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作者：徐婷 李明陽 吳文浩 單位：南京林業大學森林資源與環境學院 句容市農業委員會
本研究以句容市下蜀鎮2006年森林資源二類調查數據為主要信息源，以地理信息系統軟件ArcGIS、統計分析軟件SPSS為挖掘工具，通過主成分分析和聚類分析，揭示森林資源調查數據庫中隱含的森林健康空間分布規律、森林健康與生態環境因子間的量化關系等知識，以期為面向森林可持續經營指標的森林資源空間數據挖掘探索出一條科學適用的技術路線。
1研究區域概況
下蜀鎮位于江蘇省句容市北部，寶華山東側，地理范圍為東經119°4'23″～119°15'4″，北緯32°4'23″～32°12'29″，土地面積160km2，人口6.3萬人。地處長江三角洲，是長江南岸的經濟重鎮，是江蘇省句容市唯一的沿江鎮，擁有3.5km長的長江深水岸線，位于佛教圣地“律宗第一名下蜀鎮山”寶華山腳下，東離古城鎮江30km，西距古都南京35km，在上海經濟輻射區邊緣，南京都市區規劃圈內。下蜀鎮自然條件得天獨厚，屬北亞熱帶季風氣候，四季分明，雨水充沛，日照充足，年降水量1105km，年均溫15.1℃，年均日照時間2018h，年均無霜期229d。下蜀鎮境內多低山丘陵，地勢高低不平，總體呈現南高北低趨勢，南部依偎寶華山，中部為低山丘陵，北部依靠長江，地勢平坦。水陸交通發達，礦藏資源豐富。長江黃金水道、寧鎮公路、312國道、滬寧鐵路橫貫東西;句蜀公路、新大公路縱申南北，交織成網;大道河、便民河直通長江。工業經濟基礎較好，已逐步形成了建材、化工、服裝、機械四大工業類項。下蜀鎮用材林樹種有水杉(Metasequoiaglyptrobides)、馬尾松(Pinusmassoniana)、棣棠(Kerriajaponica)等，經濟林樹種有油桐(Verniciafordii)、板栗(Casta-neamollissima)、青梅木(mangachagpoiBlanco)、葡萄(Vitisvinifera)、柿樹(Diospyroskaki)、桃樹(Prunuspersica)等270多種，形成了“南林北菜”的農業發展格局。
2.1數據來源及預處理研究所用的主要數據有:1)下蜀鎮2006年二類調查固定樣地空間數據庫，包括1216個小班，其中小班的屬性表除了包括地類、林種、樹種、平均胸徑、平均樹高、單位蓄積等常規調查因子外，還增加了森林健康調查因子;2)2006年下蜀鎮遙感衛星SPOT5數據包(全色+多光譜)，全色波段空間分辨率為2.5m，多光譜波段空間分辨率為10m;3)地理要素的矢量文件，根據融合后的SPOT5遙感圖像生成的包含居民地、交通干線(國道、省道、鐵路)的矢量文件;4)根據下蜀鎮1∶10000地形圖制作的研究地區數字高程模型(DEM)，空間分辨率為3.3m。根據相關文獻可知［3－8］，森林健康與林分單位面積蓄積量、平均高度、平均胸徑、平均年齡等林分調查因子有關，與林分所處的坡度、海拔、坡向等地形因子有關，并受到與居民點距離大小、離道路遠近等人類干擾因子的影響。利用Erdas9.2進行衛星圖像預處理、全色波段與多光譜波段的空間分辨率融合、自然色彩變換、空間子集運算。在此基礎上，借助GIS平臺對獲取的森林資源二類調查的原始小班數據進行預處理，選取與森林健康有關因子。首先，通過ArcGIS中的FeaturetoPoint工具，將1216個片林小班數據多邊形文件轉換成矢量文件;其次，利用其SpatialAnalyst的表面分析工具，生成研究區域海拔、坡度、坡位3個柵格圖層;第三，通過Arc-GIS9.3鼠標屏幕跟蹤生成道路、居民點圖層，并進行緩沖分析生成道路、居民地緩沖圖層;最后利用GIS平臺上外掛式分析工具HawthTools中的Inter-sectPointTool，分別與道路緩沖區、居民點緩沖區、海拔、坡度、坡位柵格圖層相交，生成距道路距離、距居民點距離、坡度、海拔、坡5個新的屬性特征。在最后生成的空間數據庫中，包含森林健康、6個林分因子(單位面積蓄積量、平均樹高、平均胸徑、平均年齡、植被覆蓋度、植被高度)，3個地形因子(坡度、海拔、坡位)，2個人類干擾因子(居民點距離大小、離道路遠近)，共計12個屬性。
2.2主成分分析主成分分析法(Principalcomponentanalysis(PCA))是通過構造原評價指標的綜合指標用以代替原指標進行評估的方法。主成分之間是相互獨立的，通常少數幾個主成分就能在很大程度上反映原有指標提供的信息，這些主成分被稱作主成分向量。主成分分析法一方面能消除重疊的信息，另一方面又起到降維的作用。通過對主成分中各指標系數的分析，確定每一主成分所綜合的意義［9］。
2.3聚類分析聚類分析(ClusterAnalysis)是根據事物本身的特性研究個體分類的方法。聚類分析的原則是同一類中的個體有較大的相似性，不同類的個體差異很大，將性質相近的歸為一類，將性質差別較大的歸入不同的類。當要聚成的類數已知時，使用快速聚類過程可以很快將觀測量分到各類中去，其特點是處理速度快，占用內存少。快速聚類適用于大樣本的聚類分析，它能快速地把各觀測量分到各類中去。本研究采用K－MeansCluster執行快速樣本聚類，使用k均值分類法對觀測量進行聚類。K－MeansCluster不僅是快速樣本聚類過程，而且是一種逐步聚類分析。所謂逐步聚類分析就是先把被聚對象進行初始分類，然后逐步調整得到最終分類。
3結果與分析
3.1主成分分析首先分析與森林健康有關的11個生態因子的相關性。KMO檢驗用于比較觀測相關系數值與偏相關系數值的一個指標，KMO的值越逼近1，表明對這些變量進行因子分析的效果越好，一般偏相關性大于0.9時相關性最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不宜做因子分析。論文中KMO值為0.767，因此可以做因子分析。Bartlett球形檢驗是檢驗相關陣是否是單位陣，經Bartlett檢驗表明，Bartlett值為5153.190，Bartlett球形檢驗統計量的sig＜0.01，由此否定相關矩陣是一個單位矩陣的零假設，即認為各變量間存在相關性。因子載荷是變量與公共因子的相關系數，對于一個變量來說，載荷因子絕對值較大的因子與它的關系更密切，也更能代表這個變量。因此，從表1中可知，3個因子反映了主載荷變量的信息。根據公因子內各個變量特點，給每個公因子命名如下:①森林活力因子，最重要的變量，解釋總方差的37.979%，主要包含4個變量信息，即平均樹高、平均胸徑、活立木蓄積、平均年齡;②森林環境脅迫因子，解釋總方差的23.234%，主要包含5個變量信息，即坡度、海拔、坡向、距道路距離、距居民點距離;③森林組織結構因子，解釋總方差的14.242%，主要包含2個變量信息，即植被覆蓋度、植被高度。將主成分分析的結果與GIS平臺中片林小班數據屬性表進行連接，結合片林小班數據將主成分分析的結果利用GIS平臺表達出來，繪制出3個公因子分布圖(圖1、圖2、圖3)。#p#分頁標題#e#
3.1.1森林活力因子分析從圖1可以看出森林活力值從西南向東北遞減，森林活力高值區域分布在西南部寶華山脈沿線地區以及中部低山丘陵地區，森林活力低值區域分布在東北部低緩平原地區。森林生產力是衡量樹木生長狀況和生態系統功能的主要指標之一，森林活力值高的區域樹木長勢良好，其樹木平均年齡為12.86a，平均胸徑為8.37cm，平均樹高為5.25m，單位平均活立木蓄積量為34.72m3/hm2，此區域森林生產能力和蓄積量較為穩定，能顯著抵制外在干擾以及病蟲害，維持良好的健康狀況。而同期森林活力低值區域的森林平均年齡為6.01a，平均胸徑為5.39cm，平均樹高為2.83m，平均活立木蓄積量為22.43m3/hm2。由于森林活力低值區域的林分大多處于幼齡期，生長能力以及抗外界干擾能力比較弱，森林生長不良，質量低下，單位面積蓄積量低，影響森林生態以及碳匯等功能的發揮，森林生態系統較不穩定，森林健康水平較低。
3.1.2森林環境脅迫因子分析從圖2可以看出，環境脅迫因子得分由東南向圖3森林組織結構因子分布Fig.3Forestorganizationalstructurefactordistribution西北方向呈現弧形分布趨勢，由東南部至中部地區呈現遞增趨勢，然后隨著地形的變化由中部至西北部得分逐漸降低。環境脅迫因子包含坡度、坡位、海拔、距道路距離和距居民點距離等要素，是衡量森林生態系統的抗干擾能力和恢復能力的指標之一。下蜀鎮環境脅迫因子得分高的區域主要分布在其西南部寶華山脈沿線和中部低山丘陵地區，這些地區的平均坡度為17.81°，平均坡向為211.86。平均海拔為184.25m，距道路的平均距離為404.93m，距居民點的距離為916.54m。下蜀鎮環境脅迫因子低值區域主要分布在研究區域東南部和東北部平原地區，其平均坡度為2.46°，平均坡向為85.05，平均海拔為38.36m，距離道路的平均距離為72.97m，距離居民點的距離為263.27m。通過分析環境脅迫因子的高低值區域的各要素的屬性值發現，森林健康水平深受林分的立地因子和人類干擾的影響。在下蜀鎮西南部和中部低山丘陵地區，由于其海拔較高、坡度較陡，不適宜居民居住以及開展農業耕作，交通不便，森林受人類的干擾較東北部小，森林生態系統保持在較健康的水平。通過比較西南山區以及中部低山丘陵地區發現，雖然下蜀鎮西南部依靠寶華山脈，其海拔、坡度相較于中部低山丘陵地區要大，但是其環境脅迫因子得分低于中部地區分值。原因在于寶華山附近已形成設施完善的旅游風景區，每年有大量的游客去參觀游玩，大量的人類活動以及便利的生活交通設施對寶華山的森林生態系統造成了壓力，影響其生態系統的平衡，威脅到森林的健康。下蜀鎮的東南部以及東北部海拔低、地勢平緩，居民聚集形成大面積住宅區，農業發達，交通便利，經濟發展水平高，森林生態系統受人類活動影響程度較高，人類活動以及道路交通運輸影響和破壞了森林群落結構，影響到森林群落的演替，使森林健康水平有所下降。
3.1.3森林組織結構因子分析從圖3可以看出，下蜀鎮整體森林組織結構較為單一，森林層次多為簡單結構。下蜀鎮組織結構較為完善的區域分布于其東南部，植被覆蓋多草本植物，平均植被高度為91.53cm，此處森林多為省級重點保護生態公益林和水土保持林，多為闊葉混交林，群落結構較為復雜，林齡結構多為中齡林和近熟林，由縣級林業部門統一管理。下蜀鎮西部林木所有權多歸私人所有，受經濟利益驅動，西部地區森林多為速生豐產林、果樹林等商品林，林齡結構多為幼齡林，群落結構簡單，林下平均植被高度僅為27.36m，使得下蜀鎮森林組織結構單一的現象在西部地區表現得更為明顯。3.2聚類分析將聚類分析的結果與GIS平臺中片林小班數據屬性表進行連接，結合片林小班屬性數據以及主成分分析結果，利用GIS平臺繪制出聚類分布圖(圖4)。從圖4可以看出，下蜀鎮森林健康主要屬于類別3，結合主成分分析中圖1、圖2、圖3，比較類別1與類別2可以看出，這兩類林分的健康水平主要受林分因子的生產活力影響。對比類別2和類別3的分布可知，由于類別3距道路距離和居民點距離較近，森林生態系統受到人類活動的干擾，造成生態系統破壞，導致森林的自我更新以及恢復能力降低，使得類別3的森林健康處于較低水平。將聚類分布圖與主成分分析的結果屬性表通過GIS平臺連接，根據聚類分析的類別對主成分分析結果進行分析，各聚類中3個主成分因子平均得分通過表2表示，綜合考慮主成分分析以及聚類分析結果，探討森林健康的影響因子以及各因子的影響力大小。由表2可知，類型1中各個因子得分都明顯優于類別2與類別3。比較類別1與類別2可知，兩者最大的差距在于生產活力的差別。由于林分生長活力的強弱影響著森林生態功能的發揮以及森林生態系統的穩定性和持續性，進而影響森林的健康狀況，所以林分生產活力的大小導致了類別1與類別2之間的差異;而類別2與類別3的差別主要集中于環境脅迫因子的差異，由于環境脅迫因子是衡量森林生態系統的抗干擾能力和恢復能力的指標之一，它包含坡度、坡位、海拔、距道路距離和距居民點距離等要素，人類活動以及道路交通運輸影響和破壞了森林群落結構，對森林健康造成影響，因此環境脅迫要素造成了類別2與類別3的差異。通過縱向比較各公因子在各類別中的差異可知，生長活力因子的影響力最大，而環境脅迫因子的影響力又大于森林組織結構的影響力，從而佐證了聚類分析中因子重要性分析結果。
4結論與討論
森林健康是森林可持續經營的重要評價指標。本研究以句容市下蜀鎮2006年森林資源二類調查空間數據庫為主要信息源，通過主成分分析和聚類分析等分析方法，揭示數據庫中隱含的森林健康規則和空間關系，如森林健康空間分布規律、森林健康與其影響因子間的量化關系，從而為森林可持續經營規劃提供科學依據。研究表明，下蜀鎮森林健康水平總體偏低，森林健康水平受林分的單位面積蓄積量、平均樹高、平均胸徑、平均年齡、植被覆蓋度、植被高度、坡度、海拔、坡位、距居民點距離、距道路遠近等因素的影響。在影響森林健康等級高低的3類主成分因子中，以林分生產活力因子的重要性最強，林分的環境脅迫因子次之，森林組織結構因子的影響最小。在森林健康空間聚類的3種類別中，林分生產活力的大小導致了類別1與類別2之間的差異，而類別2與類別3的差別主要集中于環境脅迫因子的不同。受制于現有的技術規程，森林資源二類調查數據中并不包含與森林健康相關的交通干線、居民點數量、經濟發展水平等人為干擾因子，因此在進行空間數據挖掘時，首先需要通過一定的方法，提取相關因子數據。除此之外，對復雜的森林生態系統的健康知識進行空間挖掘時，必須要綜合使用包括3S技術在內的多方面的技術方法和手段的支持，尤其需要將GIS軟件的空間統計功能與專業化數據統計分析軟件的規則提取功能相結合。#p#分頁標題#e#
