林业科学  2015, Vol. 51 Issue (7): 107-115   PDF    
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20150712
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文章信息

米锋, 谭曾豪迪, 顾艳红, 鲁莎莎, 张大红
Mi Feng, Tan Zenghaodi, Gu Yanhong, Lu Shasha, Zhang Dahong
我国森林生态安全评价及其差异化分析
Difference Analysis and Evaluation of Chinese Forest Ecological Security
林业科学, 2015, 51(7): 107-115
Scientia Silvae Sinicae, 2015, 51(7): 107-115.
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20150712

文章历史

收稿日期:2014-10-09
修回日期:2015-03-16

作者相关文章

米锋
谭曾豪迪
顾艳红
鲁莎莎
张大红

我国森林生态安全评价及其差异化分析
米锋1, 谭曾豪迪1 , 顾艳红2, 鲁莎莎1, 张大红1    
1. 北京林业大学经济管理学院 北京 100083;
2. 北京林业大学理学院 北京 100083
摘要[目的] 评价我国31个省(市、自治区)的森林生态安全状况,对比分析其变化趋势,旨在了解各省(市、自治区)森林生态系统的安全现状及其相互之间的差异情况,为因地制宜地制定改善生态环境的政策提供科学依据。[方法] 沿用传统的PSR模型思路,从森林生态承载力和人类行为对森林生态系统的影响2个角度构建森林生态安全评价指标体系。根据年鉴数据,采用熵权法对我国31个省(市、自治区)1999—2012年的森林生态安全状况进行评价,并做对比分析。[结果] 森林生态承载力指标中,资源类指标所占权重最大(0.536),复杂性指标次之(0.188),森林资源状况是导致各省(市、自治区)、各年份之间森林生态承载力产生差异的最主要原因;人类行为指标中,人类对森林施加压力的负面影响(0.995)大于维护森林带来的正面影响(0.005);在研究期间,大部分省(市、自治区)森林生态安全综合评估值呈逐年上升趋势,森林生态系统安全状况得到较大改善,但仍有部分省(市、自治区),如上海、天津、宁夏、青海等地,其1999,2004和2009年3个代表年份的平均综合评估值均在0.350左右,远低于全国平均水平0.546,需重点关注并采取措施防止森林生态系统退化;各省(市、自治区)之间森林生态安全状况存在较大差异,吉林、云南等林业大省的综合评估值远高于宁夏、上海等地,全国各省(市、自治区)的森林生态安全状况呈现较为严重的两极分化现象;在综合评价某省(市、自治区)的森林生态系统安全状况时,森林生态承载力的影响为主,人类行为的影响为辅。[结论] 我国森林生态安全状况整体呈改善趋势,但各省(市、自治区)之间存在较大差异,出现两极分化现象;引起各省(市、自治区)森林生态安全状况变动的主要因素是森林资源的数量和质量。必须加强对现有森林尤其是天然林的保护;在造林的同时注意林分和林种结构的合理搭配;加强对可持续发展的重视,减少对森林资源的破坏;建立森林生态系统安全预警机制,及时对森林生态安全恶化的风险进行防范。
关键词森林生态安全    森林生态承载力    人类行为影响    综合评估    
Difference Analysis and Evaluation of Chinese Forest Ecological Security
Mi Feng1, Tan Zenghaodi1, Gu Yanhong2, Lu Shasha1, Zhang Dahong1    
1. College of Economics and Management, Beijing Forestry University Beijing 100083;
2. College of Science, Beijing Forestry University Beijing 100083
Abstract: [Objective] Evaluation of forest ecological security of 31 provinces, municipalities and autonomous regions of China, and analysis of its changing trend are conducive to know the situation of forest ecological security in 31 provinces, municipalities and autonomous regions, and differences among them. The study was to provide a scientific basis for establishing policies to improve the ecological environment based on the local conditions. [Method] Based on the PSR model, improvements were made to develop an indicators system of evaluation of forest ecological security. The indicators system was applied in the evaluation of forest ecological security in 31 provinces, municipalities, autonomous regions using the entropy method based on the yearbook data from 1999 to 2012. [Result] In the forest ecological carrying capacity indicators, the weight of resource indicator (0.536) and the complexity indicator (0.188) were significantly greater than others, indicating that the status of forest resources and complexity of the forest ecosystem was the main reason for variation among different years in the forest ecological carrying capacity in the provinces. In the human behavior indicators, the negative effect of human pressure on forests(0.995)was greater than the positive effect(0.005)brought by the maintenance of forests. Between 1999 and 2012, the comprehensive evaluation of forest ecological safety displayed a trend of increase, indicating an evident improvement of forest ecological safety in China. But there were still some provinces, such as Shanghai, Tianjin, Ningxia, Qinghai showed a far lower value (around 0.35 on average of 3 representative years) of the comprehensive evaluation than the national average ( 0.546), measures need to be taken to prevent degradation of the forest ecosystem.The comprehensive evaluation of the large provinces in forestry such as Jilin and Yunnan, far higher than those of Ningxia and Shanghai. The differences among provinces of forest ecological safety has now become increasing. In the evaluation of forest ecological safety, the forest ecological carrying capacity plays a main role followed by the role of human activities. [Conclusion] The overall situation of forest ecological security in China tended to improve, however, there are big differences among provinces, municipalities and autonomous regions. The main factors causing changes in forest ecological security are the quantity and quality of forest resources. Protection of existing forests, especially the natural forest should be strengthened.Attention needs to be given to optimization of stand structure and specie composition, persistence to sustainable development, and reduction of destruction to forest resources.A pre-warning mechanism for forest ecological security should be established to prevent deterioration of forest ecological security.
Key words: forest ecological security    forest ecological carrying capacity    human behavior's impact    comprehensive evaluation    

近年来,随着地球环境的日益恶化与资源的过度消耗,环境污染等严重的生态危机正威胁着当代人类的生存与发展,整个人类社会正面临着严重的环境威胁,生态安全已成为人们关注的焦点。 森林生态系统作为陆地上面积最大、生物总量最高的生态系统,拥有多种生态服务功能,在保持水土、调节气候等方面发挥着至关重要的作用,对陆地生态环境有决定性影响(Allen,2009; Ferretti et al., 2009)。因此,森林生态系统在维护生态安全方面具有根本性和不可替代的作用,森林生态安全状况成为关系全球及区域生态安全、环境安全和经济可持续发展的关键因素(Xue et al., 2013),其保护意义重大。然而,我国森林和生态环境状况却不容乐观,森林破坏、利用不合理等现象频发,严重影响了生态环境的良性循环,森林生态安全问题已引起政府的高度重视,因此森林生态安全研究意义重大。

森林生态安全是一个全新的概念,主要用于表征森林生态系统的功能与作用,其定义尚在探讨之中(洪伟等,2003)。袁珍霞(2010)黄莉莉等(2009)认为森林生态安全的定义有广义和狭义之分,狭义的森林生态安全仅涉及森林生态系统自身,广义的概念则既包含森林生态系统自身安全,也指在受到外界干扰和影响时保持安全的状态,考虑了其与人类行为之间的相互影响。

在森林生态安全研究中评价研究占较大比重,但尚在探索阶段,且研究相对较少。国内学者在构建评价指标体系时多使用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型,创新不足;刘心竹等(2014)基于有害干扰的角度构建评价指标体系,为森林生态安全评价研究提供了新思路。当前国内学者在评价方法上多选用数学评价方法,如陈宗铸等(2010)基于层次分析法对海南省区域进行森林生态安全动态评价;袁珍霞(2010)采用综合指数法评价福建三明市的森林生态安全状况。这些评价方法既有优点,也有一定的局限性。总的来说,评价方法还处于探索阶段,尚未有被广泛认同的确切标准。在森林生态安全评价的空间尺度上,目前相关研究多集中于某一较小区域,仅有刘心竹等(2014)对全国31个省(市、自治区)进行了评价,但其研究仅用了某时点的数据,不能体现全国森林生态安全状况的变动情况。森林生态安全等级划分即阈值确定方面的专门研究几乎未见报道,缺乏相关定量研究,说服力不足。

针对我国缺乏全国范围、多年连续的森林生态安全评价的现状,本研究在界定“森林生态安全”概念的基础上,沿用传统的PSR模型思路,以森林生态承载力指标反映状态层,以人类行为指标反映响应层和压力层,构建森林生态安全评价指标体系,基于1999—2012年各省(市、自治区)的面板数据评价我国31个省(市、自治区)的森林生态安全状况,并对比分析其变化趋势,提出相应的政策建议。本研究不设定森林生态安全阈值,仅通过各省(市、自治区)、各年份之间的评价结果对比来反映研究期内各省(市、自治区)森林生态安全的变化情况及各省(市、自治区)间的差异情况。本研究结果有利于补充和丰富我国森林生态安全评价的理论,填补国家及省域层面森林生态安全整体评价的空白,并为国家和地区进行生态治理、生态文明建设以及生态立法等提供理论和决策依据。

1 研究方法 1.1 概念界定

本研究建立在广义森林生态安全概念基础之上,既指森林生态系统自身健康和安全,也指在受到人类行为干扰和影响时保持安全的状态。因此,本研究的森林生态安全是指在一定时空范围内,在人类各种行为干扰影响下,森林生态系统能够自我维持、自我调节和自我恢复,保证自身稳定和自然进化,并在此基础上发挥生态效益,回馈人类,改善人类生存环境,支撑经济可持续发展的状态。

1.2 评价指标体系构建

本研究沿用传统的PSR模型思路,从森林生态承载力和人类行为对森林生态系统的影响2个角度构建森林生态安全评价指标体系(表 1)。森林生态承载力指标(B1)包括资源类指标(C1)、复杂性指标(C2)、灾害性指标(C3)和气候类指标(C4),综合反映PSR模型中的状态层;人类行为对森林生态系统的影响指标(简称人类行为指标)(B2)包括综合压力指标(C5)、人类消耗森林资源的压力及强度指标(C6)、人类占用森林资源的压力及强度指标(C7)、人类破坏森林资源的压力及强度指标(C8)和人类维护森林资源的压力及强度指标(C9),综合反映了PSR模型中的压力层和响应层,并以负面行为反映压力,正面行为反映响应。

表 1 森林生态安全评价体系 Tab.1 Evaluating system of forest ecological security

资源类指标(C1)下设3个具体指标,均为正指标。D1——单位面积森林蓄积量,指森林蓄积量与行政区域面积之比,既是反映一个国家或地区森林资源总规模和水平的基本指标之一,也是衡量森林生态环境优劣的重要依据。D2——森林覆盖率,是反映一个国家或地区森林面积占有情况或森林资源丰富程度的重要指标(邵志忠,2010)。D3——单位林地面积林木蓄积量,指森林总蓄积量与有林地面积之比,是森林资源质量评价的重要指标,林分质量越好,抵御外来侵害能力越强,森林生态系统越安全(刘俊昌,1996)。

复杂性指标(C2)下设2个具体指标,均为正指标。D4——天然林比重,指天然林面积与森林面积之比。天然林环境适应力强,森林结构分布较稳定,相比人工林,其生物链条完整独立,物种的分布立体而丰富,有较强的自我恢复能力,抵御外来侵害的能力更强,物种多样性程度极高,生态服务功能巨大(任洪江等,2013),因此天然林比重越高,森林生态系统越安全。D5——公益林比重,指公益林面积与森林面积之比。公益林比重越大,说明该地能有效发挥森林生态效益、保持生态平衡、维护生物多样性的森林越多,森林生态系统越安全。

灾害性指标(C3)下设2个具体指标,均为逆指标。D6——森林火灾受灾率,指森林火灾受灾面积与森林面积之比,反映火灾造成的森林损失程度。损失过大会影响森林生态系统的健康与可持续发展,威胁森林生态系统安全。D7——森林病虫鼠害发生率,指森林病虫鼠害发生面积与森林面积之比,是反映森林生态系统遭受病虫鼠害破坏程度的重要指标。森林受到的干扰越大,森林生态系统越不安全。

气候类指标(C4)下设3个具体指标,均为正指标。D8——年降水量,指一年中每月降水量的平均值的总和。降水是植物生长和森林物种分布的重要限制性因子,其对森林生态系统安全状况的影响主要通过影响森林的生产力以及物种的分布实现。一般情况下,降水量越大,生物多样性越丰富,森林生产力越高,森林生态系统越安全。D9——年平均气温,气温也通过影响森林生产力和生物多样性来影响森林生态安全,气温越高,森林生态系统越安全。D10——年日照时数,日照时数对森林生态安全的影响通过影响植物的正常生长实现,一般情况下,日照时数越长,森林生态系统越安全。

综合压力指标(C5)下设5个具体指标,均为逆指标。D11——人口密度,指各地区人口数和行政区域面积之比。在森林资源有限的情况下,人口密度越大,对森林资源的需求越大,施加于森林生态系统的压力也越大,森林生态系统越不安全。D12——产业结构指数,指第二产业生产总值与地区生产总值之比。第二产业越发达,对资源的开发利用和对环境的污染破坏越严重,森林生态系统越不安全。D13——单位面积GDP,指地区生产总值与行政区域面积之比,是衡量经济发展影响森林生态系统程度的重要指标。经济的发展会引发过度追求利益的行为,造成森林生态系统的稳定性破坏,影响森林生态安全。D14——人类工程占用土地指数,指建设用地面积与行政区域面积之比。人类工程占用土地是目前极具代表性的人类开发利用自然资源、改造生态系统的方式,能较好地反映人类活动对自然生态环境施加的压力和造成的影响。D15——单位面积固体废物产生量,指固体废弃物与行政区域面积之比。在核算固体废弃物时分为工业和生活制造的固体废弃物,但生活固体废弃物未有统计,用生活垃圾清运量代替。固体废弃物的排放对土壤造成直接性的破坏,继而影响森林生态安全,因此单位面积固体废物产生量越大,森林生态系统遭受破坏越大,越不安全。以上所有综合压力指标在计算时均在原公式基础上乘以森林面积与行政区域面积之比,以更客观地反映对森林生态系统的影响。

人类消耗森林资源的压力及强度指标(C6)下设1个具体指标,为逆指标。D16——森林采伐强度指数,指一定时期内木材限额采伐量占林木蓄积量的比重。森林采伐是人类开发利用森林资源的最主要形式,会不可避免地对森林生态系统造成较大扰动,森林采伐强度越大,森林生态系统承受的压力越大,越不安全。

人类占用森林资源的压力及强度指标(C7)下设1个具体指标,为逆指标。D17——森林旅游开发强度指数,指森林公园面积与行政区域面积之比。目前,人类占用森林资源的集中、主要表现形式为开发森林旅游,因此,该指标可在一定程度上反映人类占用森林资源的压力及强度。

人类破坏森林资源的压力及强度指标(C8)下设2个具体指标,均为逆指标。D18——二氧化硫排放指数,指单位行政区域面积上排放的二氧化硫量。人类活动产生的二氧化硫影响森林中动植物的生存,危害生物多样性,因此二氧化硫排放指数越大,森林生态系统越不安全。D19——二氧化碳排放指数,指单位行政区域面积上的二氧化碳排放量。森林植被是吸收二氧化碳、排放氧气的主要转换者之一。二氧化碳排放过量,超过了森林生态系统吸收二氧化碳的上限,便会对森林、人类生活带来危害,因此二氧化碳排放量越大,森林生态系统越不安全。

人类维护森林资源的压力及强度指标(C9)下设2个具体指标,均为正指标。D20——林业完成投资指数,指林业完成投资与森林面积之比。政府对林业的资金投入反映该地区对林业经营建设的重视程度,也直接影响该地区森林生态效益的发挥和生态安全级别。因此投资越大,森林生态系统越安全。

D21——单位GDP工业污染治理完成投资指数,指一单位的生产总值中用于治理工业污染的量,该指数越大,表示治污完成情况越好,缓解了工业污染施加于森林生态系统的压力,森林生态系统越安全。

森林生态承载力指标和人类行为指标一并构成了本研究的森林生态安全评价指标体系,指标数据主要来源于中国森林资源清查数据和《中国统计年鉴》数据。

1.3 评价方法

基于以上评价指标体系,本研究对我国31个省(市、自治区)的森林生态安全状况进行了评估,采用“熵权法”确定指标权重。

各地区、各年份的森林生态安全综合评估值计算公式为:

${{V}_{\text{D}}}=\sqrt{\left(1-\sum\limits_{j=1}^{h}{{{\beta }_{j}}{{p}_{etj}}} \right)\sum\limits_{i=1}^{r}{{{\alpha }_{i}}{{s}_{eti}}}}$
式中:VD为各地区各年的森林生态安全综合评估值;βj为第j个人类行为指标的权重(j=1,2,…,h,h为人类行为指标的个数);petj为第e个地区、第t个年份、第j个人类行为指标标准化后的数据;αi为第i个森林生态承载力指标的权重(i=1,2,…,r,r为森林生态承载力指标的个数);seti为第e个地区、第t个年份、第i个森林生态承载力指标标准化后的数据。同时,可以令${{V}_{\text{p}}}=\sum\limits_{j=1}^{h}{{{\beta }_{j}}{{p}_{etj}}},{{V}_{\text{s}}}=\sum\limits_{i=1}^{r}{{{\alpha }_{i}}{{s}_{etj}}}$来分别表示与VD同一地区同一年份的人类行为评估值和森林生态承载力评估值,以便于后文中的表达。

森林生态承载力指标的权重αi和人类行为指标的权重βj可分别通过以下公式计算得出:

${{\alpha }_{i}}=\frac{{{u}_{i}}}{\sum\limits_{i=1}^{r}{{{u}_{i}}}}$
式中: ui为第i个森林生态承载力指标的信息效用价值,可通过公式$1+\frac{\sum\limits_{e=1}^{m}{\sum\limits_{t=1}^{n}{{{S}_{eti}}\ln {{S}_{eti}}}}}{\ln mn}$得到,其中${{S}_{eti}}=\frac{{{S}_{eti}}}{\sum\limits_{e=1}^{m}{\sum\limits_{t=1}^{n}{{{S}_{eti}}}}},e=1,2,\cdots,m,m$为参与统计的地区总数;t=1,2,…,n,n为参与统计的年份总数。
${{\beta }_{j}}=\frac{{{w}_{j}}}{\sum\limits_{j=1}^{h}{{{w}_{j}}}}$
式中:wj为第j个人类行为指标的信息效用价值,可通过公式$1+\frac{\sum\limits_{e=1}^{m}{\sum\limits_{t=1}^{n}{{{P}_{eti}}{{\operatorname{lnP}}_{eti}}}}}{\ln mn}$得到,其中${{P}_{eti}}=\frac{{{P}_{eti}}}{\sum\limits_{e=1}^{m}{\sum\limits_{t=1}^{n}{{{P}_{eti}}}}}$。

在对森林生态承载力指标数据进行标准化时,正向指标选取其对应的所有数据中的最大值为满意值,负向指标取最小值为满意值,反之为不允许值;再通过计算原始数据与不允许值的差值和满意值与不允许值的差值之比可将原始数据转化为标准数据seti。在对人类行为指标数据进行标准化时,需区分正向指标和负向指标。正向指标通过计算各指标对应的所有数据中的最大值与原始数据的差值和最大值与最小值的差值之比将原始数据转化为标准数据petj;负向指标则通过计算各指标对应的原始数据与其中最小值的差值和最大值与最小值的差值之比将原始数据转化为标准数据petj

2 结果与分析 2.1 评价指标权重

采用“熵权法”确定的各指标权重如表 2所示。指标权重越大,表明其对评价结果的影响越大,反之越小。

表 2 评价指标权重 Tab.2 Weights of evaluation indicators

表 2可知,森林生态承载力指标中,资源类指标权重最大,复杂性指标和气候类指标次之,灾害性指标权重最小,表明森林资源状况是导致各省(市、自治区)各年份之间森林生态安全状况存在差异的最主要原因。同时,森林生态系统的复杂性和当地气候状况也是重要影响因素。在人类行为指标中,负向指标权重远大于正向指标,说明人类行为对森林的负面影响大于正面影响。其中,单位面积GDP、单位面积固体废物产生量、二氧化硫排放指数和二氧化碳排放指数的权重较大,是威胁森林生态安全的主要压力来源。

2.2 各省(市、自治区)森林生态安全评估结果

本研究选取第六、七、八次全国森林资源清查的起始年份(1999,2004和2009年)作为代表年份,对我国31个省(市、自治区)的森林生态系统安全状况进行评价,并详细对比分析其变化情况。

2.2.1 森林生态承载力评估值

图 1为1999,2004和2009年我国31个省(市、自治区)的森林生态承载力评估值。由图 1可知,林业大省,如吉林、云南、黑龙江和福建的森林生态承载力评估值较高,宁夏、青海、上海和天津地区的生态较为脆弱或经济发达、林业发展相对较弱地区的森林生态承载力评估值较低。同时,由图 1可知大部分省(市、自治区)的森林生态承载力评估值呈逐年上升趋势,仅内蒙古、西藏、甘肃和新疆地区逐年下降,说明我国大部分地区的森林生态系统自身状况在逐渐改善。结合各指标权重可知,改善之处主要表现为森林资源的增加,可见近年来我国一系列的造林、护林、还林举措使得各地森林资源量在短期内大幅提升,森林生态系统在恢复和保护中安全水平不断提升。此外,森林生态承载力评估值下降的省(市、自治区)多位于西部生态脆弱地区,林木生长环境欠佳,且森林保护力度不足,导致森林生态系统的安全状况逐年恶化。因此,需重点关注此部分地区,并采取适宜的造林和管护方式,对该地区的森林尤其是天然林重点保护,防止生态环境继续恶化。

图 1 1999,2004和2009年各省(市、自治区)森林生态承载力评估值 Fig. 1 Provincial forest ecological carrying capacity evaluation of 31 provinces(municipalities and autonomous regions)in 1999, 2004,and 2009
2.2.2 人类行为评估值

图 2为1999,2004和2009年我国31个省(市、自治区)的人类行为评估值。由图 2可知,各地区之间的人类行为评估值差距较大,其中上海和北京两地的人类行为评估值一直处于全国最高水平,且上升幅度极大,说明2个地区的森林生态系统承受着巨大的外界压力,且压力不断提升。从3个代表年份的人类行为评估值平均值来看,最高的5个省(市)分别为上海(0.393)、北京(0.306)、浙江(0.263)、广东(0.232)和福建(0.196),最低的5个省(自治区)分别为西藏(0.022)、新疆(0.038)、青海(0.038)、内蒙古(0.038)和甘肃(0.059),前者均位于我国东部沿海经济发达地区,后者则都属于西部经济欠发达地区,可见人类行为评估值的高低与经济发展水平有密切联系。经济越发达的地区对木材的需求、林地的占有越大,当地经济发展造成的污染也越严重,导致这些地区的森林生态系统承受巨大压力,威胁森林生态安全;相比之下,经济欠发达的地区,人类改造大自然的行为较少,因此人类行为对森林生态系统的影响较小,森林生态系统承受的压力相对较小。

图 2 1999,2004和2009年各省(市、自治区)人类行为评估值 Fig. 2 Provincial human behavior evaluation of 31 provinces(municipalities and autonomous regions) in 1999, 2004,and 2009
2.2.3 综合评估值

综合森林生态承载力评估值和人类行为评估值可得到反映各省(市、自治区)森林生态系统整体安全状况的综合评估值(图 3)。由图 3可知,我国大部分省(市、自治区)森林生态系统整体安全状况的综合评估值呈逐年上升趋势或仅在2004年略有下降后又继续上升,说明研究期内我国整体的森林生态安全状况得到较大改善。从3个代表年份的平均综合评估值来看,各省(市、自治区)中云南(0.757)、吉林(0.718)、四川(0.694)、黑龙江(0.689)、福建(0.687)和西藏(0.674)地区的综合评估值较高;青海、宁夏、上海、天津地区的综合评估值较低,分别为0.348,0.375,0.354和0.319,远低于全国平均水平0.546。说明前者的森林生态安全水平较高,应当继续保持,后者则亟需采取措施,加大生态建设力度,提升森林生态系统安全水平。此外,内蒙古、甘肃和新疆三地的综合评估值呈逐年下降趋势,虽然其森林生态系统安全状况尚处于全国中等水平,但也需引起相关部门的重视,对恶化趋势予以遏止。结合图 1图 2可以发现,森林生态系统整体安全状况的综合评估值与森林生态承载力评估值的变动趋势基本重合,说明在综合评价某省(市、自治区)的森林生态系统安全状况时,主要受到森林生态承载力的影响,人类行为的影响为辅。森林自身健康是保证森林生态系统安全的基础,要提升某地的森林生态系统安全水平,保证森林自身的安全最为重要,所以应当增强森林资源的质和量,加强对森林的保护。人类行为评估值的影响虽然相对较小,但也不能忽视,应在保证经济发展的同时,尽量消减人类行为对森林生态系统的负面影响,减轻压力,促进森林生态系统安全状况的改善。

图 3 1999,2004和2009年各省(市、自治区)森林生态安全综合评估值 Fig. 3 Comprehensive valuations of provincial forest ecological security of 31 provinces(municipalities and autonomous regions)in 1999, 2004,and 2009
3 结论与讨论

本研究综合运用林学、生态学、生物学、经济学相关理论,在遵循科学性、系统性、代表性、可操作性和可比性原则的基础上,构建了一套森林生态系统安全评价指标体系,运用熵权法对指标进行客观赋权,对我国31个省(市、自治区)的森林生态安全状况进行评价,并详细分析了其变动趋势和各省(市、自治区)间的差异状况,结论如下:

1)研究期内我国大部分省(市、自治区)森林生态系统整体安全状况的综合评估值呈逐年上升趋势,表明我国森林生态系统安全状况得到较大改善;但仍有部分地区,如上海、天津、宁夏和青海地区3个代表年份的平均综合评估值在0.350左右,远低于全国平均水平0.546。此外,内蒙古、甘肃和新疆的综合评估值不断下降,应重点关注此部分地区,并采取措施防止森林生态系统退化。

2)我国各省(市、自治区)间森林生态系统安全性存在较大差异。林业大省,如吉林、云南、黑龙江和福建的森林资源丰富且质量高,森林生态承载力评估值均在0.587左右,森林生态系统较为稳定。虽然这些地区也承受一定的外界压力,但其森林生态承载力足以抵消人类行为带来的负面影响,因此其森林生态系统安全性位于全国较高水平。宁夏、青海等地因生态较为脆弱,林木生长较为困难;上海、天津等地因经济发展产生过重的压力,导致其森林生态安全水平较低,全国各省(市、自治区)间呈现较为严重的两极分化现象。

3)全国各地森林生态系统整体安全状况的综合评估值与森林生态承载力评估值的变动趋势基本重合,综合评价某省(市、自治区)的森林生态系统安全状况时,主要受到森林生态承载力的影响,人类行为的影响为辅,森林自身健康是保证森林生态系统安全的基础。进一步结合指标权重的结果来看,资源类指标和复杂性指标在森林生态承载力指标中权重最高,说明森林生态系统安全状况主要受到森林资源数量和质量的影响。因此在保证经济发展的同时,应加强造林、护林工作,增强森林生态系统自身的承载力,保证森林生态系统安全。

根据以上分析,本研究提出进一步增强各地森林生态系统安全性的对策及建议:加强对现有森林尤其是天然林的保护;在造林的同时注意林分和林种结构的合理搭配;加强对可持续发展的重视,减少对森林资源的破坏;减小人类施加于森林生态系统的压力,加大对工商业废弃物的治理力度,开发和推广节约、替代、循环利用和减少污染的先进适用技术,积极推行清洁生产;控制人口增长,减轻系统压力,控制生活污染物的排放,提升污染物的处理水平;建立森林生态系统安全预警机制,及时对森林生态安全恶化的风险进行防范。

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