北京山區側柏人工林林內景觀質量分級技術

趙 凱，李金航，劉海軒，馬冰倩，龍嘉翼，崔哲浩，徐程揚

（北京林業大學 林學院，北京100083）

北京森林資源覆蓋率較高，但人工林面積大，且純林較多。其中，山區針葉人工林普遍存在林分結構簡單、林木密度過大、林木生長緩慢、植物多樣性水平低下、群落穩定性差等現象［1-2］，導致了山區針葉人工林綜合質量偏低、景觀效果偏差，并進一步影響了森林生態系統服務功能的發揮。側柏Platycladus orientalis是北京山區針葉人工林的主要組成樹種，其面積相對較大，但由于立地條件較差、撫育滯后、林分結構不合理、林木生長勢衰弱，未能充分滿足人們觀賞、游憩的需求。風景游憩功能是北京市交通干線等通道兩側一重山范圍森林的重要培育目標之一，因此，提升山區森林視覺景觀質量已成為北京市森林經營的核心工作。目前，對景觀質量的研究多側重于美學方面［3-5］，鮮有同時兼顧美學與林分結構的綜合景觀質量評價。合理的林分結構是良好林分功能實現的基礎，林分結構決定了森林的穩定性、發展的可能性和經營空間的大小［6-8］，影響森林景觀的健康、高效和可持續發展。因此，林分空間結構調控是森林經營活動的本質，對林分空間結構進行定量分析，將提高林分經營決策的準確性［9-10］。中國部分學者采用綜合指數法或層次分析法進行林分結構質量評價［11-12］；而更多的是將林分結構作為美學質量評價的基礎，如在美學質量評價中，通過構建美景度模型，探究林分結構指標對美學質量的影響［13-16］。林分結構評價指標多從水平、垂直以及組成結構考慮［17-19］，選擇生產實踐中易于獲得的指標構建評價指標體系，也有因研究目的不同，引入間接計算指標，如空間聚集指數、胸徑大小分化度、競爭指數等，從林木競爭、空間分布格局、林木大小分化程度等角度構建指標體系［20-21］。本研究以北京山區側柏人工林為研究對象，以林分結構和美學結構為依據，構建北京山區針葉林景觀質量評價指標體系，通過綜合分析林分結構質量、美學結構質量，提出一套適合山區側柏人工林的林內景觀質量分級方法，為山區側柏人工林的景觀改造提供理論依據和技術支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

試驗樣地分布在北京市西山林場、九龍山林場和金海湖3個地區。北京市西山林場位于北京市近郊小西山，總面積為5 949 hm2，所處小西山屬太行山系的低海拔石質山，山區平均海拔為20～400 m，年降水量660 mm。小西山土層厚為30～50 cm，土壤中石礫含量多，立地條件較差，不利于造林和樹木生長。植被類型屬暖溫帶落葉闊葉林，主要組成樹種有側柏、油松Pinus tabulaeformis，刺槐Robinia pseudoacacia，黃櫨Cotinus coggygria，元寶楓Acer trunoatum，欒樹Koelreuteria paniculata，栓皮櫟Quercus variabilis，山桃Prunus davidiana和山杏Prunus armeniaca等，天然分布的喬木樹種有構樹Broussonetia papyrifera，蒙桑Morus mongolica和臭椿Ailanthus altissima等，灌木組成有荊條Vitex negundo，酸棗Ziziphus jujuba，孩兒拳頭Grewia biloba和銹線菊Spiraea salicifolia等。九龍山位于北京西郊門頭溝區東南部，屬太行山低山丘陵區，海拔為100～997 m。山體基本呈東西走向，形成典型的大陽坡和大陰坡。山坡普遍較陡，坡度多在25°以上，年均降水量623 mm，屬暖溫帶大陸東岸半濕潤季風氣候。土壤類型屬于山地褐土，土層普遍較薄，含石量高。側柏人工林主要分布于低陽薄松的立地上，面積為284.89 hm2，占總面積的25%;蓄積為7 265.31 m3，占總蓄積的21%。喬木主要有側柏，油松，栓皮櫟，華北落葉松Larix principis-rupprechtii，黃櫨和白蠟樹Fraxinus chinensis等；灌木主要有酸棗、荊條和三裂繡線菊Spiraea trilobata等;草本植物主要有狗尾草Setaria viridis，茜草Rubia cordifolia等。金海湖位于北京市平谷區東部，地處京、津、冀交匯處，主要山脈為燕山山脈西段，屬暖溫帶半濕潤大陸性季風區。金海湖周邊主要組成樹種是側柏和油松，以中幼齡林為主，林分密度較大；灌木組成有酸棗、荊條和小葉鼠李Rhamnus parvifolia等；草本植物主要有紫堇Corydalis edulis和馬唐Digitaria sanguinalis等。

1.2 樣地調查

在對西山林場、九龍山林場及金海湖周邊全面踏查的基礎上，采用典型抽樣的方法共設置55塊樣地，樣地大小為20 m×20 m，調查、記錄標準地內所有樹木（檢尺直徑4 cm）；在樣地的4角和中間設置5個5 m×5 m的灌木樣方和5個1 m×1 m的草本樣方。

采用地理信息系統（GPS）測定樣地的海拔，用羅盤儀測定坡度，并記錄樣地的林內透視距離、郁閉度；對喬木進行每木檢尺，記錄樹種名稱、樹高、胸徑、冠幅、活枝下高；樣地內林下層植被調查包括灌木與草本的高度、蓋度以及灌草總蓋度。

表1 樣地概況Table 1 Main factors of sample plots

1.3 指標選取和計算

林分結構指標包括平均樹高、平均胸徑、平均冠幅、平均枝下高、林分密度、灌木蓋度、草本蓋度、灌草總蓋度、郁閉度、透視距離以及林分結構復合指標。林分符合結構指標，包括反映林木相對生長狀況的徑高比（DHR）、反映樹冠向外舒展程度的樹冠伸展度（CED）、反映喬木相對密度大小的胸高斷面積（BA）、反映林下空間大小的平均冠長率（CR）和林下有效空間（UES）共計15個指標，復合指標計算公式如下：RDH＝D/H；DCE＝WC/H；AB＝25∑πD2/4；RC＝LC/H；SUE＝1-HS/LLC。 其中：RDH是徑高比；D為胸徑（cm）；H為樹高（m）；DCE是樹冠伸展度；WC為冠幅（m）；AB為胸高斷面積（cm2·hm-2）；RC為平均冠長率；LC為冠長（m）；SUE為林下有效空間；HS為灌木高度（m）；LLC為活枝下高（m）。

1.4 景觀照片拍攝與評價

本研究中進行林內美景度評價。參照前人的林內景觀照片拍攝規范［15］，使用Nikon D 7100相機對樣地進行拍照取樣。

1.5 美景度（SBE）計算

①按照等級值的大小順序統計各等級的頻率（f），計算相應的累積頻率（fc）、累積概率（cp）和正態分布單側分位數（z）；②求各等級對應的z值的平均值＇Z；③隨機選擇一景觀作為對照景觀，SBE＝（＇Zi-＇Z0）×100。其中：＇Z0為對照景觀各等級對應的z值的平均值，＇Zi為第i個景觀各等級對應的z值的平均值。

1.6 TOPSIS分級法

TOPSIS法是系統決策分析中常用的排序方法，是一種逼近于理想解的排序法。方案排隊的決策規則是把實際可行解和理想解與負理想解作比較，若某個可行解最靠近理想解，同時又最遠離負理想解，則此解是方案集的滿意解［22］。根據各樣地與其對應指標最優方案及最劣方案的距離Di+與Di-，計算各樣地景觀質量與最優方案的接近程度Ci，計算公式為：Ci＝Di-/（Di++Di-）。式中，Ci在0與1之間取值，愈接近1，表示越接近最優水平，反之，愈接近0，表示越接近最劣水平。

2 結果與分析

2.1 結構指標對林內美景度的影響

相關分析發現（表2）：共有8個結構指標與林內美景度相關性顯著，其中平均胸徑、林分密度、平均枝下高、灌木蓋度、透視距離、郁閉度、徑高比與美景度間顯著相關（P＜0.05）；林下有效空間與美景度極顯著相關（P＜0.01）。根據Pearson相關系數絕對值判定指標對林內美景度影響程度排序從大到小依次為林下有效空間、郁閉度、透視距離、徑高比、灌木蓋度、林分密度、平均胸徑、平均枝下高。其中，林下有效空間、透視距離、徑高比、平均胸徑、平均枝下高與美景度間為正相關，林分密度、郁閉度、灌木蓋度與美景度間為負相關。

表2 林分結構與美景度間相關性分析Table 2 Correlation analysis between forest structure and scenic beauty

2.2 林分結構因子構建

對與林內美景度相關性顯著的8個結構指標進行數據標準化，通過主成分因子分析并采用方差最大法進行旋轉，構造了3個林分結構因子，其累計貢獻率為83.93%，能夠反映林分結構的主要信息。根據因子載荷矩陣發現：第一公因子與平均胸徑、徑高比、林下有效空間較強正相關，與林分密度較強負相關，主要反映林木生長狀況與林內擁擠程度，定義為林內擁擠因子，記為F1；第二公因子與灌木蓋度、郁閉度較強正相關，與透視距離較強負相關，主要反映林內空間開闊程度，定義為林內開闊因子，記為F2；第三公因子與平均枝下高較強正相關，主要反映林下空間高度，定義為林下高度因子，記為F3（表3）。

根據林分結構指標在各因子上的載荷值，構建林分結構因子計算公式：F1＝0.931x1-0.877x2+0.951x7+0.593x8；F2＝0.863x4-0.892x5+0.866x6；F3＝0.909x3。以各因子的方差貢獻率為權重構造林分結構質量指數F，計算公式如下：林分結構質量指數F＝（0.382 3F1+0.298 1F2+0.158 9F3）/（0.382 3+0.298 1+0.158 9）。

表3 林分結構指標因子分析Table 3 Forest structure index factor analysis

2.3 林內景觀美景度模型建立

以構建的3個林分結構因子作為自變量，美景度值為因變量，分別采用線性回歸、二次多項式回歸和二次多項式逐步回歸進行模型擬合，并經系數標準化處理后，得到美景度模型（表4）。通過比較發現，3個模型的P值均小于0.05，但二次多項式逐步回歸模型的R2最大，模型的擬合精度更高，因而能夠更好地解釋美景度與林分結構間的關系。

表4 基于林分結構指標的美景度模型構建Table 4 Construction of landscape model based on forest structure index

2.4 林內景觀質量分級

首先將林分結構指數和美景度進行歸一化處理，然后采用TOPSIS法計算各樣地林分結構指數與美景度的最優距離D+和最劣距離D-，確定評價指標與最優方案的接近程度Ci。最終選擇Ward法以歐氏距離對55塊樣地的TOPSIS值進行聚類分析，將劃分林內景觀質量劃分為3個等級。其中，Ⅰ級林內景觀質量最好，共有19塊樣地，其TOPSIS均值為0.614，取值范圍為［0.537，0.807］，定義為優質景觀林；Ⅱ級林內景觀質量次之，共有17塊樣地，其TOPSIS均值為0.468，取值范圍為［0.403，0.537），定義為良好景觀林；Ⅲ級林內景觀質量較差，共有19塊樣地，其TOPSIS均值為0.292，取值范圍為［0.085，0.403），定義為低質景觀林。

通過方差分析和多重比較發現（圖1）：美景度值、林分結構質量指數、平均胸徑、林分密度、徑高比、林下有效空間在Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ級間均存在顯著差異，且隨著景觀質量等級降低，美景度、林分結構質量指數、平均胸徑、徑高比和林下有效空間均顯著降低，而林分密度隨景觀質量等級降低而顯著增加；平均枝下高僅在Ⅰ和Ⅱ等級間差異顯著，隨景觀質量等級降低而顯著下降，灌木蓋度、郁閉度、透視距離在Ⅰ，Ⅱ和Ⅲ等級間差異均不顯著。由此可見，對林內景觀質量影響較大的林分結構指標主要是平均胸徑、林分密度、徑高比、林下有效空間，其次是平均枝下高，而灌木蓋度、郁閉度和透視距離對景觀質量分級影響不顯著。

最終選擇在景觀質量等級間差異顯著地林分結構指標作為分級標準，具體分級結果如下（表5）：Ⅰ級景觀林林內美景度、林分結構質量最高，主要表現為胸徑粗壯且徑高比較大，樹體長勢旺盛，且林分密度較低，枝下高較高且林下有效空間較大、林內空間開闊，定義為優質景觀林；Ⅱ級景觀林林內美景度、林分結構質量較一般，主要表現為胸徑適中且徑高比較大，樹木長勢良好，且林分密度適中，枝下高較高具有一定的林下空間，定義為中等景觀林；Ⅲ級景觀林林內美景度和林分結構質量均較低，主要表現為胸徑細小，樹木長勢一般，林分密度較大，枝下高較低，林下空間較小，定義為低質景觀林。

圖1 不同等級間指標差異顯著性分析Figure 1 Significance analysis of index difference between different grades

分級結果表明：所調查55個樣地中，各景觀質量等級的樣地數量較平均。其中，林內景觀質量等級較高的林地，美學質量和林分結構質量都較高，樹木粗壯、長勢較好，林分密度不宜過大，枝下高較高且林下灌木較低矮，具有一定的林下空間，林內可進入性較高。

表5 林內景觀質量分級結果及標準Table 5 Forest landscape quality grading results and standards

3 結論與討論

對15個林分結構指標與美景度進行相關分析發現，平均胸徑、林分密度、平均枝下高、灌木蓋度、透視距離、郁閉度與美景度呈顯著相關（P＜0.05）；徑高比與美景度呈顯著相關（P＜0.05），林下有效空間與美景度呈極顯著相關（P＜0.01），這與前人的研究結果相符［23-26］。此外，通過比較得知，樹高與美景度無顯著相關性，但徑高比與美景度相關關系顯著且相關系數高于樹高和胸徑，說明喬木的絕對高度對林內美景度沒有顯著影響，但胸徑與樹高的相對生長情況與美景度顯著相關；平均枝下高與美景度相關性顯著而平均冠長率與美景度相關不顯著，說明林內美景度與絕對枝下高度相關而平均冠長率不能有效衡量林下空間高度；林分密度與美景度顯著相關而胸高斷面積與美景度相關性不顯著，說明對美景度影響更大的是單位面積上的喬木數量；灌木蓋度與美景度相關性顯著而草本蓋度、灌草總蓋度與美景度沒有顯著相關性，主要原因是草本較低矮，因此其蓋度變化對林內景觀質量影響較小。

以往大多數研究構建的美景度模型為線性模型，非線性模型較少［16，26-27］，本研究對與美景度顯著相關的林分結構指標進行主成分因子分析，構建了3個林分結構因子，減小了各林分結構指標間相關性對模型的影響，并以此作為自變量構建與美景度間的線性模型和二次多項式模型，并采用逐步回歸分析篩選自變量。通過比較發現，林分結構質量指數與美景度間并不是簡單的線性相關關系，逐步回歸二次多項式模型的模型精度更高，能夠更好地解釋美景度隨林分結構指標的變化。

通過美景度的聚類分析對景觀類型進行劃分和質量分級［17，26］，缺乏對林分結構信息的考慮；在單木分級中，有用TOPSIS法綜合考慮生長勢和美景度值對單木進行分級［15］。因此，本研究將TOPSIS法應用到林內景觀質量分級，通過因子分析構建林分結構因子，并以各因子方差貢獻率作為權重構造的林分結構質量指數，并最終采用TOPSIS法，綜合考慮林分結構質量指數與美景度值，通過聚類分析，將林內景觀質量分為優質、中等和低質3個等級，并通過方差分析和多重比較，選擇在各景觀質量等級間差異性顯著的林分結構指標作為分級標準，為山區側柏人工林林內景觀質量分級提供參考。分級結果表明：林木胸徑較大、枝下高較高且長勢良好，林分密度較低，林下灌木較低矮的林分林內景觀質量較高。因此，在今后撫育管理中，應注意適當間伐、控制林分密度，保留和培育大徑級的林木，及時修枝、伐除枯枝促進主干生長、調整樹冠形態并對長勢弱的林木進行復壯更新，定期割灌并控制灌木高度，提高林下有效空間，改善林內透視距離，從而提高林內景觀質量。