趙文菲 曹小玉,2 謝政锠 龐一凡 孫亞萍 李際平,2 莫永俊 袁 達
(1.中南林業科技大學林學院 長沙 410004; 2.南方森林資源經營與監測國家林業與草原局重點實驗室 長沙 410004)
森林是生態環境中不可或缺的自然資源,是社會經濟賴以生存和發展的根本,對人類發展有著不可替代的作用。公益林作為以生態和社會效益為主的森林,是生態建設的重要部分,在應對氣候變化、保護生態環境、抵御自然災害等方面具有重大意義(樊星火等, 2018)。杉木(Cunninghamialanceolata)是我國南方最重要的造林樹種,栽培歷史悠久,種植廣泛,具有生長速度快、產量高、適應性強等優點(張雄清等, 2014);但由于管理措施不完善、管護水平不高等原因,現階段杉木公益林普遍存在林分質量較低、林分結構不合理、森林生態功能水平低下等問題,難以在短期內達到預期的生態環境改善目標。林分空間結構是維持和改善森林質量的基礎,是林分結構最直觀的表現(劉玉平等, 2020),林分空間結構越合理,林分的穩定性越高、功能越強,科學評價林分空間結構,能夠為制定和實施以提高森林質量、發揮森林多功能為目的的科學管理措施提供理論依據。
林內樹種混交程度、林木水平分布格局和林木大小分化程度等共同決定了林分空間結構。目前,林分空間結構是國內外學者關注的熱點(Baskentetal., 2005; Getzinetal., 2008; Liuetal., 2021),研究主要集中在林分空間結構參數量化(Hegyi, 1974; 惠剛盈等, 1999; 湯孟平等, 2012)、林分空間結構參數分析方法(Lietal., 2012; 白超, 2016; 和敬淵等, 2021)、林分空間結構特征及動態變化(Fraveretal., 2017; 趙中華等, 2019; 張毅鋒等, 2021)、林分空間結構優化目標模型構建(郝月蘭, 2012; 林富成等, 2021)以及結構化森林經營(惠剛盈等, 2009; 萬盼等, 2020)等方面,而林分空間結構評價研究相對較少。已有關于林分空間結構評價的報道中,多數學者基于乘除法原理進行林分空間結構評價(李建軍等, 2013),但由于該方法未考慮不同指標參數對理想空間結構形成的作用大小和貢獻程度,可能會使林分空間結構評價結果產生偏差,基于此,有學者采用變異系數法、熵權-云模型法等確定指標權重,進而對林分空間結構進行加權評價,彌補了乘除法無法確定指標權重的不足(張君鈺等, 2020; 李顯良等, 2021)。董靈波等(2013)引入微觀經濟學思想構建林分空間結構生產函數,從而對林分空間結構進行評價; 惠剛盈等(2010)通過建立迫切性指數評價林分空間結構不合理方面;此外,還有學者基于單位圓(惠剛盈等, 2016a)、雷達圖(惠剛盈等, 2016b)、修正單位圓(Zhangetal., 2018)等進行林分空間結構評價。這些方法雖取得了一定進展,但是不同研究方法評價結果存在一定差異,因此,需要對林分空間結構評價方法進行進一步探究,以尋求評價結果更精確、適用性更強的評價方法。
結構方程模型(structural equation model, SEM)是一般線性模型(General Linear model, GLM)的擴展,其將因素分析與路徑分析有機結合,相較于傳統回歸分析方法,具有能夠處理多個因變量、考慮測量誤差影響等優勢(程開明, 2006; Librioetal., 2020)。林分空間結構是一個復雜的系統整體,其狀態受多種因素影響,林分空間結構評價指標間既相互影響又相互制約。結構方程模型從多重交互影響的角度聚焦整個林分空間結構系統,將因果關系的多元回歸分析與潛在變量的因子分析相結合,建模分析包括驗證性分析和探索性分析,驗證性分析通過適配度檢驗判斷模型的擬合程度,進行模型整體評價,避免了對單個變量之間直接關系的評估,探索性分析同時探討系統內多個變量間的關系并確定影響強度大小,能夠全面反映林分空間結構整體狀態及各指標間復雜的影響關系和機制(Doncaster, 2007; Laughlinetal., 2007; Zhaoetal., 2020)。在林分空間結構評價研究中,結構方程模型基于現有理論的先驗知識,分析模型中各因素之間的相互關系,全面提取原始數據信息,通過數據內在邏輯關系計算路徑系數,克服多重線性,從而揭示關聯變量之間的直接和間接理論因果關系,并識別潛在的多元關系(Jonssonetal., 2010; Yangetal., 2020)。可見,采用結構方程模型評價林分空間結構是科學評價林分空間結構的有益探索。本研究以湖南省平江縣蘆頭實驗林場杉木公益林為研究對象,基于30塊樣地實測數據,選取全混交度、角尺度、空間密度指數、林層指數、開敞度、交角競爭指數作為林分空間結構指標,采用結構方程模型確定各指標權重,綜合評價杉木公益林林分空間結構,確定不同齡組林分空間結構現狀,以期為制定精準可行的林分空間結構優化和經營措施提供理論依據。
中南林業科技大學蘆頭實驗林場(28°31′17″N—28°38′00″N,113°51′52″E—113°58′24″E)為中亞熱帶林學國家長期科研基地,位于湖南省平江縣加義鎮境內,地處湘東地區的岳陽市東南邊陲,屬羅霄山脈北段,隔淚羅江與平江幕阜山背部相望(圖1)。林場屬中亞熱帶向北亞熱帶過渡氣候,平均氣溫18.5 ℃,面積約3 340 hm2,地貌以中山、低山為主,山勢較陡峭,平均坡度25°左右,最高海拔1272.5 m,最低海拔124 m,隨著海拔升高,土壤類型依次為紅壤、山地黃壤和山地黃棕壤。植被類型為中亞熱帶常綠闊葉林,在長期經營過程中,不少山地的原始群落已被杉木林代替。研究樣地杉木林均為人工營造,但由于山勢地形復雜,且林地多山石,再加上林木生長過程中的自然稀疏和自然災害等原因,林木分布密疏不均。喬木層為杉木純林,幼齡林零星分布的伴生樹種有泡桐(Paulowniafortunei)、毛櫻桃(Prunustomentosa)、楓香(Liquidambarformosana)、馬尾松(Pinusmassoniana)、柳杉(Cryptomeriafortunei)等, 中齡林零星分布的伴生樹種有柳杉、青岡(Cyclobalanopsisglauca)、山槐(Albiziakalkora)、黃山松(Pinustaiwanensis)等, 近熟林零星分布的伴生樹種有毛竹(Phyllostachysedulis)、苦楝(Meliaazedarach)、亮葉樺(Betulaluminifera)、山雞椒(Litseacubeba)等。3個齡組杉木林的灌木層主要有滿山紅(Rhododendronmariesii)、鹽膚木(Rhuschinensis)、狗骨柴(Diplosporadubia)、山烏桕(Sapiumdiscolor)、冬青(Ilexchapaensis)等、草本層主要有芒(Miscanthussinensis)、卷柏(Selaginellauncinata)、鐵芒萁(Dicranopterislinearis)、狗脊(Woodwardiaorientalis)等。研究樣地杉木林均被劃為公益林經營。
2012和2017年,在蘆頭實驗林場分別設置18和12塊大小均為20 m×30 m的標準樣地(幼齡林、中齡林、近熟林各設置10塊樣地,圖1),采用相鄰網格法將每塊標準樣地劃分為6塊10 m×10 m樣格,以此為樣木調查單元,坐標原點取樣地西南角,對樣木(胸徑≥2.0cm)編號掛牌后進行每木檢尺并測得樣木坐標(x,y)。調查內容包括樣地經緯度、坡度、坡位、坡向、海拔以及喬木樹種名稱、樹高、胸徑、坐標、冠幅、枝下高等,樣地基本情況見表1。

圖1 研究區與樣地分布

表1 樣地基本情況①

續表1 Continued
2.2.1 林分空間結構單元確定 采用4株木法確定林分空間結構單元,即以中心木相鄰近的4株木作為鄰近木,與中心木共同構成空間結構單元。同時,利用距離緩沖區法消除邊緣效應,在樣地四周設置2 m帶狀緩沖區進行邊緣矯正,緩沖區內和矯正樣地內的林木分別作為邊緣木和參照木,邊緣木只作為中心木的鄰近木。
2.2.2 林分空間結構指標權重確定 采用結構方程模型確定林分空間結構指標權重,結構方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關系模型的多元統計分析技術,其整合回歸分析、因素分析、路徑分析和多元方差分析等方法,分為測量模型和結構模型(Feistetal., 2003; 俞立平等, 2010):
X=Λxξ+δ;
(1)
Y=Λyη+ε;
(2)
η=Bη+Γξ+ζ。
(3)
方程(1)、(2)是測量模型,X為ξ的測量變量,Y為η的測量變量,ξ為外生潛變量,η為內生潛變量,δ、ε為測量誤差向量,Λx、Λy為測量變量X、Y和潛變量ξ、η的相關系數矩陣。方程(3)是結構模型,表示潛變量之間的因果關系,B為內生潛變量之間的相關系數矩陣,Γ為外生潛變量ξ對內生潛變量η的作用,ζ為模型中未能解釋的部分,是內生潛變量的誤差。
1) 模型構建 林分空間結構評價首先需要構建科學合理的評價指標體系和評價模型。林分的空間分布格局、樹種混交程度和林木競爭狀態共同構成林分空間結構(李際平等, 2020),林分空間結構評價指標體系需要客觀反映林木個體及其屬性(大小、分布、種類)的連接方式,從整體上評價林分結構的多樣性和復雜性。基于此,依據現有研究并借鑒前人成果,本研究將林分空間結構作為外生潛變量,將水平空間結構和垂直空間結構作為內生潛變量,并綜合考慮林分樹種隔離程度、空間分布格局、林木擁擠程度、林層結構、透光條件及競爭木受遮蓋和擠壓情況6方面,選取全混交度(湯孟平等, 2012)、角尺度(惠剛盈等, 1999)和空間密度指數(李際平等, 2008)作為林分水平空間結構的觀測變量,林層指數(呂勇等, 2012)、開敞度(羅耀華等, 1984)和交角競爭指數(惠剛盈等, 2013)作為林分垂直空間結構的觀測變量,構建林分空間結構評價指標體系的理論模型(圖2)。
2) 模型識別 模型識別可分為正好識別、過度識別和低度識別3種,一般采用t規則進行檢驗,只有當模型為正好識別或過度識別時,才能得到有效解(閻舟, 2019; 侯瓊, 2020)。本研究以每株中心木為1個樣本,根據結構方程模型每個變量有10個以上樣本的要求(吳明隆, 2009),從30塊樣地實測數據中隨機抽取64個樣本作為結構方程模型建模樣本,并將所選樣本的林分空間結構指標值采用SPSS 25.0軟件的Z-score方法進行標準化處理,再將標準化樣本數據輸入到AMOS 24.0軟件的理論模型(圖2)進行模型識別。
3) 信度和效度檢驗 基于標準化樣本數據,采用SPSS 25.0軟件計算克朗巴哈系數(Cronbach’sα)進行數據可靠性分析; 并計算KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和巴特利球形檢驗進行數據探索性因子分析(exploratory factor analysis, EFA),即效度檢驗(閻舟, 2019)。

圖2 林分空間結構評價指標體系理論模型
4) 模型適配度檢驗 驗證性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)通過適配度檢驗判斷檢驗數據與模型的適配程度,以確定數據是否符合假設的測量模型。模型適配度包括絕對擬合度、簡約擬合度和增值擬合度(Zhaoetal., 2018),本研究采用AMOS 24.0軟件輸出的卡方自由度比值(normed Chi-square,χ2/df)、比較擬合指數(comparative fit index, CFI)、非正規化擬合指數(non-normed fit Index, NNFI)、遞增擬合指數(incremental fit index, IFI)和組合信度(composite reliability,CR)進行模型適配度檢驗(王長義等, 2010; 溫忠麟等, 2004; Huetal., 1998; Bentleretal., 1990; Steigeretal., 1980)。
5) 模型修正 模型估計和適配度檢驗后,如果適配度不合適,則需對不適配或參數不合理的模型進行修正。基于現有研究,除了通過增加或刪減變量、改變路徑方法外,還有學者根據AMOS輸出報表的M.I.(modification indices)指標進行修正,對修正后模型再次進行上述模型估計和適配度檢驗,直至得到符合理論假設且適配度佳的模型(王姣, 2016)。本研究根據AMOS 24.0輸出報表的M.I.指標對模型進行修正。
2.2.3 林分空間結構評分計算 林分空間結構指標中,全混交度、林層指數、開敞度以取大為優,其中因開敞度取值為(0,+∞),故將其進行歸一化處理(式4); 空間密度指數、交角競爭指數以取小為優,將空間密度指數、交角競爭指數用1減去指標值,處理后得分以取大為優; 因角尺度越接近0.5越好,故對其原始數據進行正向化處理,即先同時減去0.5,再取絕對值,使數據取值在0~0.5之間,此時角尺度以取小為優,最優值為0(李建軍等, 2010),在此基礎上,再用1減去處理后所得結果(式5),得分以取大為優,最后將處理后角尺度得分進行歸一化處理(式4)。
(4)
式中:Bi為指標得分;xi為處理前指標值,xmin、xmax分別為數據中的最小值和最大值。
(5)

林分空間結構綜合評分公式如下:
(6)
式中:A為林分空間結構綜合評分;Wi為各項指標權重,且Wi≥0,ΣWi=1;Bi為各項指標得分;n為指標數。
將林分空間結構綜合評分以級距0.2劃分等級,表2為評價等級劃分標準。
指標計算數據統計分析使用 Microsoft Excel 2016軟件; 結構方程模型構建、適配性檢驗及修正使用AMOS 24.0軟件; 信度和效度檢驗以及差異性分析使用 SPSS 25.0軟件,其中差異性分析采用單因素方差分析(ANOVA)和Duncan多重比較方法,檢驗分析不同齡組之間各指標在P<0.05水平上的統計學差異。

表2 林分空間結構評價等級劃分標準
3.1.1 信度和效度檢驗 林分空間結構信度檢驗的克朗巴哈系數為0.697,大于0.5,滿足林分空間結構評價模型要求,可進行下一步檢驗。效度檢驗的KMO為0.705,大于0.7; 且數據P為0.000,巴特利球形檢驗結果良好,說明數據適合作因子分析。
3.1.2 驗證性因子分析 根據AMOS 24.0輸出報表的M.I.指標對模型進行修正,修正后模型適配度運行結果如表3所示,χ2/df為1.708,介于1~3之間,CFI、NNFI和IFI分別為0.944、0.924和0.946,均大于0.90,各擬合指數均符合適配參考值(王長義等, 2010),模型整體適配度良好。CR為0.8688,大于臨界值0.6,說明各觀測變量之間具有較高的內在關聯性。

表3 模型適配度指標
修正后結構方程模型路徑如圖3所示,內生潛變量水平空間結構、垂直空間結構的路徑系數分別為0.57、0.52,全混交度、角尺度、空間密度指數在林分水平空間結構要素上的路徑系數分別為0.86、0.74、0.94,林層指數、開敞度、交角競爭指數在林分垂直空間結構要素上的路徑系數分別為0.54、0.61、0.61。標準化殘差e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8的多元相關平方(squared multiple correlations, SMC)分別為0.33、0.74、0.54、0.88、0.27、0.30、0.38、0.37。
3.1.3 林分空間結構指標權重確定結果 林分空間結構指標權重通過歸一化處理上述路徑系數確定,結果如表4所示。水平空間結構和垂直空間結構的權重分別為0.5229、0.4771,相差不大,二者共同決定林分空間結構現狀。在水平空間結構要素中,空間密度指數所占權重最高(0.3701),是影響林分水平空間結構的關鍵因素,其次為全混交度(0.3386),角尺度所占權重最低(0.2913)。在垂直空間結構要素中,開敞度和交角競爭指數所占權重相等,均為0.3466,林層指數所占權重為0.3068,說明開敞度和交角競爭指數對林分垂直空間結構的影響大于林層指數。

圖3 林分空間結構模型路徑

表4 林分空間結構指標權重計算結果
不同齡組杉木公益林林分空間結構參數及綜合得分如表5所示,幼齡林、中齡林和近熟林的綜合得分分別為0.3781、0.4526和0.3775,3個齡組林分空間結構等級處于Ⅱ、Ⅲ等級,但不同齡組間無顯著差異性(P>0.05)。從林分空間結構單項指標看,幼齡林的角尺度、林層指數顯著低于中齡林和近熟林(P<0.05),近熟林的交角競爭指數顯著高于幼齡林和中齡林(P<0.05),全混交度和空間密度指數在不同齡組間不存在顯著差異(P>0.05),開敞度在不同齡組間差異顯著(P<0.05)。總體來看,研究區杉木益林林分空間結構較差,樹種混交程度低,混交樹種較少,林層結構單一,透光條件一般,林木分布密度較大,但林木空間分布格局較好,處于均勻至近似隨機分布狀態,林木上方受遮蓋和擠壓情況較小。

表5 林分空間結構參數及綜合得分①
林分空間結構是林分健康和穩定的重要影響因素,分析林分空間結構對森林生態系統穩定性保護、可持續經營、營造林工程樹種選擇等具有重要意義,能夠為林分結構優化提供理論依據。當前,雖已有學者在林分空間結構評價方面取得了一些成果,但評價結果的客觀性和普適性還有待進一步探究,采用全新思路對林分空間結構進行評價,尋求評價結果更精確、適用性更強的評價方法仍是現階段的研究重點(Lietal., 2021)。
科學的評價方法是客觀評價林分空間結構的前提。結構方程模型是一般線性模型的擴展,其整合路徑分析、因素分析和多元方差分析等方法,不是將各變量影響過程與系統隔離開來,而是基于現有理論的先驗知識,從林分空間結構系統整體出發,將傳統因果關系的多元回歸分析與潛在變量的因子分析相結合,既可通過適配度檢驗進行模型整體評價和模型擬合度測量,還能克服多重線性影響,通過可直接測量或容易量化的觀測變量估計無法直接測量的潛在變量,探討林分空間結構系統內多個變量間的直接或間接關系(Grace, 2006; 王酉石等, 2011; Dnescuetal., 2016),根據影響強度大小確定林分空間結構評價指標權重,全面客觀評價林分空間結構現狀。從結果來看,林分空間結構評價結構方程模型的卡方自由度比值(χ2/df)為1.708,比較擬合指數(CFI)、非正規化擬合指數(NNFI)和遞增擬合指數(IFI)分別為0.944、0.924和0.946,各擬合指數均符合適配參考值,模型整體適配度良好,為林分空間結構評價提供了一種科學的方法。
指標權重影響林分空間結構評價結果。結構方程模型輸出的路徑系數經歸一化處理后, 水平空間結構和垂直空間結構的權重相差不大,二者對林分空間結構均有重要影響。空間密度指數是影響林分水平空間結構的最重要因素,其反映林木擁擠程度,不僅影響林木光能利用和器官內養分積累,還影響土壤對植物的養分分配、積累、循環等過程,進而影響森林生產力、群落結構及林下物種多樣性(代林利等, 2022)。因此,可對密度過高的林分適當進行撫育間伐,以調節林分透光程度和林下生物量,促進林木及林下植被發育(舒韋維等, 2021)。全混交度是影響水平空間結構的次要因素,其反映林分樹種隔離程度和多樣性,影響林分樹種的競爭程度以及林下灌草的均勻性和多樣性。混交林更新演替過程中產生大量凋落物,這些凋落物能夠有效補充土壤流失的有效磷、速效鉀等,同時混交樹種復雜的根系系統可以加速土壤養分循環,進而影響林分土壤肥力(朱光玉等, 2018; 曹小玉等, 2020)。因此,豐富物種組成使林分具有較好的組織結構和土壤肥力,有利于維持林分穩定、提高森林健康程度和生產力(Rozas, 2006; 陳亞南等, 2015)。在垂直空間結構要素中,開敞度和交角競爭指數所占權重相等,是影響林分垂直空間結構的關鍵因素。開敞度反映林下透光條件和林木生長空間大小,良好的光照條件有利于上層樹樹高、胸徑生長和林下幼樹生存生長,且上層木形成的林隙影響林下光環境,進而影響更新樹種和幼苗的生長發育,因此,開敞度對林分的樹種組成、林層結構和種間關系均有很大影響(Congetal., 2011; 林存學, 2013; 沈海龍等, 2014)。交角競爭指數反映林木受擠壓和遮蓋情況,側方擠壓影響樹冠生長,上方遮蓋影響林內光和水資源的利用以及林下灌草的光合作用,從而影響林下物種多樣性。因此,有效減少競爭強度,可以促進林木生長、提高生物量(惠剛盈等, 2013; 任玫玫, 2017)。
林分空間結構對森林群落穩定性和森林功能多樣性具有決定性影響,其評價是林分空間結構現狀的量化,能夠確切反映林分空間結構的優越性和復雜性。本研究顯示,不同齡組杉木公益林林分空間結構的綜合得分為0.3775~0.4526,林分空間結構等級處于Ⅱ、Ⅲ等級,即較差和一般狀態。究其原因,研究區樣地為杉木純林,混交樹種極少,天然更新能力弱,未形成豐富的林層結構。優化林分空間結構對提高林分質量和生產力具有重要意義,針對研究區杉木公益林林分空間結構未達到理想狀態的現狀,應加大樹種結構、林層結構的調整,改善林分空間結構狀況,確保林木生長空間充足,提高林分生產力,使林分整體結構趨近復層、混交、異齡的近天然林分(萬盼等, 2020; 曹小玉等, 2020)。具體經營措施為適當進行單株采伐撫育,優先采伐林分空間結構評價得分低的林木,從而調整林分內林木的密度、水平分布格局和林層結構,改善林內光照條件,促進林下灌草生長。對幼齡林來說,應將林木0.5~1 m半徑內生長的雜灌雜草全部割除,割灌除草施工時要注意保護混交樹種、林窗處的幼樹幼苗及林下有生長潛力的幼樹幼苗,對一些幼樹根部萌發的蘗條進行處理,避免其生長對其他實生苗木產生競爭,同時按合理密度單株伐除部分林木,為保留木創造適宜生長空間。對中齡林來說,應對林木進行修枝,修去枯死枝和樹冠下部1~2輪活枝,并保持修枝后冠長不低于樹高的2/3,空間密度指數過大的林分要適當進行透光伐。對近熟林來說,為促進優質木生長和林下植被天然更新,除修枝外,必要時應進行更新采伐,以增加林內透光,促進林下幼樹生長,使整個林分呈現復層、異齡、多樹種混交、健康、穩定、高效的生長狀態,同時對更新層的林木,應按不同發育階段及時采取相應措施,最終實現近自然性的正向演替和可持續利用的多功能生態公益林。進行單株采伐撫育后,在林中空地應補植一些適合立地生長的闊葉樹種,以提高林分混交度和樹種空間配置多樣性,改善林層結構,減少土壤裸露和水土流失。在補植地塊清理時,應注意保護天然樹種幼樹幼苗,清除補植點1 m范圍內的灌木、雜草和伐根。按設計確定補植位置,進行人工穴狀整地,穴狀整地采用圓形或方形坑穴,大小因林種和立地條件而異。穴徑和穴深應均在30cm以上,去除樹根和石塊,補植樹種選擇要堅持鄉土樹種優先,慎用外來樹種,樹種的生物學、生態學特性要與當地立地條件相適應,最好選擇穩定性、抗逆性好的樹種,林冠下補植要選擇耐陰樹種,杉木幼齡林可選擇喜光闊葉鄉土樹種馬褂木(Liriodendronchinense)、欒樹(Koelreuteriapaniculata)、山烏桕等,中齡林可選擇喜光且具有一定耐陰性的樹種亮葉樺、深山含笑(Micheliamaudiae)、青岡、凹葉厚樸(Houpoeaofficinalis)等,近熟林可選擇杜英(Elaeocarpusdecipiens)、冬青、刨花楠(Machiluspauhoi)等耐陰闊葉鄉土樹種,也可適當補植南方紅豆杉(Taxuschinensis)等珍貴樹種。
本研究以全混交度、角尺度、空間密度指數、林層指數、開敞度、交角競爭指數作為林分空間結構評價指標,采用結構方程模型確定指標權重,對蘆頭實驗林場杉木公益林進行林分空間結構評價。結果表明,研究區杉木公益林林分空間結構未達到理想狀態,林分空間結構較差,樹種混交程度低,接近零度混交至弱度混交狀態,林分擁擠程度中等,林木透光條件一般,林層結構單一,但林木間競爭強度較弱,且空間分布格局較好,處于均勻至近似隨機分布狀態。空間密度指數是影響林分水平空間結構的關鍵因素,開敞度和交角競爭指數是影響林分垂直空間結構的關鍵因素。為改善研究區整體林分空間結構,應采取多樹種補植與單株撫育間伐的綜合經營措施。研究區3個齡組杉木生態公益林林分空間結構評價結果較客觀地反映了林分空間結構現狀,結構方程模型能夠從整體上客觀反映林分空間結構與各指標間的因果關系,采用該方法對林分空間結構進行評價是科學合理的,可為林分空間結構評價提供一個全新的思路。