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国家水土保持重点工程起源于1983年实施的全国八大片水土流失重点治理区，是中国目前正在大规模实施的以小流域(或片区)为单元的水土流失综合治理工程[1]。经过约30 a的实践，已形成了一套包括治理规划、措施设计、审查、施工、检查、验收等环节相对完善的技术与管理体系，为国家水土保持重点工程的实施提供了有力保障。随着经济社会发展以及行业监管精准化要求，传统的技术与管理模式难以适应新形势需求。如何利用信息化技术和手段，以图斑为单元，对国家水土保持重点工程实施精细化管理成为水行政主管部门亟待解决的重要问题之一。目前，有关国家水土保持重点工程的调查和研究还局限于对重点工程项目实施的措施、成效及经验等方面的总结[2-4]，而针对重点工程项目治理效果的定量化评估还缺乏系统研究，因此，系统调查与定量分析重点工程实施后水土流失治理、水土保持措施保存、林草植被覆盖以及水土流失变化等，对认识和评价重点工程的水土保持效果具有重要意义。山东省临沂市蒙阴县张家村小流域于2012年列入国家水土保持重点工程治理项目，2013年竣工验收。本研究以张家村小流域为研究对象，以2011年作为重点工程实施前的基础年、2018年作为重点工程实施后的评估年，基于高分遥感、无人机、移动终端等技术，通过定位调查及实地复核，以图斑为单元，对比分析小流域治理实施前后土地利用、林草植被覆盖、水土保持措施和水土流失状况变化，开展实施效果定量分析，以期为国家水土保持重点工程的精准化监管提供基础数据和技术支撑。
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张家村小流域地处国家级重点治理区蒙阴县西南部(35°38'21"~35°41'22"N，117°44'19"~117°48'32"E)，土地利用面积2 913.45 hm2。地势西高东低，最高点位于西南部大望山山顶，最低点位于东北部龙榜崖村河道，海拔高差429.4 m。属暖温带半湿润季风气候，多年平均气温13.5 ℃，多年平均降水量776.0 mm。地表岩性以花岗片麻岩为主，主要土壤类型为棕壤。地带性植被属暖温带落叶阔叶林，现状植被以人工林和天然杂草为主，主要乔木有油松Pinus tabulaeformis、赤松Pinus densiflora、刺槐Robinia pseudoacacia、麻栎Quercus acutissima；主要灌草植被有黄荆Vitex negundo、酸枣Ziziphus jujuba、胡枝子Lespedeza bicolor、结缕草Zoysia japonica等。
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基于2011和2018年2 m分辨率遥感影像，采用人机交互解译，提取土地利用、水土保持措施，计算林草植被覆盖度[5]；基于1∶1万地形图提取坡度坡长；根据土地利用、植被覆盖、坡度等信息，分别构建小流域2011年的水土保持基础图斑和2018年的评估效果图斑。
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基于全国水土保持信息管理系统内的张家村小流域初步设计与验收资料、小流域矢量边界、点线面措施等基础数据，利用奥维互动地图，通过实地调查及无人机航拍，开展水土保持措施、土地利用、植被状况等测定、核查及信息采集[6-11]。
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依据水利行业标准SL 190−2007《土壤侵蚀分类分级标准》，以及土地利用、植被覆盖、水土保持措施验收及实施情况核查等数据，通过分析水土流失面积消减率(R)、水土流失治理度(G)、水土保持措施保存率(P)、林草覆盖率(F)和提高率(I)等指标，评估国家水土保持重点工程实施效果。具体指标计算如下：
$R = ({{\left| {{S_{\rm{e}}} - {S_{\rm{f}}}} \right|}}/{{{S_{\rm{f}}}}}) \times 100\% $ 。 其中：R为水土流失面积消减率(%)，Se为评估年水土流失面积(hm2)，Sf为基础年水土流失面积(hm2)。$G = ({C_{\rm{e}}}/{S_{\rm{f}}}) \times 100\% $ 。其中：G为水土流失治理度(%)，Ce为重点工程水土流失治理面积(hm2)。$P = ({N_{\rm{e}}}/{N_{\rm{a}}}) \times 100\% $ 。其中：P为水土保持单类措施保存率(%)，Ne为评估年该项措施实测数量，Na为竣工验收时该项措施的实测数量。$F = ({F_{\rm{e}}}/{A}) \times 100\% $ 。其中：F为评估年林草覆盖率(%)，Fe为评估年林草覆盖面积(hm2)，A为研究区总面积(hm2)。$I = \left[(F_{\rm{e}} - {F_{\rm{f}}})/{A}\right] \times 100\%$ 。其中：I为林草覆盖提高率(%)，Fe为评估年林草覆盖面积(hm2)，Ff为基础年林草覆盖面积(hm2)。 -
从图斑数量看(图1)，2011年基础图斑数量总计924个，其中坡耕地图斑数量最多，为251个，占27.16%；其次为旱梯田191个图斑，占20.67%；村庄居民点180个，占19.48%；有林地163个，占17.64%；果园数量较少，仅55个图斑，占5.95%。2018年实施效果图斑数量共946个，其中坡耕地图斑120个，占12.68%；旱梯田190个图斑，占20.08%；村庄居民点图斑数量最多，207个，占21.88%；有林地155个，占16.38%；果园185个，占19.56%。
图 1 基础图斑和效果图斑数量与面积
Figure 1. Number and area of basic spots and effect spots
从图斑面积看，2011年基础图斑中坡耕地面积占比最大，达31.89%，其次为有林地(27.66%)、旱梯田(23.86%)，村庄居民点及果园面积占比分别为7.39%、3.47%。2018年效果图斑中旱梯田、有林地面积占比相当，分别为28.44%、28.22%，其次为果园面积，占比17.46%，坡耕地面积占比12.06%，村庄居民点占比7.96%(图1)。
从空间分布看，2011年耕地广泛分布于流域内中东部丘陵区域，在村庄居民点周围呈现大面积、片状、集中特点，且坡耕地和旱梯田交错分布；有林地则主要集中在流域内西部山区，呈大面积集中连片分布；果园较少，零星分布在流域内西部山前过渡带以及村庄周围。2018年耕地在空间上仍广泛分布于流域内中东部丘陵区，但旱梯田优势明显，呈大面积集中片状分布，坡耕地呈块状零散分布于村庄周边；有林地仍集中连片在流域内西部山区；果园分布扩张明显，在流域西部山前过渡带呈集中带状分布，且在村庄周围呈大面积块状聚集(图2)。
图 2 2011和2018年土地利用现状示意图
Figure 2. Land use in 2011 and 2018
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张家村小流域重点工程实施前后图斑变化数量339个，变化面积870.60 hm2。变化方向主要为坡耕地/旱梯田转变为果园，图斑变化数量132个，变化面积364.07 hm2，分别占变化图斑数量和面积的38.94%、41.82%%；其次为坡耕地转变为旱梯田，图斑变化数量77个，变化面积343.77 hm2，分别占变化图斑数量和面积的22.71%、39.49%(表1)。重点工程实施前后坡耕地图斑数量和面积减少最多，图斑数量减少了191个、面积减少了578.59 hm2；果园数量和面积增加最多，共增加156个图斑、407.53 hm2。
表 1 重点工程实施前后图斑变化方向
Table 1. Direction of land use change before and after the implementation of the key projects
实施前后变化方向 计数/个 面积/hm2 实施前后变化方向 计数/个 面积/hm2 村庄居民点—有林地 1 1.06 旱梯田—村庄居民点 1 0.14 果园—村庄居民点 6 3.36 旱梯田—果园 71 189.95 果园—有林地 4 8.69 旱梯田—有林地 10 20.56 坡耕地—村庄居民点 32 13.87 有林地—采矿用地 2 0.78 坡耕地—果园 61 174.12 有林地—村庄居民点 6 1.14 坡耕地—坑塘水面 3 1.22 有林地—果园 34 55.51 坡耕地—旱梯田 77 343.77 有林地—农村道路 1 0.13 坡耕地—有林地 23 49.16 有林地—坡耕地 5 3.56 旱梯田—采矿用地 1 1.80 有林地—旱梯田 1 1.79 总计 339 870.60 -
2011年研究区林草植被面积906.94 hm2，林草植被覆盖率31.13%，以60%~75%的中高覆盖度为主，面积为629.62 hm2；≥75%的高覆盖度次之，面积为181.30 hm2，主要分布在西南部山区。2018年林草植被面积1 331.03 hm2，林草植被覆盖率45.69%，仍以60%~75%的中高覆盖度为主，面积为720.15 hm2；≥75%的高覆盖度次之，面积为494.37 hm2，集中分布在西南部、西北部山区，片状分布在东部(图3)。2011–2018年，项目区林草植被面积增加了424.09 hm2，林草植被覆盖提高率达14.56%。
图 3 2011和2018年林草植被覆盖分布示意图
Figure 3. Distribution of forest and grass coverage in 2011 and 2018
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2011−2018年，林草植被覆盖度发生变化的面积为797.73 hm2(表2)，占研究区总面积的27.38%。林草植被转入面积434.84 hm2，占林草植被变化面积的54.51%，主要是经济果林种植面积增加；林草植被转出面积10.75 hm2，占1.3%。各覆盖度等级变化中，高覆盖度增加最多，占林草新增面积73.82%。
表 2 2011–2018年林草植被覆盖度变化方向转移矩阵
Table 2. Transfer matrix of vegetation coverage change direction of forest and grass coverage from 2011 to 2018
2011年面积/hm2 2018年面积/hm2 林草植被面积 非林草
植被面积转出面积 低覆盖 中低覆盖 中覆盖 中高覆盖 高覆盖 林草植被面积 低覆盖 0 0 0 0 0 0.10 0.10 中低覆盖 0 2.74 0 0 0 0.10 0.10 中覆盖 0 0 52.23 39.07 0 1.78 40.85 中高覆盖 0 0 0 307.78 313.07 8.77 321.84 高覆盖 0 0 0 0 181.30 0 0 非林草植被面积 0 22.89 38.67 373.28 0 1571.67 434.84 转入面积 0 22.89 38.67 412.36 313.07 10.75 797.73 -
根据2013年验收成果(表3)，研究区实施了点—线—面结合的治理措施，面状措施总计1172.48 hm2，其中封禁治理486.62 hm2、经济果林179.00 hm2、水土保持林37.89 hm2、土坎梯田468.97 hm2；点状措施总计28座，包括蓄水池9个、谷坊9座、山塘堰坝10座；线状措施为配套的生产道路8 km。
表 3 水土保持措施实施状况与保存效果
Table 3. Statistical table for preservation condition of soil and water conservation measures
项目 点状措施 线状措旆 面状措施 水土流失治理
面积/hm2蓄水池/个 谷坊/座 山塘堰坝/座 生产道路/km 封禁治理/hm2 经济果林/hm2 水保林/hm2 土坎梯田/hm2 实施数量 9 9 10 8.00 486.62 179.00 37.89 468.97 1172.48 现存数量 9 5 8 7.24 449.32 153.86 30.89 448.09 1082.16 差异 0 −4 −2 −0.76 −37.30 −25.14 −7.00 −20.88 −90.32 保存率/% 100.00 55.56 80.00 90.51 92.34 85.95 81.51 95.55 -
根据2018年水土保持措施调查数据(表3)，除蓄水池数量与验收数据一致外，其余水土保持措施面积、数量均有一定程度减少。面状措施现存1082.16 hm2，较验收数据减少90.32 hm2，点状措施谷坊现存5座，山塘堰坝现存8座，分别减少了4座和2座；线状措施生产道路现存7.24 km，减少了0.76 km。
从水土保持措施保存效果看，除谷坊受损严重，保存率仅为55.56%之外，其余水土保持措施保存率均在80.00%以上。其中蓄水池保存率达100.00%；土坎梯田、封禁治理措施和生产道路措施保存率在90.00%~100.00%；经济果林、水土保持林和山塘堰坝措施保存率为80.00%~90.00%。
从空间分布看(图4)，封禁治理措施集中在西南部，水土保持林措施主要分布在西北部，经济果林措施和土坎梯田措施呈片状分布在王家村西南和西北部、许家沟村北部、龙榜崖村北部、南炉村东南部和西宝兴店村南部，蓄水池零散分布在东部耕地区域。
图 4 2018年水土保持措施现状分布示意图
Figure 4. Current distribution of water and soil conservation measures in 2018
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2011年，研究区水土流失面积1724.83 hm2，占总面积59.12%。其中轻度侵蚀908.99 hm2，占水土流失面积52.70%，其次为中度侵蚀678.75 hm2，占39.35%。2018年，水土流失面积1324.44 hm2，占土地利用总面积45.45%。仍以轻度侵蚀为主，面积为1185.53 hm2，占水土流失面积89.51%；中度侵蚀面积125.4 hm2，仅占9.47%(图5)。
图 5 2011和2018年土壤侵蚀强度分布示意图
Figure 5. Soil erosion intensity distribution in 2011 and 2018
土壤侵蚀强度等级变化面积938.58 hm2，占总面积32.22%。土壤侵蚀强度等级呈降低趋势，侵蚀强度等级降低面积901.58 hm2，占变化面积96.06%；侵蚀强度等级升高面积仅37.00 hm2，占变化总面积3.94%；侵蚀等级面积变化最大的为中度侵蚀，其次为强烈侵蚀和极强烈侵蚀(表4)。
表 4 水土流失变化方向转移矩阵
Table 4. Transfer matrices of soil erosion intensity change
2011年面积/hm2 2018年面积/hm2 微度侵蚀 轻度侵蚀 中度侵蚀 强烈侵蚀 极强烈侵蚀 转出面积 微度侵蚀 1151.61 35.94 1.06 0 0 37.00 轻度侵蚀 193.79 715.21 0 0 0 193.79 中度侵蚀 243.31 340.89 94.56 0 0 584.19 强烈侵蚀 0.31 92.12 24.39 10.49 0 116.82 极强烈侵蚀 0 1.38 5.39 0 3.02 6.76 转入面积 437.4 470.32 30.84 0 0 938.56 -
2011−2018年，重点工程实施前后水土流失面积减少了400.39 hm2，水土流失面积消减率达23.21%。评估年治理水土流失面积1082.16 hm2，水土流失治理度76.78%。
研究区不同措施类型区对水土流失的防控效果不同(表5)。土坎梯田措施区水土流失面积消减率达20.74%。除轻度侵蚀增加外，其余高强度侵蚀等级水土流失面积均减少，主要是原有坡耕地区域实施土坎梯田措施，达到保持水土的效果；经济果林措施区水土流失面积消减率2.80%，土壤侵蚀强度整体呈下降趋势，2018年土壤侵蚀强度等级均为轻度；封禁治理措施区、水土保持林措施区水土流失面积消减率分别为84.82%、78.64%，水土流失防控效果显著。
表 5 不同措施类型区水土流失状况统计
Table 5. The statistics of soil and water loss in different measures
措施类型 年份 轻度侵
蚀/hm2中度侵
蚀/hm2强烈侵
蚀/hm2极强烈侵
蚀/hm2水土流失
面积/hm2措施类型 年份 轻度侵
蚀/hm2中度侵
蚀/hm2强烈侵
蚀/hm2极强烈侵
蚀/hm2水土流失
面积/hm2土坎梯田 2011 137.69 234.60 45.09 0.83 418.21 封禁治理 2011 65.98 197.63 −1.86 3.90 269.37 2018 325.17 6.30 0 0 331.47 2018 17.05 20.93 0.06 2.84 40.88 增减 187.48 −228.30 −45.09 −0.83 −86.74 增减 −8.93 −176.70 −1.80 −1.06 −228.49 经济果林 2011 51.07 29.54 1.43 0 82.04 水土保持林 2011 8.09 21.55 0 0 29.64 2018 79.74 0 0 0 79.74 2018 6.33 0 0 0 6.33 增减 28.67 −29.54 −1.43 0 −2.30 增减 −1.76 −21.55 0 0 −23.31 -
根据国家水土保持重点工程信息化监管技术规定，开展实施效果评估的项目原则为竣工验收后1~5 a的重点工程。本研究区张家村小流域于2013年竣工验收，2018年开展重点工程实施效果评估，属竣工验收后5 a项目，水土保持措施中除蓄水池数量保存完好外，其余措施均有一定程度减少。这与竣工验收后年限选取有直接关系，评估年与竣工验收时间间隔越长，对水土保持措施保存率影响越大。为对比分析重点工程实施效果，仍需进一步探索不同区域或同一区域重点工程实施效果评估年时限对水土保持措施的影响。
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水土保持基础图斑中坡耕地图斑数量与面积占比最大，效果图斑中则以旱梯田和有林地为主；评估年与基础年相比，图斑变化数量为339个，变化面积870.60 hm2，变化方向主要为坡耕地/旱梯田转变为果园，其次为坡耕地变转为旱梯田；重点工程实施前后坡耕地图斑数量和面积减少最多，果园数量和面积增加最多。
基础年林草植被面积906.94 hm2，林草覆盖率31.13%；评估年林草植被面积1331.03 hm2，林草覆盖率为45.69%。覆盖度均以中高覆盖(60%~75%)为主，林草覆盖提高率达14.56%。
水土保持措施现状除蓄水池数量与验收数据一致外，其余水土保持措施面积、数量均有一定程度减少。蓄水池保存率最高，谷坊受损最严重，保存率仅55.56%，其余水土保持措施保存率均在80.00%以上。
评估年较基础年水土流失面积减少了400.39 hm2，水土流失面积消减率23.21%，水土流失治理度76.78%；不同措施类型区对水土流失防控效果不同，封禁治理措施区、水土保持林措施区水土流失面积消减率分别为84.82%、78.64%，土坎梯田措施水土流失面积消减率达20.74%，经济果林措施区水土流失面积消减率2.80%。
国家重点工程项目数据库中缺失山塘堰坝、谷坊、蓄水池和生产道路的准确地理位置，这给野外复核工作带来了很大困难。建议国家重点工程相关数据入库时，明确要求提供矢量图件以及各项水土保持措施的精准位置信息，以便精准评估实施效果。
Evaluation on the effect of National Key Soil and Water Conservation Project based on fine management of map spots
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摘要:
目的 探讨国家水土保持重点工程实施后治理效果。 方法 以山东省蒙阴县张家村小流域为例，以水土保持基础图斑和效果图斑为单元，基于高分辨率遥感、无人机、移动终端等技术，通过调查测定和野外复核，对比分析了国家水土保持重点工程治理实施前后土地利用、林草植被覆盖、水土保持措施和水土流失状况变化。 结果 ①国家水土保持重点工程实施后图斑变化数量共339个，变化面积870.60 hm2，变化方向主要为坡耕地/旱梯田转变为果园，其次为坡耕地变转为旱梯田；②基础年林草覆盖率31.13%，评估年林草覆盖率为45.69%，覆盖度均以中高覆盖(60%~75%)为主，林草覆盖提高率为14.56%；③水土保持措施保存率中，蓄水池保存率最高，为100.00%；谷坊最低，仅为55.56%，其余水土保持措施保存率均在80.00%以上；④评估年较基础年水土流失面积减少了400.39 hm2，水土流失面积消减率23.21%，水土流失治理度为76.78%。 结论 国家水土保持重点工程的实施，明显改善了蒙阴县张家村小流域的生态环境，重点体现为水土流失减少，林草植被覆盖率提高。图5表5参11 -
关键词:
- 水土保持学 /
- 国家水土保持重点工程 /
- 基础图斑 /
- 效果图斑 /
- 治理效果评估
Abstract:Objective This study aims to discuss the governance effect of the National Key Soil and Water Conservation Project after implementation. Method Taking the small watershed of Zhangjia Village in Mengyin County of Shandong Province as an example, and soil and water conservation in basic spot and effect spot as the unit, the changes of land use, forest and grass vegetation coverage, soil and water conservation measures, and soil and water loss before and after the implementation of the National Key Soil and Water Conservation Project were compared and analyzed through investigation, measurement and field review, based on high-resolution remote sensing, UAV, mobile terminal and other technologies. Result (1)After the implementation of the project, there were 339 plot changes, covering an area of 870.60 hm2. The change direction was mainly from slope farmland/dry terrace into orchards, followed by slope farmland into dry terrace. (2)The basic annual forest and grass coverage rate was 31.13%, and the assessed annual forest and grass coverage rate was 45.69%. The coverage rate was mainly medium and high (60%–75%), and the improvement rate of forest and grass coverage was 14.56%. (3) The conservation rate of soil and water conservation measures was the highest in reservoir (100.00%), the lowest in millet workshop (55.56%), and the conservation rate of other soil and water conservation measures was above 80.00%. (4) The area of soil and water loss reduced by 400.39 hm2 in the evaluation year compared with the base year, the reduction rate of soil and water loss was 23.21%, and the degree of soil and water loss control was 76.78%. Conclusion Through implementation of the National Key Soil and Water Conservation Project, the ecological environment in the small watershed of Zhangjia Village in Mengyin County has been significantly improved, which is mainly reflected in the reduction of soil and water loss and the increase of forest and grass vegetation coverage. [Ch, 5 fig. 5 tab. 11 ref.] -
植物功能性状是指对植物个体生存与发展有着一定影响的植物特征，与植物自身的生存策略密切相关[1-2]。植物的生物学特性间接反映植物各功能性状间的权衡方式，影响着植物在群落中的生存与发展。在植物的各种器官间，小枝和叶片是植物器官分支系统中最敏感的部分，在植物的不同发育阶段，小枝和叶性状是植物与环境相互作用的结果[3]。植物如何通过调整小枝内各构件之间的生长关系，来适应不断变化的环境，是研究植物生态策略的重要内容[4]。作为植物光合作用重要的器官，叶片能够将光能转化为自身发育所需要的物质，其大小直接影响着植物个体的发育模式以及对光能的捕获和转化能力[5]。小枝是植物叶片直接着生的器官，它能够传输茎运输过来的养分及叶光合作用产生的同化物质，与植物在空间上的开展情况密切相关，并决定着叶片的投资方式[6]。小枝与叶片之间的关系是植物个体在不同发育阶段的生态策略体现[7]。不同物种对环境的适应情况不同，因此生存策略方式也不同，即快速高效策略和慢速高质量策略[8-10]。物种内存在不同发育阶段的植物个体，它们在环境中获得的资源情况不同。为了提高对环境的适应性，植物枝叶可能会在不同发育阶段有着不同的投资方式。植物小枝与叶片对环境变化的敏感性强，植物个体在不同发育阶段的生态策略容易在其性状上表现出来[10]。种群空间格局指种群个体在空间上的分布情况，是与外界环境相互作用的结果，在一定程度上反映种群的生态策略方式[11]。目前，关于种群空间格局的研究主要集中在不同物种间、物种内不同发育阶段等方面[11-12]，在植物性状间空间格局的分析较少。地统计学作为研究植物空间格局的重要方法，可以真实反映植物的空间变化[13]。SIEFERT[14]采用半方差变异函数对农田植物叶功能性状的空间格局进行了研究，发现叶功能性状具有中等空间自相关性，植物功能性状在空间上是连续变化的，进而能够预测植物性状的空间变化情况。探究植物枝叶性状的空间变化有助于理解植物对环境的适应策略。峨眉含笑Michelia wilsonii是多年生常绿乔木，主要生长于气候湿润，海拔600~2 000 m的常绿阔叶林中。虽然峨眉含笑的结实量较多，但其自然更新困难，分布区域较小，现已濒临灭绝，为国家Ⅱ级保护树种。目前，对于峨眉含笑的研究主要集中在群落结构、凋落物特征等方面[15-16]，对其生态策略方式还不清楚。因此，本研究以四川省雅安周公山峨眉含笑优势阔叶林为基础，选取种群内不同发育阶段个体为研究对象，分析枝叶性状在空间上的自相关性，以期为了解峨眉含笑枝叶性状之间的资源权衡方式和生态策略方式提供依据。
1. 研究地区与研究方法
1.1 研究区概况
研究区位于四川省雅安周公山国家森林公园内(29°58′09″N，103°02′58″E)。该区属亚热带季风性湿润气候，降水量大，年均降水量为1 774.3 mm；湿度大，年平均相对湿度79%；气温较低，年平均气温14.0 ℃，海拔900~1 180 m；土壤类型以山地黄壤为主。研究区内植被丰富，以常绿阔叶林为主，除峨眉含笑优势树种外，伴生有杉木Cunninghamia lanceolata、华中樱桃Cerasus conradinae、栗Castanea mollissima、日本杜英Elaeocarpus japonicus、刺楸Kalopanax septemlobus、灯台Bothrocaryum controversum、南酸枣Choerospondias axillaris等乔木树种，林分郁闭度为0.8~0.9；林下主要有水竹Phyllostachys heteroclada、姬蕨Hypolepis punctata及一些禾草等植物，盖度达80%以上[15]。
1.2 样地设置
在峨眉含笑种群分布较多的地区，建立1块200 m×200 m的固定样地，并将样地划分为100个20 m×20 m的样方。逐一对样方内所有胸径≥5 cm的峨眉含笑个体进行挂牌登记，并记录胸径、树高等信息，以便进行后期采样工作。
1.3 枝叶采集
于2018年7月采集样地内峨眉含笑个体的叶片和枝条。根据研究区域峨眉含笑种群的年龄结构及数量动态特征[16]，将其划分为小树(胸径5~15 cm)、中树(胸径15~25 cm)和大树(胸径＞25 cm) 3个阶段。定义当年生小枝为1年生小枝，沿着1年生小枝依次向内为2年生、3年生小枝。为了保证每株树采集的1、2年生枝条和叶来自同一个树枝，本研究在树冠南部枝条分叉处直径约1 cm粗的地方剪取1个树枝，从树枝上采集6个能明显区分1、2年生的小枝。采集小枝上成熟的当年生叶片15片，并将1、2年生小枝中均匀生长的部分截断，将其保存在自封袋中，做好标记带回实验室进行后续指标测定。共采集20株小树、59株中树、34株大树的枝叶。
1.4 指标测定
叶片鲜质量使用电子天平(精度0.000 1 g)称量；将称量过后的叶片放入烘箱中，在105 ℃下烘20 min进行杀青，然后在80 ℃下烘48 h，用电子天平称其干质量(精度0.000 1 g)。用叶面积(LI-3100C，LI COR，美国)扫描仪测定叶片后，在PS6中计算叶片面积；用游标卡尺测量叶片厚度(精度0.01 mm)。叶干鲜比=叶片干质量(g)/叶片鲜质量(g)；比叶面积=叶片面积(cm2)/叶片干质量(g)。将所有小枝浸入去离子水中8~12 h，待小枝达到饱和状态后将其取出，用排水法测量小枝体积。将测量完体积的小枝，用吸水纸吸去表面水分后用电子天平称量(精度0.000 1 g)，获得小枝鲜质量，然后将其放入烘箱中80 ℃烘48 h，用电子天平称量(精度0.000 1 g)，获得小枝干质量。小枝干鲜比=小枝干质量(g)/小枝鲜质量(g)；小枝密度=小枝干质量(g)/小枝体积(cm3)。
1.5 数据处理
采用单因素方差分析对峨眉含笑种群不同发育阶段枝叶性状进行差异分析；采用标准化主轴分析计算枝叶性状间的相关性。为了使枝叶性状呈正态分布，对其进行了对数转换(以10为底数)。数据分析在R语言的smatR包中进行。
通过主成分分析获得每株树木第1轴枝叶性状的得分值，然后采用半方差函数法对峨眉含笑种群不同发育阶段枝叶性状主成分得分进行空间格局分析[17-18]。其计算公式为：
$$ \gamma \left(h\right)=\frac{1}{2N\left(h\right)}\sum _{i=1}^{N\left(h\right)}{[Z\left({x}_{i}\right)-Z({x}_{i}+h\left)\right]}^{2} {\text{。}} $$ 式(1)中：γ(h)为林木个体间距为h时的半方差函数值；N(h)为林木个体间距为h时的样本对数；Z(xi)为林木个体i在位置点xi处的实测值；Z(xi+h)为林木个体在位置点xi+h处的实测值。通过半方差值进行模型拟合，绘制半方差函数图。
本研究选取4种模型进行拟合(球状模型、指数模型、高斯模型和线性模型)，选取模型决定系数(R2)最大和残差最小的模型。通过最优模型获得基台值(C0+C)、偏基台值(C)、块金值(C0)和变程(A)，求得结构方差比[C/(C0+C)]来表示研究区变量的最大变异程度。一般认为结构方差＞75%时，空间自相关性强；结构方差位于25%~75%时，空间自相关性中等，结构方差＜25%时，空间自相关弱，此时不宜采用克里格(Kringing)插值进行变量预测。
2. 结果与分析
2.1 峨眉含笑不同发育阶段枝叶性状特征
不同发育阶段叶鲜质量、叶干质量和2年生小枝密度差异显著(P＜0.05)，大树与中树、小树之间叶面积、比叶面积、1年生小枝密度差异显著(P＜0.05)，中树和小树之间叶干鲜比和2年生小枝干鲜比差异显著(P＜0.05)，其余性状差异不显著(P＞0.05)(表1)。叶鲜质量、叶干质量、叶面积、叶厚、1年生小枝干鲜比、1年生小枝密度随着林木胸径的增加呈显著增加(P＜0.05)，比叶面积随着林木胸径的增加显著降低(P＜0.05)(表2)。主成分分析前2轴的解释总方差为56.99%，其中第1轴的解释方差为39.95%，第2轴的解释方差为17.04%(图1)。对枝叶性状进行排序，叶性状与第1排序轴的相关性较高，枝性状与第2排序轴相关性较好。在第1排序轴中，除比叶面积外，从左到右，枝叶性状增加，幼树有着较高的比叶面积值，而大树除比叶面积外，其他枝叶性状较高；在第2排序轴中，从下到上，枝性状逐渐增加，叶性状逐渐减小，幼树有着较低的枝叶性状。这意味着更高发育阶段的个体有着更高的枝叶性状。
表 1 不同发育阶段枝叶性状特征Table 1 Traits of twig and leaf in different development stages发育
阶段叶鲜
质量/g叶干
质量/g叶厚/mm 叶干鲜比 叶面积/cm2 比叶面积/
(cm2·g−1)1年生小枝
干鲜比1年生小枝
密度/(g·cm−3)2年生小枝
干鲜比2年生小枝
密度/(g·cm−3)大树 1.20±0.23 a 0.44±0.09 a 0.21±0.03 a 0.37±0.05 ab 50.52±6.15 a 113.37±18.12 b 0.38±0.02 a 0.45±0.04 a 0.41±0.03 a 0.45±0.04 a 中树 0.96±0.22 b 0.37±0.10 b 0.18±0.03 b 0.38±0.06 a 46.56±7.42 b 130.10±26.26 a 0.37±0.02 a 0.42±0.04 b 0.41±0.02 a 0.43±0.04 b 小树 0.84±0.14 c 0.31±0.07 c 0.18±0.03 b 0.35±0.03 b 43.41±5.79 b 140.67±21.46 a 0.38±0.03 a 0.42±0.03 b 0.39±0.02 b 0.40±0.04 c 说明：不同字母表示不同发育阶段同一性状差异显著(P＜0.05) 
图 1 不同发育阶段枝叶性状主成分排序图Figure 1 PCA ordination of twig and leaf traits at different developmental stages箭头表示枝叶性状表 2 枝叶性状与胸径之间的相关系数Table 2 Correlation coefficient between twig, leaf traits and DBH性状 叶鲜质量 叶干质量 叶厚 叶干鲜比 叶面积 比叶面积 1年生小枝干鲜比 1年生小枝密度 2年生小枝干鲜比 2年生小枝密度 胸径 0.60** 0.52** 0.38** −0.41** −0.01 0.44** 0.22* 0.41** 0.15 0.41** 说明：*P＜0.05；**P＜0.01 2.2 不同发育阶段枝叶性状相互关系
标准化主轴分析发现(表3)：叶性状之间及枝性状之间有着较强的相关关系，叶性状与茎性状之间相关性较弱，仅叶鲜质量和叶干质量与小枝性状具有相关性。主成分分析(PCA)也发现(图1)：叶性状与小枝性状存在正交关系。从表4~6可以看出：不同发育阶段叶性状间相关显著(P＜0.05)，其中，大树和中树阶段叶性状间相关性均比小树阶的段相关性强；不同发育阶段枝性状之间相关性从大到小依次为小树、中树、大树。枝叶性状之间相关性，除了小树阶段叶干质量和1年生小枝密度，大树阶段叶鲜质量和1年生小枝干鲜比、1年生小枝密度，中、小树阶段比叶面积和1年生小枝密度，中树阶段叶厚和1年生小枝密度显著相关外(P＜0.05)，其余均不显著(P＞0.05)。
表 3 整个发育阶段枝叶性状之间的相关系数Table 3 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in the whole development stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.850** 1 LT 0.585** 0.604** 1 LDMC −0.028 0.304** 0.138 1 LA 0.722** 0.697** 0.408** 0.052 1 SLA −0.588** −0.733** −0.513** −0.496** −0.284** 1 ABDMC 0.310** 0.253** 0.083 0.030 0.065 −0.220** 1 ABTD 0.371** 0.395** 0.295** 0.098 0.151 −0.374** 0.440** 1 BBDMC 0.076 0.133 0.026 0.171 0.031 −0.099 0.255** 0.216** 1 BBTD 0.250** 0.258** 0.149 0.172 0.095 −0.291 0.325** 0.352** 0.507** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 4 大树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 4 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in big tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.817** 1 LT 0.623** 0.616** 1 LDMC −0.017 0.183 0.135 1 LA 0.651** 0.638** 0.472* 0.003 1 SLA −0.540** −0.607** −0.433** −0.567* −0.264 1 ABDMC 0.344* 0.170 0.124 0.164 0.108 −0.024 1 ABTD 0.449* 0.305 0.294 −0.026 0.183 0.031 0.547** 1 BBDMC 0.020 −0.077 −0.058 0.226 0.086 −0.056 0.219 0.004 1 BBTD 0.259 0.045 0.244 0.147 0.206 −0.205 0.024 0.176 0.279 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 5 中树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 5 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in middle tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.831** 1 LT 0.486** 0.573** 1 LDMC −0.043 0.394** 0.248 1 LA 0.732** 0.695** 0.301* 0.125 1 SLA −0.506** −0.718** −0.509** −0.540** −0.212 1 ABDMC 0.228 0.175 −0.033 −0.072 −0.075 −0.248 1 ABTD 0.124 0.236 0.070 0.166 −0.033 −0.348* 0.373* 1 BBDMC −0.047 0.097 −0.044 0.030 −0.086 0.037 0.232 0.187 1 BBTD −0.024 0.066 −0.025 0.118 −0.196 −0.118 0.369* 0.240 0.511** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 表 6 小树阶段枝叶性状之间的相关系数Table 6 Correlation coefficient between the twig and leaf traits in small tree stage性状 LFW LDW LT LDMC LA SLA ABDMC ABTD BBDMC BBTD LFW 1 LDW 0.737** 1 LT 0.510* 0.471* 1 LDMC −0.122 0.336 0.105 1 LA 0.438 0.437 0.361 −0.360 1 SLA −0.342 −0.649* −0.246 −0.472* 0.196 1 ABDMC 0.393 0.481* 0.029 0.262 0.219 −0.243 1 ABTD 0.368 0.570* 0.478* 0.315 0.094 −0.645* 0.336 1 BBDMC 0.266 0.346 0.372 0.343 0.007 −0.377 0.413 0.679** 1 BBTD 0.268 0.448 0.126 0.335 0.172 −0.388 0.570* 0.573** 0.775** 1 说明：*P＜0.05；**P＜0.01。LFW. 叶鲜质量；LDW. 叶干质量；LT. 叶厚；LDMC. 叶干鲜比；LA. 叶面积；SLA. 比叶面积； ABDMC. 1年生小枝干鲜比；ABTD. 1年生小枝密度；BBDMC. 2年生小枝干鲜比；BBTD. 2年生小枝密度 2.3 不同发育阶段枝叶性状半方差分析
在不同发育阶段枝叶性状中，选择第1轴的林木个体枝叶性状主成分得分进行半变异函数方差分析(表7和图2)。对整体林分而言，单木整体性状、叶性状和枝性状的结构方差比分别为25.2%、31.8%、0，单木整体性状和叶性状具有中等程度的空间自相关，枝性状空间自相关性弱，拟合最优模型为线性，说明其性状表现呈随机分布。在大树阶段，单木整体、叶性状和枝性状的结构方差比分别为50.5%、50.4%和50.5%，具有中等的空间自相关程度，有效变程分别为75.60、73.70和212.70 m，拟合最优模型分别为球状模型、球状模型和指数模型，呈聚集分布，枝性状的有效变程最大，说明枝性状的空间连续性更大。在中树和小树阶段，模型拟合效果差，且结构方差低，说明小树阶段枝叶性状空间自相关性弱，不宜采用克里格插值(Kringing)空间预测。
表 7 枝叶性状半方差模型及参数Table 7 Isotropic semi-variogram model and parameters of twig and leaf traits发育阶段 变量 模型 块金值C0 基台值C0+C 结构方差比C/(C0+C)/% 有效变程A/m 决定系数R2 残差 整个发育阶段 单木整体性状 线性 0.105 2 0.140 7 25.2 144.95 0.630 0.001 0 叶 线性 0.114 0 0.167 1 31.8 144.95 0.625 0.002 2 枝 线性 0.091 7 0.091 7 0 144.95 0.509 0.004 3 大树 单木整体性状 球状 0.045 9 0.092 8 50.5 75.60 0.382 0.004 6 叶 球状 0.056 1 0.113 2 50.4 73.70 0.328 0.008 9 枝 指数 0.052 1 0.105 2 50.5 212.10 0.370 0.000 3 中树 单木整体性状 高斯 0.009 2 0.083 0 88.9 2.77 0.001 0.001 3 叶 线性 0.113 4 0.113 4 0 78.30 0.039 0.002 2 枝 线性 0.078 9 0.078 9 0 78.30 0.000 0.004 9 小树 单木整体性状 球状 0.015 3 0.085 6 82.1 9.00 0.040 0.020 3 叶 球状 0.003 7 0.059 4 93.8 10.10 0.117 0.008 2 枝 线性 0.144 6 0.144 6 0 82.42 0.449 0.070 9 3. 讨论
3.1 不同发育阶段枝叶性状的差异
植物之间的生存策略方式会在植物的性状上表现出来。比叶面积与植物的光合利用效率有关[19]，本研究中比叶面积随着林木大小增加显著降低，这与其他不同物种及生境下得到的研究结果一致[20]。耿梦娅等[21]通过对不同发育阶段叶性状的研究发现：发育后期的植物个体有着更大更厚的叶片，且不同的发育阶段叶片性状差异显著，与本研究结果相符。较高的林木在进行长距离水分运输时，必须克服阻力问题，而较高的茎干鲜比将有利于水分的运输[22]。本研究发现：枝干鲜比与林木大小的关系不显著，可能是研究区内湿度高，水资源没有成为限制植物生长的环境因子，这与HE等[23]的研究结果一致。研究还发现：随着林木的发育，小枝密度逐渐增大，高密度的小枝除了能够加强对外界环境的抵抗外，还能够承载更大更多的叶片；较低的小枝密度意味着有更低构造细胞的成本，有利于小树阶段枝条的快速生长[24]。这反映了种群的生态策略方式从小树到大树阶段由快收益向慢收益转变，这是物种的生存策略所决定的。自然界中，无论从单个物种的发育阶段还是不同生活型的物种来看，大部分矮小的林木有着小的叶片，高大的林木个体叶片和枝密度更高[25]，与本研究结果相符。
3.2 枝叶性状间的相关性
本研究发现：在小枝与叶片的10个性状中，叶性状间的相关性强，与FORTUNEL等[26]的研究结果一致。部分性状间在小树阶段相关性较低或不显著，可能是在激烈的竞争环境下，由于生存策略的优化方式，不同器官间的权衡方式在各性状间独立运行的原因[27]。小枝与叶功能性状相关性较弱，仅小枝密度与叶鲜质量和干质量呈正相关，然而MÉNDEZ-ALONZO等[28]研究发现：茎密度与水分传导速率呈显著负相关，本研究结果与其相反，原因是茎的密度远大于小枝密度，足以支持林木生长的需要，因此更应该考虑长距离运输过程中高密度组织细胞带来的水分运输问题，这是茎与小枝不同的功能作用造成的。对茎叶经济谱的研究发现[9, 29]：茎经济谱与叶经济谱呈正交状态，本研究中小枝与叶性状在排序轴呈正交状态，这是造成枝叶性状相关性弱的重要原因。叶片质量与枝密度呈显著正相关，较大的枝密度意味着小枝能够承受更多的质量负荷。对不同发育阶段叶片质量与枝密度之间的相关性分析发现：这种现象在大树阶段表现得更加显著，其原因是小枝密度与叶生物量密切相关[6]，本研究也发现大树有着更大更厚的叶。通过研究4个枝性状之间的关系，两两之间呈正相关，较高的小枝密度需要更多的结构组织，这种现象在不同的发育阶段都有着不同程度的表现，小树阶段小枝性状间相关性更大，这主要是因为小树阶段的生物学特征决定的。关于茎经济谱[9]的研究表明：茎密度与茎干鲜比密切相关，本研究中小枝性状间也出现这种相关性。对于茎经济谱理论，同样也能适用于小枝部分性状的研究。
3.3 不同发育阶段枝叶性状空间特征
在地统计学分析中，整体林分的枝叶性状分布模式以随机分布为主，其空间自相关性为中等，其原因是天然林中阔叶树种的分布方式常以随机分布为主[29]。大树阶段，枝叶性状以聚集分布为主，刘妍妍[30]通过对阔叶林的空间格局分析发现：具有较大叶片的个体通常以聚集形式分布，与本研究相符。叶片和小枝性状是影响植物冠幅大小的重要因素，能够影响成年植物冠层的结构形式及发展状态，进而影响植物对资源的获取能力。大树阶段枝性状主成分得分的有效影响变程均大于整体和叶性状，说明枝条的开展情况比叶的大小更能加剧大树个体之间的影响。中、小树阶段枝叶性状的拟合效果和结构方差比较小，不成连续变化状态，中、小树阶段林木枝叶性状的预测不宜采用克里格(Kringing)插值估算，与SIEFERT[14]的研究不一致，主要原因可能是中、小树阶段的空间格局分布方式为随机分布，林木间的距离较远，空间自相关性弱。若要预测样地整体功能性状的表现，需要测量更多林木个体的功能性状值。
综上所述，不同发育阶段枝叶性状差异显著，大树倾向于高质量的投资策略，小树的投资策略为快速投资；不同发育阶段叶性状间和小枝性状间相关性显著；峨眉含笑种群大树阶段枝叶性状具有空间自相关性。
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图 3 2011和2018年林草植被覆盖分布示意图
Figure 3 Distribution of forest and grass coverage in 2011 and 2018
图 4 2018年水土保持措施现状分布示意图
Figure 4 Current distribution of water and soil conservation measures in 2018
图 5 2011和2018年土壤侵蚀强度分布示意图
Figure 5 Soil erosion intensity distribution in 2011 and 2018
表 1 重点工程实施前后图斑变化方向
Table 1. Direction of land use change before and after the implementation of the key projects
实施前后变化方向 计数/个 面积/hm2 实施前后变化方向 计数/个 面积/hm2 村庄居民点—有林地 1 1.06 旱梯田—村庄居民点 1 0.14 果园—村庄居民点 6 3.36 旱梯田—果园 71 189.95 果园—有林地 4 8.69 旱梯田—有林地 10 20.56 坡耕地—村庄居民点 32 13.87 有林地—采矿用地 2 0.78 坡耕地—果园 61 174.12 有林地—村庄居民点 6 1.14 坡耕地—坑塘水面 3 1.22 有林地—果园 34 55.51 坡耕地—旱梯田 77 343.77 有林地—农村道路 1 0.13 坡耕地—有林地 23 49.16 有林地—坡耕地 5 3.56 旱梯田—采矿用地 1 1.80 有林地—旱梯田 1 1.79 总计 339 870.60 
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表 2 2011–2018年林草植被覆盖度变化方向转移矩阵
Table 2. Transfer matrix of vegetation coverage change direction of forest and grass coverage from 2011 to 2018
2011年面积/hm2 2018年面积/hm2 林草植被面积 非林草
植被面积转出面积 低覆盖 中低覆盖 中覆盖 中高覆盖 高覆盖 林草植被面积 低覆盖 0 0 0 0 0 0.10 0.10 中低覆盖 0 2.74 0 0 0 0.10 0.10 中覆盖 0 0 52.23 39.07 0 1.78 40.85 中高覆盖 0 0 0 307.78 313.07 8.77 321.84 高覆盖 0 0 0 0 181.30 0 0 非林草植被面积 0 22.89 38.67 373.28 0 1571.67 434.84 转入面积 0 22.89 38.67 412.36 313.07 10.75 797.73
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表 3 水土保持措施实施状况与保存效果
Table 3. Statistical table for preservation condition of soil and water conservation measures
项目 点状措施 线状措旆 面状措施 水土流失治理
面积/hm2蓄水池/个 谷坊/座 山塘堰坝/座 生产道路/km 封禁治理/hm2 经济果林/hm2 水保林/hm2 土坎梯田/hm2 实施数量 9 9 10 8.00 486.62 179.00 37.89 468.97 1172.48 现存数量 9 5 8 7.24 449.32 153.86 30.89 448.09 1082.16 差异 0 −4 −2 −0.76 −37.30 −25.14 −7.00 −20.88 −90.32 保存率/% 100.00 55.56 80.00 90.51 92.34 85.95 81.51 95.55
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表 4 水土流失变化方向转移矩阵
Table 4. Transfer matrices of soil erosion intensity change
2011年面积/hm2 2018年面积/hm2 微度侵蚀 轻度侵蚀 中度侵蚀 强烈侵蚀 极强烈侵蚀 转出面积 微度侵蚀 1151.61 35.94 1.06 0 0 37.00 轻度侵蚀 193.79 715.21 0 0 0 193.79 中度侵蚀 243.31 340.89 94.56 0 0 584.19 强烈侵蚀 0.31 92.12 24.39 10.49 0 116.82 极强烈侵蚀 0 1.38 5.39 0 3.02 6.76 转入面积 437.4 470.32 30.84 0 0 938.56
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表 5 不同措施类型区水土流失状况统计
Table 5. The statistics of soil and water loss in different measures
措施类型 年份 轻度侵
蚀/hm2中度侵
蚀/hm2强烈侵
蚀/hm2极强烈侵
蚀/hm2水土流失
面积/hm2措施类型 年份 轻度侵
蚀/hm2中度侵
蚀/hm2强烈侵
蚀/hm2极强烈侵
蚀/hm2水土流失
面积/hm2土坎梯田 2011 137.69 234.60 45.09 0.83 418.21 封禁治理 2011 65.98 197.63 −1.86 3.90 269.37 2018 325.17 6.30 0 0 331.47 2018 17.05 20.93 0.06 2.84 40.88 增减 187.48 −228.30 −45.09 −0.83 −86.74 增减 −8.93 −176.70 −1.80 −1.06 −228.49 经济果林 2011 51.07 29.54 1.43 0 82.04 水土保持林 2011 8.09 21.55 0 0 29.64 2018 79.74 0 0 0 79.74 2018 6.33 0 0 0 6.33 增减 28.67 −29.54 −1.43 0 −2.30 增减 −1.76 −21.55 0 0 −23.31
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