基于模糊综合评价法的森林生态系统健康评价——以北川县自然保护区为例
2015-12-02樊建霞
樊建霞
(重庆三峡职业学院,重庆万州 404155)
森林生态系统健康问题成为近年来一个热门话题[1~3]。北川县自然保护区在“5·12”地震中遭到一定程度的毁损,致使区内局部范围内的森林生态系统功能衰退[4],所以对该保护区的森林生态系统健康进行评价显得及其重要。但是目前对灾后该保护区森林生态系统健康评价方面的研究还未见报道,而且目前森林生态系统健康评价大多是定性判断[5],将定性判断与定量评价的有机结合乃是研究森林生态系统健康的重要问题。因此,本文以北川县自然保护区为研究对象,构建模糊综合评价模型对其森林生态系统健康进行了综合评价,为进一步全面、深入地研究和指导北川县灾后森林生态系统的快速恢复以及可持续发展提供有力数据支持。
1 研究区域概况
北川县自然保护区地处绵阳市北川县,位于北纬 30°14'~32°14',东经 103°44'~104°42'。县境内海拔高度为540 m~4 769 m。年平均气温15.6℃,年平均降水量1 399.11 mm,平均日照931.1 h~1 111.5 h。森林和水资源极为丰富;在地理分布上表现出森林成分复杂、种类繁多、类型丰富等特点。
2 研究方法
2.1 样地调查
在野外踏查的基础上,于2013年6月~10月期间,根据保护区主要森林类型、生长、分布情况共设置20块有代表性的样地。采用20 m×20 m的标准样方调查法进行植被调查,记录海拔、坡向、干扰状况、土壤状况等基本状况,对高度>1.3 m的乔木进行每木检尺,记录其树种的名称、株数、树高及胸径等。样地内按对角线分别设置5个2 m×2 m的灌木样方,并在其四角设置4个1 m×1 m的草本样方。分别记录灌木和草本的种类、株(丛)数、郁闭度、盖度等因子。
2.2 建立评价指标体系
本研究根据指标选取应遵循的原则,结合北川县自然保护区实际情况,初步选取了3层次18个指标。由于初选的部分评价指标之间可能存在一定程度的相关性,因此不应直接综合这些指标[6]。本研究采用主成分分析法对初步选取的18个指标进行定量筛选,应用统计软件SPSS20.0分析得到特征值(表1)和特征向量,结合定性筛选,北川县自然保护区森林生态系统健康评价指标体系包括3大类9个指标。活力指标为单位面积蓄积量;组织结构指标包括植物丰富度指数、郁闭度、土层厚度、坡向和坡位;抵抗力指标包括病虫害等级、干扰活动强度。
表1 部分主成分的特征值及方差贡献率Table 1 Eigenvalues and variance contribution rate of parts of principal components
2.3 确定评价指标权重
本文采用模糊综合评价法进行评价,其结果数值在0~1之间,且数值越大,评价结果越好。鉴于此特点,本研究运用灰色系统理论中的灰色关联分析法确定权重[7]。具体结果如表2所示。
表2 各层次评价指标权重Table 2 The weight of various evaluation indexes
2.4 构建模糊综合评价模型
本研究根据模糊数学理论建立北川县自然保护区森林生态系统健康评价的模型[7]:
式中,B为各等级的模糊子集;R为权重集;A为通过隶属函数得到的隶属度模糊关系矩阵;o为模糊矩阵积运算。
隶属函数各参数的确定如下:总体原则是尽量参照国家标准或国际标准,如无国家标准或国际标准参考《森林资源规划设计调查主要技术规定(国家林业局)》,同时结合北川县自然保护区的具体条件,从而确定本文各评价指标的很健康、健康、亚健康、不健康和病态五个等级的标准值。各指标具体评价标准见表3。
表3 各指标评价标准Table 3 Evaluation criterion of all indexes
3 结果与分析
3.1 北川县自然保护区森林生态系统健康评价
由隶属函数和表3可得出要素层森林生态系统活力、组织结构以及抵抗力的隶属度和权重,根据模糊综合评判运算规则,可得出目标层森林生态系统对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的评判结果。为了直观地反映模糊综合评判的结果,并消除最大隶属度原则对森林生态系统健康的发展趋势的忽视,对其评判结果进行赋值运算,使其评价结果更符合实际状况。各样地评价结果的平均值即为总体评价结果。具体结果见表4。
表4 各样地森林生态系统评价结果Table 4 The assessment results of forest ecosystem health of all sampling plots
从表4可以看出,北川县自然保护区森林生态系统的总体健康状况介于Ⅱ和Ⅲ级之间,但偏向于Ⅲ级,呈现出由Ⅱ级即健康状态向Ⅲ级即亚健康状态发展的态势。
3.2 影响森林生态系统健康主要因素
从表3权重表可以看出,在3个要素层中,对北川县自然保护区森林生态系统健康状况影响最大的是森林生态系统组织结构,其权重为0.73,其次是森林生态系统抵抗力,影响最小的是森林生态系统活力。在森林生态系统组织结构的一级指标中,影响最大的是环境因子,其权重为0.43,这也说明环境是健康森林生态系统的基础,而且在3个环境因子中影响最大的是海拔,其权重为0.38,这同时也表明在北川县自然保护区森林生态系统健康评价中,海拔是影响最大的因子。
4 结论与讨论
本文构建模糊综合评价模型对北川县自然保护区森林生态系统健康进行了综合评价。结果表明,海拔是影响北川县自然保护区森林生态系统健康的主要因子。总体而言,保护区森林生态系统健康状况为亚健康,主要原因可能是保护区森林组织结构稳定性较低的缘故。所以要加强北川县自然保护区的管理,以提高其森林生态系统健康状况。
由于森林生态系统的复杂性以及其理论体系还不够完善,有些评价指标在量化以及动态因子选取方面存在困难,再者有些评价指标目前还没有统一的评价标准,各研究者们所采用的标准也不统一[8,9],且不同的区域间也有差异,因此造成所选取的隶属函数不同,其健康评价的结果有所差异,所以选取最适合的隶属函数还有待进一步的研究。
[1]孔红梅,赵景柱,姬兰柱,等.生态系统健康评价方法初探[J].应用生态学报,2002,13(4):486~490.
[2]马克明,孔红梅,吴文彬,等.生态系统健康评价:方法与方向[J],生态学报,2001,21(12):2106~2115.
[3]王彦辉,肖文发,张星耀.森林健康监测与评价的国内外现状和发展趋势[J].林业科技,2007,43(7):78~85.
[4]胡平,傅之屏.地震后大熊猫潜在栖息地恢复的初步研究[J].绵阳师范学院报,2011,30(2):64~68.
[5]谭三清,张贵.基于模糊综合评判法的城市森林健康评价——以湖南省株洲市为例[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2010,36(4):474~477.
[6]严今石.关于综合评价的多元统计分析方法的探讨[D].延边:延边大学,2006.
[7]谢季坚,刘承平.模糊数学方法与应用(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,1999.
[8]胡伏湘.基于模糊理论的城市生态系统评估模型的研究[J].湖南工业大学学报,2008,22(4):89~91.
[9]刘娜,艾南山,方施,等.基于熵权的模糊物元模型在城市生态系统健康评价中的应用[J].成都理工大学学报(自然科学版),2007,34(5):589~595.
[10]Hilty J,Merenlender A.Faunal Indicator Taxa Selection for Monitoring Ecosystem Health[J].Biological Conservation,2000,92(2):185~197.
[11]De Vries W,Reinds G J,Deelstra H D,et al.Intensive monitoring of forest ecosystems in europe:technical report[R].Forest Intensive Monitoring Coordinating Institute,Netherlands.1999:173.
[12]崔保山,杨志峰.湿地生态系统健康评价指标体系I.理论[J].生态学报,2002,22(7):1005~1011.
[13]陈高,代力民,姬兰柱,等.森林生态系统健康评估I模式、计算方法和指标[J].应用生态学报,2004,15(10):1743~1749.
[14]王亚玲.潭江流域森林生态系统健康评价[D].广东:中山大学,2005.
[15]张践,任继红.北川县小寨子沟自然保护区生物多样性研究[J].现代农业科技,2012(3):261~263.
[16]王金玲,马遵平.北川小寨子沟景区旅游开发现状及发展对策[J].绵阳师范学院报,2008,27(7):34~37.
[17]李谨,安树青,程小莉,等.生态系统健康评价的研究进展[J].植物生态学报,2001,2s(6):641~614.
[18]Yazvenko S B,Rapport D J.A framework for assessing forest ecosystem health[J].Ecosystem Health,1996,2(1):40~52.
[19]Robert T Lackey.Values,policy and ecosystem health[J].Bioscience,2001,5l(5):437~443.
[20]Allen Eric.Forest health assessment in Canada[J].Ecosystem Health,2001(7):28~34.