县级森林经营规划情景分析与评价方法

来源 :南京林业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aglusaiy
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当今社会,世界各国越来越重视生态环境保护,森林资源成为了最受关注的自然资源,而县级森林经营规划对森林可持续发展具有重要意义。桂东县作为湖南省的重点林业县,其辖区内森林资源丰富,但森林资源多数分布于山区,经营、保护难度较大,森林经营管理方面存在一些问题,如:森林结构不合理,林业产权不明晰,林业产业效益低下等。因此编制有助于森林可持续发展的长期森林经营规划意义重大。同时考虑到桂东县山地面积广阔,实地调查难度大的情况,传统的森林经营规划编制办法工作量大,耗时长,因此需要寻找一种更为有效、精细的森林经营规划编制方法,本文采取情景规划的方法对县级森林经营规划进行情景分析与评价。森林资源在林业政策与政府土地利用规划影响下的变化情况可通过土地利用类型的动态变化过程体现出来,因此将土地利用类型作为基础构建情景。本文参考遥感解译所得土地利用类型数据的分类体系对桂东县2010年与2015年土地利用类型数据进行重分类,得到耕地、林地、灌木林地、草地、水域、建设用地和其它地类7种土地利用类型。土地利用类型变化受到多种因子交互影响,本文从可获得性与可量化性角度出发选择海拔、坡度、坡向、距河流距离、归一化植被指数、距道路距离和距居民点距离7种自然和人为因子作为土地利用类型变化的驱动因子,通过未来土地利用变化情景模拟模型(FLUS)中土地利用适宜性概率计算模块得到7种土地利用类型的适宜性概率分布栅格数据。之后,依据土地利用转移矩阵得到FLUS所需的土地利用类型转换成本矩阵与土地利用类型邻域因子,在进行土地利用类型情景模拟之前使用Kappa系数与FoM系数验证模型可行性。在模型通过精度验证后,依据马尔科夫模型对土地利用数据的计算结果、《桂东县土地利用总体规划》(2006~2020)(2016年修订版)与《湖南省森林经营规划》(2016~2050)中对各土地利用类型面积的有关规定设置自然趋势情景、协调发展情景与林地保护情景2050年的土地利用类型模拟目标值,并通过多准则决策分析(MCDA)对3种情景模拟结果进行分析评价。本文选择森林覆盖率、森林单位面积蓄积量、大径材比例、碳储量、主要林产品产量5种指标分别衡量森林资源数量、质量,森林生态服务功能与森林经济效益。比较5项指标在3种情景下的模拟值与2050年规划目标值,得到最佳的土地利用情景,以此为依据得到森林经营规划实施途径。具体的结果如下:(1)土地利用类型适宜性概率本文从可获得性与可量化性的角度出发选择海拔、坡度、坡向、归一化植被指数、距河流距离、距道路距离、距居民点距离作为驱动因子,之后使用神经网络算法进行土地利用类型适宜性概率计算,所得结果的均方根误差为0.201,证明7种驱动因子可以很好地解释土地利用类型的变化情况,得到的适宜性概率栅格图可用于土地利用类型情景模拟。(2)FLUS精度验证利用FLUS将2010年的土地利用数据作为基期值模拟得到2015年土地利用类型数据的模拟值,将其与2015年的真实值进行对比,得到Kappa系数为0.95,FoM系数为26.4%,表明模型的模拟结果与真实值具有较高一致性,即模型具有可行性,可以用于土地利用类型情景模拟。(3)FLUS情景模拟结果的分析与评价参考政府的土地利用规划与林业发展政策规划,构建3种情景,分别为服从2010年~2015年土地利用变化规律的自然趋势发展情景;在保护区域生态环境的基础上优先发展耕地的协调发展情景与优先保护林地资源的林地保护情景。利用FLUS模型对3种情景2050年的土地利用类型数据进行模拟,并利用MCDA方法对结果进行分析评价。在多准则评价体系中选择能够代表森林资源数量、质量,生态服务功能与经济效益的森林覆盖率、森林单位面积蓄积量、大径材比例、碳储量与主要林产品产量作为评价指标。计算得到3种情景与规划目标的欧式距离分别为1.258、1.242与0.548,林地保护情景与规划目标差距最小,是最佳的森林经营规划情景。(4)森林经营分区与实施途径在《湖南省森林经营规划》(2016~2050)中划分的森林经营类型亚区基础上按照各区域不同的自然地理条件将研究区域划分为山地水源涵养与水土保持林经营区,岗地水土保持与用材林经营区,丘陵低山水土保持与木本粮油林经营区,平原水土保持与农田林网防护林经营区4个经营分区,并对其经营方向进行分析。到2050年4种经营分区林地面积的增加量分别为1263hm~2、2802hm~2,1385hm~2和634hm~2。根据《湖南省森林经营规划》(2016~2050)将桂东县林地划分为包括马尾松防护兼用材林、湿地松防护兼用材林、杉木防护兼用材林在内的26个经营类型。最后根据研究区域最优森林经营情景下的规划目标与自然条件制定提升森林资源质量、森林病虫害防治与林地基础设施建设的森林经营对策,以达到森林覆盖率为85.70%,单位面积蓄积161.58m~3/hm~2的目标值。
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