基于连清数据的广州市1979—2012年森林生态功能的变化

doi:10.12302/j.issn.1000-2006.202009063

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南京林业大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 46 ›› Issue (2): 205-212.doi: 10.12302/j.issn.1000-2006.202009063

基于连清数据的广州市1979—2012年森林生态功能的变化

钱春花¹^,²(), 赵邑晨³, 李明阳¹^,^*(), 李陶¹

1.南京林业大学林学院,江苏南京 210037
2.苏州农业职业技术学院,江苏苏州 215008
3.沈阳市勘察测绘研究院有限责任公司辽宁沈阳 110004

收稿日期:2020-09-21 接受日期:2021-10-28 出版日期:2022-03-30 发布日期:2022-04-08
通讯作者: 李明阳
基金资助:
国家自然科学基金项目(31770679);江苏省高等学校自然科学基金面上项目(18KJB220010);江苏省高校优秀中青年骨干教师境外研修项目。

Dynamic analyses of forest ecological functions based on fixed plot data of continuous forest resources inventories from 1979 to 2012 in Guangzhou

QIAN Chunhua¹^,²(), ZHAO Yichen³, LI Mingyang¹^,^*(), LI Tao¹

1. College of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037,China
2. Suzhou Polytechnic Institute of Agriculture, Suzhou 215008, China
3. Shenyang Surveying and Mapping Research Institute Co., Ltd., Shenyang 110004,China

Received:2020-09-21 Accepted:2021-10-28 Online:2022-03-30 Published:2022-04-08
Contact: LI Mingyang

摘要/Abstract

摘要：

【目的】高效的森林经营必须建立在生态合理性的基础上,分析区域尺度的森林生态功能综合评价及驱动因素,可为制定森林经营规划提供科学参考。【方法】以珠江三角洲的广州市为研究对象,以1979—2012年148块8期森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,在构建生态功能指数基础上,进行研究区生态功能时空变化及驱动因素分析。【结果】①1979—2012年,研究区森林生态功能指数提高的样地数多于降低的样地数,中高等级样地数的比例呈稳步增加趋势,低等级样地比例呈现阶梯状下降趋势;②1979—2012年,研究区森林生态功能的空间聚集性呈现先增大后急剧下降、又缓慢增强的复杂变化历程,生态功能高值点地理分布中心呈现由南向北、由西向东逐渐偏移的趋势;③地理加权回归分析显示,影响研究区森林生态功能空间差异性的前4个主要驱动因素大小依次为海拔>植被覆盖度>坡度>人均GDP。【结论】城市化、工业化引发的林地占用与退化,林业政策法规变动对林农森林经营积极性的影响,是导致区域森林生态功能变化的主要驱动因素;加强森林经营与林地保护,是提高区域森林生态服务功能的必由之路。

关键词: 森林生态功能, 连清数据, 驱动因素, 广州市

Abstract:

【Objective】 The scientific forest management should be established based on the ecological rationality. A comprehensive evaluation of forest ecological functions and an analysis of driving factors at the regional scale can provide scientific references for the formulation of forest management plans. 【Method】 Guangzhou City in the Pearl River Delta was selected as the case study area, and 148 fixed plot data of continuous forest resource inventories from 1979 to 2012 in eight periods were collected as the main information source. The spatiotemporal changes and driving factors of forest ecological functions were analyzed based on the construction of the ecological function index. 【Result】 (1) From 1979 to 2012, the number of plots with improved forest ecological functions in the study area was greater than the number of plots with the decreased. The proportion of middle and high grade plots showed a steady increasing trend, whereas the proportion of low grade plots showed a stepwise downward trend. (2) From 1979 to 2012, the spatial aggregation of forest ecological functions in the study area showed a complex change process that first increased, then declined sharply, and then slowly increased. The geographical distribution centers of the high-value points of ecological functions gradually shifted from south to north and west to east. (3) The geographically weighted regression (GWR) analysis showed that the first four main driving factors affecting the spatial difference in forest ecological functions in the study area were ranked as follows: altitude>vegetation fractional coverage>slope> per capita gross domestic product (GDP). 【Conclusion】 The occupation and degradation of forest land caused by urbanization, industrialization and the impact of changes in forestry policies and regulations on forest farmers’ enthusiasm for the forest management are the main driving factors causing changes in regional forest ecological functions. Strengthening the forest management and enhancing forestland protection are the only viable approaches to improving regional forest ecology.

Key words: forest ecological function, fixed plot data of continuous forest resources inventory, driving factor, Guangzhou

中图分类号:

S757

钱春花,赵邑晨,李明阳,等. 基于连清数据的广州市1979—2012年森林生态功能的变化[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2022, 46(2): 205-212.

QIAN Chunhua, ZHAO Yichen, LI Mingyang, LI Tao. Dynamic analyses of forest ecological functions based on fixed plot data of continuous forest resources inventories from 1979 to 2012 in Guangzhou[J].Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition), 2022, 46(2): 205-212.DOI: 10.12302/j.issn.1000-2006.202009063.

图/表 7

图1

表1

表2

图2

图3

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表3

参考文献 18

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序号 code	评价因子 factors	类型划分标准 classification standards			权重 weight
序号 code	评价因子 factors	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	权重 weight
1	森林蓄积量/(m³·hm^-2) volume	≥150	≥50~149	<50	0.20
2	森林自然度 forest naturalness	1,2	3,4	5	0.15
3	森林群落结构 community structure	1	2	3	0.15
4	树种结构 tree species structure	6,7	3,4,5	1,2	0.15
5	植被总覆盖度/% coverage	≥70	≥50~69	<50	0.10
6	郁闭度 canopy	≥0.70	≥0.40~0.69	≥0.20~0.39	0.10
7	平均树高/m mean height	≥15.0	≥5.0~14.9	<5.0	0.10
8	枯枝落叶厚度等级 litter thickness grade	1	2	3	0.05

森林自然度 forest natural degree	划分标准 division standard	赋值 assignment
Ⅰ	原始或受人为影响很小而处于基本原始状态的森林类型	5
Ⅱ	有明显人为干扰的天然森林类型或处于演替后期的次生森林类型,以地带性顶极适应值较高的树种为主,顶极树种明显可见	4
Ⅲ	人为干扰很大的次生森林类型,处于次生演替的后期阶段,除先锋树种外,也可见顶极树种出现	3
Ⅳ	人为干扰很大,演替逆行,处于极为残次的次生林阶段	2
Ⅴ	人为干扰强度极大且持续,地带性森林类型几乎破坏殆尽,处于难以恢复的逆行演替后期,包括各种人工森林类型	1

因素 factor	极小值 min	均值 mean	极大值 max	标准差 SD
人口密度/(人·km^-2) population density	0.107 945	0.114 933	0.125 995	0.004 514
人均GDP/(万元·km^-2) per capita GDP	-0.303 679	-0.286 069	-0.263 819	0.009 505
灯光亮度 light brightness	0.149 967	0.175 421	0.199 732	0.011 750
年降水量/mm annual precipitation	0.083 595	0.105 595	0.127 164	0.009 922
植被覆盖度/% coverage	0.531 049	0.567 087	0.595 204	0.014 326
海拔/m altitude	0.610 710	0.619 613	0.633 518	0.005 838
坡度/(°) slope	0.407 029	0.439 292	0.468 430	0.014 785

基于连清数据的广州市1979—2012年森林生态功能的变化

Dynamic analyses of forest ecological functions based on fixed plot data of continuous forest resources inventories from 1979 to 2012 in Guangzhou

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