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结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化

盛琪 董灵波 刘兆刚

盛琪, 董灵波, 刘兆刚. 结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
引用本文: 盛琪, 董灵波, 刘兆刚. 结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
Sheng Qi, Dong Lingbo, Liu Zhaogang. Stand spatial structure optimization combined with habitat suitability of Great Spotted Woodpecker[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
Citation: Sheng Qi, Dong Lingbo, Liu Zhaogang. Stand spatial structure optimization combined with habitat suitability of Great Spotted Woodpecker[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141

结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
基金项目: 国家重点研发计划项目(2017YFC0504103),黑龙江省森林可持续经营试验示范区建设项目(201522-2)
详细信息
    作者简介:

    盛琪。主要研究方向:森林可续经营。Email:599540072@qq.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学林学院

    通讯作者:

    刘兆刚,博士,教授。主要研究方向:森林可续经营。Email:lzg19700602@163.com 地址:同上

Stand spatial structure optimization combined with habitat suitability of Great Spotted Woodpecker

  • 摘要:   目的  优化林分空间结构,在提高现有林分质量的同时更好地保护野生动物栖息地,为帽儿山地区的森林经营提供理论依据。  方法  本文以帽儿山林场为研究对象,根据全混交度、角尺度、竞争指数、林层指数4个空间结构指标和生境适宜性指数,采用乘除法思想构建林分空间优化模型。生境适宜性指数以大斑啄木鸟为例根据2016年帽儿山林场森林资源二类调查数据进行计算。利用R语言进行林分优化模拟,比较不同采伐强度下林分结构和生境适宜性指数的变化,分析将生境适宜性指数融入到优化模型中的可行性。  结果  通过对比不同采伐强度(10%、20%、30%)下各指标和目标函数值Q的变化,确定的最优采伐强度为20%。最优采伐强度下优化函数Q值的最大值为73.28,平均值为49.59,郁闭度为0.62,林分结构平均状态达到最佳,采伐木主要集中于林木密集区域共计采伐133株;林分空间结构优化后林分全混交度和林层指数提高,竞争指数减小,角尺度介于[0.475,0.517]之间,由聚集分布状态调整为随机分布状态;并且生境适宜性指数由0.52提高到0.57属于较适宜区域。  结论  表明本次优化模拟将生境适宜性指数融入到林分空间优化模型中,在优化林分结构和提高林分质量的基础上,一定程度上提高了生境适宜性指数;为空间结构优化调整和保护帽儿山野生动物的生存环境提供科学依据。
  • 图  1  帽儿山林场大斑啄木鸟生境适宜性等级分布图

    Figure  1.  Grade distribution of the habitat suitability of Dendrocopos major in Maoershan Mountain

    图  2  各采伐强度下最优模拟采伐木位置

    红色为采伐木的位置。The red represent the location of cutting trees.

    Figure  2.  Location of cutting trees under the different thinning intensities

    图  3  优化前后林分径阶分布

    不同颜色的圆形分别代表优化前后径阶分布,三角形代表采伐木径阶分布。The circles of different colors represent the distribution of diameter steps before and after optimization, and the triangles represent the distribution of diameter steps of felled trees.

    Figure  3.  Changes of diameter grade before and after optimization

    表  1  样地内林木基本信息

    Table  1.   Basic information of trees in the sample plot

    树种
    Species
    平均胸径
    Average DBH/cm
    平均树高
    Average height/m
    株数
    Number
    全混交度
    Complete mingling
    角尺度
    Uniform angle
    竞争指数
    Competition index
    林层指数
    Stand layer index
    色木槭 Acer mono12.9810.651510.630.543.710.60
    白牛槭 Acer mandshuricum10.939.441370.560.543.640.61
    榆树 Ulmus pumila13.5510.511350.590.544.980.57
    椴树 Tilia tuan22.8314.28880.600.536.220.64
    胡桃楸 Juglans mandshurica39.5319.09680.560.554.660.63
    水曲柳 Fraxinus mandshurica30.9718.42460.610.514.390.72
    青楷槭 Acer tegmentosum Maxim10.578.50430.540.524.120.59
    其他 Other17.6311.741450.610.544.010.61
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    表  2  大斑啄木鸟生境评价因子等级及类型划分标准

    Table  2.   Habitat quality evaluation factor grading standard of great spotted woodpecker

    评价因子
    Evaluation variable
    类型划分等级
    Gradation criterion
    来源文献
    Source literature
    权重
    Weight
    林分类型
    Forest type
    阔叶林
    Broad-leaved forest
    针阔混交林
    Coniferous and broad-leaved mixed forest
    针叶林
    Coniferous forest
    [12-13, 15, 21]0.15
    林分平均年龄
    Forest average age
    近、成熟林
    Near-mature and mature forest
    过熟林
    Overmature forest
    中、幼龄林
    Half-mature and large sapling forest
    [12, 17, 20]0.13
    平均胸径
    Average DBH/cm
    30 ~ 3520 ~ 30 < 20, > 35[15, 18, 22- 25]0.23
    枯立木比例
    Dead tree proportion
    0 ~ 0.030.03 ~ 0.09 ≥ 0.09, 0[11, 20, 26]0.18
    水源与栖息地距离
    Distance to water/m
    ≤ 200200 ~ 600 ≥ 600 [15, 17-18]0.15
    道路与栖息地距离
    Distance to road/m
    ≥ 400 50 ~ 400 < 50 [11, 18, 27]0.16
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    表  3  采伐强度模拟结果

    Table  3.   Thinning intensity simulation results

    样地号
    Plot
    采伐强度
    Cutting intensity/%
    目标函数值
    Objective function value(Q
    郁闭度
    Crown density
    平均值
    Mean
    最大值
    Max.
    最小值
    Min.
    RK011044.0259.0234.420.64
    2049.5973.2831.060.62
    3057.7596.8334.650.57
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    表  4  不同采伐强度模拟指数变化

    Table  4.   Comparison of indexes before and after thinning by different intensities

    采伐强度
    Cutting intensity/%
    q
    q-value
    全混交度
    Complete mingling
    角尺度
    Uniform angle
    竞争指数
    Competition index
    林层指数
    Stand layer index
    生境适宜性指数
    Habitat suitability index
    目标函数值
    Objective function value
    101.340.600.523.780.630.5559.02
    201.350.610.513.360.640.5773.28
    301.320.620.503.080.630.5796.83
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    表  5  优化前后各指数变化

    Table  5.   Changes of indexes before and after optimization

    参数
    Index
    优化前
    Before optimized
    优化后
    Optimized
    变化趋势
    Trend
    变化幅度
    Rangeability/%
    径阶数 Diameter order(D1515不变 Constant
    树种数 Species number(N1616不变 Constant
    qq- value1.201.35增加 Increase 2.27
    全混交度 Complete mingling(M0.590.61增加 Increase 3.38
    角尺度 Uniform angle(W0.540.51 减小 Decrease 5.56
    林层指数 Stand layer index(S0.610.64增加 Increase 4.92
    竞争指数 Competition index(CI4.383.36 减小 Decrease 23.28
    生境适宜性指数 Habitat suitability index(HSI)0.520.57增加 Increase 9.62
    目标函数 Objective function value(Q32.6773.28增加 Increase124.30
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    [17] 董灵波, 刘兆刚, 马妍, 倪宝龙, 李元.  天然林林分空间结构综合指数的研究 . 北京林业大学学报,
    [18] 杨洋, 何春阳, 李晓兵.  基于GIS的云南栽培型普洱茶树大规模种植适宜性评价 . 北京林业大学学报,
    [19] 吴家胜, 吴家胜, 曾燕如, 曾燕如, 黎章矩, 黎章矩.  油茶丰产林土壤肥力与林分结构调查 . 北京林业大学学报,
    [20] 余新晓, 王雄宾, 张晓明, .  北京山区防护林适宜林分结构研究 . 北京林业大学学报,
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-11
  • 修回日期:  2020-06-28

结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
    基金项目:  国家重点研发计划项目(2017YFC0504103),黑龙江省森林可持续经营试验示范区建设项目(201522-2)
    作者简介:

    盛琪。主要研究方向:森林可续经营。Email:599540072@qq.com 地址:150040 黑龙江省哈尔滨市和兴路26号东北林业大学林学院

    通讯作者: 刘兆刚,博士,教授。主要研究方向:森林可续经营。Email:lzg19700602@163.com 地址:同上

摘要:   目的  优化林分空间结构,在提高现有林分质量的同时更好地保护野生动物栖息地,为帽儿山地区的森林经营提供理论依据。  方法  本文以帽儿山林场为研究对象,根据全混交度、角尺度、竞争指数、林层指数4个空间结构指标和生境适宜性指数,采用乘除法思想构建林分空间优化模型。生境适宜性指数以大斑啄木鸟为例根据2016年帽儿山林场森林资源二类调查数据进行计算。利用R语言进行林分优化模拟,比较不同采伐强度下林分结构和生境适宜性指数的变化,分析将生境适宜性指数融入到优化模型中的可行性。  结果  通过对比不同采伐强度(10%、20%、30%)下各指标和目标函数值Q的变化,确定的最优采伐强度为20%。最优采伐强度下优化函数Q值的最大值为73.28,平均值为49.59,郁闭度为0.62,林分结构平均状态达到最佳,采伐木主要集中于林木密集区域共计采伐133株;林分空间结构优化后林分全混交度和林层指数提高,竞争指数减小,角尺度介于[0.475,0.517]之间,由聚集分布状态调整为随机分布状态;并且生境适宜性指数由0.52提高到0.57属于较适宜区域。  结论  表明本次优化模拟将生境适宜性指数融入到林分空间优化模型中,在优化林分结构和提高林分质量的基础上,一定程度上提高了生境适宜性指数;为空间结构优化调整和保护帽儿山野生动物的生存环境提供科学依据。

English Abstract

盛琪, 董灵波, 刘兆刚. 结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
引用本文: 盛琪, 董灵波, 刘兆刚. 结合大斑啄木鸟生境适宜性的林分空间结构优化[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
Sheng Qi, Dong Lingbo, Liu Zhaogang. Stand spatial structure optimization combined with habitat suitability of Great Spotted Woodpecker[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
Citation: Sheng Qi, Dong Lingbo, Liu Zhaogang. Stand spatial structure optimization combined with habitat suitability of Great Spotted Woodpecker[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200141
  • 森林可持续经营已经成为林业发展的核心,加强森林资源的经营管理,使森林的生态效益、社会效益和经济效益之间更好的结合,发挥森林的综合效益,促进森林资源的长远可持续发展[1]。森林结构是由空间结构和非空间结构组成,空间结构作为森林结构最具代表性的可调控因子,已经成为森林结构研究的热点。林分空间结构决定了种群内树种之间的空间排列方式和对周边环境资源的利用能力,在一定程度上决定林分的稳定性、发展的可能性和经营空间的大小[2]

    近年来,国内外许多学者针对空间结构指标进行了大量研究。汤孟平[3]分别对简单混交度、树种多样性混交度和全混交度等不同的混交度指标进行比较和分析,证明各混交度之间既有区别又有联系,全混交度是对简单混交度的改进。惠刚盈[4]提出角尺度判断水平分布格局的验证方法,进一步完善和提高了角尺度判断水平分布格局的理论和准确性。吕勇[5]通过对南洞庭湖龙虎山林场青椆混交林林层结构的研究,提出林层指数的量化指标。曹小玉[2]分别从林分树种隔离程度、林木竞争、林木空间分布格局和垂直结构4个方面综述林分空间结构指数的改进和研究动态。向博文等[6]选取全混交度、角尺度、大小比数和竞争指数4个空间结构指标对湖南栎类次生林构建空间结构优化模型。曹小玉等[7]选择全混交度、林层指数、W_V_Hegyi竞争指数、角尺度、开敞度5个林分空间结构参数进行多目标规划,构建杉木林间伐空间结构优化模型。姜兴艳等[8]以湖南栎类次生林为研究对象,选择全混交度、角尺度、大小比数和竞争指数;以最适断面积作为确定间伐量的约束条件,构建林分间伐结构化经营模型。综上,以往关于空间结构指标的研究大多集中在空间结构的分析比较、空间结构指标的选取与量化、空间结构优化及优化模型的建立这几方面。

    野生动物资源与森林生态系统之间相互依赖、相互制约同时进行着物质循环和能量转化,达到一种自然地生态平衡。因此对野生动物栖息地进行保护,对于森林可持续经营保持森林生态系统物种和生物多样性具有一定意义。为了更好地保护野生动物,野生动物的生境逐渐成为研究的重要内容,生境适宜性指数(habitat suitability index)在野生动物生境评价中被广泛应用[9]。每年由于林木病虫害所造成的木材减产,给森林的生态效益和社会效益带来了不可估量的影响[10]。而被誉为“森林医生”的啄木鸟在控制森林害虫方面具有重要的价值,大斑啄木鸟与其他鸟类相比食量较大、主动性强是森林害虫的重要天敌,并且大斑啄木鸟(Dendrocopos major)分布在我国大部分地区较为常见[11]。所以本文以大斑啄木鸟为例计算生境适宜性指数。

    国内外对啄木鸟生境研究主要为营巢和取食两方面。一方面为大斑啄木鸟营巢生境,邓秋香、李天松等[13-14]对吉林省左家庄自然保护区研究结果表明:巢树为树龄较大的阔叶林,附近有较丰富的水源并且对筑巢树木的大小有选择性,巢树胸径为20 ~ 35 cm。赵中和、胡加付等[16-17]对内蒙古自治区乌拉特前旗地区研究结果表明:大斑啄木鸟喜欢在大树上和水资源充足的环境中筑巢,一般不会选择幼林和林相不整齐的林地,影响大斑啄木鸟栖息地选择的主要因子是枯立木比例、有无片林、林地内主要树种的树龄、树高、胸径等。郑丽颖[18]等对内蒙古巴彦淖尔地区研究结果表明:巢树的胸径大于等于20 cm,并且巢树与水源距离、与道路距离都是形成巢洞的重要因素。杨勇等[11]对全国大斑啄木鸟栖息地适宜性评价结果表明:最适宜大斑啄木鸟的生境特征是与道路距离较远大于400 m,与水源距离小于200 m且存在一定枯立木的阔叶林。另一方面为大斑啄木鸟取食生境,高玮等[21]、罗维祯等[15]对吉林省左家庄自然保护区研究结果为:大斑啄木鸟取食以黑桦和蒙古栎等阔叶树为主,取食高度分布以6 ~ 12 m最多。戎可等[22]对黑龙江省凉水国家级自然保护区研究结果为:大斑啄木鸟为获得更多的食物,取食选择胸径为30 ~ 50 m相对较大的树,且多在林分密度较高的生境中活动。

    综上所述林分年龄、树高和胸径等林分因子与啄木鸟生境密切相关。本文以帽儿山林场为研究对象在林分优化时,将大斑啄木鸟生境适宜性影响因子纳入考虑,构建空间结构优化模型进行优化模拟,并对优化前后林分空间结构和生境适宜性指数进行分析。在保证优化林分空间结构,提高现有林分质量的基础上提高或不降低生境适宜性指数,实现森林可持续经营。

    • 研究区域位于黑龙江省东南部的东北林业大学帽儿山实验林场,该地区位于45°20′ ~ 45°25′N、127°30′ ~ 127°34′E,总面积为26 496 hm²;平均海拔高381 m,年平均气温3.0 ℃,年平均降水量为723.8 mm,属于大陆性季风气候。研究区域内植被类型丰富,主要树种有白桦(Betula platyphlla)、山杨(Populus davidiana)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Junglus mandshurica)、色木槭(Acer mono)、椴树(Tilia tuan)、榆树(Ulmus pumila)、蒙古栎(Quercus mongolica)等。研究区域内常见洞巢鸟有大斑啄木鸟等初级洞巢鸟和白眉姬翁(Ficedula zanthopygia)、北红尾鸲(Phoenicurus auroreus)等次级洞巢鸟。

    • 本文数据分别来源于2018年10月在帽儿山实验林场选取并设置的1块100 m × 100 m的阔叶林固定样地和2016年帽儿山实验林场森林资源二类调查。固定样地数据用于林分空间结构的优化模拟,采用相邻格网法将整个样地划分为100个10 m × 10 m格网进行调查,对样地内所有胸径DBH ≥ 5 cm的树木进行每木检尺,样地林分密度为813(株/hm2),平均胸径和平均树高分别为17.28 cm,11.42 m,郁闭度为0.7(表1)。二类调查数据用于大斑啄木鸟生境适宜性指数计算,共包括3 647个小班,其中2 826个小班为有林地,小班调查因子包括海拔、坡位、坡度、坡向、林分平均年龄、优势树种、树种组成、郁闭度、平均胸径、平均树高、龄级和龄组等。

      表 1  样地内林木基本信息

      Table 1.  Basic information of trees in the sample plot

      树种
      Species
      平均胸径
      Average DBH/cm
      平均树高
      Average height/m
      株数
      Number
      全混交度
      Complete mingling
      角尺度
      Uniform angle
      竞争指数
      Competition index
      林层指数
      Stand layer index
      色木槭 Acer mono12.9810.651510.630.543.710.60
      白牛槭 Acer mandshuricum10.939.441370.560.543.640.61
      榆树 Ulmus pumila13.5510.511350.590.544.980.57
      椴树 Tilia tuan22.8314.28880.600.536.220.64
      胡桃楸 Juglans mandshurica39.5319.09680.560.554.660.63
      水曲柳 Fraxinus mandshurica30.9718.42460.610.514.390.72
      青楷槭 Acer tegmentosum Maxim10.578.50430.540.524.120.59
      其他 Other17.6311.741450.610.544.010.61
    • 林分空间结构指数是对林分空间结构特征的定量描述。目前,林分空间结构指数主要从林分树种隔离度、林木竞争、林木空间分布格局和林分的垂直结构4个方面定义和计算[28]。本文从林分水平空间结构和垂直空间结构角度考虑,选取全混交度($ {M}_{{c}_{i}} $)、Hegyi竞争指数($ {CI}_{i} $)、角尺度($ {W}_{i} $)和林层指数($ {S}_{i} $)4个指标对林分空间结构进行分析及判断林分空间分布格局的合理性。全混交度全面考虑了空间结构单元的树种隔离关系和树种多样性,竞争指数描述林木之间的竞争压力,角尺度分析林木空间分布格局,此外林层指数则反映了林层多样性。

    • $$ {M}_{{c}_{i}}=\frac{1}{2}\left({D}_{i}+\frac{{C}_{i}}{{n}_{i}}\right) \cdot {M}_{i} $$ (1)

      式中:$ {C}_{i}/{n}_{i} $为最近邻木树种隔离度,$ {C}_{i} $为中心木的最近邻木中成对相邻木非同种的个数,$ {n}_{i} $为最近邻木株数;$ {D}_{i} $为空间单元的Simposn指数,$ {M}_{i} $为简单混交度。$ {M}_{{c}_{i}} $值越大表明空间结构单元内隔离程度越大。

    • $$ {CI}_{i}=\sum\limits_{j=1}^{{n}_{i}}\frac{{d}_{j}}{{d}_{i} \cdot {L}_{ij}} $$ (2)

      式中:$ {CI}_{i} $为中心木i的竞争指数,$ {d}_{i} $为邻近木j的胸径,$ {L}_{ij} $为中心木i与邻近木j之间的距离,$ {n}_{i} $为中心木i所在的结构单元中邻近木株数。$ {CI}_{i} $值越大表明林木所受的竞争压力越大。

    • $$ {W}_{i}=\frac{1}{n}\sum\limits_{j=1}^{n}{w}_{j} $$ (3)

      式中:$ {W}_{j} $取值为1,0;分别表示当第jα角小于标准角$ {\alpha }_{0} $为1,否则为0。N为中心木株数之和,n为中心木的邻近木株数。当$ {W}_{i}=0 $时,表示最近邻木在中心木周围呈均匀分布;$ {W}_{i}=1 $时,表示最近邻木在中心木周围呈聚集分布。

    • 林层指数是描述林分垂直空间结构的指标,本文将研究区域数据根据国际林联(IUFRO)的林分垂直分层标准进行划分,以林分的优势高为依据把森林划分为3个垂直层,树高小于等于1/3优势高为下层林木,介于1/3 ~ 2/3优势高之间位中层林木,大于等于2/3优势高为上层林木。

      $$ {S}_{i}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{S}_{ij} $$ (4)

      式中:$ {S}_{ij} $的取值为1,0;当$ {S}_{ij}=1 $时,表示中心木i与第j株邻近木不处于同一林层;$ {S}_{ij}=0 $时表示中心木i与第j株邻近木处于同一林层。$ {S}_{ij} $值越大表明林分垂直结构多样性越高。

      计算以上林分空间指标时采用应用最广泛的4株相邻木法来确定林分空间结构单元[29]。以固定样地的4条边到其内部水平5 m的距离作为缓冲区,进行边缘校正。优化后的林分空间结构应该是林分整体的全混交度($ {M}_{{c}_{i}} $)和林层指数($ {S}_{i} $)增大、竞争指数减小($ {CI}_{i} $)、角尺度($ {W}_{i} $)介于[0.475,0.517]之间,从而增强林分的稳定性和多样性,减小林木的竞争压力,达到优化林分空间结构的目的。

    • 生境适宜性指数可以表示野生动物生境质量的优劣,HSI值越大表示越适宜野生动物栖息。计算生境适宜性指数(HSI)其计算公式如下:

      $$ HSI=\sum\limits_{i=1}^{\mathrm{n}}{w}_{i}{f}_{i} $$ (5)

      式中:Wi为评价因子的权重;fi为各评价因子的等级得分,分别将其赋值为0,1,2;n为评价因子个数。综合层次分析法得出各因子权重,通过计算得出各小班的生境适宜性得分,按照是否为有林地给所有小班分类,除有林地之外的小班生境适宜性得分均为0。再进行归一化处理,计算公式为:

      $$ F=\frac{x-{x}_{{\rm{min}}}}{{x}_{{\rm{max}}}-{x}_{{\rm{min}}}} $$ (6)

      式中:F为归一化因子值,x为某个小班的生境适宜性得分,$ {x}_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}} $$ {x}_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}} $分别为生境适宜性得分的最小值和最大值;HSI归一化后取值为0 ~ 1。本文以大斑啄木鸟为例,大斑啄木鸟)是典型的树栖鸟类,鸟类繁殖主要受两方面因素的制约,即巢地和食物来源,它们是控制鸟类选择生境的主要因素[30]。所以本文结合已公开发表的文献资料[11-27]和层次分析法得到以下评价标准(表2)。

      表 2  大斑啄木鸟生境评价因子等级及类型划分标准

      Table 2.  Habitat quality evaluation factor grading standard of great spotted woodpecker

      评价因子
      Evaluation variable
      类型划分等级
      Gradation criterion
      来源文献
      Source literature
      权重
      Weight
      林分类型
      Forest type
      阔叶林
      Broad-leaved forest
      针阔混交林
      Coniferous and broad-leaved mixed forest
      针叶林
      Coniferous forest
      [12-13, 15, 21]0.15
      林分平均年龄
      Forest average age
      近、成熟林
      Near-mature and mature forest
      过熟林
      Overmature forest
      中、幼龄林
      Half-mature and large sapling forest
      [12, 17, 20]0.13
      平均胸径
      Average DBH/cm
      30 ~ 3520 ~ 30 < 20, > 35[15, 18, 22- 25]0.23
      枯立木比例
      Dead tree proportion
      0 ~ 0.030.03 ~ 0.09 ≥ 0.09, 0[11, 20, 26]0.18
      水源与栖息地距离
      Distance to water/m
      ≤ 200200 ~ 600 ≥ 600 [15, 17-18]0.15
      道路与栖息地距离
      Distance to road/m
      ≥ 400 50 ~ 400 < 50 [11, 18, 27]0.16
    • 利用乘除法多目标规划的基本原理,选取全混交度($ {M}_{{c}_{i}} $)、角尺度($ {W}_{i} $)、Hegyi竞争指数($ {CI}_{i} $)、林层指数($ {S}_{i} $)空间结构指标和生境适宜性指数($ \mathrm{H}\mathrm{S}\mathrm{I} $)构建空间结构目标函数(Q);并且根据优化目标使优化前后林分各空间结构指标趋于最佳状态,同时提高或不降低生境适宜性指数设置目标函数的约束条件。目标函数如下:

      $$ Q\left(g\right)\!\!=\!\!\dfrac{\dfrac{1\!\!+\!\!M\left(g\right)}{{\sigma }_{M}} \!\!\cdot\!\! \dfrac{1\!\!+\!\!S\left(g\right)}{{\sigma }_{S}}\!\!\cdot\!\! \dfrac{1\!\!+\!\!HSI\left(g\right)}{{\sigma }_{HSI}}}{\left[1\!\!+\!\!CI\left(g\right) \!\!\cdot\!\! {\sigma }_{CI}\right] \!\!\cdot\!\! \left[1\!\!+\!\!\left|W\left(g\right)\!\!-\!\!0.475\right|\!\!+\!\!\left|W\left(g\right)\!\!-\!\!0.517\right|\right] \!\!\cdot\!\! {\sigma }_{W}} $$ (7)

      约束条件:

      $$ N\left(g\right)={N}_{0} $$
      $$ D\left(g\right)={D}_{0} $$
      $$ M\left(g\right)\geqslant {M}_{0} $$
      $$ S\left(g\right)\geqslant {S}_{0} $$
      $$ CI\left(g\right)\leqslant {CI}_{0} $$
      $$ 0.475 \leqslant W\left( g \right) \leqslant 0.517 $$
      $$ HSI\left(g\right)\geqslant {HSI}_{0} $$
      $$ 1.2 \leqslant q \leqslant 1.7 $$

      式中:$ {M}_{0} $$ {CI}_{0} $$ {W}_{0} $$ {S}_{0} $$ {HSI}_{0}{\text{、}}M\left(g\right) $$ CI\left(g\right) $$ W\left(g\right) $$ S\left(g\right) $$ \mathrm{H}\mathrm{S}\mathrm{I}\left(g\right) $分别为林分采伐前后的全混交度、Hegyi竞争指数、角尺度、林层指数、生境适宜性指数;$ {\sigma }_{M} $$ {\sigma }_{CI} $$ {\sigma }_{W} $$ {\sigma }_{S} $$ {\sigma }_{\mathrm{H}\mathrm{S}\mathrm{I}} $分别是以上5个指标的标准差;$ D\left(g\right) $$ {D}_{0} $为采伐前后径阶数;$ N\left(g\right) $$ {N}_{0} $为采伐前后树种个数;q值为相邻径阶株数之比。结合《森林抚育规程(GB/T 15781—2015)》[31]中采伐后林分郁闭度不低于0.6的要求确定最佳采伐强度。

    • 计算帽儿山林场大斑啄木鸟的生境适宜性指数,并采用GIS加权叠加分析得到帽儿山林场大斑啄木鸟生境适宜性等级分布图(图1)。结果表明:HSI的取值[0.8,1]为适宜区域,[0.5,0.8)为较适宜区域,[0,0.5)为不适宜区域。由图1可以看出帽儿山林场适宜大斑啄木鸟栖息的区域主要分布在东北部,较适宜区域较大;而不适宜区域主要分布在南部。生境适宜区域面积约22.52 km2,占总面积8.51%;较适宜区域面积为163.23 km2,占总面积的61.60%;不适宜区域的面积为79.20 km2,占总面积的29.89%。本文中进行林分优化的阔叶林样地处于较适宜区域。

      图  1  帽儿山林场大斑啄木鸟生境适宜性等级分布图

      Figure 1.  Grade distribution of the habitat suitability of Dendrocopos major in Maoershan Mountain

    • 将上述生境适宜性指数(HSI)整合到传统的林分尺度空间优化模型中,即林分优化目标包括:全混交度($ {M}_{{c}_{i}} $)、角尺度($ {W}_{i} $)、Hegyi竞争指数($ {CI}_{i} $)、林层指数($ {S}_{i} $)和生境适宜性指数(HSI)共5个目标。运用R软件编制程序,采用启发式算法中的蒙特卡洛算法进行林分优化模拟。分别以不同采伐强度(10%、20%、30%)模拟5 000次;模拟结果如表3所示。

      表 3  采伐强度模拟结果

      Table 3.  Thinning intensity simulation results

      样地号
      Plot
      采伐强度
      Cutting intensity/%
      目标函数值
      Objective function value(Q
      郁闭度
      Crown density
      平均值
      Mean
      最大值
      Max.
      最小值
      Min.
      RK011044.0259.0234.420.64
      2049.5973.2831.060.62
      3057.7596.8334.650.57

      模拟结果表明:目标函数Q值随着采伐强度的增大而增加(表3),即当采伐强度为10%、20%、30%时,对应的目标函数Q的最大值分别为59.02、73.28、96.83,随着采伐强度的增大目标函数值呈增加趋势。由表4可以看出全混交度也随着采伐强度的增加逐渐增大,但变化幅度较小,主要是因为样地内的树种组成较为丰富,所以采伐强度的增加对林分内树种组成结构混交程度的影响不是很大。在不同采伐强度下角尺度有一定程度的优化,在采伐强度在10%时达到最大为0.52,之后随着采伐强度的增大而减小;并且角尺度的取值由聚集分布优化为随机分布范围内。竞争指数受采伐强度的影响最大,随着采伐强度的增加,竞争指数呈减小趋势且变化幅度较大,说明林分内竞争状况得到一定改善。在采伐强度为30%时,样地的竞争指数最小。而林层指数随采伐强度变化的规律并不明显,说明采伐强度对林分垂直结构多样性的影响不显著。生境适宜性指数随着采伐强度的增大而增加,在采伐强度为20%时达到最大值。结合《森林抚育规程(GB/T 15781—2015)》[31]中对采伐后林分郁闭度不低于0.6的要求,当采伐强度为20%时目标函数Q值最大值为73.28,平均值为49.59,郁闭度为0.62,林分结构平均状态达到最佳。由图2可以看出,不同采伐强度的最优采伐木选取主要集中于林木密度较大的区域,其目的是降低林木个体间的竞争压力,调整林木分布格局为林木生长提供空间,优化林分空间结构。

      表 4  不同采伐强度模拟指数变化

      Table 4.  Comparison of indexes before and after thinning by different intensities

      采伐强度
      Cutting intensity/%
      q
      q-value
      全混交度
      Complete mingling
      角尺度
      Uniform angle
      竞争指数
      Competition index
      林层指数
      Stand layer index
      生境适宜性指数
      Habitat suitability index
      目标函数值
      Objective function value
      101.340.600.523.780.630.5559.02
      201.350.610.513.360.640.5773.28
      301.320.620.503.080.630.5796.83

      图  2  各采伐强度下最优模拟采伐木位置

      Figure 2.  Location of cutting trees under the different thinning intensities

    • 图3为优化前后林分径阶分布,样地优化前从整体来看林分径阶分布趋近于倒“J”型分布,采伐木集中分布在8 ~ 16 cm径阶。按照最优采伐强度20%优化后,共计采伐133株。对比林分优化前后,优化前8 ~ 16 cm径阶林木较多,相邻径阶株数之比q值为1.2在约束范围内偏低;优化后q值在合理的直径分布区间1.2 ~ 1.7内略有调整,使得林分径阶结构得到一定的改善。

      图  3  优化前后林分径阶分布

      Figure 3.  Changes of diameter grade before and after optimization

      林分空间结构优化前后的各项指数(表5)。可以看出,采伐前后的径阶数和树种个数均保持不变,林分空间调整后全混角度和林层指数得到了提高;同时林分的竞争指数也相应的降低,与优化前相比降低了23%;林分角尺度由原来的0.54降低到了0.51,取值介于[0.475,0.517]之间,更趋近于随机分布状态;除此之外,用来判断大斑啄木鸟生境适宜性的生境适宜性指数(HSI)由优化前0.52提升到了0.57。而目标函数Q值也由32.67提高到73.28,相比优化前提高了约2.2倍。

      表 5  优化前后各指数变化

      Table 5.  Changes of indexes before and after optimization

      参数
      Index
      优化前
      Before optimized
      优化后
      Optimized
      变化趋势
      Trend
      变化幅度
      Rangeability/%
      径阶数 Diameter order(D1515不变 Constant
      树种数 Species number(N1616不变 Constant
      qq- value1.201.35增加 Increase 2.27
      全混交度 Complete mingling(M0.590.61增加 Increase 3.38
      角尺度 Uniform angle(W0.540.51 减小 Decrease 5.56
      林层指数 Stand layer index(S0.610.64增加 Increase 4.92
      竞争指数 Competition index(CI4.383.36 减小 Decrease 23.28
      生境适宜性指数 Habitat suitability index(HSI)0.520.57增加 Increase 9.62
      目标函数 Objective function value(Q32.6773.28增加 Increase124.30
    • 本文所构建的林分空间优化模型与以往研究不同,在进行林分空间优化的同时还考虑了野生动物生境适宜性指数,并将其作为空间结构模型的约束条件,同时采用模特卡洛模拟算法进行林分优化模拟。即采伐强度分别为10%、20%、30%,目标函数(Q)值随着采伐强度的增加而越大,随着采伐强度的增加,全混交度有一定程度的增加但变化幅度不大,角尺度逐渐趋于随机分布范围,而竞争指数变化幅度最大随采伐强度的增加而降低,林层指数变化趋势不明显,生境适宜性指数也有所提高。通过对比不同采伐强度下各指标的变化程度和目标函数(Q)值,选择最优采伐强度合理的确定采伐木。而对于本文来说目标函数(Q)值越大则表明林分空间结构越理想同时更适宜大斑逐木鸟栖息。因为对森林进行的每一次经营活动均会对生境质量产生影响,而生境质量又是影响野生动物存在的重要因素,所以在经营时应综合考虑,使经营目标最大化。本文则将表示野生动物生境质量的生境适宜性指数融入到传统的空间结构优化函数中,使林分空间结构得到调整的同时更好的保护野生动物和营造更适宜野生动物栖息的环境。

      林分空间结构优化模拟关键是优化函数约束条件的设定,在设置时通常综合考虑非空间和空间结构约束,目标函数值越大表示林分空间结构整体水平越理想。而在以往的研究中对约束条件的设置较为一致,可在今后的研究融入与森林生态和经济效益等相关的指标作为约束条件,使优化目标函数在增加生态系统结构的多样性与稳定性的同时具有一定的经济意义和生态学意义。另一方面是模拟采伐强度的确定,采伐强度分为蓄积采伐强度与株数采伐强度[31],本文采伐强度模拟主要考虑的是株数模拟强度,在后续的研究中也可根据疏密度、树冠或林分密度来确定采伐强度。

    • 研究结果表明:(1)本文确定的最优采伐强度为20%,目标函数(Q)值为73.28,平均值为49.59,郁闭度为0.62。确定的采伐木主要在林木较密集区域共133株。(2)林分优化后全混角度和林层指数提高的幅度分别为3.38%和4.92%;同时林分的竞争指数和角尺度下降的幅度分别为23%和5.56%;而大斑啄木鸟生境适宜性指数(HSI)由0.52提升到了0.57,提高幅度为9.62%。(3)林分经过目标函数优化后即保持了采伐前径阶和物种的多样性,又在优化林分结构的基础上一定程度的提高了生境适宜性指数。由此可见将生境适宜性指数与林分空间结构进行融合的林分优化模拟具有可行性。

参考文献 (31)

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