標(biāo)權(quán)重的確定過程大致可以分為構(gòu)建理論模型、提出研究假設(shè)、信度與效度檢驗(yàn)、模型適配度評(píng)估4個(gè)步驟。

    1)構(gòu)建理論模型。

    結(jié)合本研究區(qū)的實(shí)際情況,將森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子、立地類型4個(gè)指標(biāo)作為森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的準(zhǔn)則層;將平均樹高、平均胸徑、單位面積蓄積量、平均冠幅、株數(shù)密度、大小比數(shù)、混交度、角尺度、年均氣溫、年均降水、短波輻射凈強(qiáng)度、蒸散量、海拔、坡度、有機(jī)碳含量、土壤容重、土壤飽和度作為森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的指標(biāo)層。為了避免各個(gè)潛變量和觀測(cè)變量之間存在信息冗余和重疊[15],利用MPLUS軟件對(duì)潛變量和觀測(cè)因子進(jìn)行區(qū)分效度檢驗(yàn),以此構(gòu)建森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從而科學(xué)合理地評(píng)價(jià)森林生態(tài)恢復(fù)能力。

    2)提出研究假設(shè)。

    在進(jìn)行模型實(shí)證分析之前,根據(jù)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)評(píng)價(jià)理論[16],以及研究區(qū)的實(shí)際情況[17],提出下列假設(shè):H1,森林生產(chǎn)力對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力有顯著正向影響;H2,林分結(jié)構(gòu)對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力有顯著正向影響;H3,氣候因子對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力有顯著正向影響;H4,立地類型對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力有顯著正向影響。

    3)信效度檢驗(yàn)。

    采用克朗巴哈和KMO檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢驗(yàn),以此來判斷數(shù)據(jù)能否作為結(jié)構(gòu)方程模型的建模數(shù)據(jù)。

    4)模型適配度評(píng)估。

    采用MPLUS 8.0軟件對(duì)提出的研究模型進(jìn)行檢驗(yàn)。選取了卡方(χ2)自由度(df)比(χ2/df)、比較擬合指數(shù)(CFI)、非標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(TLI)、近似誤差均方根(RMSEA)和標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根(SRMR)等指標(biāo)來衡量模型的擬合情況。

    1.4.2 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)的確定方法

    本研究以大興安嶺森林的實(shí)地情況為基礎(chǔ),利用K-means聚類分析法對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的17個(gè)觀測(cè)變量按照由優(yōu)到差進(jìn)行分級(jí),將其分為5個(gè)等級(jí),進(jìn)而對(duì)觀測(cè)變量進(jìn)行加權(quán)賦值,劃分結(jié)果見表2。

    表2 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

    1.5 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)合理性檢驗(yàn)

    為了確保各潛變量、觀測(cè)變量之間不存在相互包含或者重復(fù)的問題,運(yùn)用MPLUS 8.0軟件首先對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行區(qū)分效度檢驗(yàn)。

    1)對(duì)于森林生產(chǎn)力下面的5個(gè)變量即平均樹高、平均胸徑、單位面積蓄積量、平均冠幅、株數(shù)密度進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析(CFA),結(jié)果為:χ2為4.851,近似誤差均方根<0.001,標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差為0.030,比較擬合指數(shù)(CFI)為1.000, 非標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(TLI)為1.003。這表明5個(gè)變量之間具有良好的區(qū)分效度(可以被顯著區(qū)分為5個(gè)不同的變量),可以構(gòu)成森林生產(chǎn)力,并互不重復(fù)影響。

    2)對(duì)于林分結(jié)構(gòu)下面的3個(gè)變量即大小比數(shù)、混交度、角尺度,CFA結(jié)果為(最優(yōu)模型):χ2<0.001,近似誤差均方根與標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差均小于0.001,CFI為1.000, TLI為1.000。這表明3個(gè)變量之間具有良好的區(qū)分效度(可以被顯著區(qū)分為3個(gè)不同的變量),可以構(gòu)成林分結(jié)構(gòu),并互不重復(fù)影響。

    3)對(duì)于氣候因子下面的4個(gè)變量即年均氣溫、年均降水、蒸散量、短波輻射凈強(qiáng)度,CFA結(jié)果為:χ2為1.972,近似誤差均方根小于0.001,標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差為0.020,CFI為1.000, TLI為1.001。這表明4個(gè)變量之間具有良好地區(qū)分效度(可以被顯著區(qū)分為4個(gè)不同的變量),可以構(gòu)成氣候因子,并互不重復(fù)影響。

    4)對(duì)于立地類型下面的5個(gè)變量,即海拔、坡度、有機(jī)碳含量、土壤容重、土壤飽和度,CFA結(jié)果為:χ2為8.630,近似誤差均方根為0.087,標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差為0.045,CFI為0.951, TLI 為0.903。這表明5個(gè)變量之間具有良好的區(qū)分效度(可以被顯著區(qū)分為5個(gè)不同的變量),可以構(gòu)成立地類型,并互不重復(fù)影響。

    5)對(duì)二階的4個(gè)維度,即森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型,CFA結(jié)果為:χ2為134.335,近似誤差均方根為0.044,標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差為0.067,CFI為0.956, TLI為0.947。這表明4個(gè)維度之間具有良好的區(qū)分效度,可以構(gòu)成生態(tài)恢復(fù)能力,并互不重復(fù)影響。

    根據(jù)上述結(jié)果,可以看出森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的指標(biāo)能夠被很好地區(qū)分開來,不存在大量信息冗余。

    1.6 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)評(píng)分值的確定

    生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力綜合評(píng)分計(jì)算公式如下:

    (4)

    式中:A為生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力綜合評(píng)分值;Wi為權(quán)重;且Wi≥0,∑Wi=1;W1、W2、W3、W4分別代表著森林生產(chǎn)力要素、林分結(jié)構(gòu)要素、氣候因子要素、立地類型要素的權(quán)重;B1、B2、B3、B4分別代表著森林生產(chǎn)力要素、林分結(jié)構(gòu)要素、氣候因子要素和立地類型要素的得分值。

    森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力綜合得分值符合正態(tài)分布,可以使用等距劃分法來確定森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的等級(jí)臨界值[18]。采用等距劃分法對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力進(jìn)行等級(jí)劃分,劃分為差、較差、良好、較好、優(yōu)5個(gè)等級(jí),各等級(jí)對(duì)應(yīng)的分值分別為[1.50,1.92)、[1.92,2.34)、[2.34,2.76)、[2.76,3.18)、[3.18,3.60)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)模型

    2.1.1 建模數(shù)據(jù)的信效度檢驗(yàn)

    森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型的克朗巴哈系數(shù)分別為0.762、0.715、0.803和0.701;森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型的KMO檢驗(yàn)系數(shù)分別為0.791、0.677、0.768和0.720(表3)。4個(gè)準(zhǔn)則層變量的克朗巴哈系數(shù)和KMO檢驗(yàn)系數(shù)高于可接受的最低值[19],說明各變量之間存在相關(guān)性,數(shù)據(jù)通過信效度檢驗(yàn),可進(jìn)行后續(xù)研究使用。

    表3 樣本數(shù)據(jù)信效度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

    2.1.2 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)方程適配度

    運(yùn)用MPLUS 8.0軟件對(duì)理論模型進(jìn)行二階驗(yàn)證性因子分析,結(jié)果表明,測(cè)量模型擬合結(jié)果良好:χ2/df= 1.220,RMSEA為0.048,SRMR 為0.071,CFI為0.948, TLI為 0.938。由于卡方自由度比越低越好,CFI和TLI的適用標(biāo)準(zhǔn)大于0.9,RMSEA和SRMR的最低接受標(biāo)準(zhǔn)為小于0.09,因此該測(cè)量模型適配度均滿足臨界值要求,說明4個(gè)準(zhǔn)則層變量的指標(biāo)體系以及邏輯關(guān)系整體是合理可信的。

    各路徑系數(shù)均呈顯著正相關(guān),即P<0.01,表明4個(gè)準(zhǔn)則層變量與森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力存在因果關(guān)系。同樣,17個(gè)觀測(cè)變量與4個(gè)準(zhǔn)則層變量之間也存在因果關(guān)系。說明森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型是影響森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的重要因素,同樣也說明17個(gè)觀測(cè)變量是影響4個(gè)準(zhǔn)則層變量的重要因素。

    變量森林生產(chǎn)力要素、林分結(jié)構(gòu)要素、氣候因子要素和立地類型要素與森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力之間的載荷系數(shù)分別為1.076、0.610、0.814和0.675(圖1),這4個(gè)值均大于0,說明森林生產(chǎn)力要素、林分結(jié)構(gòu)要素、氣候因子要素和立地類型要素存在極顯著正向相關(guān)關(guān)系,符合上述提出的假設(shè)。觀測(cè)變量平均樹高、平均胸徑、單位面積蓄積量、平均冠幅、株數(shù)密度與森林生產(chǎn)力之間的載荷系數(shù)分別為0.590、0.686、0.648、0.607、0.593;觀測(cè)變量大小比數(shù)、混交度、角尺度與林分結(jié)構(gòu)要素之間的載荷系數(shù)分別為0.639、0.715、0.686;觀測(cè)變量年均氣溫、年均降水量、蒸散量、短波輻射凈強(qiáng)度與氣候因子之間的載荷系數(shù)分別為0.862、0.653、0.713、0.628;觀測(cè)變量海拔、坡度、有機(jī)碳含量、土層容重、土壤飽和度與立地類型要素之間的載荷系數(shù)分別為0.621、0.655、0.597、0.547、0.435;通過以上載荷系數(shù)可知,4個(gè)準(zhǔn)則層變量與森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力之間的關(guān)系為極顯著正相關(guān);4個(gè)準(zhǔn)則層變量與17個(gè)觀測(cè)變量之間的關(guān)系同樣也為極顯著正相關(guān)(P>0.01)。

    ***.P<0.01極顯著正相關(guān)extremely significant positive eorrelation; n1—n4為潛變量的殘差項(xiàng)residual term of latent variable;e1—e17為可觀測(cè)變量的殘差項(xiàng)residual term of observable variables。圖1 結(jié)構(gòu)方程路徑圖Fig. 1 Structural equation path diagram

    2.2 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

    基于結(jié)構(gòu)方程模型的路徑圖中的各路徑系數(shù),通過加權(quán)平均的方式計(jì)算權(quán)重系數(shù),從而得出森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力各指標(biāo)權(quán)重結(jié)果見表4。

    表4 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

    由表4可知,森林生產(chǎn)力在4個(gè)準(zhǔn)則層變量中所占權(quán)重最大,為0.339,這說明森林生產(chǎn)力對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的影響最大,是制約森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的關(guān)鍵因素。林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型的權(quán)重分別為0.192、0.256和0.213。在森林生產(chǎn)力要素中觀測(cè)變量平均胸徑的權(quán)重最大,為0.220,說明平均胸徑是影響森林生產(chǎn)力要素的決定因素;在林分結(jié)構(gòu)要素中觀測(cè)變量混交度的權(quán)重最大,為0.350,說明混交度是影響林分結(jié)構(gòu)要素的決定因素;在氣候因子要素中觀測(cè)變量年均氣溫權(quán)重最大,為0.302,說明年均氣溫是影響氣候因子要素的決定因素;在立地類型要素中坡度的權(quán)重最大,為0.229,說明坡度是影響立地類型要素的決定因素。

    森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)結(jié)果見表5。

    表5 森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)綜合得分值

    96塊樣地的森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的綜合分值處于1.70~3.53,其中等級(jí)為“較差”的占比最大,為36塊樣地,占總數(shù)的37.5%;“差”為24塊樣地,占總數(shù)的25.0%;“良好”為20塊樣地,占總數(shù)的20.8%;“較好”為14塊樣地,占總數(shù)的14.6%;“優(yōu)”為2塊樣地,占總數(shù)的2.1%?;旖涣稚鷳B(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)綜合得分較高,其中25塊樣地的綜合得分超過相關(guān)臨界值2.34[18],占混交林樣地總數(shù)的40.3%;純林樣地中有11塊樣地的綜合得分超過2.34,占純林樣地總數(shù)的32.4%。從整體上可以得出,2種森林的生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力等級(jí)為混交林>純林。

    3 討 論

    森林退化導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)功能的退化日益嚴(yán)重,恢復(fù)退化森林生態(tài)系統(tǒng)、提高森林生態(tài)系統(tǒng)功能成為改善森林環(huán)境問題的關(guān)鍵。目前許多學(xué)者在這方面的研究取得了一定的進(jìn)展,但在權(quán)重的確定上還存在許多爭(zhēng)議,因此采用客觀合理的權(quán)重確定方法仍然是學(xué)者們需要解決的難題。本研究以森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型為一階因子,以森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力為二階因子,利用結(jié)構(gòu)方程模型確定森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,與層次分析法[6]和組合賦權(quán)法[7]等方法相比,結(jié)構(gòu)方程模型確定權(quán)重的方式更加客觀,評(píng)價(jià)結(jié)果更加簡(jiǎn)便。從結(jié)果來看,研究區(qū)96塊樣地中有36塊樣地的森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力處于較差的狀態(tài),這與相關(guān)研究結(jié)果一致[12]。從森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力指標(biāo)權(quán)重中可以得出,森林生產(chǎn)力所占權(quán)重最大,說明森林生產(chǎn)力是影響森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素,與戰(zhàn)金艷等[7]的研究成果一致。因此為提高森林生產(chǎn)力,需通過合理的林分改造措施,在增強(qiáng)生物多樣性的同時(shí)能夠顯著增加單位面積林分的生產(chǎn)力[20-21],通過合理的采伐措施后,林木株數(shù)減少,林分密度減少,降低了樣方內(nèi)的胸徑等級(jí)數(shù)和樹高等級(jí)數(shù),林分結(jié)構(gòu)異質(zhì)性降低,同時(shí)保留木可擁有較為充足的生長(zhǎng)空間和養(yǎng)分供給,有效地降低了個(gè)體間的競(jìng)爭(zhēng),促進(jìn)保留木的生長(zhǎng)發(fā)育[22],通過提高林分生產(chǎn)力對(duì)森林生態(tài)恢復(fù)能力進(jìn)行改善。氣候因子是影響森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)的次要因素,不同氣候條件對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力具有顯著的正向影響。目前,隨著全球氣候變暖,森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力也隨之發(fā)生變化,許多研究表明適應(yīng)性森林管理是應(yīng)對(duì)氣候變化的最有效的方式之一[23],加強(qiáng)對(duì)天然林的保護(hù),適度補(bǔ)植,控制合理的林分密度,制定科學(xué)的森林經(jīng)營(yíng)政策,提高森林對(duì)氣候變化的適應(yīng)性,進(jìn)而提高森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力[24]。同時(shí),本研究發(fā)現(xiàn),在立地類型要素中,坡度所占權(quán)重最大,這是因?yàn)榱址稚L(zhǎng)所需的養(yǎng)分和水分會(huì)隨著坡度的增加而減少[9],導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力較弱,所以需要對(duì)坡度較大的林分進(jìn)行保護(hù),避免森林生態(tài)系統(tǒng)被人為破壞后難以恢復(fù)。在結(jié)構(gòu)要素中,混交度所占權(quán)重最大,說明林分中林木混交度越高,林分空間結(jié)構(gòu)越優(yōu)[25-27],因此采取合理的改造措施,改良原有森林結(jié)構(gòu),有助于提高森林生態(tài)系統(tǒng)的功能恢復(fù)能力。

    進(jìn)一步分析表明,混交林生態(tài)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)綜合得分較高,究其原因,樹種單一的純林與樹種復(fù)雜的混交林相比,林分土壤肥力會(huì)降低,生物多樣性減少,使得林分抗逆性降低,導(dǎo)致林分抵御災(zāi)害能力和生態(tài)恢復(fù)能力降低[28];而混交林充分利用了林分空間,其水平結(jié)構(gòu)和垂直結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜,樹冠分層現(xiàn)象更為明顯,林內(nèi)光照的利用率更高,林內(nèi)光照強(qiáng)度隨高度減小逐漸減弱,林內(nèi)直射光比例較低,散射光比例更高且分布合理。同時(shí),混交林地表覆蓋的森林枯落物相較純林?jǐn)?shù)量更大,成分更復(fù)雜,更有利于土壤微生物數(shù)量和種類的增加。森林枯落物分解后,可以改良土壤,并有效提高土壤理化性質(zhì)。因此,需以混交林中綜合得分為優(yōu)的林分為參照,對(duì)純林進(jìn)行改造,以此來提高純林林分的生態(tài)恢復(fù)能力。

    本研究以林分尺度對(duì)大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力進(jìn)行評(píng)價(jià),林分尺度評(píng)價(jià)關(guān)注的是林分的完整性、穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展方向,單木尺度評(píng)價(jià)則更多地關(guān)注林木根部、干形、樹冠等特征要素。林分尺度對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)是屬于對(duì)林分進(jìn)行宏觀上的評(píng)價(jià),無法做到單木尺度對(duì)林分進(jìn)行微觀上的評(píng)價(jià),所以對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)還存在缺陷。因此在以后對(duì)于森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力評(píng)價(jià)中,需要采用將林分尺度和單木尺度相結(jié)合的方式進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    綜上所述,科學(xué)合理的森林經(jīng)營(yíng)措施將提高林分生產(chǎn)力、優(yōu)化林分結(jié)構(gòu)、改善立地條件,以及優(yōu)化保育保護(hù)等多方面,進(jìn)而調(diào)節(jié)森林生態(tài)系統(tǒng)總體狀況,提高退化森林生態(tài)系統(tǒng)功能恢復(fù)能力。需要進(jìn)一步開展可持續(xù)經(jīng)營(yíng)決策對(duì)退化森林生態(tài)系統(tǒng)功能恢復(fù)的作用機(jī)制方面的研究。

    4 結(jié) 論

    1)通過96塊樣地的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)大興安嶺國(guó)有林區(qū)森林現(xiàn)狀有了全面了解。在森林生產(chǎn)力、林分結(jié)構(gòu)、氣候因子、立地類型4個(gè)變量中森林生產(chǎn)力對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的影響最大,林分結(jié)構(gòu)、氣候因子和立地類型對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的影響相對(duì)較小,因此提高大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力,需要加強(qiáng)對(duì)森林生產(chǎn)力的建設(shè)。

    2)大興安嶺地區(qū)2種森林的生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力呈現(xiàn)出混交林>純林,即混交林有利于森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力的提升。評(píng)價(jià)結(jié)果客觀地反映了大興安嶺地區(qū)2種森林的生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力。

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