全 文 ：第 34 卷第 17 期
2014年 9月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.17
Sep.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家“十一五冶科技支撑项目(2006BAD26B0702)
收稿日期:2013鄄01鄄01; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄03鄄05
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: sunbp@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201301010007
于明含,孙保平,胡生君,王慧琴,赵岩.退耕还林地结构与生态功能的耦合关系.生态学报,2014,34(17):4991鄄4998.
Yu M H, Sun B P, Hu S J, Wang H Q, Zhao Y.Modeling the degree of coupling and interaction between forest structure and ecological function in a grain
for green project, Shanxi, China.Acta Ecologica Sinica,2014,34(17):4991鄄4998.
退耕还林地结构与生态功能的耦合关系
于明含,孙保平*,胡生君,王慧琴,赵摇 岩
(北京林业大学 水土保持学院 荒漠化防治重点实验室, 北京摇 100083)
摘要:退耕还林的林地结构与生态功能效益是退耕还林工程的关键性问题。 基于典型黄土高原丘陵沟壑地 7种代表性的退耕
还林模式的野外调查和取样分析结果,选取 14个林地结构因子和 2个代表性生态功能因子,对林地结构进行因子分析,并构建
了林地结构与生态功能的灰色关联度模型和耦合协调度模型。 用建立的模型分析吴起县退耕还林地 7种模式的林地结构、土
壤侵蚀及地表径流数据,结果表明,不同林地结构因子间相关度不同,经过主成分分析降维为 4个主成分因子,分别反映了林分
的乔木层结构指标、上层结构生物量指标、土壤层指标及其它指标;不同林地结构因子与生态功能的关联度系数不同,林地结构
因子对地表径流的影响明显高于对土壤侵蚀率的影响,其中林分组成对径流的影响最明显,土壤因子影响最不明显;草本层生
物量、枯落物生物量等近地表的相关结构对土壤侵蚀的作用明显。 不同退耕还林模式的林地结构与生态功能的耦合协调度状
况都不良好,仍需要进行调整和改善。
关键词:退耕还林;林地结构;生态功能;因子;耦合
Modeling the degree of coupling and interaction between forest structure and
ecological function in a grain for green project, Shanxi, China
YU Minghan, SUN Baoping*, HU Shengjun, WANG Huiqin, ZHAO Yan
Key Laboratory of Soil and Water Conservation Combating of Ministry of Education, College of Soil and Water Conservation, College of Forestry, Beijing
Forestry University, Beijing 100083, China
Abstract: Forest structure and ecological function serve important roles in China忆s Grain for Green project. This paper
analyzes seven grain for green patterns in the Loess Plateau Gully and Hill Region using data analysis and modeling.
Fourteen forest structure factors and two ecological function factors were selected for analysis; these factors were reduced
dimensionally using factor analysis, and models of the degree of coupling and interaction between forest structure and
ecological function were constructed. Based on the model, analysis of data related to forest structure, soil erosion and runoff
was completed for the Grain for Green project in WuQi County, Shanxi Province, China. The results reveal various
relationships exist between the different forest structural factors analyzed here. All the factors can be reduced dimensionally
into four main factors identified here as F1, F2, F3, and F4. These four factors represent the tree layer, upper canopy layer
mass, soils and an alternative factor, respectively. A component score coefficient matrix in the Grain for Green patterns was
obtained by multiplying the factor coefficient and the corresponding basic data, and then combining the scores to calculate a
component score. Each forest structural feature was expressed using the component score coefficient matrix, which shows
that two types of forests, pure Robinia pseudoacacia and mixed Robinia pseudoacacia / Fructus Hippophae had the highest F1
score; pure Caragana intermedia forest had the highest F2 score; and pure Fructus Hippophae forest had the highest F3
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score. The coupling degree of the Grain for Green patterns differed between different models, and the integrative indices of
forest structure did not correlate well with those of ecological function. The integrated index measuring the relationship
between ecological function and surface runoff is larger than the index measuring the relationship between ecological function
and soil erosion. Forest component factors have the most obvious effect on ecological function, and the effect of the soil
factor is the least obvious. The mass of herb layer, litter layer and some other structures near the ground play the main role
in the ecological function of controlling soil erosion. The relationships of forest structure and ecological function in the grain
for green project differ in the various patterns. Forest structure and ecological function were most closely related in areas with
pure Fructus Hippophae, while index score belongs to the middle coupling coordinative level. Pinus tabulaeformis had the
least interaction between forest structure and ecological function. Calculating the score for all types of models discussed
above shows a measure of the degree of interaction between the forest structure and ecological functions can be measured
with a score of 0.6, which is considered to indicate a weak interaction. Therefore, forest structure and ecological function
should be improved during the application of any Grain for Green project in the Loess Plateau Gully and Hill Region.
Key Words: grain for green projecs; forest structuret; ecological function; factor; coupling
摇 摇 耦合是近年来应用频率比较高的专业术语之
一,逐渐被应用于农业、生物、生态、地理等学科的研
究中。 将耦合的概念引入到生态学研究领域具有重
要的创新意义,它强调的是一种深层次的因子之间
关系及过程的研究,为揭示生态系统的协同、约束关
系提供了理论基础。 黄土高原丘陵沟壑区位于我国
西北部,该区沟壑发育,沟道侵蚀十分严重,土壤浅
薄,水土流失问题严峻。 造成水土流失的原因除原
有地形、土壤、气候因素外,土地的不合理利用、植被
破坏也是一个重要原因,植被具有减少径流、防治侵
蚀的作用,所以植被建设是治理水土流失和改善生
态环境的根本措施。 2001年起黄土高原全面实施退
耕还林还草工程,旨在改善黄土高原日益恶化的生
态环境,建立起稳定的生态系统以实现环境的可持
续发展。 该系统中,植被和土壤是改善生态最重要
的两个影响因子,它们对于退耕还林地减少径流和
保持水土等生态效应有直接的作用。
在退耕还林工程的生态效应研究中,多数研究
致力于探索不同退耕模式的配置,以期使退耕地有
效的实现保持水土、涵养水源等功能。 如不同尺度
退耕还林地工程效益的评价[1鄄3],不同退耕模式间的
对比[4鄄5],以及典型地区退耕还林工程与土壤、水文、
微生物等单一生态因子的效应等[6鄄8],这些研究多采
用定性的方法或简单的单因子分析进行描述,很少
通过探索多因子之间的相互作用进而理解林地的生
态效应。 本文将系统耦合概念引入退耕还林工程的
问题探讨中,通过灰度关联分析的方法研究林地结
构与生态功能间的关系,并建立耦合模型,以期探索
一种综合的退耕还林林地结构与生态功能的评价方
法,并以此为基础对各退耕模式进行综合分析,进而
为提高退耕还林经营水平、增强其生态效益提供理
论指导。
1摇 研究区概况和研究方法
1.1摇 研究区概况
吴起县位于延安市西北部,地理坐标为 107毅38忆
57义—108毅.32忆49义E,36毅33忆33义—37毅24忆27义N,总土地
面积 3791km2,主要地貌类型为黄土高原梁状丘陵沟
壑区。 该县地处中温带气候区,属典型的中温带大
陆性季风气候,年平均气温 7.8益,降雨量少,多年平
均降雨量为 478.3mm,降雨分布不均匀,主要集中在
7—9 月 份, 降 雨 量 为 301. 7mm, 年 蒸 发 量 为
891郾 23mm,无霜期短,平均为 147d。 本次研究区域
为退耕还林 10年的林地,样地选择基本满足坡度坡
向一致,土壤类型主要为黄土,土层厚度约 60cm。
该地区退耕地主要退耕模式主要有 7 种,分别为沙
棘(Fructus Hippophae)、柠条(Caragana intermedia)、
刺槐伊沙棘(mixing Robinia pseucdoacacia with Fructus
Hippophae)、刺槐(Robinia pseucdoacacia)、沙棘伊山杏
(mixing Siberian Apricot with Fructus Hippophae)、山杏
(Siberian Apricot)、油松(Pinus tabulaefor mis)等。
1.2摇 研究方法
本研究以吴起县林龄为 10a 的 7 种配置模式的
退耕还林地为研究对象,通过实地的样方调查及实
2994 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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验分析,获取所需的生物量及土壤数据。 从中选取
研究所需的林地结构因子,利用主成分分析法将因
子降维,根据灰度关联模型理论建立林地结构与生
态功能互相匹配的关联度矩阵,进而建立林地结构
与生态功能的耦合度模型,然后再此基础上测算吴
起县 7种主要退耕还林类型的林地结构与生态功能
系统耦合态势。 为保证模型的可靠度,本研究每种
退耕类型的结构与生态因子调查 6 个重复样本进行
分析。
1.2.1摇 耦合关系因子的确定
整合已有林地结构与功能关系的研究发现,森
林生态系统的水文过程明显地受森林枯落物与土壤
特征[9鄄11]、森林类型和郁闭度[12鄄14]、林冠特征[15鄄16]、
年龄阶段[17鄄18]、生物量[19]等多方面因素的影响,本
研究在因子选择中借鉴前人研究为基础,基于全面
性的考虑进行因子选择。 本次调查林分为同龄林,
所以林分年龄不作为耦合因子。
本研究选择林地林分组成、郁闭度、平均高度、
平均胸径、枝叶生物量、根系生物量、草本生物量、枯
落物生物量等 8个林分结构因子,土壤总孔隙度、土
壤毛管孔隙度、土壤稳渗速率等 3 个土壤因子,冠层
截留率、草本层截留率、枯落物容水量等 3 个林地水
文因子,共 14 个表征林地特征的结构因子;选取地
表径流量、土壤侵蚀量等 2 个生态功能因子,以研究
该地区退耕还林地结构与生态功能的关系。
1.2.2摇 耦合关系模型数据处理
研究数据中,如林分组成结构因子是非数值型
数据,需要将其转化为数值型数据,进行量化处理
(表 1)。
鉴于指标的原始数据量纲不同,在关联分析之
前,采用区间标准化的方法对数据进行无量纲化
处理。
Z ij = X ij - miniX( )ij / miniX j - miniX( )ij (1)
表 1摇 数据标准化处理
Table 1摇 Standardization of data processing
标准化值
Standardized value
林分组成结构因子
Forest structure factors
1 纯林 Pure forest
2 混交林 Mingled forest
1.2.3摇 林地结构因子分析
采用主成分分析的方法,找到影响林地结构的
主成分因子,用较少的变量来研究影响退耕还林地
的生态功能的林地结构因子。
选择线性结构计算因子得分来描述不同退耕地
的林地结构特点,计算表达式如下:
Q = m1x1 + m2x2 + …mnxn
m11x1 + m12x2 + … + m1nxn
m21x1 + m22x2 + … + m2nxn
m31x1 + m32x2 + … + m3nxn
……
mp1x1 + mp2x2 + … + mpnx
ì
î
í
ï
ï
ïï
ï
ï
ïï
n
(2)
式中, Q 为因变量, x1,x2,x3,…,xn 自变量, m1,m2,
m3,…,mn 为自变量系数。
模型表达式中代表自变量系数的 m值可以由因
子得分系数矩阵中得到,并根据因子得分系数和原
始变量的观测值(即自变量 x)可以计算出各个退耕
模式在求出的主成分因子上的得分,用 Fi表示。
1.2.4摇 耦合关系模型构建
由于林地结构与生态功能的耦合作用的交错性
与复杂性,同时考虑两个子系统的关联性,本文采用
能较为全面分析两系统多因素交互作用的灰色关联
度模型[20]。 以便对吴起县退耕还林地的结构与生
态功能耦合机制进行揭示,见公式(3)。
孜i ( ) ( )j k =
min
i
max
j
ZLi ( )k - ZIj ( )k + 籽mini maxj Z
L
i ( )k - ZIj ( )k
ZLi ( )k - ZIj ( )k + 籽 mini maxj Z
L
i ( )k - ZIj ( )k
(3)
式中,L 表示林地结构因子要素, ZLi ( )k 是第 k 个样
本点的林地结构系的第 i个指标标准化值;类似地,I
表示生态功能因子要素, ZIj ( )k 是第 k 个样本点的
生态功能的第 j个指标标准化值。 籽为分辨系数,是 0
与 1之间的数,在观测序列没有强烈干扰的情形下,
一般取值为 0.5。 孜i ( ) ( )j k 是第 k个样本点的单指标
i和 j之间的绝对值关联系数,它表示该样本点的两
个子系统要素之间的关联程度。
再次,将关联系数按样本数、求其平均值可以得
到一个 m伊n的关联度矩阵 酌 ,它能够从整体上反映
林地结构子系统单个指标和生态功能子系统单个指
标之间的关联程度。 如果 酌ij 值越靠近 1,表明林地
3994摇 17期 摇 摇 摇 于明含摇 等:退耕还林地结构与生态功能的耦合关系 摇
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结构系统某指标 ZLi ( )k 与生态功能系统某指标
ZIj ( )k 之间的关联性越大,单个指标之间的耦合作
用越明显[21]。
为进一步揭示林地结构与生态功能的交互耦合
特征并识别各系统的主要影响因素,在关联度矩阵 酌
基础上,再分别依据公式(4)按行和列进行简单平
均,分别得到林地结构系统(L)对生态功能( I)产生
约束的主要因素和生态功能( I)对林地生长及土壤
条件(L)产生胁迫的主要因素。
di =
1
m 移
m
i = 1
酌ij 摇 ( i = 1,2,…,m;j = 1,2,…,n)
d j =
1
m 移
n
j = 1
酌ij 摇 ( i = 1,2,…,m;j = 1,2,…,n
ì
î
í
ï
ïï
ï
ï )
(4)
式中, di 表示林地结构系统(L)第 i种要素对生态功
能( I)的影响关联度, d j 表示生态功能( I)第 j 种要
素对林地结构系统(L)的影响关联度。 通过比较各
个影响关联度 di和 dj的大小,可以分析出林地结构
系统中哪些因素对生态功能的约束作用大,以及生
态功能中哪些因素对林地结构系统构成主要胁迫
作用。
1.2.5摇 林地结构与生态功能耦合度模型构建
上述系统之间的关联度并不能反映二者耦合程
度,为从整体上判别林地结构与生态功能两个系统
匹配协调发展态势,需要引入耦合度模型。 因此,在
式(3)的基础上进一步构造林地结构与生态功能相
互匹配的系统耦合度模型[22],以定量评判样本区林
地结构与其生态功能的匹配协调发展程度。 其计算
公式为:
( )C k = 1
m 伊 n移
m
i = 1
移
n
j = 1
孜i ( ) ( )j k (5)
2摇 结果与分析
2.1摇 林地结构因子分析
由因子主成分分析结果得到,除了林分组成信
息损失较大外,主成分几乎包含了各个原始变量至
少 85%的信。 为排除相关性较强的因子的重复效
应,采取主成分因子分析法,得到前四个主成分特征
值均>1,特征值累计贡献率达到 90.759%。 可以认
为,前四个主成分因子代表研究对象的林地结构
特征。
通过因子旋转,得到 4 个主成分因子的典型代
表变量的因子载荷矩阵,如表 2,由表可得,第一主成
分因子主要反映了林地的乔木平均高度、平均胸径、
郁闭度、枯落物生物量、冠层截留率,可定义为乔木
层林层结构及枯落物指标;第二主成分因子主要反
映了林地的枝叶生物量、根系生物量,可定义为林地
上层生物量结构指标;第 3 主成分因子主要反映了
土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度及枯落物容水量,可
以把它作为土壤层相关指标;第四主成分因子主要
反映了草本层生物量、土壤稳渗速率,定义为其它
指标。
表 2摇 旋转后的因子载荷矩阵表
Table 2摇 Rotated component matrixa
因子
Factors
主成分因子 Main factors
1 2 3 4
X1 0.447 -0.643 0.257 0.341
X2 0.844 -0.038 -0.312 -0.186
X3 0.892 0.286 0.197 -0.088
X4 0.879 0.183 0.339 0.267
X5 0.173 0.947 0.103 0.170
X6 0.275 0.809 -0.266 0.130
X7 -0.122 0.167 -0.196 0.877
X8 0.791 0.259 0.250 0.484
X9 -0.134 0.104 0.945 0.044
X10 -0.028 -0.465 0.735 0.342
X11 0.788 0.217 -0.387 0.190
X12 0.482 0.792 0.235 0.185
X13 0.509 -0.017 0.794 -0.280
X14 0.419 0.030 0.357 0.807
摇 摇 提取方法:主成分; 旋转法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法
通过建立的林地结构因子分析模型,可以算出 7
个退耕模式的林地结构因子得分指数 Fi,得到表 3。
根据前文对公共因子的解释,结合各种退耕模
式 4 个公共因子上的得分和综合得分,对各种退耕
模式的林地结构水平进行评价。 根据林地结构因子
分析模型得出的主成分因子得分反映了该林地的结
构特点,在 F1 乔木层林层结构因子中,得分最高的
是刺槐以及刺槐、沙棘混交林;F2 上层生物量因子
中,得分最高的是柠条 3.3,远高于其他林地类型;F3
土壤层因子中,得分最高的为沙棘 3.26,远高于其
他;F4草本层及稳渗速率因子中,得分最高的是沙
棘和柠条,分别为 2.3、2.29。 综合得分最高的为柠
条,其值为 3.1。
4994 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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表 3摇 不同退耕模式因子得分表
Table 3摇 Component score coefficient matrix in the grain for green patterns
退耕模式 Grain for green patterns F1 F2 F3 F4 F
沙棘 Fructus Hippophae 3.678862 1.856102 3.264445 2.202591 2.942925
柠条 Caragana intermedia 3.937344 3.355422 1.10375 2.2906 3.105895
刺槐+沙棘
mixing Robinia pseucdoacacia with Fructus Hippophae 4.704132 0.455898 2.837097 1.825067 2.922872
刺槐 Robinia pseucdoacacia 4.839142 2.173204 0.461533 1.729543 3.026237
沙棘+山杏
Mixing Siberian Apricot with Fructus Hippophae 3.718363 0.402365 1.996571 2.84571 2.477254
山杏 Siberian Apricot 1.267153 0.576546 1.001882 -0.08426 0.860565
油松 Pinus tabulaefor mis 0.020211 -0.04655 0.722445 1.189103 0.27864
2.2摇 结构因子与生态功能耦合关联分析
根据公式(4)将林地结构因子与生态功能因子
进行灰色关联分析,得到表 4。
从表中可以看出,林地结构因子与生态功能因
子之间的联系与反馈是密切的,经过计算得出两要
素各项因子之间的关联度都在 0.5以上,属于中等关
联程度,表明结构因子与生态功能之间有较强的耦
合特性,为进一步揭示两因素之间交互耦合的机制
及主要驱动力、胁迫力,将计算结果在同一层次上进
行简单平均(见平均值一栏),则分别得到各林地结
构因子对生态功能胁迫的主要作用因素和生态功能
对林地结构因子的主要反馈作用,以及二者之间的
相互耦合关系。
林地结构因子对生态功能的作用明显表现在地
表径流量的改变,各因子对地表径流的平均关联系
数为 0.67,远大于对土壤侵蚀率的系数,这很可能与
径流对土壤侵蚀的影响有关,径流量的大小与强度
对于土壤侵蚀率是有因果关系的。 林分组成、冠层
截留率、枯落物生物量、草本层截留率以及草本层生
物量对地表径流的影响尤为明显,关联系数都在 0.7
以上,在林地结构因子分析中,分属于主成分 F1、
F2、F4;而土壤总孔隙度、土壤毛管孔隙度则对径流
影响较小,系数均小于 0.6,说明主成分 F4 土壤因子
对地表径流作用不明显。
从土壤侵蚀率与林地结构因子关联系数中可以
看出,草本层生物量和枯落物生物量对土壤侵蚀率
的作用较为明显,系数分别为 0.72和 0.64,其他因子
与土壤侵蚀率的关联系数均低于 0.6。 可以看出接
近地表的覆盖度对于减少降雨对于地表的破坏和侵
蚀有明显的作用,这与实际情况也是相符合的。
表 4摇 吴起县退耕还林地林地结构与生态功能耦合作用矩阵
Table 4摇 The matrix of forest structure and ecological function coupling in the grain for green patterns
生态因子
Ecological
function factors
林地结构因子 Forest structure factors
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
林地
林分
平均
高度
平均
胸径 郁闭度
枝叶
生物量
根系
生物量
草本层
生物量
枯落物
生物量
土壤总
孔隙度
土壤
毛管
孔隙度
冠层
截留率
草本层
截留率
枯落物
容水量
土壤稳
渗速率
平均值
Mean
value
土壤侵蚀
Soil erosion 0.50 0.50 0.50 0.50 0.51 0.51 0.72 0.64 0.50 0.50 0.52 0.53 0.52 0.50 0.53
地表径流
Runoff 0.74 0.70 0.58 0.65 0.65 0.62 0.71 0.85 0.57 0.59 0.74 0.74 0.62 0.61 0.67
平均值
Mean value 0.62 0.60 0.54 0.57 0.58 0.56 0.71 0.74 0.53 0.55 0.63 0.63 0.57 0.56 0.60
摇 摇 林地林分 Forest component;平均高度 Average height;平均胸径mean Breast鄄height diameter;郁闭度 Crown density;枝叶生物量 The mass of branches;根系生物量
The mass of roots; 草本层生物量 The mass of herb layer; 枯落物生物量 The mass of litter layer; 土壤总孔隙度 Total porosity percent; 土壤毛管孔隙度 Capillary porosity;
冠层截留率 The canopy interception rate; 草本层截留率 The herb layer interception rate; 枯落物容水量 The litter water holding capacity; 土壤稳渗速率 The soil stable
infiltration rate
5994摇 17期 摇 摇 摇 于明含摇 等:退耕还林地结构与生态功能的耦合关系 摇
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2.3摇 林地结构与生态功能耦合度分析
上述系统之间的关联度并不能完全反映二者耦
合程度,为从整体上判别林地结构与生态功能两个
系统匹配协调发展程度,需要测度系统耦合度,将灰
色关联度系数带入公式(5),得到系统耦合度,表 6
展示了整个样本区各退耕类型林地结构功能系统耦
合的匹配协调程度。 如果取最大值 C( k) = 1,则说
明表明林地结构与生态功能的耦合处于完全匹配协
调状态,如果取最小值 C(k)= 0,表明系统处于完全
不匹配协调状态。 目前耦合协调度等级划分尚无同
一的标准,参考前人的研究成果[23鄄24],采用目前国际
性组织普遍采纳的系统协调度评价标准如表 5
所示。
表 5摇 系统耦合协调度标准
Table 5摇 Standerd of ecosystem coordination
协调度
Standerd of ecosystem 0臆C臆0.4 0.4臆C臆0.5 0.5臆C臆0.6 0.6臆C臆0.7 0.7臆C臆0.8 0.8臆C臆0.9 0.9臆C臆1.0
协调评价 Type of
ecosystem coordination 严重不协调 中度不协调 轻度不协调 弱协调 中度协调 良好协调 优质协调
摇 摇 资料来源:OECD(OECD 2003)
摇 摇 从表中可以看出,7种不同退耕还林模式的林地
结构与生态功能的系统协调度并不完全一致,其中
协调度指数沙棘纯林>沙棘山杏混交林>柠条纯林>
刺槐沙棘混交林>刺槐纯林>山杏纯林>油松纯林,
只有沙棘纯林和沙棘山杏混交林的耦合度值高于
0郾 7,处于中度协调型,结合主成分得分系数表的结
果,发现沙棘纯林和沙棘山杏混交林的 F 值也较高,
充分说明沙棘树种在该地区的适应性较好,其生长
状况有明显优势且与生态功能协调度较好,可以考
虑在今后退耕工程建设中扩大其种植面积。
其他退耕模式均未实现良好的协调度,尤其油
松属于严重不协调型,由前文的各退耕类型的因子
得分系数中可以看出,油松的因子得分 F值最低,且
其各项因子得分均明显低于其他树种,说明油松生
长状况不良且其几乎对地表径流及土壤侵蚀的改善
没有起到明显作用。
通过计算所有样本整体,得到吴起县退耕还林
地林地结构和生态功能的综合耦合度为 0.6,系统耦
合发展处于一种弱协调态势。 可见在退耕还林工程
中,林地自身结构的优化与生态功能的实现还未想
成良好的协同状态,仍需要进一步改良探索。
表 6摇 不同退耕还林模式林地结构与生态功能系统耦合协调状况评判结果
Table 6摇 Evaluation results of ecosystem coordination in the grain for green patterns
模式 Grain for green patterns C 耦合协调类型 Type of ecosystem coordination
柠条 Caragana intermedia 0.68 弱协调 Light coordination
油松 Pinus tabulaefor mis 0.39 严重不协调 Serious ncoordination
沙棘 Fructus Hippophae 0.73 中度协调 Middle coordination
沙棘、山杏 mixing Siberian Apricot with Fructus Hippophae 0.71 中度协调 Middle coordination
山杏 Siberian Apricot 0.45 中度不协调 Middle incoordination
刺槐、沙棘 mixing Robinia pseucdoacacia with Fructus Hippophae 0.65 弱协调 Light coordination
刺槐 Robinia pseucdoacacia 0.63 弱协调 Light coordination
摇 摇 C为退耕还林林地结构与生态功能系统耦合度
3摇 结论与讨论
(1)林地结构与生态功能要素的耦合机制是复
杂的,总体上表现在林地结构的差异对生态功能的
约束作用,通过灰色关联分析表明:林地结构因子总
体上对地表径流量大小的影响大于对土壤侵蚀率的
影响。 林分组成对于地表径流影响非常明显,结合
调查数据可以得出,混交林的地表径流量小于其相
应纯林的地表径流量,如沙棘+山杏混交林的地表径
流量要小于沙棘纯林、山杏纯林的地表径流;其次是
冠层截留率、草本层截留率也对径流量有明显影响,
截留率越大的退耕模式,地表径流越小;枯落物生物
6994 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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量以及草本层生物量对地表径流也有比较明显的作
用,枯落物生物量以及草本层生物量越大的林地,其
地表径流相越小;土壤相关因子与地表径流的关联
系数最小,这可能是由于土壤相关因子的性质除了
受退耕类型本身树种不同的影响,还受人为活动的
影响较大,而人为活动相关因子不在本次研究指标
体系内,所以土壤因子在生态功能中的作用还有待
更细致的研究。 由土壤侵蚀率与各林地结构因子的
关联系数可以看出,草本层生物量、枯落物生物量等
近地表的相关结构对土壤侵蚀的作用很明显。
(2)不同退耕模式林地结构与生态功能的系统
耦合在协调度上表现出差异,其中只有沙棘纯林和
沙棘、山杏混交林的耦合协调度较高,处于中度协调
状态,油松纯林的耦合协调度最低。 结合各退耕模
式的因子得分系数矩阵,可以看出,油松纯林在吴起
县退耕还林工程中的生态效益较低,在林地配置上
需要改善。 而在今后的退耕还林工程的后续建设
中,可考虑将沙棘纯林与沙棘山杏混交林作为该地
区的生态适宜模式,进行积极的推广。 吴起县退耕
还林地的综合耦合度仅为 0.6,处于弱协调状态,这
表明目前吴起县退耕区林地结构与相应生态功能之
间并没有完全实现合理匹配与协调,需要进一步
调整。
(3)目前耦合系统多应用于生态经济系统耦合
的建立,单纯用于探索森林结构与功能关系的研究
较少。 本研究将耦合系统的概念引入对退耕还林地
的林地结构与功能之间的关系的研究,是退耕还林
工程相关研究中的一个探索性尝试,有明显创新意
义。 从以上结果来看,该分析方法有以下几个特点:
一是通过主成分的简化,因子整合后生态意义明确,
有利于明确影响生态功能的主要因素;二是,该模型
为定量化模型,其减少了评价过程中主观判断的影
响,结果更加客观。 但是对于因子的选择以及评判
标准的合理性,还处于尝试阶段,需要今后再做更多
的分析以修正和完善。
(4)影响退耕还林地生态功能的因子是多方面
的,由森林生态系统所独具的复杂的结构、功能特性
决定了其生态功能的大小是由多个影响因素相互联
系、共同作用的结果,所以,在探讨问题时既要有要
单因子的细致深入的研究,也应该从系统整体的角
度做判断,二者相互补充,最终为退耕还林工程的后
续建设做理论指导。
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