基于系统诊断模型的杉木人工林生长影响因素分析

张铭晋

(湖南省农林工业勘察设计研究总院， 湖南 长沙 410001)

杉木(Cunninghamialanceolata)是我国南方最主要的造林树种，也是人工造林面积最大的树种[1]。一些处在重要的生态区位中的杉木林被划分为公益林，但由于长期营造人工纯林，树种结构单一，导致了土壤退化、林地生产力和物种多样性下降、生态环境服务功能比较弱等问题，难以充分发挥森林的多种功能[2]。因此研究杉木人工林生长的影响因素在湖南省林业发展中显得尤为重要。

系统诊断模型是解析大规模、复杂系统的一种处理方法，其整合了美国的解析结构模型(ISM)和日本的全面质量管理(TQC)，并将其改进完善而形成的一种思维模式[3-4]。系统诊断模型把无法直接解决的复杂大系统进行分解，把系统问题从时间、空间维度上展开，追溯问题的根源、挖掘系统的潜力、优势、解决问题的途径和突破口[5-6]，以清晰的逻辑结构将系统表达出来。系统诊断模型能够克服传统的系统诊断靠人为分析和归纳方法导致诊断结果挂一漏万、以偏概全的局限性[7]。将系统诊断模型应用于农林业领域的研究相对而言较少[8-11]。本研究基于系统诊断模型分析影响杉木人工林生长的主要因素，以期为杉木人工林的经营提供指导。

1 研究区概况

青羊湖国有林场位于湖南省宁乡县的西部，地理坐标为111°58′—120°05′E，28°12′00″—28°10′20″N。林场海拔最高点928 m，海拔最低点166 m，坡度平均值35°。土壤主要以山地黄棕壤和山地黄红壤构成，土层厚度在40至100 cm之间，土壤肥力比较高。林场分布在大陆季风性湿润气候区，每年的平均气温达16.2 ℃，年平均降雨量可达1 439 mm，相对湿度达到了85%。土地总面积为1 129 hm2，森林覆盖率达到98.7%[12]。

2 研究方法

本研究在构建系统诊断模型时，主要包括人工工作和计算机工作两个步骤。首先是由人工建立因果关系图(或矩阵)，其由计算机对关系进行一个多层次结构的重构。通过把问题作为导向，根据外部特征的规律性，可以对内部结构进行清楚的判断。

本研究通过对影响因素进行模糊评分得到实验初步数据，再通过构建矩阵、计算影响域与影响强度、构建关系重构图等方式，得到所有实验数据，利用Excel 2003、SPSS 19.0软件对数据进行处理分析。

3 结果与分析

3.1 确定影响因子

针对本研究内容，通过参考国内外学者对林分生长的影响因子的研究，共列出10个影响杉木人工林生长的因素：坡相、造林密度、抚育措施好坏、造林方式、土壤条件、当地经济发展条件、海拔、周围居民对人工林的态度、地势、气候条件。

3.2 影响因子间的关系有向图

将所有影响因素进行一对一的评判，确定两个因素间是否存在关系以及关系类型，评判存在双向影响关系还是单向影响关系，然后对它们间的影响强弱进行模糊评分。评分规则：决定性影响因素为5分，强影响因素为4分，一般影响因素为3分，弱影响因素为2分，很弱影响因素为1分。

评分过程中，邀请业内同行参加，集中群体智慧，采用“老手法”(即背靠背评分，互不干扰),对评审结果进行综合分析，采用平均数法(即取评定结果的平均数)予以综合。

根据评审综合结果，做出关系有向图，如图1所示：

3.3 关系矩阵的表达

通过关系有向图(图1)，我们可以得到模糊关系矩阵A(将行作为因，将列作为果，没有关系记0分)。

取模糊关系矩阵A中最大的元素，为模糊单位矩阵的主对角线上的元素，然后与A相加得到B。

接下来对B采取有限次数的自合成计算，即可获得模糊可达矩阵M。自合成采用以下方法：计算B2，B4，…Bk与B2k的值，当计算到Bk=B2k时，Bk就是模糊可达矩阵，记作M。

然后计算截系数，它的作用是用来删除次要关系，突出主要关系。对于模糊可达矩阵，把大于和等于截系数的因素取值为1，否则取为0，可以获得{0，1}型截矩阵Mλ。

当截系数等于2和3时，分层效果表明，截系数等于3效果好于等于2，所以确定截系数为3，得截距阵为Mλ=3。

3.4 系统元素分层

为了将复杂系统用简单的方式呈现出来，需要对系统元素进行分层，从而使复杂问题化繁为简。

比较Q1与Mλ=3，获得第1，3列完全相等，所对应元素归为第一层，即：S1={1，3}。

同理可得：S2={2，5}、S3={9，10}、S4={4}、S5={6}、S6={7}、S7={8}。

至此，全部的因素都已经归类完成。

3.5 影响域与影响强度

影响域可以通过计算元素在系统中的影响范围得到，经过计算得到Mλ=3；而元素的影响强度则是用来评价系统元素的影响范围大小的综合评价指标。

经计算得各元素的影响域与影响强度统计表，如表1所示。

表1 各元素的影响域与影响强度统计表Tab.1 The statistical table of influence domain and influence intensity of each element序号因子影响域影响强度1坡相81002造林密度784.383抚育措施好坏559.384造林方式337.505土壤条件443.756当地经济发展条件228.137海拔112.508周围居民对人工林的态度009地势112.5010气候条件437.50

从表1可以看出，坡相因子的影响域最高为8，影响强度最高为100；其次是造林密度，影响域为7，影响强度为84.38；土壤条件与气候条件的影响域相同，均为4；海拔与地势的影响域相同，均为1；造林方式与气候条件的影响强度相同，均为37.50；海拔与地势的影响强度相同，均为12.50；周围居民对人工林的态度相比于其他因子而言，其影响域与影响强度均较低。

3.6 骨架矩阵构建与关系图重构

骨架矩阵指去掉传递枝后所得到的矩阵(在同一回路中的元素之间的关系除外)。本研究的骨架矩阵Ma：

通过上述计算，将原问题进行重构，关系重构图如图2所示：

通过矩阵计算最终得到关系重构图，从图中可以看出，杉木人工林生长的主要影响因素影响程度从大到小依次为坡相>造林密度>抚育措施好坏>土壤条件>造林方式=气候条件>当地经济发展条件>海拔=地势>周围居民对人工林的态度。

4 结论与讨论

经过系统诊断结果表明，影响湖南省青羊湖林场杉木人工林生长的主要因素为坡相和造林密度。该林场提高杉木人工林质量的关键在于选择适宜杉木人工林生长的坡位、坡度、坡向来造林，造林密度的确定也极为重要。这与王锋、陈洪华等人的研究结果一致[13-14]，人工林生长过程中，林分密度往往直接影响林木高径生长和林分生产力，人工林密度不同其土壤结构也会发生变化，林分密度是影响人工林生长的一个主要因素[15]。本文的研究结论对今后杉木人工林的经营具有重要的指导意义。

本研究所列出的杉木人工林生长影响因素指标可能不够全面，所以在今后研究过程中，仍然需要学者们对整个杉木林系统进行挖掘与分析。同时，这也是广大林业工作者长期奋斗的重要方向。