草甸生态系统水源涵养服务功能的时空异质性_李士美

第４１卷第６期２０２１年３月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１，Ｎｏ．６Ｍａｒ．，２０２１基金项目：国家自然科学基金项目（４１４６１０１３，４１８６１００９）收稿日期：２０２０⁃０４⁃０６；㊀㊀网络出版日期：２０２１⁃０１⁃１５∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈａｏｃｚ＠ｎｗｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００４０６０８１３康满萍，赵成章，白雪．苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素．生态学报，２０２１，４１（６）：２２８２⁃２２９１．ＫａｎｇＭＰ，ＺｈａｏＣＺ，ＢａｉＸ．ＳｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｏｔａｌｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２１，４１（６）：２２８２⁃２２９１．苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素康满萍，赵成章∗，白㊀雪西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃省湿地资源保护与产业发展工程研究中心，兰州㊀７３００７０摘要：土壤盐分的空间异质性是影响湿地植被格局形成和演变的主要因素之一，对于认识内陆盐沼湿地盐分的空间分布及其对环境的响应机制具有重要意义㊂利用经典统计学㊁地统计学和Ｋｒｉｇｉｎｇ插值等方法研究了苏干湖盐沼湿地浅层剖面０ ５０ｃｍ土层全盐含量的空间异质性与地下水位埋深㊁植被覆盖度间的相互作用关系㊂结果表明：（１）苏干湖湿地０ １０ｃｍ㊁１０ ３０ｃｍ和３０ ５０ｃｍ土层的全盐含量均值分别为２０４．４１㊁１８．６２㊁１５．８９ｇ／ｋｇ；（２）土壤全盐含量随着土层深度的增加变异性由强变弱，随机空间变异和总异质性程度由高变低，受结构性因素的影响具有强烈的空间相关性，且变程值介于５．２ ８．４９ｋｍ，０ １０ｃｍ㊁１０ ３０ｃｍ全盐含量具有各向异性特征，而３０ ５０ｃｍ的各向异性比接近于１，表现为各向同性；（３）各层土壤全盐含量具有较强的空间异质性，高㊁低值中心呈斑状镶嵌分布，土壤全盐含量与地下水埋深间呈正相关，与植被覆盖度间呈极显著负相关（Ｐ＜０．０１）㊂苏干湖内陆盐沼湿地土壤全盐含量空间异质性主要受植被覆盖度的影响，而地下水埋深的变化增加了其空间变异的复杂性，体现了内陆盐沼湿地土壤理化空间系统的复杂性和非均质性㊂关键词：内陆盐沼湿地；土壤全盐量；地下水位埋深；植被覆盖度；空间异质性；地统计学ＳｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｏｔａｌｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄＫＡＮＧＭａｎｐｉｎｇ，ＺＨＡＯＣｈｅｎｇｚｈａｎｇ∗，ＢＡＩＸｕｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＷｅｔｌａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅｓＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓａｌｉｎｉｔｙｉｎｉｎｌａｎｄｓａｌｔｍａｒｓｈｗｅｔｌａｎｄｓａｎｄｉｔｓｒｅｓｐｏｎｓｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｔｏｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ，ａｎｄＫｒｉｇｉｎｇｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎｔｈｅ０ ５０ｃｍｓｏｉｌｌａｙｅｒｏｆｔｈｅｓｈａｌｌｏｗｓｅｃｔｉｏｎｔｈｅＳｕｇａｎＬａｋｅｓａｌｔｍａｒｓｈａｎｄｔｈｅｄｅｐｔｈｏｆｔｈｅｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌａｎｄｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｗａｓｌｏｃａｔｅｄｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄａｔｔｈｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＡｌｔｕｎＭｏｕｎｔａｉｎｓａｎｄｔｈｅＱｉｌｉａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｗｅｓｔｏｆｔｈｅＱａｉｄａｍＢａｓｉｎ（９４ʎ１０ᶄ３３ᵡ ９４ʎ１４ᶄ４３ᵡＥ，３９ʎ０１ᶄ２５ᵡ ３９ʎ０５ᶄ３２ᵡＮ），ａｎｄｔｈｅｅｌｅｖａｔｉｏｎｉｓｂｅｔｗｅｅｎ２７９５ ２８０８ｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔ：（１）ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｓｏｆｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎｔｈｅｓｏｉｌｌａｙｅｒｓｏｆ０ １０ｃｍ，１０ ３０ｃｍａｎｄ３０ ５０ｃｍｉｎｔｈｅＳｕｇａｎＬａｋｅｗｅｔｌａｎｄａｒｅ（２０４．４１ʃ１１．８）ｇ／ｋｇ，（１８．６２ʃ０．９２）ｇ／ｋｇ，ａｎｄ（１５．８９ʃ０．８１）ｇ／ｋｇ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．（２）Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｓｏｉｌｄｅｐｔｈ，ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｃｈａｎｇｅｓｆｒｏｍｓｔｒｏｎｇｔｏｗｅａｋ．Ｒａｎｄｏｍｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｏｔａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｄｅｇｒｅｅｃｈａｎｇｅｆｒｏｍｈｉｇｈｔｏｌｏｗ，ｗｈｉｃｈｈａｓｓｔｒｏｎｇｓｐａｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｆａｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅｒａｎｇｅｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎｉｓｂｅｔｗｅｅｎ５．２ ８．４９ｋｍ．Ｔｈｅｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｏｆ０ １０ｃｍ，１０ ３０ｃｍｈａｓａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅａｎｉｓｏｔｒｏｐｙｒａｔｉｏｏｆ３０ ５０ｃｍｉｓｃｌｏｓｅｔｏ１，ｓｈｏｗｉｎｇｉｓｏｔｒｏｐｙ．（３）Ｔｈｅｒｅｉｓａｓｔｒｏｎｇｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎｅａｃｈｌａｙｅｒ，ａｎｄｔｈｅｈｉｇｈａｎｄｌｏｗｖａｌｕｅｃｅｎｔｅｒｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｔｈｅｐａｔｃｈｅｓ．Ｔｈｅｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｏｆｓｏｉｌｉｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｄｅｐｔｈ，ａｎｄｈｉｇｈｌｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ（Ｐ＜０．０１）．ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎｉｎｌａｎｄｓａｌｔｍａｒｓｈｗｅｔｌａｎｄｏｆＳｕｇａｎＬａｋｅｉｓｍａｉｎｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ．Ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｄｅｐｔｈｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｉｔｓｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｔｈｅｓｏｉｌｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｓｐａｔｉａｌｓｙｓｔｅｍｏｆｉｎｌａｎｄｓａｌｔｍａｒｓｈｗｅｔｌａｎｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｉｎｌａｎｄｓａｌｔｍａｒｓｈｗｅｔｌａｎｄ；ｔｏｔａｌｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙ；ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ；ｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ；ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ湿地生态系统是湿地生物和非生物要素间物质循环和能量流动相互作用的空间区域［１］，土壤是湿地生态过程的重要参与者和载体，土壤全盐含量的空间异质性是土壤盐分运移对环境因子的响应［２］，对认识土壤全盐含量与群落环境㊁生态水文之间的响应机制具有重要意义［３］㊂土壤全盐含量能够反映耕作层土壤盐渍化的程度和状态［４］，控制着土壤的性状和发育方向，影响生态水文环境的稳定性及生物多样性［５］，是地质地貌㊁气候㊁土壤质地㊁群落环境和生态水文过程等一系列地理环境因子共同作用的结果［６］； 盐随水来，盐随水去 ，水分是土壤盐分运移的载体，地下水位埋深的变化直接关系到土壤水带和毛管水带的连接状态，影响土壤中盐基离子随地下水带运移积累至土壤表层的过程［７⁃８］；植被覆盖度作为植被生长状况直观量化的指标，不仅反映了植物群落的外貌和性质，而且能够通过改变地表水分蒸发和植被蒸腾作用，影响盐基离子随水分蒸发运移，进而影响土壤全盐含量的表聚性和异质性［９］；土壤理化属性的空间异质性特征与生态水文过程和群落学环境间的相互作用对于维持内陆盐沼湿地生态系统的稳定性具有重要意义㊂内陆盐沼湿地是干旱半干旱气候条件下地表过湿或季节性积水㊁土壤盐渍化并发育多种盐生植物的沼泽湿地［１０］，是生态水文过程特殊㊁环境高度异质的湿地生态系统［１１］，土壤盐分一定程度上决定盐沼湿地植被群落生长㊁分布格局及湿地生态系统的结构㊁功能稳定性，在较小尺度上植被生长状况和地下水位的动态变化共同作用影响土壤全盐含量非均质性特征，体现了土壤盐分㊁植被和地下水相互作用共同维持内陆盐沼湿地生态系统的稳定性机制㊂因此，探讨内陆盐沼湿地土壤全盐含量空间分布及其对地下水位埋深㊁植被覆盖度的响应机制，对于深入理解湿地特殊的生态水文过程及其维持湿地生态系统功能具有十分重要意义㊂苏干湖湿地是我国典型盐渍土分布且湿地生态序列基本保持原始状态的盐沼湿地生态系统，具有特殊的生态水文过程㊁土壤理化空间系统的非均质性特征和湿地植被呈斑块化分布，体现了苏干湖内陆盐沼湿地的复杂性㊂目前，地统计学已广泛地应用于干旱区土壤盐分特征［１２］㊁盐分与植被［１３］㊁地下水的关系［１４］等方面开展了广泛研究，许多学者围绕内陆盐沼湿地的研究集中在生物量分配［１５］㊁种群分布格局［１６］及其性状对环境的适应［１７］等方面，对苏干湖湿地的群落组成［１８］㊁鸟类多样性［１９］㊁生态脆弱性评价［２０］㊁水循环的影响［２１］等方面做了大量的研究，但针对内陆盐沼湿地土壤全盐含量空间分布的随机性㊁结构性特征及其对生态水文环境响应方面的研究相对较少，特别是对内陆盐沼湿地土壤全盐含量的空间分布格局及其与地下水位埋深㊁植被覆盖度间的相互作用机理认识尚不清晰㊂鉴于此，本研究采用经典统计学㊁地统计学和Ｋｒｉｇｉｎｇ插值等方法研究了苏干湖盐沼湿地浅层剖面０ ５０ｃｍ土层全盐含量的空间异质性，并探讨了土壤全盐含量与地下水位埋深㊁植被覆盖度间的相关性，试图明晰苏干湖内陆盐沼湿地浅层土壤全盐含量的空间分布格局及其对地下水位埋深㊁植被覆盖度间的关系，旨在能够更好的理解内陆盐沼湿地土壤盐分含量的空间结构形态及其与地下水位埋深㊁植被覆盖度间相互响应机制的认识，对湿地生态系统稳定性维持机制提供理论依据㊂１㊀研究地区与研究方法１．１㊀研究区概况苏干湖湿地位于甘肃省酒泉市阿克塞哈萨克族自治县阿勒腾乡境内（９３ʎ４７ᶄ５３ᵡ ９４ʎ０４ᶄ２６ᵡＥ，３８ʎ５０ᶄ０７ᵡ ３８ʎ５６ᶄ２７ᵡＮ），处于阿尔金山㊁党河南山与赛什腾山之间的花海子⁃苏干湖盆地的西北端，海拔３８２２㊀６期㊀㊀㊀康满萍㊀等：苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素㊀２７９５ ２８０８ｍ，属内陆高寒半干旱气候，年平均气温３ ６ħ，年均降水量３５．５ ７０．６ｍｍ，蒸发量１２２８ ２４９５ｍｍ，大风天气盛行，沙尘暴发生频率高㊂湿地面积约１００５００ｈｍ２，其水系属于柴达木内流水系中西北端的一个独立水系，发源于党河南山的大㊁小哈尔腾河出山口潜流于地下，在海子盆地成泉涌露，汇成河网，流入大㊁小苏干湖，消耗于泉水溢出带和湖面的蒸发蒸腾，地下水位埋深在０ ７ｍ间㊂土壤以草甸土㊁草甸沼泽土㊁盐土㊁草甸盐土和沙土等为主，受地理环境因素的影响，土壤盐渍化严重，植被为应对寒冷㊁干旱和土壤盐渍化等生境条件，形成了独特的区域性生态特征，如植株矮小㊁多丛生长且有泌盐功能，主要植物有赖草（Ｌｅｙｍｕｓｓｅｃａｌｉｎｕｓ）㊁芦苇（Ｐｈｒａｇｍｉｔｅｓａｕｓｔｒａｌｉｓ）㊁碱地风毛菊（Ｓａｕｓｓｕｒｅａｒｕｎｃｉｎａｔａ）㊁盐角草（Ｓａｌｉｃｏｒｎｉａｅｕｒｏｐａｅａ）㊁西伯利亚蓼（Ｐｏｌｙｇｏｎｕｍｓｉｂｉｒｉｃｕｍ）㊁苦豆子（Ｓｏｐｈｏｒａａｌｏｐｅｃｕｒｏｉｄｅｓ）㊁水麦冬（Ｔｒｉｇｌｏｃｈｉｎｍａｒｉｔｉｍｕｍ）等㊂１．２㊀研究方法１．２．１㊀土壤样品采集与分析以２０１７年９月１４日Ｌａｎｄｓａｔ卫星影像数据为参考，结合苏干湖湿地群落学调查，在苏干湖湿地内布置采样点（图１），鉴于干旱区春㊁秋两季的聚盐高峰及盐分的表聚性特点，采样时间选取为２０１７年９月，在实地勘查时结合研究区的地质地貌㊁植被类型等自然地理因素布置采样点，由于研究区分布了较大面积的沼泽化草甸㊁河流和湖泊等难到达区域，影响部分采样点的布设范围和距离，在此基础上兼顾了样点的代表性和均匀性，尽可能规则分布，以便于进行统计分析㊂研究选定共１０１个采样点，平均间距约５ｋｍ，对采样点进行编号，每个样点上用土钻分层采集土壤样品，取样深度为０ １０ｃｍ㊁１０ ３０ｃｍ㊁３０ ５０ｃｍ，每层取２个样品混合，用相对应编号的铝盒密封装好，并用ＧＰＳ定位，记录样点周围的植被㊁作物生长状况㊁土壤质地等信息㊂土壤盐分样品测试在室内进行，将样品在室内自然风干㊁敲碎㊁除去石砾㊁新生体㊁植物残根等杂物后，过１ｍｍ筛，选择水土比５ʒ１浸提，用双指示剂中和法测定ＣＯ２－３㊁ＨＣＯ－３，用ＡｇＮＯ３滴定法测定Ｃｌ－；ＥＤＴＡ间接滴定法测定ＳＯ２－４；ＥＤＴＡ络合滴定法测定Ｃａ２＋㊁Ｍｇ２＋，差减法测定Ｋ＋㊁Ｎａ＋，全盐量等于８个离子含量之和［２２］㊂图１㊀苏干湖湿地野外调查数据采样点㊀Ｆｉｇ．１㊀ＳａｍｐｌｉｎｇｐｏｉｎｔｓｏｆｆｉｅｌｄｓｕｒｖｅｙｄａｔａｏｆｗｅｔｌａｎｄｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅ１．２．２㊀地下水位埋深和植被覆盖度数据获取在采集土壤样品的采样点上用铁铲挖至地下水流出，待水位稳定后测量地下水埋深［２３］（图１），在ＡｒｃＧＩＳ１０．３软件下将１０１个点位的地下水埋深值进行空间插值，通过数据掩膜剪取苏干湖湿地地下水位埋深的栅格图像㊂选取苏干湖湿地２０１７年９ １０月云量小于１０％的Ｌａｎｄｓａｔ⁃８卫星遥感数据，其空间分辨率为１５ｍˑ１５ｍ㊂利用ＥＮＶＩ５．１对原始影像进行辐射定标㊁ＦＬＡＡＳＨ大气校正和标准假彩色波段的融合等预处理，计算归一化植被指数（ＮＤＶＩ），采用像元二分模型计算苏干湖湿地的植被覆盖度，结合ＡｒｃＧＩＳ中点提值工具提取对应１０１个土壤采样点的植被覆盖度值，然后应用克里金插值进行空间插值㊂１．２．３㊀研究方法与数据处理半方差函数是地质统计学解释土壤特性空间变异结构的理论基础，是解释变量空间分布的随机性和结构性特征的数学统计方法［２４］㊂在地统计学中，为避免存在比例效应，数据处理分析采用Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ⁃Ｓｅｍｉｒｎｏｖ（Ｋ⁃Ｓ）检验所测数据，符合正态分布的数据进行地统计学分析（Ｐ＞０．０５），应用ＧＳ＋９．０对不符合正态分布的数据源进行对数转换，利用ＧＳ＋软件进行半方差值计算㊁模拟与检验，得出的半方差函数模型㊂半方差函数的计算公式为：４８２２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀ｒ（ｈ）＝１２ｎ（ｈ）ðｎ（ｈ）ｉ＝１［Ｚ（ｘｉ）－Ｚ（ｘｉ＋ｈ）］２式中，ｒ（ｈ）为变异函数；ｈ为步长，即样点空间距离，ｎ（ｈ）是样点距离为ｈ时的点对总数，Ｚ（ｘｉ）和Ｚ（ｘｉ＋ｈ）分别是区域化变量Ｚ（ｘ）在空间位置ｘｉ和ｘｉ＋ｈ处的实测值㊂变异函数（半方差函数）主要由理论模型㊁块金值㊁基台值㊁变程和块金值效应值等参数组成，是地统计学中研究空间变异性的关键函数，反映了变量的空间格局或空间相关类型㊁范围等［２５］㊂２㊀结果分析２．１㊀土壤全盐含量的统计特征苏干湖湿地土层０ ５０ｃｍ全盐含量特征参数均表现出明显差异性（表１），土壤全盐均值㊁变化幅度随着土层深度的增加呈减小趋势㊂０ １０ｃｍ土壤全盐含量值较高，其值介于１５．８１ ４８５．８３ｇ／ｋｇ，变化值为４７０ｇ／ｋｇ，标准差为１１８．７５，１０ ３０ｃｍ土层的全盐含量值介于２．０６ ５８．７６ｇ／ｋｇ，变化值为５６．７ｇ／ｋｇ，标准差为９．２５，３０ ５０ｃｍ土层的全盐含量值介于１．６８ ３９．９ｇ／ｋｇ，变化值为３８．２２ｇ／ｋｇ，标准差为８．１，其中０ １０ｃｍ土壤盐分含量高，变化幅度㊁标准差值相对较大，其离散程度较大，空间分布变化复杂，１０ ３０ｃｍ和３０ ５０ｃｍ土层土壤盐分的含量值较低，变化幅度相对较小，其空间积聚渐趋稳定㊂土壤作为时间和空间上的连续体，其自然属性的变异是多因素相互作用的结果，变异系数ＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＶａｒｉａｔｉｏｎ（ＣＶ）可以反映一组变量的离散程度，运用变异系数（ＣＶ）的大小判定变异的强弱，ＣＶɤ１０％为弱变异性；１０％＜ＣＶ＜１００％为中等变异性；ＣＶȡ１００％为强变异性［２６］㊂由表１可知，苏干湖盐沼湿地土层０ １０ｃｍ全盐含量ＣＶȡ１００％为强变异性，土层１０ ３０ｃｍ和３０ ５０ｃｍ全盐含量的变异系数分别为９．２６％和８．１８％，ＣＶɤ１０％为弱变异性，表层土壤盐分变异明显，而随着土层深度的增加土壤盐分受这些因素的影响减弱，变异强度随之降低㊂表１㊀苏干湖湿地各层土壤全盐含量的统计特征值Ｔａｂｌｅ１㊀ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｙｅｒｓｉｎｔｈｅｗｅｔｌａｎｄｏｆＳｕｇａｎＬａｋｅ土层深度Ｓｏｉｌｄｅｐｔｈ／ｃｍ平均数Ｍｅａｎ／（ｇ／ｋｇ）标准差ＳＤ最小值Ｍｉｎ／（ｇ／ｋｇ）最大值Ｍａｘ／（ｇ／ｋｇ）变异数ＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＶａｒｉａｔｉｏｎ／％偏斜度Ｓｋｅｗｎｅｓｓ峰度ＫｕｒｔｏｓｉｓＰ分布类型Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｙｐｅ０ １０２０４．４１１１８．７５１５４８５．８３１２２．７２０．３１－０．９６０．０２ＬＮ１０ ３０１８．６５９．２５２．０６５８．７６９．２６０．９２２．１８０．３Ｎ３０ ５０１５．８９８．１１．６８３９．９０８．１８０．５２０．１７０．２Ｎ㊀㊀Ｎ：正态分布Ｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ＬＮ：对数正态分布Ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ２．２㊀土壤全盐含量的空间异质性２．２．１㊀土壤全盐含量的变异函数理论模型在地统计学中，为避免存在的比例效应，采用ＳＰＳＳ软件的样本Ｋ－Ｓ检验（显著水平α＝０．０５）数据是否符合正态分布或近似正态分布㊂结果表明，研究区土壤全盐含量服从正态分布（表１），满足地统计学对于二阶平稳假设条件的要求，可直接进行地统计学分析㊂各层土壤全盐含量的变异函数理论模型及参数（表２），苏干湖湿地０ １０ｃｍ土壤全盐含量的半方差函数符合球状模型，１０ ３０ｃｍ㊁３０ ５０ｃｍ符合指数模型；各层土壤全盐含量的决定系数在０．６２ ０．７２间，残差值较小，其值介于０．０６ ２．５６间，根据决定系数和残差值，研究区各层土壤全盐含量的理论模型达到显著性水平，模型的拟合程度较好㊂２．２．２㊀土壤全盐含量的空间异质性分析块金值是（Ｃ０）由测量误差和空间变异共同作用引起的，反映区域化变量的随机异质性程度；基台值（Ｃ０＋Ｃ）包括结构性变异和随机性变异在内的系统总变异，表示变量空间异质性的强弱㊂根据苏干湖湿地各层土壤全盐含量的变异函数理论模型及相应参数如表２所示，０ １０ｃｍ土壤全盐含量的块金值和基台值偏大，其５８２２㊀６期㊀㊀㊀康满萍㊀等：苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素㊀值分别为４３０和１４０３０，土壤全盐含量的随机变异程度和系统总变异程度较强，随土层深度的增加块金值和基台值呈减小变化；１０ ３０ｃｍ和３０ ５０ｃｍ土壤全盐含量的块金值和基台值相对较小且相差不大，块金值分别为４．７和６．３间，基台值为６４．５和８２．５６，空间异质性相对较弱且空间变异趋于稳定㊂块金效应值（Ｃ０／Ｃ０＋Ｃ）表示自相关部分导致的空间变异在总空间异质性中的贡献比例，反映其空间结构特征，当块金效应值＞７５％㊁２５％ ７５％㊁＜２５％时，分别表明系统的空间相关性较弱㊁中等㊁较强［２７］㊂苏干湖内陆盐沼湿地各层土壤全盐含量的块金效应值均＜２５％，（表２），表明在研究尺度上土壤全盐含量具有较强的空间自相关，在不同土层由空间自相关引起的空间异质性所占的比例有所差异，随土层深度的增加呈倒Ｕ型㊂２．２．３㊀土壤全盐含量的尺度效应变程是土壤全盐含量空间异质性的尺度函数，是衡量最大变异程度的空间距离，代表土壤盐分空间相关范围，在变程之内具有空间自相关性，反之则是独立的［２８］，其大小决定着空间异质性的尺度㊂苏干湖湿地各层土壤全盐含量的变程值介于５．２ ８．４９ｋｍ间，变程值随土层深度增加逐渐增大，各层土壤盐分空间自相关的尺度存在差异性，０ １０ｃｍ土壤全盐含量异质性的变程相对较大，在５．２ｋｍ的范围之内具有空间自相关性，自相关引起的空间变异性强；土层１０ ３０ｃｍ㊁３０ ５０ｃｍ全盐含量的变程介于６．７３ ８．４９ｋｍ间，空间自相关尺度随深度增加呈增大趋势；本实验土壤全盐含量的设计尺度为５ｋｍ，介于各层土壤全盐含量的变程范围内，所以符合地统计学取样的要求，能够反映土壤全盐含量的空间格局信息㊂表２㊀苏干湖湿地各层土壤全盐含量的变异函数理论模型及相关参数Ｔａｂｌｅ２㊀ＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｌａｔｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｙｅｒｓｏｆｓｕｇａｎＬａｋｅＷｅｔｌａｎｄ土层深度Ｓｏｉｌｄｅｐｔｈ／ｃｍ理论模型Ｔｈｅｏｒｙｍｏｄｅｌ块金值Ｎｕｇｇｅｔ（Ｃ０）基台值Ｓｉｌｌ（Ｃ０＋Ｃ）块金效应Ｎｕｇｇｅｔｅｆｆｅｃｔ（Ｃ０／Ｃ０＋Ｃ）／％变程Ｒａｎｇｅ／ｋｍ残差Ｒｅｓｉｄｕａｌ（ＲＳＳ）Ｒ２０ １０球体４３０１４０３０３．０６５．２２．５６０．７２１０ ３０指数６．３８２．５６７．６６．７３０．３２０．７１３０ ５０指数４．７６４．５７．３８．４９０．０６０．６３２．２．４㊀土壤全盐含量的各向异性各向异性是空间异质性程度的重要部分，各向异性较高，空间异质性程度也较强，空间异质性不仅与尺度有关，还与方向有关［２９］，为进一步分析土壤全盐含量空间变异的方向性，对０ ５０ｃｍ全盐含量在０ʎ㊁４５ʎ㊁９０ʎ㊁１３５ʎ四个方向上的变异函数分析发现（图２），０ １０ｃｍ土壤全盐含量的半方差函数具有明显的方向性，表现为在１３５ʎ方向上的变异函数值低于其他３个方向，且随着距离的增大，其他３个方向上的变异函数值与１３５ʎ方向上的变异函数值的比值逐渐增大，意味着土壤全盐含量步分析土壤全盐含量空间变异的方向性，对０ ５０ｃｍ各层土壤全盐含量在０ʎ㊁４５ʎ㊁９０ʎ㊁１３５ʎ的空间异质性程度也较高；１０ ３０ｃｍ土层的全盐含量在９０ʎ方向上的变异函数值高于其他３个方向，１３５ʎ方向上的变异函数值低于其他３个方向，且随着距离的增大，其他３个方向上的变异函数值与１３５ʎ方向上的变异函数值的比值逐渐减小，３０ ５０ｃｍ土层的全盐含量在４个方向的函数值比值呈波动变化，基本接近于１，表现为各向同性（图２）㊂２．３㊀土壤全盐含量㊁植被覆盖度和地下水位埋深的空间分布格局２．３．１㊀土壤全盐含量的空间分布图在变异函数理论及结构分析基础上，利用克里金插值方法绘制土壤全盐含量的空间分布（图３）㊂苏干湖盐沼湿地０ ５０ｃｍ土壤全盐含量均值介于８ １６８ｇ／ｋｇ，高值和低值中心呈斑状镶嵌分布，高值中心主要分布在小苏干湖周边及小苏干湖以南泉水出露的局部地带，低值中心主要分布在大苏干湖以东及水鸭子河流下游的滩地（图１㊁图３）；各层土壤全盐含量的空间分布存在差异性，０ １０ｃｍ土壤全盐含量值介于１５ ４８５．８ｇ／ｋｇ，高㊁低值区域差值较大，空间分布同０ ５０ｃｍ均值的空间分布存在相似性；１０ ３０ｃｍ㊁３０ ５０ｃｍ土壤全盐含量的差值相对较小，高值和低值中心呈斑状镶嵌分布，空间连续性较差，空间破碎化程度较高㊂６８２２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀图２㊀苏干湖湿地土壤全盐含量的各项异性比Ｆｉｇ．２㊀ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒａｔｉｏｓｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎＳｕｇａｎｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ２．３．２㊀植被覆盖度和地下水位埋深的空间分布研究区植被覆盖度由湿地中心向南北方向逐渐降低，在局部地带高值和低值中心呈斑块状镶嵌分布（图４），低植被覆盖度主要在湿地边缘地带和大㊁小苏干湖周边的积水洼地，多以戈壁和裸地为主，盐生植被植株矮小稀疏，高植被覆盖区主要分布在小苏干湖以南的泉水出露地带和水鸭子河下游的滩地（图１㊁图４）㊂地下水位埋深值介于０ ６ｍ间，其空间分布呈条带状分布（图５），东⁃西方向变化相对平稳，南⁃北方向变化较大，地势较低的湿地中心是地表水和地下水的汇集中心，泉水出露，水位埋深介于０ ３ｍ间，在地势相对较高的湿地南㊁北边缘地带水位埋深介于３ ６ｍ㊂２．４㊀土壤全盐含量与植被覆盖度和地下水位埋深的相关性分析通过相关分析方法得到苏干湖湿地各层土壤全盐含量与地下水位埋深㊁植被覆盖度间的相关系数图（图６），本研究发现，全盐含量与植被覆盖度间呈极显著负相关（Ｐ＜０．０１），相关系数值介于０．６１ ０．７９，随土层深度的增加两者间的相关性减弱，高植被覆盖区域，土壤全盐含量较低，低植被覆盖区域，土壤全盐含量较高㊂各层土壤全盐含量与地下水埋深与间呈正相关关系，相关系数介于０．３４ ０．３７，地下水位埋深对土壤全盐含量的影响存在阈值，在地下水位埋深０ １ｍ的范围内，各层土壤全盐含量随地下水位埋深的增加呈增加趋势；在１ ３ｍ的范围内，土壤全盐含量既有高值值亦存在低值；当地下水位埋深大于３ｍ，各层土壤全盐含量随地下水位埋深的增加呈减少趋势㊂７８２２㊀６期㊀㊀㊀康满萍㊀等：苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素㊀图３㊀苏干湖湿地土壤全盐含量空间分布图Ｆｉｇ．３㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｔｏｔａｌｓａｌｔｃｏｎｔｅｎｔｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅ图４㊀苏干湖湿地植被覆盖度空间分布图㊀Ｆｉｇ．４㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅ图５㊀苏干湖湿地地下水位埋深空间分布图㊀Ｆｉｇ．５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｔａｂｌｅｄｅｐｔｈｉｎＳｕｇａｎＬａｋｅ３㊀讨论空间异质性是土壤全盐量空间分布格局的本质属性，包括空间组成㊁空间构型和空间关系的异质性，反映了空间系统的复杂性和变异程度［３０］㊂土壤全盐含量的空间异质性受结构性因素和随机性因素综合作用形成的，其结构性因素使同一层面的空间相关性增强，随机性因素使其空间相关性减弱，并朝同质化㊁均一化方向发展［３１⁃３２］㊂研究发现，苏干湖湿地各层土壤全盐含量空间上具有非均质性和表聚性特征，受结构性因素的影响，各向异性较高，由自相关引起的空间变异程度较强（表２），土壤全盐含量的均值㊁变化幅度和变异强度随８８２２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀图６㊀土壤全盐量与植被覆盖度、地下水位埋深间的相关系数图Ｆｉｇ．６㊀Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅａｎｄｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｔａｂｌｅｄｅｐｔｈａｎｄｓｏｉｌｓａｌｉｎｉｔｙｉｎｗｅｔｌａｎｄｃｏｎｔｅｎｔ土层深度的增加呈减少趋势，且０ １０ｃｍ土壤全盐含量受结构性影响因素更显著，其空间随机变异程度和自相关引起的异质性较１０ ３０ｃｍ㊁３０ ５０ｃｍ土层更强（表２）㊂主要原因有：（１）苏干湖湿地干旱少雨，蒸发量大于降水量，土壤母质含盐重，土壤盐渍化特点显著，低洼封闭的地势㊁地形条件致使盐分随地表水和地下径流汇集到盆地中心无法移出，以盐基离子形式集聚土层包气带中，成为盐分存储区，在强烈蒸发作用下，土壤包气带及地下水中的可溶性盐在土壤毛细管作用下随上升水流蒸发㊁浓缩㊁积累于地表，呈现出土壤盐分 表聚 现象，长期积累在地表形成厚约３ ５ｃｍ的盐壳和大小各异的盐坑，土壤全盐含量大，这与我们采样调查时所观察到的现象相一致，土壤盐分受多重因素的影响具有表聚性和非均质性特征；（２）采样时正值秋季（枯水期），持续的蒸发作用增强了表层土壤盐分的聚积，这可能也是导致表层积盐现象比较重要的因素之一，这与张海威［３３］的研究相一致㊂水㊁盐是盐沼湿地生态系统的重要组成部分，是影响植被生长状况和分布格局的关键因子［１４］，植被的正向演替改善土壤的理化性状，其分布格局和冠层结构通过对光照资源的截获能力和对地表的遮阴㊁覆盖作用来降低局部环境的温度，减弱地表水分蒸发，进而影响土壤全盐含量的表聚性和异质性［３４］㊂研究发现，苏干湖湿地各层土壤全盐量受植被盖度的影响较为显著，两者间呈极显著负相关关系（Ｐ＜０．０１），高植被覆盖区域，土壤全盐含量较低，低植被覆盖区域，土壤全盐含量较高（图６），这与植被的聚集分布格局和冠层结构对蒸发作用的影响相关㊂主要原因有：（１）在大㊁小苏干湖周边和湿地中心的淡水泉出露地带，地下水位埋深适宜植被的生长，湿地植被生长较好呈斑块状集群状分布，受植被盖度的遮阴作用，地表蒸发作用较弱，０ １０ｃｍ积盐相对较轻，盐分以盐基离子的形式存在土层包气带中，１０ ５０ｃｍ土层盐分含量存在高值区（图１㊁图３）；（２）在小苏干湖周边受季节性水淹和高盐环境胁迫影响下植被生长期缩短，生长期完成之后，盐生植物体内的大量盐基离子回归土壤，增加了土壤全盐含量；另一方面，由于研究区植株普遍矮小，覆盖度相对较低（图４），地表裸露面积较大，在强烈的蒸发作用下可溶性盐随土壤毛细管水向上运动，在表层积聚盐分含量增９８２２㊀６期㊀㊀㊀康满萍㊀等：苏干湖湿地土壤全盐含量空间异质性及影响因素㊀０９２２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀加，这与郭文聪的研究相一致［３５］；（３）盐生植被耐盐力强，植被根系发达，从深层土壤或地下水中吸取水分的同时伴随大量的水溶性盐类进入到植物体内，当植被死亡后堆积于地表，水溶性盐类便累积于土壤表层，从而引起表层土壤全盐量的增加；部分泌盐植物在生长过程中将体内的盐分分泌出来，就地积累在植株附近，斑块化尺度上的盐生植被其冠层结构和植株泌盐性共同导致０ １０ｃｍ土壤全盐含量的表聚性和非均质性特征，而１０ ５０ｃｍ土层盐分含量相对较高，该范围内其变异性还有可能受植被本身的生物学特性（根系深浅）㊁土壤质地等因素的影响，使不同土层结构存在差异，导致不同土层的土壤盐分空间结构发生变化㊂水分是土壤盐分运移的载体，地下水位的动态变化通过土层中毛细管作用，进而对土壤中盐基离子在土层中的运移积累产生影响［３６］㊂研究发现，苏干湖湿地各层土壤全盐含量高值和低值中心呈斑状镶嵌分布，地下水位埋深呈条带状分布（图５），土壤全盐含量与地下水埋深与间呈正相关关系，相关系数介于０．３４ ０．３７，不同地下水位埋深对土壤全盐含量的影响存在差异性㊂（１）大苏干湖以东，小苏干湖以南的湿地中心泉出露地带，地下水位埋深范围介于０ １ｍ（图５），低洼的地势条件是水盐的汇集中心，受水淹和河流的淋溶㊁携带作用的影响，土壤全盐含量相对较低（图１㊁图３）；局部地带，地下水位埋深大于１ｍ，土壤水带与毛管水带连接，水盐运移路径畅通，在强烈的蒸发作用下，土壤中的基盐离子和可溶性盐随地下水运移至地表积聚，导致０ １０ｃｍ全盐含量相对较高，该区域土壤全盐含量随地下水位埋深增加呈增大趋势；（２）在湿地南㊁北部边缘地带，地势相对较高，埋深范围介于４ ６ｍ（图１㊁图５），土壤水带和毛管水带处于断裂状态，通过土壤空隙间的毛管力输送的水分逐渐减少，水盐运移相对困难，土壤盐分较低（图３），该区域土壤全盐含量随着地下水埋深变化的增加呈减少的趋势（图６）；（３）在小苏干湖周边区域，地下水位埋深值介于３ ６ｍ间，丰水期受水淹及周边山地积雪融水携带的盐分堆积，枯水期，水去盐留，在强烈的蒸发作用下浅层剖面的基盐离子和可溶性盐随地下水运移至地表积聚，土壤全盐含量较高（图３）；总体而言，苏干湖盐沼湿地地下水位埋深对土壤全盐含量的影响存在阈值，其变化增加了土壤全盐含量空间分布变异的复杂性，这与丁建丽等［３７］的研究相一致㊂４㊀结论苏干湖内陆盐沼湿地各层土壤全盐含量相对较高，具有非均质性和表聚性特征，且受结构性因素的影响，具有各向异性特征，且其值相对较高，空间变异程度较强，其空间分布呈斑状镶嵌分布，土壤全盐含量的空间异质性主要受植被覆盖度的影响，两者间呈极显著负相关（Ｐ＜０．０１），与地下水埋深间呈正相关关系，地下水位埋深对土壤全盐含量的影响存在阈值，增加了其空间变异的复杂性，但各层间全盐含量的变化特征㊁分布格局及与覆盖度间㊁地下水位埋深的相关性存在差异性㊂今后的研究将进一步综合考虑将土壤质地㊁水带的分布情况和盐生植被群落的生长特性㊁功能性状等诸多因子对土壤全盐含量的影响，进一步认识干旱区盐沼湿地特殊的生态水文过程㊁复杂的土壤理化属性和群落环境对湿地生态演替的影响㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀武小钢，杨秀云，边俊，朱烨，曹晔．长治城市湿地公园滨岸区植物群落特征及其与土壤环境的关系．生态学报，２０１５，３５（７）：２０４８⁃２０５６．［２］㊀赵宣，郝起礼，孙婴婴．典型毛乌素沙漠⁃黄土高原过渡带土壤盐渍化空间异质性及其影响因素．应用生态学报，２０１７，２８（６）：１７６１⁃１７６８．［３］㊀张天举，陈永金，刘加珍．基于典范对应分析的滨海湿地土壤季节性盐渍化特征．生态学报，２０１９，３９（９）：３３２２⁃３３３２．［４］㊀张雪妮，李岩，何学敏，杨晓东，吕光辉．荒漠植物功能性状及其多样性对土壤水盐变化的响应．生态学报，２０１９，３９（５）：１５４１⁃１５５０．［５］㊀ＭｉｎｄｅｎＶ，ＫｌｅｙｅｒＭ．Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｍｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｃｏａｓｔａｌｍａｒｓｈｅｓｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｋｅｙｐｌａｎｔｔｒａｉｔｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＡｄｖａｎｃｅｓ，２０１５，２６（４）：６５１⁃６６２．［６］㊀陈文业，赵明，张继强，李广宇，吴三雄，袁海峰，窦英杰，吴婷，陈旭，罗文莉，朱丽，邴丹珲，冯颖，孙飞达，谈嫣蓉．敦煌西湖荒漠⁃湿地生态系统植被与土壤水分空间异质性研究．冰川冻土，２０１５，３７（６）：１６７０⁃１６７９．［７］㊀卢龙辉，瓦哈甫㊃哈力克，彭菲，张琴琴，袁玉芸．新疆克里雅绿洲地下水与表层土壤特征的最优插值．干旱区地理，２０１７，３４（６）：１３０４⁃１３１２．。

第36卷第2期2022年4月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .36N o .2A pr .,2022收稿日期:2021-09-16资助项目:国家自然科学基金项目 晋西黄土区水土保持林林分结构与功能耦合机理研究 (31971725), 黄土区土壤 地表 地下水文多维耦合过程及植被调控机制 (U 2243202);国家重点研发计划项目(2016Y F C 0501704) 第一作者:兰道云(1996 ),男,硕士研究生,主要从事林业生态工程研究㊂E -m a i l :527663009@q q.c o m 通信作者:毕华兴(1969 ),男,教授,博士生导师,主要从事水土保持与林业生态工程研究㊂E -m a i l :b h x @b jf u .e d u .c n 晋西黄土区不同密度油松人工林保育土壤功能评价兰道云1,毕华兴1,2,3,4,5,赵丹阳1,王宁1,云慧雅1,王珊珊1,崔艳红1(1.北京林业大学水土保持学院,北京100083;2.山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站,北京100083;3.水土保持国家林业局重点实验室(北京林业大学),北京100083;4.北京市水土保持工程技术研究中心(北京林业大学),北京100083;5.林业生态工程教育部工程研究中心(北京林业大学),北京100083)摘要:研究晋西黄土区不同密度油松林保育土壤功能变化规律及差异性,评价其保育土壤功能,以加强林分管理和生态恢复建设㊂以山西吉县蔡家川流域4种不同密度(925,1325,1750,2250株/h m2)油松人工林为研究对象,对其土壤容重㊁孔隙度等物理性质㊁有机质等化学性质以及坡面径流泥沙量进行测定和分析,确定了12项评价指标,采用熵权法(E WM )对各密度油松林地的保育土壤功能进行综合评价㊂结果表明:(1)4种林分密度的油松人工林,土壤容重㊁总孔隙度㊁非毛管孔隙度㊁毛管孔隙度㊁全氮㊁全磷㊁氨氮㊁硝氮和速效磷均存在显著差异(P <0.05);(2)林分密度变化会不同程度地改变油松林土壤物理性质㊁土壤养分和径流泥沙量等12项指标,其中土壤容重㊁径流量㊁泥沙量均随林分密度增大呈现先下降后上升的趋势;土壤有机质㊁全氮㊁全磷㊁硝氮㊁速效磷,随林分密度增大呈先增加后减少的趋势;(3)不同密度油松林地的土壤物理结构㊁土壤肥力和产流产沙均随密度变化呈现一定的变化规律,随着林分密度增大,土壤结构改良状况和土壤肥力呈现先上升后下降的趋势;径流泥沙量表现为先减小后增大地趋势;(4)对不同密度油松人工林保育土壤功能评价表明,4种密度油松林中,随着油松林林分密度的增加,保育土壤功能呈现先增强后减弱的趋势㊂密度为1750株/h m 2的油松林地保育土壤功能相对较好㊂从保育土壤角度出发,建议将1750株/h m2作为晋西黄土区油松人工林经营密度,该密度油松林能较好保持水土,改善林地土壤质量㊂关键词:保育土壤;熵权法;不同密度;油松人工林;晋西黄土区中图分类号:S 714 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2022)02-0189-08D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2022.02.025E v a l u a t i o no nS o i l C o n s e r v a t i o nF u n c t i o no f P i n u s t a b u l a e fo r m i s P l a n t a t i o nw i t hD i f f e r e n tD e n s i t i e s i n t h eL o e s sA r e a o fW e s t e r nS h a n x i P r o v i n c eL A N D a o y u n 1,B IH u a x i n g 1,2,3,4,5,Z HA O D a n y a n g 1,WA N G N i n g 1,Y U N H u i y a 1,WA N GS h a n s h a n 1,C U IY a n h o n g1(1.C o l l e g e o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,B e i j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ,B e i j i n g 100083;2.J iC o u n t y St a t i o n ,C h i n e s eN a t i o n a lE c o s y s t e m R e s e a r c hN e t w o r k (C N E R N ),B e i j i n g 100083;3.K e y L a b o r a t o r y o f S t a t eF o r e s t r yA d m i n i s t r a t i o no nS o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n (B e i j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ),B e i j i n g 100083;4.B e i j i n g E n g i n e e r i n gR e s e a r c hC e n t e r o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n (B e i j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ),B e i j i n g 100083;5.E n g i n e e r i n g Re s e a r c h C e n t e r of F o r e s t r y E c o l og i c a lE n g i n e e r i n g ,M i n i s t r y o f E d u c a t i o n (B e i j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y ),B e i j i n g 100083)A b s t r a c t :T h i s p a p e r a i m e d t o s t u d y t h e c h a n g i n gl a w s a n d d i f f e r e n c e s o f s o i l c o n s e r v a t i o n f u n c t i o n s o f P i n u s t a b u l a e f o r m i s f o r e s t sw i t hd i f f e r e n t d e n s i t i e s i nt h e l o e s s a r e ao fw e s t e r nS h a n x iP r o v i n c e ,a n d t oe v a l u a t e t h e i r s o i l c o n s e r v a t i o n f u n c t i o n ,s o a s t o s t r e n g t h e n f o r e s t s t a n dm a n a g e m e n t a n d e c o l o gi c a l r e s t o r a t i o n .F o u r k i n d so f P .t a b u l a e f o r m i s p l a n t a t i o n s w i t hd i f f e r e n td e n s i t i e s (925p l a n t /h m 2,1325p l a n t /h m 2,1750p l a n t /h m 2a n d 2250p l a n t /h m 2)i n t h eC a i j i a c h u a nw a t e r s h e do f J i x i a nC o u n t y,S h a n x i P r o v i n c ew e r e t a k e n a s t h e r e s e a r c ho b j e c t s .T h es o i lb u l kd e n s i t y ,p o r o s i t y a n do t h e r p h y s i c a l p r o p e r t i e s ,o r ga n i c m a t t e ra n d o t h e r c h e m i c a l p r o p e r t i e s a sw e l l a s t h ea m o u n to f s l o p e r u n o f f a n ds e d i m e n tw e r em e a s u r e da n da n a l yz e d ,a n d 12e v a l u a t i o n i n d i c a t o r sw e r e d e t e r m i n e d ,a n d t h e e n t r o p y w e i gh tm e t h o d (E WM )w a s u s e d t o e v a l u a t e c o m p r e h e n s i v e l y t h e s o i l c o n s e r v a t i o n f u n c t i o n s o f e a c h P .t a b u l a e fo r m i s f o r e s t s .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t :(1)T h e r ew e r e s i g n i f i c a n td i f f e r e n c e s i ns o i l b u l kd e n s i t y ,t o t a l p o r o s i t y ,n o n -c a p i l l a r yp o r o s i t y ,c a p i l l a r yp o r o s i t y,t o t a ln i t r o g e n,t o t a l p h o s p h o r u s,a mm o n i an i t r o g e n,n i t r a t en i t r o g e na n da v a i l a b l e p h o s p h o r u s a m o n g t h e f o u rk i n d so f P.t a b u l a e f o r m i s p l a n t a t i o n(P<0.05).(2)T h ec h a n g eo f s t a n dd e n s i t y w o u l d c h a n g e t h e12i n d i c a t o r s o f s o i l p h y s i c a l p r o p e r t i e s,s o i l n u t r i e n t s a n d r u n o f f a n d s e d i m e n t v o l u m e o f t h e P. t a b u l a e f o r m i s f o r e s t.A m o n g t h e m,s o i lb u l kd e n s i t y,r u n o f f a n ds e d i m e n tv o l u m ea l l d e c r e a s e df i r s t a n d t h e n i n c r e a s e dw i t ht h e i n c r e a s i n g o f f o r e s td e n s i t y.S o i l o r g a n i cm a t t e r,t o t a l n i t r o g e n,t o t a l p h o s p h o r u s, n i t r a t en i t r o g e na n d a v a i l a b l e p h o s p h o r u s s h o w e d t h e o p p o s i t e t e n d e n c y w i t h t h e i n c r e a s i n g o f f o r e s t d e n s i t y.(3)T h e s o i l p h y s i c a l s t r u c t u r e,s o i l f e r t i l i t y,r u n o f f a n d s e d i m e n t y i e l d o f d i f f e r e n t P.t a b u l a e f o r m i s f o r e s t sa l l s h o w e d c e r t a i n c h a n g e l a w sw i t h t h e c h a n g e o f d e n s i t y.T h e i m p r o v e m e n t o f s o i l s t r u c t u r e a n d s o i l f e r t i l i t y i n c r e a s e d f i r s t a n d t h e nd e c r e a s e dw i t h t h e i n c r e a s i n g o f f o r e s t d e n s i t y.W i t h t h e i n c r e a s i n g o f f o r e s t d e n s i t y, t h e a m o u n t o f r u n o f f a n d s e d i m e n t d e c r e a s e d f i r s t a n d t h e n i n c r e a s e d.(4)T h e e v a l u a t i o n o f s o i l c o n v e r s a t i o n f u n c t i o no f P.t ab u l a e f o r m i s p l a n t a t i o n sw i t h d i f f e r e n t d e n s i t i e s s h o w e d t h a t t h e s o i lc o n s e r v a t i o n f u n c t i o n o f P.t a b u l a e f o r m i s f o r e s t i n c r e a s ed f i r s t l y a n d t he nd e c r e a s e dw i t h t h e i n c r e a s i n g of d e n s i t y.T h e c o n s e r v a t i o n s o i l f u n c t i o no f P.t a b u l a e f o r m i s f o r e s t l a n dw i t h a d e n s i t y o f1750p l a n t/h m2w a s r e l a t i v e l yg o o d.F r o mth e p e r s p e c ti v e o f s o i l c o n s e r v a t i o n,i tw a s r e c o m m e n d e d t h a t1750p l a n t/h m2s h o u l db eu s e da s t h em a n a g e m e n t d e n s i t y o f P.t a b u l a e f o r m i s p l a n t a t i o n si nt h el o e s sa r e ao f w e s t e r n S h a n x i.T h i sd e n s i t y c o u l d b e t t e r m a i n t a i nw a t e r a n d s o i l a n d i m p r o v e t h e s o i l q u a l i t y o f f o r e s t l a n d.K e y w o r d s:s o i l c o n s e r v a t i o n;e n t r o p y w e i g h tm e t h o d;d i f f e r e n td e n s i t i e s;P i n u s t a b u l a e f o r m i s p l a n t a t i o n;l o e s s a r e a i nw e s t e r nS h a n x i P r o v i n c e晋西黄土区严重的土壤侵蚀导致大量的土壤和养分流失,使该地区的自然土壤遭到破坏[1]㊂植被恢复是改善土壤环境最有效的方法㊂国内外研究[2-5]表明,植被的生长发育与土壤性状的演变之间是互馈作用,土壤为植物生长提供水分和养分,其含量不仅影响植被个体发育,也进一步决定植物群落的类型和分布,同时植被也是土壤有机质最主要的来源,对土壤理化性质有着深刻的影响㊂土壤是生态系统诸多生态过程的载体,植物的生长对土壤结构与养分状况起着关键作用[6]㊂油松(P i n u s t a b u l a e f o r m i s)是黄土区主要造林树种之一,具有保育土壤㊁涵养水源㊁固碳释氧等功能[7]㊂保育土壤功能是指森林中活地被物和凋落物截留降水㊁降低水滴对表土的冲击和地表径流的侵蚀作用;同时林木根系固持土壤,从而减少土壤肥力损失,以及改善土壤结构的功能[8],是森林生态系统中重要的服务功能之一㊂油松林地的固土保肥能力反映了油松林地抵抗水土流失㊁改善土壤肥力的能力㊂近年来诸多学者对林地的保育土壤功能进行了研究,田宁宁等[9]使用固土量公式和保肥量公式对晋西黄土区退耕还林地的保育土壤功能进行评价;张向峰等[10]使用模糊综合评价法对缙云山水源涵养林的保育土壤功能进行了评价㊂目前对林地保育土壤功能客观评价方法的研究还较少,熵权法是一种客观计算各指标权重的数学方法,能够剔除主观因素的影响,客观地判断评价指标的相对重要性㊂在面对土壤保育功能指标本身涉及到的数据多且复杂,熵权法解决了因各层次内涵不同㊁不能相加的弊端㊂近年来,熵权法已成功运用于土壤抗蚀性评价[11]和水源涵养评价[12],说明熵权法在保育土壤方面也同样具有可行性与科学性㊂关于不同林分密度对林分土壤及其影响因素早有报道[13-15],主要集中在不同地区㊁不同植被类型对其土壤养分㊁物理性质或者土壤抗蚀性单独进行研究,缺少有关林分密度对保育土壤功能的影响及综合评价方面的研究㊂本文以晋西黄土区4种不同密度的油松人工林为研究对象,对研究区的土壤理化性质㊁坡面产流产沙进行分析,运用熵权法客观评价油松人工林的保育土壤功能,拟从林分密度对晋西黄土区油松人工林保育土壤功能角度出发,选择林分经营密度㊂1材料与方法1.1研究区概况研究区位于山西省临汾市吉县蔡家川流域(36ʎ14'27'' 36ʎ18'23''N,110ʎ39'45'' 110ʎ47'45''E),流域面积40k m2,海拔900~1590m,属黄土高原东南部暖温带半湿润区,年平均气温10ħ,多年平均降水量574.8mm,年平均蒸发量1726.3mm㊂属于典型的黄土残塬沟壑区,土壤类型为微碱性褐土,黄土母质㊂该地区主要乔木树种有油松(P i n u s t a b u l i-f o r m i s C a r r.)㊁刺槐(R o b i n i a p s e u d o a c a c i a L.)㊁侧柏(P l a t y c l a d u s o r i e n t a l i s(L.)F r a n c o)㊁山杨(P o p u-l u s d a v i d i a n a D o d e)㊁辽东栎(Q u e r c u sw u t a i s h a n s e a M a r y)等;主要灌木树种有沙棘(H i p p o p h a er h a m-n o i d e s L i n n.)㊁虎榛子(O s t r y o p s i sd a v i d i a n a D e c-n e.)㊁黄刺玫(R o s ax a n t h i n a L i n d l)㊁胡枝子(L e s p e-d e z a b i c o l o r T u r c z.)等;主要的草本植物有艾蒿(A r-t e m i s i aa r g y i H.Lév.&V a n i o t)㊁草地早熟禾(P o a091水土保持学报第36卷p r a t e n s i s L.)㊁黄花蒿(A r t e m i s i aa n n u a L i n n.)等㊂1.2研究方法1.2.1样地选择研究区于1991年开始大面积栽植油松㊂基于大量实际调查,在研究区选择林龄为29年㊁成土母质基本相同㊁坡度㊁坡位㊁坡向等立地条件基本一致的油松林为研究对象,设置低密度(925株/h m2)㊁中密度(1325,1750株/h m2)和高密度(2250株/h m2)3个密度梯度,每个密度梯度3个重复㊂布设20mˑ20m标准样地,并对样地内的乔木每木检尺,记录样地内所有树木的胸径㊁树高等生长指标;根据 五点法 布设5mˑ5m灌木样方5个,1mˑ1m草本样方5个,记录林下植被的生长情况㊂使用地质罗盘测定坡向和坡度;使用G P S数据采集仪定位测定海拔高度㊂不同密度油松人工林地基本特征见表1㊂表1不同密度油松人工林样地基本特征林分密度/(株㊃h m-2)平均树高/m平均胸径/c m平均冠幅/m海拔/m 坡度/(ʎ)坡向郁闭度/%林龄/a9256.95ʃ0.8513.51ʃ2.394.02ʃ0.66113029半阴坡4029 13258.24ʃ0.7513.81ʃ2.383.78ʃ0.61114030半阴坡4529 17507.41ʃ1.2810.21ʃ3.553.29ʃ0.93112027半阴坡5529 22508.55ʃ2.069.31ʃ3.372.83ʃ0.95109031阴坡6029注:表中数据为平均值ʃ标准差㊂1.2.2土壤取样与测定方法在不同密度油松林地(各3块样地)中心点处选择1个土壤剖面采样点,沿着土壤剖面0 10,10 20,20 30,30 40,40 50, 50 60c m分层取样,每层3个重复,带回实验室,待其风干后研磨过筛装袋,用于测定土壤化学指标㊂土壤容重㊁孔隙度等采用环刀法测定;土壤化学性质的测定指标主要有土壤有机质㊁全氮㊁全磷㊁铵态氮㊁硝态氮和速效磷等㊂土壤有机质采用重铬酸钾 外加热法测定,土壤全氮采用半微量凯式法测定,土壤全磷采用硫酸 混合加速剂消煮 蒸馏法测定,土壤铵态氮㊁硝态氮采用碱解扩散法和氢氧化钠熔融 钼锑抗比色法测定,土壤速效磷采用N H4F H C L浸提 钼锑抗比色法测定㊂在油松林地坡度相近的坡面布设8个标准径流小区(每种密度各2个),对4种密度油松林地进行天然降雨条件下产流产沙的观测,并记录场降雨条件下的降雨量(林内降雨)㊁径流量和泥沙含量㊂1.2.3数据处理与分析试验取得的数据采用E x c e l 2019进行处理,各指标间数据分析采用S P S S26.0软件分析,其中以林分密度为自变量,以不同层次容重㊁总孔隙度㊁毛管孔隙度㊁非毛管孔隙度㊁有机质㊁全氮㊁全磷㊁铵态氮㊁硝态氮和速效磷作为因变量进行单因素方差分析(O n e-w a y A n o v a),采用D u n c a n多重比较进行差异性分析㊂1.2.4保育土壤功能评价方法依据保育土壤功能的定义,结合前人的研究成果,按照科学性㊁可操作性的原则,选取能够反映油松人工林保育土壤功能(土壤结构改良㊁土壤肥力改善㊁截流减沙)的12指标,包括容重㊁总孔隙度㊁毛管孔隙度㊁非毛管孔隙度㊁有机质㊁全氮㊁全磷㊁铵态氮㊁硝态氮㊁速效磷㊁径流量和泥沙量,建立油松人工林保育土壤功能评价体系㊂采用熵权法(t h e e n t r o p y w e i g h tm e t h o d,E WM)评价林分保育土壤能力,该方法属于客观赋权法,通过调查数据结果提供的信息大小来确定权重㊂一般对于某项指标可以用熵值来判断其离散程度,其信息熵越小,离散程度越大,说明该指标的权重越大㊂利用信息熵计算出各指标的权重,为多指标综合评价提供依据㊂(1)数据标准化处理㊂由于选取的评价指标单位不同,需要进行无量纲化处理,具体分为2种情况:第1种情况是指标为正向指标(数据越大越优)时,其标准化公式为:p i j=x i j-m i n(x i j)m a x(x i j)-m i n(x i j);第2种情况是当指标为逆指标(数据越小越优)时,其标准化公式为:p i j=m a x(x i j)-x i jm a x(x i j)-m i n(x i j)㊂式中:x i j为第i个评价对象对应第j个指标;p i j为标准化后对应的指标值㊂(2)计算第i个评价对象下第j个指标值的比重:Y i j=p i jðmip i j㊂(3)指标信息熵计算公式为:e j=-kðm i=1(Y i j l n Y i j), k=1l n m㊂式中:m为评价对象个数㊂(4)信息熵冗余度计算公式为:d i=1-e i㊂(5)指标权重计算公式为:W j=d jðnj=1d j㊂式中:n为指标个数㊂(6)各密度油松林地保育土壤功能评价得分计算公式为:S i j=ðn i=1W j p i j㊂2结果与分析2.1不同密度油松林对土壤物理特性的影响土壤容重和孔隙度是反映土壤物理结构的重要191第2期兰道云等:晋西黄土区不同密度油松人工林保育土壤功能评价参数,容重是土壤紧实度指标,反映土壤透水通气性的大小[16]㊂由表2可知,在垂直剖面上,随着土层深度增加,不同密度油松林地土壤容重均呈增大趋势,深层可达1.30g /c m 3㊂在0 60c m 土层,油松林地土壤平均容重为1.21g /c m 3,变化范围为0.94~1.35g/c m 3㊂不同密度油松林地土壤平均容重从小到大依次为1750株/h m 2<1325株/h m 2<2250株/h m 2<925株/h m 2㊂差异性检验结果表明,中密度(1325,1750株/h m 2)油松林地土壤容重与低密度(925株/h m 2)和高密度(2250株/h m 2)油松林地间均存在显著差异(P <0.05)㊂随着密度的增大,土壤容重的总体趋势表现为先减小后增大㊂表2 不同密度油松人工林地土壤容重林分密度/(株㊃h m -2)土壤容重/(g㊃c m -3)0 10c m 10 20c m20 30c m 30 40c m 40 50c m50 60c m平均值9251.01ʃ0.011.29ʃ0.011.26ʃ0.021.29ʃ0.021.29ʃ0.011.31ʃ0.011.24ʃ0.01a 13251.15ʃ0.031.09ʃ0.071.15ʃ0.011.15ʃ0.011.27ʃ0.031.37ʃ0.011.20ʃ0.02b 17500.94ʃ0.021.07ʃ0.011.19ʃ0.091.26ʃ0.081.29ʃ0.061.33ʃ0.021.18ʃ0.01b 22501.20ʃ0.031.13ʃ0.011.20ʃ0.011.20ʃ0.031.29ʃ0.061.35ʃ0.011.23ʃ0.02a注:表中数据为平均值ʃ标准差;不同字母表示不同密度油松人工林地差异显著(P <0.05)㊂下同㊂ 土壤孔隙可以为植物提供水和空气,包括毛管孔隙和非毛管孔隙2种,体现了土壤贮蓄和调节水分能力的大小㊂在垂直剖面上,不同密度油松林地土壤总孔隙度㊁毛管孔隙度和非毛管孔隙孔隙度均随土层深度的增加而减小(表3)㊂0 60c m 土层土壤平均总孔隙度为52.04%,变化范围为49.41%~55.69%,不同密度油松林地土壤平均总孔隙度从小到大依次为925株/h m 2<1750株/h m 2<1325株/h m 2<2250株/h m 2㊂差异检验结果表明,密度为1750株/h m 2油松林地土壤平均总孔隙度与其他密度油松林地之间差异显著(P <0.05)㊂0 60c m 土层土壤平均毛管孔隙度为48.13%,变化范围为44.78%~51.83%,不同密度油松林地土壤平均毛管孔隙度从小到大依次为925/h m 2<1750株/h m 2<1325株/h m 2<2250株/h m 2,差异检验结果表明,密度为1750株/h m 2的油松林地土壤平均毛管孔隙度和925株/h m2油松林地之间无显著差异,而与1325,2250株/h m 2油松林地之间差异显著(P <0.05)㊂在0 60c m 土层土壤平均非毛管孔隙度为3.91%,变化范围为3.01%~4.64%,不同密度油松林地平均非毛管孔隙度从小到大依次为925株/h m 2<1325株/h m 2<2250株/h m 2<1750株/h m 2,差异检验结果表明,密度为1750株/h m 2油松林地土壤平均非毛管孔隙度与其他林分密度之间差异显著(P <0.05)㊂2.2 不同密度对油松林土壤肥力的影响表4为不同密度油松林地全量养分状况㊂土壤全量养分主要包括全氮和全磷,其含量主要受到森林生态系统植被养分循环过程和土壤成土母质的影响[17]㊂土壤有机质是土壤养分的主要来源,影响土壤的潜在生产力,是土壤肥力状况的重要指标,一般指存在于土壤中的所有含碳有机物㊂0 60c m 土层不同密度油松林地土壤平均有机质含量为7.29g /k g,变化范围为3.04~15.94g /k g,且随着土层深度的增加而减少㊂不同密度油松林地土壤平均有机质含量从大到小依次是1325株/h m 2>1750株/h m 2>925株/h m 2>2250株/h m 2㊂差异性检验结果表明,密度为1750株/h m 2的油松林地土壤平均有机质含量分别与925,2250株/h m 2油松林地差异显著(P <0.05)㊂表3 不同密度油松人工林地土壤孔隙状况林分密度/(株㊃h m -2)土层深度/c m总孔隙度/%毛管孔隙度/%非毛管孔隙度/%0 1049.51ʃ0.1846.50ʃ0.233.01ʃ0.0510 2050.82ʃ0.0347.45ʃ0.273.38ʃ0.2720 3050.00ʃ0.1746.00ʃ0.284.00ʃ0.4392530 4051.01ʃ0.8947.90ʃ0.833.11ʃ0.1740 5050.07ʃ0.8447.52ʃ0.743.23ʃ01.250 6050.38ʃ0.1746.64ʃ0.503.75ʃ0.33平均值50.41ʃ0.21a 47.00ʃ0.13a3.41ʃ0.09a 0 1054.16ʃ0.4450.25ʃ0.403.91ʃ0.0610 2055.13ʃ0.6851.36ʃ1.023.77ʃ0.4020 3053.40ʃ0.6149.90ʃ0.603.59ʃ0.44132530 4054.01ʃ1.4950.65ʃ1.573.35ʃ0.0840 5050.16ʃ1.9046.19ʃ2.393.97ʃ0.4950 6049.41ʃ0.6044.78ʃ1.294.64ʃ0.86平均值52.73ʃ0.22b 48.86ʃ0.22b3.87ʃ0.09b 0 1050.70ʃ1.0046.37ʃ0.994.33ʃ0.4010 2052.74ʃ1.1848.74ʃ0.794.00ʃ0.5320 3052.28ʃ1.8348.10ʃ1.794.18ʃ0.04175030 4051.58ʃ0.8346.95ʃ1.134.63ʃ0.3040 5050.30ʃ0.2345.59ʃ0.404.72ʃ0.1750 6051.88ʃ0.8147.39ʃ0.634.49ʃ0.19平均值51.58ʃ0.13c 47.19ʃ0.21a4.40ʃ0.09c 0 1053.97ʃ0.9949.53ʃ0.674.44ʃ0.4110 2054.61ʃ0.4250.55ʃ0.534.07ʃ0.2020 3055.69ʃ0.6851.83ʃ0.833.86ʃ0.15225030 4052.91ʃ1.6448.65ʃ1.374.27ʃ0.3440 5051.19ʃ2.1246.67ʃ1.384.52ʃ0.7650 6052.22ʃ0.7349.69ʃ0.592.53ʃ0.37平均值53.44ʃ1.04b 49.49ʃ0.82b3.95ʃ0.24b 291水土保持学报 第36卷0 60c m土层土壤平均全氮含量为0.32g/k g,变化范围为0.16~0.55g/k g㊂不同密度油松林土壤平均全氮含量从大到小依次为1750株/h m2>1325株/h m2>925株/h m2>2250株/h m2㊂差异检验结果表明,林分密度为1750株/h m2油松林地土壤平均全氮含量与其他林分密度之间差异显著(P< 0.05)㊂0 60c m土层土壤平均全磷含量为0.51g/ k g,变化范围0.48~0.54g/k g,不同密度油松林土壤平均全磷含量从大到小依次为1750株/h m2>2250株/h m2>1325株/h m2>925株/h m2㊂差异检验结果表明,密度为1750株/h m2油松林地土壤全磷含量与其他林分密度之间差异显著(P<0.05)㊂土壤全量养分含量最大的为密度1750株/h m2油松林地,且随着密度增大呈先增大后减少的趋势㊂表4不同密度油松人工林地土壤全量养分状况林分密度/ (株㊃h m-2)土层深度/c m土壤有机质/(g㊃k g-1)全氮/(g㊃k g-1)全磷/(g㊃k g-1) 0 108.88ʃ0.560.55ʃ0.010.50ʃ0.01 10 208.35ʃ0.150.39ʃ0.030.49ʃ0.01 20 307.63ʃ0.190.34ʃ0.010.48ʃ0.0192530 407.35ʃ0.130.27ʃ0.060.50ʃ0.0140 505.62ʃ0.110.21ʃ0.010.48ʃ0.0150 603.04ʃ0.130.25ʃ0.100.49ʃ0.01平均值6.81ʃ0.11a0.33ʃ0.01a0.49ʃ0.01a0 1015.94ʃ0.340.34ʃ0.010.50ʃ0.0110 209.76ʃ0.220.34ʃ0.010.50ʃ0.0120 307.79ʃ0.180.34ʃ0.060.49ʃ0.01 132530 405.15ʃ0.320.38ʃ0.010.50ʃ0.0140 504.78ʃ0.240.36ʃ0.050.49ʃ0.0250 603.94ʃ0.130.30ʃ0.020.51ʃ0.01平均值7.88ʃ0.11b0.34ʃ0.01a0.50ʃ0.0a0 1010.16ʃ0.320.48ʃ0.070.53ʃ0.0310 208.24ʃ0.740.39ʃ0.020.52ʃ0.0120 308.81ʃ0.260.35ʃ0.010.53ʃ0.01 175030 408.47ʃ0.310.38ʃ0.010.53ʃ0.0140 506.90ʃ0.190.34ʃ0.010.53ʃ0.0150 604.72ʃ0.390.35ʃ0.040.52ʃ0.01平均值7.75ʃ0.23b0.38ʃ0.01b0.53ʃ0.01b0 106.74ʃ0.390.30ʃ0.060.54ʃ0.0110 206.57ʃ0.340.17ʃ0.010.51ʃ0.0120 306.79ʃ0.400.16ʃ0.020.51ʃ0.01 225030 408.14ʃ0.360.27ʃ0.030.50ʃ0.0140 507.63ʃ1.540.26ʃ0.040.51ʃ0.0150 604.47ʃ0.110.23ʃ0.010.51ʃ0.02平均值6.72ʃ0.19a0.23ʃ0.02c0.51ʃ0.01c 土壤速效类养分(铵态氮㊁硝态氮㊁速效磷)含量高低直接关系土壤肥力的高低㊂0 60c m土层土壤铵态氮平均含量为10.63m g/k g,变化范围为7.76~ 14.71m g/k g(表5)㊂不同密度油松林地土壤铵态氮平均含量从大到小依次为2250株/h m2>1325株/ h m2>1750株/h m2>925株/h m2㊂差异性检验结果表明,4种不同密度油松林地之间土壤铵态氮平均含量差异显著(P<0.05)㊂0 60c m土层土壤硝态氮平均含量为13.33m g/k g,变化范围为7.76~18.03 m g/k g,不同密度油松林地土壤硝态氮平均含量从大到小依次为1750株/h m2>1325株/h m2>925株/ h m2>2250株/h m2,差异检验结果表明,密度为1750株/h m2油松林地土壤硝态氮平均含量与其他林分密度之间差异显著(P<0.05)㊂0 60c m土层土壤速效磷平均含量为2.89m g/k g,变化范围为2.19~3.42m g/k g,各密度林分速效磷平均含量从大到小依次为1750株/h m2>925株/h m2>1325株/h m2> 2250株/h m2,密度为1750株/h m2的油松林地分别与1325,2250株/h m2油松林地之间土壤平均速效磷差异显著(P<0.05)㊂密度为1750株/h m2油松林地土壤速效类养分含量最大㊂表5不同密度油松人工林地速效养分状况林分密度/(株㊃h m-2)土层深度/c m铵态氮/(m g㊃k g-1)硝态氮/(m g㊃k g-1)速效磷/(m g㊃k g-1)0 1014.17ʃ0.3310.14ʃ0.983.11ʃ0.1410 2010.07ʃ0.1710.91ʃ2.883.16ʃ0.2320 309.05ʃ0.0212.67ʃ0.153.15ʃ0.14 92530 407.79ʃ0.4210.08ʃ1.622.82ʃ0.3240 507.91ʃ0.2812.58ʃ1.502.87ʃ0.0450 607.76ʃ0.5712.14ʃ0.473.33ʃ0.10平均值9.46ʃ0.12a11.42ʃ0.66a3.08ʃ0.03a0 1011.77ʃ0.1718.03ʃ1.483.17ʃ0.0510 2011.43ʃ0.187.76ʃ0.193.14ʃ0.1120 3011.49ʃ0.3011.81ʃ1.112.66ʃ0.37 132530 4011.37ʃ0.3611.27ʃ0.742.78ʃ0.1840 508.49ʃ0.1114.23ʃ1.902.42ʃ0.0950 608.63ʃ0.2810.71ʃ2.132.13ʃ0.19平均值10.53ʃ0.01b12.30ʃ0.31a2.72ʃ0.03b0 1011.47ʃ0.1417.82ʃ2.373.14ʃ0.0610 2010.34ʃ0.4817.54ʃ7.313.29ʃ0.2520 3010.91ʃ0.2714.23ʃ1.343.42ʃ0.13 175030 4010.21ʃ0.3615.71ʃ1.683.00ʃ0.1640 509.52ʃ0.1717.20ʃ3.102.92ʃ0.1550 608.40ʃ0.4214.39ʃ1.192.80ʃ0.09平均值10.14ʃ0.05c16.15ʃ0.94b3.09ʃ0.04a0 1011.3ʃ0.7611.87ʃ0.543.17ʃ0.2810 2012.66ʃ0.279.03ʃ1.102.95ʃ0.3520 3013.64ʃ0.438.82ʃ0.902.53ʃ0.14 225030 4011.80ʃ0.418.15ʃ1.722.42ʃ0.0440 5012.31ʃ1.0010.68ʃ1.022.57ʃ0.3150 6012.48ʃ0.398.12ʃ0.512.27ʃ0.18平均值12.37ʃ0.31d9.45ʃ0.30c2.65ʃ0.06b391第2期兰道云等:晋西黄土区不同密度油松人工林保育土壤功能评价2.3不同密度对油松林坡面产流产沙的影响在林地上由于活地被物对降雨截流和枯落物的拦截,降雨并不能直接到达林地表面形成径流,只有满足活地被物截流量和枯落物的吸水量对降雨的再分配后,降雨才能到达土壤表面,对土壤表面产生冲击,当到达地面的净雨强度大于土壤的渗透强度,地表产生径流,对土壤产生侵蚀[18]㊂从表6可以看出,油松林地径流量总体表现为随着林分密度增大呈先减小后增大趋势㊂4种不同密度油松人工林径流量为7.90~9.01L/100m2,不同密度油松林径流量从小到大依次为1750株/h m2<2250株/h m2<1325株/h m2<925株/h m2,其中1750株/h m2油松林地的地表径流量最小㊂泥沙量表现为随着林分密度增大呈先减小后增大趋势,4种不同密度油松林泥沙量为38.49~121.88g/100m2,不同密度油松林泥沙量从小到大依次为1750株/h m2<2250株/h m2< 1325株/h m2<925株/h m2,1750株/h m2密度的油松林地泥沙量最小㊂表6不同密度油松人工林降雨径流泥沙含量林分密度/ (株㊃h m-2)林内降雨/mm径流量/(L㊃100m-2)泥沙含量/(g㊃L-1)泥沙量/(g㊃100m-2)92516.339.0113.53121.88 132515.358.708.3672.76 175014.937.904.8738.49 225014.538.105.3843.59 2.4不同密度油松林保育土壤功能评价森林生态系统的保育土壤功能主要体现在活地被物对土壤结构改良㊁土壤肥力改善及截流减沙的能力,表征林分保育土壤能力的评价指标较多,指标间相互依赖或排斥,且林分保育土壤能力受到各指标的影响大小不同,因此综合采用多个指标评价林分保育土壤能力时需要对指标权重进行赋值,本研究运用熵权法对不同密度油松林地指标权重赋值(表7)㊂由表7可知,各项指标的权重为0.0599~0.1101㊂通过熵权法计算得出的结果,结合权重与各指标标准化后数值,计算各密度林分保育土壤能力的综合评价结果为1750株/h m2(0.77)>1325株/h m2(0.52)> 2250株/h m2(0.45)>925株/h m2(0.25)㊂随着林分密度增大,油松林保育土壤的功能先增强后减弱,密度为1750株/h m2的林地土壤结构㊁土壤肥力和林地截流减沙能力的效果较好㊂3讨论通过对晋西黄土区4种不同密度油松林地土壤物理特性进行研究发现,随着土层深度增加,土壤容重逐渐增大;随着林分密度增大,土壤容重先减小后增大,1750株/h m2密度下油松林地土壤容重最小㊂陈莉莉等[19]对秦岭不同密度油松土壤特性的研究表明,林分密度对土壤容重具有显著影响,且随林分密度增大土壤容重先减小后增大,与本研究结果相同㊂一般情况下,土壤中大小孔隙同时存在,总孔隙度在50%左右,其中非毛管孔隙占1/5~2/5为最好,此种情况下土壤孔隙通透性比较协调[20]㊂本研究中4种林分密度林地土壤总孔隙度具有显著的差异性,且都在50%左右,但非毛管孔隙度偏小(3.41%~4.40%),原因在于土壤孔隙状况除了受林分密度影响外,还可能与林下植被㊁土壤动物有关㊂过小或过大的林分密度均使土壤物理性质降低,这可能是由于土壤物理性质受土壤质地㊁结构和有机质等众多因素的影响,相较于低密度林分而言,中密度的林分植被根系对土壤结构具有更好的改善作用,林下水热条件适中,枯落物层丰厚,有利于水分和养分循环㊂但植被对土壤物理性质的改善作用有限,林分密度过大时,林木间竞争增强,反而不利于土壤发育㊂表7不同密度油松人工林各指标权重一级指标权重序号二级指标权重土壤结构改良0.3519P1土壤容重/(g㊃c m-3)0.0896P2总孔隙度/%0.0840P3毛管孔隙度/%0.1101P4非毛管孔隙度/%0.0682C1有机质/(g㊃k g-1)0.1097C2全氮/(g㊃k g-1)0.0599土壤肥力改善0.5083C3全磷/(g㊃k g-1)0.0673C4铵态氮/(m g㊃k g-1)0.0932C5硝态氮/(m g㊃k g-1)0.0834C6速效磷/(m g㊃k g-1)0.0949截流减沙0.1397R1径流量/(L㊃100m-2)0.0783R2泥沙量/(g㊃100m-2)0.0615不同密度油松林地间土壤养分含量均存在差异,且随着林分密度增大,土壤有机质和土壤氮㊁磷元素均表现为先增多后减少的趋势㊂其原因可能是林分密度通过改变光照和土壤微环境影响土壤有机质的输入输出,同时有机质的分解产生氮元素和磷元素,以供植物生长[21]㊂随着林分密度增大,枯落物增多,凋落物的腐殖化过程能分解更多的有机质㊁氮元素和磷元素,土壤养分含量也随之增加㊂但林分密度过大时,针叶凋落物分解较慢,土壤养分的消耗速率大于补偿速率,导致土壤养分含量减小,这与任丽娜等[22]的研究结果基本一致㊂土壤养分除全磷外,均存在表聚现象,即富集在0 30c m土层,全磷含量随土层深度增加无明显变化,与王岩松等[23]的491水土保持学报第36卷研究结果一致㊂这可能是由于磷元素主要来自于岩石的风化淋溶,受到土壤母质的影响,在土壤中分布比较均匀;同时,林分密度还对坡面径流泥沙产生影响,王晓康等[24]的研究表明,径流泥沙量随林分密度的增大呈先减小后增大趋势,与本研究结果一致㊂林分密度增大,郁闭度也随之增大,因为林内生境状况改变,植物对光照㊁水分㊁养分条件的利用方式发生变化,从而导致林下物种组成和结构差异[25];林分密度过大时,灌草覆盖度不一定大,强降雨条件下对土壤侵蚀的防治作用较差㊂保育土壤功能是森林生态系统重要的生态服务功能之一,卢妮妮等[26]对杉木及其混交林保育土壤功能研究时,以土壤养分的总含量作为林分保育土壤的指标,对土壤养分元素运用主成分分析法进行评价;贺山峰等[27]对科尔沁沙地小叶锦鸡儿群落保育土壤功能的研究中,通过对比栽植前后理化性质对保育土壤功能进行判断,但并未量化指标㊂与前2位学者的研究不同,本研究在土壤物理结构和土壤养分的基础上加入径流泥沙量这一新的监测指标,采用熵权法对土壤保育功能进行量化评价,为探究保育土壤功能的指标选取及量化评价提供了尝试㊂本研究结果显示,随着林分密度的增大,保育土壤功能先增强后减弱,与已有研究[28-30]结果一致㊂评价结果表明,中等种植密度(1750株/h m2)比较适合作为研究的经营密度㊂也有研究[31-33]分别在土壤物理性质㊁养分循环㊁径流泥沙方面对不同密度的油松进行探索表明,中等密度(1500,1675株/h m2)有利于提高土壤物理结构和养分积累,与本研究结果一致㊂贺康宁等[34]的研究也表明,1900株/h m2的油松林具有较好的拦蓄径流㊁固持土壤能力㊂综上所述,密度为1750株/h m2的油松人工林作为经营密度能够改善土壤结构,提高土壤肥力,减少径流泥沙,并且能为晋西黄土区的水土保持林经营管理提供一定参考㊂4结论(1)不同密度油松林地之间土壤容重㊁土壤孔隙度㊁有机质㊁土壤全量养分和速效养分含量均存在显著差异(P<0.05),且林分密度变化不同程度地改变土壤理化性质和径流泥沙等12项指标㊂随着林分密度增大,土壤结构改良状况和土壤肥力整体呈先上升后下降的趋势,径流泥沙量呈先减小后增大趋势㊂(2)通过熵权法分析评价认为,密度为1750株/h m2油松林地得分最高㊂中等种植密度是研究区比较合适的营林密度,有利于改善土壤结构,增强土壤肥力,提高林地截流减沙能力,使林地具有更好的保育土壤功能㊂针对研究区现状,建议在油松人工林管护过程中,对林分密度进行调控,以达到加强林分改良土壤㊁截流减沙的目的㊂(3)保育土壤功能是多个因素的综合反映,其变化是一个长期的过程,受林分密度㊁林分生长㊁外界干扰等多因素影响㊂今后可进一步对林分保育土壤功能进行探究,进行长时间序列的定位观测,综合考虑多方面因素,找出影响林分保育土壤功能的关键因子㊂参考文献:[1]甄倩,王百田,赵耀,等.基于土壤理化性质和植物多样性的晋西黄土区人工林质量评价[J].中国水土保持科学,2020,18(4):12-20.[2]李国旗,邵文山,赵盼盼,等.荒漠草原区4种植物群落土壤种子库特征及其土壤理化性质[J].生态学报,2019, 39(17):6282-6292.[3]韩路,王海珍,彭杰,等.塔里木荒漠河岸林植物群落演替下的土壤理化性质研究[J].生态环境学报,2010,19(12):2808-2814.[4] L a g o m a r s i n oA,D eM e o I,A g n e l l iA E,e t a l.D e c o m-p o s i t i o no f b l a c k p i n e(P i n u s n i g r a J.F.A r n o l d)d e a d-w o o da n d i t s i m p a c to nf o r e s t s o i l c o m p o n e n t s[J].T h e S c i e n c e o f t h eT o t a l E n v i r o n m e n t,2021,754:e142039.[5] G u n e rST,E r k a n N,K a r a t a sR.E f f e c t so f a f f o r e s t a-t i o nw i t hd i f f e r e n t s p e c i e so nc a r b o n p o o l sa n ds o i l a n df o r e s t f l o o r p r o p e r t i e s[J].C a t e n 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[8]王顺利,刘贤德,王建宏,等.甘肃省森林生态系统保育土壤功能及其价值评估[J].水土保持学报,2011,25(5): 35-39.[9]田宁宁,张建军,李玉婷,等.晋西黄土区退耕还林地涵养水源和保育土壤功能评价[J].水土保持学报,2015,29(5):124-129.[10]张向峰,王玉杰,王云琦,等.缙云山水源涵养林保育土壤的功能[J].水土保持通报,2013,33(1):68-73. [11]邱陆旸,张丽萍,陆芳春,等.基于熵权法的林下土壤抗蚀性评价及影响因素分析[J].水土保持学报,2016,30(4):74-79.[12]朱柱,杨海龙,黄乾,等.青海高寒黄土区典型水源涵养林健康评价[J].浙江农林大学学报,2019,36(6):1166-1173.[13]张勇强,李智超,厚凌宇,等.林分密度对杉木人工林下物种多样性和土壤养分的影响[J].土壤学报,2020,57(1):239-250.[14]周树平,梁坤南,杜健,等.不同密度柚木人工林林下植591第2期兰道云等:晋西黄土区不同密度油松人工林保育土壤功能评价。

四、问答题（本题3小题，每题10分，共30分）1、从裸岩开始的群落演替会经历那些阶段？2、空间异质性是怎样影响群落结构的?3、气体型循环与沉积型循环各有何特点，各循环类型的代表物质有哪些？五、简述题（本题2小题，每题15分，共30分）1、植物群落分布为什么具有“三向地带性”?2、对于一个物种，它是怎样在生态系统中发挥作用并产生影响的？云南大学生命科学学院20 至20 学年上学期期末考试《普通生态学》试卷（试题编号GE002）满分100分考试时间：120分钟学院专业：学号：姓名：一、名词解释（本题共5小题，每题3分，共15分）1. Metapopulation2. Ecosystem3. Short Day Plant4. Species Frequency5. Ecotone三、问答题（本题共4小题，每题10分，共40分）1、陆生动物如何适应干热环境？2、试说明什么是最大可持续产量？3、什么是植物种内竞争所表现的密度效应？4、影响初级净生产力的因素有那些？四、论述题（本题共2小题，每题15分，共30分）1. 什么是植物群落的原生演替和次生演替？请比较二者的异同。

3. 大熊猫是我国特有的濒危物种，谈谈你对其濒危原因的认识，并提出拯救该物种的建议。

二、比较分析以下各组术语：（本题2小题，每题5分，共10分）1、演替系列和顶极群落2、动态生命表与静态生命表四、问答题（每题10分，共30分）1、北方植物引种到南方可能遇到的不适生态因子有哪些? 为什么？2、捕食作用对生态系统有什么影响或作用？3、海洋鱼类水分平衡的主要问题是什么？它们是如何解决的？五、简述题（每题15分，共30分）1、举例说明生态因子作用的特点。

2、举例说明植物群落的基本特征二、比较分析以下各组术语：（本题2小题，每题5分，共10分）1、生态型与生活性2、生态幅与生态位三、不定项选择题（每小题1.5分，共15分）1、北方植物引种到不成功的原因是。

第４１卷第１３期２０２１年７月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１，Ｎｏ．１３Ｊｕｌ．，２０２１基金项目：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（ＣＡＦＹＢＢ２０２０ＺＤ００２）收稿日期：２０２１⁃０３⁃０４；㊀㊀修订日期：２０２１⁃０７⁃０２∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｕｓｒ＠ｃａｆ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２１０３０４０５９１刘世荣，庞勇，张会儒，王兵，叶兵，江泽平，谢和生，牛晓栋，王登举，丁易，吴水荣，宋庆丰，王晓慧，张超．中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法．生态学报，２０２１，４１（１３）：５０６７⁃５０７９．ＬｉｕＳＲ，ＰａｎｇＹ，ＺｈａｎｇＨＲ，ＷａｎｇＢ，ＹｅＢ，ＪｉａｎｇＺＰ，ＸｉｅＨＳ，ＮｉｕＸＤ，ＷａｎｇＤＪ，ＤｉｎｇＹ，ＷｕＳＲ，ＳｏｎｇＱＦ，ＷａｎｇＸＨ，ＺｈａｎｇＣ．ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍａｎｄｍｅｔｈｏｄｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２１，４１（１３）：５０６７⁃５０７９．中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法刘世荣１，２，∗，庞㊀勇１，３，张会儒３，王㊀兵２，叶㊀兵４，江泽平２，谢和生４，牛晓栋３，王登举４，丁㊀易２，吴水荣４，宋庆丰２，王晓慧３，张㊀超４１中国林业科学研究院，北京㊀１０００９１２中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，北京㊀１０００９１３中国林业科学研究院资源信息研究所，北京㊀１０００９１４中国林业科学研究院林业科技信息研究所，北京㊀１０００９１摘要：天然林资源是国家重要的战略资源与生态资源，在维护国土生态安全㊁应对气候变化㊁保护生物多样性等方面发挥着不可替代的重要作用㊂作为覆盖范围最广㊁投资规模最大的天然林资源保护工程（简称天保工程）自２０００年正式启动以来，对长江上游㊁黄河上中游地区以及东北㊁内蒙古㊁新疆㊁海南等重点国有林区的森林资源保护修复㊁区域生态环境改善及经济社会可持续发展等多方面都产生了巨大㊁深远影响㊂天保工程二期于２０２０年结束，全面定量评估天保工程的生态㊁经济和社会综合效益和国内外的巨大影响，可为全面推进我国天然林资源保护修复提供科技支撑，为后续政策修订提供决策依据㊂本文基于空间信息技术㊁样地调查㊁生态站观测㊁比较分析等手段，构建了适用于天保工程的综合评价指标体系与评估方法，涵盖森林资源㊁生态效益㊁社会经济效益㊁生态修复措施和政策设计５个方面，对全面贯彻落实国家生态文明战略和‘天然林保护修复制度方案“具有重要的现实意义和深远历史意义，为开展全国性的重大生态工程评估提供借鉴和参考㊂关键词：天然林资源保护工程；评估方法；森林资源；生态效益；社会经济效益；政策影响ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍａｎｄｍｅｔｈｏｄｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａＬＩＵＳｈｉｒｏｎｇ１，２，∗，ＰＡＮＧＹｏｎｇ１，３，ＺＨＡＮＧＨｕｉｒｕ３，ＷＡＮＧＢｉｎｇ２，ＹＥＢｉｎｇ４，ＪＩＡＮＧＺｅｐｉｎｇ２，ＸＩＥＨｅｓｈｅｎｇ４，ＮＩＵＸｉａｏｄｏｎｇ３，ＷＡＮＧＤｅｎｇｊｕ４，ＤＩＮＧＹｉ２，ＷＵＳｈｕｉｒｏｎｇ４，ＳＯＮＧＱｉｎｇｆｅｎｇ２，ＷＡＮＧＸｉａｏｈｕｉ３，ＺＨＡＮＧＣｈａｏ４１ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙ，ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ３ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔＲｅｓｏｕｒｃｅｓＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ４ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＰｏｌｉｃｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＮａｔｕｒａｌｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｃａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎＣｈｉｎａ，ｗｈｉｃｈｐｌａｙａｎｉｒｒｅｐｌａｃｅａｂｌｅｒｏｌｅｉｎｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｅｃｏ⁃ｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｔｅｒｒｉｔｏｒｙ，ｍｉｔｉｇａｔｉｎｇｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｓｉｎｃｅｉｔｓｆｕｌｌｌａｕｎｃｈｉｎ２０００，ｔｈｅＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ（ＮＦＰＰ）ｈａｓｈａｄａｈｕｇｅｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ，ｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｓｏｃｉａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎ８６０５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀ｔｈｅｕｐｐｅｒｒｅａｃｈｅｓｏｆｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒ，ｔｈｅｕｐｐｅｒａｎｄｍｉｄｄｌｅｒｅａｃｈｅｓｏｆｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒ，ａｓｗｅｌｌａｓｋｅｙｓｔａｔｅ⁃ｏｗｎｅｄｆｏｒｅｓｔｒｅｇｉｏｎｓｉｎＮｏｒｔｈｅａｓｔＣｈｉｎａ，ｔｈｅＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ，ａｎｄＨａｉｎａｎ．ＴｈｅｓｅｃｏｎｄｐｈａｓｅｏｆＮＦＰＰｗａｓｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｃｏｍｐｌｅｔｅｄｉｎ２０２０，ａｎｄｔｈｕｓ，ｉｔｉｓｔｈｅｔｉｍｅｔｏｃａｒｒｙｏｕｔａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｉｍｐａｃｔｓｏｆＮＦＰＰ，ｗｈｉｃｈｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｄｅｃｉｓｉｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇｂａｓｉｓｆｏｒｕｐｄａｔｉｎｇｒｅｌｅｖａｎｔｐｏｌｉｃｉｅｓａｎｄｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｆｏｒｅｓｔｓ．ＴｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆＮＦＰＰ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｌａｂｏｒａｔｅｄａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｓｙｓｔｅｍｏｆｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｔｈａｔｉｎｃｌｕｄｅｔｈｅｆｉｖｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｂｅｎｅｆｉｔ，ｓｏｃｉａｌａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓａｎｄｐｏｌｉｃｙｄｅｓｉｇｎ．Ｓｅｖｅｒａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｓａｍｐｌｅｐｌｏｔｓｕｒｖｅｙ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ，ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｏｒｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＮＦＰＰ．ＴｈｉｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｉｌｌｂｅｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＥｃｏ⁃ｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙａｎｄ‘ＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｔｏｒａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＰｌａｎ“，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｇｏｏｄｇｕｉｄａｎｃｅａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｍａｊｏｒｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｊｅｃｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ；ｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｓ；ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｂｅｎｅｆｉｔ；ｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓ；ｐｏｌｉｃｙｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ天然林是生物多样性最富集㊁结构最复杂㊁生态功能最强大的生态系统，是我国森林资源乃至陆地生态系统的主体和精华，在维护区域生态环境㊁减缓温室效应㊁改善大气环境质量㊁保护生物多样性等诸多方面发挥着不可替代的作用［１］㊂基于２０１４ ２０１８年的第九次全国森林资源清查数据显示，全国森林覆盖率２２．９６％，森林面积２．２亿ｈｍ２，其中天然林面积约１．４亿ｈｍ２，约占全国森林面积的６４％㊂全国森林蓄积１７５．６亿ｍ３，而天然林的蓄积量约占全国森林蓄积的８０．１４％［２］㊂很多研究表明，我国的森林生态系统具有很强的固碳能力［３⁃４］，且天然林比人工林的固碳水分利用效率更高［５］㊂因此，保护和可持续利用我国天然林资源㊁提高天然林质量与生态系统服务功能至关重要㊂天然林资源保护工程（以下简称天保工程）是１９９８年长江㊁松花江流域发生特大洪水灾害后，党中央㊁国务院做出的一项重大战略决策，工程内容主要包括全面停止长江上游㊁黄河上中游地区天然林采伐，大幅调减东北㊁内蒙古等重点国有林区的木材产量，并加快长江上游㊁黄河上中游工程区宜林荒山荒地的造林绿化㊂天然林保护二期工程已于２０２０年结束，天然林资源保护转入长期性工作阶段㊂２０１９年国务院颁布了‘天然林保护修复制度方案“，明确提出 要全面总结评估天然林保护二期工程实施方案执行情况，研究编制天然林保护修复中长期规划 ［６］㊂对天保工程建设成效进行客观评价，量化天保工程对工程区的各方面影响对我国生态文明建设㊁美丽中国建设具有重要的现实意义和深远的历史意义，将为全面推进新时代我国天然林保护修复提供决策依据和科技支撑㊂天保工程实施效果的评估首先需要构建全面㊁客观㊁科学的评价体系，在此基础上，对天保工程区的森林资源㊁生态效益㊁社会经济效益㊁政策执行与影响和生态修复措施体系都进行定量化评估㊂从某些方面或局部区域已经开展了一些研究㊂（１）天保工程森林资源评估遥感技术以其观测范围广㊁监测周期长㊁信息量大㊁精度高和速度快等特点为天保工程监测评价提供了强有力的技术手段［７］㊂Ｃｈｅｎ等［８］用２０００ ２０１９年的ＭＯＤＩＳ时间序列叶面积指数产品，评价了全球植被变绿的趋势，显示中印领先全球的植被增绿趋势，其中中国天然林保护区域呈现出明显的植被增加趋势㊂赖家明等［９］基于１９８９年㊁２０００年和２０１７年３个时期的Ｌａｎｄｓａｔ系列遥感影像对近２９年间川西天然林区植被覆盖变化特征进行分析，结果表明川西天然林区植被覆盖度在实施天保工程后呈缓慢回升趋势，森林覆盖率先速降后缓升，天保工程的实施有效地保护了川西天然林资源㊂森林生物量变化对于碳汇和应对气候变化有着重要意义，生物量可以反映森林以及环境的健康状况，因此，准确的估测和分析生物量是定量分析碳储存和固定速率的关键组成部分㊂孔蕊等［１０］基于１９９３ ２０１２年遥感数据研究了长江流域森林地上碳储量（ＡｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄＣａｒｂｏｎ）的时空分布特征及其驱动因素，发现森林碳库增长率由１９９３ ２０００年的３．１５％提高到２００１ ２０１２年的８．０１％，表明重大生态工程实施有助于加快中国植被变绿的速度㊂然而，现有研究主要是针对天保工程局部区域的监测，缺乏覆盖全国天保工程区的系统监测评价，而后者存在区域范围广㊁数据量大㊁空间异质性强的特点，需要单期高精度和多期时空一致性的森林覆盖产品㊂（２）天保工程生态效益评估天然林生态价值定量评估主要利用森林生态站长期观测数据㊁森林资源清查数据和生态服务功能模型，这方面国内外已开展了一些评价研究［１１⁃１３］，评价结果充分彰显了我国天保工程所产生的巨大生态效益，例如：刘博杰等［１４］以天保工程一期为研究对象，开展了我国天保工程温室气体排放及净固碳能力的研究，结果表明：天保工程一期净固碳量为１３９．７７ＴｇＣ，年均净固碳量为１２．７１ＴｇＣ／ａ；国政等［１５⁃１６］定量分析天保工程实施１０年（２００８年与１９９８年）生态效益变化，研究结果表明我国西南地区天保工程区域内生态效益增长了２１１０６．２亿元；段绍光等［１７］基于森林生态环境效益评价方法的研究结果表明：河南省森林总体的生态效益为２０１．４６亿元，项目区为７９．８９亿元㊂但是，以上研究均存在研究指标单一或者评估方法不统一等问题，造成研究成果缺乏可比性㊁系统性和规范性，无法全面㊁客观展现我国天保工程实施的系统成效和综合效益，难以有效支撑各级政府的宏观决策或者各地区相关行业管理部门的政策制定㊂为此，原国家林业局天保工程管理办公室联合国家林业局科技司，委托中国林业科学研究院开展全国天保工程二十年评估工作，构建了适用全国尺度的㊁标准化的天保工程生态效益监测评估体系，其中，东北和内蒙古重点国有林区的研究成果已经以国家报告的形式向社会公布［１８］㊂（３）天保工程经济社会效益评估２０世纪９０年代以来，很多国家采取了各种有效措施保护天然林资源［１９］㊂２００２年，巴西政府启动了亚马逊区域保护区项目，旨在保护热带雨林［２０］㊂澳大利亚㊁美国和加拿大等国通过建立国家公园和自然保护区等措施来对天然林进行保护㊂新西兰的木材生产已从完全依靠天然林转变为只有１％的锯材来自天然林［２１］㊂１９９３年，美国成立了森林生态系统管理评价组，对西北太平洋沿岸区域内的天然林及其他各类森林，制定新的经营管理规划，并对规划方案开展生态㊁经济㊁社会等方面的综合影响评价㊂此后数年，正如ＦＥＭＡＴ预测的那样，即使该地区木材生产直线下降，经济却持续增长［２２］㊂目前国内关于天保工程的经济社会影响研究相对较少且主要为定性分析，如唐铭［２３］为吉林省三岔子林业局建立了天保工程的社会影响评价指标体系；魏智海［２４］开展了小陇山林业局天保工程社会经济效益分析，但社会效益仅停留在定性分析上，没有统一指标体系并量化；范琳［２５］㊁李娜娜［２６］㊁马永春［２７］对山西省㊁陕西省天保工程综合效益进行评价，以生态效益为主，社会经济效益为辅㊂在绿色转型发展方面，围绕绿色发展评价指标体系国内外主要开展了绿色国民经济核算㊁绿色发展多指标测度体系和绿色发展综合指数方面的研究㊂闫函等［２８］构建了区域绿色转型发展的评价指标体系，对区域绿色转型现状进行评价［２９⁃３２］㊂还有学者对区域绿色转型发展的各种路径进行了研究［３３⁃３６］，或者对某个产业的绿色转型发展进行探索［３７］㊂虽然绿色转型发展评价方面的研究很多，但还没有形成标准的绿色核算指标体系，也少见对林业绿色转型发展的系统研究㊂（４）天然林生态系统动态及保护修复措施研究进展我国天保工程是人类森林经营管理史上开创性的庞大工程，称为 天字号 工程㊂对天保工程建设过程中的各种技术问题进行深入地研究和探索非常必要㊂目前，我国在天然林保护与修复技术体系的研究方面已经赶超世界发达国家㊂整合生态系统保护及功能主导修复思想已经成为当前生态恢复的统一认识［３８⁃４１］㊂一些发达国家已从概念和政策的宣传，进入了技术试验和推广示范阶段，特别是美国㊁加拿大和瑞典等国，已在不同的区域和森林类型中建立了一定规模的示范区或示范林分，如美国的太平洋西海岸针叶林的保护与生态系统经营技术，加拿大的Ｆｕｎｄｙ森林保护模式示范林分（ｍｏｄｅｌｆｏｒｅｓｔ），瑞典具体到林班或小班水平上的生物９６０５㊀１３期㊀㊀㊀刘世荣㊀等：中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法㊀０７０５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀多样性保护与可持续经营规划技术等已比较成熟㊂但是，这方面的技术模式和研究成果并不能直接简单套用我国的天然林保护修复实践㊂国内学者近年来在天然林生态恢复的原理与技术开展了富有成效的研究，并取得了具有国际影响的的研究进展［４２］㊂当前国际上的天然林修复还是主要以依靠生态系统自然演替为主，而我国正在积极探索以生态保护优先，自然恢复为主，在充分借助自然演替与天然更新的前提下，实施针对性人工辅助措施，例如抚育择伐㊁林窗和保留木调控等方式加速目的树种的更新㊁生物多样性和生态功能的快速修复［４３⁃４４］㊂然而多数的生态抚育修复以工程项目的形式开展，缺乏长期的定位监测和系统研究㊂同时，这些生态修复措施主要集中在森林群落层次，缺乏生态系统㊁景观和区域等多时空尺度上对不同生态修复措施进行系统评估㊂此外，新技术的应用将有助于评估全球变化背景下森林树木恢复潜力和生态系统韧性㊁抵抗力［４５］㊂（５）天保工程政策研究进展天保工程是一个复杂的社会系统工程，实施过程中出台了一系列的规定和政策㊂天保工程不只是对天然林资源实施严格保护，还包括木材产量调减㊁企业富余人员分流安置㊁以及地方政府财政减收等问题［４６］㊂天保工程的实施对工程区的生态㊁经济和社会产生了诸多影响，同时也与利益相关者（地方部门㊁林区社区㊁林业职工㊁林农等）产生了一些矛盾和冲突㊂天保工程实施后，针对天保工程发展现状㊁存在问题和采取对策等方面开展了大量研究，从不同角度充分肯定了天保工程取得的积极成效，但同时认为现有天保政策落实㊁天然林保护的合理尺度㊁天然林生态补偿机制㊁退化天然林修复及可持续经营等方面还有待进一步研究［１６，４７］㊂总体来说，以往天保工程实施效果评估主要是单一方面或个别省（区）㊁局部区域性范畴，尚未建立覆盖整个工程区的多个维度评估体系，缺乏整体性和系统性的评估方法，需要构建１套科学㊁合理㊁完整的工程评估体系㊂１㊀天保工程实施效果评估的内容和指标体系本文构建了１套系统的评估体系，包括森林资源监测评估㊁生态效益监测评估㊁社会经济效益综合评估㊁天然林生态系统动态及保护修复技术措施评估和新时期天然林保护政策框架体系５个方面，技术路线见图１㊂５个评估体系层层递进，只有诸如森林面积㊁生物量等指标恢复了才有可能实现生态系统服务功能的提升，在评估生态系统服务功能的同时需要兼顾评估社会和经济效益㊂评估天然林生态系统动态变化及保护修复措施可以结合天然林长期演替规律，全面总结分析过去两期工程中不同生态修复措施的效果，进而优化和改进天然林保护修复措施㊂最后，政策建议则需要在总结前面４个的评估结果之后，并结合天保工程一期㊁二期的政策执行情况，以及利益相关者关于全面保护天然林政策的认知㊁态度和潜在行为，进一步梳理㊁归纳和总结，提出新时期推进天然林保护的政策建议㊂这５方面的评估虽然是层层递进的关系，但是在具体实施操作中也可以同时进行，籍以提高评估工作效率㊂１．１㊀森林资源评估为获得我国天保工程区森林资源数量和质量上的变化数据信息，选取了天保工程区森林的类型㊁面积㊁覆盖率㊁森林蓄积量㊁生物量㊁碳储量和植被覆盖度等作为评估指标，用来评价天保工程实施以来森林资源动态变化和成效㊂技术指标如表１㊂１．２㊀森林生态效益评估生态效益评估的内容主要包括：构建全国天保工程生态系统服务连续观测与清查体系（简称：森林生态连清），依托工程区内现有的森林生态站㊁林业生态工程生态效益监测点㊁长期固定监测样地等，采用长期定位观测技术和分布式测算方法，，并与工程区内森林资源数据相耦合，评估一定时期的天保工程生态效益（图２）㊂生态效益监测指标体系包括支持服务㊁调节服务㊁供给服务和文化服务４种服务类别，保育土壤㊁林木养分固持㊁涵养水源㊁固碳释氧㊁净化大气环境㊁森林防护㊁生物多样性㊁林木产品供给和森林康养９类功能２０项指标，详见中华人民共和国国家标准‘森林生态系统服务功能评估规范“（ＧＢ／Ｔ３８５８２ ２０２０）㊂图１㊀天然林资源保护工程实施效果评估技术路线图Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ１７０５㊀１３期㊀㊀㊀刘世荣㊀等：中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法㊀２７０５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀表１㊀森林资源评估的技术指标图２㊀全国天保工程生态连清框架Ｆｉｇ．２㊀ＴｈｅｆｒａｍｅｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍＩｎｖｅｎｔｏｒｙＳｙｓｔｅｍｆｏｒＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ１．３㊀社会经济效益综合评估评估的内容主要包括：社会效益，经济效益，政策影响和对生态文明建设贡献分析㊂技术指标：从天保工程的社会效益㊁经济效益及其对生态文明建设贡献等方面分别提出评估指标与方法（表２）㊂１．４㊀天然林生态系统动态及保护修复技术评估评估的内容主要包括：天然林生态系统演替动态评估；天然林修复措施评估和天然林修复后续利用潜力评估（表３）㊂天然林生态系统动态和保护修复措施评价采用基于典型生态系统结构和功能的特征参数分析㊂根据中国天然林保护工程区域基础数据的可获得性和便捷性，现有生态站监测的时空差异性以及局域生态学研究的时效性和范围，主要选择四类生态系统结构指标（表４）开展评估，即：（１）林分结构；（２）生物多样性；（３）环境特征；（４）生态系统特征㊂运用这些指标来评估不同保护和修复方式下天然林生态系统的变化特征㊂表２㊀天保工程社会经济效益综合评价指标体系Ｔａｂｌｅ２㊀Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｎｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｔｈｅＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ目标层Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌａｙｅｒｓ准则层Ｒｕｌｅｌａｙｅｒｓ指标层Ｉｎｄｅｘｌａｙｅｒｓ社会效益人口与就业贫困人口比重Ｓｏｃｉａｌｂｅｎｅｆｉｔｓ就业效益社会保障基本养老保险覆盖率基本医疗保险覆盖率优化产业结构林业系统产业结构㊁就业结构富余职工安置富余职工安置率改善生活质量农村恩格尔系数工程区年末实有道路里程农村人均居住面积社会稳定森林案件数量变动率工程接受认可度社区居民的认识观念生态保护意识经济效益森林资源自然资本林地资产㊁林木资产Ｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｎｅｆｉｔｓ绿色转型发展环境保护森林资源变化森林环境影响资源利用薪材利用㊁沼气利用㊁电力利用㊁水资源利用经济竞争力就业收入㊁科技创新㊁劳动产出㊁资金投入㊁资源支撑㊁产业结构㊁区域经济乡村振兴产业兴旺林地面积㊁商品材生产㊁经济林产品㊁人均水资源㊁锯材产量㊁木片与木粒加工产品产量㊁人造板产量㊁森林蓄积量㊁林业伤亡事故情况（人次）㊁农村用电量㊁劳动生产率㊁土地生产率㊁国家投资㊁林业系统单位在岗职工年均工资㊁森林火灾灾害㊁林业有害生物防治㊁天保工程年末实有封山（沙）育林面积㊁林业第一产业总产值㊁林业第二产业总产值㊁林业第三产业总产值㊁林业一二三产业结构㊁林业系统单位在岗职工年末人数㊁林业投入产出㊁林业产值与农林牧渔业产值占比㊁林业旅游接待收入生态宜居生活污水净化沼池㊁太阳能热水器㊁森林公园总面积㊁平均每千农村人口村卫生室人员㊁四旁植树株数㊁农村卫生厕所普及率乡村文明单位自然保护区面积㊁农村计算机拥有量㊁农村电视机拥有量㊁初中升学率㊁农村居民教育文化娱乐支出占比治理有效平均住院日㊁农村平均每一个就业者负担人数㊁乡村文化站数量㊁养老服务机构数量㊁人均最低生活保障支出㊁农村人均住房面积生活富裕农村居民恩格尔系数㊁城乡居民收入比㊁自来水普及率表３㊀天保工程对生态文明建设贡献的评价指标体系Ｔａｂｌｅ３㊀Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｎｅｃｏ⁃ｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｔｈｅＮａｔｕｒａｌＦｏｒｅｓｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＰｒｏｇｒａｍ准则层Ｒｕｌｅｌａｙｅｒｓ指标层Ｉｎｄｅｘｌａｙｅｒｓ资源能源利用Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｅｎｅｒｇｙ森林覆盖率㊁森林蓄积量㊁林地面积㊁湿地面积㊁人均耕地面积㊁人均水资源量生态环境保护Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ自然保护区面积占辖区面积的比重㊁人均公园绿地面积㊁建成区绿化覆盖率㊁生活垃圾无害化处理率㊁城市生活污水处理率㊁工业废水排放达标率㊁空气质量达标（优和良）天数比例㊁单位ＧＤＰ二氧化硫排放量㊁城市区域环境噪声平均值生态经济发展Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ人均地区生产总值㊁第三产业产值占ＧＤＰ比重㊁城市化率㊁工业固体废物综合利用率㊁万元ＧＤＰ能耗㊁万元ＧＤＰ水耗㊁林业产业总产值生态制度建设Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ环境污染治理投资占ＧＤＰ比重㊁研究与试验发展Ｒ＆Ｄ经费支出占ＧＤＰ的比重㊁教育经费占ＧＤＰ比重㊁生态文明宣传教育普及率生态民生改善Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｐｅｏｐｌｅᶄｓｌｉｖｅｌｉｈｏｏｄ人口密度㊁人口自然增长率㊁城镇登记失业率㊁每千人口医院床位数㊁城镇居民人均可支配收入㊁农村居民人均纯收入㊁万人拥有公共车辆㊁林业系统单位在岗职工年平均工资㊁城镇恩格尔系数㊁每十万人口高等教育在校生数３７０５㊀１３期㊀㊀㊀刘世荣㊀等：中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法㊀４７０５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀表４㊀生态系统动态评价指标体系１．５㊀天保工程政策评估在采用政策系统分析方法梳理天然林保护一系列政策的基础上，开展天然林保护政策执行评估与问题成因分析，政策效果及延续性评价分析，以及利益相关者对全面保护天然林的政策认知㊁态度与行为分析，在此基础上融合其他评估组的成果，研建新时期天然林保护政策框架体系㊂评价指标体系的内容主要包括天然林保护政策执行情况的评价，根据各期的天保政策文件和两期天保工程实施方案，及其具体的天然林保护政策内容来进行归类，从停伐减产政策㊁森林管护政策㊁公益林与后备资源培育政策㊁中幼林抚育政策和社会民生与改革政策等５个方面设定３９个指标（表５），通过层次分析，功效系数等系统方法来分项和综合评价天保政策的执行情况㊂２㊀评估的技术途径和方法２．１㊀森林资源评估的技术途径和方法鉴于森林生态系统具有高度的异质性，只有采取合理的抽样和尺度转换方法才能够实现森林资源数量和质量评估的准确性和可靠性㊂迄今，我国已经完成了９次全国范围内的森林资源清查，积累了大量系统布设㊁连续测量的固定样地数据；同时，中国森林生态系统研究网络建设了１０６个长期连续运行的观测台站，这些地面样地测量数据可用于森林资源数量和质量的动态评估㊂相对于基于地面样地系统的抽样调查，高分辨率遥感技术可以获得高空间㊁高时间分辨率的空间连续覆盖数据，尤其是形成了１９９９年以来的中高分辨率时间序列样数据，为全面刻画森林资源数量和质量分布及动态提供了必备的条件［４８］㊂估计方法包括国家森林资源清查总体的抽样估计和格网剖分的遥感建模估计㊂将天保工程区按１００ｋｍˑ１００ｋｍ的网格单元进行划分，综合利用样地数据㊁高分辨率遥感产品与全面覆盖的中分辨率遥感数据，对森林资源数量和质量的空间分布进行建模和估计㊂对于满足森林资源清查总体的天保工程区，使用时点标准化处理后的样地数据进行森林资源数量和质量的估计，同时对遥感估计产品进行统一化处理㊂对于不满足森林资源清查总体的天保工程区，利用遥感估计产品进行分析㊁评价㊂２．２㊀生态效益评价的技术途径和方法森林生态连清技术体系是生态效益监测评估的核心技术和方法［４９］，因此需要构建全国天保工程森林生态连清技术体系㊂首先，依据郑度院士的温湿度区划㊁吴中伦院士的中国森林分区和土壤侵蚀分区等，再结合重点生态功能区㊁两屏三带［５０］㊁全国天保工程区等，基于ＧＩＳ平台，采用逐级叠置分析方法进行天保工程生态功能监测分区；然后，根据生态功能监测分区和通过国家林草局的１００多个管辖的森林生态站，确定生态连清数据的来源；再次，依据森林生态系统长期定位观测标准体系和生态效益监测指标体系（其中包括２项国家标准：‘森林生态系统长期定位观测指标体系“ＧＢ／Ｔ３５３７７ ２０１７和‘森林生态系统长期定位观测方法“ＧＢ／Ｔ３３０２７ ２０１６）开展各指标的标准化观测工作，包括获取指标的观测设备设施㊁观测方法㊁数据管理等方面；最后，依据国家标准‘森林生态系统服务功能评估规范“ＧＢ／Ｔ３８５８２ ２０２０中规定的评估公式及模型开展天保工程生态效益监测评估工作㊂生态效益评估方法是基于分布式测算方法进行的，分布式测算体系是生态效益评估结果精度保证体系，可以解决森林生态系统结构复杂㊁森林类型多样㊁森林生态状况测算难度大㊁观测指标体系不统一和尺度转化困难等问题㊂表５㊀天然林保护政策执行情况评价指标体系Ｔａｂｌｅ５㊀Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｆｏｒｅｓｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｐｏｌｉｃｙ政策内容Ｐｏｌｉｃｙｃｏｎｔｅｎｔｓ具体指标Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｎｄｉｃｔｏｒｓ停伐减产政策停伐补助到位率Ｐｏｌｉｃｙｏｆｈａｌｔｉｎｇｃｕｔｔｉｎｇａｎｄｒｅｄｕｃｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ停伐补助到位投资完成率实际停伐减产率森林管护政策森林管护补助到位率Ｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｐｏｌｉｃｙ森林管护补助到位资金投资完成率森林管护责任落实率森林管护成效考核合格率森林病虫害有效防治率森林火灾受灾率公益林与后备资源培育政策公益林建设投资补助到位率Ｐｕｂｌｉｃｗｅｌｆａｒｅｆｏｒｅｓｔａｎｄｒｅｓｅｒｖｅ公益林建设投资补助到位资金投资完成率ｒｅｓｏｕｒｃｅｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎｐｏｌｉｃｙ公益林森林生态效益补偿资金到位率公益林森林生态效益补偿到位资金投资完成率人工造林计划完成率人工造林存活率人工造林保存率飞播造林计划完成率飞播造林成效率封山育林计划完成率封山育林成效率后备森林资源培育补助到位率后备森林资源培育补助到位投资完成率后备资源培育计划完成率中幼林抚育政策森林抚育补助到位率Ｙｏｕｎｇａｎｄｍｉｄｄｌｅｆｏｒｅｓｔｃａｒｅｐｏｌｉｃｙ森林抚育补助到位投资完成率森林抚育计划完成率社会民生与改革政策一次性安置职工社会保险补贴到位率Ｓｏｃｉａｌｌｉｖｅｌｉｈｏｏｄａｎｄｒｅｆｏｒｍｐｏｌｉｃｙ一次性安置职工社会保险补贴到位投资完成率富余人员安置率富余人员安置计划完成率社会保险补助到位率社会保险补助到位投资完成率＂四险＂覆盖率基本养老保险覆盖率政策性社会性支出补助到位率政策性社会性支出补助到位投资完成率改革奖励补助资金到位率改革奖励补助资金到位投资完成率企业办社会职能剥离率５７０５㊀１３期㊀㊀㊀刘世荣㊀等：中国天然林资源保护工程综合评价指标体系与评估方法㊀。

第４４卷第７期２０２４年４月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４４，Ｎｏ．７Ａｐｒ．，２０２４基金项目：第二次青藏高原综合科学考察研究项目（２０１９ＱＺＫＫ０６０６）；国家自然科学基金重大项目（４２１９２５８０，４２１９２５８１）收稿日期：２０２２⁃１１⁃１６；㊀㊀网络出版日期：２０２４⁃０１⁃１２∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈｕｗｑ７５＠ｂｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．２０１０３／ｊ．ｓｔｘｂ．２０２２１１１６３３０８张慧，朱文泉，史培军，赵涔良，刘若杨，唐海萍，王静爱，何邦科．青藏高原各主要植被类型特征及环境差异．生态学报，２０２４，４４（７）：２９５５⁃２９７０．ＺｈａｎｇＨ，ＺｈｕＷＱ，ＳｈｉＰＪ，ＺｈａｏＣＬ，ＬｉｕＲＹ，ＴａｎｇＨＰ，ＷａｎｇＪＡ，ＨｅＢＫ．ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｍａｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２４，４４（７）：２９５５⁃２９７０．青藏高原各主要植被类型特征及环境差异张㊀慧１，２，４，朱文泉１，２，４，∗，史培军３，４，５，赵涔良１，２，４，刘若杨１，２，４，唐海萍４，王静爱４，何邦科１，２，４１北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京㊀１００８７５２北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心，北京㊀１００８７５３北京师范大学应急管理部教育部减灾与应急管理研究院，北京㊀１００８７５４北京师范大学地理科学学部，北京㊀１００８７５５青海省人民政府北京师范大学高原科学与可持续发展研究院，西宁㊀８１００１６摘要：青藏高原高海拔引起的地形㊁气候和土壤空间差异造就了其独特的植被类型及其空间变化，当前研究缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型，选用植被㊁地形㊁土壤㊁气候４个维度共计５８个空间化指标，采用频数分布统计方法对这些指标开展了定量分析，系统揭示了青藏高原全域范围内各主要植被类型的特征及环境差异㊂通过定量分析发现，大部分的环境及植被特征指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高，其中，遥感归一化植被指数㊁植被净初级生产力㊁裸地覆盖度㊁海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发７个指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高㊂揭示的青藏高原各主要植被类型的特征及环境差异，可提高灌丛和草地之间㊁各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型之间的可区分性，有助于解决青藏高原植被精细分类中广泛存在的灌丛和草地区分㊁草地类型细分㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别和山地垂直地带植被识别四个难点问题㊂研究结果一方面可服务于青藏高原的植被精细分类，另一方面也可服务于青藏高原的自然地带划分㊁生物多样性和生态系统功能评估㊁地表物质循环研究等㊂关键词：青藏高原；植被类型；环境特征；植被特征；频数分布统计ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｍａｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕＺＨＡＮＧＨｕｉ１，２，４，ＺＨＵＷｅｎｑｕａｎ１，２，４，∗，ＳＨＩＰｅｉｊｕｎ３，４，５，ＺＨＡＯＣｅｎｌｉａｎｇ１，２，４，ＬＩＵＲｕｏｙａｎｇ１，２，４，ＴＡＮＧＨａｉｐｉｎｇ４，ＷＡＮＧＪｉｎｇᶄａｉ４，ＨＥＢａｎｇｋｅ１，２，４１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ２ＢｅｉｊｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＧｌｏｂａｌＬａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＰｒｏｄｕｃｔｓ，ＦａｃｕｌｔｙｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ３ＡｃａｄｅｍｙｏｆＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ＆ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ４ＦａｃｕｌｔｙｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ５ＡｃａｄｅｍｙｏｆＰｌａｔｅａｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，ＰｅｏｐｌｅᶄｓＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｏｆＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｅａｎｄＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｉｎｇ８１００１６，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕｉｎｔｅｒｒａｉｎ，ｃｌｉｍａｔｅａｎｄｓｏｉｌｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅｈａｖｅｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｔｈｅｕｎｉｑｕｅｓｐｅｃｉｅｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｌａｃｋｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，６５９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ，ａｎｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｆｏｒｔｈｅｅｎｔｉｒｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＴｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｉｓｓｕｅｉｎｔｈｅｕｎｉｑｕｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｕｔｉｌｉｚｅｄａｗｉｄｅａｒｒａｙｏｆ５８ｓｐａｔｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｏｒｇａｎｉｚｅｄｉｎｔｏｆｏｕｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ，ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ，ｓｏｉｌ，ａｎｄｃｌｉｍａｔｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒｉｇｏｒｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ａｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｕｎｖｅｉｌｔｈｅｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｉｓｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｈａｖｅｒｅｖｅａｌｅｄｔｈａｔａｍａｊｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｅｘｈｉｂｉｔａｈｉｇｈｌｅｖｅｌｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎａｍｏｎｇｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｆｏｕｎｄｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｎｏｔａｂｌｙ，ｓｅｖｅｎｋｅｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ｂａｒｅｌａｎｄｃｏｖｅｒａｇｅ，ｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ａｎｎｕａｌｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ａｎｄａｎｎｕａｌｔｏｔａｌｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ，ｅｘｈｉｂｉｔｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｅｘｃｅｐｔｉｏｎａｌｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｏｒｙｐｏｗｅｒｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇｔｈｅｓｅｄｉｖｅｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ．ＴｈｅｆｉｎｄｉｎｇｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｃｒｉｔｉｃａｌｉｎｓｉｇｈｔｓｉｎｔｏｔｈｅｕｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｐａｒｉｔｉｅｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｍａｊｏｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｙｏｆｆｅｒａｐａｔｈｗａｙｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｔｈａｔｈａｖｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｌｙｂｅｅｎｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ．Ｔｈｅｓｅｄｉｓｔｉｎｃｔｉｏｎｓｅｎｃｏｍｐａｓｓｓｅｐａｒａｔｉｎｇｓｈｒｕｂｌａｎｄｓｆｒｏｍｇｒａｓｓｌａｎｄｓ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇａｎｕａｎｃｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓ，ａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ，ｃｕｓｈｉｏｎ，ａｎｄｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｉｓｈｅｌｐｆｕｌｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｆｏｕｒｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ：１）ｔｈｅｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｓｈｒｕｂｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄ，２）ｔｈｅｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅ，３）ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ，ｃｕｓｈｉｏｎ，ａｎｄｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ４）ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｕｔｃｏｍｅｓｏｆｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｈａｖｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｏｓｅｒｖｅｔｗｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｕｒｐｏｓｅｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｙｃａｎｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙａｄｖａｎｃｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｙｃａｎｉｎｆｏｒｍｔｈｅｄｅｌｉｎｅａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｚｏｎｅｓ，ａｉｄｉｎａｓｓｅｓｓｉｎｇｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ，ａｎｄｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｔｏｓｔｕｄｉｅｓｏｆｓｕｒｆａｃｅｍａｔｅｒｉａｌｃｙｃｌｉｎｇｉｎｔｈｉｓｈｉｇｈ－ａｌｔｉｔｕｄｅｒｅｇｉｏｎ．Ｉｎｓｕｍｍａｒｙ，ｔｈｉｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｂｒｉｄｇｅｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｇａｐｉｎｏｕｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕᶄｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｉｔｓｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓ．Ｂｙｅｎｈａｎｃｉｎｇｏｕｒａｂｉｌｉｔｙｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅａｎｄｃｌａｓｓｉｆｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｐｏｉｓｅｄｔｏｍａｋｅｍｅａｎｉｎｇｆｕｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏｓｅｖｅｒａｌｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｅｃｏｌｏｇｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ环境差异造就了植被类型差异，青藏高原海拔变化引起的地形㊁气候及土壤空间差异造就了其独特的植被类型（如高寒草甸㊁高寒草原）及其空间变化（如植被垂直分异㊁干热河谷）［１ ３］㊂因此，青藏高原的植被类型及其特征与其生态环境密切相关㊂受青藏高原特殊的地理环境影响，其植被类型的遥感精细分类主要存在灌丛和草地区分㊁草地类型细分（细分为草原㊁草丛㊁草甸等）㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被（分布于森林或灌丛线以上㊁冰雪带以下，由苔原㊁垫状植被㊁稀疏植被构成的植物群落）识别和山地垂直地带植被识别四方面难点问题［４］，单纯依靠更优的遥感数据或分类方法难以解决这些问题，需更多的分类特征参与以提高它们之间的区分度，而植被的特征与环境差异可增强青藏高原各植被类型的可分性㊁提高分类的精细程度［５ ６］㊂此外，揭示青藏高原植被类型的特征及环境差异可为青藏高原物种多样性研究［７ ９］㊁地表物质循环研究［１０ １１］等提供理论支持㊂现有关于各植被类型的特征及环境差异研究大多聚焦于气候㊁地形特征中的某一个或少量环境和植被特征，缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂当前相关研究可大体归为两大类：一是基于空间化环境或植被特征数据的非定量化植被类型差异应用研究［５，１２ １３］，二是基于实测数据㊁针对局域小范围的定量植被类型特征差异研究［１４ １５］㊂在基于空间化数据的定性研究方面，赵嘉玮等［１６］㊁杨亮等［１７］发现了青藏高原的植被和群落类型与年平均温度㊁年总降水量㊁土壤含水量㊁遥感植被指数等环境因子密切相关，且其空间特征差异明显；Ｘｕ和Ｚｈａｎｇ［５］㊁Ｚｈａｎｇ等［１２］㊁贾伟等［１８］的研究表明，在植被分类中使用地形特征（数字高程模型，ＤＥＭ）㊁气候特征（温度和降水）㊁土壤特征（土壤类型）㊁植被特征（归一化植被指数，ＮＤＶＩ）等，可以更有效地识别植被分布的空间细节㊁提高植被类型识别精度，但这些研究并未定量分析各植被类型的环境及植被特征差异，仅将这些特征作为辅助数据以提高植被分类精度㊂在基于站点观测数据的定量研究方面，杨新宇等［１９］㊁姚喜喜等［２０］㊁Ｗａｎｇ等［２］基于野外实测数据，对祁连山㊁青藏高原干旱区等局域小范围内植被群落的植被与环境特征差异研究结果表明，植被群落的类型和分布与草地群落盖度㊁地上生物量㊁土壤物质含量㊁土壤含水量等植被与环境特征有关，且分析了对群落类型和分布的解释度最高的特征指标，但这些研究仅反映了站点尺度而不是空间全域的特征差异㊂针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型，非常有必要在现有研究基础上进一步开展各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂为此，本研究基于空间化的环境及植被特征数据，采用频数分布统计方法对空间数据进行分析，旨在定量揭示青藏高原各主要植被类型在植被㊁地形㊁土壤㊁气候４个维度共计５８个指标上的差异，为利用这些环境及植被特征参与青藏高原的植被遥感精细分类㊁自然地带划分㊁生物多样性和生态系统功能评估㊁地表物质循环等研究提供理论依据㊂１㊀数据与方法１．１㊀研究区概况青藏高原平均海拔在４０００ｍ以上，其生态环境随海拔㊁纬度㊁经度等变化而呈现出巨大的空间差异，这一生态环境差异进一步导致了植被类型的变化（图１）㊂青藏高原大部分区域气候寒冷干燥㊁地形起伏大㊁土壤贫瘠且极度缺氧［２１ ２２］，与平原地区相比生态环境更为恶劣，这就决定了青藏高原的植被类型与平原植被类型有一定差异，青藏高原主要的植被类型是草甸㊁草原和高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被，这些植被类型对生态环境的变化更为敏感［２３ ２４］㊂青藏高原具有地形起伏大且云雨多发㊁多种植被类型的特征相似（例如，草甸㊁草原与低矮灌丛）㊁高海拔区的植被稀疏等特点，这就决定了青藏高原遥感植被识别中存在多种问题［４］㊂１．２㊀数据及预处理１．２．１㊀青藏高原植被类型图（１）１ʒ１００万中国植被图１ʒ１００万中国植被图［２４］是２０世纪８０年代基于实地调查和专家知识生产的植被分类图，主要反映了２０世纪末的植被覆盖情况，其空间分辨率约为１ｋｍ㊂虽然各植被类型斑块的边缘区域可能发生了变化，但各植被类型分布的空间趋势没有发生变化㊂所以，１ʒ１００万中国植被图用作合成本研究植被类型数据的本底数据㊂（２）基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图［４］集成了多个分类产品的优势，较１ʒ１００万中国植被图更能反映青藏高原的植被类型现状，其原始空间分辨为２５０ｍ，本研究通过众数聚合方法重采样为１ｋｍ㊂该植被图中植被型组的类别精度较高且其空间分辨率较高㊂所以，该植被现状图主要用于修正１ʒ１００万中国植被图中的植被类型变化㊂１．２．２㊀环境及植被特征数据本研究中所涉及的环境及植被特征数据主要分为植被㊁地形㊁土壤㊁气候４类，共５８个指标（表１）㊂除土壤物质含量（全氮㊁全磷㊁全钾含量）数据外，所有空间化的环境及植被特征数据均下载自ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ平台，土壤物质含量（全氮㊁全磷㊁全钾含量）数据下载自ＧＳＤＥ（ＧｌｏｂａｌＳｏｉｌＤａｔａｓｅｔｆｏｒｕｓｅｉｎＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＭｏｄｅｌｓ，ｈｔｔｐ：／／ｇｌｏｂａｌｃｈａｎｇｅ．ｂｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｓｏｉｌｗ）㊂所有数据均采用最近邻方法重采样至１ｋｍ，并计算２００１ ２０２０年共２０年的均值作为特征分析数据，但ＤＥＭ数据和土壤物质含量数据只有单年数据，故选用单年数据作为其特征分析数据㊂由于土壤特征相关数据中最顶层数据的准确性最高［２６］，且各土层的统计特征７５９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀图１㊀青藏高原２０２０年植被现状图［４］Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｓｔａｔｕｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｍａｐｆｏｒＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ上图沿用了青藏高原２０２０年植被现状图中的植被分类体系，是根据青藏高原植被分布特点和各植被类型遥感光谱可分性设计的分类体系；其中，植被现状图中的郁闭灌丛和稀疏灌丛合并为本文中的灌丛类型，植被现状图中的草地类型对应本文的草丛㊁草甸和草原较为相似，所以，在结果分析中仅列出最顶层的特征统计结果㊂１．３㊀方法为定量㊁系统地分析青藏高原各主要植被类型的特征及环境差异，本研究分两步开展：（１）提取各主要植被类型空间分布的核心区域，以确保用于后续分析的各植被类型中无其它植被类型被混分进来；（２）基于频８５９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀数分布统计方法定量分析各植被类型的特征与环境差异㊂表１㊀参与特征分析的环境及植被特征数据Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄａｔａｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｎｇｉｎｆｅａｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓ类别Ｔｙｐｅｓ数据Ｄａｔａ特征Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ数据源Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅ分辨率Ｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ植被Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ叶面积指数叶面积指数ＭＯＤ１５Ａ２Ｈ（ｖ００６）５００ｍ［２５］净初级生产力净初级生产力ＭＯＤ１７Ａ３ＨＧＦ（ｖ００６）５００ｍ［２７］植被指数归一化植被指数ＭＯＤ１３Ｑ１（ｖ００６）２５０ｍ［２８］增强型植被指数植被覆盖度树冠覆盖度ＭＯＤ４４Ｂ（ｖ００６）２５０ｍ［２９］非树木植被覆盖度裸地覆盖度植被物候生长季开始日期ＭＣＤ１２Ｑ２（ｖ００６）５００ｍ［３０］生长季结束日期生长季长度地形ＴｅｒｒａｉｎＤＥＭ海拔ＳＲＴＭＤｉｇｉｔａｌＥｌｅｖａｔｉｏｎＤａｔａＶｅｒｓｉｏｎ４９０ｍ［３１］坡度坡向土壤Ｓｏｉｌ土壤温度第１层（０ ７ｃｍ）ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］第２层（７ ２８ｃｍ）第３层（２８ １００ｃｍ）第４层（１００ ２８９ｃｍ）土壤含水量第１层（０ ７ｃｍ）ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］第２层（７ ２８ｃｍ）第３层（２８ １００ｃｍ）第４层（１００ ２８９ｃｍ）土壤物质含量土壤含氮量（０ ４．５ｃｍ）ＧＳＤＥ１ｋｍ［２６］土壤含氮量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含氮量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含氮量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含氮量（２８．９ ４９．３ｃｍ）土壤含氮量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含氮量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含氮量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤含磷量（０ ４．５ｃｍ）土壤含磷量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含磷量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含磷量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含磷量（２８．９ ４９．３ｃｍ）土壤含磷量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含磷量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含磷量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤含钾量（０ ４．５ｃｍ）土壤含钾量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含钾量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含钾量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含钾量（２８．９ ４９．３ｃｍ）９５９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀续表类别Ｔｙｐｅｓ数据Ｄａｔａ特征Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ数据源Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅ分辨率Ｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ土壤含钾量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含钾量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含钾量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤有机碳（０ｃｍ）ＯｐｅｎＬａｎｄＭａｐＳｏｉｌＯｒｇａｎｉｃＣａｒｂｏｎＣｏｎｔｅｎｔ２５０ｍ［３３］土壤有机碳（１０ｃｍ）土壤有机碳（３０ｃｍ）土壤有机碳（６０ｃｍ）土壤有机碳（１００ｃｍ）土壤有机碳（２００ｃｍ）气候Ｃｌｉｍａｔｅ温度生长季平均温度（５ ９月）ＭＯＤ１１Ａ１（ｖ０６１）１ｋｍ［３４］年最高温度年最低温度降水量年总降水量ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］蒸散发年总蒸散发ＭＯＤ１６Ａ２（ｖ００６）５００ｍ［３５］潜在蒸散发饱和水气压差饱和水气压差ＴｅｒｒａＣｌｉｍａｔｅ４６３８．３ｍ［３６］１．３．１㊀各主要植被类型空间分布的核心区提取本研究基于１ʒ１００万中国植被图中的植被分类原则，同时参考植被类型在环境及植被特征上的可区分性，设计了本研究的植被分类体系㊂其中，一级类（植被型组）分为森林㊁灌丛㊁草地㊁沼泽㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被㊁荒漠，二级类（植被型）将森林和草地进一步细分，森林细分为针叶林㊁针阔混交林㊁阔叶林三类，草地细分为草原㊁草甸㊁草丛三类㊂图２㊀各植被类型空间分布的内部核心区提取流程图㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ以１ʒ１００万中国植被图为基础数据㊁基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图为修正数据，综合其两者的植被信息，取两植被数据的交集，合成代表现状的植被分类数据（图２）㊂其中，对于植被现状图分类系统中未细分的草地类别（草原㊁草甸和草丛），在筛选出植被现状图的草地类别的基础上，按照１ʒ１００万中国植被图中植被型信息划分出草原㊁草甸和草丛类别；对于植被现状图分类系统中缺少的荒漠类别，在筛选出植被现状图的其他类别的基础上，进一步筛选出１ʒ１００万中国植被图中的荒漠类别；对于植被现状图分类系统中有对应类别的森林㊁灌丛㊁沼泽和高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被，则直接使用植被现状图中的植被类别㊂为保证类别的准确性，本研究假定植被分类数据中各植被类型空间分布的内部核心区准确性最高，因此运用数学形态学的腐蚀操作以提取各植被类型空间分布的内部核心区来分析其环境空间特征（图３），具体操作是针对每一种植被类型的各个图斑，将其边界均向内腐蚀１ｋｍ，然后选用腐蚀后的区域参与后续分析㊂基于此方法提取的各植被类型空间分布的内部核心区在空间上是广泛分布的，所以在一定程度上综合了青藏高原不同地理位置的植被分布的特征差异㊂青藏高原各主要植被类型内部核心区的像元数量如表２所示，但由于针阔混交林和草丛在青藏高原的分布面积很小，导致提取其内部核心区后样本数少于５０个，因此，本研究只分析除针阔混交林和草丛外的其他植被类型的特征统计结果㊂０６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀图３㊀植被类型空间分布的核心区提取示意图（以针叶林为例）Ｆｉｇ．３㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ（Ｔａｋｅｔｈｅｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔｓ，ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ）表２㊀青藏高原各主要植被类型内部核心区的样本数量Ｔａｂｌｅ２㊀Ｓａｍｐｌｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ植被类型Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ针叶林Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ针阔混交林Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆａｎｄｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ阔叶林Ｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ灌丛Ｓｃｒｕｂ草原Ｓｔｅｐｐｅ草丛Ｇｒａｓｓ⁃ｆｏｒｂｃｏｍｍｕｎｉｔｙ草甸Ｍｅａｄｏｗ沼泽Ｓｗａｍｐ高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被Ａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ⁃ｃｕｓｈｉｏｎ⁃ｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ荒漠Ｄｅｓｅｒｔ样本数量Ｓａｍｐｌｅｓｉｚｅ２９００１１０２３４８９５２３１３２５１７４４５０３３６９４１７９０３８６０４１５０２２０图４㊀青藏高原海拔特征的小提琴统计分析示意图㊀Ｆｉｇ．４㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｖｉｏｌｉｎｐｌｏｔ（ｔａｋｅａｌｔｉｔｕｄｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ，ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ）１．３．２㊀基于频数分布统计分析环境及植被特征本研究基于小提琴图来分析各主要植被类型环境与植被的频数分布特征，小提琴图是箱线图和核密度图的结合（图４），除了具有箱线图可比较多组数据间差异的功能外，还可展示数据分布区间内部的情况（小提琴图的宽度表示分布概率密度）㊂本研究针对每个环境或植被特征，均绘制了各植被类型对应的小提琴图，对比各植被类型小提琴图所展示的四分位数（下四分位数：所有样本点数据从小到大排列后第２５％的数值，上四分位数：所有样本点数据从小到大排列后第７５％的数值）㊁离散程度㊁分布差异等统计特征，定量分析各植被类型的特征及环境差异㊂２㊀结果２．１㊀各植被类型的特征及环境差异（１）各植被类型的植被特征差异从植被特征分植被类型统计结果（图５）来看，青藏高原各植被类型的净初级生产力㊁归一化植被指数㊁裸地覆盖度特征差异最为明显，叶面积指数㊁增强型植被指数㊁树冠植覆盖度㊁生长季开始日期和生长季长度次１６９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀之，非树木植被覆盖度和生长季结束日期的特征差异最小㊂对比发现，叶面积指数在森林㊁草地各二级类之间图５㊀不同植被类型的植被特征统计结果Ｆｉｇ．５㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ图中横坐标数字表示各植被类型，详见图例；生长季开始日期㊁生长季结束日期指标的纵坐标数据表示从２０２２年１月１日起第多少天；特征差异主要比较各植被类型在数据分布和四分位数上的差异，若各植被类型之间的数据分布和四分位数区间差异越大，则说明它们的特征差异越大，其余特征差异比较方法同理的特征差异明显；净初级生产力在除针叶林与针阔混交林外的其他各植被类型之间存在特征差异；对于植被指数来说，归一化植被指数对青藏高原各植被类型的区分度优于增强型植被指数，对青藏高原各植被类型的２６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀特征差异明显；对于三个覆盖度特征来说，树冠植被覆盖度和非树木植被覆盖度在各一级类的特征差异较为明显，但树冠植被覆盖度对森林㊁草地植被型的区分度更好，裸地覆盖度对除高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被和荒漠外的其他各植被类型的特征差异明显；对于植被物候特征来说，三个物候特征在森林和草地之间存在特征差异，其中，生长季结束日期的特征差异最小，生长季开始日期在森林㊁灌丛㊁草地和沼泽之间的特征差异明显，生长季长度在除草原㊁草甸和荒漠外的其他各植被类型之间存在特征差异㊂（２）各植被类型的地形特征差异从地形特征分植被类型统计结果（图６）来看，青藏高原各植被类型的海拔特征差异最为明显，坡度次之，坡向的特征差异最小㊂对比发现，海拔特征对应的各植被类型间特征差异明显，可区分青藏高原各主要植被类型；坡度特征对应的部分植被类型间存在差异，数据分布较海拔特征更为离散，但对沼泽类型的区分度较高，且可以辅助草地（包含草原和草甸）与沼泽类型的区分；坡向特征对应的各植被类型间分布差异小，对各植被类型的区分度较低㊂图６㊀不同植被类型的地形特征统计结果Ｆｉｇ．６㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｅｒｒａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ坡向的（０ʎ）指向正北，顺时针为正值，逆时针为负值，值域为－９０ʎ ２７０ʎ（３）各植被类型的土壤特征差异从土壤特征分植被类型统计结果（图７）来看，青藏高原各植被类型的土壤温度特征差异最为明显，土壤含水量次之，土壤物质含量的特征差异最小㊂对比发现，不同深度各土壤特征的频数分布统计特征基本一致，其中，土壤温度在阔叶林与其他各植被类型之间㊁灌丛与其他各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他各植被类型之间的特征差异明显；土壤含水量在各草地类型之间㊁沼泽与其他各植被类型之间㊁荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显；土壤物质含量特征数据离散或组间差异较小，对青藏高原各植被类型的区分度较小，但可用于辅助部分植被类型的划分，例如，土壤含磷总量特征可用于辅助阔叶林的划分㊂（４）各植被类型的气候特征差异从气候特征分植被类型统计结果（图８）来看，青藏高原各植被类型的年最低温度和年总蒸散发特征差异最为明显，生长季平均温度㊁年最高温度㊁年总降水量和饱和水气压差次之，潜在蒸散发的特征差异最小㊂对比发现，在三个温度特征中，年最低温度对青藏高原各植被类型区分度高，生长季平均温度在森林各二级类之间㊁荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显，年最高温度在荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显，年最低温度在阔叶林与其他植被类型之间㊁灌丛与其他各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他各植被类型之间的特征差异明显；年总降水量和年总蒸散发在森林㊁草地各二级类之间的特征差异明显；潜在蒸散发对应的各植被类型间分布差异小，特征差异较小；饱和水气压差对应的各植被类型间分布差异较小，但在森林各二级类之间的特征差异明显㊂３６９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀图７㊀不同植被类型的土壤特征统计结果Ｆｉｇ．７㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｏｉｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ因此，针对灌丛和草地区分问题，土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）㊁树冠植被覆盖度七个指标在灌丛和草地类型之间的特征差异明显，可以提高灌丛和草地之间的区分度㊂针对草地类型细分的问题，海拔㊁土壤含水量㊁年总降水量㊁年总蒸散发㊁叶面积指数㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）㊁树冠植被覆盖度㊁裸地覆盖度十个指标在草原㊁草甸类型上的差异明显，可以提高草原和草甸之间的区分度㊂针对高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别的问题，海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）六个指标在高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型特征差异明显，可以增强高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型的区分度㊂进一步分析发现，海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发㊁净初级生产力㊁归一化植被指数㊁裸地覆盖度七个特征对大部分植被类型的区分度较高，可增强青藏高原各主要植被类型的区分度，即可用于增强山地垂直地带植被的区分度㊂２．２㊀青藏高原各植被类型在环境及植被特征上的数值范围通过频数分布特征分析发现，大多数环境及植被特征对青藏高原植被都有一定的区分度，而且，箱线图的下四分位数－上四分位数的数值范围可以用以区分各植被类型㊂表３列出了青藏高原各植被类型对应环境及植被特征的数值范围，可以定量标识出各植被类型的特征及环境差异，如针叶林主要分布在海拔３０３５ ３７０２ｍ的地带㊁阔叶林主要分布在海拔６５０ １４００ｍ的地带，灌丛的净初级生产力主要为０．１９ ０．３３ｋｇＣ／ｍ２㊁草甸的净初级生产力主要为０．１０ ０．２３ｋｇＣ／ｍ２㊂３㊀讨论３．１㊀青藏高原各主要植被类型的环境和植被特征在一些非青藏高原范围或青藏高原局部小范围的植被分类研究中，采用海拔㊁坡度㊁坡向等特征参与分４６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀图８㊀不同植被类型的气候特征统计结果Ｆｉｇ．８㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ类［５，１２，３０］，发现他们有助于提高分类精度（相较于仅采用遥感光谱特征进行分类），但尚未对其在分类中的作用进行系统㊁定量化的分析，对环境及植被特征差异的认识和应用尚不充分㊂同时，由于青藏高原范围广阔㊁环境差异明显，不同区域㊁同一植被类型的植被与环境特征存在差异［１ ３］，因此，若要揭示青藏高原植被类型的特征及环境差异，需要集合青藏高原各个区域样本进行环境与植被特征分析，而本研究中提取的各植被类型空间分布的内部核心区在空间上是广泛分布的，且样本量丰富㊂例如，课题组通过对青藏高原实地考察发现，祁连山区的针叶林主要分布在海拔２８００ ３４００ｍ范围内，而在水热条件较好的横断山区，针叶林主要分布在海拔３５００ ３８００ｍ范围内㊂因此，本研究系统㊁定量地研究了青藏高原各植被类型的植被与环境特征，在宏观尺度上揭示不同植被类型之间的植被与环境特征差异，并发现大部分环境及植被特征对青藏高原部分植被类型之间的区分度较高，为解决相对复杂的青藏高原植被遥感分类问题，提供了更多差异化的分类特征，可服务于灌丛和草地区分㊁草地类型细分㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别和山地垂直地带植被识别等分类的难点问题㊂对于海拔变化跨度大㊁环境差异明显的整个青藏高原来说，并不是所有特征都能体现植被类型之间的特征差异㊂在非青藏高原范围或青藏高原局部小范围可以体现植被类型差异的坡向㊁土壤物质含量等特征，在青藏高原整体范围内的差异则较小㊂例如坡向特征，在山地植被分类中，坡向是区分植被类型的重要特征之。

第25卷第7期2005年7月生 态 学 报A CTA ECOLO G I CA S I N I CAV o l .25,N o.7Ju l .,2005内蒙古半干旱草原灌丛化过程中小叶锦鸡儿引起的土壤碳、氮资源空间异质性分布熊小刚1,2,韩兴国13(1.中国科学院植物研究所植被数量生态学重点实验室,北京　100093;2.中国科学院研究生院,北京　100039)基金项目:国家重点基础研究发展规划资助项目(G2000018603)收稿日期:2004208201;修订日期:2005204213作者简介:熊小刚(1968～),男,甘肃天水人,博士生,助理研究员,主要从事草原恢复生态学研究。

E 2m ail :xi ong -cai @sohu .com 3通讯作者A utho r fo r co rrespondence .E 2m ail :xghan @ibcas .ac .cnFoundation ite m :the State Basic R esearch and D evelopm ent P lan (G 2000018603)Rece ived date :2004208201;Accepted date :2005204213Biography :X I ON G X iao 2Gang ,Ph .D .candidate ,A ssistant p rofesso r ,m ainly engaged in grassland resto rati on eco logy .E 2m ail :xi ong -cai @sohu .com摘要:过度放牧下内蒙古半干旱草原,由于小叶锦鸡儿多度增加导致植被灌丛化,这已经成为该地草原退化时的普遍现象。

草原灌丛化过程中,灌丛内凋落物的累积使得养分循环区域化,草原土壤有机碳(SOC )、土壤全氮(STN )空间异质性增强,导致灌丛沃岛形成。

（完整版）中科院生态学考博真题题汇总2010年中科院生态中心考博生态学真题一、名词解释1、Climax2、Biological invasion3、Fundamental niche4、Energy pyramid5、Landscape process6、Heat island7、Ecosystem service8、Allelopathy9、r/k selection10、Direct grandient anylisis二、简答（六选四）1、简述生产力与生物多样性之间的关系。

2、简述氮循环过程。

3、简述我国森林生态系统主要类型及特点。

4、简述植物对光照因子的响应方式。

5、简述生态敏感评价方法。

6、简述生态工程的基本原理。

三、论述（四选二）1、论述城市生态系统的结构、功能与特征，并讨论其研究方法。

2、从碳循环的角度，论述未来全球气候变化对生态系统碳源和碳汇的影响。

3、举例说明景观生态学在生物多样性保护或区域生态环境保护中的作用。

4、从生态系统物质循环的角度，举例论述污染物的产生、传输、危害过程及控制对策。

1何谓R对策和K对策？简述r-K选择理论的生态学意义（10分）。

2简述演替顶极理论的三个假说（10分）。

3简述三级营养关系的概念并举例加以说明（10分）。

4简述物种和群落或生态系统水平上生物多样性的测定方法（10分）二论述题1我国近年来兴建了许多大型水利工程，这些工程对生态环境有哪些影响？试举例说明并提出环保对策（15分）。

2外来种(exotic species)和入侵种(invasive species)有何不同？如何防止一种外来种成为入侵种？试举例说明（15分）。

3水生植物在水环境保护中的作用有哪些？举例说明如何利用大型水生植物保护水环境（15201X年中科院生态中心考博生态学真题一、名词解释1、MacArhthur平衡说2、恢复生态学3、净初级生产量4、空间异质性5、邻接效应6、群落排序7、湿地8、他感作用9、同资源种团10、原生演替二、简述题（每题8分，共48分）1．岛屿生物地理学（Island Biogeography）与生物多样性保护。

第４１卷第１０期２０２１年５月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１，Ｎｏ．１０Ｍａｙ，２０２１基金项目：甘肃农业大学科技创新基金⁃学科建设基金（ＧＡＵ⁃ＸＫＪＳ⁃２０１８⁃２０３，ＧＡＵ⁃ＸＫＪＳ⁃２０１８⁃２０２）；甘肃农业大学青年导师扶持基金（ＧＡＵ⁃ＱＤＦＣ⁃２０１８⁃１７）；国家自然科学基金项目（７１５６３００１）收稿日期：２０１９⁃１１⁃１５；㊀㊀网络出版日期：２０２１⁃０３⁃２７∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｊｕｎ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９１１１５２４５２刘洋，张军，周冬梅，马静，党锐，马靖靖，朱小燕．基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究．生态学报，２０２１，４１（１０）：４０５２⁃４０６５．ＬｉｕＹ，ＺｈａｎｇＪ，ＺｈｏｕＤＭ，ＭａＪ，ＤａｎｇＲ，ＭａＪＪ，ＺｈｕＸＹ．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｂａｓｅｄｏｎＩｎＶＥＳＴｍｏｄｅｌ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２１，４１（１０）：４０５２⁃４０６５．基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究刘㊀洋１，张㊀军２，３，∗，周冬梅２，马㊀静２，党㊀锐１，马靖靖２，朱小燕２１甘肃农业大学管理学院，兰州㊀７３００７０２甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃省干旱生境作物学重点实验室，兰州㊀７３００７０３甘肃省节水农业工程技术研究中心，兰州㊀７３００７０摘要：研究区域土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系，对于区域生态系统保护及经济社会可持续发展具有重要意义㊂利用ＩｎＶＥＳＴ模型碳储量模块和ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型，探究并预测疏勒河流域１９９０ ２０１５及２０１５ ２０４０年流域生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系㊂结果表明：疏勒河流域１９９０㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０㊁２０１５年碳储量分别为７．９９４ˑ１０８㊁７．９９６ˑ１０８㊁７．９９８ˑ１０８㊁８．０３８ˑ１０８㊁８．０６４ˑ１０８㊁８．０７１ˑ１０８ｔ，呈逐年增加趋势，累计增加７．７ˑ１０６ｔ㊂土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素，未利用地向耕地和草地转化有利于碳储量增加，而草地向耕地和未利用地的转化则导致碳储量减少㊂疏勒河流域碳储量存在显著的空间格局，碳储量较高区域呈现 北部点状⁃中部带状⁃南部点状片状 特征，这种分布格局与流域土地利用类型紧密联系㊂预测表明至２０４０年疏勒河流域碳储量为９．１２８ˑ１０８ｔ，较２０１５年增加１３．１％，主要原因是草地㊁耕地和林地面积较大幅度增长，提高了流域内的碳储量㊂关键词：碳储量；ＩｎＶＥＳＴ模型；ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型；疏勒河流域ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｂａｓｅｄｏｎＩｎＶＥＳＴｍｏｄｅｌＬＩＵＹａｎｇ１，ＺＨＡＮＧＪｕｎ２，３，∗，ＺＨＯＵＤｏｎｇｍｅｉ２，ＭＡＪｉｎｇ２，ＤＡＮＧＲｕｉ１，ＭＡＪｉｎｇｊｉｎｇ２，ＺＨＵＸｉａｏｙａｎ２１ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｒｉｄｌａｎｄＣｒｏｐＳｃｉｅｎｃｅ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ３ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＷａｔｅｒ⁃ｓａｖｉｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｉｎＧａｎｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｓｏｃｉａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｍｏｄｕｌｅｏｆＩｎＶＥＳＴｍｏｄｅｌａｎｄＣＡ⁃ＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｔｏｅｘｐｌｏｒｅａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｏｆｔｈｅｂａｓｉｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５ａｎｄ２０１５ ２０４０ａｎｄｔｈｅｉｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｗｉｔｈｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｓ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎ１９９０，１９９５，２０００，２００５，２０１０ａｎｄ２０１５ｗｅｒｅ７．９９４ˑ１０８ｔ，７．９９６ˑ１０８ｔ，７．９９８ˑ１０８ｔ，８．０３８ˑ１０８ｔ，８．０６４ˑ１０８ｔａｎｄ８．０７１ˑ１０８ｔ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍᶄｓｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｗａｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｙｅａｒｂｙｙｅａｒ，ｗｉｔｈａｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆ７．７ˑ１０６ｔａｎｄａｎａｖｅｒａｇｅａｎｎｕａｌｉｎｃｒｅａｓｅｏｆ０．０３８％．Ｃｈａｎｇｅｓｉｎｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓａｒｅｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｌｅａｄｉｎｇｔｏｃｈａｎｇｅｓｉｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ．Ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｔｏｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓｔｏｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｔｏｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｌｅａｄｓｔｏａｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋｓ．ＴｈｅｒｅｉｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｏｆｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ．Ｔｈｅａｒｅａｓｗｉｔｈｈｉｇｈｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎｄｏｔ⁃ｃｅｎｔｒａｌｂａｎｄ⁃ｓｏｕｔｈｅｒｎｄｏｔａｎｄｐｌａｔｅ ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｌｏｓｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｏｆｔｈｅｂａｓｉｎ．ＴｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｗｉｌｌｂｅ９．１２８ˑ１０８ｔｂｙ２０４０，ａｎｉｎｃｒｅａｓｅｏｆ１３．１％ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ２０１５．Ｔｈｅｍａｉｎｒｅａｓｏｎｉｓｔｈａｔｔｈｅａｒｅａｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄ，ｔｈｅｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ，ａｎｄｆｏｒｅｓｔｌａｎｄｈａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅｂａｓｉｎｈａｓｂｅｅｎｉｎｃｒｅａｓｅｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ；ＩｎＶＥＳＴｍｏｄｅｌ；ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖｍｏｄｅｌ；ｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ人们长期对生态系统服务及其重要性缺乏系统了解，而气候变化和人类活动影响，使得全球生态系统服务正在下降［１］，出现荒漠化㊁水土流失㊁等一系列生态环境问题㊂因此，人们逐渐认识到生态系统服务不仅为人类生产生活提供必需的生态产品，而且创造和维持了地球生命支持系统㊂如何保证地球生态系统成为适于人类生存的生命支持系统？已经成为当前紧迫的重大任务㊂陆地生态系统碳汇在全球碳循环㊁大气ＣＯ２浓度以及全球气候变化中发挥着重要作用［２］，被认为是由于陆地生态系统和气候变化之间的相互关系而导致的生态系统变化的一个指标［３］㊂陆地生态系统固碳作用能够影响区域气候的变化，对缓解全球变暖具有重要作用［４］㊂土地利用类型的变化通常伴随着大量的碳交换［５］，由土地利用变化导致的碳排放在全球范围内有很大比重［６］㊂因此，研究碳储量与土地利用变化的响应关系，对于区域生态环境保护和经济社会发展具有重要实践意义㊂传统的碳储量估算方法如蓄积量法㊁生物量法㊁箱式法等对碳储量估算清晰明确，操作简便，应用比较广泛［７］，但并不能准确反映长时间序列与大尺度的碳储量变化对自然和人类活动的响应关系㊂随着信息技术发展，以模型模拟为主的碳储量估算方法应运而生㊂相比其他研究方法，ＩｎＶＥＳＴ模型具有需求数据少，运行速度快的特点［８］，可实现碳储量空间分布与动态变化空间制图，反映土地利用变化与碳储量之间关系，实现动态量化生态服务功能价值，不同于以往服务价值评估的单一化㊁静态化，被广泛运用于不同国家与地区［９］㊂Ｊｉａｎｇ等［１０］运用ＣＬＵＥ⁃Ｓ模型预测２０２３年土地利用类型，在此基础上估算１９９５ ２０２３年碳储量变化；张影等［１１］运用ＩｎＶＥＳＴ模型估算及分析了２０１０年甘肃白龙江流域碳储量及其空间格局，并探讨了海拔㊁坡度和坡向对碳储量空间分布的影响㊂ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ（元胞自动机⁃马尔科夫模型）被广泛应用于土地利用㊁城市增长和扩散等诸多领域㊂该模型综合了ＣＡ模型模拟复杂系统空间变化的能力和Ｍａｒｋｏｖ模型长期预测的优势，既提高了土地利用类型转化的预测精度，又可以有效模拟土地利用格局的空间变化，具有较好的科学性和实用性［１２⁃１３］㊂Ｆｉｒｏｚｊａｅｉ等［１４］开发基于方向的方法来改善ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型的模拟性能，在１９８５年㊁２００１年和２０１５年在伊朗巴布尔市进行了测试，结果显示该方法精度更高㊂ＢｈａｇａｗａｔＲｉｍａ等［１５］研究了１９８９ ２０１６年尼泊尔东部城市建设用地与耕地的面积变化，并采用ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型结果表明在２０２６和２０３６年建设用地面积激增和耕地面积减少对该地区的粮食安全和环境平衡将产生负面影响㊂目前，关于ＩｎＶＥＳＴ模型的评估研究，时间尺度上多集中于现在或过去，对未来模拟较少，国内研究多集中于东南地区㊂Ｇａｇｌｉｏ等［１６］评估了保罗㊃杜㊃基奎洛自然保护区（ＰａｕｌｄｏＢｏｑｕｉｌｏｂｏ）１９６７㊁１９９０和２０１５年的生态系统服务功能，并进一步模拟评估了２０５０年 高生产力农业 和 自然植被完全覆盖 两种情景下的生态系统服务功能㊂黄康等［１７］利用ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型对福州新区２０３０年土地利用格局进行模拟，并利用ＩｎＶＥＳＴ模型中生境质量模块对该地区生态系统服务功能进行评估㊂疏勒河流域位于西北内陆干旱区，生态环境脆弱，却具有极重要的生态系统服务功能，也是国家 一带一路 战略的重要陆路节点㊂本文将ＩｎＶＥＳＴ模型与ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型结合，可以很好地提高土地利用类型的预测精度，同时为ＩｎＶＥＳＴ模型中碳储存模块提供数据基础，进而模拟未来疏勒河流域的生态系统服务碳储量功能，以期为提高该流域生态系统服务功能提供参考㊂１㊀研究区概况疏勒河流域（３８ʎ００ᶄ ４２ʎ４８ᶄＮ，９２ʎ１１ᶄ ９８ʎ３０ᶄＥ），是河西地区三大内陆河流域之一，地处河西走廊最西３５０４㊀１０期㊀㊀㊀刘洋㊀等：基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究㊀端，包括玉门市㊁敦煌市㊁瓜州县和肃北蒙古族自治县，流域总面积约１１．３９ˑ１０４ｋｍ２，东接张掖市和内蒙古自治区，南接青海省，西接新疆哈密市，北接蒙古国［１８］㊂地势南北高㊁中间低，南部为阿尔金山及祁连山脉，北部为马鬃山，中间地势相对平缓（图１）㊂流域属于大陆性干旱荒漠气候，光热资源丰富，无霜期长，降水少㊁蒸发大，海拔８０２ ５５７３ｍ㊂流域北部为阿拉善高原半荒漠生态区，中部为河西走廊绿洲农业生态区，西南和南部为柴达木盆地荒漠⁃盐壳生态区，东南部为祁连山针叶林⁃高寒草甸生态区［１９］㊂图１㊀研究区位置Ｆｉｇ．１㊀Ｔｈｅｍａｐｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｇｉｏｎ疏勒河流域独特的地理环境形成了独特的社会经济空间格局，经济活动集中在绿洲区，农业生产高度依赖灌溉水源㊂土地面积广阔，但水资源有限［２０］㊂自２０世纪９０年代起，研究区陆续接收 两西建设移民 ㊁ 疏勒河农业开发暨移民安置工程移民 ㊁ 引洮工程九甸峡库区移民 以及自发性移民１０多万人［２１］㊂人口规模快速增加，导致耕地面积和建设用地面积急剧扩张，土地利用格局发生了较大变化㊂流域内自然条件严峻，加之人为活动，存在着土地沙化严重㊁低洼地区土壤次生盐渍化现象普遍以及湿地萎缩等生态问题，因此，定量评估和预测流域内生态系统服务功能具有十分重要的现实意义㊂２㊀研究方法与数据来源２．１㊀研究方法２．１．１㊀ＩｎＶＥＳＴ模型ＩｎＶＥＳＴ模型（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＶａｌｕａｔｉｏｎｏｆＥｃｏｓｙｓｔｅｍＳｅｒｖｉｃｅｓａｎｄＴｒａｄｅ⁃ｏｆｆｓ）即 生态系统服务功能与权衡交易综合评价模型 ，是由自然资本项目支持开发的㊁免费开源的㊁可以量化多种生态系统服务功能的模型［８］㊂ＩｎＶＥＳＴ模型碳储量模块将生态系统的碳储量划分为４个基本碳库：地上生物碳（土壤以上所有存活的植物材料中的碳）㊁地下生物碳（存在于植物活根系统中的碳）㊁土壤碳（分布在有机土壤和矿质土壤中的有机碳）㊁死亡有机碳（凋落物㊁倒立或站立的己死亡树木中的碳）㊂根据土地利用／覆被的分类情况，分别对不同地类地上碳库㊁地下碳库㊁土壤碳库和死亡有机碳库的平均碳密度进行计算统计，然后用各个地类的面积乘以４５０４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀其碳密度并求和，得出研究区的总碳储量㊂其计算公式如下：Ｃｔｏｔａｌ＝Ｃａｂｏｖｅ＋Ｃｂｅｌｏｗ＋Ｃｓｏｉｌ＋Ｃｄｅａｄ式中，Ｃｔｏｔａｌ为流域总碳储量（ｔ／ｈｍ２）；Ｃａｂｏｖｅ为地上部分碳储量（ｔ／ｈｍ２）；Ｃｂｅｌｏｗ为地下部分碳储量（ｔ／ｈｍ２），Ｃｓｏｉｌ为土壤碳储量（ｔ／ｈｍ２）；Ｃｄｅａｄ为死亡有机碳储量（ｔ／ｈｍ２）㊂２．１．２㊀ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型基于ＩＤＲＩＳＩ１７．０中的ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模块对研究区土地利用格局变化进行模拟㊂具体过程如下：①确定１９９０ ２０００年和１９９０ ２０１５年研究区土地利用类型转移面积矩阵和转移概率矩阵，用来进行ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型检验精度和结果预测；②利用多标准评价模块（Ｍｕｌｔｉ⁃ｃｒｉｔｅｒｉａＥｖａｌｕａｔｉｏｎ，ＭＣＥ）建立土地利用类型变化适宜性规则图集㊂以限制性因素和驱动因素作为自变量进行分析，得到每种地类的空间分布概率图，再利用Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｅｄｉｔｏｒ模块将所有概率图集成在一个图集中；③构造ＣＡ滤波器㊂本文采用５ˑ５摩尔邻域作为ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型的滤波参数［２２⁃２３］；④确定起始时刻及迭代次数㊂首先以１９９０ ２０００年为预测起始时刻，设定ＣＡ的迭代次数为１０，模拟研究区２０１０年的土地利用类型空间分布㊂对模拟结果进行精度验证后，以１９９０２０１５年为预测起始时刻，设定迭代次数为２５，预测研究区２０４０年的土地利用类型㊂为了确保模拟结果的准确性，采用Ｋａｐｐａ指数对模拟结果进行检验㊂运用ＩＤＲＩＳＩ１７．０软件中ＣＲＯＳＳＴＡＢ模块，输入研究区２０１０年实际土地利用类型图与预测土地利用类型图进行精度检验，得到２０１０年的Ｋａｐｐａ系数为０．９２，表明模拟效果较好，可使用通过验证的ＣＡ⁃Ｍａｒｋｏｖ模型规则进行２０４０年土地利用类型预测㊂２．２㊀数据来源２．２．１㊀行政边界数据行政边界数据来源于中国科学院资源环境数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ／ｄａｔａ），经过提取得到疏勒河流域矢量数据㊂２．２．２㊀土地利用类型数据土地利用类型数据来源于中国科学院资源环境数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ／ｄａｔａ），包括６个一级类和２６个二级类，经合并和重分类后将土地利用类型划分为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地和未利用地六大类（表１），裁剪后得到１９９０㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０和２０１５六期疏勒河流域土地利用类型图，分辨率为１ｋｍˑ１ｋｍ㊂表１㊀疏勒河流域土地利用类型分类表Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ编码Ｃｏｄｅ地类Ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ原编码Ｏｒｉｇｉｎａｌｃｏｄｅ原地类Ｏｒｉｇｉｎａｌｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ１耕地㊀㊀１２旱地２林地㊀㊀２１㊁２２㊁２３㊁２４有林地㊁灌木林㊁疏林地㊁其他林地３草地㊀㊀３１㊁３２㊁３３高覆盖度草地㊁中覆盖度草地㊁低覆盖度草地４水域㊀㊀４１㊁４２㊁４３㊁４４㊁４５㊁４６河渠㊁湖泊㊁水库坑塘㊁永久性冰川雪地㊁滩涂㊁滩地５建设用地５１㊁５２㊁５３城镇用地㊁农村居民点㊁其他建设用地６未利用地６１㊁６２㊁６３㊁６４㊁６５㊁６６㊁沙地㊁戈壁㊁盐碱地㊁沼泽地㊁裸土地㊁裸岩石质地㊁其他２．２．３㊀碳密度数据根据模型用户手册，ＩｎＶＥＳＴ模型中的碳储存模块所做的假设是将某一土地利用类型的碳密度看作是一个常量㊂碳密度数据从前人研究文献中得到［２４⁃３２］（表２）㊂在选取文献时应注意：一㊁由于不同学者得出碳密度存在差异，为避免数据相差过大，尽量选择同一作者数据；二㊁尽可能选择以北方，特别是以西北为研究区的文献数据为参考，避免选择南方或世界范围的数据㊂最终得到不同土地利用类型的碳密度表㊂５５０４㊀１０期㊀㊀㊀刘洋㊀等：基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究㊀表２㊀疏勒河流域土地利用各部分碳密度／（ｔ／ｈｍ２）［２４⁃３２］Ｔａｂｌｅ２㊀ＣａｒｂｏｎｄｅｎｓｉｔｙｔａｂｌｅｏｆｖａｒｉｏｕｓｐａｒｔｓｏｆｌａｎｄｕｓｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ土地利用类型Ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ地上碳密度Ｃａｂｏｖｅ／（ｔ／ｈｍ２）地下碳密度Ｃｂｅｌｏｗ／（ｔ／ｈｍ２）土壤碳密度Ｃｓｏｉｌ／（ｔ／ｈｍ２）死亡有机物碳密度Ｃｄｅａｄ／（ｔ／ｈｍ２）耕地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ５．７８０．７１０８．４１３林地Ｆｏｒｅｓｔ４２．４１１５．９２３６．９１３草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ３５．３８６．５９９．９２水域Ｗａｔｅｒ００００建设用地Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ１．２０００未利用地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ９．１０２１．６０㊀㊀Ｃａｂｏｖｅ：Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄ；Ｃｂｅｌｏｗ：Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｕｎｄｅｒｔｈｅｇｒｏｕｎｄ；Ｃｓｏｉｌ：Ｓｏｉｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ；Ｃｄｅａｄ：Ｄｅａｄｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ２．２．４㊀ＤＥＭ与ｓｌｏｐｅ数据ＤＥＭ数据来源于地理空间数据云平台（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ）；在ＡｒｃＧＩＳ１０．５中利用ＤＥＭ数据得到坡度（ｓｌｏｐｅ）栅格数据，空间分辨率为９０ｍˑ９０ｍ㊂２．２．５㊀道路数据道路数据来自ＯＳＭ（ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ，ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｏｐｅｎｓｔｒｅｅｔｍａｐ．ｏｒｇ），包括高速公路和城市交通道路，数据格式为矢量㊂３㊀结果与分析３．１㊀疏勒河流域１９９０ ２０１５年碳储量变化图２㊀疏勒河流域各年份碳储量及变化趋势㊀Ｆｉｇ．２㊀ＣａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅａｎｄｔｒｅｎｄｏｆｅａｃｈｙｅａｒｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ㊀利用ＩｎＶＥＳＴ模型中Ｃａｒｂｏｎ模块分别计算了疏勒河流域１９９０㊁１９９５㊁㊁２０００㊁２００５㊁２０１０㊁２０１５年的碳储量数据㊂从数量来看（图２），疏勒河流域１９９０㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０㊁２０１５年的碳储量分别为７．９９４ˑ１０８㊁７．９９６ˑ１０８㊁７．９９８ˑ１０８㊁８．０３８ˑ１０８㊁８．０６４ˑ１０８㊁８．０７１ˑ１０８ｔ，呈现增加趋势，总体增加了７．７ˑ１０６ｔ㊂其中，１９９０ ２００５年碳储量增加缓慢；２０００ ２００５年碳储量上升较快，增加了４ˑ１０６ｔ，增幅为０．５％，主要源于耕地面积的增加，其中，瓜州县和玉门市耕地面积增加最多，主要是由于移民安置项目的实施，其中瓜州县接收甘肃省１４个县区移民２２９２５人［３３］；玉门市接收 两西 建设移民１５３６６人［３４］，人口增加促使耕地面积增加㊂１９９６年，疏勒河农业灌溉暨移民安置综合开发项目实施，在疏勒河上游新建昌马水库枢纽工程，同时在昌马（３１３３３．３３ｈｍ２）㊁双塔（１６２００ｈｍ２）㊁花海（７０６６．６７ｈｍ２）三大灌区新增保灌面积５４６００ｈｍ２，以及营造防护林４７００ｈｍ２，经济林３３３３．３３ｈｍ２和封滩封沙育林１４２４１．６ｈｍ２［３５］㊂因此，耕地增加是该时期碳储量快速增长的主要原因（图３）㊂从土地利用类型来看（图３），疏勒河流域不同时期不同土地利用类型的碳储量略有变化㊂主要表现为：耕地㊁林地㊁建设用地㊁草地碳储量增加，未利用地碳储量减少，其中，耕地碳储量增加较为明显㊂流域内不同土地利用类型碳储量对流域总碳储量的贡献值由大到小依次为：草地㊁未利用地㊁耕地㊁林地㊁建设用地和水域㊂１９９０ ２０１５年，草地总面积最大时为２０１８０ｋｍ２，仅占流域总面积的１７．７１％，但碳储量占流域总碳储量的５７％，是流域最主要的碳库㊂未利用地的面积占整个流域面积约８０％，碳储量占流域总碳储量的３５％，其面积和碳储量呈下降趋势，但仍是流域的主要碳库之一㊂由图４可知，流域内总碳储量与地上生物碳储量有显著负相关性，农作物和草地作为一年生植物，无法长６５０４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀图３㊀疏勒河流域各年份各土地利用类型碳储量Ｆｉｇ．３㊀ＣａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｙｅａｒｓｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎ图４㊀疏勒河流域地上碳储量㊁地下碳储量㊁土壤碳储量㊁死亡有机物碳储量与总碳储量的相关关系Ｆｉｇ．４㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄ，ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｕｎｄｅｒｔｈｅｇｒｏｕｎｄ，ｓｏｉｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ，ｄｅａｄｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅａｎｄｔｏｔａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ７５０４㊀１０期㊀㊀㊀刘洋㊀等：基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究㊀期将碳固定在地上，因此总碳储量与地上生物碳储量呈显著负相关性和大面积的一年生植被秋冬季节枯萎而导致的地上碳储量的损耗有极大关系；流域内总碳储量与地下生物碳储量㊁土壤碳储量和死亡有机物碳储量呈显著正相关关系，因为植被土壤中的碳含量约是地上生物量的３倍，是大气中碳含量的２倍［３６⁃３７］，是总碳储量的最大碳来源㊂图５㊀１９９０㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０和２０１５年疏勒河流域碳储量时空分布图Ｆｉｇ．５㊀ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｉｎ１９９０㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０ａｎｄ２０１５３．２㊀疏勒河流域碳储量空间变化特征从空间来看（图５），碳储量较高的区域呈现 北部点状⁃中部带状⁃南部点状片状 分布且空间变化不大的特征， 点状 指的是肃北（北）以马鬃山为主的部分区域碳储量较高； 带状 指的是流域中部疏勒河两岸绿８５０４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀洲地区碳储量分布； 点状片状 指的是玉门市和肃北（南）交界地区以及肃北（南）中西部碳储量较高值呈片状分布，而在肃北（南）南部碳储量的较高值则以点状分布㊂１９９０ ２０１５年疏勒河流域碳储量空间变化较小，碳储量较高的地区主要分布在流域绿洲以及肃北㊂具体来说，主要分布于敦煌东部㊁瓜州中部㊁玉门中部和南部㊁肃北（南），肃北（南）分布较为较广，肃北（北）南部分布较多，这些地区植被面积较大，碳储存能力较强㊂最高值为４０８２０ｔＣ／ｋｍ２，分布在玉门东北部㊁肃北（南）东北部和敦煌东部，这些地区土地利用类型主要为林地，土壤碳密度较大；最低值为０ｔＣ／ｋｍ２，主要分布于肃北（南）的祁连山，主要地类为水域（冰川积雪㊁河流等）㊂图６㊀疏勒河流域１９９０—２０１５年碳储量空间分布变化㊀Ｆｉｇ．６㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｏｆｃａｒｂｏｎｒｅｓｅｒｖｅｓｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅｒｉｖｅｒｂａｓｉｎｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５为了更清楚的反映疏勒河流域碳储量的空间变化，将１９９０ ２０１５年碳储量空间变化值分别为三类：减少㊁基本不变和增加㊂对前后两个时期碳储量分布图进行栅格减法运算，得到每个栅格值的增减变化情况㊂经过栅格重分类，将碳储量变化值大于５％定义为增长区域，变化值小于５％定义为碳储量减少区域，将变化值介于ʃ５％之间的定义为碳储量基本不变区域㊂由图６可知，１９９０ ２０１５年，大部分地区的碳储量基本不变，占到流域总面积的９９．４１％；碳储量减少的面积为１５９ｋｍ２，仅占流域总面积的０．１４％，零散分布在瓜州和玉门市的中部；碳储量增加的面积为５１２ｋｍ２，占流域总面积的０．４５％，主要分布在敦煌㊁瓜州和玉门中部的绿洲地区，肃北分布较少且较零散㊂总体来说，大部分地区碳储量空间变化较小，碳储量增加和减少的区域面积仅占总面积的０．５９％㊂变化较大的区域主要分布在流域中部的绿洲地区，这些区域人类活动频繁，土地利用方式变化较之其他区域更为剧烈㊂由于退耕还林等生态环境政策实施，后期植被面积不断扩大，碳储量呈现增大的趋势㊂３．３㊀疏勒河流域土地利用类型变化及其对碳储量的影响疏勒河流域大部分地区为未利用地，而耕地㊁林地㊁建设用地和水域主要分布在流域中部的绿洲地区，草地分布较为广泛，除了疏勒河两岸，玉门南部㊁肃北（南）都广泛分布，肃北（北）的草地分布则较为分散㊂研究期间，各类用地均发生了变化㊂１９９０ ２０１５年，流域内土地利用变化主要以耕地和未利用地为主，耕地面积增加了４３３ｋｍ２，增幅达到为３６．６６％，主要出现在瓜州㊁玉门河流两岸的绿洲地区；未利用地面积变化最大，减少了５３６ｋｍ２，相较于１９９０年减少了０．５９％；建设用地增加了６４ｋｍ２，相比较１９９０年增幅为３０．１９％；水域面积增加了２９ｋｍ２，增幅达到５．２１％；草地面积增加了８ｋｍ２，增幅为０．０３９％，敦煌市和玉门市增加面积较大；林地面积增加了２ｋｍ２，增幅为０．３６％，玉门东部地区增长面积较大㊂表４反映了１９９０ ２０１５年由于土地利用变化而导致的碳储量的变化情况㊂由表４可知，土地利用变化导致疏勒河流域碳储量增加约７．７ˑ１０６ｔ，主要是因为大面积的未利用地转化为耕地和草地，植被覆盖使得土壤和植被地上㊁地下碳储量增加，增加了流域总碳储量；林地向耕地㊁草地和未利用的转出非常不利于碳储量的增加；由于水域的碳密度设为０ｔ／ｈｍ２，因此，水域的转出有利于碳汇形成，增加了流域碳储量㊂１９９０ ２０１５年，耕地面积持续增长，２０００ ２００５年增长速度最快，主要是由于移民安置工程实施后，人口大量增加，兴修水库，农业灌溉面积增加；２０００ ２０１２年玉门和瓜州总人口从２８．５８万人减少到２６．８７万人，但农村人口却从１４．４７万人增加到１９．６３万人，导致耕地面积快速增加［３８］，从转移方向来看主要是以草地和未利用地位为主，说明这一时期耕地的来源主要是开荒造田，植被面积不断扩大，增加了区域碳储量㊂９５０４㊀１０期㊀㊀㊀刘洋㊀等：基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究㊀０６０４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４１卷㊀表３㊀１９９０ ２０１５疏勒河流域土地利用类型变化Ｔａｂｌｅ３㊀ＬａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅｒｉｖｅｒｂａｓｉｎｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５土地利用类型Ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ１９９０１９９５２０００２００５２０１０２０１５耕地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ面积／ｋｍ２１１８１１１８７１１８５１４６３１５３７１６１４比例／％１．０３６８１．０４２０１．０４０４１．２８４３１．３４９３１．４１６９林地Ｆｏｒｅｓｔ面积／ｋｍ２５５６５６２５６２５５４５５６５５８比例／％０．４８８１０．４９３４０．４９１６０．４８６３０．４８８１０．４８９９草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ面积／ｋｍ２２０１７２２０１６８２０１８０２０１４３２０２０５２０１８０比例／％１７．７０８６１７．７０５１１７．７１５６１７．６８３１１７．７３７５１７．７１５６水域Ｗａｔｅｒ面积／ｋｍ２５５６５５６５６１５７０５７６５８５比例／％０．４８８１０．４８８１０．４９２５０．５００４０．５０５７０．５１３６建设用地面积／ｋｍ２２１２２０６２１６２１６２１６２７６Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ比例／％０．１８６１０．１８０８０．１８９６０．１８９６０．１８９６０．２４２３未利用地面积／ｋｍ２９１２３４９１２３２９１２０７９０９６５９０８２１９０６９８Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ比例／％８０．０９２４８０．０９０６８０．０７０４７８．８５６２７８．７２９８７８．６２１８表４㊀１９９０ ２０１５年疏勒河流域土地利用类型转化及其引起的碳储量变化Ｔａｂｌｅ４㊀ＬａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄｉｔｓｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅＳｈｕｌｅＲｉｖｅｒＢａｓｉｎｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５土地利用类型转换Ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ面积Ｓｕｍ／１０５ｔＣａｒｂｏｎｓｔｏｃｋｃｈａｎｇｅｓ／１０５ｔ小计Ａｒｅａ／ｋｍ２碳储量变化耕地⁃林地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ⁃Ｆｏｒｅｓｔ２．９７０．５９６耕地⁃草地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ⁃Ｇｒａｓｓｌａｎｄ２５．３７０．４１１耕地⁃水域Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ⁃Ｗａｔｅｒ４．２１－０．８７４－２．９８耕地⁃建设用地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ⁃Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ４．０４－０．８３３耕地⁃未利用地Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ⁃Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ１２．６－２．２８林地⁃耕地Ｆｏｒｅｓｔ⁃Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ１７．０６－３．４２０林地⁃草地Ｆｏｒｅｓｔ⁃Ｇｒａｓｓｌａｎｄ４．２５－０．７８４－３．７５２林地⁃水域Ｆｏｒｅｓｔ⁃Ｗａｔｅｒ林地⁃建设用地Ｆｏｒｅｓｔ⁃Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ林地⁃未利用地Ｆｏｒｅｓｔ⁃Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ３．９３－１．４８４草地⁃耕地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ⁃Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ１６５．２５－２．５９６草地⁃林地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ⁃Ｆｏｒｅｓｔ１１．７６２．１７０草地⁃水域Ｇｒａｓｓｌａｎｄ⁃Ｗａｔｅｒ４．３７－０．９７８－１３．８６５草地⁃建设用地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ⁃Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ９．８５－２．１９２草地⁃未利用地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ⁃Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ６８．７５－１３．２６９水域⁃耕地Ｗａｔｅｒ⁃Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ３．５７０．７４１水域⁃林地Ｗａｔｅｒ⁃Ｆｏｒｅｓｔ水域⁃草地Ｗａｔｅｒ⁃Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ０．８１水域⁃建设用地Ｗａｔｅｒ⁃Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ水域⁃未利用地Ｗａｔｅｒ⁃Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ２．２６０．０６９建设用地⁃耕地Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ⁃Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ２．７４０．５６５建设用地⁃林地Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ⁃Ｆｏｒｅｓｔ１０．４０７建设用地⁃草地Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ⁃Ｇｒａｓｓｌａｎｄ０．０３０．００６７０．９８建设用地⁃水域Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ⁃Ｗａｔｅｒ建设用地⁃未利用地Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ⁃Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ０．０３０．０００８９未利用地⁃耕地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ⁃Ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ２９６．６４５２．４４６未利用地⁃林地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ⁃Ｆｏｒｅｓｔ１１．７１４．４３６未利用地⁃草地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ⁃Ｇｒａｓｓｌａｎｄ２３０．２１４４．４３１９８．９６３未利用地⁃水域Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ⁃Ｗａｔｅｒ２４．７８－０．７４５未利用地⁃建设用地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ⁃Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ５４．３９－１．６０５总计Ｓｕｍ７７．１４㊀㊀林地面积变化呈现 增长⁃下降⁃增长 趋势㊂２０世纪７０年代起，疏勒河流域先后被列为 三北 防护林体系建设工程㊁平原绿化工程等生态工程建设区域，在生态工程的推动下，林地面积不断增加［２０］㊂１９９０ １９９５年增长速度较快，随后面积开始减少，２００５年之后开始缓慢增长；从转移方向看，林地的转入主要为草地和未利用地㊂树木的固碳潜力取决于其生物量，尤其是地上生物量在评估树木生物量时被广泛考虑［３９］，森林强大的固碳能力使其成为生态系统中最大的碳库［４０］，林地面积扩大增加了总碳储量㊂草地面积呈现波动变化趋势，２００５年面积减少到最小值为２０１４３ｋｍ２，２００５ ２０１０年面积迅速增大，２０１０年后开始减少㊂草地的转出主要为耕地和未利用地，说明毁草造田和荒漠化是草地减少的原因，同期，草地的转入主要为未利用地和耕地，表明荒地种草和退耕还林是草地面积增加的主要方式㊂退耕还林还草工程（１９９９年启动）㊁草原沙化防护工程（２００１年启动）㊁退牧还草工程（２００３年启动）［２０］等生态工程的实施，使植被面积扩大，使得更多碳固定在土壤中［３９］㊂１９９０ ２０１０年建设用地面积较为稳定，２０１０年后迅速增加㊂从转移方向看，建设用地很少为转出为其他的地类，而转入建设用地主要为未利用地和草地，说明城镇用地和农村居民地会占用周边耕地，而交通用地㊁工矿仓储等用地则占用未利用地㊂２０世纪８０年代，政府实施了一系列移民安置工程，极大促进了耕地和城乡建设用地的扩张，加速草地㊁水域湿地及无植被区向耕地和城建用地的转变；同时由于玉门油田等生活基地搬迁㊁玉门新区等新兴城市建设的加速，区域内建设用地急剧扩张㊂移民城镇化导致区域内建设用地不断占用耕地㊁草地和未利用地［４１］㊂未利用地面积呈现持续减少趋势，从转移方向看，未利用地的转出主要为耕地和草地㊂同期，转入未利用地的地类主要为草地，说明草地和未利用地之间呈现相互转化的趋势，且未利用地转入草地的面积大于由草地转入的面积㊂未利用地向耕地㊁草地的流入主要是由于人口的增加和环境保护政策的实施，植被覆盖面积的增加提高了流域的总碳储量㊂为进一步探究土地利用变化对流域内碳储量变化的影响，计算了１９９０ ２０１５年各土地利用类型变化与碳储量的相关性（水域地上生物㊁地下生物㊁土壤和死亡有机物碳密度都为０，因此不做分析）㊂由图７可知，流域总碳储量与耕地㊁草地㊁建设用地的面积与流域总碳储量呈正相关关系，其主要原因是研究期内植被面积的增加，提高了土壤中固碳量；林地㊁未利用的面积与总碳储量呈现负相关关系，未利用地面积持续减少，转入碳密度较高的植被地类，导致其与总碳储量呈现负相关的关系㊂３．４㊀疏勒河流域２０１５ ２０４０年碳储量时空分布特征首先利用ＩＤＲＩＳＩ１７．０中ＣＡ－Ｍａｒｋｏｖ模型得到２０４０年土地利用类型图，然后同碳密度数据在ＩｎＶＥＳＴ模型的Ｃａｒｂｏｎ模块中运行，最终获得２０４０年疏勒河流域碳储量及空间分布图㊂２０４０年，疏勒河流域碳储量为９．１２８ˑ１０８ｔ，较２０１５年增加了１３．１％㊂呈现 北部片状⁃中部带状⁃南部点片状 分布（图８），北部即肃北（北）由于草地面积增长，碳储量分布也由点状分布变为面状分布；中部碳储量主要分布在河流两岸绿洲地区，最高值出现在玉门市以及敦煌市的东部的林地；南部肃北（南）碳储量呈点状分布，主要地类为祁连山的高山草甸，流域的东南部碳储量呈现面状分布，主要地草地㊂２０１５ ２０４０年疏勒河流域碳储量空间变化如图９所示㊂经过重分类后可得：碳储量减少的面积为３４１７ｋｍ２，占流域总面积的３％，增加的面积为８３０４ｋｍ２，占流域面积的７．２９％，而大部分地区的碳储量呈现稳定状态㊂肃北（北）碳储量增加的面积较大，主要因为草地面积的增大；而在肃北（南），碳储量增加和减少的现象并存，总体变化不大；在敦煌㊁瓜州和玉门，碳储量呈现增加趋势，主要是由于草地㊁耕地㊁林地面积增大㊂相比２０１５年，疏勒河流域耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地的面积增加，未利用地面积减少，其中，草地的面积增加的最多，为４７６６ｋｍ２，其次为耕地和林地，分别增加了６７８ｋｍ２和４２９ｋｍ２，建设用地和水域的面积增加较少，分别增加了１４９ｋｍ２和１０７ｋｍ２，未利用面积减少较大，为６０８８ｋｍ２㊂疏勒河流域降水稀少，生态环境脆弱，因此，流域内仍然需实行严格的生态环境保护措施，退耕还林还草政策的实行使自然植被面积不断扩大，在肃北（北），原来呈 点 状分布的草地在面积扩大到一定程度后与周围 点 状分布的地类连接，呈现 片１６０４㊀１０期㊀㊀㊀刘洋㊀等：基于ＩｎＶＥＳＴ模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究㊀。