干旱瘠薄山地侧柏人工林生态稳定性评价技术研究

杜振宇，葛忠强，梁 燕，李宗泰，吕雷昌，于浦云，刘鲁滨

（1.山东省林业科学研究院，山东 济南250014；2.烟台市牟平区林业技术推广中心，山东 烟台264100；3.青岛西海岸新区（黄岛区）自然资源局，山东 黄岛266000）

森林生态系统是由森林及其周围环境和附属物构成的，具有涵养水源、固碳释氧、保育土壤、调节气候、净化环境、保护生物多样性等诸多方面的生态功能。森林生态系统的稳定性已成为衡量生态系统结构和功能最重要的依据。生态系统稳定性的内涵主要包括抵抗力、恢复力、持久性和变异性[1]。生态系统稳定涉及因子众多，各指标之间关系复杂，需要多角度考虑。专家学者在人工林稳定性评价系统研究中一般根据某一区域空间的目标树种，研究特定的稳定性指标，最后总结出这一区域的评价系统。

我国人工林保存面积居全球第一，人工林不再仅仅是提供林木产品，其生态功能和社会经济效益日趋显现，可改善人居环境，景观功能显著。对人工林生态系统开展稳定性研究，有利于保持森林生态稳定，最大化发挥森林多种功能，保护生物多样性，防止地力退化，从而让森林拥有更大产出值、生产力，对于实现森林的可持续发展拥有重大意义。

侧柏（Platycladus orientalis）对气候、土壤条件有较强的适应性，抗逆性强，成为我国荒山绿化时的主要造林树种。侧柏作为干旱瘠薄山地重要的森林更新和造林树种，在涵养水源、防风固沙、减少径流、保持水土、净化空气等方面发挥了重要的生态功能。但目前对其生态效应的研究还较少，仅有少量报道，在其生态稳定性研究方面尚属空白。本文以鲁中地区长期侧柏人工林为对象，对其生态稳定性开展初步研究，对于全面发挥侧柏人工林生态效益，促进干旱瘠薄山地生态环境建设具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 调查区概况

鲁中山区位于山东省中部，行政区划主要有济南、淄博、泰安、济宁等地市，面积约6.5 万km2，山区与丘陵占总面积的70%以上，属于山东省内地势最高、山地最集中的区域，海拔1000 m 以上的山地有泰山、鲁山、沂山等。由这些主峰向四周逐渐低为海拔500 m 以下的低山丘陵。该区属于暖温带湿润气候区，气候垂直分布现象明显，年平均气温12.0～14.5 ℃，大于10 ℃积温约为4200～4600 ℃，日照时数2500～2800 h，无霜期190～220 d，年平均降水量700～900 mm 之间，降雨量多集中在6-9月。年平均空气相对湿度为60%，为半湿润状态。由于酸性母岩与钙质母岩呈相间分布，区域内土壤以棕壤、褐土和砂姜黑土为主，主要植被类型为落叶类阔叶树种和松柏类树种为主，代表树种主要有侧柏、油松、赤松、麻栎、榆、刺槐等[2]。

1.2 样地设置

试验于2017年6-10月进行。试验地点共有3处，样点1 设在山东省林业科学研究院燕子山实验林场，位于济南市历下区；样点2 设在原山林场，位于淄博市博山区；样点3 设在黑峪林场，位于济南市历城区彩石办事处。供试林分为长期侧柏人工林，整体郁闭度较大，80%的林分郁闭度在0.8 以上。上述样点的侧柏人工林多营造于20世纪60年代中期，主要分布于山坡地，土壤类型均为石灰性褐土，土层较薄，石砾含量较高。

表1 侧柏人工林样地概况

在各样点选取不同密度和郁闭度的侧柏人工林，试验点1、2、3 分别设置6、8、9 个样地，每块样地面积为100～400 m2，林下植被主要以灌木为主，少数样地草本植物较多。调查时记录样地的经纬度、海拔、坡度、坡向、坡位等立地因子。为便于统计分析，将坡向进行数字化处理，分别计算出林分的朝北指数和朝东指数，朝北指数=1+cosθ、朝东指数=1+sinθ[3]。

1.3 研究方法

1.3.1 乔木层调查

对所设23 块样方中的侧柏进行每木调查，记录样方内侧柏的存活株数、死亡株数、间伐株数、胸径、树高、冠幅、枝下高、叶面指数等生长指标，分别计算不同侧柏林的林分密度、保存率、冠层高、材积和生物量。其中，胸径、树高、冠幅、材积、冠层高、叶面指数、年均生物量的调查和计算方法参见文献[4-5]。将乔灌草、乔草、乔灌、纯乔木四种林分结构分别赋值为4、3、2、1 作为结构系数。

在各样方中选取胸径接近平均值的侧柏树木3 株，使用高枝剪分别采集其冠层中部叶片，4 个方位均采集200 g 左右，混匀后带回实验室杀青、烘干后，采用H2SO4-H2O2消化分别测定叶片中的氮、磷和钾含量。氮含量采用凯氏定氮法测定，磷含量采用钒钼黄比色法，钾含量采用火焰光度计法[6]。

1.3.2 土壤取样与分析

在每块样地采用蛇形取样法采集0-20 cm 土层土壤样品，混合均匀后用四分法取1 kg 土样，装袋后带回实验室。将土样自然风干后分别过20 目筛和100 目筛备用。

选取土壤物理指标8 个，分别为土壤硬度、腐殖层厚度、容重、孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、毛管持水量、粘粒含量。选取土壤化学指标7个，分别为pH 值、电导率（EC）、阳离子代换量（CEC）、有机质、水解氮、有效磷、有效钾。选取土壤生物指标4 个，分别为过氧化氢酶、脲酶、蔗糖酶活性和细菌数量。土壤各项指标测定方法参见文献[7]。

1.3.3 林下灌草层调查

采用典型取样的方法，在每块样地内沿对角线设置3 个5 m×5 m 灌木样方和3 个1 m×1 m 草本样方，分别调查并记录样方内灌木和草本植物的种名、个体数（株数或丛数），取样测定并计算样地林下植被生物量。林下盖度测定采用样线法，即根据有植被的片段占样线总长度的比例来计算植被总盖度。计算各样地侧柏林下灌草层的群落多样性指标，包括Patrick 丰富度指数、Margalef 丰富度指数、Shannon-Wiener 指数、Simpson 优势 度指 数、Pielou均匀度指数和Alatalo 均匀度指数。具体调查及各指标计算方法参见文献[8]。

1.4 数据处理与分析

1.4.1 侧柏林乔木层、土壤和灌草层质量评价

由于各调查指标对评价目标的影响并不一致，因此采用因子分析对侧柏人工林的乔木层、土壤层和林下灌草层的质量优劣进行综合评价。因子分析法是把原来多个指标简化为少数几个综合指标的一种方法，这些综合指标能够尽可能地反映原来多个指标所反映的信息，具体步骤参见文献[9]。

1.4.2 侧柏林生态稳定性评价

根据各样地侧柏林的乔木层、土壤和灌草层的质量综合分值（Ui、Si和Bi），分别计算出各类综合分值的标准差（SDu、SDS和SDb），参考Zhang 等[10]计算草地生态稳定性的方法，然后按下式计算出不同侧柏林生态系统的稳定性分值（Qi）。

上述公式可反映出乔木层、土壤和灌草层三个子集在森林生态系统中的权重大小，更具科学性。标准差越大的子集，说明数据离散度高，差异越大，因而其稳定性相对就会越差一些。最后对稳定性分值进行标准化转换，使其介于0～1 之间，从而获得侧柏林生态系统稳定性指数（Si）

1.4.3 统计分析

采用判别分析（Discriminant Analysis）对侧柏林稳定性分类的合理性进行验证，所用数理统计软件为XLstat 6.19。本研究涉及到的其它分析方法，如方差分析、回归分析等，均使用统计软件SPSS 18.0 进行。

2 结果与分析

2.1 侧柏人工林乔木层、土壤和灌草层质量评价

侧柏人工林乔木层和灌草层的质量评价结果分别见课题组发表论文[8,11]，在此不再赘述。由于土壤指标较多，不宜放在一起进行因子分析。为更全面反映侧柏人工林土壤综合质量状况，将供试样地土壤样品的8 个物理指标、7 个化学指标和4 个生物指标分别进行因子分析来评价土壤物理质量、化学质量和生物质量。

三类土壤指标数据经标准化后通过计算，分别选择前4、5 和3 个公因子，累积方差贡献率分别为88.23%、82.11%和91.54%（表2），均包含了绝大部分原始数据的足够信息，能满足因子分析的要求。因子分析中一般要求所提取的公因子能反映全部信息的80%以上即可。

林地土壤质量是由其特物理性质、化学性质和生物学性质综合决定的，以这3 个重要性质综合分值的算术平均值作为土壤质量的评分值，再通过标准化，最终得到不同样地侧柏人工林土壤质量的综合分值（表3）。

表2 土壤物理、化学和生物学性质公因子特征根及贡献率

表3 不同样地的土壤质量评分

2.2 侧柏人工林生态稳定性评价

山东省干旱瘠薄山地侧柏人工林多数营建于20世纪60年代，造林时间较长，加之林分密度偏高，因此整体郁闭度很高。由于林地多位于鲁中、鲁南石灰岩山地，气候干旱，土地瘠薄，土壤肥力较低，其稳定性首先体现在林木植物对环境的适应性方面。因此，乔木层林木生长状况和林下灌草层植物多样性应作为山东省干旱瘠薄山地侧柏人工林稳定性评价的重要指标。同时，土壤理化性质是影响侧柏和林下植被生长的关键性因素，对涵养水土、稳定地表有直接的作用。因此，侧柏人工林生态系统稳定性评价指标体系应从土壤理化性质、林木生长状况以及林下草本植物多样性三个方面筛选指标因子进行构建。根据各样地侧柏林的乔木层、土壤和灌草层的质量综合分值，取三者均值得出不同侧柏林生态系统的稳定性分值，最后对稳定性分值进行标准化转换，获得侧柏林生态稳定性指数（表4）。

表4 不同样地侧柏林人工林生态稳定性指数与排序

由表4 中可以看出，稳定性指数最高的前5 个侧柏林分别依次为黑峪林场7 号、燕子山林场5号、燕子山林场4 号、黑峪林场9 号和原山林场3号；而稳定性最差的供试林分为燕子山林场6 号，燕子山林场1 号和黑峪林场3 号侧柏林的生态稳定性也相对较差。对比不同试验点侧柏林稳定性差异，由图1 可以看出，原山林场侧柏林稳定性指数平均值最高，与黑峪林场相差不大，两者均明显高于燕子山林场侧柏林。燕子山林场侧柏人工林的稳定性指数虽然平均值相对较低，但在23 个供试林分中稳定性排前两名的侧柏林均位于该样点，说明燕子山林场侧柏人工林的稳定性在不同样地间存在很大差异，数据离散性较大。

2.3 评价体系的建立

2.3.1 侧柏林生态稳定性等级分类

根据供试侧柏林稳定性综合评价结果，按稳定性指数（S）大小将侧柏林生态系统稳定性分为4 个等级：

（1）高度稳定，当S ≥0.8 时，非常稳定，短期内不必更新改造；

（2）中度稳定，当0.6≤S＜0.8 时，中等程度稳定，短期内可进行小幅度更新改造；

（3）低度稳定，当0.4≤S＜0.6 时，稳定性较差，短期内需要进行大幅度更新改造。

（4）不稳定，当S＜0.4 时，稳定性非常差，急需尽快进行大幅度更新改造。

按照这一分类规则，将23 个供试样地侧柏林的生态稳定性分类后列于表5，其中生态稳定性为“高度”的侧柏林5 个，“中度”的有6 个，“低度”的有5 个，“不稳定”的为7 个。具体如表36所示。

表5 供试侧柏人工林的生态稳定性等级

由于此分类是根据研究结果和稳定性指数大小进行的人为划分，具有一定主观性。因此，采用判别分析来验证稳定性等级分类的合理性。为便于计算和统计，将等级“不稳定”、“低度稳定”、“中度稳定”和“高度稳定”分别赋值为1、2、3 和4。将23 个林分的等级值作为因变量（Y），将所有林分的土壤、乔木层和灌草层的质量综合分值作为解释性自变量进行判别分析。结果经Wilks’Lambda 检验达极显著水平（P ＜0.01），说明判别分析结果有效。四个类别两两间的平方马哈拉诺比斯（Mahalanobis）距离经F 检验后（表6），发现第1、2 类间和2、3 类之外未达到显著性，其余任何两类间均达到显著性水平（P ＜0.05）。

表6 不同类别之间平方马哈拉诺比斯距离的F 值

经计算得到的各类等级判别方程分别为

Y1=-66.816+20.741 X1+17.410 X2+15.447 X3；

Y2=-45.341+15.907X1+15.632X2+12.045 X3；

Y3=-27.417+10.842X1+12.802X2+8.894X3

Y4=-8.676+6.929 X1+5.414 X2+5.688 X3，

式中Y1、Y2、Y3、Y4分别为高度、中度、低度和不稳定的判别值，X1、X2和X3分别为各样地侧柏林的土壤、乔木层和灌草层的质量综合分值。将每个样地侧柏林分的X1、X2和X3分别代入相应方程求得Y1～Y4，数值最大的Yi 即表示此样地稳定性为i 等级。从表7 中的判别分析结果可以看出，统计分析软件根据侧柏林土壤、乔木层和灌草层的质量综合分值判定的各林分稳定性等级与表5 中的分类相比，仅有一个样地（1-2）判定结果出现偏差，吻合率高达95.7%，这充分验证了本研究确定的侧柏林生态稳定性等级分类标准是非常合理的。

表7 侧柏林分类的判别分析结果

2.3.2 评价指标的筛选

为探讨林分不同观测指标对生态稳定性的影响，分别将立地因子以及乔木层、土壤和灌草层所有观测指标共55 个指标分别与林分稳定性指数进行相关性分析，共筛选出16 个具有显著性相关的指标（P＜0.05），具体见表8，其中包括立地因子1 个（坡向）、林下生物多样性指标1 个（Pielou 均匀度指数）、林地土壤物理性状2 个（土壤硬度、毛管持水量）、土壤化学性状2 个（阳离子交换量、有效钾）、土壤生物性状2 个（过氧化氢酶活性、脲酶活性），余下的8 个相关显著指标均为侧柏林木生长指标，分别为：树高、胸径、材积、年均生物量、冠幅、冠层高、叶面指数和林分密度，说明乔木层质量优劣对于侧柏林生态系统的稳定性是至关重要的。

在所有相关性显著的观测指标中，只有土壤硬度和林分密度与侧柏林稳定指数呈负相关，结果说明土壤硬度越高时，越不利生态系统的稳定，这可能是由于土壤硬度较高时会影响到林地植被的生长；结果还表明，林分密度越大时，乔木层生物产量会出现降低趋势，而乔木层生长对侧柏林生态系统稳定影响较大，这和前面的研究结果相一致。

材积和年均生物量是由胸径、树高和密度等指标间接计算而得，为避免重复使用，在此不再将这两个指标筛选为侧柏林生态稳定性评价体系。因此，通过相关性分析，共选出14 个观测指标共同组成侧柏林稳定性评价指标集（表9）。

表8 与侧柏林稳定性指数相关显著的观测指标

表9 侧柏人工林生态系统稳定性评价指标

2.4 稳定性指数的预测方法

（1）多元线性回归分析

确定评价指标集后，以侧柏林稳定指数为因变量（Y），以14 个评价指标为自变量（Xi）进行多元回归拟合分析。回归方程为：

Y=-1.973-0.002 X1+0.004 X2+0.005 X3+0.001 X4+0.836 X5-0.017 X6+0.347 X7+0.102 X8+0.009 X9+0.058X10-0.005 X11+0.049 X12+4.47×10-5X13-0.04X14（R2=0.954，F=7.857），式中X1～X14依次为土壤硬度、毛管持水量、阳离子交换量、有效钾、过氧化氢酶活性、脲酶活性、树高、胸径、冠幅、冠层高、叶面指数、密度和朝东指数。经F检验结果表明，回归效应达到极显著水平。

（2）逐步回归分析

上述拟合得出的多元回归程虽然可以用于侧柏林生态系统稳定性预测，但所需指标太多，在实际工作中应用较为困难。因此，为了进一步精简自变量，分别采用向前法（Forward）和向后法（Backward）对观测数据进行逐步回归分析，同样以侧柏林稳定指数为因变量（Y），以14 个评价指标为自变量（Xi），拟合后的回归方程如下：

（1）向前法：Y =-1.489+0.008 X1+0.988 X2+0.348 X3+0.102 X4（R2=0.913，F=47.443），式中X1～X4分别为阳离子交换量、过氧化氢酶活性、Pielou 均匀度指数和树高。

（2）向后法：Y=-0.791-0.004 X1+0.006X2+0.003 X3+0.292 X4+0.091 X5（R2=0.917，F =37.567），式中X1～X5分别为土壤硬度、阳离子交换量、有效钾、Pielou 均匀度指数和树高。

经检验，上述两个方程均达到极显著水平，F 值均明显高于全因子多元方程，且各因变量偏相关系数均达到显著性水平（P＜0.05），表明它们均能更可靠地对侧柏林稳定性指数进行预测，推荐在侧柏林生态系统稳定性评价时选择使用。

3 结论

（1）侧柏人工林生态系统稳定性指数最高的前5 个侧柏林分别依次为黑峪林场7 号、燕子山林场5 号、燕子山林场4 号、黑峪林场9 号和原山林场3号；而稳定最差的供试林分为燕子山林场6 号。原山林场侧柏林稳定性指数平均值最高。

（2）根据供试侧柏林稳定性综合评价结果，按稳定性指数（S）大小将侧柏林生态系统稳定性分为四个等级。供试样地侧柏林的生态稳定性为“高度稳定”（S≥0.8）的侧柏林有5 个，“中度稳定”（0.6≤S＜0.8）的有6 个，“低度稳定”（0.4≤S＜0.6）的有5个，“不稳定”（S＜0.4）的为7 个。

（3）通过相关性分析，共选出14 个观测指标共同组成侧柏林稳定性评价指标集。分别包括：立地因子1 个（坡向）、林下生物多样性指标1 个（Pielou均匀度指数）、林地土壤指标6 个（土壤硬度、毛管持水量、阳离子交换量、有效钾、过氧化氢酶活性、脲酶活性，以及林木生长指标6 个（树高、胸径、冠幅、冠层高、叶面指数和林分密度）。可采用这些指标，利用多元回归方程和逐步回归方程对侧柏林稳定性指数进行预测，推荐在侧柏林生态系统稳定性评价时选择使用。