基于灰色关联度的地震损毁地植被快速恢复模式筛选

2021-01-05吴世磊陈英张泽苏宇张炜贺维

四川林业科技 2020年6期

吴世磊, 陈英, 张泽, 苏宇, 张炜, 贺维

四川省林业科学研究院，森林和湿地生态恢复与保育四川省重点实验室，四川成都 610000

地震及次生灾害造成区域内森林生态系统、湿地生态系统、林业生态环境保护能力等不同程度损失和影响。韩茂云[1]通过探讨茂县“5·12”地震灾后不同植被恢复模式恢复成效，得出乔灌草模式的造林效果最佳，值得在生产上推广。鄢武先[2]通过对卧龙自然保护区植被恢复调查，得出生态适应性、地带性、先锋性、抗逆性和自我维持性和生物多样性的植物种选择的原则。可见开展地震灾区快速植被恢复模式筛选对灾区植被恢复、生态环境的改善具有重要的科技支撑及示范作用。灰色关联度分析[3-5]是一种常用的科学分析比较方法，已经在很多领域进行应用，很多科研人员采用该方法对水稻、甜高粱、大麦、小麦、苎麻等进行品种比较试验[6-16]，筛选出更多的适宜品种。林业上大多使用多层次分析法[18]开展筛选出更多的适宜模式，主要依靠专家打分法进行筛选，主观性强。灰色关联度分析[19]同时兼顾多种指标，对模式多个指标进行定量的综合分析，减少主观因素，避免了传统评价法由单一指标来判断某个模式、品种的好坏造成的弊端，使得评价结果更加可靠和客观[20]。本次研究应用灰色关联度分析，对恢复模式多个指标进行定量的综合分析，筛选出适应九寨沟地震损毁地的快速植被恢复模式，以期为地震损毁地的植被快速恢复提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 试验材料

本试验选取的植被快速恢复模式地点全部位于九寨沟县内，以“8·8”四川九寨沟地震震中漳扎镇比芒村为中心向四周选取，各试验地气候、地形、土壤等外在条件基本一致，海拔在2 300～2 900 m，属高山寒温气候，9 月至次年5 月为霜期；降雨量较为充沛，年降雨量500～700 mm，雨季集中在7—9月，土层浅薄，坡度在30°～50°属于高山峡谷地带，土壤类型以山地黄棕壤为主。

1.2 试验设计

根据文献查阅及对九寨沟地震损毁地植被快速恢复小班的调查统计，按照地震损毁地受损程度、恢复措施、物种配置模式初步确定九寨沟地震损毁地植被快速恢复模式共计17 种，其中地震损毁地受损程度划分为重度和中度受损，重度地震损毁地主要以各种石块为主，含有少量的泥土和杂物，几乎无森林植被，稳定性差；中度地震损毁地主要为森林植被受到局部破坏，部分区域出现林中空地、林窗，但受损区域立地质量基本未受破坏，具有森林植被恢复的基础。重度地震损毁地采取工程措施+植苗造林的11 种措施，中度地震损毁地的采取植苗造林的6 种生态恢复措施，详见表1。

表 1 九寨沟地震损毁地植被快速恢复模式统计Tab. 1 Statistics of rapid vegetation restoration models in Jiuzhaigou earthquake-stricken areas

1.3 调查方法

在九寨沟地震损毁地植被快速恢复小班内选择不同灾害类型、受损程度、恢复类型的地点选取典型的调查样地，在每个选定的样地内采用随机取样方法，设置30 m×30 m 的大样方调查1.3 m 以上的乔木层，同时在大样方4 个顶点共设置4 个5 m×5 m的样方调查灌木层及1.3 m 以下的幼树，在大样方的对角线上再设置3 个1 m×1 m 的样方调查草本层。分别在样地中心，对样方中的土壤、植物进行取样，室内进一步分析测定，获取土壤理化性质、植物生物量等指标。

1.4 数据分析方法

采用灰色关联度进行分析，将所有不同植被快速恢复模式看作一个灰色系统，每个模式为该系统的一个因素，以各参试恢复模式的主要评价指标构建成比较数列，表示为：Xi(k) (i=1，2，3，···，n)，n 表示恢复模式种类数，k 表示各模式的指标数。为便于比较，根据植被恢复的模式特征及评价要求，构建一个参考植被恢复模式，由此构成一个参考数列，用X0 表示。计算各比较数列与参考数列之间的关联度，关联度大则表示该恢复模式与参考模式较相近，综合指标表现较好，反之，则综合指标较差。

对原始数据进行无量纲化处理，采用标准差法，按公式Xi(K)=[Xi’(K)−Xi]/Si将原始数据标准化。

在此基础上求主要指标与模式的灰色关联度r(X0，Xi)称为X0，Xi 的灰色关联度记为ri。计算公式为：

2 结果与分析

2.1 评价指标筛选和体系建立

采用问卷调查法对模式的评价指标进筛选建立指标体系，问卷调查对象为科研单位专家、基层林业局工程技术人员等[17]。对初步建立的指标体系通过敏感性法对备选的评价指标进行筛选，具体来说，就是利用某一指标在研究范围内的变异系数和相对极差作为敏感性指标进行判断，变异系数和相对极差越大，敏感性也就越大，尽量按照敏感度从大到小的顺序，筛选评价指标，建立九寨沟地震灾区植被快速恢复模式评价指标体系（见表2）。

表 2 九寨沟地震损毁地植被快速恢复模式评价指标体系Tab. 2 Evaluation index system of rapid vegetation restoration models in Jiuzhaigou earthquake-stricken areas

2.2 参考植被恢复模式确定

根据建立的评价指标体系，植被恢复模式的主要指标分别为成活率(k1)、地径(k2)、株高(k3)、丰富度指数(k4)、生物量(k5)、覆盖度(k6)、土壤有机质含量(k7)、土壤容重(k8)、土壤最大持水率(k9)。原始数据见表3。

2.3 数据无量纲化处理

因模式的各项指标的计量单位各不相同，使得原始数据在量纲和数量级上存在差异，难于比较以及保证比较的客观性和正确性。因此，采用初值化处理对原始数据进行无量纲化处理，结果见表4。

表 3 九寨沟地震损毁地植被快速恢复各指标——原始数据Tab. 3 Index of rapid vegetation restoration models in Jiuzhaigou earthquake-stricken areas — raw data

2.4 求关联度及排序

利用Grey Modelling Software(GM 3.0)软件对无量纲化处理后的数据进行计算，计算结果见表5。由表5 可以看出，针对重度受损地采用关联度排序前4 位a-1、a-6、a-5、a-8，即云杉+红桦+连香树、云杉+红桦+花楸、云杉+红桦+疏花槭、油松+连香树+青榨槭；由表5 可以看出，针对中度受损地的生境恢复模式采用关联度排序前2 位的是b-3、b-1，即云杉+红桦、云杉+花楸。总体来说排序靠前的模式表现出成活率、土壤有机质含量、生物量、覆盖度高等特点。

根据地震损毁地、关联度等相关性，可得出其对应关系如表6。

表 4 九寨沟地震生境修复植被快速恢复各指标——数据无量纲化处理Tab. 4 Index of rapid vegetation restoration models in Jiuzhaigou earthquake-stricken areas — nondimensionalize data

表 5 生境修复模式关联度及位次Tab. 5 Correlation degree and ranking of ecological restoration models

3 分析与讨论

根据地震损毁地生境状况、恢复措施、恢复模式筛选结果，在九寨沟地震损毁地植被快速恢复中：针对以各种石块为主，含有少量的泥土和杂物，几乎无森林植被的受损地震损毁地，主要采用工程措施+植苗造林的方式，植被恢复模式以云杉+红桦+连香树、云杉+红桦+花楸、云杉+红桦+疏花槭、油松+连香树+青榨槭表现为最优，配置物种皆为针阔混交模式；针对森林植被受到局部破坏，部分区域出现林中空地、林窗，但受损区域立地质量基本未受破坏的受损地震损毁地，主要采用植苗造林的方式，植被恢复模式以云杉+红桦、云杉+花楸表现较好，配置物种皆为云杉搭配阔叶树种。本次筛选出来植被快速恢复模式均表现出成活率、土壤有机质含量、生物量、覆盖度高等特点。

本试验尝试基于灰色关联度分析法对九寨沟地震损毁地的快速恢复模式进行分析，对多个主要指标进行综合评价，但只进行了一个生长年度的试验，如果能有更多模式、更多年度的试验将为地震损毁地植被快速恢复模式筛选提供坚实的理论依据。由于本试验模式主要在九寨沟县内进行，在实际推广应用中，也应充分结合治理点微生境、小气候[21]等特点，才能让地震损毁地植被快速恢复取得事半功倍的效果。