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第43卷第12期2007年12月林业科学SCIE NTI ASI LVAESI NIC AEV ol 143,N o 112Dec.,2007基于BP 神经网络确立森林健康快速评价指标3甘 敬1,2 朱建刚1 张国祯2 余新晓1(11北京林业大学 北京100083; 21北京市园林绿化局 北京100029)摘 要: 拟定森林健康快速评价(RAFH )指标,通过对训练样本的模式识别来构建一个BP 神经网络,观察其能否收敛,并以测试样本为新的输入项进行模拟,采用误差百分比法、线性回归检验法和Nash 2Sutcliffe 效率法对模拟值与期望值的吻合程度进行检验,以此验证拟定指标的合理性。
结果表明:在隐含层神经元n ≥16时,网络能较好地收敛,说明该网络输入项———林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度3个指标的训练样本值与目标输出项———森林健康精准评价(PAFH )结果的非线性相关程度高;模拟值与期望值的相对误差均值为-611409%,回归方程斜率为019683,截距为010490,Nash 2Sutcliffe 效率为019054,均表明二者之间吻合较好。
因此,林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度可以作为森林健康快速评价(RAFH )的指标。
关键词: 森林健康快速评价;指标;BP 神经网络;合理性检验中图分类号:S75818 文献标识码:A 文章编号:1001-7488(2007)12-0001-07收稿日期:2007-10-22。
基金项目:北京市科委重大项目(D0706001000091)和国家“十一五”科技支撑计划项目(2006BAD03A0201)资助。
3朱建刚为通讯作者。
Establishing I ndices for R apid Assessment of Forest H ealthB ased on BP N eural N etw orksG an Jing 1,2 Zhu Jiangang 1 Zhang G uozhen 2 Y u X inxiao 1(11Beijing Forestry Univer sity Beijing 100083; 21Beijing Municipal Bureau o f Parks and Afforestation Beijing 100029)Abstract : The indices of rapid assessment of forest health (RAFH )were given and their rationalities were tested based on BP neural netw orks in terms of convergence effects of BP netw orks established according to pattern recognition of training data and the consistency tests between simulation outputs and expected outputs w ith three methods including percent error ,linear regression and Nash 2Sutcliffe efficiency.The results of convergence effects showed that the netw orks could converge properly w ith 16or m ore neurons in hidden layer ,which indicated that there was a significant ,nonlinear correlation between the inputs derived from training data values of 3indices consisting of stand structure ,severity of pest and disease and soil thickness and the target outputs resulting from precision assessment of forest health (PAFH ).The reults of consistency tests dem onstrated w ith mean relative error (-611409%),the Nash 2Sutcliffe efficiency (019054)as well as the slope (α=019683)and the intercept (b =010490)of the regression equation indicated high consistency between simulation outputs and excepted outputs.Therefore ,stand structure ,severity of pest and disease and soil thickness could be considered as indices of rapid assessment of forest health (RAFH ).K ey w ords : rapid assessment of forest health ;indices ;BP neural netw orks ;rationality test“森林健康”是西方国家针对人工林林分结构单一、病虫害抵抗力差、水土保持功能薄弱等问题提出的理念(K olb et al .,1994;朱建华等,2003;王彦辉等,2007)。
基于复杂网络的森林健康评价研究谭三清;王湘衡;肖维;张盛【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)008【摘要】为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律，本研究构建了森林健康评价指标体系，采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。
以广州市大岭山林场216个小班为例，把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块，构建了小班网络、景观斑块网络，并计算出不同尺度的健康指数。
结果表明：小班尺度，优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个；景观斑块尺度，优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%；区域尺度，整个区域的森林健康指数为78.62，森林健康等级为健康。
研究结果可为森林可持续经营提供科学依据。
【总页数】5页(P13-16,22)【作者】谭三清;王湘衡;肖维;张盛【作者单位】中南林业科技大学理学院，湖南长沙 410004;中南林业科技大学理学院，湖南长沙 410004;中南林业科技大学理学院，湖南长沙 410004;中南林业科技大学理学院，湖南长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】S758.8【相关文献】1.基于小班尺度的宁远河流域森林健康评价研究 [J], 胡焕香;佘济云;张敏;毛旭鹏;孟伟2.基于层次分析法的森林健康评价研究——以DL林业局为例 [J], 唐梓又;孙鹏博;张芃;张滨;胡珊3.基于复杂网络理论的学术创新团队绩效评价研究 [J], 伊振中;白文杰;张体勤4.基于层次分析法的森林健康状况评价研究 [J], 董金茂; 崔一民5.基于主成分分析与系统聚类的森林健康评价研究 [J], 罗鹏飞;江海斌;谭尹豪;龙时胜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １收稿日期:２０２３－０９－２７基于资源清查数据的某森林生态系统健康评估刘㊀雯(甘肃祁连山国家级自然保护区管护中心山丹马场自然保护站ꎬ甘肃张掖７３４１００)[摘㊀要]㊀森林健康是可持续森林管理的一个重要方面ꎮ掌握森林健康水平和不健康森林的成因ꎬ可以极大促进森林生态系统的可持续发展ꎬ因此森林生态系统健康评估的现实意义日益凸显ꎮ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ꎬ对某森林生态系统的健康状况进行评估ꎮ建立了反映研究区森林健康状况的综合指标体系ꎮ在此指标体系的基础上ꎬ对研究区内森林各分区的健康水平进行了评估ꎮ研究结果显示ꎬ优质级森林(８０.４ｈｍ２)和健康级森林(２６７１ｈｍ２)仅占某森林总面积的２３.５％ꎮ同时约６０.５％的某森林处于亚健康状态ꎮ由于某森林超过２/３的森林处于亚健康或不健康状态ꎬ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ꎮ[关键词]㊀资源清查数据ꎻ森林ꎻ生态系统ꎻ健康评估中图分类号:Ｓ７１８.５６㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００９－３３０３(２０２４)０１－０１８８－０４ＨｅａｌｔｈＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＡＦｏｒｅｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＩｎｖｅｎｔｏｒｙＤａｔａＬｉｕＷｅｎ(ＳｈａｎｄａｎＭａｃｈａｎｇＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅＳｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＱｉｌｉａｎＭｏｕｎｔａｉｎＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅｉｎＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＺｈａｎｇｙｅ７３４１００ꎬＧａｎｓｕꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｆｏｒｅｓｔｈｅａｌｔｈｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｏｆｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ.Ｍａｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｆｏｒｅｓｔｈｅａｌｔｈａｎｄｔｈｅｃａｕｓｅｓｏｆｕｎｈｅａｌｔｈｙｆｏｒｅｓｔｓｃａｎｇｒｅａｔｌｙｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｆｏｒｅｓｔｅ￣ｃｏｓｙｓｔｅｍｈｅａｌｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｐｒｏｍｉｎｅｎｔ.ＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｕｓｅｓｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ(ＧＩＳ)ａｎｄｌｏｃａｌｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｖｅｎｔｏｒｙｄａｔａｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｈｅａｌｔｈｓｔａｔｕｓｏｆａｃｅｒｔａｉｎｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍ.Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓ￣ｔｅｍｈａｓｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｆｏｒｅｓｔｈｅａｌｔｈｓｔａｔｕｓｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａ.Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｉｓｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍꎬｔｈｅｈｅａｌｔｈｌｅｖｅｌｏｆｅａｃｈｆｏｒｅｓｔｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｗａｓｅｖａｌｕａｔｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｈｉｇｈ－ｑｕａｌｉｔｙｆｏｒｅｓｔｓ(８０.４ｈｅｃｔａｒｅｓ)ａｎｄｈｅａｌｔｈｙｆｏｒｅｓｔｓ(２６７１ｈｅｃｔａｒｅｓ)ｏｎｌｙａｃｃｏｕｎｔｆｏｒ２３.５％ｏｆｔｈｅｔｏｔａｌａｒｅａｏｆａｃｅｒｔａｉｎｆｏｒｅｓｔ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ６０.５％ｏｆａｃｅｒｔａｉｎｆｏｒｅｓｔｉｓｉｎａｓｕｂｈｅａｌｔｈｙｓｔａｔｅ.Ｄｕｅｔｏｏｖｅｒｔｗｏ－ｔｈｉｒｄｓｏｆａｆｏｒｅｓｔｂｅｉｎｇｉｎａｓｕｂｈｅａｌｔｈｙｏｒｕｎｈｅａｌｔｈｙｓｔａｔｅꎬｉｔｉｓｕｒｇｅｎｔｆｏｒａｆｏｒｅｓｔｒｅ￣ｓｅａｒｃｈａｒｅａｔｏｔａｋｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｆｏｒｅｓｔｈｅａｌｔｈ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｖｅｎｔｏｒｙｄａｔａꎻｆｏｒｅｓｔｓꎻｅｃｏｓｙｓｔｅｍꎻｈｅａｌｔｈａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ０㊀引言森林生态系统是人类福祉的重要自然资源基础ꎬ也是社会经济和生态上重要的屏障ꎬ因此森林生态系统健康正受到全世界越来越多的关注ꎮ建立指标体系是森林健康评估通常采用的第一步ꎮ目前ꎬ森林生态系统健康评估主要集中在三个方面:生命力㊁组织结构和恢复力ꎮ针对不同的研究目的制定不同的指标ꎮ比如ꎬ在森林火灾管理方面ꎬ赖承义[１]等人根据森林密度㊁树种组成㊁生长率与死亡率之比和生长量与采伐量之比分析了森林的健康状况ꎮ周泉[２]等人建立了基于生命力㊁组织结构和恢复力的指标体系ꎻ江南[３]等人建立了基于森林损害的指标体系ꎮ此外ꎬ也有学者利用生态指标评估法来诊断森林生态系统的健康状况ꎮ比如ꎬ由于食木质昆虫常出现在亚健康和衰弱的树木中ꎬ黄玉娟[４]等提出了利用食木质昆虫的存在来诊断和评价森林健康状况的想法ꎮ但评估结果相对片面ꎮ王硕[５]使用１０００００多块森林资源调查地块ꎬ以检验群落系统发育结构是否具有显著的聚类现象ꎮ且随着ＧＩＳ技术的不断进步和发展ꎬ在林业中的应用也将不断扩大ꎮ与传统方法相比ꎬＧＩＳ技术使森林生态系统健康评估更加方便快捷ꎬ并可根据评估重点灵活选择调查内容[６]ꎮ因此ꎬ在未来的森林生态系统健康评估和诊断中ꎬ采用ＧＩＳ和遥感技术将是大势所趋ꎮ基于此ꎬ该研究根据某森林的具体特点ꎬ建立了一套综合评价指标体系ꎮ利用当地森林调查数据和ＧＩＳ空间分析技术ꎬ对某森林的整体健康水平进行了评价ꎮ该研究结果可为监测森林资源健康状况提供方法和依据ꎬ为森林可持续管理决策提供支持ꎮ１㊀实验方法１.１㊀研究区域某森林的覆盖率超过８０％ꎬ大部分森林为国家８８１２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报所有ꎬ由国有林场管理ꎮ国有林场总面积为１１７３２.９６ｈｍ２ꎮ某森林地层由混合岩㊁混合花岗岩和各种片麻岩组成ꎬ并有火成岩渗透[７]ꎮ某森林的土壤类型主要为棕壤㊁桂皮土和山地草甸土ꎮ该地区气候属于暖温带半湿润季风气候ꎮ随着海拔的升高ꎬ气温逐渐降低ꎮ山脚为暖温带ꎬ山顶为中温带[８]ꎮ某森林植被丰富ꎬ主要树种为松树㊁乔木和栎树ꎮ其中松树所占比例较大ꎮ１.２㊀数据来源及预处理数据预处理包括将实地调查获得的数据导入ＧＩＳ系统ꎮ在ＡｒｃＧＩＳ１０.１中创建了１个多边地图图层ꎬ并在图层属性中添加该研究森林健康评价所需的属性字段ꎮ将某森林国有林场分区图作为底图导入[９－１０]ꎮ检查拓扑错误后ꎬ逐一导入２０２３年当地森林调查获得的数据ꎮ１.３㊀指标和权重１.３.１㊀评价指标的选择建立评价指标体系是森林健康评估中最重要的一步ꎮ表１为该研究采用的评价指标体系ꎮ该体系是在Ｅｄｍｏｎｄｓ等人提出的森林健康评估框架ꎬ对现有森林健康衡量指标的分析以及我国以往森林健康评估中应用的指标的基础上ꎬ结合某森林的生物和非生物因素以及野外调查的可行性而建立的ꎮ表１㊀某森林生态系统健康评估指标体系评价指标指标状况群落结构㊁树种构成㊁树冠郁闭度㊁下层灌木覆盖率㊁草本覆盖率㊁树龄组别场地条件坡度㊁坡向㊁土层厚度㊁腐殖质厚度㊁土壤质地１.３.２㊀评估指标的等级和分数不同的指标用来综合衡量研究区域内每个评价对象(分区)的健康水平ꎮ为此ꎬ有必要为每个森林分区的每个指标分配一个数值ꎮ具体做法是将每个指标的状况划分为若干等级ꎬ然后给每个等级赋分ꎮ该研究采用５个定量指标ꎬ包括冠层闭合度㊁林下灌木覆盖率㊁草本覆盖率㊁土壤厚度和腐殖质厚度ꎮ根据实地调查中测得的指标值ꎬ将每个定量指标的状态分为５个等级ꎮ对于每项指标ꎬ１级指森林健康状况最好ꎬ得分为１００分ꎮ５级指研究区内观察到的最差状况ꎮ然后采用等距法确定中间等级的分数ꎮ表２为不同等级量化指标的得分ꎮ林冠郁闭度:森林的林冠郁闭度会影响森林中的光照㊁温度和湿度等气候因素ꎬ从而影响森林植被的生长ꎮ过高或过低的树冠都不利于森林生态系统的健康ꎮ林下灌木覆盖率会影响森林生态系统的物种丰富度和群落结构ꎮ林下灌木覆盖率过高或过低都会导致森林群落结构过于简单ꎬ并可能降低物种多样性ꎮ与林下灌木覆盖率类似ꎬ草本植物覆盖率也会影响森林生态系统的物种丰度和群落结构ꎮ土层厚度与土壤肥力密切相关ꎮ土层厚ꎬ说明土壤能为森林提供更有利的生长环境ꎬ有利于森林生态系统的健康发展ꎮ腐殖质厚度与土壤厚度类似ꎬ土壤腐殖质厚度也会影响森林的养分供应ꎬ并影响森林生态系统的健康[１１]ꎮ表２㊀不同等级的生态系统健康指标得分指标等级１２３４５林冠郁闭度１００８０６５５０３５林下灌木覆盖率１００８０６５５０３５草本植物覆盖率１００８０６５５０３５土壤厚度(ｃｍ)１００８５７０５５４０腐殖土厚度(ｃｍ)１００８５７０５５４０每个森林分区的健康水平用不同指标得分的加权平均值来衡量:Ｓｉ＝ðｎｊ＝１ＱｉｊＷｊ式中ꎬＳｉ是第ｉ个分区的健康得分ꎬｎ是指标数ꎬＱｉｊ是第ｊ个指标在第ｉ个分区的得分ꎬＷｊ是第ｊ个指标的总权重ꎮ图１㊀森林植被覆盖率２㊀结果与讨论２.１㊀森林植被覆盖率利用地理信息系统(ＧＩＳ)的空间分析技术和当地森林资源清查数据获得某森林的覆盖率分布(图１)ꎮ且某森林内不同的森林覆盖率存在明显的空间差异ꎬ森林覆盖率表现出从东部和东南部向西北部递减的半环状格局ꎮ在森林植被覆盖率小于的９８１林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １１０％的中部区域ꎬ主要土地类型为沙漠ꎬ森林内陆地区位于盆地西北部ꎬ气候干旱ꎬ降水稀少ꎮ同时可观察到ꎬ东南部和西南部的植被覆盖率最大值为１００％ꎬ最小值为４０％ꎬ均大于森林的西北区域ꎬ主要原因为东南部和西南部森林区域多迎风坡降水ꎬ海拔较高ꎬ融雪量大ꎮ且东南部和西南部的水文条件比西北部提供了更充足的水分ꎬ所以导致该区域森林植被覆盖率高[１２]ꎮ２.２㊀森林的健康状况图２为某森林不同分区的健康水平ꎮ根据ＧＩＳ统计分析功能ꎬ优质级森林总面积为８０.４２ｈｍ２ꎬ占森林总面积的０.６９％ꎻ健康级森林总面积为２６７１.０４ｈｍ２ꎬ占森林总面积的２２.７７％ꎻ亚健康级森林总面积为７１１５.６３ｈｍ２ꎬ占森林总面积的６０.６５％ꎻ不健康级森林总面积为１７６７.６３ｈｍ２ꎬ占１５.０６％ꎻ极不健康亚区总面积为９８.２４ｈｍ２ꎬ占０.８４％ꎮ不同健康水平的森林面积和比例(表３)ꎮ图２㊀森林生态系统健康分布图表３㊀某森林生态系统健康水平统计森林健康水平优质级健康森林健康森林亚健康森林不健康森林极不健康森林面积(ｈｍ２)８０.４２２６７１.０４７１１５.６３１７６７.６３９８.２４占比(％)０.６９２２.７７６０.６５１５.０６０.８４从表３中可以看出ꎬ７５％以上的森林处于亚健康或不健康状态ꎬ主要原因为某森林的大部分森林都是上世纪五六十年代建立的人工林ꎬ当时选择了许多松树品种进行种植ꎮ且这些松树已进入过度成熟阶段ꎮ一些学者认为人工林的关键问题是虫害ꎬ部分学者研究指出人工林会受到昆虫和微生物病原体的威胁ꎮ因此ꎬ某森林抵御外部干扰的能力大大降低ꎮ且虫害或干旱㊁极寒等恶劣天气一旦发生ꎬ会进一步造成森林大面积死亡ꎮ此外ꎬ该森林树木结构过于简单ꎬ大部分森林为松树ꎬ且树木结构稳定性差ꎮ３㊀结论７５％以上的森林处于亚健康或不健康状态ꎮ因此为了提高某森林的健康水平ꎬ可以采取对于老化退化的树林ꎬ去除枯木的方法ꎮ充分利用具有天然更新能力的优良树种ꎬ利用目标树种的天然更新能力ꎬ实现不均匀年龄和多层次森林ꎮ除本地树种ꎬ比如ꎬ华山松和栎树外ꎬ在森林更新时还可考虑一些不易燃的树种ꎮ同时森林资源调查为森林健康评估提供了丰富的第一手资料ꎬ因此ꎬ建立有针对性的森林评估指标体系对森林保护非常重要ꎮ参考文献[１]赖承义ꎬ左舒翟ꎬ郑小曼ꎬ等.基于生态系统健康指数的宁波四明山区域森林服务功能价值评估[Ｊ].中南林业科技大学学报ꎬ２０２１ꎬ４１(１０):１１１－１２１.[２]周泉ꎬ叶茂ꎬ赵凡凡.基于ＶＯＲ模型的阿尔泰山林区森林生态系统健康评价[Ｊ].甘肃农业大学学报ꎬ２０２１ꎬ５６(３):１３７－１４８.[３]江南ꎬ徐卫华ꎬ赵娟娟ꎬ等.生态系统原真性概念及评价方法:以长白山地区为例[Ｊ].生物多样性ꎬ２０２１ꎬ２９(１０):１２８８－１２９４.[４]黄玉娟ꎬ赵建强.基于层次分析法的广东省森林健康状况评价初探[Ｊ].林业调查规划ꎬ２０１８ꎬ４３(３):８２－８６.[５]王硕ꎬ安慧君ꎬ张智杰ꎬ等.基于模糊综合评价法的红花尔基森林健康质量评价[Ｊ].内蒙古农业大学学报(自然科学版)ꎬ２０１８ꎬ３９(１):２２－２８.[６]洪娇ꎬ舒清态ꎬ吴娇娇ꎬ等.基于Ｈｙｐｅｒｉｏｎ数据的滇西北高寒山区高山松典型森林生态系统健康分级研究[Ｊ].西南林业大学学报ꎬ２０１６ꎬ３６(６):７９－８６.[７]张钰岑ꎬ冯嘉悦ꎬ冯策ꎬ等.基于城市森林生态系统健康评价的郑州市土地利用规划研究[Ｊ].园林ꎬ２０２３ꎬ４０(８):３２－４１.[８]许杰玉ꎬ毛磊ꎬ郑婷婷ꎬ等.环国家公园地区生态保护规划研究 以环武夷山国家公园保护发展带为例[Ｊ].环境生态学ꎬ２０２２ꎬ４(１２):３１－３６.[９]于鹏跃ꎬ魏江生ꎬ包亮ꎬ等.基于Ｌａｎｄｓａｔ８ＯＬＩ的内蒙古大兴安岭森林健康评价遥感模型研究[Ｊ].内蒙古农业大学学报(自然科学版)ꎬ２０２１ꎬ４２(６):１５－２２.[１０]鲁少波ꎬ杨晓菲ꎬ鲁绍伟ꎬ等.河北省小五台山森林生态系统健康评价研究[Ｊ].林业资源管理ꎬ２０１１(１):１０６－１１０.[１１]韩思敏.浅谈森林生态区的建设[Ｊ].林业科技情报ꎬ２０１７ꎬ４９(１):１８－２０.[１２]张泽光.森林资源保护与森林防火管理措施探究[Ｊ].林业科技情报ꎬ２０２２ꎬ５４(２):９７－９９.０９１。
第 卷第 期年 月林业科学≥≤ ∞ × ≥ ∂ ∞≥ ≤ ∞∂ 1 1 ∏森林健康监测与评价的国内外现状和发展趋势王彦辉 肖文发 张星耀中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所 北京摘 要 对欧美国家森林健康研究的发展历程!森林灾害类型和致害因素!森林健康监测计划!森林健康监测网络和监测技术!森林健康监测指标!森林健康的评价及森林健康调控技术等方面进行系统总结简要回顾中国相关领域的研究概况∀中国目前的森林健康理论和技术还不是很完善表现在对林木生长环境监测的重视不够 森林服务功能的考虑不足 森林健康评价的发展严重滞后于健康监测缺乏森林健康综合评价方法和预测能力 指导森林健康经营的能力不足 尚未进行森林健康调控的系统研究总结 缺乏成套技术∀提出 森林健康应是对森林结构!森林环境!森林功能 个方面的综合评价森林健康经营是通过经营管理而合理地调整森林的结构!环境!功能之间的关系从而达到立地环境!系统结构!系统功能的统一 维持森林生态系统的稳定性和提高其功能多样性 加强对森林健康的监测!评价与预测技术的研究非常重要是林业经营和生态环境保护科学决策的基础 建立森林健康监测网络是现代林业发展的必然需求 森林健康经营是全球变化条件下实现森林多功能可持续利用的技术途径和新要求急需加强相关基础性研究和国际交流 森林健康具有格外鲜明的跨部门!跨学科!跨区域的综合性特点需政府加强协调和促进部门合作 并制定国家长期森林健康监测!评价!调控计划∀关键词 森林健康 监测 评价 森林经营 森林功能 林业发展中图分类号 ≥ 1 ≥ ≥ 文献标识码 文章编号收稿日期 ∀基金项目 中美合作项目/森林健康标准与指标0!国家林业局天然林保护工程科技支撑课题 × !十一五林业科技支撑计划重大项目课题 ⁄ !国家林业局森林生态环境重点实验室资助∀ΧυρρεντΣτατυσανδ∆εϖελοπµεντΤενδενχψοφΦορεστΗεαλτηΜονιτορινγανδΕϖαλυατιον• ≠ ∏ ÷ • ÷ΡεσεαρχηΙνστιτυτεοφΦορεστΕχολογψ ΕνϖιρονµεντανδΠροτεχτιον ΧηινεσεΑχαδεµψοφΦορεστρψ ΒειϕινγΑβστραχτ × ƒ ≤ √ ¬ ∏ √ √ ∏ ∏ ∏ ∏ 2 ∏ ∏ √ ƒ × √ ∏ ∞∏ ∏ × ∏ √ ∏ ¬ √ ∏ ∏ √ ∏ √ ∏ √ √ √ ∏ ∏ √ ≤ √ ∞∏ ∏ ∏ √ ∏ ∏ ∏ √ ∏ ∏ √ ≤ √ √ ƒ∏ ∏ √ ∏ ƒ ∏ ∏ ∏ √ ∏ √ ∏ ∏ ≥ √ √ ∏ √ ∏ × ∏ ∏ √ ∏ 2∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ √ ∏ ∏ ƒ ∏ √ ∏ ∏ ∏ √ ∏ ∏ √ ∏ √√ ∏ √√∏ ƒ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ¬∏ ∏ ƒ√ ∏ 2 2 2 √ √ 2∏ 2 √ ∏ ∏Κεψωορδσ √ ∏ ∏√ 中国林业已实现了从以木材生产为主向以生态建设为主的转变 进入了快速发展时期 但仍然存在很多有关森林健康的问题 如 传统的造林和经营方式对森林健康有很多不利影响目前大多数森林特别是人工林处于亚健康或不健康状态 难以充分发挥各种生产和生态功能 森林保护的要求日益提高 体现在历史性重大有害生物尚未得到有效控制的同时一些次要性有害生物却逐步演化成主要威胁 检疫性病虫害也构成新威胁 以环境整体恶化为诱因的寄主主导性病害爆发成灾 每年造成上千亿元的直接损失 随着自然环境!经营管理!社会经济等方面的变化 森林受害的类型不断增加和发展 如气候胁迫!酸雨!污染等影响森林健康的问题日益加重和扩大 中国缺乏自己的森林健康标准 难以指导和实现森林的健康营造和经营 导致建设经费!森林功能!生态环境的巨大损失∀随着中国林业加速发展及对森林功能要求的迅速提高 急需一套适合国情的森林健康综合监测!评价!调控技术∀系统总结国内外的相关研究成果 全面和深刻地认识森林健康的本质和过程 是非常有益的∀森林健康的重要性森林健康正在或已经成为林业科技中的一个新方向并得到越来越广泛地承认 同时 它又作为众多相关学科交叉融合的平台服务于森林可持续经营和区域可持续发展∀在 年联合国森林论坛和第 届世界森林大会两个国际性林业会议上 都把森林健康作为会议的重要专题∀按照生态学基本原理 森林生态系统的结构决定其功能 而系统的最优结构和潜在功能很大程度上决定于森林立地质量 并和经营管理措施密切相关∀要构建健康森林和获得最好功能 必须借助合理经营措施 使森林结构适应立地潜力和功能要求 达到立地环境!系统结构!系统功能!经营管理的统一∀影响森林健康的因素非常多 不健康的形式各异 且随地区和森林类型变化 问题非常复杂∀所以虽然美国正式提出森林健康的思想已有近 年的历史欧洲开展森林健康监测已有 多年 但目前仍然还没有形成一个有普遍意义的森林健康定义 有关学术争论仍然很多∀然而 关于森林健康的基本概念还是相对一致的 认为健康森林能够维持其本身的结构复杂性和系统稳定性 生物和非生物因素 病虫害!环境污染!营林!林产品收获 不能威胁其当前和未来的经营目标 即充分满足人类对其价值!产品和生态服务功能等的需求∀森林健康经营的实质就是使森林具有较好的自我调节并保持系统稳定的能力 对不健康或亚健康的森林针对主要问题采取相应措施恢复健康∀森林健康不仅是森林管理的一个目标 更重要的是作为森林管理的一种有效手段越来越多地应用于森林管理中∀国外的森林健康研究与发展现状211 森林健康研究的发展历程欧洲和美国最早开始关注森林健康问题 在很大程度上代表着目前的先进研究水平∀因为重点关注的森林受害类型不一样 美欧的研究发展历程并不不同∀美国更多地强调针对火灾和病虫害的森林健康经营 欧洲则更多地强调与空气污染有关的森林受害 但这是相互影响的一个问题的两个方面∀目前研究仍主要集中在森林健康监测指标和评价技术方面 对如何调控和维持森林健康 还只处在对个别技术和经验进行总结的阶段 仍缺乏理论性地系统研究总结 也没有提出成套技术∀在 世纪 年代 德国等欧洲国家先后出现大面积酸雨危害森林 导致生长衰退!冠层稀疏!树叶变色!甚至林木死亡 成为当时普遍关注并延续至今的重大生态环境问题 对全球的生态环境保护的意识觉醒和事业发展起到了划时代的推动作用∀从 年起 德国率先开始了森林健康 受害 监测 德国林业和林第 期王彦辉等 森林健康监测与评价的国内外现状和发展趋势产品研究中心 唐守正等 陆元昌 而后很快扩展形成了覆盖欧洲的监测网络 并提出了具有欧洲特色的监测指标体系和监测与评价技术∀美国森林资源比较丰富 不少森林的健康长期受干旱!病虫害!火灾的威胁 特别是一些生态环境已发生变化的森林∀因此 森林健康概念首先在美国得到了发展∀美国防治森林病虫害在 世纪 ) 年代是/预防为主 综合防治0 年代末发展了/病虫害综合治理0新概念 即综合运用各种手段适当调控生态系统的各种物理环境!生物区系!寄主的抗病性!病原物的生存和繁殖等 形成生态系统的相对平衡 使病虫害数量及其损失控制在经济允许水平之下 年代伊始 则进一步提出了森林健康的思想 将森林病虫害和火灾防治上升到森林保健的高度 年还对森林健康进行了立法 制定了全国森林健康战略 提出了/森林健康关系人类未来0的口号 目前已在全国形成共识 并成为森林管理过程中一条始终贯穿的原则 肖文发等 赵良平等 ∀212森林灾害类型和致害因素首先必须明确 森林受害概念并不同于森林健康∀森林受害是不健康的结果 但某些灾害可能具有加重森林不健康程度的作用∀因森林健康和森林受害的关系非常复杂 所以研究森林健康必须同时研究森林受害∀森林灾害类型很多 肉眼可见的急性灾害有火灾!病害!虫害!鼠害!旱灾!风灾!生物入侵灾害等 难以肉眼观测的慢性受害有水分亏缺!土壤污染!土壤酸化!营养不足等∀造成森林灾害的胁迫因素有很多 监测这些胁迫因素往往是森林健康监测和预测的重要内容∀概括起来可分为系统结构胁迫 不合理的树种组成!密度!经营等 !有害生物胁迫 病菌!害虫!害鼠!动物!入侵生物等 !土壤养分胁迫 土壤贫瘠!营养失衡!个体竞争等 !土壤水分胁迫 土壤干旱!生理干旱等 !气象胁迫 干旱!火灾!高温!低温!风!雹!冻雨!渍涝等 !污染胁迫 空气污染!土壤污染!土壤酸化!臭氧危害等 等∀很多胁迫因素或是森林生态系统的组成部分 或是森林生态过程的驱动因素 相互之间关系复杂∀欧洲对环境污染与虫害发生的关系进行了大量研究 证明环境污染对虫害有促进作用 如≥污染使森林中鳞翅目害虫数量明显增多 林木受害明显加剧 εταλ ∀在散发≥和ξ的工厂附近以及交通干线两侧和城镇中心 虫害明显加重 如高速公路旁边的山楂 Χραταεγυσ 树上的蚜虫 Απηισποµι 数量显著增加 ∏ εταλ ∀欧洲赤松 Πινυσσψλϖεστρισ 上叶蜂 Νεοδιπριονσερτιφερ 的卵孵化率随模拟酸雨的 值降低而增加 √ εταλ ∀欧洲赤松上的松叶蚜 Σχηιζολαχηνυσπινετι 在连续 周喷洒模拟酸雨 1 后的平均相对增长率比对照 蒸馏水 增加了 ∀全球气候变化和环境污染及不合理的经营 引起一些地区森林严重退化 病虫害严重发生 甚至枯死∀北美!中欧!日本都有多种林木发生了大面积衰退 如美国东部阔叶林的桦木 Βετυλα !槭树 Αχερ !栎树 Θυερχυσ !美国白蜡 Φραξινυσαµεριχανα 的枯梢病!枫香 Αχερρυβρυµ 和槭树的枯萎病等 东南部皮得蒙特高原地区的萌芽松 Πινυσεχηινατα !湿地松 Πινυσελλιοττιι 小叶病等∀ 世纪 年代后期以来 日本平原地区出现了以杉木 Χυννινγηαµιαλανχεολατα 为主的显著的森林衰退现象∀还有由于气候变化引起的加拿大加洲山松 Πινυσµοντιχολα 冠顶枯死!法国东北部的欧洲冷杉 Αβιεσαλβα 衰退∀气候变化带来的极端气象条件诱发病虫害的原因是多方面的 εταλ 如干旱胁迫下植物的氨基酸!糖等营养物质比例和浓度更高 有利于植食昆虫发育和产卵 或者导致植物对昆虫的抵抗能力降低或昆虫对抵抗物质的解毒能力增强 很多病虫害暴发都与干旱有关∀在环境变化和复合胁迫影响日益增强的当今时代 了解森林胁迫因素!森林健康!森林受害之间的关系 对于森林健康的监测!评价!调控是非常重要的 是林业!生态!环境等科学领域未来研究的重要内容∀213美国和欧洲的森林健康监测计划美国早在 年和 年就 次举行森林健康问题的国会听证会 并分别于 和 年制订了森林健康计划 提出了森林健康计划的目标 包括应用有效经营措施降低病虫害和火灾!计划烧除控制林火!应用环境友好农药和森林保护技术!为制订政策提供森林健康信息!恢复受害森林的健康!防止新病虫害传入!加强长期国际合作!通过宣传让公众了解和支持森林健康 赵良平等 ∀美国目前已建立了覆盖全国的森林健康监测系统 定期进行健康监测和信息公布∀在 世纪 年代末德国发现新型森林受害以后 很快便开始了相关研究 并从 年起开始了森林受害监测 提出了最早的森林健康监测及分析评价技术体系 以后又增加了进一步研究致害因素及森林生态 林业科学 卷系统反应机制的固定观测样地体系∀通过长期监测 发现不当经营和酸沉降等都是引起森林衰退和受害的因素∀由于空气污染的跨国界特征 从 年开始 欧洲 个国家采用了统一的监测技术在 ≤°ƒ 项目 ≤ √ ° ∏ ∞ ƒ 框架下进行欧洲森林健康监测 并每年定期公布结果 ƒ ≤ ƒ ƒ ° ∏ ∀监测表明大气酸沉降是导致土壤加速酸化的重要原因 土壤酸化导致生物多样性和生态系统多样性变化 加剧生态系统营养失衡和营养元素损失∀但森林受害还与很多其他因子有关 如极端气象条件和有害生物的影响!空气污染 硫化物!氮化物!臭氧等 的直接伤害等∀通过欧洲的森林健康监测提出了多项控制和缓解森林受害的措施 对于全球的环境保护意识提高和环境保护行动的兴起都起了巨大推动作用∀214 森林健康监测网络和监测技术美国采用系统网格法建立永久性定期监测点 形成了覆盖全国的森林健康监测网络 每年定期监测 次∀从 年起 森林健康监测网络与森林资源监测网络结合在了一起 目前健康监测样地占资源监测样地数量的 Π ∀森林健康监测采用的数据源自地面样地调查!森林资源监测!航空调查以及其他的生物和非生物的数据源∀监测工作分 个层次 赵良平等 探测性监测 它利用包括航空监测等不同来源的数据进行森林健康年度监测 但倾向于探测区域尺度 几个州 上几年之内发生的基本健康参数变化 评价性监测 √ ∏ 如果森林健康问题比较严重则需要通过评价性监测来确定问题的严重程度!范围和原因 即在个别的样地对个别问题进行强化监测调查 采集的数据包括树木!灌木!地衣!土壤等 很多情况下森林受害的原因是前期发生的事件 如舞毒蛾爆发导致的树冠落叶 因此在某些情况下受害原因可能不清楚 需开展更深层次的监测!调查和研究 定点强化监测 √为了基于生态系统过程而理解或证实森林受害的因果关系或者开展某些特殊的研究 要在一些地点开展不同空间尺度的正式研究∀森林健康监测项目要综合分析所有数据 然后通过地区!州!区域和全国的森林健康分析与报告对外公布∀欧洲森林健康监测体系是基于德国的监测体系发展而来的 王彦辉 ∀与美国不同监测强度更大 更偏重地面监测 也分 个层次 水平 监测 始于 年 目的是通过逐个样地的低强度监测获得森林健康在较大时空尺度的变化 包括覆盖欧洲各国的约 个监测点 监测站点网络是系统网格≅ 样地体系∀一些国家使用了更小的监测网格如 ≅ 或 ≅ ∀每年进行 次林冠健康监测 主要监测指标有树叶损失率!林冠透光度!树叶变色情况∀此外 还要监测用于解释林冠健康变化和支持水平 监测结果尺度放大的林分和立地特征∀土壤化学和树叶化学监测是多年 次 近 年内只有 次 ∀土壤监测能为解释森林营养胁迫提供有用信息∀树叶化学成分监测有利于监测评价森林营养水平变化∀ 水平 监测 始于 年 目的是调查森林健康的主要影响因素和主要过程 并通过综合分析不同来源的监测数据确定森林健康变化和森林受害的原因∀挑选水平 样地的原则是要充分体现主要的森林生态系统类型欧洲的样地数量总共为 个∀水平 监测与联合国粮农组织的×∞ ≥项目有密切关系 可结合使用图件∀监测内容包括 全部样地的每年 次的林冠健康监测! 年 次的土壤化学监测! 年 次的树叶化学监测! 年 次的森林生长和地面植被监测 部分样地的土壤溶液化学!大气沉降!气象方面的连续监测 可自由选择的 年数次的物候学监测!建立样地时进行的遥感监测∀ 水平 监测 事实上它并不是一个严格意义上的监测层次 是指对特定的森林生态系统进行的系统过程和机理的长期研究 目的是深入了解森林健康变化和空气污染危害森林的因果关系 详细研究生态系统内所有组分间的复杂相互作用∀215 森林健康监测指标由于森林健康问题的复杂性 可监测的指标有很多∀但出于成本考虑 最好优选出能很好描述森林健康的一些指标进行定期监测 或对不同监测水平使用不同的监测指标∀随着不同环境监测项目的交叉融合 森林健康监测指标体系仍处在不断完善过程中∀欧洲森林健康的监测内容在不断完善 不同监测等级的具体内容也不相同∀除样地基本信息外 目前监测内容分为 个方面 德国林业和林产品研究中心 树冠健康 主要指标为树叶损失率和变色 森林土壤及土壤溶液化学 主要指标是各层土壤营养元素含量!阳离子交换量和组成!土壤溶液的各种阴阳离子含量 同时进行水分通量平衡计算 树叶化学 即树木营养 森林生长和收获 主要监测树高!胸径!蓄积量变化等 建议可能时记录胸径连续变化过程 大气污染物沉降 包括干沉降!湿沉降!树冠拦截 第 期王彦辉等 森林健康监测与评价的国内外现状和发展趋势沉降等 测定以气体!颗粒和液体形式进入林地的各种污染物和营养元素 加强样地 水平 的气象监测包括常规气象指标以及土壤温!湿度等 地表植被监测分层测定植物种类及其丰富度和覆盖度 物候监测 空气质量监测主要包括!≥ ! ! 等直接伤害植物和有利于改善干沉降估算的污染物∀美国森林健康监测计划起初应用的监测指标多来自于东部地区 它们可能不适于高海拔地区和干旱的西部 所以现在还没有确定出一套监测指标和评价标准∀不断提出更好的监测指标以及评价标准 是未来的长期任务∀目前美国森林健康监测内容分为 个方面 林冠健康监测主要是树冠枝叶和新梢的数量!状态和分布 包括林冠占树高比例!林冠密度!林冠透光度!树枝死亡!树冠冠幅 臭氧伤害监测即通过监测一些指示植物的臭氧伤害确定伤害林木的臭氧分布区域和判断诱发其他林木伤害的可能性 树木受害监测主要监测病虫害!风害!人为伤害等的类型!位置和程度 树木死亡率监测即上次监测以后死亡树木的数量!大小和材积 以及能判断出来的死亡原因 地衣群落监测在树木和灌木一定高度处以上及最近倒落的树干和树枝上监测一些对空气污染和气候变化敏感的地衣的种类和数量 据此判断样地的空气质量和气候变化情况 以及样地的生物多样性 倒木监测即量测林地上的倒木!死树枝和木质残余物的数量 以及对应的树种!形状!尺寸!孔洞和分解情况 植物多样性和结构监测即在样地内 个直径 米的样园内监测所有维管束植物 乔木!灌木!草本!攀援植物!蕨类 的种类!多度和垂直层次分布 并调查林地的枯落物!苔藓!裸地!岩石的面积分布 土壤健康监测即监测森林土壤的侵蚀!压实情况和重要理化特征∀美国森林健康监测的内容分类与欧洲不同 增加了倒木监测!土壤压实情况监测 重视不同类型的土壤覆盖 土壤侵蚀 和森林更新监测 但具体监测内容少于欧洲 没有土壤溶液和树叶化学监测!气象监测!沉降监测!空气质量监测!物候监测∀216森林健康的评价目前的森林健康评价发展不是很完善 基本上还局限在对森林环境和森林结构的单方面评价 其中森林环境主要是土壤!水分!污染方面 森林结构主要是林木个体的健康∀对森林功能健康评价和森林健康综合评价的研究还不够∀1 1 林木健康评价林木健康监测是森林健康监测的最重要部分 王彦辉 欧洲林冠监测者都受过专门训练 每年都要进行 次监测前/校正0 以保证单树监测误差 并要求每个统计单位保证至少 棵样树 还印制了不同树木受害等级彩色图片等监测标准∀目前仍将树叶损失率作为重要的森林受害等级标准 分为 个受害等级 并参考树叶变色程度加以调整∀针对具体树种 将树叶的大量和微量元素绝对含量划分为 级 并在森林营养综合评价中考虑元素含量比例关系 制定了用于评价营养元素比例失调!污染导致的元素含量异常的评价阈值∀1 1 土壤健康评价土壤是林木生存!生长和发挥生态功能的基础 土壤健康对森林健康十分重要 王彦辉 ∀因土壤理化性质变化缓慢 且难以直接观察 一般监测间隔为 ∗ 年∀土壤监测可和林冠监测相结合 提供土壤现状!林冠健康变化的原因和预测!土壤改良措施及影响!污染物沉降影响!水质风险和变化评价!林地和林木营养等方面的信息∀土壤健康评价指标很多 如按土壤 值划分土壤酸化等级!按照≤ Π 比值评价酸化影响程度和根系伤害程度!按照根系层元素含量划分营养潜力等级 以及确定土壤层和枯落物层的重金属含量背景值∀1 1 水分 干旱 胁迫评价水分亏缺是制约树木生长和影响森林健康的重要因子 尤其是在干旱地区∀水分亏缺影响到⁄ 转录及表达!气孔运动!树木生长适应与响应!水分利用效率等 空气污染造成的树叶受害和根系受害!森林结构特征!气候变化等都和土壤水分胁迫有紧密关系 都需在水分胁迫评价中予以考虑∀随着≥° ≤系统概念和理论研究的进展 人们采用水势指标!植物吸水能力与土壤供水能力的关系来评价土壤水分有效性 并基于水分供需动态变化评价植物水分胁迫∀1 1 空气污染胁迫评价空气污染对森林的危害日益严重 ° εταλ 据估计 年全球近 Π森林会遭受危害 尽管≥沉降在降低 但 年会有 Π 以上森林遭受≥沉降危害¬污染危害一直在增加∀国外已开展了一些不同污染物的临界浓度和临界负荷研究 将污染治理与森林健康紧密联系了起来∀美国早在 世纪 年代就提出了不同森林受害等级对应的和浓度!总氮沉降输入∀欧洲通过试验提出了不同植物遭受臭氧危害的 × 临界值∀ 等 认为在考虑瑞典北部森林生态系统 林业科学 卷主要组分变化的情况下 氮沉降的临界负荷应从目前广泛接受的 ∗ # 下降为 # ∀不同污染胁迫以及污染胁迫和自然环境胁迫之间的交互作用都影响着森林健康 如臭氧通过伤害气孔的工作机制而导致干旱胁迫 这些都增加了空气污染胁迫评价的难度 2 ∀1 1 森林健康的综合评价如果要保持森林的健康 必须同时做到森林的环境健康!结构健康!功能健康 以及森林健康经营∀在自然生态过程意义上 森林健康经营不是独立的 而是为了协调森林环境!森林结构!森林功能所采取的调控措施 但在维持森林健康和追求森林功能优化的意义上 健康经营又是最重要的∀森林健康的综合评价同时包括森林环境!森林结构!森林功能 个方面 森林健康经营则划入在对森林健康进行综合评价与诊断后采取的合理经营措施范畴∀森林健康监测指标由许多彼此相互联系甚至矛盾的指标共同组成 因此森林健康综合评价非常复杂 也有很大主观性 需要通过技术进步予以克服∀即使在早已开展森林健康监测研究的欧美林业发达国家 怎样综合评价森林健康的问题也没有很好地被解决 目前森林健康评价还主要集中在林木健康和森林环境健康方面∀在欧洲 目前认为落叶率是能在短时间内以低成本估计森林健康的有用指标 但为了确定林冠落叶和环境胁迫的关系 年又增加了凋落物监测 对臭氧影响林木健康的评价才刚开始 目前还难以看到臭氧浓度与肉眼可见的林木伤害间的显著关系 ƒ ≤ ƒ ƒ ° ∏ ∀217森林健康调控技术森林健康监测的最终目的是确定森林健康退化的原因 并提前采取有效措施合理调控 维持和改善森林健康情况∀美国将全国分为 个林业行政管理大区 不同区域森林健康面临的主要威胁不同 如东部主要是空气污染!南部主要是外来生物入侵 西北部则主要是生物多样性减少和森林火灾等∀不同森林类型和同一类型不同时期的具体问题和措施也可能不同∀如中西部犹他州西黄松 Πινυσπονδεροσα 次生林的主要威胁是地面杂灌形成浓密易燃层使火灾危险增大 需采取措施降低火险 包括卫生伐!计划火烧等 云杉 Πιχεα 和杨树 Ποπυλυστρεµυλοιδεσ 天然混交林的威胁主要是云杉小蠹虫 ∆ενδροχτονυσρυφιπεννισ 对应措施是监测虫情变化!应用诱捕器结合杀虫剂诱集灭杀!清理倒木和衰弱木及受害木∀美国已采取的森林健康调控措施包括疏伐!控制性火烧!死树利用!杜绝野火!杜绝主要病虫害的流行等 赵良平等 ∀在欧洲和德国 对空气污染和酸沉降危害森林的长期监测导致了全球范围内环保政策的巨大进步 德国于 年通过了/拯救森林0行动计划 并采取了一系列的综合措施 包括减少工业和汽车尾气等造成的空气污染!限定污染物排放!林地使用石灰增加土壤缓冲能力!优化森林树种组成等 对保护环境和提高森林健康起到了巨大作用∀国内研究现状国内有多个科研单位曾经或仍在进行与森林健康有关的研究工作 如中国林业科学研究院!中国科学院!一些大学先后开展的国内和国际合作研究项目 都取得了宝贵成果 是未来国内继续深入开展研究的良好基础∀中国由于环境变化引起的森林受害十分普遍∀ 世纪 年代初以后 南方酸雨区普遍观测到了马尾松 Πινυσµασσονιανα !杉木!华山松 Πινυσαρµανδι 等森林受害 表现出树冠稀疏!树叶变窄变小!黄叶增多!生长速度降低!生产力明显下降 病虫害加剧 甚至部分地区出现大面积森林死亡∀在贵州 值 1 以下的酸雨对马尾松林的胸径!树高和材积年生长量分别下降 1 ! 1 和 1 杉木林分别下降 1 ! 1 和 1 在四川 马尾松林分别下降 1 ! 1 和 1 杉木林分别下降 1 ! 1 和 1 /七五0!/八五0期间南方 省 区 的酸雨造成木材经济损失 1 亿元 冯宗炜 ∀ 年以来 重庆铁山坪的马尾松落叶率一直保持在 左右的高水平 林木受害率达 部分年份出现很高的死亡率 • εταλ 年代以来辽宁东部山区也发生了松树大面积枯死 苏宝玲等 ∀国内一些研究注意到了环境污染与病虫害暴发的关系∀谢映平等 在太原进行研究 认为街道两旁国槐 Σοπηοραϕαπονιχα 的瘤坚大球蚧 Ευλεχανιυµγιγαντεα 和皱大球蚧 Ευλεχανιυµκυωαναι 密度与汽车流量线性正相关 Ρ 1 这主要是汽车尾气的≥与° 污染造成的∀在太原对银杏 Γινκγοβιλοβα 和白蜡 Φραξινυσχηινενσισ 的研究 周霞等 表明 增加空气中≥和° 污染程度促进了康氏粉蚧第 期王彦辉等 森林健康监测与评价的国内外现状和发展趋势。
基于遥感的森林健康评估方法研究森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、提供生态服务、保护生物多样性以及应对气候变化等方面都具有不可替代的作用。
因此，准确评估森林的健康状况对于森林资源的管理和可持续发展至关重要。
遥感技术的出现和发展为森林健康评估提供了新的途径和方法。
遥感技术能够获取大面积森林的信息，包括植被的光谱特征、结构特征和生态过程等。
通过对这些信息的分析和处理，可以有效地评估森林的健康状况。
目前，基于遥感的森林健康评估方法主要包括以下几种：一、植被指数法植被指数是通过对不同波段的反射率进行组合计算得到的数值，能够反映植被的生长状况和覆盖度。
常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 是通过近红外波段和红光波段的反射率计算得到的，其值在－1 到 1 之间，值越大表示植被生长越旺盛，覆盖度越高。
EVI 则在 NDVI 的基础上进行了改进，对高植被覆盖区域的敏感性更高。
通过对不同时期的植被指数进行比较和分析，可以了解森林植被的动态变化，从而评估森林的健康状况。
例如，如果植被指数在一段时间内持续下降，可能表明森林受到了病虫害、干旱等因素的影响，健康状况不佳。
二、光谱分析法不同的植被在不同波段的光谱反射率具有独特的特征，这些特征与植被的生理生化参数密切相关。
通过对森林植被的光谱进行测量和分析，可以获取植被的叶绿素含量、水分含量、氮含量等信息，进而评估森林的健康状况。
例如，叶绿素在可见光波段的吸收较强，而在近红外波段的反射较强。
通过分析叶绿素在不同波段的吸收和反射特征，可以估算植被的叶绿素含量。
叶绿素含量的高低可以反映植被的光合作用能力和生长状况，从而间接反映森林的健康水平。
三、高空间分辨率遥感影像分析法高空间分辨率遥感影像能够提供详细的森林结构信息，如树木的分布、树冠的大小和形状等。
通过对这些影像的处理和分析，可以计算森林的郁闭度、林分密度等参数，进而评估森林的结构完整性和健康状况。
