基于TOPSIS法的將樂縣國有林場3種典型群落綜合穩定性評價

王永湘, 張 博, 左冰潔, 孫玉軍

(北京林業大學資源和環境管理國家林業局重點開放性實驗室，北京 100083)

生態系統受到干擾后，其群落穩定性表現為兩種形式，一是干擾出現后能保持自身狀態不變，二是受到影響出現變化后恢復到原狀態[1].國內外主要從多樣性-穩定性[2-6]、冗余假說[7]、冗余與營養結構模型[8]、年齡結構—穩定性[9]、立地因素[10]、群落演替模型演算[11]等不同角度對群落穩定性展開研究.

根據前人對于群落穩定性的研究分析，穩定性評價指標的構建和評價方法的選擇一直都各有不同，存在較大的差異.就目前而言，各個學者對群落穩定性進行評價時，其評價指標都會比較偏重于某一方面，對于影響群落整體穩定性的許多因子并沒有納入評價體系，比如坡度、土層和海拔高度等，也沒有構建出較完整的綜合評價體系，在分析群落穩定性狀態差異時也未將逼近理想解排序法應用其中.因此全面地構建穩定性的評價體系和將逼近理想解排序法應用在穩定性的分析對比上具有重大意義.

逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS法)是針對有限多個目標決策分析進行分析的一種技術，近些年被廣泛應用在評價有多個指標的決策方案中[12].

目前常用于評價群落穩定性的方法主要有模糊評判法[13-15]和主成分分析法[16-18].但是模糊評判法在評價過程中，如果選定的指標之間本身存在相關性，就會造成結果不夠全面準確，并且當評價體系中有多個指標時，如果將每個目標都確定下來需要大量的因子隸屬度計算，工作量既大又繁瑣[19]，而主成分分析法涉及到的計算步驟較多，計算較困難，并且需要大量的數據作為支撐[20].與這些方法相比較，TOPSIS法的優勢是計算較為簡便易行，原理比較直觀，對樣本的實際要求量也不大[21].TOPSIS法的應用較為廣泛，何思長等[22]分別運用TOPSIS法、秩和比(RSR)法，以及將兩種方法通過模糊結合的方法，對主辦及縣醫院的待評價情況總體進行評價.陳柏楊[23]在對環境中的土壤質量進行研究時運用TOPSIS法從而更好地對土壤質量進行評價.朱珠等[24]通過使用變異系數法來確定權重，在此基礎上結合TOPSIS法評估我國各地的土地使用情況和土地產出的效益情況，杜挺等[25]將熵權法與TOPSIS法相結合應用于縣域經濟綜合評價，林敏[26]將TOPSIS法應用于高職院校院系辦學質量評價，都充分說明TOPSIS法在評價中的應用范圍較為廣泛.群落穩定性的評價是一個較為復雜的概念，影響群落穩定性的因子有很多，因而群落穩定性需要結合多個指標進行綜合評價，選用TOPSIS法能較好地綜合各個指標的影響，并且運用TOPSIS能直觀地在評價中反映出比較對象的相對優劣情況，對于我們選擇和分析以某種杉木人工林為參考對象改善經營，提高人工林穩定性有指導作用.

本研究以福建省將樂縣國有林場的人工林調查數據為基礎，研究將樂縣國有林場3種林型的人工林群落穩定性特征，在眾多評價方法中選擇結合TOPSIS法和層次分析法(AHP)對比分析不同群落之間的穩定性差異，探索影響穩定性的因子，從而為研究生態系統的穩定性打下基石，也為森林質量的進一步評價提供依據，提高森林經營質量水平.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本研究選取福建省三明市西北部的將樂縣做為研究地.地理坐標為：117°05′—117°40′E；26°26′—27°04′N，海拔200～500 m，屬于低山丘陵地貌，山矮坡陡、山勢狹長.氣候屬中亞熱帶沿海海洋性季風氣候區，四季分明，夏天無炎暑，冬季無酷寒，雨熱同期，干濕明顯，全年平均氣溫18.7 ℃，年均降雨量1 669 mm，年均蒸發量1 204 mm，有霜日72 d，無霜日287 d.

植被十分豐富，常見冠層樹種有杉木(Cunninghamialanceolata)、馬尾松(Pinusmassoniana)、毛竹(Phyllostachysedulis)、火力楠(Micheliamacclurei)、泡桐(Paulowniafortunei)、樟樹(Cinnamomumcamphora)；林下灌木主要有粗葉榕(Ficushirta)、檵木(Loropetalumchinensis)、黃瑞木(Cornusstolonifera)；草本植物主要有福建蓮座蕨(Angiopterisfokiensis)、鴨跖草(Commelinacommunis)、烏蕨(Stenolomachusanum)、狗脊蕨(Woodwardiajaponica)等[27].

1.2 方法

1.2.1 數據收集 (1)樣地設置:在選取的樣地里采用典型樣本抽樣的方法設置標準地，根據研究區域實際情況在將樂縣國有林場內的杉木馬尾松混交林、杉木毛竹混交林和杉木闊葉混交林群落中分別設置6、5和7塊20 m×20 m標準樣地.GPS測定詳細位置、海拔，然后記錄樣地的坡度、坡向、坡位等基本情況.在調查區域中對所研究的每種喬木都實行每木檢尺，主要記錄喬木的物種和數量、樹高、胸徑以及冠幅和樹齡.并且記錄下樣方內優勢樹種的幼苗種類和數量；選取林下情況分布均勻的樣地，挖土壤剖面；記錄土層厚度、腐殖質層的深度；記錄林下枯枝落葉層厚度.

主要采取網格法檢尺調查定位喬木的樣地位置(確定坐標)，記錄標準地內喬木層各種植物的種名、林分年齡、胸徑、樹高、郁閉度、冠幅、枯木、枯落物厚度、灌木高度、蓋度和種名、草本層蓋度、海拔、坡度等.同時在調查樣地4個角落位置和中央劃出5個2 m×2 m的灌木樣方和5個1 m×1 m的草本樣方，詳細記錄劃出的小樣方中灌木及草本層的種類、數量、平均高度和蓋度.

(2)樣地特征

杉木馬尾松混交林、杉木毛竹混交林和杉木闊葉混交林群落的基本信息(表1).

表1 樣地基本特征1)Table 1 Basic characteristics of plots

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

1.2.2 評價體系的構建與數據處理方法 (1)評價體系構建:評價指標的篩選應具有可操作性、系統性、對比性、真實性、分層次性、實用性和獨立性[28].TOPSIS是多指標決策的方法，根據此特點，從已有研究中挑選出影響群落穩定性的郁閉度、物種多樣性、優勢樹種更新潛力、Godron指數、坡度、腐殖質層厚度、土層厚度、立地質量、樹種組成、平均胸徑、齡組、空間配置[14,29-32]共12個因子，構建將樂縣國有林場3種杉木混交林的群落穩定性綜合評價指標體系.具體如下：

圖1 穩定性評價體系Fig.1 Stability evaluation system

(2)數據處理方法:(1)優勢樹種種群更新潛力.根據研究區域內的樣地實測數據，將幼苗定義為胸徑(DBH)小于2.5 cm的個體，幼樹定義為胸徑(DBH)在2.5～7.5 cm(包括2.5 cm，不包括7.5 cm)的個體[33].統計各個調查樣地中優勢樹種的幼苗和幼樹的數量，并計算幼苗和幼樹各自占優勢樹種總株數的比例，將同種群落各樣地計算出的平均值作為衡量群落優勢樹種種群更新潛力的指標[34].

(2)M-Godron指數.根據穩定性指數的定義作圖求交點[35].M-Godron指數點的求值可將直線方程與曲線的模擬方程聯立求解，最后所求的x/y的值與20/80相比較，值越接近就越穩定，該點就是所求的該群落的M-Godron指數[36].

(3)樹種組成系數.林分的樹種組成情況是該樹種在林分中的蓄積量(也可以是胸高斷面積)占林分總蓄積量(或者總的胸高斷面積)的比重，求算結果常用十分法表示.引入樹種組成系數[37]的概念，通過求算該系數，將林分內的樹種組成情況綜合反映在某個數值上，能夠直觀地進行比較分析，同時也能反映出林分之間的樹種構成情況的差異.

(4)立地質量.主要用林分的立木蓄積量、平均樹高和枯落物厚度3個因素計算立地質量[16,34,38]，其中立木蓄積量的計算方法較多，本研究通過資料查找喬木的形數，然后用平均試驗形數法計算立木蓄積量，將同種群落綜合后對立木蓄積量求算平均值作為該因子的參評值，平均樹高和枯落物厚度的計算同理.

(5)物種多樣性.結合樣地調查的數據，計算各層次物種的重要值，然后在此基礎上，計算出3種群落各層次的多樣性指數，最后用模糊數學中隸屬函數的方法求算出物種多樣性的值[14,34].采用的多樣性指數為:Shannon-Wiener指數(H)、Margalef指數R[29]和Pielou均勻度指數(JSW)[39].

H=-∑Si=1PilnPi

(1)

JSW=-∑Si=1PilnPilnS

(2)

R=(S-1)lnN

(3)

式中:Pi=Ni/N；S為物種數；i=1、2、3、…、S；N為樣地內物種個體總數；Ni為第i種的個體數[40].

(6)林分空間結構指數.群落的空間結構是指林木在群落生境內的分布位置和相互構成的立體空間的特性[41]，主要用3個參數來表征林分的空間結構：混交度(反映不同種林木之間的隔離程度)、大小比數(反映鄰近木個體大小情況)和角尺度(反映林分在水平方向上分布的特性)[42].

在群落中，當研究群落空間結構的3個常用參數滿足平均混交度為1，平均大小比數為0，平均角尺度為0.5的狀態時，林分空間結構是最理想的.借鑒微觀經濟學的相關知識構建出空間結構指數如下[43]：

FSSI=[M(100-U)×2W]0.333 3,W≤50

[M(100-U)×2(100-W)]0.333 3,W>50

(4)

1.2.3 評價方法 通過層次分析法(AHP)確定指標權重[44]，使用TOPSIS法對群落穩定性進行排序.TOPSIS法是根據一定數量的研究對象計算結果同較為理想化的結果相比較得出實際差距的評價方法，最終得出評價對象之間的排序情況.TOPSIS法排序的方法步驟如下：

(1)同趨勢化：使用TOPSIS法時，構建的評價體系中，各個具體指標的計算值都需要經過處理以消除單位計量差異的影響.一般的處理方法是將所有的低優指標進行方向變換使其變為高優指標[45]，主要分為2種方式，即：對絕對數低優指標使用倒數法(1/x)，其他情況則使用差值法(1-x)處理低優指標.

(2)指標無量綱化：因為計量單位的不同，指標之間一般不具有可比性，在使用TOPSIS法評價之前，需要通過處理將各個指標的單位影響消除.設(Xij)n×m經過第1步處理后的指標矩陣，(Zij)n×m為歸一化后的數據矩陣，則：

(5)

式中：j=1，2，…,m.

(6)

(7)

式中：Wj為各指標權重i=1，2……n)然后求算所需要評價的目標與定義的最優方案的靠近水平Ci.

(8)

Ci∈[0,1]，Ci的值越趨近1，最后的評價結果越優，表示評價對象的狀況也越趨近于最好；反之，Ci的值越趨近于0，最終的評價結果越差.

2 結果與分析

2.1 各指標權重

通過層次分析法(AHP)計算各指標所占權重(表2)，結果表明，物種多樣性、立地質量和空間配置3個指標權重值略高于其他指標，分別為0.14、0.11和0.14，而樹種組成、坡度和郁閉度的權重較低，分別為0.04、0.05和0.04.

2.2 優勢樹種種群更新潛力

在1個群落中，喬木優勢樹種更新能力反映了林分的發展走向，某種程度上表明了群落穩定性的情況，

表2 權重總分配Table 2 Weight allocation

由表3可知，人工林幼樹更新潛力是杉木毛竹混交林最優，其次為杉木馬尾松混交林，杉木闊葉混交林最差，杉木毛竹混交林樹木密度較大，幼樹比例也較大，更新潛力最強.3種混交林分中，幼苗比較匱乏，幾乎沒有.

2.3 M-Godron指數

在Origin上以種倒數累計為橫坐標，相對頻度累計為縱坐標作圖，最后求算直線與平滑曲線的交點值(圖2).

M-Gordon測定法常用來計算群落穩定性指數，該方法將群落中各個層次的植物種類和頻度考慮在內，綜合了當前群落的情況.由圖2可知：3種典型群落中的R值杉木闊葉混交林0.938，杉木馬尾松混交林0.890，杉木毛竹混交林0.863.對點做趨勢線圖，最后方程顯著性檢驗結果表明回歸方程極顯著(P<0.01)，可以使用該曲線方程模擬兩者的回歸關系(表4).

表3 優勢樹種更新潛力特征1)Table 3 Potential characteristics of dominant tree species

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

圖2 3種典型群落穩定性Fig.2 Stability of 3 typical community

根據各個群落的曲線交點坐標與20/80比較可知，3種典型群落的穩定性為杉木馬尾松混交林>杉木毛竹混交林>杉木闊葉混交林.杉木馬尾松混交林和杉木毛竹混交林比較接近20/80的點，穩定性較高，杉木闊葉混交林離穩定點較遠，處于較不穩定的狀態.由穩定性指數的定義可知，與穩定性指數相關的是群落內物種數和頻度.在杉木闊葉混交林中，總的物種數為23個，少于其它兩種混交林，這可能是造成杉木闊葉混交林的穩定性指數離20/80的值較遠的原因.

表4 群落穩定性分析1)Table 4 Community stability analysis

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

2.4 樹種組成

樹種組成指數可以定量分析群落內樹種的多樣性，它的值與林分中樹種類的個數和各樹種分布的均勻程度有關，能定量反映樹種多樣性水平[37].樹種指數取值范圍是0～1.純林為0，絕對混交林為1，通常取值在0與1之間.如表5所示，樹種組成指數杉木馬尾松混交林最優，杉木毛竹混交林次之，最后是杉木闊葉混交林.3種群落中的喬木樹種數都相同，所以在這里樹種組成指數的差異主要是樹種多樣性的差異.在杉木闊葉混交林中，杉木樹種所占比例較大，闊葉樹種所占比例較小，蓄積量的分布不均勻是杉木闊葉混交林樹種組成指數較低的原因[37].

表5 樹種組成指數1)Table 5 Tree species indices

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

2.5 立地質量

用立木蓄積量、平均樹高和枯落物厚度3項因子評價群落立地質量，經過標準化處理后計算平均值如表6.由表可知，3種群落中，杉木闊葉混交林立地質量最優，杉木毛竹混交林次之，杉木馬尾松混交林最差.

表6 典型群落立地質量1)Table 6 Stand quality characteristics of typical communities

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

2.6 空間結構指數

表7 空間結構指數1)Table 7 Space structure indices

1)A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

空間結構指數反映了樹木在空間上的分布格局，可用來反映群落穩定性的特征，通過R語言的代碼，可以計算出各群落的混交度、角尺度、胸徑比數，最后計算出空間結構指數，由表7可知：杉木馬尾松混交林和杉木毛竹混交林的空間結構指數相等，兩種群落的空間結構特征基本相似，而杉木闊葉混交林的空間結構指數較大，說明杉木闊葉混交林的空間結構的特性更適宜于林分的生長發育.從表8可知，杉木闊葉混交林的喬木層物種多樣性大于杉木毛竹混交林和杉木馬尾松混交林，符合空間結構指數反映物種多樣性豐富度的結論.

2.7 物種多樣性

表8 典型群落物種多樣性指數1)Table 8 Typical community species diversity indices

1)H為Shannon-Weiner多樣性指數，R為Margalef豐富度指數，JSW為Pielou均勻度指數.A：杉木馬尾松混交林；B：杉木毛竹混交林；C：杉木闊葉混交林.

物種多樣性通過功能復雜性影響群落穩定性，它們之間存在十分緊密的聯系.由表8可知，3種典型群落中Shannon-Wiener指數(H)都是灌木和草本層貢獻最大，喬木最小.Margalef豐富度指數R同樣表現出喬木最小，灌木和草本層貢獻值最大，Pielou均勻度指數杉木闊葉混交林和杉木馬尾松混交林喬木灌木草本相差較小，在杉木毛竹混交林中，喬木的均勻度指數最低，它的豐富度指數也較低，說明杉木和毛竹呈現不均勻分布的狀態.在一個群落內，當豐富度指數R和Pielou均勻度指數的計算值都較高時，多樣性指數H也較高；相應的，也會出現當2個指標的計算值都較低時，即群落中物種豐富程度和分布情況都較差時，此時計算的多樣性指數H的值也會較低.因此，當一個群落物種豐富度指數R低而Pielou均勻度指數高，另一個物種豐富度指數R高，但Pielou均勻度指數低，它們的物種多樣性指數可能是相同的，需要綜合3個指標進行分析，標準化處理后結果如表9.

表9 物種多樣性指標的標準化值1)Table 9 Standardized index of species diversity

1)H為Shannon-Weiner多樣性指數，R為Margalef豐富度指數，JSW為Pielou均勻度指數；A：杉木馬尾松混交林，B：杉木毛竹混交林，C：杉木闊葉混交林.

2.8 群落穩定性評價

表10 TOPSIS排名1)Table 10 TOPSIS ranking

TOPSIS法是綜合評價出最優方案的一種方法，將TOPSIS法在Excel中寫入代碼進行計算[46].由表10可知，群落穩定性排名為杉木毛竹混交林>杉木馬尾松混交林>杉木闊葉混交林，綜合評定結果是杉木毛竹混交林的評價結果最優.

3 結論

在將樂縣國有林場的杉木人工林群落中運用層次分析法和TOPSIS法對3種典型群落進行穩定性評價.由表9可知，群落的穩定性排序結果為杉木毛竹混交林為最優，杉木馬尾松混交林次之，杉木闊葉混交林的綜合評價結果最差.物種多樣性的排序則是杉木馬尾松混交林>杉木闊葉混交林>杉木毛竹混交林，與群落穩定性綜合評價結果存在差異，這也說明多樣性只是通過功能復雜性表現出穩定性一方面的特性，如果只單一地使用物種多樣性以說明群落的穩定性是不合適的，群落的穩定性應該是群落中多種因素的綜合表現，包括立地條件、氣候條件、林分自身條件等.研究表明[5]，多樣性影響群落穩定性并不是一種簡單的線性影響關系，多樣性可能有臨界值，小于該值的時候穩定性隨多樣性增大而增大，當多樣性到達臨界值的時候，多樣性和豐富度的繼續增加對穩定性的影響較小，所以在研究物種穩定性的時候，物種多樣性是必須考慮的因素之一，但不能完全代表穩定性本身，不能直接將兩者之間的關系等同.

杉木毛竹混交林群落穩定性較其它兩種群落類型更優的原因是在林地中毛竹的分布量所占比例較馬尾松和闊葉樹種的比例大，并且毛竹是多年生常綠樹種，竹桿生長快，生長量比較大，但毛竹的葉片生長量較少，林下透光量較多，保證了林下的灌草的生長需要，保證了一定量的生物多樣性，且毛竹在群落中的總體分布也較為均勻，空間結構雖然不及杉木闊葉混交林，但綜合群落穩定性卻高于其余2種群落類型.由此可知，在杉木人工林經營過程中，保證樹種的均勻分布和林下的透光透氣性，使得生物多樣性和空間結構保持在一個較適宜的水平，群落才能更穩定.

本研究運用TOPSIS法和層次分析法，通過選取12個指標構成評價3種群落的穩定性的體系，根據評價結果得出，常見的物種多樣性不能完全反映一個群落的穩定性情況，只能表現出當前群落的相對穩定強弱[47]，空間結構指數不能單獨反映林分穩定性的強弱，而是反映了樹木生長過程中在空間上形成的相互影響的，這種關系使得植被的生長或者相互促進或者相互抑制，M-Godron指數的計算結果為杉木毛竹混交林接近于杉木馬尾松混交林優于杉木闊葉混交林，更接近群落穩定性的綜合評價結果，但也不完全相同.所以最終還需要結合其他影響因素才能綜合反映群落的穩定性，在森林經營中應當充分考慮到這些因素，對提高森林經營質量有較好的指導性作用.

在人工林群落穩定性評價中，由于實際林分的生長情況，在樣地設置中僅考慮了中齡林的樣地設置，未加入其他齡林的數據，從而增加各個齡組的數據對照，這也是下一步穩定性評價中需要擴展的.