云南省縣域森林生態安全評價與空間分析

湯 旭， 鄭 潔， 馮 彥， 李燕坤， 王時軍， 張大紅

（1.北京林業大學 經濟管理學院，北京100083；2.中南林業科技大學 經濟學院，湖南 長沙 410004）

森林對于人類的可持續發展至關重要。森林不僅能保持生物種群的多樣性，還能起到維持生態平衡的作用，然而隨著社會經濟的發展，人類給森林帶來了太多的壓力，使得森林不堪重負［1－2］。人類對林地的占用以及對林木的采伐使得森林的面積與蓄積都在持續減少［3］，這又會引起水土流失加劇、植被減少、瀕危物種消失、氣候異常、溫室效應增強等后果［4］，所有這些都將威脅人類的可持續發展。對此，人們已逐漸有了清醒的認識。森林是自然生態系統的核心主體，它關系到國家的生態安全。建立一個森林生態安全的監測評估體系具有緊迫性和現實意義。云南地處長江上游，是西南區域的重要生態屏障，但近年來該省經濟發展速度較快，連續多年國內生產總值（GDP）增速都保持在10%以上。該省經濟的較快增長是否影響到了森林生態系統的安全，以及森林生態系統在各區縣的分布有何特點，對于這些疑問，本研究設計了森林生態安全指數，并結合空間分析技術，動態評估該省森林生態系統狀況。MORAES等［5］對亞馬遜森林的生態安全進行了評價。HAYES等［6］對華盛頓地區進行了生態安全評價。劉心竹等［7］設計了基于省域層面的生態安全綜合干擾指數，評估結果為天津、山東極不安全，而海南和西藏屬于極安全。陳巖等［8］通過對全國省域層面林業生態安全的測算，得出新疆、內蒙古、安徽等9個區域為預警區域。張智光［9］認為對于森林生態系統進行監測和預警非常重要。目前，關于縣域層面森林生態安全的評價還比較少。對于森林狀況的研究，除了應該加強全國和省域層面的研究，還應進一步細化到縣域層級，這樣才能便于各區縣加強林業建設工作。本研究基于云南省129個區縣在2000，2005，2010和2015年等4個年份的數據，來測算各縣域的森林生態安全指數（ecological security index，IES），并結合Arc GIS軟件來分析計算結果，然后再借助空間相關分析技術深入研究該省森林生態安全的空間分布特點，并探究適合本地情況的森林生態安全治理政策。

1 評價指標體系構建思路

森林生態安全既包括森林自身的健康程度，也包括它在人類社會壓力下的安全程度［10］，因此，對森林生態安全的考察要從2個方面著手（圖1）。一方面，區位條件、森林數量、森林質量、森林災害等因素決定了森林生態系統的健康程度。另一方面，人類活動對森林發展的影響越來越大，而這種影響既有正面的也有負面的，林地占用、林木采伐、森林旅游對森林的破壞較大，而退耕還林、植樹造林、設立自然保護區等又會提高森林生態系統的健康程度［11］。基于以上分析，本研究從影響森林生態安全的2個方面出發，通過設計森林生態安全指數來評估其安全的程度。壓力-狀態-響應（PSR）模型是評價生態安全最常用的模型。本研究在該模型的基礎上進行了改進，將該模型的壓力、狀態和響應3類指標重組為森林承載和人類社會壓力2類指標。具體指數構建步驟如下：首先采取頻度分析法，從 生態安全的定義出發，通過查閱大量引用率高、作者權威度高和期刊級別高的生態安全研究文獻［12－14］，初步采納頻率較高的31個指標；然后通過與林學、生態學專家的技術科學及專業模型研究和專家會議咨詢，不斷修正指標體系，確定了28個指標；最后通過SPSS軟件做主成分分析，經旋轉后生成9個因子，其累計方差≥85%，然后選取因子負荷系數≥1.0的23個指標；最后經過2017年2月對云南省的深入調研，依據數據的可獲得性，又刪除了可獲取度較低的水土流失強度和工業二氧化硫排放量2個指標，最終確定了21個指標。依據指標篩選過程，本研究設計了森林生態安全指標體系，其中森林承載指標15個，社會壓力指標6個，具體如表1所示。

圖1 森林生態安全的影響因素Figure 1 Influencing factors of forest ecological security

表1 森林生態安全指標體系Table 1 Forestry ecological security index system

1.1 森林承載指標

森林承載指標反映森林自身的健康程度以及森林支持人類發展的能力，它主要由基礎條件、森林數量、森林質量和災害情況等4類指標構成。基礎條件指標中，年降水量、年平均氣溫以及年日照時數對森林植被的生長有決定性影響。除此之外，土壤有機質含量反映森林土壤的肥沃程度，越肥沃則越有利于植物的生長。以上指標都能正面影響森林覆蓋和森林質量，所以它們都屬于正向指標。森林數量類指標包括森林覆蓋率和林地面積占比2個指標。前者反映森林覆蓋的面積，該指標數值越高，則森林面積越大，森林生態系統也就越完備［15］。后者不僅包括森林，還包括城市公園和苗圃的用地面積，這些超出森林面積的部分不僅可為人類提供休憩場所，還可為人類提供更多的木材和苗木，因此，林地面積占比越高，則森林生態系統越安全。以上2個指標都能正面反映森林生態安全狀況，所以它們都屬于正向指標。森林質量指標中，森林單位面積蓄積量反映森林的茂密程度和材積密度，它是反映森林質量的核心指標。由于公益林不允許采伐，它的受保護程度較高，所以公益林占比越高則森林系統越安全。天然林的植物群落比人工林更為健全，所以天然林占比越高則森林質量越高［16－17］。在森林防火以及病蟲害防治方面混交林比純林的效果更好，所以本研究選用混交林占比來反映森林的質量。天然林單位面積蓄積量能反映天然林的樹木密度和健康程度［18］。這5個指標能從不同方面來正面反映森林的質量，屬于正向指標。由于森林火災及病蟲鼠害對森林威脅較大，如果災情沒有得到有效控制，則會使森林樹木大面積消亡，所以，本研究考察了森林火災致災率和森林有害生物致災率這2個指標。除此之外，干旱與洪澇也會對森林植被造成負面影響，所以本研究將干旱致災面積占比與洪澇致災面積占比這2個指標納入了對森林生態安全的評價體系。以上4個指標都是從負面反映森林生態安全狀況，屬于逆向指標。

1.2 社會壓力指標

伴隨人類經濟的發展以及人類活動范圍的擴大，森林面積和森林蓄積量急劇下降，但是，當人們意識到這種發展模式不可持續時，又會通過各種生態建設項目來維護森林發展［19］，因此，對社會壓力需要同時考察2個方面指標：一類是一般壓力指標，另一類是維護活動指標。一般壓力中考察的有人口密度、單位面積能源消耗和林木采伐強度這3個指標。人口密度越大，反映人類對林地的擠占以及對森林資源的索取越大。單位面積能源消耗越大，反映廢水廢氣等各類污染物對森林的損害就越嚴重。林木采伐強度是森林面臨的最直接威脅。以上3個指標都反映森林面臨的負面壓力，屬于逆向指標。隨著經濟水平的提高和森林保護意識的增強，人類已開始采取各種措施來保護森林，因此，本研究從自然保護區建設、植樹造林和退耕還林這3個方面來考察人類的維護活動。無論是自然保護區面積，還是植樹造林和退耕還林的面積，都能反映人類對動植物保護的努力程度和對森林生態修復的重視程度，因此，它們的面積越廣，則森林生態系統越安全［20］。以上3個指標都反映人類對森林的有益維護，屬于正向指標。

2 研究區域與數據來源

2.1 研究區域概況

云南省地處中國西南，總面積為39.4萬km2，森林資源豐富，森林覆蓋率為54%，活力木蓄積量高達18.75億m3，高等植物數量占全國的53.3%，陸地脊椎動物數量占全國的52.8%。云南位于長江上游，屬于長江經濟帶發展區域，生態區位十分重要，該省的森林狀況既影響本地的區域發展，也會影響長江中下游的發展。

2.2 數據來源

本研究的樣本為云南省129個區縣，涉及2000，2005，2010和2015年等4個年份，所有數據來源于生態安全（森林）指數研究項目。數據收集分為5步：首先于2017年2月在昆明組織數據培訓會議；云南省林業廳向云南省林業調查規劃院和各縣分解數據任務；云南省林業調查規劃院和各縣林業局完成數據上報；云南省林業調查規劃院對各縣數據進行審核；課題組進行數據改錯，所有工作于2017年5月完成。

3 研究方法與模型

由于生態安全概念比較模糊，沒有明確的標準，因此，本研究將模糊數學和物元法結合起來采用模糊物元法研究森林生態安全的各項指標。在計算森林生態安全指數時，如何對指標賦權是一個關鍵問題，由于主觀賦權方法受專家判斷的影響較大，因此，本研究從客觀賦權法中選用熵權法來計算指標權重。

3.1 熵權法

根據信息論基本原理，系統的有序程度可分為有序和無序2種狀態，系統的有序程度可用信息來表示，而無序程度則用熵來度量，熵值越小的指標提供的信息量越大。本研究基于信息論熵權原理，先構建判斷矩陣，然后對正向指標和逆向指標分別進行標準化，計算每個指標的信息效應價值，最后得出各個指標的權重。

3.2 模糊物元法

由于森林生態安全指標體系指標種類繁多，為解決各類指標不相容的問題，本研究決定采取模糊物元法，該方法用M，C，x分別表示模糊物元、特征、模糊量值，用m和n分別表示樣本數和指標數，Mi表示第i個樣本（i＝1， 2，…，m），Cj表示第i個事物的第j項指標（j＝1，2， …，n），xij表示第i個樣本第j項指標的模糊量值（i＝1， 2， …，m；j＝1， 2， …，n）， 則復合物元Rmn如式（1）所示。

3.2.1 計算從優隸屬度 采用以下2個公式計算各指標Cj相對于標準事物的從優隸屬度［13］。

式（2）和式（3）中： uxij表示各指標的從優隸屬度（i＝1， 2， …，m；j＝1， 2， …，n）， maxxij和 minxij分別表示各指標中的最大值和最小值。標準化后新的模糊物元Rmn見式（4）。

3.2.2 標準模糊物元與差平方模糊物元 因為指標體系中各特征值中uxij的標準化最大值均為1，所以得出標準模糊物元R0n：

差平方模糊物元RΔ由 Δij=（ux0j-uxij）2和R0n來計算得出。

3.3 歐氏貼近度與森林生態安全綜合評價

歐氏貼近度是通過比較某方案與最優方案的貼近程度來測算該方案的優劣程度，越接近則該方案越優。在對指標進行熵權法賦權與模糊物元法標準化之后，本研究采用該方法來計算森林生態安全指數。復合模糊物元RPH的歐氏貼近度計算采用M（*，+）方法。

3.4 空間相關分析

空間相關分析屬于地理信息的研究方法，它可以分析各區縣的森林生態安全指數是否具有空間上的集聚性。本研究對云南省各縣域森林生態安全指數相關程度的測算從全局和局部2個角度來進行。

3.4.1 全局自相關 對全局自相關的檢驗采用全局莫蘭指數（Moran’sI），它能夠反映森林生態安全指數在一個區域的集聚程度。該指數取值在－1到1之間。I＞0，表示空間正相關，空間集聚性較高；I＜0代表空間負相關，空間離散程度較高；I＝0，表示為隨機的空間分布。

式（8）中：I為全局莫蘭指數，n是區縣總數，i和k分別代表第i個樣本縣和第k個樣本縣，wik是空間權重矩陣（相鄰區縣賦值為1，不相鄰則賦值為0），yi和yk分別為第i個區縣與第k個區縣的森林生態安全指數值，為云南省129個區縣森林生態安全平均值。

3.4.2 局部自相關 局部自相關用局部莫蘭指數（LISA，Ii）來檢驗，主要用來確定區域內各地理單元之間的相關性。該指數的取值也在－1到1之間，數值越高，則該地理單元與臨近區域的相關性越高，反之則越低，若取值為0，則不相關。

式（9）中：Ii是局部莫蘭指數，n為樣本縣的總數，yi，yk分別為第i個樣本縣和第k個樣本縣的森林生態安全指數值，為全省所有區縣森林生態指數的平均值，wik是空間權重矩陣，S2為樣本方差。

4 結果與分析

4.1 指標權重計算結果

從表1可知：森林火災致災面積占比的權重最高，達0.053 7，其次是森林有害生物致災面積占比，再次是人口密度，說明各區縣的森林生態安全狀況受以上3個指標的影響較大。

退耕還林面積占比的權重最小，僅為0.006 0，說明各區縣在這個指標上差異較小，因此該指標對綜合指數的影響最小。自然保護區面積占比和新增造林面積占比的權重都約為0.033 0，說明建立自然保護區或新增造林對森林維護的意義要大于退耕還林，所以各政府森林維護的工作應著重于自然保護區保護和植樹造林方面。

4.2 森林生態安全值計算結果與Arc GIS分析

本研究運用模糊物元法公式和歐氏接近度式（1）～式（7），并結合熵權結果，計算2000，2005，2010和2015年云南省各區縣的森林生態安全指數，然后運用Arc GIS軟件，依據自然斷裂法將指數劃分為5個等級，并將這4年的森林生態安全值分別用地理信息系統（GIS）圖繪制出來（圖2）。從圖2可見：森林生態安全等級最高的區域一般分布在云南省西部和南部，西部主要以福貢、蘭坪、瀘水等縣為中心，南部主要以景洪、金平等縣為中心。森林生態安全等級最差的區域一般分布在云南省東北部和東南部少數區域，東北部以昭通市為中心，東南部以丘北縣為中心。4個年度的森林生態安全指數平均值分別為0.353 4，0.377 9，0.311 4和0.458 7，反映云南省森林生態安全總體上呈不斷上升趨勢。2010年的平均值意外下降主要在于單位面積能源消耗量和木材采伐強度這2個逆向指標的大幅上升。這2個指標的權重分別達0.053 1和0.052 4，在其他19個指標每年變化不大的情況下，森林生態安全指數受這2個指標影響較大，而這2個指標又與GDP增長率密切相關。從2006年開始，云南省GDP加速增長，2006年至2010年間的年均增長率分別達11.9%，12.2%，10.6%，12.1%，12.3%，遠遠超過2005年9.0%的增長水平。過快的GDP增長必然帶來能源消耗量和木材采伐量的增加，所以給森林施加了太多的負面壓力，使得森林生態安全指數的平均值意外下降。從2014年開始，云南省GDP增長速度開始下降，2014和2015年增長率分別為8.1%和8.7%，這使得2015年的森林生態安全指數大幅上升。從2000年至2015年的森林生態安全指數平均數的變化可以看出，當經濟增長過快時，會對森林生態安全指數有負面影響，而經濟的平穩增長則對森林生態安全指數的改善有促進作用，這是因為適當降低經濟的發展速度才能更好協調經濟發展與生態保護之間的矛盾。從歷年最高值來看，2000年森林生態安全指數最高值出現在云南南部的勐臘，2005年森林生態安全指數最高值出現在南部的綠春縣，2010和2015年的最高值都在西北部的貢山縣，反映2005之前云南省南部的森林生態安全狀況較好，自2010年之后，西北部的森林生態指數改善較好。從歷年最低值來看，2000，2005，2010和2015年的森林生態安全指數最低值分別出現在中東部的彌勒縣、東北部的昭通、北部的元謀縣、中部的呈貢縣，反映云南省中部、東北部的森林生態安全狀況較差。為具體考察各縣森林生態安全的變化，本研究將各縣4個年度的森林生態安全指數繪制成圖3。

圖2 2000，2005，2010，2015年云南省縣域森林生態安全空間分布Figure 2 Forestry ecological security index space distribution of Yunnan from 2000 to 2015

從圖3可見：云南省的國家重點生態功能區主要分布在云南省西北部和南部，西北部生態功能區覆蓋貢山、維西、香格里拉、福貢等縣。南部生態功能區覆蓋勐海、景洪、勐臘等縣。這2個區域的森林生態安全指數平均數高于其他地區。國家重點開發區主要覆蓋中部以昆明市為中心的城市圈。從時間變化來看，云南省99.20%的縣域森林生態安全指數都呈現比較明顯的上升趨勢，原因在于云南省這幾年森林維護的投入較大，從而使得森林防火、木材采伐的壓力較小。與2000年比，增幅最大的是河口縣（增幅65.54%），其次是屏邊縣（增幅64.89%）和紅河縣（增幅61.55%），這3個縣都位于云南省南部，基本都屬于國家生態功能區范圍，反映這幾年南部的森林維護工作較好，從而使得指數上升較大。雖然這4個年度的總體形勢趨好，但東北部的水富縣比2000年下降了14.22%，主要是因為這幾年經濟增長過快。2015年昆明市盤龍區的森林生態安全指數比2010年下降了4.98%，因為該區屬于國家級重點開發區。總體而言，2個區縣森林生態安全指數的下降主要在于這幾年能源消耗與采伐強度增加，使得森林發展面臨的壓力加大。為解決這個問題，這2個區縣應適當減緩經濟發展步伐，以投入更多精力到退耕還林、植樹造林等森林維護工作中去。

4.3 空間相關分析

4.3.1 全局自相關 依據式（8），運用 GeoDA軟件，得到4個年度的檢驗結果，如表2所示。從檢驗結果來看，都通過了P≤0.01的檢驗，表明全局自相關在99.9%置信度下是顯著的。從時間變化來看，莫蘭指數從2000年到2015年呈下降趨勢，表明云南省縣域間的集聚狀況有所下降。下降的原因在于該省在國家功能區規劃的基礎上，又新增了省級重點生態功能區和省級重點開發區，而這些區域互相交錯相接，使得森林生態安全指數的集聚性下降。

圖3 云南省縣域森林生態安全指數及主體功能區Figure 3 County forest ecological security index and main function areas in Yunnan

表2 云南省森林生態安全指數全局自相關檢驗Table 2 Global autocorrelation test of forest IES in Yunnan

4.3.2 局部自相關 依據局部自相關式（9）進行計算，結果表明：①森林生態安全指數高-高集聚區縣一般分布在云南省西部和南部，這與云南省國家重點生態功能區的建設密切相關。低—低集聚區縣稍顯分散，一般分布在東南部和東北部；②從各年顯著聚類的變化來看，2000，2005，2010和2015年高—高集聚區縣分別有24個、19個、21個和15個，而低—低集聚區縣變化不大，這4個年度分別有2個、1個、1個和4個。從表3可以看出：高—高集聚區縣和低—低集聚區縣分布較廣，呈現出比較明顯的二元結構。針對這個空間分布，各地政府可以采取相應的森林保護政策：在低值集聚區域限制大型開發，并以植樹造林和退耕還林等工程為主進行生態修復；在低—高集聚區域應加強以封山育林為主的森林保護工作；在高值集聚區域可在不破壞生態的前提下適當放寬發展限制。

表3 2015年森林生態安全指數LISA集聚結果Table 3 LISA results of forest ecological security index in 2015

5 結論與討論

5.1 結論

從指標體系的權重來看，21個指標中，森林火災致災面積占比的權重最高，其次是森林有害生物致災面積占比和人口密度。權重最小的退耕還林面積占比，僅為0.006 0。

從空間分布來看，2000，2005，2010和2015年這4個年度森林生態安全指數等級最高的區域一般分布在云南省西部和南部，西部主要以福貢、蘭坪、瀘水等縣為中心，南部主要以景洪、金平等縣為中心。森林生態安全等級最差的區域一般分布在云南省東北部和東南部少數區域，東北部以昭通市為中心，東南部以丘北縣為中心。

從總體趨勢來看，這4個年度的森林生態安全指數平均值呈不斷上升趨勢。2010年的平均值意外下降主要在于單位面積能源消耗量和木材采伐強度這2個逆向指標的大幅上升。這2個指標與GDP增長率密切相關，所以應適當降低經濟發展速度以利于處理經濟發展與生態保護之間的矛盾。

從各縣的時間變化來看，云南省99.20%的縣域的森林生態安全指數都呈現比較明顯的上升趨勢，其中增幅最大的是河口縣，其次是屏邊縣和紅河縣，這3個縣都位于云南省南部的國家重點生態功能區，反映這幾年南部森林維護成效卓越，從而使得指數上升較大。總體呈下降趨勢的只有東北部的水富縣，需要加強森林維護措施以扭轉不利趨勢。

從空間相關性來看，云南省各區縣森林生態安全指數呈現比較顯著的集聚性，即森林生態安全指數高值的區縣互相集聚，而低值的區縣也互相集聚。森林生態安全指數高-高集聚區縣一般分布在云南省西部和南部，這與云南省國家重點生態功能區的建設密切相關，而低-低集聚區縣稍顯分散。

5.2 討論

本研究的森林生態安全評價指標體系還存在需改進之處：首先是本研究許多數據都是引用的統計數據，實測數據較少，因此，在評估森林生態安全時難免出現失真的現象；其次，該指標體系對區位條件指標考察較少，緯度、坡度、風向等因素還沒有考慮進來，而這些因素對森林生態安全都有實質影響。除此之外，本研究在森林生態安全指標體系的賦權方法上也存在一定局限性，雖然熵權法屬于客觀賦權方法，但它只能從數理角度給差異較大的指標賦予較高權重，而無法識別生態意義上各指標的重要程度，因此它難以克服權重設置不符合實際的問題。

在后續的研究中：①引入實測數據，同時引入更多技術方法并進行結果比較，使森林生態安全指數的評價方法更加科學［21－22］，提升森林生態安全評價的理論層次［23－24］。如引入標準離差法、CRIIC等多種賦權方法，它們都屬于客觀賦權法，其中前者根據標準差的大小來賦權，而后者依據指標間的沖突來賦權。另外，引入專家法，通過綜合2類賦權方法來得到一個最符合實際的指標權重。②將不同質量不同林分的森林折算成標準森林面積，這樣可以盡量避免指標選取和指標賦權方面的爭議。

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