基于GIS的长白山天然次生林空间结构分析

李 元

(辽宁省林业调查规划监测院 辽宁,沈阳 110122)

林分空间结构是林分特征的重要组成部分,是森林经营的理论基础[1,2]。林分空间结构很大程度上决定森林功能,如森林生态系统稳定性、林下植被多样性维持、野生动物栖息地等,合理的空间结构是充分发挥森林木材和生态功能的基础[3-5]。同时,林分空间结构还决定了种群关系,如竞争优势及其空间生态位,反映了森林乔木种群物种的空间关系[6,7],空间结构研究在现代森林经营理论研究和应用具有重要的意义[8]。林分空间结构包括多个方面,但主要基于坐标位置的三个方面进行描述(多样性、竞争、分布格局):树种(多样性)在空间隔离程度即混交度,表示树种多样性基于位置的分布状态。林木相对优势程度即竞争和林木个体在水平地面上的分布形式,描述了林分的竞争优势或生态位。林木空间分布格局,量化了林木在林地中的集聚程度[7-9]。

长白山林区是我国重要的天然林分布区,同时也时重要的木材生产基地之一,发挥着重要的经济和生态效应。经过多年连续的人为采伐,长白山森林生态系统受到破坏,天然林资源急剧减少[10,11],大面积的天然林转变为次生林。次生林是原始森林经历人为反复不合理采伐或自然灾害后,在次生裸地上经次生演替或干扰后迹地上残存林木而形成的次生群落[12],与原始林相比,结构差,功能弱。在林分内单株间成熟度、生长差异大,林分的生产力低下,森林生态系统脆弱。本文通过对现有的长白山区次生林空间结构状态进行研究分析,制定合理的森林经营建议,优化林分空间结构,进而为长白山天然次生林的可持续发展提供科学的理论基础。

1 研究区概况

研究区位于辽宁省开原市黄旗寨满族乡,地理坐标42°10′-42°15′ N,124°22′-124°26′ E,属于长白山支脉。该区植被属于长白山植物区系,主要树种有红松、樟子松、落叶松、云冷杉等针叶,水曲柳、胡桃楸、黄菠萝等阔叶。由地带性顶级群落阔叶红松林或云冷杉混交林,经人为干扰后形成的典型次生林。

2 数据来源

本论文所用数据来自在黄旗寨满族乡设置的30 m×30 m的样地。样地调查时,采用相邻格子调查法,即把样地均匀的划分为36个5 m×5 m的调查单元。起测径阶5cm,对样地内所有树木(胸径≥5 cm)进行每木检尺。测定每5 m×5 m调查单元中的每木树种、胸径(DBH)、树高(H)、枝下高(BH)和冠幅(CW)等测树传统因子,并记录下每株树木的平面坐标位置,建立数据库进行研究分析。调查统计结果如表1所示。

表1 样地每木调查结果统计表

3 研究方法

3.1 林分空间结构单元

本文通过构建Voronoi多边形和Delaunay三角网可以快速、简洁、合理的确定对象木的邻近木,在此基础上计算混交度、大小比数和角尺度。林地中任一单株木和距它最近的相邻木(基于坐标的绝对距离),构成了林分空间结构的基本单元,空间结构分析便是基于一个个结构单元的特征值组合分析[13]。林分空间结构单元中心或林分内任一的那株树被称为对象木,一般是经营中的目标树或目的树种,或顶级演替阶段树种,而最近的相邻木则被称为相邻木或邻近木,通常为目标树周围的伴生树[13]。分析时,关键的问题是确定近邻木的个数[14],相邻木的个数决定了空间结构的大小[1]。本文确定n值的原则是:以样地调查单株木的相对坐标视为平面点,平面点即为现实林地中的树木,根据Voronoi图点构造和面空间划分最近性、邻接性的特点,本文利用ArcGIS中的Voronoi工具,创建Voronoi多边形和构造Delaunay三角网[15]:通常现实林地中心木的邻近木株数n等于二维平面上Voronoi多边形的边数[16];对象木或中心木与最近邻木的距离,即现实林木距离,等于二维平面上Delaunay三角网的边长,二位平面上Delaunay三角网中两边的夹角即为现实林地中任意2个邻近木的夹角;相关研究Voronoi多边形和Delaunay三角网,与邻近木取4时的传统方法在邻近木和空间结构单元的比较分析表明:两者在计算混交度、大小比数时有较高的一致性[17]。

3.2 边缘效应

林分中每株树竞争区域的大小并不相同,近似圆形区域的半径与对象木及林分中最大优势木的大小有关,在数值上等于待估对象木影响圈半径与最大优势木影响圈半径之和[18,19]。分析时,邻近木的个数存在一定程度的偏差或低估,通常样地设置时,某一中心木竞争区域的半径大于到样地边界的距离,它的竞争区域便是不完全的[19]。在计算林木空间结构参数时,若忽略样地边缘树木对内部林木邻近木选择时的影响,即处在样地边界附近的林木结果对林分结果的误差,计算的结果便会有误差,因此分析前通常对标准地进行边缘的校正,去除一定范围的边界木,使计算的结果更准确[20]。

为避免边缘效应对邻近木选取及林分空间结构参数计算结果的影响,本研究根据数据特性和样地面积,采用缓冲区校正法,即在杨迪边界处设置一定距离的缓冲区。校正时,边缘效应带的宽度一般为平均优势木影响圈半径的2倍,并且林分的树冠的半径一般很少超过5m[19,20]。根据这一研究结论,分析时通常事先在软件上划分出5 m宽的界限,作为缓冲区,冲缓冲中的林木不作为中心木或对象木,而只作为邻近木。这一思想与“8”邻域边缘校正类似[20,21]。因此本研究中,标准地边界设立5 m的边界,作为缓冲区[20]。边缘校正如图1。

图1 边缘效应缓冲区

3.3 林分空间结构指数的计算

本研究选择体现树种多样性基于空间位置的混交度(M)[21]、反映林木个体大小分化即竞争、生态位的大小比数(U)[22]以及描述林木个体在林地中的分布格局的角尺度(W)[23]三个参数作为研究对象。

(1)混交度

混交度用来说明树种多样性基于空间位置的隔离程度,被定义为与对象木不属同种的个体的邻近木占所有邻近木(通常为4)的比例[24]。计算公式为:

(1)

式中:Mi为对象木i的混交度。Vij是一个离散性的变量(不连续变量)。Mi=0表示中心木周围的邻近木均为同种树木,目标树或中心的树种隔离高。相反,Mi=1则表示邻近木均属他种[2]。一般认为树种隔离程度越高,林分的结构越稳定混交度量化了任意一株树的最近相邻木为同种或它种的概率程度大小[25]。当对象木i与第j株相邻木非同种时,Vij=1,反之,Vij=0,显然,0≤Mi≤1[16]。

(2)大小比数

大小比数通常可以对林木每木测定指标(胸径、树高、冠幅等)的状态进行描述,表示基于位置的中心木和邻近木每木测定指标的相对大小[26],大小比数被定义为大于参照树的相邻木数占所有邻近木的比例[23],公式如下:

(2)

式中:Ui为中心木i的大小比数。大小比数量化了参照树与其相邻木,基于空间位置的竞争关系或中心木周围比中心木每木特征值(树高、胸径、官府等)大的个数[2]。Ui越低,说明比中心木周围的大的邻近木越少,中心木的竞争优势越大[1]。本文中,选定大小比数的分析参数值为胸径。大小比数的值越大,表示比中心木胸径大的相邻木越多,则中心木竞争处于劣势Kij是一个离散型的变量,当相邻木j比参照树i小,Kij=0;否则Kij=1[16]。一般认为大小比数越高,目标树或目的树种相邻木个体越占优势,而相应地参照树越不占优势。

(3)角尺度

角尺度用来描述中心木周围邻近木的分布均匀性或聚集性[6]。通常角尺度(Wi)被定义为a角小于标准角a0的个数占所有角的比例[2],用下式表示:

(3)

式中:Wi为对象木i的角尺度。对中心木i的n个邻近木而言,中心木处于均匀分布状态时,其分布角应各为360°/n[15]。Zij是一个离散型的变量,当第j个a角小于标准角时,Zij=1,相反Zij=0[16]。Wi越接近0.5,林木水平分布格局越理想。

4 结果与分析

4.1 Voronoi图和Delaunay三角网构建

在研究区域内,样地中共有195株林木,其中在核心区域内,共测试113株,将调查的样地每株树木点位置数据加载进ArcGIS软件,每株树木的平面坐标可以在ArcGIS中确定一个点,设置缓冲区,创建基于空间位置的样地中林木点的Voronoi多边形和构造Delaunay三角网(图2);根据Voronoi多边形特征,确定对象木的最近邻木株数N,最近邻木数取值4、5和6较多,平均取值为5(图3)。

图2 Voronoi图与Delaunay三角网

图3 最近邻木株数分布

4.2 空间结构指数的计算

利用ArcGIS软件构建树木点的Voronoi图和Delaunay三角网,确定邻近木株数。利用式(1)、(2)、(3)计算林分个体的空间结构指数,计算结果如表2所示。林分的平均混交度只有0.38,属于弱度混交,这是由于样地中树种种类比较单一,并且花曲柳株数所占的比例较大;林分的平均大小比数为0.47,根据大小比数的定义,处于中庸状态,这与样地为天然次生的实际情况相符;平均角尺度在[0.475,0.517]为随机分布,依照空间分布格局的判定标准[27],小于0.475为均匀分布,大于0.517为聚集分布,样地的平均角尺度为0.55,所以样地的林木水平分布格局属于聚集分布。

表2 基于Voronoi图与Delaunay三角网空间结构指数结果

5 结论

利用ArcGIS的空间分析功能,对标准地的每木调查数据,构建Voronoi图和Delaunay三角网,可以快速、直观、灵活、合理的确定对象木的最近邻接木,并确定出最近邻接木的株数N的取值,在此基础上计算空间结构指数。

由计算结果得出,标准地角尺度为0.55,林分的空间分布格局为聚集分布;林分的混交度仅为0.38,林分处于弱度混交;林分的大小比数为0.47,林分内的林木个体大小分化程度属于中庸状态。我们的研究结果表明,本文所研究的林分为天然次生林,其呈现的是一个林木个体团状分布、弱度混交状态的森林群落。建议在森林资源经营中,根据林分空间结构分析结果制定相应的营林措施,以期逐步优化林分的空间结构,达到稳定健康状态。