基于功能性状的常绿阔叶植物防火性能评价

2013-12-21李修鹏杨晓东余树全阎恩荣章建红

生态学报 2013年20期

李修鹏，杨晓东，余树全，阎恩荣，* ，章建红

(1.浙江省宁波市林特科技推广中心，宁波 315012;2.华东师范大学，上海 200062;3.浙江天童森林生态系统国家野外科学观测研究站，宁波 315114;4.浙江农林大学，临安 311300;5.浙江省宁波市农业科学研究院，宁波 315040)

森林火灾影响森林结构和空间格局［1-3］，并对森林多样性维持［4］、土壤碳库循环［5］、干扰因子波动［6］等具有十分重要的作用。目前，针对森林火灾主要有人工预防排查和建立防火林等方面的措施。而在防火林建设中，筛选和栽植抗火性能较强的植物是森林防火的关键。

对于防火植物选择，早在 20 世纪 60 年代，Anderson［7］、Alexandrian［8］和 Preussner［9］等人提出可通过火烧迹地调查、目测判断和点火试验，结合植物含水率等少数因子的方法来比较筛选植物，并提出赤杨(Alnus japonica)、欧洲夹竹桃(Nerium oleander)、雪松(Cedrusdeodala)、圣栎(Quercusilex)和赤栎(Quercusrubra)等可作为欧洲防火线森林的主要树种。我国在《全国生物防火林带工程建设规划》框架下，结合野外调查，许多学者利用综合评价指标法、AID法、层次分析法等也筛选出小青杨(Populus pseudosimonii)、色赤杨(Alnus sibirica)、春榆(Ulmusjaponica)、紫椴(Tilia amurensis)、木荷(Schima superba)、高山栲(Castanopsis delavayi)、苦槠(Castanopsis sclerophylla)、油茶(Camellia oleifera)和冬青(Ammopiptanthus mongolicus)等可作为常见防火树种［10-15］。但是，此类筛选结果常与物种真实抗火性能差距较大，结果关联度小［16］。虽然用锥形量热仪法可模拟真实燃烧环境筛选优良抗火物种［17-18］，但指标测定和分析过程繁琐，不便在生产实践中推广应用。

植物功能性状是影响生态系统过程或物种适应环境变化的结构性和功能性特征，如叶片特征［19-20］、干材和构型特征等［21］。它们可直接或间接解释环境影响，反映植物在抗火等方面的效能［22-24］。本研究依据性状在抗环境干扰方面的指示作用，针对植物防火性能评价研究的不足，在借助锥形量热仪测定植物真实防火性能基础上，基于性状指标(叶片含水量、干物质含量、比叶面积和树皮厚度等)评价了常绿阔叶植物的防火性能，以期为防火树种选择提供一种简单、便于推广的方法。

1 材料与方法

1.1 试验植物及野外取样

在浙江宁波天童(29°48'N;121°47'E)及周边地区选择香樟(Cinnamomum camphora)、木荷、青冈(Cyclobalanopsis glauca)、杨梅(Myrica rubra)、苦槠、冬青、檵木(Loropetalum chinense)、蚊母树(Distylium racemosum)和隔药柃(Eurya muricata)等29个常绿乔灌木作为试验对象(表1)。由于森林火灾大多为地表火，林火的燃烧蔓延主要是通过林木枝叶燃烧，所以主要选择枝叶的燃烧性作为评价树种防火性能的依据［25］。在3—4月(浙江省森林重点防火期)的晴天，选择以上每个种类的健康植株3—8株，现场测定树皮厚度(各物种树皮厚度用所有同种测量株的平均值表示)，并用生长锥收集树芯后，每株从冠层4周及顶端依次选取5枝生长旺盛的健康枝条，使用高枝剪将其剪下，在现场选择完好的30—50片叶片及5—10段枝条装入自封袋中，带回实验室进行防火性能与功能性状测定。

1.2 功能性状测定

待采集的叶片和枝条带回实验室后，于24h内从自封袋中随机地抽取20片叶片和5段枝，分别测定其湿重，剩余叶片和枝条继续于自封袋密封并放置于0—4℃冰箱中保存。待湿重测定后，对测湿重叶片用LI-3050C型叶面积仪测定叶面积，之后将叶片和枝条置于80℃的烘箱中48 h，烘干至恒量后测定它们的干重［26］。测量结束后，用20片叶片的平均面积值表示物种叶面积，用5段枝条的平均值表示物种枝条的干湿重。并依据公式(1—3)计算叶片的比叶面积，叶片和枝条的干物质含量。

表1 参试常绿植物名录及防火性能Table 1 Species list and fire prevention ability for evergreen woody plant in the experiment

1.3 防火性能测定

取出冷藏的叶片和枝条，依据代谢理论中枝叶生物量的比例关系(引自本实验室郭明硕士毕业论文中对栲树等常绿植物枝叶生物量比例的研究结果)［27］，裁剪称量10g(叶片2.5g，枝条7.5g)，用铝箔包住，均匀放入边长为100mm的正方形托盘中，叶片和枝条在托盘中的累积厚度不超过50mm。后用锥形量热仪(ISO5660-1)进行燃烧试验，辐射强度采用40kW/m2，温度采用664—670℃左右。试验过程共记录7个指标，其中，用着火感应时间、燃烧时间和热释放速率峰值时间3指标代表植物抗燃性，用热释放速率、有效燃烧热、热释放总量和热释放速率峰值4个指标反映其燃烧性［28］。每个物种重复测定4次，后取平均。

1.4 数据分析

1.4.1 燃烧指标降维及特征因子与功能性状的相关性检验

对燃烧试验记录的7个抗燃性、燃烧性指标，采用因子分析、综合降维，拟提出能反映物种抗燃性、燃烧性的综合指标，且该指标能最大程度反映记录的7个原始指标。然后，依据综合因子指标，结合29个物种的6个植物功能性状的相关值，用Pearson系数和偏相关系数进行相关分析，拟排除功能性状间对植物防火性能的影响，挑选最能反映植物抗火性能的功能性状。

1.4.2 植物防火性能判断

依据植物的抗燃性、燃烧性及观测性状和植物防火性的正负向表达趋势，对于能够表征植物正向抗火性能的指标，采用公式(4)进行正向的标准化;而对于与植物防火呈现负向关系的因子，采用公式(5)进行标准化:

式中，xi表示原始数据值，xj表示数据标准化后值，xmax和xmin分别表示原始数据组列的最大及最小值。

待标准化后，利用公式(6)从燃烧性能和功能性状两方面分别计算各物种的综合评价值。其中，n为评价指标个数，λj代表j指标所占的权重，Uij表示i物种的j指标值，wi表示i物种的防火性能评价值。然后，按照燃烧性和功能性状两套体系对物种防火性能综合值从小到大排序:

通常燃烧实验能够反映植物的防火性能，因此，其排序结果代表着物种实际的防火性能。为了反映植物功能性状对防火性能的表征程度，本研究采用基于性状的排序位置和基于燃烧试验的排序位置的差值表示两套体系的相似程度。当基于性状的某一物种排序位置与实际位置较近时，几何差值越小，但其值不会超过参与排序物种数(≤n);而当物种的性状排序位置和实际排序位置性相同时，几何差值=0:

在随机条件下，几何差值越大，说明基于性状的排序和基于燃烧试验的排序位置差异越大。当两套排序结果极端不相似时，即:每个物种在两套排序体系中的排位差异最大，这时，体系的差异是所有物种极端不相似情况下的求和绝对差值:

而当两体系极端相似时，其所有物种在两个体系中的排序位置相同，故求和绝对差值等于0。在这种理念下，可以采用两体系的实际求和绝对差与所有物种在极端不相似条件下的差值比值，来反映基于性状和基于燃烧试验的排序位置的相似程度，以检验性状对植物防火性能的指示性:

式中，n为参与排序物种数，xij、xit分别表示i物种在功能性状指标j和燃烧指标t体系下的排序位置。当所有物种的性状排序和燃烧试验排序差异最大时，两体系的相似度为0，而当所有物种位置都相同时，相似度等于1。

2 结果与分析

2.1 抗燃性及燃烧性因子

通过因子分析，29个物种的着火感应时间、燃烧时间和热释放速率峰值时间可以归属成两个相互独立的公因子，累积方差贡献率为85.11%(表2)，且经多次最大化正交旋转后，各因子中的载荷值趋向于两极分化。第1公因子f1对着火感应和热释放速率峰值时间有较大的载荷系数，可以解释为“抗火性”因子;第2公因子f2对燃烧时间有较大的载荷系数，可以解释为植物的“燃烧速度”因子。将公共因子表示为变量的线性组合，可以得到评级对象在各个公共因子的得分(表3)。以各公共因子的方差贡献率占公共因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，可以建立因子综合得分函数(f1=0.56x1+0.60x2+0.11x3;f2=-0.01x1+0.12x2+1.01x3)。再将原始变量的标准化值代入得分模型，把f1和f2代入fa=(51.42f1+33.69f2)/85.11(即以旋转后各公共因子的贡献率占两个因子总体方差贡献率的比重作为权重，进行加权汇总)，得到各物种抗燃性的综合得分(表1)。

表2 抗燃性因子提取后的总方差分解Table 2 Variance decomposition following extracting incombustibility factors

表3 植物抗燃性公共因子矩阵Table 3 Common factors matrix and factor'score for plants incombustibility

同样，经因子分析，热释放速率、有效燃烧热、热释放总量和热释放速率峰值4个指标可归结为1个描述植物燃烧性的公共因子fb，累计方差贡献率为86.73。以各公因子的方差贡献率占公共因子总方差贡献率的比重作为权重加权汇总(表4)，建立fb=0.28x1+0.26x2+0.28x3+0.25x4的得分模型，再代入标准化的原始变量后，得到各物种燃烧性的综合得分(表1)。

表4 植物燃烧性公共因子矩阵Table 4 Common factors matrix and factor'score for plants flammability

2.2 防火性能与功能性状的相关性

为分析功能性状对植物抗火性的指示作用，在对29个树种的5个功能性状与锥形量热仪实际测定抗燃性指标所模拟的抗火性因子f1、燃烧速度因子f2，抗燃性综合因子fa，以及燃烧性因子fb的Pearson相关分析发现(表5)，抗火性因子f1与比叶面积和树皮厚度间存在相关关系。燃烧速度因子f2与枝条干物质含量、树皮厚度和当年生叶片含水量间也存在相关关系(P＜0.1)。而叠加f1和f2得到的抗燃性综合因子fa与比叶面积正相关。抗火性因子f1与枝条和树干性状间不存在显著相关性，但是与树皮厚度间显著负相关。燃烧速度因子f2还与枝条的含水量显著负相关，与枝条干物质量显著正相关。

野外实际中，简易地判断并筛选植物的防火信息量，寻求更少观测性状指标是必须的。在前述各性状对抗火性因子f1、燃烧速度因子f2、抗燃性因子fa、燃烧性因子fb的Pearson相关分析中，相对于其他性状，仅比叶面积和抗燃性因子fa最显著相关，能最好地反映植物的抗燃性;而对于植物的燃烧性因子fb，叶片干物质含量、比叶面积和当年生叶含水量3个性状都与fb显著相关，同时，比叶面积和叶片干物质含量的Pearson相关系数为-0.56＊＊＊(P＜0.01)，而他们在反映燃烧性上的相关值分别为 0.49＊＊＊(P＜0.01)和-0.58＊＊＊(P＜0.01)，即在反映植物燃烧性上信息存在冗余。为此，有必要把某一性状或几个性状定为控制因子，去除观测性状间的相互影响。本研究采取偏相关分析重新计算了植物抗火性、燃烧速度和燃烧性与在Pearson相关中显著相关的因子变量的偏相关系数，结果见表6。

表5 29种植物的5个功能性状与防火因子间的Pearson相关系数Table 5 Pearson correlation coefficients between functional traits and fire prevention factors for 29 species

表6 Pearson相关系数中冗余信息的偏相关系数Table 6 Partial correlation coefficients among redundant information of Pearson correlation coefficients

从表6可以看出，抗火性因子f1在树皮厚度作为控制变量的情况下，与比叶面积的相关系数值为0.34，绝对值高于以比叶面积作为控制变量的-0.29。同时，在枝条干物质含量和当年生叶片含水量作为控制变量时，f2和树皮厚度的相关值最高，为0.33。而当比叶面积和叶片含水量作为控制变量时，叶片干物质含量和fb的相关值为0.33，是性状和燃烧性偏相关的最大值。这与Pearson相关系数相比，对f1影响最大的比叶面积未发生变化，而去除不同性状间的影响外，和f2相关值最高的枝条干物质含量变化为树皮厚度。同时，对于fb，也由Pearson相关值最高的比叶面积变化为叶片干物质含量。因此，在去除观测性状间的影响后，可以看出，比叶面积良好地指示抗火因子f1和抗燃性综合因子fa，而叶片干物质含量分别对燃烧速度因子f2和燃烧性因子fb的指示性最好。

2.3 植物防火性能

因子分析过程中，抗火性是植物着火感应时间、燃烧时间和热释放速率峰值时间的综合值，因此抗火性值越高，则植物的防火性能越好。对于反映植物热释放速率、有效燃烧热、热释放总量和热释放速率峰值4个燃烧性指标的燃烧性，其值越大，植物的抗火性能越差。同样，根据相关分析的结果(表5，表6)，比叶面积可指示物种的抗火性，而叶片干物质含量可表征植物的燃烧性，故植物的比叶面积和抗火性间呈现正向一致关系，而叶片干物质含量值越高，则植物的防火性能越低。因此，对抗火性因子fa及比叶面积，采用正向标准化。而对于燃烧性因子fb及叶片干物质含量，进行负向标准化。

数据标准化后，根据燃烧实验和观测性状值对植物防火性的重要性，假设抗火性和燃烧性对植物防火性能的贡献相同(等于0.5)，比叶面积和叶片干物质含量对植物抗火性及燃烧性因子的指示性能相同，将权重各设定为0.5。根据公式(6)的计算结果，物种防火性能综合排序如表7所示。

基于植物燃烧实验的抗火性和燃烧性综合防火值和基于比叶面积和叶片干物质含量计算得到的防火值存在差异。但是，结合公式7和公式8，用实际求和绝对差除以所有物种在极端不相似条件下的差值可知，基于性状排序和基于燃烧试验排序的相似度等于0.80，说明用性状得到的植物防火性能评价和实际燃烧试验的结果相差不大，用简易测量的植物性状可以表征植物的防火性能。本研究中，那些具有较大种内性状变异的物种，如:蚊母树、青栲(Cyclobalanopsis gracilis)、冬青和栀子(Gardenia jasminoides)等，可能由于采样数太少，一定程度上导致了2个排序结果存在一些差异。

表7 基于燃烧试验和基于功能性状的植物防火性能排序Table 7 Species order for fire prevention ability based on each of burning experiment and functional traits

4 讨论

植物功能性状是植物长期适应环境过程中形成的一系列特征，它在一定程度上能反映植物对环境的抗逆性。本研究用锥形量热仪测量了29个植物种类的防火性能，并根据因子分析将7个指标分别划分为抗火性和燃烧性2个独立因子，实际评价其防火性能。认为大叶冬青(Ilex latifolia)、石斑木(Raphiolepis indica)、红楠(Machilus thunbergii)、青栲、木荷、隔药柃和光叶石楠(Photinia glabra)等的防火性能最好。在周子贵［29］、赵明水［30］和吴道圣等［31］的研究中，他们选取植物叶片与枝条的含水量、易燃干燥度时间、粗灰分含量和炭化灰化时间等理化性质，用多目标植物防火性能综合评定方法，筛选出杨桐(Adinandra millettii)、木荷、油茶、杨梅、青冈和苦槠等抗火性能较强的树种，这也与本研究结果一致。

本研究，植物抗火性因子f1与树皮厚度间存在负相关关系，即树皮越薄，植物抗火性能越强，这个结果与前人认为“树皮越厚，植物抗火性能越好”的结论正好相反［14，32］。且在燃烧速度因子f2与树皮厚度的分析中，两者正相关，说明树皮越厚，植物的燃烧速度越快，更容易燃烧，植物的防火性能越差。这可能是由于相对于对植物燃烧贡献较多的干材部分，树皮的燃点相对较低所致。另外，燃烧速度因子f2与枝条的含水量显著负相关，与枝条干物质量显著正相关，这反映了树种易燃性的特征，即枝条水分越大，其越不易燃烧，相反，干物质越多，则燃烧速度也越高。

但对于常规认为最能影响植物防火性能的叶片含水量，虽然在当年生叶片含水量的Pearson相关中，它和燃烧速度因子f2和燃烧性因子fb显著性相关，但在偏相关后，其值明显降低，分别为-0.14和0.24，远小于Pearson相关系数显著的值-0.29，说明虽然叶片含水量能阻滞林火的蔓延速率［33］，但不同树种间的叶片含水量高低不能衡量树种的抗燃性，抗燃性是树种所含物质的综合表现［31］。

从树种功能性状与防火性能指标的Pearson相关分析结果可知，比叶面积、树皮厚度、枝条干物质含量、当年生叶片含水量、叶片干物质含量分别与抗火性因子f1、燃烧速度因子f2、抗燃性综合因子fa和燃烧性因子fb间存在显著的相关关系，说明采用简易的观测性状能反映树种的抗火性能和燃烧性。当进一步控制不同的性状变量，运用偏相关分析后发现，除各观测性状间对植物防火性能评价的影响，6个观测性状可直接简化成比叶面积和当年生叶片干物质含量2个指标，分别作为植物抗燃性及燃烧性因子的反映指标，即:用简便和易于野外操作的植物功能性状完全可以指示植物的防火性能。

对燃烧和性状数据的归一化处理后，依权重排序基于性状指示的29个物种的防火性能，同时比较其与燃烧实验获得所有物种的排序位置，结果发现两者的相似程度达到0.80，更进一步证明了基于简易测定的植物性状评价结果基本上可以反映物种实际的防火性能。这相对于传统评价植物防火性能的火烧迹地调查、目测判断、点火试验结合植物含水率和含脂量等少数因子的评级方法较为简易，且与物种实际防火性能的联系较为紧密，反映了植物的环境抗逆性，一定程度上克服了利用材料燃烧测试方法与实际表现差距较大，试验结果关联度小的缺点。虽然用锥形量热仪法可模拟真实的燃烧环境，通过测定评定材料燃烧性的一些主要指标如热释放速率、着火感应时间、烟气成分和失重分析等来表征材料的燃烧性能，从而筛选物种［17-18］，但这些指标的测定和分析往往比较繁琐，不便于在基层的生产实践中推广应用。而植物功能性状(如比叶面积和叶片干物质含量等)较易测定，对专业的知识要求不高，便于在基层的生产实践推广运用。

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