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20世纪90年代中期，德国放弃人工林经营方式，运用近自然林业理论制定相关方针[1]。如今，德国已经进入近自然林业的时代，主张择伐、自然更新，实行人工林向近自然林的转化。德国政府也鼓励尽可能多的森林实现近自然森林经营。中国近些年来也在对近自然经营进行实践。陆元昌等[2]指出：人工林近自然化改造在中国逐步从理论研究和学术讨论到部分地区开展试点研究和试验，中国应该针对不同地区和具体森林特征来实施具体改造的方法。王六平等[3]在贵州省推进近自然森林经营，提升森林质量的探讨中指出，贵州各地的森林类型千差万别，如果贸然采用近自然森林经营或许达不到预期的效果。因此，近自然森林经营在中国实施必须要考虑到中国的国情和林情。近自然经营在中国起步较晚，当前开展的试点也不多。对近自然森林经营理论与方法不断实践，积累足够经验，才能切实广泛推进近自然森林经营的应用，从而提升森林质量，达到可持续经营的目的，为中国林业可持续发展做出贡献。2009年，中德财政合作贵州省可持续森林经营项目在贵阳试点林区开展。该项目通过引进国内外先进的森林经营技术，建立了一套森林经营技术体系，开展近自然经营。马尾松Pinus massoniana作为贵州省常见的造林用材树种之一，分布于全省各地，特别是黔中地区，但黔中地区生态位比较脆弱，部分面积存在石漠化，现实生产力还达不到期望值[4-6]。为了进一步了解近自然经营间伐活动对林分生长的影响，检验近自然经营在贵州地区的适应性，本研究拟在已开展近自然经营的黔中地区马尾松天然次生纯林进行固定样地和临时样地调查，评价近自然经营间伐4 a的实施效果，为今后建立适合贵州省的森林可持续经营措施和评价技术体系提供参考依据。
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研究区位于贵州省中部地区的开阳县与息烽县。开阳县实验地坐标为26°57′N，107°07′E，海拔为1 112 m；息烽县实验地坐标为27°06′N，106°44′E，海拔为1 013 m，为低中山丘陵地。年平均气温为10.6~15.3 ℃，年降水量为1 000.0 mm左右，属于北亚热带和南温带季风气候。用材树种以马尾松和杉木Cunninghamia lanceolata为主。马尾松是本地区数量最多、分布最广的树种之一。
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样地设置对象为2个龄级的马尾松天然次生纯林，样地平均海拔约1 000 m，坡度约20°，土壤为砂页岩发育形成的黄壤。实验地初始林分郁闭度均达到0.8以上。中龄林样地设置在息烽县，马尾松平均年龄为18年生，初始年经营林分密度为2 340株·hm-2，对照林分密度为2 200株·hm-2，经营与对照林分初始年密度无显著差异。近熟林样地设置在开阳县，马尾松平均年龄为22年生，初始年经营林分密度为1 700株·hm-2，对照林分密度为1 750株·hm-2，经营与对照林分初始年密度无显著差异。中林龄经营林分的株数间伐强度39.18%，近熟林经营林分的株数间伐强度为37.64%。固定样地设置与调查：2013年分别设置马尾松2个龄级共8个样地（包括4个经营样地和4个对照样地）。经营样地为半径8.92 m的样圆，对样圆采取相应的近自然经营间伐措施。对照样地为半径5.64 m的样圆，不采取任何经营措施。每个样圆周围（含样圆）设置约667 m2左右的保护区，其中经营样圆保护区与样圆采用同一标准的经营措施，对照样圆保护区不采取任何经营措施，样圆设置见图 1。调查时用油漆对样木编号和标注胸径测量位置，对目标树做好标记。胸径采用胸径尺测量，测量位置位于胸径测量环中央，树高小于7 m用塔尺测量，大于7 m采用激光树木测高仪DZH-30测量。固定样地调查从2013年开始，间隔期为1 a，调查5次（4次复查）。临时样地设置与调查：由于固定样地调查期间未对林下植被进行过调查，只能在2017年通过设置临时样地作对比。在马尾松经营林分与相应的对照林分中设置20 m×20 m的临时样方，2个龄级共设置8个样方（包括经营样地和对照样地）。调查时对林下灌木层和草本层做好物种和株数记录，并测量地径、树高、灌幅、覆盖度等因子。临时样地2017年调查1次。
图 1 固定研究样地设置示意图
Figure 1. Fixed research sample schematic diagram
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是否要开展间伐活动判断：判定是否需要间伐的林分主要因子有郁闭度、林分平均胸径和林分密度等。通过现场观察和初步调查，结合自然整枝高度、主层林木林冠重叠程度综合判断。间伐强度的定性判断：主要考虑2个方面，一是要有效改善林木生长空间，避免过度竞争，二是要维护林木机械稳定性。一般过密或者间伐时间过晚的林分一次间伐强度不宜过大，避免风折雪折等自然灾害的发生。目标树选取：根据林分的实际生长情况，按照GB/T 15781-2015《森林抚育规程》[7]，确定目标树、一般树和干扰树并做好标记。为了比较经营林分与对照林分目标树生长的差异，在对照样地也做好目标树选取与标记。间伐木现场确定：①密度控制性的间伐木。在局部过密地段，通过间伐具有一定竞争能力的林木，改善保留木空间结构。②促进目标树生长的间伐木。在现阶段或者未来5 a内与目标树存在较大竞争的林木，竞争木需要立即间伐。③其他间伐木。包括2类：一是具有收获价值的下层木，二是干扰其他树木正常生长的树木，如倒靠在其他树木上的林木等。对处于主层林下层没有明显竞争优势的林木，如无特殊需要，可不必间伐，任其自然衰亡。
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根据固定样地每年的调查数据，用Excel软件统计林木算术平均胸径、树高、材积、蓄积等因子，用SPSS 18.0软件做方差分析比较经营与对照样地各生长因子的差异，对本研究中导致林木生长差异的主要因素做相关性分析。本研究参考的计算模型，采用贵州省正式颁布的单株林木二元材积式计算马尾松材积。V=0.000 094 147×D（1.938 96-0.004 267 6×（D+H））×H（0.709 98+0.005 925 6×（D+H））。其中：V为单株材积（m3），D为胸径（cm），H为树高（m）。生物量计算公式：灌木W=0.065 0×D01.380 9×H0.927 1，草本W=653.117 8×P 0.911 2[8-9]。其中：W为生物量（kg·hm-2），D0为地径（cm），H为树高（m），P为覆盖度（%）。林木优势度=胸径/样地平均胸径×树高/样地平均树高。
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间伐影响了马尾松林分的直径分布（图 2）。中龄林初始年本底林分（未实施间伐前的经营林分与对照林分总称）和4 a后的对照林分在胸径为6~14 cm的林木株数比例较大，趋于右偏态分布。采取间伐措施4 a后的林分在胸径为12~18 cm的林木株数比例较大，趋于正态分布。近熟林初始年本底林分和4 a后的对照林分在胸径为10~14 cm的林木株数比例较大，趋于右偏态分布。采取间伐措施4 a后的林分在胸径为22~26 cm的林木株数比例较大，趋于左偏态分布。间伐使得较小径阶的林木株数比例减少，而较大径阶的林木株数比例增大，说明近自然经营间伐措施有助于大径级木材的生产。
图 2 近自然经营间伐措施对马尾松林径阶分布的影响
Figure 2. Effect of close-to-nature management thinning measures on the diameter distribution of Pinus massoniana forest
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间伐对马尾松林分平均胸径和单株材积生长起到了促进作用，经营林分年生长量和生长率均大于对照林分（表 1）。中龄林中，经营林分胸径年生长量和生长率均为对照林分的1.47倍，其中第4年生长量和生长率分别达到了对照林分的2.47倍和2.48倍，平均单株材积的年生长量和生长率分别为（0.016 4±0.012 0）m3·a-1和20.08%，大于对照林分的（0.012 7±0.008 7）m3·a-1和15.95%。近熟林中，经营林分胸径年生长量和生长率分别是对照林分的1.38和1.23倍，其中第3年生长量和生长率分别最高达到了对照林分的2.64倍和2.41倍，平均单株材积年生长量和生长率分别为（0.022 7±0.016 3）m3·a-1和8.56%，大于对照林分的（0.016 2±0.017 4）m3·a-1和7.53%。间伐没有有效促进林分平均树高生长，中龄林经营林分平均树高年生长量和生长率在前3 a大于对照林分，但在第4年小于对照林分。近熟林树高生长量在第1年和第3年表现出经营林分大于对照林分，而在第2年和第4年则表现出经营林分小于对照林分。
表 1 各处理方式下马尾松林分胸径!树高及单株材积年生长指标分析
Table 1. Analysis of DBH, tree height and annual growth index of Pinus massoniana forest under different treatments
处理方式 胸径 树高 材积 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 中龄林 对照 12.10 0.38±0.23 3.14 11.12 0.94±0.32 8.42 0.079 4 0.012 7±0.008 7 15.95 经营 12.13 0.56±0.34 4.62 11.48 0.85±0.30 7.39 0.081 7 0.016 4±0.012 0 20.08 近熟林 对照 16.67 0.32±0.26 1.91 16.72 0.47±0.36 2.81 0.214 9 0.016 2±0.017 4 7.53 经营 18.75 0.44±0.23 2.34 16.72 0.55±0.29 3.28 0.264 8 0.022 7±0.016 3 8.56 -
据统计可知（表 2）：间伐对林分目标树胸径、材积及树高生长有不同程度的影响，中龄林经营林分目标树的胸径年生长量是对照林分的1.65倍，树高年生长量是对照林分的1.10倍，材积年生长量是对照林分的1.33倍。近熟林经营林分的目标树胸径年生长量是对照林分的1.15倍，目标树材积年生长量是对照林分的1.19倍，树高年生长量不及对照林分。差异性检验结果表明：目标树的胸径和材积年生长量与非目标树有显著差异（P＜0.05），目标树的树高年生长量与非目标树无显著性差异（P＞0.05）。中龄林经营林分与对照林分目标树的胸径和材积年生长量有显著差异，非目标树的胸径年生长量也有显著差异。近熟林经营林分与对照林分目标树年生长量无显著差异。
表 2 近自然经营间伐马尾松林分目标树与非目标树胸径、树高和单株材积年生长量
Table 2. Annual growth of DBH, tree height and annual growth index of target and non-target trees in the Pinus massoniana forest
处理方式 胸径 树高 材积 中龄林 近熟林 中龄林 近熟林 中龄林 近熟林 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 目标树 对照 17.90 0.540±0.069 b 23.59 0.557±0.097 a 12.06 0.898±0.083 a 19.13 0.484±0.193 a 0.161 0.024±0.002 b 0.425 0.032±0.009 a 经营 16.76 0.893±0.052 a 24.71 0.639±0.063 a 12.77 0.986±0.063 a 19.94 0.404±0.073 a 0.149 0.032±0.002 a 0.485 0.038±0.006 a 非目标树 对照 10.23 0.328±0.028 c 14.25 0.234±0.047 b 10.81 0.949±0.062 a 15.87 0.464±0.072 a 0.053 0.009±0.001 c 0.142 0.011±0.002 b 经营 10.62 0.451±0.041 b 16.76 0.371±0.035 b 11.05 0.803±0.040 a 15.65 0.598±0.051 a 0.060 0.011±0.001 c 0.191 0.018±0.002 b 说明：同列不同字母表示差异显著（P＜0.05） -
由表 3可知：由于间伐，初始年蓄积量小于对照林分，后续4 a生长过程中经营林分蓄积量也小于对照林分。中龄林中经营林分初始年蓄积量为119.35 m3·hm-2，小于对照林分的162.84 m3·hm-2，近熟林中经营林分初始年蓄积量为233.01 m3·hm-2，小于对照林分的290.15 m3·hm-2。间伐林分蓄积生长量在小于对照林分的情况下，生长率却在中龄林中比对照林分高出4.13%，在近熟林中比对照林分高出1.03%。总之，近自然经营间伐不能提高马尾松林分蓄积生长量，但可以提高生长率。
表 3 近自然经营间伐马尾松林分蓄积的年均生长量和生长率
Table 3. Annual average growth and growth rate of pinus massoniana forest accumulation in natural management
林分 处理方式 初值
(m3·hm-2)年均生长量/
(m3·hm-2·a-1)年均生长率/% 中龄林 对照 162.84 25.97±0.45 15.95 经营 119.35 23.96±8.59 20.08 近熟林 对照 290.15 21.85±2.46 7.53 经营 233.01 19.95±2.58 8.56 -
将初始年林木优势度分为3个等级，即优势度≥1.3为优势木，0.7≤优势度＜1.3为一般木，优势度＜0.7为被压木。按照林木优势等级统计平均单木材积的年生长量（表 4）。结果显示：各林分中林木材积的连年生长量由大到小的排序依次是优势木、一般木、被压木。
表 4 近自然经营间伐下马尾松林分各优势等级的林木生长量
Table 4. Growth of single woods of different dominant grades of pinus massoniana forest under close-to-nature management thinnin
林分 处理方式 单木材积年生长量/（m3·a-1） 优势木 一般木 被压木 中龄林 对照 0.023 6±0.006 6 0.011 6±0.006 1 0.005 3±0.002 8 经营 0.031 4±0.007 1 0.014 0±0.006 7 0.004 1±0.003 5 近熟林 对照 0.032 4±0.022 9 0.013 8±0.010 9 0.004 3±0.002 6 经营 0.039 5±0.019 0 0.022 9±0.011 3 0.007 0±0.004 3 中龄林中，经营林分优势木的平均材积连年生长量是对照林分的1.33倍，一般木的平均材积连年生长量是对照林分的1.21倍，被压木材积生长量小于对照林分。经营林分优势木、一般木和被压木的平均单株材积连年生长量比例约7.7:3.4:1.0，对照林分优势木、一般木和被压木的平均单株材积连年生长量比例约4.5:2.2:1.0。可见，中龄林间伐对被压木材积的生长没有促进作用，对优势木和一般木材积生长促进效果较好。
近熟林中，经营林分优势木的平均材积连年生长量是对照林分的1.22倍，一般木的平均材积连年生长量是对照林分的1.66倍，被压木的平均材积生长量是对照林分的1.63倍。经营林分优势木、一般木和被压木的平均单株材积连年生长量比例约为5.6:3.3:1.0，对照林分优势木、一般木和被压木的平均单株材积连年生长量比例约为7.5:3.2:1.0。可知，近熟林择伐对各优势等级的林木在材积生长上均有促进作用，对一般木和被压木材积的生长促进效果比优势木更好。
林木优势度与林木平均单株材积年生长量的相关性分析见表 5。马尾松林分的林木优势度与材积年生长量均在0.01水平上呈显著正相关，其中最高相关性系数达0.902。说明在同一林分中林木胸径越大、树高越高，林木材积生长就越快。
表 5 近自然经营间伐马尾松林木优势度与材积年生长量的相关性
Table 5. Correlation between dominance of Pinus massoniana forest and annual growth of volume in close-to-nature management
林分 处理方式 相关性 林木株数 中龄林 对照 0.884** 41 经营 0.902** 73 近熟林 对照 0.587** 27 经营 0.812** 44 说明：**表示相关系数达1%水平 -
由表 6可知：近自然经营间伐林分林下的灌木层植被物种数大于对照林分，草本层植被物种数小于对照林分，中龄林经营林分灌木层共出现27种植物，比对照林分多6种，草本层共出现21种，比对照林分少2种。近熟林经营林分灌木层共出现22种植物，比对照林分多2种，草本层共出现9种，比对照林分少3种。中龄林经营林分灌木层植被的株数密度小于对照林分，灌木层平均地径、平均树高、平均生物量以及草本层的平均高、覆盖度、平均生物量均大于对照林分。近熟林经营林分灌木层植被的平均地径、平均树高和草本层平均高小于对照林分，灌木层株数密度、平均生物量和草本层覆盖度、平均生物量大于对照林分。然而差异性检验结果显示：经营林分的这些观测因子与对照林分均无显著差异性。所以，实施近自然经营间伐4 a对林下植被的生长促进效果不明显。
表 6 近自然经营间伐下马尾松林下植被生长情况
Table 6. Vegetation growth under the forest of Pinus massoniana in the close-to-nature management
处理方式 灌木层 草本层 物种数 株数密度/
（株·hm-2）平均地径/
cm平均树高/m 平均生物量/
（t·株-1）物种数 平均高/m 覆盖度/% 平均生物量/
（t·株-1）中龄林 经营 27 884±183 0.83±0.53 1.71±0.36 0.99±0.41 21 0.53±0.07 64±18 0.43±0.12 对照 21 1156±564 1.73±1.03 1.56±0.62 0.86±0.28 23 0.50±0.20 53±25 0.36±0.16 近熟林 经营 22 1341±954 .1.72±0.49 1.61±0.72 1.19±0.96 9 0.73±0.28 52±21 0.36±0.14 对照 19 1 119±702 2.01±1.04 1.84±0.37 1.10±0.52 12 0.92±0.40 33±22 0.23±0.15 -
分析可知：间伐增加了马尾松林分内大径级林木株数的比例，同时促进了林分平均胸径和单株材积的生长，对目标树胸径和材积的生长也有促进作用，对中龄林林分的影响比近熟林显著。这可能与间伐后林内竞争减小，林木迅速生长有关。已有研究表明：间伐对胸径因子的生长促进效果最明显[10]，林分在生长过程中，随着冠幅和密度的增大，林木的个体生长空间减小，胸径生长受到抑制[11]，而间伐使林木个体的宽生长空间增大，从而有利于胸径的生长[12]。近自然改造正是通过对大径材的收获来调整经营周期，以增加单木的材积，从而有效地促进林木单株材积的生长[13]。近自然经营间伐不能有效促进树高的生长，这与方萍[11]和何先进[12]对马尾松间伐林的研究结果相似。谌红辉等[14]研究结果显示：密度对树高生长无显著影响。然而也有研究结果得出：近自然经营间伐能够促进树高生长的结论，如马履一等[15]对不同间伐强度的北京山区油松Pinus tabulaeformis林研究表明：间伐后油松平均树高生长明显高于未间伐林分。因此，间伐对树高生长的影响目前还没有一致的结论。
间伐可能会产生2种效应：一种是使保留木生长空间扩大而出现的“增长效应”，另一种是除去的林木对林分蓄积等产生的“失去效应”[16]。本研究中，间伐提高了林分蓄积的生长率，减少了林分起始年的蓄积量，林木个体生长空间扩大，后续几年中林木生长速率提高，但因个体数量的减少使得总生长累积量未表现出优势，这可能与间伐强度和实施时间有关。相关研究表明：需要调控合适的间伐强度，才能使得单株材积和单位面积蓄积达到最佳[17]。马正锐等[18]对马尾松人工林间伐效应3 a的研究结果显示：间伐强度30%为最佳，强度间伐会导致林分蓄积量不增反减。而刘红梅等[19]研究结果则表明：对马尾松实施强度间伐10 a后的蓄积生长量高于未间伐林分。本研究中马尾松林间伐强度平均为38.41%，属强度间伐范围，实施间伐时间为4 a，实施间伐时间相对较短。造成林分总生产力低下的原因还可能是因为近自然经营间伐与传统间伐的间伐方式和经营目的不同。传统的间伐是按“除小留大，除密留稀，除劣留优”的原则进行采伐，为了利于保留木快速生长，以追求林木生产量最大化[20]。近自然经营主要采伐以与目标树竞争的林木，为了利于目标树的生长，利用与森林相关的各种自然力，不断优化森林结构和功能，使生态和经济需求最佳结合，而不单只为了提高林分的生产量[21]。
近自然经营间伐对不同优势等级的马尾松林木生长影响不同。中龄林间伐对被压木生长有抑制作用，可能是因为中龄林生长较为迅速，林木间竞争较为激烈，而被压木的竞争能力相对较弱造成的[22]。近熟林间伐对优势木材积生长的促进效果不如一般木和被压木显著，因为在近熟林阶段，林木激烈分化期已过，优势木及整个林分的发展趋势基本定型，林分密度对优势木生长的影响也相对减弱，择伐后给比较小的林木提供了光照和养分，从而对一般木和被压木的生长促进效果更好。
近自然经营间伐对马尾松林下植被生长的促进效果不明显。这与文献[23-24]对林分间伐效应的研究结果相反。影响林下植被生长的因素很多，其根本原因是上层乔木与林下植被对光照、水分、养分等的竞争[25]。间伐可以促进林下植被的发育，但本研究中林下植被4 a的生长并未表现出明显优势，可能原因是在间伐阶段对采伐木周围灌草植被有一定破坏，使得林下植被在间伐后短期内的生长受到了影响[26]。
总之，近自然经营间伐使得大径阶的林木株数比例增加，对单株林木的胸径和材积生长有促进作用。另外，近自然经营间伐措施对树高的影响不大，4 a的生长过程中林下植被并未表现出明显优势，林分蓄积生长量也不足，还需要对林分的生长进行长期调查。
Initial effects of close-to-nature thinning on a natural secondary Pinus massoniana pure forest in central Guizhou
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摘要: 以黔中地区2013年实施近自然经营间伐的2个龄级马尾松Pinus massioniana天然次生纯林为研究对象，通过对8个固定样地与8个临时样地（100~400 m2）胸径、树高、材积、蓄积以及林下植被各生长因子的调查，对比近自然经营间伐林分与相应对照林分各生长因子的差异，评价近自然经营间伐实施4 a的初期效果，为建立贵州省森林可持续经营技术体系提供理论参考。结果表明：①间伐增加了马尾松林分大径级林木的株数比例，对照的中龄林和近熟林胸径分别在8~14和10~14 cm的株数比例最大，间伐在12~18和22~26 cm的株数比例最大。②间伐提高了林木胸径与材积的生长量，间伐的平均木、目标树、非目标树胸径与材积生长量均达到对照的1.15倍以上，最高在中龄林目标树中可达对照的1.65倍。③间伐提高了林分蓄积的生长率，间伐林分蓄积的生长量在小于对照林分的情况下，生长率却在中龄林和近熟林中分别比对照林分高出了4.13%和1.03%。④间伐不能有效促进林分树高生长及林下植被生长。树高及林下植被各生长因子在间伐与对照林分中没有表现出显著的差异性（P>0.05）。Abstract: In 2013, close-to-nature thinning was implemented in two, age-grade Pinus massoniana natural secondary pure forests in the middle of Guizhou Province. To evaluate the growth initial effects of the close-to-nature thinned forests for 4 years and to provide references for sustainable forest management of Guizhou Province, through the investigation of the diameter of breast height(DBH), tree height, volume, accumulated and understory vegetation of 8 fixed plots and 8 temporary plots (100-400 m2), compare the difference between the growth of thinned forests and control stands. Results showed that:(1) Thinning was conducive to the production of large-diameter timber. For middle-aged forests and near-mature forests, the ratio of the number of plants with DBH of 8-14 cm and 10-14 cm for the control medium was largest. Whereas, with DBH of 12-18 cm and 22-26 cm, the thinned medium was largest. (2) Thinning promoted growth of DBH and volume of the trees. The annual growth of DBH and volume of the average tree, target tree, and non-target tree in the thinning reached 1.15 times higher of the control, and the highest in the target tree of the middle-aged forest reached 1.65 times of the control. (3) Thinning increased the accumulated growth rate of the stands. In thinned stands, the accumulated growth was less than the control stands, but the accumulated growth rate was higher than the control stands in the middle (by 4.13%) and near mature forests (by 1.03%). (4) The effect of thinning on height growth and the growth of understory vegetation was not obvious, the growth factors of tree height and understory vegetation did not show significant differences in thinning and control stands (P>0.05).
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在自然和人为因素的共同作用下，土地利用结构在不断发生变化[1]。土地利用变化是影响全球气候的重要成因之一，对生态系统的结构、功能和过程产生深远的影响，从而对人类及自然环境的变化产生至关重要的作用[2]。随着人类对生态环境保护的日益重视，土地利用变化与生态系统间的相互关系已成为多学科研究的热点之一[3]。生态系统服务是指人类通过生态系统直接或间接得到的收益，通常分为供给服务、调节服务、支持服务及文化服务[4]。研究表明：土地利用变化对生物[5]、气候[6]、土壤[7]、水文[8]等生态环境产生负面影响，在不同尺度下改变了生态系统结构与功能，导致生态系统发展失衡、功能变弱等问题。生态系统服务价值定量评估有利于实现土地集约化高效配置，提升土地利用效率，实现土地利用与生态环境的协调可持续发展[9−11]。近年来，土地利用变化对生态系统服务价值影响的定量研究已成为国内外研究热点。生态系统服务价值作为最普遍的衡量标准，能够直接反映人类活动对自然环境的影响。为了更好地研究生态资源优化与可持续发展的关系，COSTANZA等[12]首次提出了生态系统服务价值评估原则、功能分类和具体方法，并对全球范围内16个生物群落的17项生态系统服务价值进行了评估，这为相关领域奠定了理论基础。由于生态保护意识的提高和国家政策导向的影响，国内对生态系统服务价值的研究逐渐深入。谢高地等[13−15]依据中国区域生态特点，以专家知识问卷调查形式构建了中国陆地单位面积生态系统服务价值当量因子表，这对国内生态系统服务价值的评估与测算具有一定的借鉴意义。
安徽省太湖县作为国家重点生态功能区，承担着区域生态安全与生态保护的重任。生态系统服务价值评估方法是构建生态补偿机制的重要理论依据，是确立生态补偿标准的价值基础[16]。鉴于此，本研究基于太湖县2000、2010、2020年3期土地利用数据，分析土地利用变化与生态系统服务价值的空间关联性，探讨生态系统服务价值变化量的冷热点分异规律，为国家重点生态功能区生态服务功能的发生机制和评价方法提供科学依据。
1. 研究地区与研究方法
1.1 研究区概况
太湖县(30°09′~30°46′N，115°45′~116°30′E)地处安徽省西南部、安庆市西南部、大别山南麓，县域总面积为2 040 km2。该县地势西北高、东南低，属于丘陵低山地形。气候属典型的北亚热带季风气候，四季分明，降水丰富，平均降水量为1 368 mm，水热资源充足。该区域的土地利用性质以林地居多，农田次之，建筑用地面积相对较小。2020年太湖县户籍人口为577 972人，比2010年户籍人口数量增加了2.03%。从2000—2020年整体人口变化趋势来看，户籍人口总量增加了约13 472人，增长率为2.39%，城市化进程发展迅速，城市化水平提高了18.2%，农村人口不断迁往城市地区。县域国内生产总值(GDP)从2000年的16.87亿元增至2020年的198.12亿元，20 a间增加了10.7倍。太湖县在人口和经济方面呈现增长趋势，为太湖县带来了更多的旅游业发展机会，促进生态产业增长。2018年太湖县已成为安徽省内第1个“全国森林旅游示范县”，属于国家划定的重点生态功能区，具有生态保护、可持续发展方面的生态研究价值。
1.2 数据来源
研究数据包括了安徽省土地利用遥感影像解译数据和中国土地数据等。其中，太湖县2000、2010和2020年3期空间分辨率为30 m的土地利用数据，土地利用遥感监测数据集来自中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn)，并参照其土地利用分类体系，将太湖县土地利用划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地与未利用地。太湖县未利用地面积极小，未被纳入研究范围。太湖县社会经济数据来自《安庆市统计年鉴》《中国农产品价格调查年鉴》等。
1.3 研究方法
1.3.1 土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵表示某一时期不同土地利用类型的转化趋势和范围[17]，其表示如下：
$$ {{\boldsymbol{S}}_{ij}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{S_{11}}}&{{S_{12}}}& \cdots &{{S_{1n}}} \\ {{S_{21}}}&{{S_{22}}}& \cdots &{{S_{2n}}} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ {{S_{n1}}}&{{S_{n2}}}& \cdots &{{S_{nn}}} \end{array}} \right] 。 $$ (1) 式(1)中：Sij表示转移前$i$地类转换成转移后的$j$地类的面积(hm2)；$n$为土地利用的类型总数；$i$，$j$分别对应研究开始与结束的土地利用类型。
1.3.2 单一土地利用动态度
土地利用动态变化可用来表示土地流转的速度[18]，单一土地利用动态度反映某个地区或某个时期区域的某种土地利用总量变化的快慢与程度[19−20]。公式如下：
$$ K = \frac{{{U_b} - {U_a}}}{{{U_a}}} \times \frac{1}{T} \times 100\% 。 $$ (2) 式(2)中：$ K $为土地利用的单一动态度；$ {U}_{a} $、$ {U}_{b} $分别表示研究初期a和末期b的生态系统面积；$ T $则为研究期时长(a)。
1.3.3 生态系统服务价值系数
通过计算太湖县1个标准单位生态系统服务价值当量因子的价值量，结合太湖县实际情况修正了生态系统服务价值系数，最终得到太湖县各土地利用类型单项生态系统服务与总价值量(表1)。
表 1 太湖县单位面积生态系统服务价值当量及生态系统服务价值Table 1 Ecosystem service value equivalent per unit area and ecosystem service value coefficient of Taihu County一级分类 二级分类 太湖县单位面积生态系统服务价值当量 太湖县单位面积生态系统服务价值/(元·hm−2) 耕地 林地 草地 水域 耕地 林地 草地 水域 供给服务 食物生产 1.00 0.33 0.43 0.45 2 158.41 712.28 928.12 960.49 原材料生产 0.39 2.98 0.36 0.30 841.78 6 432.06 777.03 636.73 调节服务 气体调节 0.72 4.32 1.50 1.46 1 554.06 9 324.33 3 237.62 3 151.28 气候调节 0.97 4.07 1.56 14.58 2 093.66 8 784.73 3 367.12 31 469.62 水文调节 0.77 4.09 1.52 16.09 1 661.98 8 827.90 3 280.78 34 728.82 废物处理 1.39 1.72 1.32 14.63 3 000.19 3 712.47 2 849.10 31 566.75 支持服务 保持土壤 1.47 4.02 2.24 1.20 3 172.86 8 676.81 4 834.84 2 590.09 维持生物多样性 1.02 4.51 1.87 3.56 2 201.58 9 734.43 4 036.23 7 683.94 文化服务 提供美学景观 0.17 2.08 0.87 4.57 366.93 4 489.49 1 877.82 9 853.14 总计 7.90 28.12 11.67 56.82 17 051.45 60 694.50 25 188.66 122 640.86 说明：由于建设用地当量因子系数为0，因此在计算生态系统服务价值过程中未纳入考虑。 1个标准单位生态系统服务价值当量(简称标准当量)是指农田每年单位面积土地内所产出的经济价值，可衡量各项生态系统产生的社会贡献水平[21]。根据已有研究[22]，确定1个标准粮食当量的实际经济价值量，等于当年全国平均粮食单产市场价值的1/7。计算公式如下：
$$ {E_{\rm{a}}} = \frac{1}{7}\sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{m_i}{q_i}{p_i}}}{M}} 。 $$ (3) 式(3)中：$E_{\rm{a}}$为单位农业生态系统生产经营过程中的经济效益(元·hm−2)；$i$为作物种类；${p_i}$为$i$种作物的全国平均价格(元·hm−2)；${q_i}$为$i$种作物总产量(t·hm−2)；${m_i}$为$i$种作物种植面积(hm2)；$M$为$n$种作物总种植面积(hm2)。参考《安徽统计年鉴》和《全国农产品成本收益资料汇编》，确定太湖县年标准粮食当量的经济效益与借鉴价值为2 158.41元·hm−2。
根据谢高地等[15]制定的单位面积生态系统服务价值当量因子表，划分出了供给服务、调节服务、支持服务、文化服务4个一级类型和11个二级类型的分类体系，并根据太湖县实际情况，对各项生态系统服务价值类型进行了调整。表1为经过修正，更符合研究区实际情况的太湖县生态系统服务价值系数。
GIS格网尺度法以格网点状单元作为数据载体，以指标因子为基础评价分析单元[23]。基于格网尺度下的生态系统服务价值研究，尺度的缩小和精度的提升为土地利用空间特征提供了新思路[24]。根据太湖县的地形、面积与海拔等情况，利用ArcGIS采用Greate Fishnet工具构建600 m×600 m格网。通过对各格网土地利用类型生态系统服务价值进行加权，从而获得整个研究区生态系统服务价值总值。公式如下：
$$ {E_{{\rm{SV}}}} = \sum\limits_{m = 1}^{{x}} {\sum\limits_{n = 1}^y {{A_m}} } {E_{mn}}(m = 1,2, \cdots ,x;\;n = 1,2, \cdots ,y) 。 $$ (4) 式(4)中：${E_{{\rm{SV}}}}$为生态系统服务价值；$ {A_m} $为格网内第$m$类生态系统的面积；${E_{mn}}$为格网内第$m$类生态系统的第$n$类生态系统功能单位面积的价值当量。$x$和$y$分别表示生态系统及服务功能的总类别数。
1.3.4 空间统计分析
空间自相关(Moran’s I)一般用来表示某地理事物或现象在某区域不同位置的空间相关程度[25]，可以评估土地利用与生态系统服务价值空间分布的集聚性，局部自相关可描述生态系统服务价值可能存在的空间关联模式[26]，其中LISA聚类图能清晰反映各区域的关联属性[27]。冷热点分析用以衡量生态系统服务价值空间变化的聚集与分异特征，探究生态系统服务价值的空间变化是否具有高值集聚(热点)和低值集聚(冷点)的现象。通过热点分析，可以确定生态系统服务价值高值区或低值区在空间上发生聚类的位置[28]，空间自相关分析采用Geoda 1.18软件，冷热点分析采用ArcGIS热点分析空间统计工具完成。计算公式[29]为：
$$ {I_i} = \frac{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)\displaystyle \sum\limits_{j = 1}^n {{w_{ij}}} \left( {{x_i} - \bar x} \right)}}{{{S^2}}} \text{；} $$ (5) $$ {S^2} = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)}^2}} 。 $$ (6) 式(5)~(6)中：$ {I}_{i} $表示局部空间自相关指数；$ n $为格网单元数量；$ {x}_{i} $和$ {x}_{j} $分别表示格网单元$ i $和格网单元$ j $的测度值；$ \left({x}_{i}-\bar{x}\right) $是第$ i $个格网单元上测度值与平均值的偏差；$ {w}_{ij} $表示空间权重的矩阵；${S^2}$表示方差。
2. 结果与分析
2.1 太湖县土地利用变化分析
如图1和表2所示：2000—2020年，太湖县林地占县域总面积的59.57%，是太湖县最重要的土地利用形式；耕地是太湖县第二大土地利用形式，占比达26.58%；其次是水域和草地，占总面积的比例分别为6.18%和4.92%，县域的水资源和湿地草地等自然资源得到了一定程度的保护。规模最小的则为城市建设用地，仅为总面积比例的2.75%。
图 1 2000—2020年太湖县土地利用时空变化示意图Figure 1 Schematic diagram of spatiotemporal changes in land use in Taihu County from 2000 to 2020表 2 2000—2020年太湖县土地利用变化Table 2 Land use change in Taihu County from 2000 to 2020土地利用
类型2000年
面积/hm22010年
面积/hm22020年
面积/hm22000—2010年 2010—2020年 2000—2020年 面积变化/hm2 动态度/% 面积变化/hm2 动态度/% 面积变化/hm2 动态度/% 耕地 55 380.78 53 811.27 53 340.39 −1 569.51 −0.28 −470.88 −0.09 −2 040.39 −0.18 林地 121 758.90 121 458.20 121 040.10 −300.70 −0.02 −418.10 −0.03 −718.80 −0.03 草地 10 136.61 10 006.83 9 966.42 −129.78 −0.13 −40.41 −0.04 −170.19 −0.08 水域 12 608.64 12 543.03 12 616.02 −65.61 −0.05 72.99 0.06 7.38 0.00 建设用地 3 930.21 5 997.51 6 857.01 2 067.30 5.26 859.50 1.43 2 926.80 3.72 建设用地和耕地分别是增长最多和减少最多的土地利用类型。2000—2020年，建设用地增长了2 926.80 hm2，动态度为3.72%，占比增加了1.43%，耕地共减少了2 040.39 hm2，动态度为−0.18%，占比减少了1.00%。研究期间建设用地面积在逐年上升，耕地、林地和草地面积逐年下降，而水域面积总体呈上升态势，面积共计增长了7.38 hm2。
如表3~5所示：2000—2010年，太湖县耕地主要转为了建设用地及林地，占转移总面积的97%以上，这主要受退耕还林政策的影响。林地面积在逐渐减少，主要转为了耕地与建设用地。这与后10 a的变化趋势基本一致；水域减少的面积不大，仅部分转为了林地和建设用地，占转移总面积的68%以上。2010—2020年，草地和耕地主要转为了林地和建设用地，分别占转出总面积的95%和98%；而水域和林地面积均出现了一定程度的减少，这与此期间太湖县城市化加快，城区面积扩张，建设用地面积增加有一定的关联。2000—2020年，转入草地和水域的面积很小，大部分土地向城乡建设用地转化，且耕地、建设用地与林地转移面积占比在90%以上，耕地与林地面积在减少，建设用地面积在增加，表明太湖县建设用地增长以耕地与林地转换为主。林地的主要转出地类是耕地与建设用地，占总转出土地的80%以上，其中多数区域成为耕地和林地。
表 3 2000—2010年太湖县土地利用变化转移矩阵Table 3 Land use change transition matrix in Taihu County from 2000 to 20102000年土地利用类型 2010年各土地利用类型转移面积/hm2 总计/hm2 草地 耕地 建设用地 林地 水域 草地 9 845.41 11.63 130.25 131.58 3.38 10 122.25 耕地 15.64 52 969.10 1 670.66 658.73 42.28 55 356.41 建设用地 0.95 101.28 3 798.04 28.13 1.09 3 930.50 林地 125.20 647.96 338.60 120 500.69 81.69 121 694.14 水域 4.76 56.63 59.29 73.31 12 404.98 12 598.97 总计 9 991.96 53 786.61 5 996.83 121 392.45 12 533.41 203 701.27 表 4 2010—2020年太湖县土地利用变化转移矩阵Table 4 Land use change transition matrix in Taihu County from 2010 to 20202010年土地利用类型 2020年各土地利用类型转移面积/hm2 总计/hm2 草地 耕地 建设用地 林地 水域 草地 9 552.98 36.01 62.11 319.51 11.51 9 982.12 耕地 30.79 51 150.11 744.13 1 643.18 204.04 53 772.24 建设用地 8.83 301.16 5 581.00 98.87 6.73 5 996.60 林地 337.48 1 689.69 463.08 118 664.63 202.57 121 356.45 水域 9.92 124.09 5.37 212.90 12 171.88 12 524.15 总计 9 940.00 53 300.05 6 856.69 120 939.09 12 596.74 203 631.56 表 5 2000—2020年太湖县土地利用变化转移矩阵Table 5 Land use change transition matrix in Taihu County from 2000 to 20202000年土地利用类型 2020年各土地利用类型转移面积/hm2 总计/hm2 草地 耕地 建设用地 林地 水域 草地 9 563.09 34.04 185.47 317.64 10.44 10 110.69 耕地 33.68 51 221.11 2 250.08 1 640.01 194.96 55 339.84 建设用地 2.05 249.33 3617.36 57.29 3.25 3 929.28 林地 329.52 1 663.42 743.11 118 714.39 200.40 121 650.85 水域 10.21 129.64 56.65 202.55 12 187.31 12 589.36 总计 9 938.55 53 297.54 6 855.68 120 931.88 12 596.36 203 620.01 2.2 生态系统服务价值的时空变化特征
2.2.1 太湖县生态系统服务价值变化总量
如表6所示：2000—2020年太湖县生态系统服务价值总量呈递减趋势，从2000年的1 013 607.8万元，到2020年的1 005 427.8万元，20 a间共减少了8 180.1万元，变化率为−0.81%。其中：2000—2010年，各土地利用类型生态系统服务价值均呈下降趋势，耕地的生态系统服务价值下降幅度最大，共减少了2 676.2元；2010—2020年，除了水域外，其他土地利用类型生态系统服务价值均呈下降趋势，林地的下降幅度最大，降低率为0.59%，下降了4 362.7万元，其次是耕地，降低率为3.68%，减少总量为3 479.2万元，再次是草地，降低率为1.68%，减少了428.7万元，水域则增加了90.5万元，变化率为0.06%。2000—2020年太湖县土地利用类型的生态系统服务价值总量呈减少态势，但占比结构相对稳定，从大到小依次为林地、水域、耕地和草地，其中，耕地、林地和水域之和占比均超95%以上。
表 6 2000—2020年太湖县不同土地利用类型生态系统服务价值(ESV)Table 6 Ecosystem service value (ESV) of different land use types in Taihu County from 2000 to 2020土地利用类型 2000年 2010年 2020年 ESV变化量/万元 ESV/万元 占比/% ESV/万元 占比/% ESV/万元 占比/% 2000—2010年 2010—2020年 2000—2020年 耕地 94 432.2 9.3 91 756.0 9.1 90 953.0 9.0 −2 676.2 −802.9 −3 479.2 林地 739 009.4 72.9 737 184.3 73.1 734 646.7 73.1 −1 825.1 −2 537.6 −4 362.7 草地 25 532.7 2.5 25 205.8 2.5 25 104.1 2.5 −326.9 −101.8 −428.7 水域 154 633.4 15.3 153 828.8 15.3 154 723.9 15.4 −804.6 895.2 90.5 总计 1 013 607.8 100.0 1 007 974.9 100.0 1 005 427.8 100.0 −5 632.9 −2 547.2 −8 180.1 2.2.2 太湖县生态系统服务价值单项变化
2000—2020年对太湖县各单项生态系统的综合评价中，食物生产、原材料生产等所有二级分类指标的生态系统服务价值，都呈波动递减态势；通过表2和表6可以看出，各土地利用类型面积的下降会引起生态服务价值总量的变化。由于耕地与林地面积下降，建设用地面积扩大，保持土壤、维持生物多样性的功能价值量减少最多，共减少了2 563.3万元。2000—2020年在太湖县的各项生态系统服务价值中，以水文调节、气候调节以及维持生物多样性等的生态系统服务价值较高，其中水文调节的服务价值量最大，占总功能价值的16.19% (表7)。综上可知，太湖县生态系统服务以气体、气候、水文调节服务为主，因此保持湿地与水体面积不被转换，同时守住林地生态红线对县域生态水循环与森林自然生态功能的增强具有关键作用。
表 7 2000—2020年太湖县单项生态系统服务价值(ESV)变化Table 7 Change of individual ecosystem services value(ESV) in Taihu County from 2000 to 2020生态系统服务功能 ESV/万元 比例/% ESV变化量/万元 二级分类 2000年 2010年 2020年 2000年 2010年 2020年 2000—2010年 2010—2020年 2000—2020年 食物生产 22 777.9 22 399.3 22 271.2 2.25 2.22 2.22 −378.5 −128.2 −506.7 原材料生产 84 568.4 84 228.6 83 921.5 8.34 8.36 8.35 −339.8 −307.1 −646.8 气体调节 129 393.7 128 806.7 128 353.6 12.77 12.78 12.77 −587.0 −453.1 −1 040.1 气候调节 161 648.8 160 805.8 160 556.0 15.95 15.95 15.97 −842.9 −249.8 −1 092.7 水文调节 163 805.6 163 008.8 162 801.7 16.16 16.17 16.19 −796.7 −207.1 −1 003.9 废物处理 104 507.3 103 680.6 103 603.0 10.31 10.29 10.30 −826.6 −77.6 −904.2 保持土壤 131 386.1 130 547.4 130 034.6 12.96 12.95 12.93 −838.6 −512.8 −1 351.4 维持生物多样性 144 497.6 143 756.6 143 285.7 14.26 14.26 14.25 −741.1 −470.9 −1211.9 提供美学景观 71 022.6 70 741.0 70 600.3 7.01 7.02 7.02 −281.6 −140.7 −422.3 总计 1 013 607.8 1 007 974.9 1 005 427.8 100.00 100.00 100.00 −5 632.9 −2 547.2 −8 180.1 2.2.3 太湖县生态系统服务价值空间分异
为了更好量化表达空间信息的精准性与差异化，使用ArcGIS 10.2软件选择适合研究区范围尺度大小为600 m×600 m的单元格网，对耕地、草地、林地、水体和建设用地的生态体系服务资源加以汇总，分别将2000、2010与2020年的生态系统服务价值从低到高分为5个等级。
由图2可知：太湖县生态系统服务价值的空间分布呈现“南部与中部水体区域高—中北部林地区域较高—东南部耕地和草地区域为低值”的分异特征；从生态系统服务价值空间格局分布看，高值区主要分布于中部花凉亭水库和南部泊湖区域，水域是该区域主要的土地利用类型，生态系统服务价值系数较高。较高值区集中在中北部林地区域，生态环境优良，具体分布在李杜乡、寺前镇、天华镇、汤泉乡、大山乡、刘畈乡、塔镇的林地区域，低值区分布于城镇化水平高、地形较为平坦的耕地与建设用地集中区域，人类活动作用较为明显。城镇郊区林地外围分布的耕地与草地，自然生态环境良好，为中值与较低值分布区域。2000—2020年生态系统服务价值变动集中在中高值区与低值区，且生态系统服务价值总量逐年略有下降，这是由于城镇化进程的加快使得生态系统受到一定破坏，后续应以林地和水域生态系统保护为重点，严守生态底线，在未来土地利用上进一步改善用地结构。
图 2 2000—2020年太湖县生态系统服务价值(ESV)空间分异Figure 2 Spatial differentiation of ecosystem services value (ESV) in Taihu County from 2000 to 20202.3 土地利用变化对生态系统服务价值空间分布的相关性分析
从图3可知：太湖县生态系统服务价值在研究土地利用变化的区间内，局部的聚集特征主要以高-高区域和低-低区域居多，而低-高和高-低区域为零星的分布特征。低-低区域地势相对平缓，是新型城市化较集中的地方，土地变化类型不明显，人类活动对生态系统干扰强度较高，因而生态系统服务价值也相应较低，而北部和中部水体流经的区域大多为高-高聚集区域。从现实情况分析，上游多是林地、草地分布区，生态优势明显且脆弱性较高，因而水体面积的适当增加也会带动生态系统服务价值总量的上升，而低-高聚集区域大多集中于水域、湿地以及水陆缓冲带附近。受地形、交通的限制，这类区域较少受到人类干扰，用地类型基本保持不变，水域的高生态系统价值系数很大程度促进该区域形成了低土地利用-高生态系统服务价值的聚集格局。
图 3 2000—2020年太湖县生态系统服务价值LISA聚类图Figure 3 LISA clustering of ecosystem service value in Taihu County from 2000 to 2020图4所示：2000—2020年冷、热点集聚效应明显，太湖县生态系统服务价值在总体上呈现“中热东冷，南部冷热分异明显”的分布特征，生态系统服务价值变化热点主要分布在中部的百里镇、牛镇镇、弥陀镇、天华镇、寺前镇的交界带与大石乡南部，也是水域集中片区；生态系统服务价值变化冷点主要分布在北石镇东北部，小池镇与晋熙镇中部，江塘乡西部，徐桥镇大部分区域与大石乡的北部。2000—2020年太湖县生态系统服务价值变化热点分布格局基本保持稳定，热点数量从2000年的18.29%上升到2010年的18.65%， 2020年减至18.23%，整体变化数量不大。冷点在晋熙镇、徐桥镇和大石乡有所增加，主要是受林地转为耕地、建设用地的影响。且冷点比例从2000年的8.81%下降到2010年的8.69%，至2020年又增加到了8.84%，冷点数量总体呈现波动上升的态势。2000—2020年冷热点空间分布的区域及数量密度表明，生态系统服务价值变化幅度和区域分布呈现明显的集聚现象，这也进一步预测了已经发生变化的区域在今后更容易产生变化。
图 4 2000—2020年太湖县生态系统服务价值变化量冷热点分析Figure 4 Analysis of hot and cold spots of ecosystem service value change in Taihu County from 2000 to 20203. 讨论
随着社会发展及人类需求的不断提升，在人地关系作用下，人们更倾向于通过技术进步和效率提升优化生产活动空间，并不断改善生态空间的规模、结构和功能。合理的城市空间发展布局和生态环境保护政策对生态系统服务价值具有提升作用[30]。因此，在土地利用规划管理方面，通过分析生态系统服务价值对土地利用的响应，可以更加全面了解不同土地利用方式对生态系统功能的影响，有助于优化土地利用结构。根据生态系统服务价值的变化情况，合理划分各类土地用途。针对国家重点生态功能区，应充分考虑生态系统服务功能，合理划定生态保护区、发展协调区、水源涵养区等重要区域，确保生态系统服务的持续供给和生态环境的可持续利用。
生态补偿为失去自我恢复能力的生态系统提供物质、经济和法律等一系列的补偿措施，也是确保和完善国家重点生态服务功能的根本保障和有效手段[31]。准确评估不同土地利用类型对生态系统服务价值的影响，可确定合理的生态补偿标准，确保补偿金额与生态系统服务价值的损失相匹配，有助于为国家重点生态功能区生态补偿政策的制定提供科学依据，也有助于及时发现太湖县生态系统受损严重的地区，从而有针对性地实施生态补偿措施，促进生态环境的修复，保障生态系统功能的完整性和稳定性。在未来的研究中，可以基于生态系统稳定性评估、自然和人为活动的影响，建立相应的风险指标体系，采用数学模型和遥感工具分析生态风险的空间分布、趋势和程度，并根据县域范围进行不同生态风险指标的分区，以便进一步评估和管控生态风险，降低风险数值与生态系统遭受破坏的可能性，保障生态系统服务的稳定供给，从而推动国家重点生态功能区的建设实现平稳、可持续发展。
4. 结论
2000—2020年，太湖县的土地利用类型以林地和耕地为主，耕地、草地和林地面积均有所减少，而建设用地和水域面积则有所增加。耕地减少最多，大部分转化为建设用地，其次为草地，转变为林地和建设用地。太湖县的新型城镇化进程导致城区土地利用面积快速增加，水体的增长主要来自农田。生态系统服务价值在总体平稳的趋势下略有减少，其中气体调节和水文调节的功能对生态系统服务价值影响最大。太湖县的生态系统服务价值空间分布呈现中部和南部水体较高、东部和东南部较低、北部相对较高的特点。中部低的建设用地和南部耕地平原区的生态系统服务价值总量较低并逐年下降，表明太湖县用地规模在扩大，处于城镇化进程不断推进的阶段。生态系统服务价值冷热点分布在空间格局上主要表现为高-高聚集和低-低聚集，表明生态系统服务价值变化高值区由北部向中部和东部偏移，冷点主要位于县城南部。
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图 2 近自然经营间伐措施对马尾松林径阶分布的影响
Figure 2 Effect of close-to-nature management thinning measures on the diameter distribution of Pinus massoniana forest
表 1 各处理方式下马尾松林分胸径!树高及单株材积年生长指标分析
Table 1. Analysis of DBH, tree height and annual growth index of Pinus massoniana forest under different treatments
处理方式 胸径 树高 材积 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 初值/
cm年均生长量/
（cm·a-1）年均生长率/% 中龄林 对照 12.10 0.38±0.23 3.14 11.12 0.94±0.32 8.42 0.079 4 0.012 7±0.008 7 15.95 经营 12.13 0.56±0.34 4.62 11.48 0.85±0.30 7.39 0.081 7 0.016 4±0.012 0 20.08 近熟林 对照 16.67 0.32±0.26 1.91 16.72 0.47±0.36 2.81 0.214 9 0.016 2±0.017 4 7.53 经营 18.75 0.44±0.23 2.34 16.72 0.55±0.29 3.28 0.264 8 0.022 7±0.016 3 8.56 
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表 2 近自然经营间伐马尾松林分目标树与非目标树胸径、树高和单株材积年生长量
Table 2. Annual growth of DBH, tree height and annual growth index of target and non-target trees in the Pinus massoniana forest
处理方式 胸径 树高 材积 中龄林 近熟林 中龄林 近熟林 中龄林 近熟林 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 初值/cm 年生长量/（cm·a-1） 目标树 对照 17.90 0.540±0.069 b 23.59 0.557±0.097 a 12.06 0.898±0.083 a 19.13 0.484±0.193 a 0.161 0.024±0.002 b 0.425 0.032±0.009 a 经营 16.76 0.893±0.052 a 24.71 0.639±0.063 a 12.77 0.986±0.063 a 19.94 0.404±0.073 a 0.149 0.032±0.002 a 0.485 0.038±0.006 a 非目标树 对照 10.23 0.328±0.028 c 14.25 0.234±0.047 b 10.81 0.949±0.062 a 15.87 0.464±0.072 a 0.053 0.009±0.001 c 0.142 0.011±0.002 b 经营 10.62 0.451±0.041 b 16.76 0.371±0.035 b 11.05 0.803±0.040 a 15.65 0.598±0.051 a 0.060 0.011±0.001 c 0.191 0.018±0.002 b 说明：同列不同字母表示差异显著（P＜0.05）
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表 3 近自然经营间伐马尾松林分蓄积的年均生长量和生长率
Table 3. Annual average growth and growth rate of pinus massoniana forest accumulation in natural management
林分 处理方式 初值
(m3·hm-2)年均生长量/
(m3·hm-2·a-1)年均生长率/% 中龄林 对照 162.84 25.97±0.45 15.95 经营 119.35 23.96±8.59 20.08 近熟林 对照 290.15 21.85±2.46 7.53 经营 233.01 19.95±2.58 8.56
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表 4 近自然经营间伐下马尾松林分各优势等级的林木生长量
Table 4. Growth of single woods of different dominant grades of pinus massoniana forest under close-to-nature management thinnin
林分 处理方式 单木材积年生长量/（m3·a-1） 优势木 一般木 被压木 中龄林 对照 0.023 6±0.006 6 0.011 6±0.006 1 0.005 3±0.002 8 经营 0.031 4±0.007 1 0.014 0±0.006 7 0.004 1±0.003 5 近熟林 对照 0.032 4±0.022 9 0.013 8±0.010 9 0.004 3±0.002 6 经营 0.039 5±0.019 0 0.022 9±0.011 3 0.007 0±0.004 3
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表 5 近自然经营间伐马尾松林木优势度与材积年生长量的相关性
Table 5. Correlation between dominance of Pinus massoniana forest and annual growth of volume in close-to-nature management
林分 处理方式 相关性 林木株数 中龄林 对照 0.884** 41 经营 0.902** 73 近熟林 对照 0.587** 27 经营 0.812** 44 说明：**表示相关系数达1%水平
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表 6 近自然经营间伐下马尾松林下植被生长情况
Table 6. Vegetation growth under the forest of Pinus massoniana in the close-to-nature management
处理方式 灌木层 草本层 物种数 株数密度/
（株·hm-2）平均地径/
cm平均树高/m 平均生物量/
（t·株-1）物种数 平均高/m 覆盖度/% 平均生物量/
（t·株-1）中龄林 经营 27 884±183 0.83±0.53 1.71±0.36 0.99±0.41 21 0.53±0.07 64±18 0.43±0.12 对照 21 1156±564 1.73±1.03 1.56±0.62 0.86±0.28 23 0.50±0.20 53±25 0.36±0.16 近熟林 经营 22 1341±954 .1.72±0.49 1.61±0.72 1.19±0.96 9 0.73±0.28 52±21 0.36±0.14 对照 19 1 119±702 2.01±1.04 1.84±0.37 1.10±0.52 12 0.92±0.40 33±22 0.23±0.15
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