高级检索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟

周梦遥 游巍斌 林美娇 刘君成 林雪儿 何东进 刘进山 蔡昌棠

周梦遥, 游巍斌, 林美娇, 刘君成, 林雪儿, 何东进, 刘进山, 蔡昌棠. 基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
引用本文: 周梦遥, 游巍斌, 林美娇, 刘君成, 林雪儿, 何东进, 刘进山, 蔡昌棠. 基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
Zhou Mengyao, You Weibin, Lin Meijiao, Liu Juncheng, Lin Xueer, He Dongjin, Liu Jinshan, Cai Changtang. Dynamic simulation of forest landscape succession based on LANDIS model in Tianbaoyan, Fujian Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
Citation: Zhou Mengyao, You Weibin, Lin Meijiao, Liu Juncheng, Lin Xueer, He Dongjin, Liu Jinshan, Cai Changtang. Dynamic simulation of forest landscape succession based on LANDIS model in Tianbaoyan, Fujian Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186

基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
基金项目: 

校科技创新项目 KF2015033

校科技创新项目 KF2015032

国家教育部博士科学点基金项目 20103515110005

福建省自然科学基金项目 2008J0116

福建省自然科学基金项目 2011J01071

国家自然科学基金项目 31370624

详细信息
    作者简介:

    周梦遥。主要研究方向:空间异质性。Email:846807472@qq.com  地址:350002  福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学林学院

    通讯作者:

    何东进,教授,博士生导师。主要研究方向:统计学与生态学。Email:fjhdj1009@126.com  地址:350002  福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学金山学院

  • 中图分类号: S718

Dynamic simulation of forest landscape succession based on LANDIS model in Tianbaoyan, Fujian Province of southern China

  • 摘要: 目的了解天宝岩国家级自然保护区森林演替发展趋势,可以更好地为保护区制定管理政策保护珍稀植物和生物多样性提供科学依据。方法借助空间直观景观模型LANDIS Pro 7.0对福建天宝岩国家级自然保护区未来300年(2016—2316年)的森林景观演变进行模拟,采用Fragstats 3.3景观格局分析软件对树种面积变化、景观聚集度、分维度、多样性指数进行分析,并对各个树种在模拟时间内的龄级组成进行分析。结果在演替时段内,除毛竹林外所有树种斑块分维度均在1.00~1.06之间,表明其景观斑块形状较规则且变化不大。多样性指数呈现先上升后下降趋势,均匀度指数呈现先下降后上升的趋势,且变化速度在逐渐变缓,表明树种逐渐趋于稳定。阔叶林聚集度先增加后保持稳定,其面积则始终保持增长,至演替结束,以成熟林和幼龄林为主;猴头杜鹃林、长苞铁杉林聚集度在整个演替时段内呈增加趋势,其面积在演替中后期有所增加,且以幼龄林的增加为主;杉木林面积在前150年增长,此期间幼龄林比重也在逐渐上升;后150年面积保持稳定,至演替结束,以中龄林和近熟林为主;聚集度虽保持稳定但略有增加;柳杉林聚集度在演替前100年保持稳定而后200年有所降低,至演替后期,整个柳杉林以过熟林为主,中龄林次之;马尾松林在整个演替过程中均以过熟林为主,幼龄林和中龄林比例很低;毛竹林在演替后期以过熟林占据主要地位,其次是成熟林;且马尾松林和毛竹林在演替期间聚集度均呈现降低的趋势。结论天宝岩森林景观的演替会依据一定的规律向顶级群落常绿阔叶林演替;马尾松林、柳杉林、毛竹林在群落中随时间的推移会逐渐被取代;杉木林、长苞铁杉林和猴头杜鹃林,在演替时段内表现出良好的发展趋势。
  • 图  1  天宝岩保护区地理位置示意图

    Figure  1.  Geographical location of Tianbaoyan Nature Reserve

    图  2  天宝岩保护区树种构成图

    Figure  2.  Composition of tree species in Tianbaoyan Nature Reserve

    图  3  天宝岩保护区立地类型图

    Figure  3.  Site type map of Tianbaoyan Nature Reserve

    图  4  天宝岩森林植被演替模拟结果

    Figure  4.  Simulating results of forest vegetation succession in Tianbaoyan Nature Reserve

    图  5  不同演替阶段树种龄级组成变化

    Figure  5.  Age class composition change of tree species in different succession periods

    图  6  景观多样性指数变化

    Figure  6.  Change of landscape diversity index

    图  7  景观均匀度指数变化

    Figure  7.  Change of landscape evenness index

    表  1  物种生活史参数

    Table  1.   Life history parameters of species

    树种
    Tree species
    寿命
    Lifetime/ a
    成熟年龄
    Maturity age/a
    耐火性
    Fire tolerance
    耐阴性
    Shade tolerance
    树种有效传播距离
    Effective spreading distance for tree species/m
    树种最大传播距离
    Maximum spreading distance for tree species/m
    种子萌发能力
    Seed germination ability
    重分类系数
    Reclassification coefficient
    T1 150 20 3 3 38 125 0.63 0.53
    T2 200 20 3 3 35 110 0.54 0.24
    T3 60 8 1 2 250 800 0.45 0.47
    T4 300 30 1 4 100 500 0.85 0.57
    T5 400 40 4 4 10 100 0.65 0.21
    T6 400 75 2 2 30 90 0.45 0.23
    T7 200 25 1 5 200 750 0.20 0.45
    T8 300 30 2 2 100 200 0.32 0.22
    注:T1.硬阔树种;T2.软阔树种;T3.毛竹;T4.马尾松;T5.猴头杜鹃;T6.长苞铁杉;T7.杉木;T8.柳杉。耐火性范围:1~5,1表示最不耐火,5表示最耐火;耐阴性范围:1~5,1表示最不耐阴,5表示最耐阴。下同。Notes: T1, hard-broadleaved tree species; T2, soft-broadleaved tree species; T3, Phyllostachys hetericycla; T4, Pinus massoniana; T5, Rhododendron simiarum; T6, Tsuga longibracteata; T7, Cunninghamia lanceolata; T8, Cryptomeria fortunei. Range of fire tolerance: 1-5, 1 means the least fire tolerant and 5 means the most fire tolerant; range of shade tolerance: 1-5, 1 means the least shade tolerant and 5 means the most shade tolerant. Same as below.
    下载: 导出CSV

    表  2  LINKAGES模型输入树种环境耐受参数

    Table  2.   Input parameters of tree species to tolerate the environment in LINKAGES

    树种
    Tree species
    寿命
    Lifetime/a
    成熟年龄
    Maturity age/a
    耐火性
    Fire tolerance
    耐阴性
    Shade tolerance
    最小积温
    Minimum accumulated temperature/℃
    最大积温
    Maximum accumulated temperature/℃
    耐受低温
    Tolerated low temperature/℃
    T1 150 20 3 3 4 500 6 200 -10
    T2 200 20 3 3 4 500 6 000 -11
    T3 60 8 1 2 5 300 6 000 -9
    T4 300 30 1 4 4 500 7 000 -20
    T5 400 40 4 4 5 000 6 500 -12
    T6 400 45 2 2 2 900 3 100 -11.9
    T7 200 25 1 5 4 500 5 600 -16.7
    T8 300 30 2 2 4 500 6 000 -15
    下载: 导出CSV

    表  3  物种在各立地类型上的建群系数

    Table  3.   Population establishing coefficients for each species in all site types

    土地类型Land type 建群系数Population establishing coefficient
    坡向
    Slope aspect
    T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8
    400 m≤海拔Elevation<800 m S1 0.27 0.31 0.34 0.16 0.008 0.013 0.18 0.13
    S2 0.3 0.26 0.28 0.23 0.024 0.031 0.2 0.07
    800 m≤海拔Elevation<1 350 m S1 0.23 0.27 0.17 0.27 0.18 0.13 0.33 0.24
    S2 0.25 0.23 0.14 0.33 0.15 0.21 0.27 0.18
    1 350 m≤海拔Elevation<1 600 m S1 0.12 0.15 0.005 0.21 0.27 0.32 0.17 0.14
    S2 0.07 0.12 0.003 0.16 0.21 0.31 0.08 0.08
    非林地Non-forest land 0 0 0 0 0 0 0 0
    注:S1代表阴坡,S2代表阳坡。Notes: S1 stands for shady slope, S2 stands for sunny slope.
    下载: 导出CSV

    表  4  不同模拟年份树种分布聚集度

    Table  4.   Aggregation degree of vegetation species in different simulating years

    树种
    Tree species
    年份Year
    2016 2066 2116 2166 2216 2266 2316
    T1 84.67 89.76 92.14 93. 34 96.51 96.51 96.51
    T2 73.52 76.29 81.57 83.56 84.16 85.86 87.19
    T3 94.77 92.95 86.84 78.21 72.97 69.2 65.23
    T4 92.90 93.21 92.27 81.96 73.73 71.61 69.61
    T5 89.50 92.13 93.05 94.03 94.12 94.79 95.69
    T6 86.26 89.23 91.23 92.22 93.21 93.17 93.13
    T7 86.77 88.07 91.38 85.95 83.96 81.91 77.11
    T8 91.43 91.42 91.17 90.15 89.62 87.15 84.12
    下载: 导出CSV

    表  5  不同模拟年份树种分维度

    Table  5.   Fractal dimension index of vegetation species in different simulating years

    树种
    Tree species
    年份Year
    2016 2066 2116 2166 2216 2266 2316
    T1 1.058 4 1.047 3 1.047 2 1.039 9 1.039 9 1.039 9 1.039 9
    T2 1.033 6 1.022 0 1.004 0 1.026 9 1.027 3 1.026 2 1.029 2
    T3 1.086 3 1.084 4 1.047 4 0.878 4 0.743 9 0.715 3 0.700 8
    T4 1.053 1 1.055 6 1.054 1 1.052 3 1.050 2 1.048 8 1.053 5
    T5 1.048 1 1.045 9 1.046 8 1.044 1 1.042 1 1.041 1 1.040 9
    T6 1.040 5 1.040 6 1.054 9 1.054 9 1.060 7 1.061 5 1.066 5
    T7 1.042 4 1.048 4 1.049 5 1.049 1 1.048 6 1.047 5 1.043 4
    T8 1.040 3 1.041 2 1.041 4 1.041 3 1.041 4 1.041 9 1.042 4
    下载: 导出CSV
  • [1] 程越, 林旻, 杨刚, 等.基于个体植物生长模型的森林动态演替模拟[J].北京林业大学学报, 2017, 39(6): 96-106. doi:  10.13332/j.1000-1522.20170016

    Cheng Y, Lin M, Yang G, et al. Forest dynamic succession simulation based on individual plant growth model[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(6): 96-106. doi:  10.13332/j.1000-1522.20170016
    [2] Amici V, Rocchini D, Filibeck G, et al. Landscape structure effects on forest plant diversity at local scale: exploring the role of spatial extent[J]. Ecological Complexity, 2015, 17(5):1227-1240. http://cn.bing.com/academic/profile?id=52d057dcb6cb3d298f4dea13be58a01c&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
    [3] Mladenoff D J. LANDIS and forest landscape models[J]. Ecological Modelling, 2004, 180(1): 7-19. http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/NSTL_QKJJ0231420131/
    [4] 奚为民, 戴尔阜, 贺红士.森林景观模型研究新进展及其应用[J].地理科学进展, 2016, 35(1): 35-46. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dlkxjz201601005

    Xi W M, Dai E F, He H S. Advances in forest landscape modeling: current research and applications[J]. Progress in Geography, 2016, 35(1): 35-46. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dlkxjz201601005
    [5] 何东进, 游巍斌, 洪伟, 等.近10年景观生态学模型研究进展[J].西南林业大学学报, 2012, 32(1): 96-103. doi:  10.3969/j.issn.2095-1914.2012.01.021

    He D J, You W B, Hong W, et al. Research advances in landscape ecology modeling in the latest 10 years[J]. Journal of Southwest Forestry University, 2012, 32(1): 96-103. doi:  10.3969/j.issn.2095-1914.2012.01.021
    [6] You H M, He D J, You W B, et al. Effect of environmental gradients on the quantity and quality of fallen logs in Tsuga longibracteata forest in Tianbaoyan National Nature Reserve, Fujian Province, China[J]. Journal of Mountain Science, 2013, 10(6): 1118-1124. doi:  10.1007/s11629-012-2464-9
    [7] Xiao S H, You H M, You W B, et al. Rhizosphere and bulk soil enzyme activities in a Nothotsuga longibracteata forest in the Tianbaoyan National Nature Reserve, Fujian Province, China[J]. Journal of Forestry Research, 2017, 28(3): 521-528. doi:  10.1007/s11676-016-0334-y
    [8] Xiao S H, Zhang Z R, You W B, et al. Soil microbial community composition in four different Nothotsuga longibracteata forests in Tianbaoyan National Nature Reserve of southern China[J]. Polish Journal of Environmental Studies, 2017, 27(2): 1-9.
    [9] 何东进, 游惠明, 肖石红, 等.天宝岩长苞铁杉林倒木接触处土壤酶活性变化及其环境效应[J].生态学报, 2017, 37(1): 118-126. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201701013

    He D J, You H M, Xiao S H, et al. Soil enzyme activities under fallen logs and their environmental gradient analysis in the Tsuga longibracteata forest, Tianbaoyan National Nature Reserve, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(1): 118-126. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201701013
    [10] 肖石红, 何东进, 刘进山, 等.天宝岩长苞铁杉倒木微生物生物量和可溶性有机碳氮的变化[J].生态与农村环境学报, 2017, 33(11): 983-991. doi:  10.11934/j.issn.1673-4831.2017.11.004

    Xiao S H, He D J, Liu J S, et al. Dynamics of microbial biomass and dissolved organic carbon / nitrogen in downed logs of Tsuga longibracteata in the Tianbaoyan National Nature Reserve, China[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2017, 33(11): 983-991. doi:  10.11934/j.issn.1673-4831.2017.11.004
    [11] 游巍斌, 林巧香, 何东进, 等.天宝岩自然保护区森林景观格局与环境关系的尺度效应分析[J].应用与环境生物学报, 2011, 17(5): 638-644. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=yyyhjswxb201105004

    You W B, Lin Q X, He D J, et al. Scale effect of relationship between forest landscape pattern and environmental factors in the Tianbaoyan Nature Reserve, China[J]. Chinese Journal of Applied & Environmental Biology, 2011, 17(5): 638-644. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=yyyhjswxb201105004
    [12] 林馗.福建天宝岩自然保护区植物资源的现状与保护对策[J].亚热带农业研究, 2007, 3(1): 77-80. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/ganze200701019

    Lin K. Current situation and protection strategies of plant resources in Fujian Tianbaoyan Nature Reserve[J]. Subtropical Agriculture Research, 2007, 3(1): 77-80. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/ganze200701019
    [13] Cairns D M, Lafon C W, Waldron J D, et al. Simulating the reciprocal interaction of forest landscape structure and southern pine beetle herbivory using LANDIS[J]. Landscape Ecology, 2008, 23(4): 403-415. doi:  10.1007/s10980-008-9198-7
    [14] 徐崇刚, 胡远满, 常禹, 等.空间直观景观模型LANDIS Ⅰ:运行机制[J].应用生态学报, 2004, 15(5): 837-844. doi:  10.3321/j.issn:1001-9332.2004.05.022

    Xu C G, Hu Y M, Chang Y, et al. Spatially explicit landscape model LANDIS-Ⅰ. mechanism[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2004, 15(5): 837-844. doi:  10.3321/j.issn:1001-9332.2004.05.022
    [15] Gustafson E J, Shvidenko A Z, Sturtevant B R, et al. Predicting global change effects on forest biomass and composition in south-central Siberia[J]. Ecological Applications, 2010, 20(3):700-715. doi:  10.1890/08-1693.1
    [16] Thompson J R, Foster D R, Scheller R M, et al. The influence of land use and climate change on forest biomass and composition in Mssachusetts, USA[J]. Ecological Applications, 2011, 21: 2425-2444. doi:  10.1890/10-2383.1
    [17] Steenberg J W N, Duinker P N, Bush P G. Modelling the effects of climate change and timber harvest on the forests of central Nova Scotia, Canada[J]. Annals of Forest Science, 2013, 70: 61-73. doi:  10.1007/s13595-012-0235-y
    [18] 公霞, 常禹, 布仁仓, 等.呼中林业局森林采伐方式对森林景观格局的长期影响[J].生态学杂志, 2006, 25(7): 805-812. doi:  10.3321/j.issn:1000-4890.2006.07.016

    Gong X, Chang Y, Burencang, et al. Long-term effects of different forest harvesting modes on forest landscape pattern in Huzhong Forestry Bureau[J]. Chinese Journal of Ecology, 2006, 25(7): 805-812. doi:  10.3321/j.issn:1000-4890.2006.07.016
    [19] 梁艳艳, 周年兴, 谢慧玮, 等.庐山森林景观格局变化的长期动态模拟[J].生态学报, 2013, 33(24): 7807-7818. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201324022

    Liang Y Y, Zhou N X, Xie H W, et al. Long-term dynamic simulation on forest landscape pattern changes in Mount Lushan[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(24): 7807-7818. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201324022
    [20] 高小莉, 赵鹏祥, 郝红科, 等.基于LANDIS-Ⅱ的陕西黄龙山森林景观演变动态模拟[J].生态学报, 2015, 35(2): 254-262. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201502005

    Gao X L, Zhao P X, Hao H K, et al. Simulation of forest landscape dynamic change based on LANDIS-Ⅱ in Huanglongshan, Shaanxi Province[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(2): 254-262. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201502005
    [21] 吕娜, 倪健.浙江天童国家森林公园植被自然演替动态模拟[J].应用生态学报, 2013, 24(1): 161-169. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yystxb201301023

    Lü N, Ni J. Natural succession of vegetation in Tiantong National Forest Park, Zhejiang Province of East China : a simulation study[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2013, 24(1): 161-169. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yystxb201301023
    [22] 罗旭, 贺红士, 梁宇.林火干扰对大兴安岭主要林分类型地上生物量预测的影响模拟研究[J].生态学报, 2016, 36(4): 1104-1114. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201604023

    Luo X, He H S, Liang Y, et al. Simulating the effects of fire disturbance for predicting above ground biomass of major forest types in the Great Xing'an Mountains[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(4): 1104-1114. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxb201604023
    [23] Mladenoff D J, He H S. Design and behavior of LANDIS, an object-oriented model of forest landscape disturbance and succession[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1999: 125-162.
    [24] 国家林业局国有林场和林木种苗工作总站.中国木本植物种子[M].北京:中国林业出版社, 2000: 8.

    National Forest Service State-owned Forest Farm and Forest Seed Production Station. National woody plant seeds[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2000: 8.
    [25] 中国森林编辑委员会.中国森林[M].北京:中国林业出版社, 2000: 8.

    China Forest Editorial Board.Chinese forest[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2000: 8.
    [26] 福建省科学技术委员会.福建植物志[M].福州:福建科学技术出版社, 1982.

    Fujian Science and Technology Commission.Fujian flora[M]. Fuzhou: Fujian Science and Technology Press, 1982.
    [27] 中国树木志编委会.中国主要树种造林技术[M].北京:中国林业出版社, 1982.

    China Tree Planning Committee. China's main tree species afforestation technology[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 1982.
    [28] 周亚琦, 官凤英, 范少辉, 等.天宝岩竹阔混交林毛竹及其伴生树种生态位的研究[J].北京林业大学学报, 2017, 39(7): 46-53. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/bjlydxxb201707006

    Zhou Y Q, Guan F Y, Fan S H, et al. Niche characteristics of Phyllostachys edulis and its associated tree species in Tianbaoyan bamboo and broadleaved mixed forest[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(7): 46-53. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/bjlydxxb201707006
    [29] 邱迎君, 李作洲, 黄宏文.濒危植物长苞铁杉的年龄结构与空间格局的研究[J].武汉植物学研究, 2008, 26(5): 495-500. doi:  10.3969/j.issn.2095-0837.2008.05.012

    Qiu Y J, Li Z Z, Huang H W. Age structure and spatial patterns of an endangered plant Nothotsuga longibracteata [J]. Journal of Wuhan Botanical Research, 2008, 26(5): 495-500. doi:  10.3969/j.issn.2095-0837.2008.05.012
    [30] He H S, Mladenoff D J, Radeloff V C, et al. Linking an ecosystem model and a landscape model to study forest species response to climate warming[J]. Ecological Modelling, 1999, 114(3): 213-233. doi:  10.1016-S0304-3800(98)00147-1/
    [31] 李晓娜, 贺红士, 吴志伟, 等.大兴安岭北部森林景观对气候变化的响应[J].生态学报, 2012, 23(12): 3227-3235. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yystxb201212001

    Li X N, He H S, Wu Z W, et al. Responses of boreal forest landscape in northern Great Xing'an Mountains of Northeast China to climate change[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2012, 23(12): 3227-3235. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yystxb201212001
    [32] 何东进.景观生态学[M].北京:中国林业出版社, 2013.

    He D J. Landscape ecology[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2013.
  • [1] 白莹, 胡淑萍.  基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究 . 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 113-122. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190269
    [2] 刘钦, 邓洪平, 李宗峰, 梁盛, 李丘霖, 倪东萍.  贵州赤水桫椤国家级自然保护区植物群落特征 . 北京林业大学学报, 2019, 41(1): 19-31. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180165
    [3] 唐书培, 穆丽光, 王晓玲, 张静, 刘波, 孟和达来, 鲍伟东.  基于MaxEnt模型的赛罕乌拉国家级自然保护区斑羚生境适宜性评价 . 北京林业大学学报, 2019, 41(1): 102-108. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180176
    [4] 涂磊, 崔国发.  自然保护区森林资源连续清查改进方法 . 北京林业大学学报, 2016, 38(8): 111-115. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160067
    [5] 赵天梁.  山西崦山自然保护区侧柏林植物生态位特征 . 北京林业大学学报, 2015, 37(8): 24-30. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150039
    [6] 龚俊杰, 杨华, 邓华锋.  北京明长城两侧森林景观异质性和复杂性变化 . 北京林业大学学报, 2015, 37(5): 81-87. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140185
    [7] 龚俊杰, 杨华, 邓华锋, 张慕博.  北京明长城森林景观空间结构的分形特征及稳定性 . 北京林业大学学报, 2014, 36(6): 54-59. doi: 10.13332/j.cnki.jbfu.2014.06.012
    [8] 刘林馨, 刘传照, 毛子军.  丰林自然保护区种子植物区系研究 . 北京林业大学学报, 2012, 34(4): 126-135.
    [9] 徐飞, 蔡体久, 琚存勇, 赵玉龙.  黑龙江凤凰山自然保护区野猪秋季生境选择 . 北京林业大学学报, 2011, 33(3): 88-91.
    [10] 刘林馨, 刘传照, 毛子军.  丰林世界生物圈自然保护区森林生态系统服务功能价值评估 . 北京林业大学学报, 2011, 33(3): 38-44.
    [11] 罗菊春, 王灵艳, 343921.  论我国自然保护区生态旅游问题 . 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 221-224.
    [12] 金山, 胡天华, 赵春玲, 林大影, 李志刚, 崔国发.  宁夏贺兰山自然保护区植物优先保护级别研究 . 北京林业大学学报, 2010, 32(2): 113-117.
    [13] 曾涛, 邸雪颖, 于宏洲, 舒展, 杨光.  兴凯湖国家级自然保护区景观格局变化分析 . 北京林业大学学报, 2010, 32(4): 52-58.
    [14] 李瑞, 张克斌, 刘云芳, 边振, 刘晓丹, 路端正, 尤万学.  宁夏哈巴湖自然保护区湿地植被优先保护研究 . 北京林业大学学报, 2009, 31(2): 44-49.
    [15] 周树林, 崔国发, 李全基, 宋连城, 孟庆丰, 唐明霞, .  自然保护区自然资本评估框架构建 . 北京林业大学学报, 2009, 31(4): 26-29.
    [16] 高志亮, 余新晓, 岳永杰, 边振, 杨本琴, 曹波, 秦永胜.  北京市松山自然保护区森林健康评价研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(supp.2): 127-131.
    [17] 夏伟伟, 韩海荣, 刘宏文, 李雪梅, .  基于RS与GIS的庞泉沟自然保护区森林景观格局研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 116-121.
    [18] 李国平, 张煜星, 雷霆, 施婷婷, 肖化顺, 李贤军, 崔彬彬, 张展羽, 杜官本, 赵俊卉, 于寒颖, 陈伟, 程金新, 刘志军, 江泽慧, 周国模, 雷相东, 王志玲, 刘智, 曹伟, 徐剑琦, 周志强, 宗世祥, 程丽莉, 黄心渊, 张贵, 丁立建, 张彩虹, 黄群策, 李云, 张璧光, 苏淑钗, 张璧光, 吴家森, 王正, 杨谦, 苏里坦, 雷洪, 李云, 张则路, 郝雨, 郭广猛, 王海, 刘童燕, 王正, 曹金珍, 骆有庆, 关德新, 李文军, 常亮, 秦岭, 陈晓光, 方群, 王勇, 贺宏奎, 刘彤, 张佳蕊, 许志春, 刘大鹏, 金晓洁], 吴家兵, 张书香, 秦广雍, 周晓燕, 张慧东, 宋南, 张大红, 姜培坤, 黄晓丽, 张国华, 刘建立, 刘海龙, 姜金仲, 姜静, 蔡学理, 陈燕, 张金桐, 于兴华, 苏晓华, 李延军, 冯慧, 高黎, 张弥, 尹伟伦, 王德国, 陈绪和, 周梅, 成小芳, 王安志, 王谦, 朱彩霞, 张冰玉, 聂立水, 冯大领, 亢新刚, 张勤, 陈建伟3, 张连生, 金昌杰, 胡君艳, 崔国发, 韩士杰, 梁树军, 姚国龙.  北京湿地自然保护区维管束植物区系特征分析 . 北京林业大学学报, 2006, 28(6): 67-74.
    [19] 马尔妮, 耿玉清, 王清奎, 雷加富, 王尚德, 徐基良, 李瑞, 姚洪军, 齐实, 武广涛, 何亚平, 余雁, 周成理, 王顺忠, 白新祥, 王旭, 宋颖琦, 刘秀萍, 惠刚盈, 徐向舟, 任琴, 赵广杰, 崔国发, 王飞, 徐海, 杨莉, 汪思龙, 费本华, 史军义, 白翠霞, 俞国胜, 费世民, 杨谦, 康向阳, 石玉杰, 张克斌, 刘大庆, 云琦, 胡可, 周国逸, 陈丽华, 张恒明, 蒋俊明, 徐秉玖, 孙阁, 胡永建, 李忠, 孙阁, 王百田, 胡艳波, 冯宗炜, 戴思兰, 张波, 李代丽, 赵铁蕊, 宋维峰, 张红武, 秦跟基, 陈晓鸣, 董占地, 代力民, 高荣孚, 瞿礼嘉, 陈华君, 王戈, 张慧, 王亮生, 王树森, 陈秀明, 朱金兆, 易传辉, 张德强, 杨晓晖, 陈峻崎, 肖玉保, 余英, 闫俊华, 王庆礼, 乔锋, 朱明东, 石雷, 金幼菊, 武波, 杨俊杰, 赵辉, 李镇宇, 唐森强, 杨海龙, 陈晓阳, 杨莉, SteveMcNulty.  自然保护区面积确定方法探讨 . 北京林业大学学报, 2006, 28(5): 129-132.
    [20]
    ZHAOGuang-jie, 刘常富, 李雪萍, 刘金福, 谭炳香, 张灿, 常德龙, 吴斌, 温俊宝, 徐文铎, 李贤军, 程占红, 匡文慧, 郑凌凌, 王云琦, 张求慧, 齐春辉, 段爱国, 李雪峰, 赵燕东, 李吉跃, 邹大林, 王玉涛, 鲁绍伟, 冯夏莲, 李吉跃, 何承忠, 朱天辉, 韩烈保, 余新晓, 温俊宝, 何兴元, 宋湛谦, 韩士杰, 张建国, 白陈祥, LUOWen-sheng, 吴庆利, 吴斌, 洪伟, 赵广杰, 张树文, 王玉杰, 何友均, 张路平, 翟洪波, 何正权, 李增元, 骆有庆, 骆有庆, ]魏晓霞, 黄文豪, 何静, 郭忠玲, 张志毅, 姜伟, 梁小红, 陈尔学, 童书振, 张养贞, 匡秋明, 林秦文, ]陈玮, 李俊清, 刘凤芹, FurunoTakeshi, 陈发菊, 张军, 张振明, 梁宏伟, 胡伟华, 李颖, 张璧光, 赵桂玲, RENQian, 庞勇, 曾会明, 安新民, 许志春, 郑兴波, 许志春, 崔国发, 雷渊才, 宋国正, PaulWolfgang, 曹川健, 侯伟, 李凤兰, 李福海, 刘君, 赵广亮, 郑杰, 杨凯, 张有慧, 李考学, 姚永刚, 董建生, 张全来, 田桂芳, 李永波, 赫万成, 李长明, 张世玺.  吉林省东部山区近50年森林景观变化及驱动机制研究 . 北京林业大学学报, 2006, 28(3): 38-45.
  • 加载中
图(7) / 表 (5)
计量
  • 文章访问数:  1122
  • HTML全文浏览量:  331
  • PDF下载量:  58
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-05-31
  • 修回日期:  2018-07-04
  • 刊出日期:  2018-08-01

基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
    基金项目:

    校科技创新项目 KF2015033

    校科技创新项目 KF2015032

    国家教育部博士科学点基金项目 20103515110005

    福建省自然科学基金项目 2008J0116

    福建省自然科学基金项目 2011J01071

    国家自然科学基金项目 31370624

    作者简介:

    周梦遥。主要研究方向:空间异质性。Email:846807472@qq.com  地址:350002  福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学林学院

    通讯作者: 何东进,教授,博士生导师。主要研究方向:统计学与生态学。Email:fjhdj1009@126.com  地址:350002  福建省福州市仓山区上下店路15号福建农林大学金山学院
  • 中图分类号: S718

摘要: 目的了解天宝岩国家级自然保护区森林演替发展趋势,可以更好地为保护区制定管理政策保护珍稀植物和生物多样性提供科学依据。方法借助空间直观景观模型LANDIS Pro 7.0对福建天宝岩国家级自然保护区未来300年(2016—2316年)的森林景观演变进行模拟,采用Fragstats 3.3景观格局分析软件对树种面积变化、景观聚集度、分维度、多样性指数进行分析,并对各个树种在模拟时间内的龄级组成进行分析。结果在演替时段内,除毛竹林外所有树种斑块分维度均在1.00~1.06之间,表明其景观斑块形状较规则且变化不大。多样性指数呈现先上升后下降趋势,均匀度指数呈现先下降后上升的趋势,且变化速度在逐渐变缓,表明树种逐渐趋于稳定。阔叶林聚集度先增加后保持稳定,其面积则始终保持增长,至演替结束,以成熟林和幼龄林为主;猴头杜鹃林、长苞铁杉林聚集度在整个演替时段内呈增加趋势,其面积在演替中后期有所增加,且以幼龄林的增加为主;杉木林面积在前150年增长,此期间幼龄林比重也在逐渐上升;后150年面积保持稳定,至演替结束,以中龄林和近熟林为主;聚集度虽保持稳定但略有增加;柳杉林聚集度在演替前100年保持稳定而后200年有所降低,至演替后期,整个柳杉林以过熟林为主,中龄林次之;马尾松林在整个演替过程中均以过熟林为主,幼龄林和中龄林比例很低;毛竹林在演替后期以过熟林占据主要地位,其次是成熟林;且马尾松林和毛竹林在演替期间聚集度均呈现降低的趋势。结论天宝岩森林景观的演替会依据一定的规律向顶级群落常绿阔叶林演替;马尾松林、柳杉林、毛竹林在群落中随时间的推移会逐渐被取代;杉木林、长苞铁杉林和猴头杜鹃林,在演替时段内表现出良好的发展趋势。

English Abstract

周梦遥, 游巍斌, 林美娇, 刘君成, 林雪儿, 何东进, 刘进山, 蔡昌棠. 基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
引用本文: 周梦遥, 游巍斌, 林美娇, 刘君成, 林雪儿, 何东进, 刘进山, 蔡昌棠. 基于LANDIS模型的福建天宝岩森林景观演替动态模拟[J]. 北京林业大学学报, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
Zhou Mengyao, You Weibin, Lin Meijiao, Liu Juncheng, Lin Xueer, He Dongjin, Liu Jinshan, Cai Changtang. Dynamic simulation of forest landscape succession based on LANDIS model in Tianbaoyan, Fujian Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
Citation: Zhou Mengyao, You Weibin, Lin Meijiao, Liu Juncheng, Lin Xueer, He Dongjin, Liu Jinshan, Cai Changtang. Dynamic simulation of forest landscape succession based on LANDIS model in Tianbaoyan, Fujian Province of southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(8): 12-22. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180186
  • 森林演替是指随时间的推移,群落内优势树种发生明显改变而引起整个森林景观发生改变的现象[1]。森林植被的组成、结构及其动态变化一直是森林生态学研究的一个热点,而由于森林生态系统的复杂性,其结构、过程和功能都会随研究尺度的不同而发生改变,因此,在对森林生态系统进行研究时,不能单纯的从个体、种群、群落以及生态系统这样的尺度来考虑,还应该从景观这样更大的尺度上去研究其动态变化、组织功能及整体结构[2]。森林景观动态变化是以植被格局为基础的,通过森林演替分析,从而对景观格局的动态变化以及相应的景观生态过程进行分析的过程[3]

    模型通常是为一种特殊目的而制作的一个抽象的、简化的结构,用以辅助对自然现象的研究。森林生态系统模型是把森林生态系统当作一大功能整体进行模拟,在实际应用中可以实现对森林景观的大范围、长期的研究[4],促进了森林动态研究的进展。目前,景观生态学领域主流景观模型主要有空间概率模型(如空间马尔科夫链模型)、领域规则模型(如细胞自组织模型cellular automation model, 简称CA模型)、景观过程模型(如林窗模型)以及人工智能耦合模型(如LANDIS模型)[5],随着计算机技术在景观生态学的应用,模型模拟已成为当今景观生态学研究热点之一。

    天宝岩国家级自然保护区不仅物种多样性丰富,而且有许多古老珍稀植物,具有代表性的有:我国亚热带地区扁平叶型的常绿针叶植物—长苞铁杉(Tsuga longibracteata),既是中国珍稀的濒危植物,也是我国特有的古老的第三纪孑遗植物;亚热带东部常绿阔叶林亚区域的最具代表性的地形顶级群落和山地苔藓矮曲林—猴头杜鹃(Rhododendron simiarum),保护区内生长有大面积极为罕见的猴头杜鹃原始林;植株高大的天然柳杉(Cryptomeria fortunei)在保护区适宜的生境条件下成长为林内个体最大的建群种。对天宝岩自然保护区植物资源的研究,不仅仅是保护珍稀物种,同时也对维护生物多样性意义重大。鉴于此,本课题组已经对影响林木更新的林地倒木及其土壤微生物群落进行深入分析,并对保护区森林景观格局与环境关系的尺度效应进行分析,揭示了景观格局的内演机制[6-11];本研究在课题组已有基础之上,利用森林景观模型“LANDIS模型”对天宝岩自然保护区森林景观未来300年景观演替进行研究,以期了解森林景观演替趋势,从而为保护区合理配置资源和加强林区管理以及保护珍稀植物提供科学依据。

    • 天宝岩国家级自然保护区位于福建省永安市境内,地理位置介于117°28′03″~117°35′28″E,25°50′51″~26°01′20″N,地理划分上属于中亚热带南缘(图 1)。保护区总面积为11 015. 38 hm2,区内自然资源丰富,森林覆盖率高达96.8%,保护区核心区距离永安市中心36 km。天宝岩为戴云山余脉,属于中、低山地貌,最高处海拔1 604.8 m,最低处海拔580 m,天宝岩保护区四季分明,温暖湿润,属于中亚热带海洋性季风气候类型,据永安市气象局资料,全年均气温15 ℃,7月平均气温为23 ℃,1月平均气温为5 ℃,保护区内≥10 ℃的活动积温4 500~ 5 800 ℃,全年无霜期约290 d,降水多集中在5—9月,年均降水量为2 039 mm,年均相对湿度在80%以上。

      图  1  天宝岩保护区地理位置示意图

      Figure 1.  Geographical location of Tianbaoyan Nature Reserve

      福建天宝岩国家级自然保护区在植物地理划分上属于泛北极植物区与古热带植物区两个植物区系的过渡地带,属于中国-日本森林植物亚区的一个核心部分,是中国少有的物种基因库和小区域生物多样性较为丰富的地区之一[12]。保护区植物种类繁多,植被垂直地带性较为明显,随着海拔的递增依次分布有常绿针叶林、常绿针阔叶混交林、中山苔藓矮曲林(1 100~1 250 m)4个垂直带谱,这种分布规律在中国东南大陆乃至中亚热带具有典型性和代表性。地带性植被为亚热带常绿阔叶林,其面积占据85%以上,本文由于资料所限,并不对天宝岩自然保护区常绿阔叶树种进行细分,仅将其分为硬阔叶树种和软阔叶树种。

    • 本研究数据来源为天宝岩自然保护区2016年森林资源二类调查数据及数字化的林相图、天宝岩自然保护区数字高程模型DEM数据,结合大量文献资料和调查资料,从而得到LANDIS Pro 7.0模型运行所需参数。运行模型后,将结果导入Fragstats 3.3景观格局分析软件,计算相关景观格局指数。

    • LANDIS模型是美国学者于1993年完成开发设计并成功应用于模拟森林景观在大时空范围的干扰、动态演替、种子散布的空间直观景观模型[13]。LANDIS模型将景观看作由一系列环境相似、大小相同的像元组成的格网,每个像元包含优势树种、年龄信息、干扰历史及可燃物累积等属性信息,相关信息可以通过分析遥感影像或森林资源二类调查数据获得,模型通过跟踪以像元为基础的栅格数据信息,判断物种存在与否从而模拟森林景观在大的时空尺度上对自然与人为干扰的响应[14]

      LANDIS模型参数由图形参数文件和文本参数文件组成,图像参数包括:立地类型文件(landtype.gis)、植被类型文件(speciesmap.gis),文本参数文件包括:树种生活史文件(speciesattribute.dat)以及其他参数文件。LANDIS模型研发之后,国外学者广泛应用此模型对森林景观格局变化进行分析[15-17],并且也在我国森林景观研究方面得到广泛应用,其可行性已在国内外学者对大兴安岭呼中林区、江西庐山、陕西黄龙山和浙江天童山的相关实践中得到检验[18-21],为克服模型本身存在的不确定性,本文参照罗旭等[22]的方法通过改变随机参数重复模拟5次,取其均值,以确保模拟精度。

    • 本文植被类型图的制作以2016年天宝岩自然保护区森林资源二类调查数据为基础,根据研究需要对数字化林相图进行查询、分类,在对每个像元的树种分布和年龄信息进行输入后,按照基于小班随机赋值法对每个像元进行赋值[23],获得保护区硬阔叶树种、软阔叶树种、毛竹(Phyllostachys hetericycla)、马尾松(Pinus massoniana)、柳杉、杉木(Cunninghamia lanceolata)、长苞铁杉、猴头杜鹃的树种组成图。为减少计算机负荷及提高模拟精度,利用ARCGIS10.4软件将其分辨率重采样为30 m×30 m,得到一幅409列×641行的GIS输入文件,如图 2所示。

      图  2  天宝岩保护区树种构成图

      Figure 2.  Composition of tree species in Tianbaoyan Nature Reserve

    • LANDIS模型在对研究区气候、土壤与地形信息进行综合分析后,将具有异质性的景观划分成多个相对均质的立地类型单元,这些同质性的立地类型可以用来表示研究区气候、土壤以及地形的差异,土地类型一样则环境条件相同,模型在运行时会将立地类型划分为包括水域、农田、居民点等在内的无效立地类型(不模拟)和有效立地类型(模拟)。鉴于天宝岩自然保护区植被垂直分异明显,保护区内海拔800 m以下为红壤,800~1 350 m为黄红壤,1 350 m以上为黄壤。本研究基于保护区的林相调查图、数字高程模型(DEM)以及实际调查:先按照海拔划分400 m<海拔≤800 m、800 m<海拔≤1 350 m、1 350 m<海拔≤1 600 m,再对不同海拔进行阴坡与阳坡的划分,加上非林地(包括农田、水域,由于面积很小,故在本研究中不做详细的划分),共分为7种立地类型(图 3)。

      图  3  天宝岩保护区立地类型图

      Figure 3.  Site type map of Tianbaoyan Nature Reserve

    • 本研究查阅相关文献[24-28]并结合课题组已有研究,在进行实地考察后获得LANDIS模型运行所需的物种生活史参数,包括寿命、成熟年龄、耐阴性、耐火性、种子有效和最大传播距离、种子萌发能力和重分类系数等。其中,寿命、成熟年龄(即结种年龄)、树种有效传播距离、最大传播距离以及萌发能力根据掌握的资料获得;耐火性(1~5,1表示最不耐火,5表示最耐火)根据树皮和树叶特性以及生境判断;耐阴性(1~5,1表示最不耐阴,5表示最耐阴)可根据物种生境判断;再分类系数(reclassification coefficient, RCLC)是一个物种相对其他物种的理论重要程度(0~1,0表示最不重要,1表示最重要),可根据物种在群落中的相对重要值和生态位估算;具体见参数列表 1

      表 1  物种生活史参数

      Table 1.  Life history parameters of species

      树种
      Tree species
      寿命
      Lifetime/ a
      成熟年龄
      Maturity age/a
      耐火性
      Fire tolerance
      耐阴性
      Shade tolerance
      树种有效传播距离
      Effective spreading distance for tree species/m
      树种最大传播距离
      Maximum spreading distance for tree species/m
      种子萌发能力
      Seed germination ability
      重分类系数
      Reclassification coefficient
      T1 150 20 3 3 38 125 0.63 0.53
      T2 200 20 3 3 35 110 0.54 0.24
      T3 60 8 1 2 250 800 0.45 0.47
      T4 300 30 1 4 100 500 0.85 0.57
      T5 400 40 4 4 10 100 0.65 0.21
      T6 400 75 2 2 30 90 0.45 0.23
      T7 200 25 1 5 200 750 0.20 0.45
      T8 300 30 2 2 100 200 0.32 0.22
      注:T1.硬阔树种;T2.软阔树种;T3.毛竹;T4.马尾松;T5.猴头杜鹃;T6.长苞铁杉;T7.杉木;T8.柳杉。耐火性范围:1~5,1表示最不耐火,5表示最耐火;耐阴性范围:1~5,1表示最不耐阴,5表示最耐阴。下同。Notes: T1, hard-broadleaved tree species; T2, soft-broadleaved tree species; T3, Phyllostachys hetericycla; T4, Pinus massoniana; T5, Rhododendron simiarum; T6, Tsuga longibracteata; T7, Cunninghamia lanceolata; T8, Cryptomeria fortunei. Range of fire tolerance: 1-5, 1 means the least fire tolerant and 5 means the most fire tolerant; range of shade tolerance: 1-5, 1 means the least shade tolerant and 5 means the most shade tolerant. Same as below.
    • 树种建群系数(species establishment coefficient,SEC)反映不同树种在同一立地类型上建群并正常生长的可能性,取值范围在0.00~1.00之间,以0.05~0.30最为敏感,建群系数越大表示该树种在此立地类型上建群的可能性越高。在LANDIS模型中,建群系数是以可能性来表示,而这种可能性一般可以通过经验或生态系统过程模型得出[29]。在本研究利用林窗模型LINKAGES计算树种建群系数[30],计算公式如(1)所示:

      $$ {e_{ij}} = \frac{{{b_{ij}}}}{{\left\{ {\sqrt {\sum\limits_{j = 2}^{11} {{b_{ij}}} } , \sqrt {\sum\limits_{j = 2}^{11} {b_{ij}^\prime } \} } } \right.}} $$ (1)

      式中:eij是当前气候条件下j类地类物种i的建群系数,bij是当前气候条件下j类地类物种i的生物量,b′ij是气候变化条件下j类地类物种i的生物量,模型运行所需参数见表 2

      表 2  LINKAGES模型输入树种环境耐受参数

      Table 2.  Input parameters of tree species to tolerate the environment in LINKAGES

      树种
      Tree species
      寿命
      Lifetime/a
      成熟年龄
      Maturity age/a
      耐火性
      Fire tolerance
      耐阴性
      Shade tolerance
      最小积温
      Minimum accumulated temperature/℃
      最大积温
      Maximum accumulated temperature/℃
      耐受低温
      Tolerated low temperature/℃
      T1 150 20 3 3 4 500 6 200 -10
      T2 200 20 3 3 4 500 6 000 -11
      T3 60 8 1 2 5 300 6 000 -9
      T4 300 30 1 4 4 500 7 000 -20
      T5 400 40 4 4 5 000 6 500 -12
      T6 400 45 2 2 2 900 3 100 -11.9
      T7 200 25 1 5 4 500 5 600 -16.7
      T8 300 30 2 2 4 500 6 000 -15

      由于LANDIS模型在运行时对非林地不模拟(因此不用对其建群系数进行计算),故在对立地类型分类时,仅对有林地进行海拔和坡度的划分,并计算不同树种在不同立地类型的建群系数,建群系数计算结果见表 3

      表 3  物种在各立地类型上的建群系数

      Table 3.  Population establishing coefficients for each species in all site types

      土地类型Land type 建群系数Population establishing coefficient
      坡向
      Slope aspect
      T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8
      400 m≤海拔Elevation<800 m S1 0.27 0.31 0.34 0.16 0.008 0.013 0.18 0.13
      S2 0.3 0.26 0.28 0.23 0.024 0.031 0.2 0.07
      800 m≤海拔Elevation<1 350 m S1 0.23 0.27 0.17 0.27 0.18 0.13 0.33 0.24
      S2 0.25 0.23 0.14 0.33 0.15 0.21 0.27 0.18
      1 350 m≤海拔Elevation<1 600 m S1 0.12 0.15 0.005 0.21 0.27 0.32 0.17 0.14
      S2 0.07 0.12 0.003 0.16 0.21 0.31 0.08 0.08
      非林地Non-forest land 0 0 0 0 0 0 0 0
      注:S1代表阴坡,S2代表阳坡。Notes: S1 stands for shady slope, S2 stands for sunny slope.
    • LANDIS模型并不要求树种实际年龄,而是以一定时间步长为间隔的年龄组信息表示。本文以10年为步长进行模拟,模拟时长为300年,种子传播方式设定为随机。由于保护区内严禁采伐,而所受病虫害、火灾以及风等干扰的资料比较少,故本文暂不考虑环境干扰因素。

    • 景观格局指数是对景观格局信息的高度浓缩,是定量化分析景观结果组成和空间配置特征的指标[31]。在本研究中,对模型所得结果利用Fragstats 3.3景观格局软件,选取斑块面积比、聚集度、分维度、多样性和均匀度指数进行分析,计算公式如下[32]

      斑块面积比:

      $$ {P_i} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{a_{ij}}} }}{A} \times 100\% $$ (2)
      $$ 聚集度:\;C = {C_{\max }} + \sum\limits_{i = 1}^n {\sum\limits_{j = 1}^n {{P_{ij}}} } \ln \left( {{P_{ij}}} \right) $$ (3)
      $$ 分维度:\;{F_{\rm{d}}} = 2\ln \left( {\frac{P}{k}} \right)/\ln (A) $$ (4)
      $$ 多样性指数:\;H = - \sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{P_i}\ln {P_i}} \right)} $$ (5)
      $$ 均匀度指数:\;E = \frac{H}{{{H_{\max }}}} \times 100\% $$ (6)

      式中:Pi为树种i在当前图像中所占的面积比,取值区间为(0, 100);CmaxC的最大可能取值;n是景观中景观类型总数;Pij是景观类型ij相邻的概率;P是斑块周长;A是斑块面积;k为常数,其范围为[1, 2]HmaxH的最大可能取值。

    • 本文采用斑块面积比来说明各个树种在模拟时间内在整个景观上的变化,以分析物种演替趋势,计算公式见(2),计算结果如图 4所示。

      图  4  天宝岩森林植被演替模拟结果

      Figure 4.  Simulating results of forest vegetation succession in Tianbaoyan Nature Reserve

      根据图 4模拟结果可知,在未来300年里,阔叶林的面积保持稳定并逐步上升,在演替后期硬阔叶林的面积有所减少而软阔叶林的面积逐渐上升,这是由于软阔叶林大多比硬阔叶林具有更强的耐阴性,随着演替的进展可获得更大的生态位。马尾松面积在第100~150年时大幅度下降,后150年保持较小且稳定的面积比例直至演替结束;这是由于马尾松为强阳性植物,其幼苗在演替中无法与阔叶林竞争,逐渐被替代,从而导致面积缩小。杉木具有极强的萌芽能力,生态位较宽,故而在整个演替过程中,始终保持稳定的增长态势。柳杉在整个演替过程中,面积减少约40%,主要是由其生境所决定,柳杉适宜在海拔1 000 m以上的坡地生长,且为群落优势树种,但由于种内和种间竞争激烈,天然更新速度较慢,在演替中面积会逐渐缩小。长苞铁杉和猴头杜鹃虽生长缓慢但寿命较长,二者在森林群落中均属于生态位宽度较大的树种,种间竞争能力强,在整个演替过程中面积也呈缓慢增长趋势。毛竹林演替初期面积变化不大,演替50~100年时面积锐减,主要是由于常绿阔叶林与毛竹生态位重叠大,而在没有人为干扰的情况下,随演替的进行,有一部分衰老的毛竹林会被竞争力更强的常绿阔叶林树种所替代。

    • 本文利用LANDIS模型对天宝岩自然保护区从2016年开始的300年内的森林演替状况进行模拟,为更好地进行分析,将300年按短期(0~20年)、中期(20~50年)、长期(50~100年)和远期(100~300年)分成4个阶段,各个阶段的林龄状况见图 5

      图  5  不同演替阶段树种龄级组成变化

      Figure 5.  Age class composition change of tree species in different succession periods

      根据图 5可知,硬阔叶林在演替前期以近熟林为主,成熟林次之;至演替中期成熟林比重超过近熟林,过熟林的面积也在逐渐增加;在演替长期和远期阶段,成熟林的比重有所降低,中龄林的比重逐渐增加;至演替结束,以成熟林面积居多,其次是幼龄林,过熟林的面积始终维持在一定比例。软阔叶林在演替初期以幼龄林和中龄林居多;至演替中期,近熟林面积增加;在演替长期和远期均以成熟林面积为主;至演替结束,以成熟林面积居多,其次为幼龄林。这是由于硬阔叶树和软阔叶树十分适应当地气候和环境,林分生长状况良好,林内更新状况良好。毛竹林在演替前期以近熟林为主,幼龄林次之;在演替中期和长期,以中龄林和过熟林面积为主,中龄林居多;至演替后期,过熟林占据主要地位,其次是成熟林。这主要是由于毛竹生长较快,生命力顽强,在没有人为砍伐的情况下,生长态势较好,但由于环境所致,竞争力较弱,所以更新能力不强。马尾松林在整个演替过程中均以过熟林为主,幼龄林和中龄林比例很低,这主要是因为马尾松寿命较长,但林下更新较难。猴头杜鹃林在演替前期以近熟林和中龄林为主,至演替中期成熟林比重增加;长苞铁杉林在演替前期以成熟林和过熟林为主,至演替中期,幼龄林的比重有所增加;二者在演替后期表现出相同的趋势即:幼龄林比重逐渐增多,过熟林比重保持相对稳定。这主要是由于二者均属于生长缓慢、寿命较长且林分更新良好的树种。杉木在演替初期以近熟林和中龄林为主,在演替中期,幼龄林比重逐渐增多;至演替后期,以中龄林和近熟林为主。说明杉木在整个演替期间,发展态势良好,这与杉木自身竞争能力强,林木更新速度快有关。柳杉在演替初期以成熟林和近熟林为主;至演替中期,过熟林逐渐占据主要地位;至演替后期,整个柳杉林以过熟林为主,中龄林次之;在整个演替期间,幼龄林的比重都不高。这主要是由于成年柳杉林分稳定,但天然更新速度慢,幼苗竞争力弱。

    • 聚集度(contagion index)表示景观中不同景观类型的团聚程度,是衡量物种在景观尺度上的空间分布特征指标。本文通过计算景观聚集度予以说明演替时段内各物种空间聚集水平,计算公式见式(3),计算结果见表 4

      表 4  不同模拟年份树种分布聚集度

      Table 4.  Aggregation degree of vegetation species in different simulating years

      树种
      Tree species
      年份Year
      2016 2066 2116 2166 2216 2266 2316
      T1 84.67 89.76 92.14 93. 34 96.51 96.51 96.51
      T2 73.52 76.29 81.57 83.56 84.16 85.86 87.19
      T3 94.77 92.95 86.84 78.21 72.97 69.2 65.23
      T4 92.90 93.21 92.27 81.96 73.73 71.61 69.61
      T5 89.50 92.13 93.05 94.03 94.12 94.79 95.69
      T6 86.26 89.23 91.23 92.22 93.21 93.17 93.13
      T7 86.77 88.07 91.38 85.95 83.96 81.91 77.11
      T8 91.43 91.42 91.17 90.15 89.62 87.15 84.12

      表 4可以看出,在2016年,聚集度最高的是毛竹林,为94.77%,其次是马尾松和柳杉,分别为92.90%、91.43%,软阔的聚集度最低,仅为73.52%。经过LANDIS模型模拟,各树种的聚集度均发生了变化:硬阔和软阔展现出同样的变化趋势,即二者都在演替开始的150年间保持增长趋势,而后的150年则保持稳定的趋势;毛竹林的聚集度演替期间一直以较大的幅度降低,至演替结束,聚集度仅剩65.23%,为所有树种中聚集度最低的;马尾松林的聚集度在演替开始至2116年都变现为缓慢降低,而后则大幅度减少;柳杉的聚集度在前150年相对稳定,而后缓慢减少;杉木的聚集度在演替期间前100年保持上升的趋势,后200年则缓慢下降;猴头杜鹃林和长苞铁杉林都属于生长缓慢,寿命较长的树种,二者在聚集度上表现出相同的趋势,在演替开始的100年出现较大幅度的增长,而后保持相对平稳的增长趋势直至演替结束。

    • 分维度(fractal dimension)是描述景观斑块边界形状复杂性及破碎化程度的指标,计算公式如(4)所示,计算结果见表 5

      表 5  不同模拟年份树种分维度

      Table 5.  Fractal dimension index of vegetation species in different simulating years

      树种
      Tree species
      年份Year
      2016 2066 2116 2166 2216 2266 2316
      T1 1.058 4 1.047 3 1.047 2 1.039 9 1.039 9 1.039 9 1.039 9
      T2 1.033 6 1.022 0 1.004 0 1.026 9 1.027 3 1.026 2 1.029 2
      T3 1.086 3 1.084 4 1.047 4 0.878 4 0.743 9 0.715 3 0.700 8
      T4 1.053 1 1.055 6 1.054 1 1.052 3 1.050 2 1.048 8 1.053 5
      T5 1.048 1 1.045 9 1.046 8 1.044 1 1.042 1 1.041 1 1.040 9
      T6 1.040 5 1.040 6 1.054 9 1.054 9 1.060 7 1.061 5 1.066 5
      T7 1.042 4 1.048 4 1.049 5 1.049 1 1.048 6 1.047 5 1.043 4
      T8 1.040 3 1.041 2 1.041 4 1.041 3 1.041 4 1.041 9 1.042 4

      根据表 5可知,在模拟时间内,除毛竹林外所有树种斑块分维度均在1.00~1.06之间,说明各景观斑块是比较规则的。2016年,硬阔林的分维度是最高的,表明其内景观形状最为复杂,毛竹林是最低的,这与其多为人工种植,形状规则有关。在整个演替期间,阔叶林的分维度均在前100年保持下降而后200年趋于稳定,说明其景观连通性在提高;长苞铁杉林在150年间分维度降低而后150年分维度又逐渐上升,说明随寿命的增加其景观连通性是不如成熟期的;猴头杜鹃林的分维度在整个演替周期都是降低的;杉木林和柳杉林的分维度在演替时段虽有波动但二者都维持在1.04左右。在演替后期,毛竹林的分维度与其他树种区别明显,主要是由于天宝岩毛竹林多为经济林,在没有人干预的情况下,毛竹无法在与其他树种竞争中占据优势,景观连通性大幅下降。至演替结束,各树种的分维度均比演替初期降低,说明景观整体趋于好的发展方向。

    • 运用景观多样性指数(landscape diversity index)可以对一个区域内不同景观类型分布的均匀度与复杂度进行判定,本研究采用Shannon-Wiener指数对多样性(Shannon-Weiner diversity index, SHDI)和均匀度(Shannon-Weiner eveness index, SHEI)进行计算,见公式(5)、(6),计算结果如图 56所示。

      图  6  景观多样性指数变化

      Figure 6.  Change of landscape diversity index

      综合图 67可知,在演替时段内,多样性指数呈现先上升后下降趋势,均匀度指数呈现先下降后上升的趋势,且变化速度在逐渐变缓。天宝岩森林景观多样性指数由2016年的0.993上升为2066年的1.047,均匀度指数由2016年0.44下降到2066年的为0.411。这主要是由于演替初期随着杉木林、长苞铁杉林以及猴头杜鹃林幼龄林的发展,生物多样性增加,景观规则程度与之前大不相同,均匀度下降。而后,毛竹林和马尾松林逐渐衰落,生物多样性不断降低;随幼龄林不断成长,加之其更新速度并没有常绿阔叶林快,常绿阔叶林逐渐占据优势地位,也促进森林景观逐渐向稳定的地带性植被演进。

      图  7  景观均匀度指数变化

      Figure 7.  Change of landscape evenness index

    • 通过LANDIS模型对天宝岩自然保护区森林景观演替进行模拟,借助Fragstats 3.3景观格局分析软件对模拟结果进行量化分析后,得到如下结论:

      在演替时段内,除毛竹林外所有树种斑块分维度均在1.00~1.06之间,表明其景观斑块形状较规则且变化不大。多样性指数呈现先上升后下降趋势,均匀度指数呈现先下降后上升的趋势,且变化速度在逐渐变缓,表明树种逐渐趋于稳定。阔叶林聚集度在前150年增加,后150年保持稳定,其面积则始终保持增长的趋势,至演替结束,以成熟林和幼龄林为主。猴头杜鹃林、长苞铁杉林聚集度在整个演替时段内呈增加趋势,其面积在演替中后期有所增加,且以幼龄林的增加为主。杉木林面积在前150年增长,此期间幼龄林比重也在逐渐上升;后150年面积保持稳定,至演替结束,以中龄林和近熟林为主;聚集度虽保持稳定但略有增加;柳杉林聚集度在演替前100年保持稳定而后200年有所降低;至演替后期,整个柳杉林以过熟林为主,中龄林次之,且演替期间幼龄林发展态势不是很理想。马尾松林在整个演替过程中均以过熟林为主,幼龄林和中龄林比例很低;毛竹林在演替后期以过熟林占据主要地位,其次是成熟林;且马尾松林和毛竹林在演替期间聚集度均呈现降低的趋势;由此观之,毛竹林、柳杉林和马尾松林随演替的进行面积会不断缩小。

      从本文的模拟结果可以看出,天宝岩森林景观的演替会依据一定的规律向顶级群落常绿阔叶林演替,阔叶林在群落中逐渐占据优势为群落植被更新提供保证;马尾松林、柳杉林、毛竹林由于其自身竞争力的原因在演替中会逐渐被取代;杉木林具有极强的萌芽能力和竞争力使其不会被大面积替代,因此在演替期间发展态势良好,至演替结束面积稍有增加;长苞铁杉林和猴头杜鹃林得益于其寿命长、林分稳定以及较强种间竞争力和萌芽能力,在演替时段内表现出较好的发展趋势。

      本研究借助LANDIS模型对天宝岩森林景观格局变化进行模拟,由于资料缺乏,所以本研究在进行模拟是并未对种类多样的地带性植被—常绿阔叶林进行细分,而是笼统的划分软阔叶林和硬阔叶林两类。此外,本文以2016年的林相图为基础进行研究,在利用模型模拟时并未考虑自然和人为等干扰因素是否会对森林景观变化产生影响,且模型仅模拟了300年的变化趋势,这对于森林系统演替发展的过程来说只是冰山一角。在今后的研究中,应尝试结合本区常绿阔叶林的复杂性,并结合其他方法对气候变化、病虫害等不可控因素在森林景观演替中的影响进行分析,以发现更多更精确的森林演替规律,提高模型预测精度,从而使模型更好地运用于天宝岩珍稀植物种的保护中,拓宽LANDIS模型在我国亚热带地区森林景观演替的应用范围。

参考文献 (32)

目录

    /

    返回文章
    返回