北京山区森林健康的多尺度评价

北京山区森林是北京市重要的绿色屏障,其健康状况事关首都生态安全等重大问题。基于森林资源二类调查数据和样地调查数据等,利用多层模糊综合评价法,从林分、景观和区域多尺度对北京山区森林健康状况进行耦合评价。结果表明:在区域尺度上,北京山区森林整体处于亚健康状态;在景观尺度上,18类森林景观要素类型中,健康的森林4类,亚健康的12类,不健康的2类;在林分尺度上,30164个森林经营小班中,亚健康的最多,数量为12226个,面积比例42.21%;不健康和疾病的数量为9534个,面积比例27.57%。因此,北京山区森林急需进行健康经营和管理以提高健康等级。     

大兴安岭盘古林场森林健康评价与分析

以2008年盘古林场森林资源规划设计调查资料、2011年固定样地调查资料以及盘古林场小班尺度森林健康评价结果为数据源来评价景观尺度森林健康,以地类、起源及树种组成作为森林景观区划因子对盘古林场森林景观类型进行划分,从景观结构与格局、景观功能与过程两个方面选取了小班健康指数、分形维数及景观多样性指数3个评价指标,以均方差决策综合分析方法作为指标权重的确定方法,以景观健康指数公式为评价模型对盘古林场森林景观进行健康评价。结果表明:(1)盘古林场主要划分为天然白桦纯林、天然落叶松纯林、天然樟子松纯林、天然云杉纯林、天然山杨纯林、天然针叶混交林、天然阔叶混交林、天然针阔混交林、人工落叶松纯林和人工针阔混交林10种森林景观类型。(2)盘古林场没有健康的森林景观,亚健康森林景观有3种,占林场总面积的78.51%;中健康森林景观类型有4种,占林场总面积的21.03%;不健康森林景观有1种,占林场总面积的0.32%;盘古林场森林健康指数得分总体偏低,多数景观处于亚健康及中健康状况。(3)健康指数得分情况大体为南高北低;在天然林中落叶松林得分最高,针叶混交林其次,而阔叶混交林得分偏低;2种人工林类型得分最低。     

玉池林场森林健康评价

采用地面和遥感图像调查相结合的方法,以及综合指数评价法构建了玉池林场森林健康评价指标体系,并对玉池林场的282个林地小班进行森林健康评价。结果表明:玉池林场林地小班中健康小班和优质小班共221个,占总小班数的78.37%,玉池林场森林资源总体上处于健康状况。     

基于熵权-云模型的环洞庭湖森林健康评价

【目的】森林健康评价过程中迫切需要解决评价指标权重赋值的人为主观性,以及定量指标与定性评价结果之间的相互转换问题,从而提高森林健康评价的科学性。【方法】采用熵权法客观计算评价指标的权重,基于云模型方法综合评定森林健康等级。以湖南省森林资源二类调查结果与通过遥感数据获取的增强植被指数(EVI)和地表温度(LST)为数据来源,通过ArcMap均匀分布采样并进一步去除重复采样点以及其他不符合要求的采样点后,最终选取4 627个小班进行森林健康评价。通过定性与定量分析确定了由11个指标组成森林健康评价指标体系;对各指标进行频数分析,建立健康等级与指标取值区间的对应关系;运用熵权-云模型法综合评定各森林小班的健康等级。【结果】在评价的4 627个小班中,优质小班数量仅有2个;健康小班数量最多,占总数的46.92%;亚健康小班数量次之,占总数的20.83%;不健康小班与疾病小班数量分别占总数的19.88%与12.32%。环洞庭湖区域整体森林健康程度一般,从分布区域来看,亚健康及以上的小班主要分布在研究区的东部以及南部,该区域主要是以马尾松和杉木为优势树种的针叶林和以栎类为优势树种的阔叶林;不健康小班主要分布在研究区的中部和西北部,该区域主要是平原,以耕地居多,森林小班穿插在其中,小班面积相对较小;疾病小班零散分布在整个研究区。【结论】熵权-云模型法的应用减少了森林健康评价的主观性,实现了评价指标与评价等级之间的不确定性映射,为森林健康的科学评价提供了一种新的思路和方法。     

西洞庭湖区森林景观斑块对构建研究

森林景观斑块及斑块对的构建是森林景观斑块耦合网络研究的基础。通过对西洞庭湖区森林景观的分类及相同优势树种、相同龄组的相邻小班的融合,构成了森林景观斑块,利用不同类型斑块间的相邻构成了森林景观斑块对。从研究区域中提取10个由闭合廊道形成的封闭区域得知,在西洞庭湖区的森林景观中,灌木林小班融合度最高,松木幼龄林融合度最低,融合比最低的区域,其斑块对最多,更有利于边缘地带物种多样性的发展,有利于景观类型丰富度的提高和生态功能的发挥。     

河北省小五台山森林生态系统健康评价研究

采用复合功能结构指标法从森林生产力、森林结构、森林服务功能以及受干扰程度4个方面建立小五台山森林健康评价体系共21个指标,结合当地森林生态系统状况,实地调查河北省小五台山森林小班状况,获取各项指标数据,并在林分尺度上进行健康评价并分为4个等级。评价结果显示小五台山自然保护区森林整体呈健康状态,健康和较健康的林地占整个林地面积的80%,亚健康和不健康的林地占20%;其健康状况与其生产力指标和结构指标密切相关。     

河南南山林场栎类林健康评价研究

以河南南山林场栎类林为研究对象,依据专家咨询法对健康评价指标进行筛选,用层次分析法和熵权法确定指标阈值,构建了栎类林评价指标体系,对栎类林不同生长阶段进行了健康评价和分析。结果表明,栎类林小班中处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例分别为2.85%、6.85%、61.40%和28.91%。幼龄林处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例分别为0.00%、5.88%、44.12%和50%;中龄林处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例为2.99%、10.45%、62.69%和23.88%。南山林场栎类林整体处于亚健康状态。因此,应加强对中幼林的经营管理,以提高栎类林的健康等级。     

湘潭县森林健康评价研究

为研究湘潭县的森林健康状况,运用SOM神经网络构建了湘潭县森林健康评价模型,初步得出以下结果：(1)湘潭县的森林健康整体状况较健康,处于较健康以上的森林占森林总面积的77.63%;(2)优质健康和健康等级的森林主要集中在湘潭县南部、西部和东部,不健康和亚健康的森林主要分布在湘潭县北部和中部;(3)湘潭县森林各年龄组段的健康等级以较健康为主,其中健康和优质健康的森林集中分布在中龄林,不健康和亚健康的森林则集中分布在幼龄林和中龄林。这充分反映出森林群落的结构完整性和功能稳定性是影响森林健康程度的重要因素。     

川西米亚罗林区云冷杉林健康状况评价

采用目标法和专家咨询法,建立一套结构由目标层、准则层和指标层组成的森林群落健康评价指标体系,其中准则层包括群落结构完整性、林分稳定性、林分生长状况3个方面,指标层包括郁闭度、下木总盖度、建群种平均胸径等9个指标.以森林小班为评价单元,对四川省阿坝州川西林业局301林场云、冷杉林进行森林群落健康状况评价.结果显示:301林场健康林分占有比例最小,其中健康云杉林面积占云杉林面积的13.82%,健康冷杉林面积占冷杉林面积的1.46%.亚健康林分比例最大,亚健康云杉林面积占云杉林面积的83.46%,亚健康冷杉林面积占冷杉林面积的76.03%.不健康林分比例也比较小,不健康云杉林面积占云杉林面积的2.71%,不健康冷杉林面积占冷杉林面积的22.51%.最后初步分析造成目前这种森林群落健康状况的主要原因.     

基于GIS技术的南昌市城市森林景观特征分析

以南昌市城市森林景观为研究对象,通过GIS技术进行城市景观空间格局的量化分析。结果表明:研究区所有城市景观斑块中,城市森林的平均面积及斑块尺度标准差最大,而斑块分维指数较小,反映了城市森林景观斑块的基本特征;研究区景观类型齐全,但空间分布不均衡,老城区景观相对更集中,多样性指数和均匀度指数较低。提出南引北挡,三环八射,中心城带、环、楔、廊、园等相结合,注重滨河湖林带建设,大力发展垂直绿化和屋顶绿化等城市森林生态网络规划建设的对策。     

南平市延平区人工林健康评价研究

森林健康是森林经营的一种新理念,也是目前森林健康经营的一个方向。近几年来,我国对森林健康经营理念有了一定的认识,对健康森林的多目标、多功能、生物多样性3个方面进行了研究与探讨。南平市延平区是我国南方林业的主要产区,其森林健康意义重大。本文以170个样地的调查数据为基础,构建南平市延平区小班尺度健康评价指标体系,包括4个子系统和15个评价指标。运用专家咨询法与层次分析法相结合确定指标权重,运用模糊综合评价法对南平市延平区人工林健康进行评价。结果表明：南平市延平区人工林的健康等级为亚健康。     

基于资源清查数据的某森林生态系统健康评估

森林健康是可持续森林管理的一个重要方面。掌握森林健康水平和不健康森林的成因,可以极大促进森林生态系统的可持续发展,因此森林生态系统健康评估的现实意义日益凸显。该文利用地理信息系统(GIS)的空间分析技术和当地森林资源清查数据,对某森林生态系统的健康状况进行评估。建立了反映研究区森林健康状况的综合指标体系。在此指标体系的基础上,对研究区内森林各分区的健康水平进行了评估。研究结果显示,优质级森林(80.4 hm²)和健康级森林(2 671 hm²)仅占某森林总面积的23.5%。同时约60.5%的某森林处于亚健康状态。由于某森林超过2/3的森林处于亚健康或不健康状态,因此某森林研究区域迫切需要采取有效措施改善森林健康状况。     

森林景观斑块耦合网络的构建

森林景观斑块之间呈现不同程度的边缘效应,不同森林景观类型斑块的耦合作用强度不同。为了满足森林可持续经营的要求,需要在景观尺度上开展森林经营研究。以西洞庭湖区为例,运用图论的方法 ,把森林景观斑块作为节点、斑块之间的耦合作用强度作为节点间边权,从而构建该区森林景观斑块耦合网络。运用复杂网络理论,进一步深入分析了森林景观生态系统的稳定性和抗毁性。     

滇中高原华山松人工林健康状况评价——以昆明市国营海口林场为例

以昆明市国营海口林场华山松人工林为研究对象,构建了由4个一级指标以及16个二级指标组成的华山松人工林健康状况评价体系。运用层次分析法对华山松人工林健康状况进行评价,并对影响其健康状况的主要因子进行了分析。研究结果表明:在16块调查样地中,15块样地处于良好健康状态,占总数的93.75%;1块处于优质健康状态,占总数的6.25%。从总体来看,所有调查样地的健康指数平均值为0.7825,说明海口林场华山松人工林总体处于良好健康状态。平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量、森林病虫害危害程度及森林火险等级这5个指标与森林健康指数呈显著相关性,说明这5个因子是影响华山松人工林健康状况的主要因子。     

冀北山区森林景观结构特征研究

以冀北山区木兰林管局北沟林场的森林景观为研究对象,在森林景观分类的基础上,计算了森林景观斑块面积、斑块周长、分形维数、景观多样性等特征参数。结果表明:研究区森林景观类型为8类,共235个斑块,斑块总面积为1 634.12hm2,景观斑块分形维数人工华北落叶松林最大(1.990 3),人工针叶混交林最小(1.115 9);景观多样性指数人工针叶混交林最大(8.662 8),天然针叶混交林最小(2.143 2);景观优势度指数天然油松林最大,为0.646 7,人工华北落叶松林最小,为0.108 3;景观均匀度指数人工针叶混交林最大,为0.961 7,天然针叶混交林最小,为0.531 2;斑块密度天然阔叶混交林景观类型最大(0.312 5),天然柞树林最小(0.118 3)。研究结果可以为景观尺度的森林健康近自然经营提供数据支撑。     

基于GIS的森林景观格局研究

森林景观格局是森林景观生态学研究的核心。本文以林场1∶5万的地形林相图及小班调查数据为基本资料,建立森林景观二级分类体系;利用GIS技术,选取景观要素斑块特征指数(类斑近圆指数、分维数)、景观异质性指数(斑块边缘密度、多样性指数、优势度)、景观要素空间相互关系分析指数(联系度、聚集度),系统地分析了林场的森林景观格局,以期在此基础上实现森林景观的优化配置。     

基于景观稳定性的浏阳市森林生态质量分析研究

为准确把握浏阳市森林生态质量现状,从森林健康、森林景观稳定性状况2个方面,构建浏阳市森林生态质量评价体系。研究结果表明:森林生态质量评价体系中,系统活力性、可持续性、地形敏感度、景观适应度为一级指标;龄组、平均胸径、每公顷蓄积量、土层厚度、起源、郁闭度、海拔、坡度、景观类型破碎度指数、优势度指数、聚合度指数、分维数倒数指数、斑块丰度指数为二级指标。研究结果对浏阳市生态安全具有重要意义,为政府应对森林生态变化做出及时、合理、有效的方案具有参考价值。     

城步苗族自治县森林健康评价

采用主成分分析法筛选出森林健康评价体系的指标,通过Matlab构建SOM神经网络模型,计算出森林健康等级,得出结论:城步苗族自治县森林健康状况较为理想,较健康等级以上的森林面积占总面积的81.70%;在空间分布上呈现出优质健康和健康等级的森林主要集中在城步县中部偏北和中部偏西南,而不健康和亚健康的森林主要零散分布在城步县北部和西南部的特征,且与人为干扰存在一定的相关性;天然林的森林健康状况优于人工林;过熟林和成熟林因群落结构完善、生态系统稳定性高,其健康状况优于他龄组,森林群落结构的完整性和生态系统的稳定性是影响森林健康程度的主要因素。     

红树林生态系统健康评价指标体系的建立与应用

热带森林生态系统在陆地生态系统中有着举足轻重的地位,它的健康状况直接影响生态稳定和经济社会的可持续发展。该研究以红树林生态系统的结构和功能作为切入点,运用活力、组织结构和恢复力作为评价指标,对海南东寨港红树林森林生态系统的健康状况进行实验性评估。结果表明:1.东寨港红树林森林生态系统的健康状况大多处于健康级和亚健康级,总体健康状况良好,健康、亚健康、中健康和不健康的面积比分别为60.12%、30.16%、8.62%和1.1%;2.该研究选取的指标体系及评价方法基本能够客观地描述东寨港红树林的健康状况,可为后续热带森林生态价值的评估体系研究提供参考。     

三峡库区森林生态系统物种多样性定量分析

对三峡库区生物多样性进行定量描述既是现状评价的基础,也是影响预测的基础,更是当前森林经营者将生物多样性纳入规划和决策过程中急需解决的问题。本文根据三峡库区监测样地生物多样性物种调查数据,结合资源调查小班因子与地形环境等因子,分别构建基于区域尺度的三峡库区物种丰度指数、物种多样性指数以及均匀度指数等物种多样性定量指标体系及评价模型,直观地反映三峡库区宏观尺度上的物种的丰度、变化程度或均匀度,揭示森林生态系统的组成与结构的基本差异,较为客观地反映了群落的真实情况,从而为森林生态系统的健康管理提供了量化依据。