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兴安落叶松中幼龄天然林空间利用特征及影响因子

玉宝

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文章导航 > 浙江农林大学学报  > 2020 >  37(3): 407-415
王丹婷, 朱臻, 杨虹, 等. 产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2024, 41(6): 1303-1312. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240297
引用本文: 玉宝. 兴安落叶松中幼龄天然林空间利用特征及影响因子[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(3): 407-415. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382
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WANG Danting, ZHU Zhen, YANG Hong, et al. Impact of industrial organization models on the value realization of non-timber forest products[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2024, 41(6): 1303-1312. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240297
Citation: YU Bao. Characteristics and impact factors of space utilization of young and middle-aged natural Larix gmelinii forests[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2020, 37(3): 407-415. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382
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兴安落叶松中幼龄天然林空间利用特征及影响因子

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382

  • 国家林业和草原局 管理干部学院，北京 102600

基金项目: “十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD22B0204)
详细信息
    作者简介: 玉宝，研究员，博士，从事森林培育理论与技术、森林可持续经营理论与技术研究。E-mail: nmlyb8@sina.com

  • 中图分类号: S757

Characteristics and impact factors of space utilization of young and middle-aged natural Larix gmelinii forests

  • National Academy of Forestry and Grassland Administration, Beijing 102600, China

摘要

  • 摘要:   目的  以大兴安岭过伐林为研究对象，界定林分空间利用，提出林分空间利用率计算方法，从林分水平空间、垂直空间、综合空间利用率3个方面分析天然林空间利用规律。  方法  利用14块样地数据，应用相关分析和逐步回归分析方法揭示影响林分空间利用率的主要因子。  结果  14块样地林分水平空间利用率、垂直空间利用率和综合空间利用率分别为62.5%~85.9%、31.2%~65.5%和50.1%~68.7%；平均水平分别达73.6%、46.0%和59.2%；随着林分生长，林木数量、个体大小、分布格局不断被调整，林分水平空间利用率发生变化；林分水平空间利用率与样地林木株数、更新密度和林木聚集系数极显著正相关(P＜0.01)，与林分蓄积量显著负相关(P＜0.05)，与林分平均胸径极显著负相关(P＜0.01)；不同生长阶段的林分垂直空间大小不一，随着林分生长，林分高度、各层林木株数和高度逐渐被调整，林分垂直空间大小和空间利用率发生动态变化；林分垂直空间利用率与更新层高极显著正相关(P＜0.01)，与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数显著负相关(P＜0.05)，与垂直层次数、主林层高、演替层高、主林层与更新层高差、演替层与更新层高差、更新层株数极显著负相关(P＜0.01)；林分综合空间利用率受水平和垂直结构两方面因素影响，与林分密度、主林层株数显著正相关(P＜0.05)，与垂直层次数、演替层高显著负相关(P＜0.05)，与主林层高、主林层与更新层高差极显著负相关(P＜0.01)。  结论  随着林分生长，林分空间大小和空间利用率发生动态变化。影响林分水平空间、垂直空间、综合空间利用率主要因子分别为更新密度、演替层与更新层高差、主林层高、林分密度和演替层高。提高林分空间利用率，优化林分结构，需要采取兼顾水平结构和垂直结构多种因子的立体技术措施。在林分不同生长阶段合理调控林分密度，确保林分自然更新能力，合理设置林分各层次林木株数和高度分布，形成阶梯式分布状态，使林分空间得到充分利用。表6参22
    Abstract:   Objective  Taking the over-cutting forest in Daxingan mountains as the research object, this study aims to define space utilization of forest, propose the calculation method for space utilization ratio and analyze space utilization law of natural stands from three aspects: horizontal space, vertical space and comprehensive space utilization of stands.  Method  Using the data of 14 sample plots, correlation analysis and stepwise regression analysis were applied to reveal the main factors influencing space utilization ratio of forest stands to provide theoretical basis for the structure optimization of natural stand, its tending and management.  Result  (1) The utilization ratios of horizontal space, vertical space and comprehensive space in 14 plots were 62.5%−85.9%, 31.2%−65.5% and 50.1%−68.7%, respectively. The average levels were 73.6%, 46.0% and 59.2%, respectively. (2) With the growth of forest stands, the tree number, individual size and distribution pattern were constantly adjusted, and utilization ratio of horizontal space also changed. The horizontal space utilization ratio of stands was significantly positively correlated with tree number, renewal density as well as tree clustering coefficient (P＜0.01), negatively correlated with stand stock (P＜0.05) and stand mean breast-height diameter (P＜0.01). (3) The vertical space size of stands at different growth stages varied. When stand growth, stand height, tree number and height of each layer were adjusted gradually, the vertical space size and space utilization ratio of forest stands changed dynamically. The utilization ratio of vertical space of stands had extremely significant positive correlation with height of renewal layer (P＜0.01), significant negative correlation with tree number, renewal density and forest accumulation coefficient (P＜0.05), and extremely significant negative correlation with the number of vertical layer, height of main forest, height of succession, height difference between main forest and renewal layer, height difference between succession layer and renewal layer, and number of plants in renewal layer (P＜0.01). (4) The comprehensive space utilization ratio of stands was affected by both horizontal and vertical structure factors, which had significant positive correlation with stand density and plant number of main forest layer (P＜0.05), significant negative correlation with vertical layer number and succession height (P＜0.05), and extremely significant negative correlation with height of main forest layer, height difference between main forest layer and renewal layer (P＜0.01).  Conclusion  Space size and space utilization ratio change dynamically with the growth of forest stands. The main factors affecting utilization of horizontal space, vertical space, and comprehensive space of stands include renewal density, height difference between succession layer and renewal layer, main forest height, stand density and succession height. To improve the utilization ratio of stand space and optimize stand structure, it is necessary to take three-dimensional technical measures that take into account such factors as horizontal and vertical structures. It’s also important to reasonably regulate and control the forest stand density in different growth stages, ensure natural renewal capability of forest stands, and reasonably set the tree number and height distribution at all levels of stands to form a stepped distribution state and make full use of stand space. [Ch, 6 tab. 22 ref.]

  • 建立健全生态产品价值实现机制，是深入贯彻践行“绿水青山就是金山银山”理念的重要举措。非木质林产品(non-timber forest product)是指在以森林为核心的生物群落中所能获取的除木材之外的其余各种可以满足人类生存或生产需要的产品与服务，主要包括木本油料、水果、森林药材、竹制品、食用菌、香料、野味等物质类产品以及森林旅游等服务类产品[1]。非木质林产品作为典型的物质供给类生态产品，兼具生态效益与经济效益[2]，在促进山区农民增收与林业可持续发展中发挥着重要作用[3−5]。随着集体林权制度改革的深入推进，分山到户使得现有山区农户的非木质林产品以家庭经营为主，存在“多、小、散”等特点[6−7]。由于市场信息存在不对称性，导致小农户难以与市场形成高效对接，普遍存在优质不优价的问题。换言之，山区良好生态资源培育的非木质林产品所带来的品质优势并未体现在价格和销量上，“生态红利”未能得到充分释放。研究表明：组织嵌入显著提高了农户收入。这种促进作用不仅有利于破解农产品“柠檬市场”问题，还可以通过采取集体议价和订单农业等方式降低市场风险[8−9]，提升生态产品溢价能力[10]。此外，区域公用品牌也是实现农业绿色生产、提高农户收入及推动乡村振兴的有效手段[11−13]。截至2020年底，浙江省丽水市生态产品价值实现试点的典型模式——“丽水山耕”等系列品牌，累计销售产品超108亿元，平均品牌溢价率超30%。然而，区域公用品牌商标的申请主体多为企业和合作社，农户准入机制尚未明确建立。因此，亟须从组织嵌入视角出发，探索农户参与区域公用品牌，并享受生态产品价值转化红利的有效路径。此外，不同产业组织类型及其利益联结模式对生态产品价值实现的提升效果也存在差异，有必要构建理论分析框架，以更好地诠释产业组织模式对非木质林产品价值实现的异质性影响及区域公用品牌在其中的作用机制。

    学者们关于产业组织模式绩效的研究重点聚焦在其对生态化经营[14]、投入产出效率[15]、农产品质量安全[16−17]和绿色生产行为[18−19]等的影响。关于非木质林产品的价值实现，已有研究从问题瓶颈[20]、影响因素[21]和路径机制[22]等方面展开探讨。也有部分学者实证研究了区域公用品牌对农户绿色生产行为[23]以及农民收入增长[24]的影响。综上所述，现有研究均较少从微观视角关注农户参与不同产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响差异，对区域公用品牌在其中的作用机制研究也较为缺乏。

    相较于以往研究，本研究的边际贡献在于：其一，基于微观大样本实证检验不同产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响。其二，分析区域公用品牌在产业组织模式对非木质林产品价值实现影响中的作用机制。其三，从经营规模和销售渠道的视角探讨产业组织模式对不同农户的异质性影响，以期为促进农户非木质林产品价值溢价增值提供科学决策和政策建议。

    1.   理论分析与研究假说

    根据产业组织理论，按照利益联结主体和紧密程度不同，将产业组织模式归纳为3类：①“市场+农户”的市场交易模式。农户与买家之间不存在合作和契约关系，进行纯粹交易，农户独立生产和销售非木质林产品，随行就市。②“合作社+农户”的横向合作模式。农户作为合作社的成员，享有合作社所提供的生产技术、信息传递等相关服务，部分合作社还会负责产品的集中销售。③“公司+农户”的纵向协作模式。农户与下游公司建立契约关系，公司为农户提供必要的生产资料、技术支持和市场信息等，农户按照契约生产，并将其非木质林产品销售给公司。相比于市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均能显著提高农户市场地位与产品议价能力[25]，但两者因利益联结方式和运作机制存在异质性，导致农户在非木质林产品价值实现过程中的利益存在一定差异。具体而言，在横向合作模式中，合作社除追求经济效益外，还着重关注农村可持续发展，提升社会效益[26]，并通过提供交易平台，共享资源、知识和技术，提高农户议价能力，以此为农户争取更高的产品市场价格[27]。尽管合作社在短期内可能面临管理和资金挑战，但它强调长期合作和共同利益使其在发展过程中更加稳定。相比之下，在纵向协作模式中，公司作为 “弱关系”嵌入农户网络之中，公司与农户之间完全以“工具型”关系为纽带，双方之间的联合完全出于利益诉求。这使得组织运行效率完全取决于组织内的激励和监督制度，从而使得合作双方容易因为利益诉求的差异产生摩擦。与公司相比，农户与合作社之间的关系更为直接且更加紧密，因而农户受合作社的影响更大。基于此，本研究提出第1个研究假说H1：相比市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均对非木质林产品价值实现有促进作用，且横向合作模式的作用效果更显著。

    根据原产地效应理论，产品来源地对消费者知觉和购买决策具有较强推动作用。区域公用品牌能够强化特定地区的生态特征、历史传统和生产技术[28]，并通过此与非木质林产品价值产生关联。不仅如此，品牌也赋予了产品附加的心理价值[29]。区域公用品牌作为一种与特定地理区域紧密相关的品牌形式，有助于加强消费者与产品之间的情感联系，从而促使消费者愿意支付产品溢价[30]。由此可见，区域公用品牌能够借助地区声誉向市场发送非木质林产品的质量信号，将生态资源优势转化为商品优势和品牌价值收益，实现生态溢价，释放生态红利。区域公用品牌虽然能够带来一定程度的溢价，但准入门槛却存在异质性。分散经营的农户往往因其资源禀赋限制而被排斥在外，难以获得区域公用品牌为非木质林产品带来的溢价效应。产业组织则能够帮助农户通过组织化，克服资源禀赋的束缚，以“合作社+农户”或者“公司+农户”等利益联结方式使用区域公用品牌转化生态产品价值的红利。基于此，提出第2个研究假说H2：农户使用区域公用品牌在产业组织模式对非木质林产品价值实现过程中发挥了中介作用。

    2.   数据来源、变量选取与模型选择

    2.1   数据来源

    为实现研究目标，按照典型抽样和随机抽样相结合的原则，于2023年7—8月在浙江省选取非木质林产品较为丰富的7个县(市)开展实地调查。首先，根据当地政府部门和乡(镇)代表对当地乡(镇)的介绍以及人均地区生产总值数据，采用分层抽样的方法，选取经济发展水平较高和较低各2个乡(镇)。其次，每个乡(镇)按照村农民人均可支配收入进行分层，随机抽取经济发展较好和较差各1个行政村。最后每个村根据等距抽样选取20户农户作为样本户进行问卷调查。问卷内容涉及农户个人及家庭基本信息、非木质林产品经营、产业组织加入与区域公用品牌使用及农户认知情况等。调查均以调查员与农户一对一访谈形式完成。调查样本为7个县(市)28个乡(镇)56个村820户农户。有效问卷为811份，有效问卷率为98.9%。

    2.2   变量选取

    2.2.1   被解释变量

    研究表明：物质供给类生态产品价值主要通过市场交易方式实现[31]，其价值实现体现为产品中蕴含的绿水青山的生态价值和人工投入的劳动价值，通过市场机制运作获得溢价。因此本研究用销售价格与市场平均价格的差占市场平均价格的比例计算非木质林产品溢价率，以此衡量农户非木质林产品价值实现程度。销售价格为农户当年销售的非木质林产品平均价格，市场平均价格则采用当地专业大户了解的非木质林产品当年市场平均价格。使用该数据的合理性在于部分大户本身就从事产品收购和加工业务，对生态产品外部市场的价格信息较为清楚。

    2.2.2   核心解释变量

    本研究将“市场+农户”定义为市场交易模式，“合作社+农户”定义为横向合作模式，“公司+农户”定义为纵向协作模式。以市场交易模式为基准组，对参与多种产业组织模式的农户，选择非木质林产品销量最多的产业组织模式作为主要产业组织模式。

    2.2.3   中介变量

    本研究选取的中介变量为是否使用区域公用品牌，“是”赋值为1，“否”赋值为0。其中，本研究数据所使用的区域公用品牌包括村级、县(市)级、省级和国家级4个层级，涵盖全品类和单一品类。

    2.2.4   控制变量

    参考已有研究成果，选取以下变量：①个人和家庭特征(年龄、受教育程度、家庭村干部人数、家庭林业劳动时间、家庭劳动力数量)。②非木质林产品经营特征(经营规模、销售渠道、培训方式、种植阶段、种植年限、种植品种)。③区域虚拟变量。由于不同地区在社会经济发展、自然条件、林业生产经营相关政策存在差异，从而导致不同地区非木质林产品发展水平也存在差异，因此设置县级虚拟变量。关于县级虚拟变量，本研究以开化县作为参照，设置其他6个县级地区变量。

    2.3   模型选择

    2.3.1   基准模型

    本研究关注的核心问题是产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响，构建最小二乘法(OLS)进行回归估计。模型设定如下：

    $$ {P}_{i}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}{I}_{i}+{\alpha }_{2}{C}_{i}+{\varepsilon }_{i} 。 $$ (1)

    式(1)中：i表示农户，被解释变量Pi表示第i个农户的非木质林产品溢价率；核心解释变量Ii表示第i个农户参与的产业组织模式，是市场交易模式、横向交易模式和纵向交易模式3类变量的虚拟变量；解释变量Ci则为影响农户i的非木质林产品溢价率的控制变量，主要包括农户个人特征、家庭特征、经营特征、区域虚拟变量；$ {\alpha }_{0} $为常数项，$ {\alpha }_{1} $和$ {\alpha }_{2} $表示待估计解释变量的回归系数；εi为模型的扰动项。

    2.3.2   中介效应模型

    根据前文研究假说，借鉴石大千等[32]的方法从区域公用品牌视角验证产业组织模式对非木质林产品价值实现的作用机制。具体实证检验采用3步法验证[33]：①将产业组织模式与非木质林产品价值实现进行回归，若系数显著，则表明产业组织嵌入对非木质林产品价值实现有正向促进作用。②将产业组织嵌入与加入区域公用品牌进行回归，若系数显著，说明产业组织嵌入有助于农户加入区域公用品牌。③将产业组织嵌入和区域公用品牌同时放入模型与非木质林产品溢价率进行回归，若系数不显著或者显著但系数降低了，则证明产业组织嵌入通过影响农户加入区域公用品牌促进非木质林产品溢价率提升。按照上述检验步骤，本研究机制验证模型设定如下：

    $$ {P}_{i}={\theta }_{0}+c{I}_{i}+{\gamma }_{0}{C}_{i}+{\mu }_{i} \text{；} $$ (2)
    $$ {M}_{i}={\theta }_{1}+{{a}{I_{i}}}+{\gamma }_{1}{C}_{i}+{\mu }_{i}\text{；} $$ (3)
    $$ {P}_{i}={\theta }_{2}+{{c'}{I_{i}}}+{{b}{M_{i}}}+{\gamma }_{2}{C}_{i}+{\mu }_{i}\mathrm{。} $$ (4)

    式(2)~(4)中：Mi为中介变量，表示第i个农户经营的非木质林产品的区域公用品牌加入率；θ0、θ1、θ2为常数项；γ0、γ1、γ2、$ a、b、c、c'\mathrm{为}\mathrm{待}\mathrm{估}\mathrm{系}\mathrm{参}\mathrm{数}；\mu\mathrm{\mathit{_i}表}\mathrm{示}\mathrm{随}\mathrm{机}\mathrm{扰}\mathrm{动}\mathrm{项} $；其余变量含义与前文基准模型(1)相同。

    3.   描述性分析

    3.1   总体描述

    本研究所涉及的变量如表1所示。根据描述统计结果，2022年农户平均非木质林产品溢价率为7.64%，60%的农户选择市场交易模式，35%的农户选择横向合作模式，5%的农户选择纵向协作模式。农户中使用区域公用品牌的比例为20%。控制变量中，户主平均年龄为60.63岁，表明农户年龄偏大，其种植经验较为丰富，平均种植经验达18.51 a，平均家庭经营规模为5.19 hm2。

    表 1  总体描述性统计
    Table 1  General descriptive statistics
    变量类型 变量名称 变量含义及赋值 均值 标准差
    被解释变量 非木质林产品溢价率 (销售价格−市场平均价格)/
    　市场平均价格×100%    		 7.64 4.95
    核心解释变量 产业组织模式 市场交易模式(以此为基准) 是否“市场+农户”：0为否；1为是 0.60 0.49
    横向合作模式 是否“合作社+农户”：0为否；1为是 0.35 0.48
    纵向协作模式 是否“公司+农户”：0为否；1为是 0.05 0.21
    中介变量 区域公用品牌加入率 是否使用区域公用品牌：　0为否；1为是 0.20 0.40
    控制变量 个体基本特征 年龄 户主实际年龄/岁 60.63 9.30
    受教育程度 户主受教育年限/a 10.21 3.65
    家庭基本特征 家庭村干部数量 家庭村干部数量/人 1.29 0.53
    家庭劳动力数量 家庭参与劳动数量/人 2.64 1.06
    家庭林业劳动时间 家庭1 a中林业劳动时间/月 6.87 3.98
    经营特征 种植经验 农户种植年限/a 18.51 14.09
    经营规模 家庭经营种植面积/hm2 5.19 21.19
    种植阶段 1为盛果期；2为初果期；
    　3为幼苗期；4为衰退期    		 1.81 1.25
    参加培训形式 0为不参加培训；1为线上理论；
    　2为线下理论；3为线下示范    		 1.55 0.99
    销售渠道
    		 非木质林产品主要销售方式：
    　1为线下销售；2为线上销售    		 1.30 0.69
    　　说明：数据来源于农户调研。
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    3.2   关键变量描述

    表2对不同产业组织模式下的非木质林产品溢价率、加入区域公用品牌情况分别进行了统计。市场交易模式、横向合作模式和纵向协作模式的样本数分别为491、283、37个。表2表明：横向合作模式和纵向协作模式非木质林产品溢价率显著高于市场交易模式，横向交易模式溢价率为11.12%，纵向协作模式溢价率为8.59%。在区域公用品牌加入率方面，纵向协作模式比例最高，达62%，横向协作模式区域公用品牌加入率为43%，市场交易模式仅为3%。

    表 2  关键变量描述性统计
    Table 2  Descriptive statistics of key variables
    变量类型 变量名称 市场交易模式 横向合作模式 纵向协作模式
    均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差
    被解释变量 非木质林产品溢价率 5.57 3.36 11.12 5.41 8.59 3.80
    中介变量 区域公用品牌加入率 0.03 0.17 0.43 0.50 0.62 0.49
    　　说明：数据来源于农户调研。市场交易模式、横向合作模式和纵向协作模式的样本数分别为491、283、37个。
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    4.   实证结果与分析

    4.1   基准回归

    本研究使用Stata18软件，采用OLS估计方法对811份农户数据展开逐步回归分析，得到基准回归结果(表3)。3列的估计结果均表明：相比于市场交易模式，横向合作模式和纵向协作模式均在1%的水平上对非木质林产品溢价率有显著正向影响。由表3可知：与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式会显著提升非木质林产品溢价率。具体而言，横向合作模式和纵向协作模式分别使得非木质林产品溢价率提升1.327个百分点和1.017个百分点。同时，横向合作模式的系数大于纵向协作模式，表明横向合作模式对非木质林产品溢价的促进效果比纵向协作模式更好。H1得到验证。这表明“合作社+农户”“公司+农户”等紧密型产业组织模式均能有效弥补农户在组织结构上的不足[34]，提高农户非木质林产品的溢价能力，从而促进其价值实现。不仅如此，由于利益联结方式的不同，合作社对农户非木质林产品溢价率的提升效果更加显著。

    表 3  基准回归结果
    Table 3  Baseline regression results
    变量名称 溢价率(1) 溢价率(2) 溢价率(3) 变量名称 溢价率(1) 溢价率(2) 溢价率(3)
    横向合作模式 5.547(0.356)*** 4.639(0.354)*** 1.327(0.215)*** 种植年限 −0.009(0.007)
    纵向协作模式 3.019(0.635)*** 2.819(0.671)*** 1.017(0.386)*** 种植阶段 0.074(0.061)
    年龄 −0.011(0.010) 培训方式 0.171(0.068)**
    受教育程度 0.018(0.027) 销售渠道 　 1.935(0.118)***
    家庭村干部人数 0.701(0.152)*** 品种 未控制 未控制 已控制
    家庭劳动力人数 −0.072(0.073) 地区虚拟变量 未控制 已控制 已控制
    种植面积 0.001(0.000)*** 常数项 5.570(0.152)*** 5.509(0.302)*** 13.29(1.053)***
    林业劳动时间 0.010(0.021) R2 0.280 0.405 0.842 　　　
    　　说明：括号内为标准误。溢价率(1)、溢价率(2)、溢价率(3)分别表示不控制任何变量、控制地区虚拟变量、控制所有控制变量的结果。空白处即为未控制该变量。***和**分别表示1%和5%的显著性水平。样本量为811个。
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    4.2   产业组织模式对非木质林产品价值实现的机制验证

    本研究采用中介效应模型检验产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响以及区域公用品牌在其中的作用机制，回归结果如表4所示。与基准回归结果相比，将区域公用品牌引入模型后，横向合作模式的边际效应较未引入机制变量前有所降低(由1.327降低到0.954)，纵向协作模式系数不显著。同时，区域公用品牌对非木质林产品价值实现的影响在1%显著水平上为正，这说明区域公用品牌的使用与非木质林产品溢价率提升有关。回归结果也表明：与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式也会促进参与区域公用品牌。以上结果表明：加入区域公用品牌在横向合作模式和纵向协作模式促进非木质林产品价值实现中发挥着中介作用。H2得以验证。

    表 4  区域公用品牌的机制检验
    Table 4  Mechanism test of regional public brand
    变量名称 溢价率(1) 区域公用品
    牌加入率(2)    		 溢价率(3) 变量名称 溢价率(1) 区域公用品
    牌加入率(2)    		 溢价率(3)
    横向合作模式 1.327(0.215)*** 0.352(0.042)*** 0.954(0.240)*** 地区虚拟变量 已控制 已控制 已控制
    纵向协作模式 1.017(0.386)*** 0.446(0.091)*** 0.543(0.422) 常数项 13.29(1.053)*** 0.414(0.143)*** 12.85(1.068)***
    区域公用品牌加入率 1.062(0.255)*** R2 0.842 0.403 0.846
    控制变量 已控制 已控制 已控制
    　　说明：括号内为标准误。溢价率(1)、溢价率(3)分别表示引入区域公用品牌加入率这一机制变量前后的结果。区域公用品牌加入率(2)表示不同产业组织模式对农户区域公用品牌加入的影响。***表示1%的显著性水平。样本量为811个。
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    4.3   稳健性检验

    本研究采用替换变量进行稳健性检验。通过替换被解释变量非木质林产品溢价率为非木质林产品经营收入进行估计。稳健性检验结果如表5所示。横向合作模式和纵向协作模式均在1%显著水平上对非木质林产品价值实现有正向促进作用，与基准回归结果基本一致，即本研究的实证估计结果是稳健的。

    表 5  稳健性检验结果
    Table 5  Robustness test results
    变量名称 非木质林产品
    经营收入(1)    		 非木质林产品
    经营收入(2)    		 非木质林产品
    经营收入(3)    		 变量名称 非木质林产品
    经营收入(1)    		 非木质林产品
    经营收入(2)    		 非木质林产品
    经营收入(3)
    横向合作模式 0.784 (0.131) *** 0.994 (0.150) *** 0.782 (0.166) *** 地区虚拟变量 未控制 已控制 已控制
    纵向协作模式 2.570 (0.371) *** 2.682 (0.350) *** 1.910 (0.341) *** 常数项 9.743 (0.065) *** 9.046 (0.167) *** 9.110 (0.684) ***
    控制变量 未控制 未控制 已控制 R2 0.116 0.191 0.367
    　　说明：括号内为标准误。非木质林产品经营收入(1)、非木质林产品经营收入(2)、非木质林产品经营收入(3)分别表示不控制任何变量、控制地区虚拟变量、控制所有控制变量的结果。***表示1%的显著性水平。样本量为811个。
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    4.4   异质性分析

    基于前文理论机制分析与研究假说，对农户非木质林产品经营规模和销售渠道进行分组，讨论产业组织嵌入对非木质林产品价值实现影响的异质性。其中，经营规模按照种植面积是否超过均值 (5.19 hm2)，划分为规模户组 (＞5.19 hm2)和普通户组 (≤5.19 hm2)。销售渠道按照是否通过互联网销售分为线上销售组和线下销售组。

    表6表明：对普通户组而言，横向合作模式和纵向协作模式对非木质林产品溢价率影响均在1%水平上显著为正，且普通户组系数均大于规模户组，表明其对溢价率的提升效果均大于规模户组。可能的原因在于普通规模农户借助紧密型产业组织能获得更高的质量溢价，因而非木质林产品价值实现效果更显著。销售渠道分组回归结果表明：线上销售组中横向合作模式和纵向协作模式分别在1%和5%显著水平上对非木质林产品溢价率有正向促进作用，线下销售组中横向合作模式和纵向协作模式分别在1%和10%显著水平上对非木质林产品溢价率有正向促进作用，线上销售组回归系数均大于线下销售组，表明通过互联网销售的非木质林产品相比于只在线下销售的非木质林产品，其溢价效果更为显著，与蒋玉等[35]的研究结论一致。

    表 6  异质性检验
    Table 6  Heterogeneity test
    变量名称 经营规模 销售渠道
    规模户组 普通户组 线上销售组 线下销售组
    横向合作模式 1.230 (0.499) ** 1.306 (0.250) *** 1.508 (0.497) *** 1.275 (0.222)***
    纵向协作模式 0.504 (0.640)　 1.373 (0.459)*** 1.434 (0.698) ** 0.871 (0.490) *
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
    地区虚拟变量 已控制 已控制 已控制 已控制
    常数项 11.81 (2.531) *** 13.52 (1.208) ***　 6.635 (0.952) *** 21.84 (1.403)***　
    R2 0.883 　　　 0.843 　　　 0.529 　　　 0.817 　　　
    　　说明：括号内为标准误。***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。规模经营组和普通户组的样本量分别为110和701个；线上销售组和线下销售组的样本量分别为373和438个。
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    5.   结论与政策启示

    本研究以浙江省为例，分析了产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响及区域公用品牌在其中的作用机制，并识别了不同经营规模、销售渠道对非木质林产品价值实现的差异。得出以下结论：①与市场交易模式相比，横向合作模式和纵向协作模式对农户非木质林产品价值实现均有显著的正向影响，且横向合作模式的作用效果更明显。②使用区域公用品牌在不同产业组织模式对非木质林产品价值实现影响过程中均起到中介作用。③经营规模、销售渠道的不同使得非木质林产品价值实现的效果也存在差异。具体而言，对于经营规模小、采用互联网销售的农户，产业组织嵌入对非木质林产品价值实现效果更显著。

    基于上述研究结论，得到如下政策启示：①积极推广“合作社+农户”和“公司+农户”组织模式，持续提高农户的组织化程度。鼓励农户加入合作社或与公司对接，特别是加入合作社，加强农户与合作社之间的利益共享机制，确保农户能够充分受益于合作社提供的服务与市场信息，享受生态产品价值转化红利。②充分发挥区域公用品牌的溢价能力。鼓励合作社与公司积极参与到区域品牌的建设与运营中，充分发挥产业组织在规模化、标准化与品牌化生产运营中的优势，借助产业组织完善区域公用品牌市场化运作体系，扩大区域公用品牌对农户生态产品价值实现的影响力。③鼓励农户积极参与线上销售。通过建立透明、高效的互联网信息共享平台，弥合市场需求与农户生产之间的市场信息差距，引导农户及时高效销售优质生态产品，实现从生产端到消费端的价值转化。

  • 表  1  样地概况

    Table  1.   Survey of sample plots

    样地编号样地面积/(m×m)林分密度/(株·hm−2)树种组成平均胸径/cm平均树高/m
    130×301 4335落叶松3白桦2山杨13.6±6.613.2±4.2
    240×401 0199白桦1落叶松+山杨10.8±3.9 9.9±2.6
    340×401 9946白桦4落叶松+山杨 8.1±2.7 9.4±1.9
    440×402 2385落叶松5白桦−山杨10.4±4.110.9±3.0
    520×301 9835白桦5落叶松+山杨 9.1±3.910.5±1.9
    640×402 7757落叶松3白桦+山杨 9.6±3.510.7±2.9
    740×401 7506落叶松3白桦1山杨12.0±4.610.9±2.9
    840×401 4257落叶松3白桦+山杨12.8±4.212.1±2.4
    930×302 5567白桦3落叶松−山杨 9.4±3.110.0±1.5
    1030×301 3678落叶松2白桦12.2±3.410.3±2.0
    1130×302 0678落叶松1白桦1山杨11.8±4.710.5±2.1
    1230×301 7227落叶松3白桦−山杨12.7±5.711.1±2.8
    1330×302 2337落叶松3白桦11.4±4.610.2±2.2
    1430×40 8929落叶松1白桦−山杨15.5±7.110.0±2.6
    　　说明：树种组成式中，数字表示树种的数量比，“+”表示该树种蓄积量占林分总蓄积量2%~5%；“−”表示该树种蓄积量少于林　　　　　分总蓄积量的2%
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    表  2  各样地林分空间利用率

    Table  2.   Stand space utilization ratio of various sample plots

    样地编号水平空间
    利用率/%    		垂直空间
    利用率/%    		综合空间
    利用率/%    		样地编号水平空间
    利用率/%    		垂直空间
    利用率/%    		综合空间
    利用率/%
    168.133.750.1 875.043.158.3
    273.831.251.6 971.557.964.4
    385.944.064.01065.350.857.7
    480.938.858.91172.265.568.7
    581.343.561.51262.552.757.4
    681.636.057.81372.258.365.0
    775.839.656.91464.649.556.7
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    表  3  水平空间利用率与各因子相关性分析

    Table  3.   Correlation coefficients between horizontal space utilization ratio and each factor

    样地林木株数林分蓄积量更新密度林木聚集系数林分平均胸径
    0.811**−0.561*0.855**0.761**−0.787**
    　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01
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    表  4  垂直空间利用率与各因子相关性分析

    Table  4.   Correlation coefficients between vertical space utilization ratio and each factor

    样地林木株数更新密度林木聚集系数垂直层次数主林层高演替层高更新层高主林层与更新层高差演替层与更新层高差更新层株数
    −0.569*−0.612*−0.563*−0.822**−0.671**−0.741**0.788**−0.874**−0.881**−0.719**
    　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01
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    表  5  综合空间利用率与各因子相关性分析

    Table  5.   Correlation coefficients between stand space utilization ratio and each factor

    林分密度垂直层次数主林层高演替层高主林层与更新层高差主林层株数
    0.591*−0.633*−0.718**−0.651*−0.664**0.591*
    　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01
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    表  6  林分空间利用率(Y)与影响因子(X)的回归分析

    Table  6.   Stepwise regression analysis of stand space utilization ratio (Y) and influence factors (X)

    项目逐步回归模型R2df显著性
    水平空间利用率Y= 66.427 83+0.003 98X10.732130.000
    垂直空间利用率Y=65.032 49−4.582 53X20.777130.000
    综合空间利用率Y=77.416 47−1.014 22X3+ 0.005 61X4−2.560 84X50.912130.000
    　　说明：X1为更新密度；X2为演替层与更新层高差；X3为主林层高；X4为林分密度；X5为演替层高
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-25
  • 修回日期:  2019-10-20
  • 网络出版日期:  2020-05-21
  • 刊出日期:  2020-06-01

兴安落叶松中幼龄天然林空间利用特征及影响因子

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382
  • 国家林业和草原局 管理干部学院，北京 102600
    • 基金项目:  “十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD22B0204)
    作者简介:

    玉宝，研究员，博士，从事森林培育理论与技术、森林可持续经营理论与技术研究。E-mail: nmlyb8@sina.com

  • 收稿日期: 2019-06-25
  • 修回日期: 2019-10-20
  • 网络出版日期: 2020-05-21
  • 刊出日期: 2020-06-01

  • 中图分类号: S757

摘要:   目的  以大兴安岭过伐林为研究对象，界定林分空间利用，提出林分空间利用率计算方法，从林分水平空间、垂直空间、综合空间利用率3个方面分析天然林空间利用规律。  方法  利用14块样地数据，应用相关分析和逐步回归分析方法揭示影响林分空间利用率的主要因子。  结果  14块样地林分水平空间利用率、垂直空间利用率和综合空间利用率分别为62.5%~85.9%、31.2%~65.5%和50.1%~68.7%；平均水平分别达73.6%、46.0%和59.2%；随着林分生长，林木数量、个体大小、分布格局不断被调整，林分水平空间利用率发生变化；林分水平空间利用率与样地林木株数、更新密度和林木聚集系数极显著正相关(P＜0.01)，与林分蓄积量显著负相关(P＜0.05)，与林分平均胸径极显著负相关(P＜0.01)；不同生长阶段的林分垂直空间大小不一，随着林分生长，林分高度、各层林木株数和高度逐渐被调整，林分垂直空间大小和空间利用率发生动态变化；林分垂直空间利用率与更新层高极显著正相关(P＜0.01)，与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数显著负相关(P＜0.05)，与垂直层次数、主林层高、演替层高、主林层与更新层高差、演替层与更新层高差、更新层株数极显著负相关(P＜0.01)；林分综合空间利用率受水平和垂直结构两方面因素影响，与林分密度、主林层株数显著正相关(P＜0.05)，与垂直层次数、演替层高显著负相关(P＜0.05)，与主林层高、主林层与更新层高差极显著负相关(P＜0.01)。  结论  随着林分生长，林分空间大小和空间利用率发生动态变化。影响林分水平空间、垂直空间、综合空间利用率主要因子分别为更新密度、演替层与更新层高差、主林层高、林分密度和演替层高。提高林分空间利用率，优化林分结构，需要采取兼顾水平结构和垂直结构多种因子的立体技术措施。在林分不同生长阶段合理调控林分密度，确保林分自然更新能力，合理设置林分各层次林木株数和高度分布，形成阶梯式分布状态，使林分空间得到充分利用。表6参22

English Abstract

王丹婷, 朱臻, 杨虹, 等. 产业组织模式对非木质林产品价值实现的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2024, 41(6): 1303-1312. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240297
引用本文: 玉宝. 兴安落叶松中幼龄天然林空间利用特征及影响因子[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(3): 407-415. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382
shu
WANG Danting, ZHU Zhen, YANG Hong, et al. Impact of industrial organization models on the value realization of non-timber forest products[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2024, 41(6): 1303-1312. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20240297
Citation: YU Bao. Characteristics and impact factors of space utilization of young and middle-aged natural Larix gmelinii forests[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2020, 37(3): 407-415. DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190382
shu

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  • 林分空间结构是天然林研究焦点之一。优化森林空间结构是培育可持续森林的重要途径[1]。目前研究以水平空间结构为主，用混交度、大小分化度、林木分布格局[2-5]、林分空间结构指数及空间结构距离等指标[6-7]，研究了空间结构特征、结构优化及采伐强度对林分空间结构的影响[5]等。天然林垂直空间结构方面，由于林木分布具有非均一、非规则性特点[8]，成为空间结构研究难点。目前主要采用林层[9-10]、林层比[11]、林层指数[12]等研究垂直结构特征和参数计算方法。但这些指标仅用于分析空间结构特征属性，难以反映林分空间利用情况，对林分空间利用的表征指标、计算方法以及空间结构参数与空间利用率的关系方面研究鲜见报道。尽管在人为诱导异龄复层林技术和促进自然恢复演替作用[13]方面开展部分研究，但在演替调控和垂直结构优化研究不够深入。目前，林分空间利用、尤其天然林空间利用(包括林分垂直空间利用以及林分整体空间利用)方面研究未见报道。贾亚运等[14]认为，林地空间利用的指标包括枝下高、冠幅、单株叶面积和叶面积指数等。采用生长空间指数(树冠体积/胸径)、生长空间竞争指数(树冠表面积/胸高断面积)、根系(单株根量、根系密度)指标，测算人工林林木个体水平空间利用能力[15-17]。但研究中未充分考虑林木分布格局和树冠重叠因素，不足以揭示天然林空间利用规律。林分空间利用同林分结构与功能紧密相关，掌握其规律特征对过伐林经营具有重要意义。在天然林生长过程中，林分空间结构和空间利用发生动态变化，林木胸径和高生长不断分化，达到一定密度范围后生长量受到抑制，在有限的空间内逐渐被“合理布置”，由简单单层逐渐演替形成复层、异龄林和多代林。用水平或垂直单一结构因子探讨林分空间结构规律，缺乏系统性，从林分空间利用出发用整体空间结构因子探讨其规律更有利于提升结构优化和抚育经营实际效果。本研究提出天然林林分空间利用基本概念和内涵，探讨大兴安岭过伐林林分空间利用规律，揭示其影响因子，以期为天然林结构优化和抚育经营提供理论和技术支撑。

    • 1.   研究区概况

    • 研究地点为内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站，50°49'~50°51'N，121°30'~121°31'E，海拔800~1 100 m。属寒温带湿润气候区，年均气温为−5.4 ℃，最低气温−50.0 ℃，≥10 ℃年积温1 403 ℃；年降水量450~550 mm，60%降水集中在7−8月，全年无霜期80 d。境内连续多年冻土和岛状多年冻土交错分布。林下土壤为棕色针叶林土、灰色森林土和黑钙土，土层厚度20~40 cm，基岩以花岗岩与玄武岩为主。森林以兴安落叶松Larix gmelinii为建群种的寒温带针叶林，伴生树种有白桦Betula platyphylla和山杨Populus davidiana等。林下主要有杜鹃Rhododendron dahuricum等灌木和红花鹿蹄草Pyrola incarnate、舞鹤草Maianthemum bifolium等草本植物。

      研究区过伐林是在20世纪80年代初主伐利用后形成的。1982−1986年当地林业部门对调查地林分进行了采伐作业，作业方式为100 m等带间隔皆伐，采伐间隔期10 a，作业面积150 hm2。伐前林龄为120~180 a，蓄积量80~120 m3·hm−2，郁闭度0.2~0.4，上层母树群团状分布，更新密度1 500~2 400株·hm−2，幼树年龄5~15 a，幼树组成为5落叶松5白桦。20世纪90年代初开始转为抚育经营，主要采取了透光伐和生长伐等抚育经营措施。

    2.   研究方法

      2.1.   样地设置与调查

    • 选择有代表性的森林群落类型，设置14块样地(表1)。进行每木检尺，调查更新(DBH＜5.0 cm)情况及生长指标。将样地按2.5 m×2.5 m (14块样地DBH≥5.0 cm林木的平均冠幅2.4 m)进行网格化，划分若干个样方。以样地西南角作为坐标原点，用皮尺测量各样方内林木在样地内的相对坐标。应用方差/均值比率法求算林木聚集系数，检验林木分布格局[9]。采用树冠光竞争高度原理将林分垂直层次划分为主林层、演替层和更新层[9]。

      表 1  样地概况

      Table 1.  Survey of sample plots

      样地编号样地面积/(m×m)林分密度/(株·hm−2)树种组成平均胸径/cm平均树高/m
      130×301 4335落叶松3白桦2山杨13.6±6.613.2±4.2
      240×401 0199白桦1落叶松+山杨10.8±3.9 9.9±2.6
      340×401 9946白桦4落叶松+山杨 8.1±2.7 9.4±1.9
      440×402 2385落叶松5白桦−山杨10.4±4.110.9±3.0
      520×301 9835白桦5落叶松+山杨 9.1±3.910.5±1.9
      640×402 7757落叶松3白桦+山杨 9.6±3.510.7±2.9
      740×401 7506落叶松3白桦1山杨12.0±4.610.9±2.9
      840×401 4257落叶松3白桦+山杨12.8±4.212.1±2.4
      930×302 5567白桦3落叶松−山杨 9.4±3.110.0±1.5
      1030×301 3678落叶松2白桦12.2±3.410.3±2.0
      1130×302 0678落叶松1白桦1山杨11.8±4.710.5±2.1
      1230×301 7227落叶松3白桦−山杨12.7±5.711.1±2.8
      1330×302 2337落叶松3白桦11.4±4.610.2±2.2
      1430×40 8929落叶松1白桦−山杨15.5±7.110.0±2.6
      　　说明：树种组成式中，数字表示树种的数量比，“+”表示该树种蓄积量占林分总蓄积量2%~5%；“−”表示该树种蓄积量少于林　　　　　分总蓄积量的2%

      • 2.2.   林分空间利用率计算方法

    • 林分空间利用是指在特定立地和林分结构条件下，林木在林分水平和垂直空间中合理利用温度、光照、水分以及营养空间的过程。林分空间利用率是林分空间被利用水平或填充度。主要表现在林木株数、林木个体大小、正向演替、在林分中的位置以及格局等方面。

      水平空间利用率(horizontal space utilization ratio，HSUR)计算方法：统计小样方中有林木生长的样方数量，计算有林木生长(含更新幼树，不含枯立木)样方数占样方总数比例。在样方中不论林木株数，不论林木大小(大树或更新幼树)，只要有林木生长，就算作有林木生长样方。采用该指标主要考虑样地全林木分布不同而填充空间差异性和林木分布格局对空间利用率的影响。计算公式：RHSU=${{\sum\limits_{i = 1}^n {{q_i}} }}/{N}$。其中：RHSU为样地林分水平空间利用率(%)；n为有林木生长的样方总数； qi为第i个有林木生长的样方，取值为1；N为样地样方总数。

      垂直空间利用率(vertical space utilization ratio，VSUR)计算方法：样地全林木总高度占全林木达优势木高度时总高度的比例。采用该指标主要考虑兴安落叶松天然林存在多代林和复层异龄林的垂直结构复杂性。体现样地全林木垂直分布特点、填充空间规律以及林木垂直分布格局对空间利用率的影响。计算公式：RVSU=${{\sum\limits_{j = 1}^m {{h_j}} } / {\sum\limits_{j = 1}^m {{H_j}} }}$。其中：RVSU为样地林分垂直空间利用率(%)；m为样地立木总株数；hj为第j株林木树高(m)；Hj为第j株优势木高(m)即林分优势木高。优势木选择标准：生长良好，无病虫害，树冠最大且占据林冠上层，在样地内同龄级林木中，胸径和树高最大，林木相对直径d≥1.02。d=r/R，其中d为林木相对直径；r为林木胸径；R为林分平均胸径。

      林分综合空间利用率计算方法：以水平空间利用率和垂直空间利用率为指标，应用熵权法[18]计算2个指标的熵权重，再计算样地林分综合空间利用率。计算公式：Yi=RHSUW1+RVSUW2。其中：Yi为第i个样地林分综合空间利用率；W1和W2分别为水平空间利用率和垂直空间利用率指标的熵权重，本研究中W1=0.48，W2=0.52。

      • 2.3.   数据处理

    • 应用Excel进行数据处理，应用SPSS 17.0进行相关性分析，依据Pearson相关系数和双侧显著性检验结果，筛选影响空间利用率的相关因子。对林分空间利用率与其显著相关因子进行逐步回归分析，确定主要影响因子。

    3.   结果与分析

      3.1.   林分水平空间利用特征

    • 各样地水平空间利用率为62.5%~85.9%，平均达73.6%(表2)。由于各样地林木株数、分布格局和位置关系不同，因而有林木生长的样方数量也不同，水平空间利用率有较大差异。水平空间利用率大小与林分结构有关(表3)。水平空间利用率与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数呈极显著正相关(P＜0.01)；与林分蓄积量显著负相关(P＜0.05)；与林分平均胸径极显著负相关(P＜0.01)。随着林分更新、林木株数增多，林分空隙逐渐被填充，水平空间利用率也提高；随着林木聚集系数增加，林木分布格局、样方间林木株数差异变大，所占林分空间增大，水平空间利用率也提高；随着林分平均胸径和蓄积量增加，更新幼树所占空间减少，更新密度、林木株数趋于减小，水平空间利用率降低。说明目前林分密度较小，林木株数较少，林木分布不均，有林木的样方频度较低。

      表 2  各样地林分空间利用率

      Table 2.  Stand space utilization ratio of various sample plots

      样地编号水平空间
      利用率/%      		垂直空间
      利用率/%      		综合空间
      利用率/%      		样地编号水平空间
      利用率/%      		垂直空间
      利用率/%      		综合空间
      利用率/%
      168.133.750.1 875.043.158.3
      273.831.251.6 971.557.964.4
      385.944.064.01065.350.857.7
      480.938.858.91172.265.568.7
      581.343.561.51262.552.757.4
      681.636.057.81372.258.365.0
      775.839.656.91464.649.556.7

      表 3  水平空间利用率与各因子相关性分析

      Table 3.  Correlation coefficients between horizontal space utilization ratio and each factor

      样地林木株数林分蓄积量更新密度林木聚集系数林分平均胸径
      0.811**−0.561*0.855**0.761**−0.787**
      　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01

      空间利用率体现不同生长阶段林分中林木分布和数量比例合理性。本研究对象为中幼龄林，林分中有相当数量的更新幼树和小径木。林分空间利用率越高，并非生产力就越高，生产力高低与林木胸径、树高与株数有关，幼树对生产力作用甚微。

      • 3.2.   林分垂直空间利用特征

    • 因立地条件、林木生物学特征、林分生长阶段等不同，林分垂直空间大小不一，成熟林垂直空间将会达到最大水平。各样地垂直空间利用率为31.2%~65.5%，平均达46.0%(表2)。由于各样地林分高度、不同高度林木株数不同，林分垂直空间大小和空间利用率也不同。林分垂直空间利用率与更新层高极显著正相关(P＜0.01)(表4)；与样地林木株数、更新密度、林木聚集系数显著负相关(P＜0.05)；与垂直层次数[9]、主林层高、演替层高、主林层与更新层高差、演替层与更新层高差、更新层株数极显著负相关(P＜0.01)。随着垂直层次数增加，主林层和演替层同更新层间的高差变大，林分平均高度减小，全林木总高度趋于减小，垂直空间利用率降低；随着主林层高、更新密度或更新层株数增加，优势木总高度增加，而全林木总高度趋于减小，垂直空间利用率降低；同理，随着演替层高度增加，演替层与更新层高差变大，垂直空间利用率也降低；随着更新层高度增加，林分平均高度也增加，全林木总高度趋于增加，垂直空间利用率也增加；随着样地林木株数、更新层株数增加，林木聚集系数增加，各层与更新层间高差也增加，从而垂直空间利用率降低。

      表 4  垂直空间利用率与各因子相关性分析

      Table 4.  Correlation coefficients between vertical space utilization ratio and each factor

      样地林木株数更新密度林木聚集系数垂直层次数主林层高演替层高更新层高主林层与更新层高差演替层与更新层高差更新层株数
      −0.569*−0.612*−0.563*−0.822**−0.671**−0.741**0.788**−0.874**−0.881**−0.719**
      　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01

      林分优势木高度相近情况下，垂直层林木高度分布状态不同时，垂直空间利用率会不同。处在中幼龄阶段的林分空间利用率高低，与林木株数特别是与林分垂直层次中的各层林木株数有直接关系。在林分中有相当数量的更新幼树、主林层以下的林木，这些林木的数量比例对林分垂直空间利用率的高低有直接影响。优化林分结构时，如何合理控制林分垂直各层次林木株数以及各层同更新层间的高差是关键技术问题。

      • 3.3.   林分综合空间利用特征

    • 为了综合评价林分空间利用水平，经用熵权法计算，各样地林分综合空间利用率为50.1%~68.7%，平均59.2%(表2)。各样地以林分综合空间利用率高低的排序与以水平空间利用率和垂直空间利用率高低的排序并非一致。说明影响综合空间利用率的因素是综合性的。综合空间利用率与林分密度、主林层株数显著正相关(P＜0.05)(表5)；与主林层高、主林层与更新层高差极显著负相关(P＜0.01)；与垂直层次数、潜替层高显著负相关(P＜0.05)。表明林分综合空间利用率受水平和垂直结构综合因子影响，主要体现在林木株数、垂直层高、各林层与更新层间高差等方面。因此在林分密度合理情况下，垂直层出现“断层”将会降低林分综合空间利用率。

      表 5  综合空间利用率与各因子相关性分析

      Table 5.  Correlation coefficients between stand space utilization ratio and each factor

      林分密度垂直层次数主林层高演替层高主林层与更新层高差主林层株数
      0.591*−0.633*−0.718**−0.651*−0.664**0.591*
      　　说明：*表示P＜0.05；**表示P＜0.01

      • 3.4.   林分空间利用率影响因子

    • 为确定影响空间利用率主要因子，对空间利用率与其显著相关的因子做了逐步回归分析(表6)。影响水平空间利用率、垂直空间利用率、综合空间利用率的主要因子分别为更新密度，演替层与更新层高差，主林层高、林分密度、演替层高。确保林分不同生长阶段的自然更新能力[19-20]和生境异质性，使林分密度和年龄结构更趋优化，可提高林分水平空间利用率。随着林分生长和演替变化，林木高度、各层林木数量和高度逐渐被调整，垂直空间利用率也发生变化。因此，依据林分演替规律，调控演替层和更新层等在林分垂直层次中最“活跃”的部分，确保在不同生长阶段的林木高度呈阶梯式分布，形成复层林，从而提高林分垂直空间利用率。林分综合空间利用率是水平空间和垂直空间的综合体现，其影响机理较复杂，进入方程的因子数量明显增多(表6)，先后将主林层高、林分密度和演替层高等3个因子引入了方程。说明林层高度和林木株数是影响综合空间利用率的关键因子。通过合理保持主林层和演替层同更新层的高差，使各层林木株数呈阶梯式分布，合理保持林分密度，从而可提高林分综合空间利用率。

      表 6  林分空间利用率(Y)与影响因子(X)的回归分析

      Table 6.  Stepwise regression analysis of stand space utilization ratio (Y) and influence factors (X)

      项目逐步回归模型R2df显著性
      水平空间利用率Y= 66.427 83+0.003 98X10.732130.000
      垂直空间利用率Y=65.032 49−4.582 53X20.777130.000
      综合空间利用率Y=77.416 47−1.014 22X3+ 0.005 61X4−2.560 84X50.912130.000
      　　说明：X1为更新密度；X2为演替层与更新层高差；X3为主林层高；X4为林分密度；X5为演替层高
    4.   讨论

    • 林分生长是填充林分空间的过程，也是林分空间大小和利用率动态变化的过程。提高林分空间利用率是在林分不同生长阶段使空间利用率最大化，林分空间能够可持续利用、循环利用的问题。研究认为调控林分空间利用率是优化林分结构、提高林分生产力、强化林分功能的重要技术措施，属于森林抚育经营范畴。在越来越重视林分结构和功能情况下，仅围绕目标树、保留木[21]提出抚育经营方案，可能有些片面性，将影响森林整体功能效益。依据林分空间利用情况，以提高林分空间利用率为目标，设计林分整体结构优化方案，可能更适合过伐林的抚育经营。

      本研究计算林分空间利用率时仅考虑了乔木层，未考虑灌木和草本层，对完整垂直结构的林分空间利用规律有待深入研究。在计算公式中未考虑冠幅[14]、胸高断面积及郁闭度[22]等指标。天然林冠幅重叠率较高，若用冠幅指标测算林分空间利用率必然会影响其准确性。胸高断面积和郁闭度指标能够体现林木所占面积，但不能体现林木位置关系和分布格局，无法更好地揭示林分水平空间利用规律。本研究水平空间利用率计算方法与传统林木个体营养空间利用率概念有较大区别，不仅考虑大树，也考虑了幼树对林分空间利用，避免了林木单株个体大小(胸径、胸高断面积、树冠大小)因素干扰。在结果中，水平空间利用率与林分蓄积量和平均胸径呈极显著负相关。这主要是测算空间利用率时以样方数量为计数单位，有林木样方数量和林木出现频度来体现空间利用规律，并非简单的以所占面积比例来计算，空间利用率的高低与该林分密度、林木分布格局及所占样方数量有关。垂直空间利用率是动态变化的，因演替阶段、林龄阶段(幼龄、中龄、近熟林、成熟林和过熟林)的不同而不尽相同。本研究垂直空间利用率计算与传统的划分林层来分析垂直空间结构特征有着较大区别。本研究垂直空间利用率的计算避免了单一考虑生产力，从天然林自然更新能力、林分演替、垂直结构特征方面分析垂直空间利用率，体现各层林木株数和分布高度的合理性问题。垂直空间利用率高低涉及到垂直空间结构合理性问题，与垂直层次、各层林木株数和林木高度有关。并非垂直层次数越多、层次结构越复杂就空间利用率越高，还得看层数合理性、各层高度、高差以及株数分配比例情况。垂直空间利用率最高应该出现在近熟林、成熟林或过熟林阶段，本研究林分处在中幼龄阶段，因此具有特殊性。林木在垂直空间中阶梯式分布，能够充分填充林分垂直空间，空间利用率自然就高。主林层越高，则林分垂直空间越大，但不代表空间利用率就高，毕竟主林层林木株数少，对全林木总高的增加作用甚微，主要取决于林木株数较多的演替层和更新层高度。垂直空间利用率低，说明尽管层次数多、结构复杂，但各层高度、林木株数分配比例不合理。例如，主林层林木株数偏少，演替层或者更新层较低且林木株数过多等等。

      本研究采用有林木的样方数和树高表述林分空间利用率，相对简单而便于操作，采用的林分空间利用率计算指标并非完全是衡量生产力评判指标。测算的垂直空间利用率普遍低于水平空间利用率，可见林木对垂直空间利用不足[22]，这除了与人为采伐干扰有关，还与目前林分全林木高度离达到优势木高度还有较大差距(存在多代林)有关。说明目前的林分空间利用率有较大提高空间。林木在垂直层呈阶梯式分布，而且各层林木株数比例和高差合理，采伐第一层林木后较短的间隔期内能够被填充，是保持较高空间利用率的关键所在。尽管本研究初步测算了林分空间利用率，但未做对照处理(必须是未受干扰过的原始林)，还因研究地点、样地数量、缺乏林分空间利用率评价指标和标准等因素的限制，难以客观评价林分空间利用情况，有待进一步丰富理论，改进技术方法，扩大研究范围，从而证实研究结果的适宜性。本研究空间利用率计算方法、指标以及公式主要依据天然林结构特征所提出的方法，适用中幼龄天然林空间利用率估算。对于近熟林、成熟林和过熟林以及人工林的林分空间利用率计算需要进一步研究探讨。曹小玉等[22]利用林层指数、林分空间结构评价指数来评价杉木Cunninghamia lanceolata人工林林分空间结构，但目前仍然缺乏对天然林林分空间结构的评价技术方法，这是下一步研究的重点。另外，本研究对象为过伐林，受过人为干扰，目前空间利用率现状是受干扰后所形成的结果。至于人为干扰因素对林分空间利用率的影响及其两者关系有待于进一步研究。

    5.   结论

    • 本研究林分空间利用率计算指标主要体现林木分布格局、林分演替、更新能力以及在水平和垂直层面个体大小不同的林木(大树、更新幼树)分布合理性及合理数量分配比例。其计算出的空间利用率可为调控林分演替、优化林分结构提供技术参考。通过调控林分空间利用率，修复天然林因人为干扰严重导致的林分结构“过度”自然状态，使结构更趋优化，提高营养空间的利用率，有效填充林分空间。本研究初步提出了林分空间利用率基本内涵、计算方法和公式，分析了大兴安岭过伐林林分空间利用规律，揭示了影响因子，可为过伐林结构优化、抚育经营提供技术参考。

      经计算，林分水平空间利用率、垂直空间利用率、综合空间利用率分别为62.5%~85.9%、31.2%~65.5%、50.1%~68.7%，平均水平分别为73.6%、46.0%、59.2%。影响林分空间利用率的因子较多。其中林木聚集系数、样地林木株数、更新密度、林分平均胸径和林分蓄积量与水平空间利用率显著相关，其中更新密度是主要影响因子；垂直层次数、主林层高、演替层高、更新层高、主林层与更新层高差、演替层与更新层高差、更新层株数、林木聚集系数、更新密度、样地林木株数与垂直空间利用率显著相关，其中演替层与更新层高差是主要影响因子；林分密度、垂直层次数、主林层高、演替层高、主林层与更新层高差、主林层株数等与林分综合空间利用率显著相关，其中主林层高、林分密度、演替层高是主要影响因子。可通过调控上述因子来实现提高林分空间利用率和优化林分结构的目标。需要采取兼顾水平结构和垂直结构多种因素的立体技术措施，在林分不同生长阶段合理调控林分密度，确保林分自然更新能力，合理调整林分各层次林木株数和高度分布，形成阶梯式分布状态，使林分空间得到充分利用。

参考文献 (22)

目录

  • 全文HTML

  • 1.   研究区概况
  • 2.   研究方法

  • 2.1.   样地设置与调查

  • 2.2.   林分空间利用率计算方法

  • 2.3.   数据处理

  • 3.   结果与分析

  • 3.1.   林分水平空间利用特征

  • 3.2.   林分垂直空间利用特征

  • 3.3.   林分综合空间利用特征

  • 3.4.   林分空间利用率影响因子

  • 4.   讨论
  • 5.   结论

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