林业科学  2005, Vol. 41 Issue (2): 21-29   PDF    
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陆元昌, 洪玲霞, 雷相东.
Lu Yuanchang, Hong Lingxia, Lei Xiangdong.
基于森林资源二类调查数据的森林景观分类研究
Study on Classification of Forest Landscape Components Based on Forest Resource Inventory Data for Management
林业科学, 2005, 41(2): 21-29.
Scientia Silvae Sinicae, 2005, 41(2): 21-29.

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收稿日期:2003-06-27

作者相关文章

陆元昌
洪玲霞
雷相东

基于森林资源二类调查数据的森林景观分类研究
陆元昌, 洪玲霞, 雷相东     
中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 100091
摘要: 以吉林省汪清林业局金沟岭林场为例,提出一种基于森林资源二类调查数据的景观要素分类方法。选取优势树种(组)、海拔、坡度、坡向和太阳辐射强度作为分类因子,在GIS技术支持下,按分类因子分割林场森林景观空间为9 757个空间基本单元,建立起量化的、与植被和环境因子相关的森林景观空间基本单元数据库,在此基础上采用聚类分析方法把所有基本单元聚合为不同相似水平上的景观要素类型,结合生态特征和经营需要对聚类结果进行分析并最终确定了7种景观要素类型,生成了景观要素类型斑块图。斑块特征和空间格局分析结果表明:该林区森林景观中以小斑块要素比例最大,中、小斑块数占总斑块数的90%。针阔混交林具有最大的面积、平均斑块面积、斑块周长、最大生境面积和内部生境指数,是该地区受人为干扰相对较小、仍需要进行保护的景观要素类型。在森林经营中,应注意保护大型斑块的景观要素类型。
关键词: 森林景观    景观要素分类方法    森林景观结构分析    森林资源二类调查数据    
Study on Classification of Forest Landscape Components Based on Forest Resource Inventory Data for Management
Lu Yuanchang, Hong Lingxia, Lei Xiangdong     
Institute of Forest Resource Information Techniques, CAF Beijing 100091
Abstract: Based on data of forest resource inventory, a classification method for landscape components was developed in this study. With the data of Jingouling Forest Farm of Wangqing Forestry Bureau in Jilin Province, China, the quantitative and spatial database of vegetation and environment factors was established for classifi cation works. Dominant tree species(or groups), elevation, slope and intensity of solar radiation were selected as influencing factors for classification, and the spatial range of the forest farm was segmented into 9 757 elementary units by the projection division of vector layers of the 5 influencing factors. Cluster analysis was then conducted with the 9 757 elementary units and 7 types of landscape component were determined as the key elements of forest landscape composition, and the related patch map was created respectively. Results of patch features and patterns analysis showed that: the small class of the landscape patch constituted the majority, and the small and middle classes of landscape patch accounted for 90% of the total patches. The mixed forest of conifer-broad leaves occupied the biggest area, the longest average patch area, the longest patch perimeter and the inner habitat index, etc., showing a relatively fewer man-made interference and then should be carefully protected in the process of forest management.
Key words: forest landscape    classification method for landscape component    structure analysis of forest landscape    forest resource inventory data for management    

景观(landscape)是一个反映内陆地形地貌(诸如草原、森林、山脉、湖泊等)或某一地理区域的综合地形特征的地理空间单元,是由景观要素有机联系组成的复杂系统,含有等级结构,既有独立的完整结构及相应的生态学、经济学和社会学功能,又有明显的视觉特征和美学价值,是边界明确、在空间上可辨识的地理实体(Forman et al., 1986; 邬建国,2000)。

森林景观是以森林生态系统为主体所构成的景观,森林景观研究的目的在于通过对森林景观结构、功能、动态变化、相互影响及控制机制的研究,揭示基本规律和掌握调控手段,并通过科学的规划设计对景观实施生态保护、恢复、建设和管理(Baskent et al., 1999; 郭晋平,2001)。森林景观分类即是确定景观构成要素及其空间分布格局,是在大尺度上探讨森林生态系统整合问题的基础(白梅玲等,2002)。森林景观要素类型的划分是开展森林景观生态研究、分析景观格局结构、进行景观规划设计的基础。景观要素是指构成景观的基本的、相对均质的土地生态要素或单元的集合;其分类是一个基于自然地理和气候、土地利用类型、植被和土壤特征等因素而划分的多级分类体系,命名也多以主导的植被类型或土地利用类型以冠之(Naveh et al., 1994; 肖笃宁等,1998)。景观要素类型的划分可粗可细,要根据所研究的内容及所要阐述的问题确定景观要素类型划分的详细程度;除此之外还受到研究地区资料的限制。虽然已有大量的文献研究景观及景观要素的格局特征及动态变化(郭晋平等,1999a1999b韦新良等,1997王晓春等,2003),但缺乏对景观要素划分方法的研究,尤其是考虑环境因子的定量方法的研究。本文以吉林省汪清林业局金沟岭林场为例,利用GIS建立量化的、空间化的环境数据库,提出了一种基于森林资源二类调查数据的新的景观要素分类方法,并对景观要素的斑块特征和格局进行了分析。

1 研究地区概况

研究地区金沟岭林场位于吉林省汪清县境内东北部,东经130°05′—130°19′、北纬43°17′—43°25′,属长白山系,总面积16 286 hm2。金沟岭林区是汪清河3条大支流中的第二支流发源地,属长白山系老爷岭山脉雪岭支脉;地貌属低山丘陵,海拔300~1 200 m,坡度一般在5°~25°,个别陡坡35°以上。林区属季风型气候,全年平均气温3.9 ℃左右,积温2 144 ℃;1月份气温最低,平均-32 ℃左右;7月份气温最高,平均22 ℃;多年平均年降水量600~700 mm,且多集中在7月份;早霜从9月中旬开始,晚霜延至翌年5月末,生长期120 d;积雪平均50 cm。土壤主要是玄武岩中低山灰化土灰棕壤类型,平均厚度40 cm。

该林区属吉林省东部山地温带湿润针阔叶混交林地带的长白山红松云冷杉针阔混交林小区,其原生植被为红松针阔混交林(《吉林森林》编辑委员会, 1988)。但经过长期的经营活动及其他人为干扰,部分天然红松针阔混交林已经演替成多种森林类型,还有相当部分经人工造林成为落叶松(Larix olgensis)、红松(Pinus koraiensis)和云杉(Picea koraiensis)纯林。

植被类型从垂直分布来看,海拔300 m以下为河岸沼泽地、干草地,主要以塔头苔草、禾本科草类及少数灌木为主的无林地;海拔300~400 m为河谷平地,生长有云杉、大青杨(Populus ussuriensis)、枫桦(Betula costata)、白桦(B. platyphylla)等主要乔木;海拔400~600 m为红松阔叶混交林,阴向缓坡伴生椴树(Tilia amurensis)、白桦、春榆(Ulmus propinqua),阳向缓坡伴生蒙古栎(Quercus mongolica)、白桦、色木(Acer mono)等;海拔600~800 m为以红松为主的针阔混交林,红松、云杉、臭冷杉(Abies nephrolepis)占40%~60%,其余为椴、桦、榆、色木、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、黄菠萝(Phellodendron amurense)等;海拔800~1 000 m基本上是云冷杉阔叶混交林,云冷杉占组成的70%左右,其他树种有红松、枫桦、椴、榆、色木等占30%;海拔1 000~1 300 m多为云冷杉纯林。本地区的各类森林植被及河流道路等构成了具有不同生态功能的森林景观格局。

2 数据和方法 2.1 研究数据

数据以该林场1997年的森林资源二类调查数据为主。在MapInfo系统的支持下将二类资源数据数字化,包括输入1:5万地形图作为基础的等高线和林班小班等森林区划的地理空间数据,结合属性数据建立了林相图。小班因子调查数据包括编号、林班小班号、面积、地类、立地类型、优势树种、起源、树种组成、龄组、每公顷蓄积、经营类型、造林树种、土壤类型、土壤质地、土壤厚度、坡度、坡向、权属、海拔、太阳辐射强度等20余个属性数据项,其中太阳辐射强度是在基础地理空间数据和ViewGIS系统支持下首先生成全林场的地表全年太阳辐射数据图层,再将数据分解到小班获得,并进一步分解到划分后的森林景观空间基本单元。

2.2 研究方法 2.2.1 确定分类因子

分类因子的确定取决于其重要性和研究的尺度(Turner et al., 1991)。由于该区的森林覆盖率达98.37%,根据该区的实际情况,确定了1个植被因子和4个环境因子作为分类因子。植被因子为优势树种(组)1),环境因子包括海拔、坡度、坡向和年太阳辐射强度4个与森林景观形成密切相关的因子。考虑当地的植被分布规律和分类结果不至于过分破碎的原则,将环境因子进行分级,如表 1所示。所有因子均按其级别赋以相应的数值进行聚类分析。

表 1 景观要素分类因子及分级列表 Tab.1 Factors and their grades for classification of landscape components

1) 吉林省林业厅.1998.吉林省森林资源规划设计调查技术细则.184

2.2.2 建立分类数据库

在MapInfo系统的支持下,在矢量化的林相图上分别按以上确定的5个分类因子及其取值范围(表 1)生成不同的因子图层;将这些图层进行叠加并用投影切割林相图的方法将全场分成若干个面积大小不等的森林景观空间基本单元,使得每个单元对各分类因子具有唯一的取值。获取各单元的分类因子值即得到景观分类的基础数据库。

2.2.3 景观要素分类

1) 聚类分析和景观要素  对切割后的景观空间基本单元按5个变量(1个植被因子和4个环境因子)的数据进行聚类分析,可分别聚合成30、15、12、9、6、3、1等不同层次上的类群。这个工作以本研究室开发并自主版权的“统计之林(ForStat)”林业分析专用软件为技术支持,采用最小欧氏距离系统聚类法完成。根据聚类结果谱系图按一定的原则确定森林景观空间的要素类型。本研究确定景观要素的原则是:①下一层次的分类与上一层次相同,即类型不可再分时,取上一层次的分类结果;②类与类之间有明显的差异,主要因子无交叉现象;③是对森林经营有独立意义的森林类型要素。类型划分得太少,反映不出构成森林景观的内部要素结构特征;而类型划分得太多,则景观要素划分太细而不利于表现出在景观层次有独立意义和显著作用的生态系统及其相互间的关系。2)生成景观要素斑块分布图  以MapInfo系统为技术支持平台,结合林班线、河流、道路等明显的生态系统分界线,在斑块不跨越分界线的原则下将景观要素类型相同的相邻单元进行合并,最后生成7类景观要素类型斑块图(图 3b)及相应的属性数据库。

2.2.4 景观结构分析评价

在景观要素分类和斑块图的基础上,进行景观要素斑块特征和景观要素结构的分析。景观要素斑块特征包括斑块的数量、形状和分布等。数量特征用斑块总面积、平均面积、最大和最小面积4个指标;斑块形状则用斑块形状指数Sr表示,通过计算某一斑块周长与相同面积的圆周长之比来测量其形状复杂程度。公式为:。式中:P为斑块周长;A为斑块面积。当斑块形状为圆形时,Sr=1,取值最小;斑块的形状越复杂,Sr值越大(邬建国,2000; Turner et al., 2001)。各景观要素的形状指数为其斑块的面积加权平均值。

景观结构分析包括各景观要素的内部生境面积、景观破碎化程度和景观粒级结构等特征的分析和评价。内部生境面积是斑块面积减去受边缘效应影响的边缘面积之后的面积。本研究仅就森林景观中内部生境的整体特征进行分析,采用林分平均高的5倍作为各要素边际带宽度,应用地理信息系统的缓冲区(buffer)功能生成边际带图层而计算内部生境面积。内部生境指数为:FIAi/A。式中:Ai为某一景观要素类型的内部生境总面积;A为该景观要素类型的总面积。

景观破碎化程度可用斑块密度即单位面积上斑块体数目和单位面积内的斑块面积这2个指标表示。单位面积上斑块数目越多,单位面积内斑块面积越小时,景观越破碎。景观粒级结构是指景观要素的粗、细粒结构,斑块在很大程度上受自然和人为干扰因素的影响。而粒级大小又取决于整个景观研究的尺度(唐季林等,1995)。本研究把斑块体分为5级:小斑块(<10 hm2),中斑块(10~50 hm2),大斑块(50~100 hm2),超大斑块(100~200 hm2),巨斑块(>200 hm2)。

3 结果与分析 3.1 森林景观空间基本单元数据库及聚类分析谱系图

按优势树种、海拔、坡度、坡向、太阳辐射强度等5个分类因子图层投影切割林相图而将全场范围分成了9 757个面积大小不等的森林景观空间基本单元分布图及数据库如图 1所示。从图 1可见,得到的每个森林景观空间基本单元仍然带有其对应的二类调查小班的所有属性数据,所以聚类分析理论上可以根据需要用这些因子的任意一组子集进行。对这9 757个基本单元按确定的5个分类变量(1个植被因子和4个环境因子)进行聚类分析,结果中从15类到1类聚合水平的类群谱系图如图 2所示。

图 1 森林景观空间基本单元分布图及其单元属性基础数据库示意图 Fig. 1 Distribution map of the forest landscape elementary units and basic database of its attribute\=
图 2 从景观空间基本单元到不同水平景观构成要素的聚类谱系 Fig. 2 The classification system from elementary units of landscape to landscape components at different levels by cluster analysis 图中加下划线部分为最终确定的7个景观构成要素类型,下同。 The underline words are the final classes of seven landscape component. The same below.

图 2所示的分类体系表现出了森林景观系统同样具有向下可分、向上可组合的一般系统内在特征。将这个系统在哪个层次上划分为几个要素,是根据需要和可能做出的一种决策。

3.2 景观要素类型及其斑块分布图

根据上述3个确定景观要素原则,在9类聚合水平结果上,将其4~7类及3~9类分别合并,最后将全场的森林景观空间划分为有独立经营意义的7类森林景观要素类型,每一类都是内部特征相对一致而相互间有显著区别的森林生态系统,采用所属的植被类型对其进行命名。各景观要素类型的名称及特征描述如下:

类型1:无林地类景观, 包括河流、道路、采伐迹地、林业设施用地等。

类型2:杨杂林景观,是该区内面积比例最小的景观要素类型。植被以杨树和杂木林为主,70%分布在高海拔地带,坡度多为10°~35°间的斜坡,50%以上面积的太阳辐射强度为中等级别。

类型3:榆树林景观。植被以榆树林为主,均分布在低海拔地带,坡度均在10°以下,90%以上的太阳辐射强度为中等级别。

类型4:臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林景观。植被以臭松、红松、云杉纯林和针叶混交林为主,70%以上分布在高海拔地带,95%以上为10°~35°间的斜坡,60%以上的太阳辐射强度为中、强等级别。

类型5:阔叶混交和白桦林景观。植被以慢生和中生阔叶混交林和白桦林为主,75%以上分布在低海拔地带,坡度以平坡和斜坡为主,80%以上的太阳辐射强度在中等以上。

类型6:针阔混交林景观,是该区内面积比例最大的景观要素类型。植被以针阔混交林为主,60%左右分布在低海拔地带,95%以上在坡度为10°~35°间的斜坡,70%的太阳辐射强度在中等以上。

类型7:落叶松和樟子松纯林景观。植被人工落叶松纯林和樟子松纯林,70%以上分布在低海拔地带,85%以上在坡度为10°~35°间的斜坡,中等太阳辐射强度占一半以上。

在斑块不跨越分界线的原则下将景观要素类型相同的相邻单元进行合并,最后生成7类景观要素类型斑块图及相应的斑块属性数据库,这2个结果是进行森林景观分析和评价的基础材料。合并前后的景观要素类型斑块图, 如图 3所示。

图 3 7类森林景观要素类型斑块空间分布图 Fig. 3 Spatial distribution map of the 7 forest landscape classes
3.3 森林景观分析和评价

森林景观生态学作为林学与景观生态学交叉的一门新兴学科,在概念框架、理论体系和技术方法上都正在发展,景观评价的内容和方法都非常丰富。在揭示对象区域森林景观结构的基本特征和对森林经营实践提供参考指导的目标下,本研究确定的森林景观评价内容和工作流程如图 4所示。

图 4 森林景观结构分析评价内容及工作流程图 Fig. 4 Aspects and process of forest landscape structure analysis and evaluation
3.3.1 景观要素斑块数量特征

确定的7类景观要素斑块面积和周长统计数据如表 2所示。可以看出,全林区7种景观要素类型斑块总数为832个,斑块平均面积为19.48 hm2,平均周长为2.23 km。类4、类5、类6和类7占总面积的96.67%, 这4类是该林区的主要森林景观要素,其斑块数从多到少依次为:类5、类6、类4和类7,但差别不明显。平均斑块面积最小的为无林地、杨杂林和榆树林。在各类森林景观要素中,类型5即白桦林和阔叶混交林的斑块数最多。

表 2 7类景观要素斑块面积和周长统计表 Tab.2 Statistics of area and perimeter of patches for the 7 forest landscape classes

类型6即针阔混交林具有最大的总面积、最大的平均斑块面积和斑块周长,数量上在整个景观中占绝对优势,是构成该林区森林景观基质的要素类型。同时又有最大和最小的斑块面积和周长,说明其斑块形状的差异最大。

3.3.2 景观要素斑块形状特征

斑块形状指数反映斑块形状的复杂程度。形状指数越大,表示斑块形状越复杂。

表 3可以看出, 7种类型的斑块形状指数在2.76~3.36之间。天然次生阔叶林(类3和类5)的斑块形状指数较大,这是因为天然次生阔叶林中的一些先锋树种,对环境的适应能力较强、分布广,因此斑块形状不规则。针阔混交林(类6)次之,它保留了原始林的某些特征,斑块形状也较不规则。而落叶松和樟子松纯林(类7)以及臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林(类4)多为人工营造的林分,形状相对规则。

表 3 7类景观要素斑块形状指数表 Tab.3 The form index of the 7 forest landscape classes
3.4 森林景观结构分析 3.4.1 内部生境面积及指数

内部生境面积是影响森林景观功能及其动态变化过程的重要结构特征。许多林栖生物需要足够大的森林内部生境才能满足其种群生存发展的要求。

表 4可以看出,内部生境面积最大的为针阔混交林,其他从大到小依次为臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林、阔叶混交和白桦林、落叶松和樟子松纯林斑块,榆树林和杨杂林的内部生境面积最小。针阔混交林的内部生境指数最高,其他从大到小依次为落叶松和樟子松纯林、臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林、白桦和阔叶混交林、榆树林和杨杂林。针阔混交林具有最大的生境面积和内部生境指数,这是因为它主要是自然形成的景观,受人为干扰相对较小。

表 4 7类森林景观要素内部生境总面积统计表 Tab.4 Statistic table of the inner habitat area of the 7 forest landscape components
3.4.2 景观粒级结构

表 5可看出,7种景观要素中以小斑块比例最大,占总斑块数的50%以上,中、小斑块之和约占总斑块数的90%,大斑块和超大斑块占10%,因此该区以中小斑块为主。就单个景观要素类型看,杨杂林、榆树林、阔叶混交和白桦林、落叶松和樟子松纯林4种类型以小斑块为主;针阔混交林和臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林则以中、大斑块为主。大斑块和超大斑块主要分布在针阔混交林中,占全部景观范围内大斑块和超大斑块的50%以上。说明针阔混交林相对完整,接近该区的原始植被。

表 5 各类斑块级别统计表 Tab.5 Statistic table of patches distribution on different scales
3.4.3 景观破碎化程度

从单位面积上斑块数(表 6)来看,无林地、杨杂林和榆树林的破碎化程度较低,而其他4种类型的破碎化程度较高,且差别不大。若从单位面积内斑块面积来看,无林地、杨杂林和榆树林的破碎化程度较高,且与其他4种类型有显著差异;4种类型中又以针阔混交林和臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林面积密度较高,破碎化程度较低。综合二者来看,针阔混交林的破碎化程度最低,其次是臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林,白桦林和阔叶混交林、落叶松和樟子松纯林最高。这是由于针阔混交林及臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林2种类型受到破坏程度较小,接近当地的原始群落;而阔叶混交林多为严重破坏后形成的次生林,落叶松和樟子松纯林则为人工营造。

表 6 7类景观要素斑块密度表 Tab.6 Patch density of the 7 forest landscape classes
4 结论和讨论

基于森林资源二类调查数据,利用GIS建立量化的、空间化的植被和环境因子数据库,选取优势树种(组)、海拔、坡度、坡向和太阳辐射强度作为分类因子,将全场切割为9 757个单元,在此基础上采用聚类分析确定景观要素类型并生成斑块空间分布图及其数据库,是一种综合林分和环境因子进行森林景观生态研究的有效方法。用此方法将全场共划分为7类景观要素,其中臭松、红松、云杉针叶纯林和针叶混交林(类4)、阔叶混交和白桦林(类5)、针阔混交林(类6)及落叶松和樟子松纯林(类7)占总面积的96.67%,是该区的主要森林景观要素(生态系统)类型。森林景观要素分类为景观结构分析和规划提供了基础。

景观要素斑块特征和景观结构分析表明:针阔混交林具有最大的面积、最大的平均斑块面积和斑块周长;斑块形状指数也较高,其斑块形状和布局较为复杂。7种景观要素中以小斑块(面积<10 hm2)比例最大,占总斑块数的50%以上,中、小斑块数占总斑块数的90%。大斑块和超大斑块主要分布在针阔混交林中,占全部景观范围内大斑块和超大斑块的50%以上。针阔混交林具有最大的生境面积和内部生境指数。针阔混交林及臭、红、云针叶纯林和针叶混交林2种类型的破碎化程度较低。大型斑块能保存更多的物种,有利于林内生物的生存和物种多样性的保护。因此,在森林经营中,应注意保护大型斑块的景观要素类型,主要是针阔混交林。景观要素类型的斑块特征和结构与其受到的人为干扰程度有关。占该区面积41. 09%的针阔混交林接近自然形成的景观,受人为干扰相对较小。

人为干扰加剧以及对森林的不合理采伐,使森林自然景观的整体结构被打破,森林内部生境面积缩小,破碎化程度增加,这些因素都影响着物种、物质、能量和信息的流通。如何在分类和结构研究基础上进行森林景观规划和格局调控经营措施设计,是进一步研究的方向。

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