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九寨沟国家级自然保护区处于湿润的四川盆地边缘向半干旱的青藏高原延伸的过渡地带,是联合国教科文组织世界自然遗产地和人与生物圈保护区[1]。九寨沟作为世界生物多样性热点之一,具有保护全球生物多样性的意义和研究价值[2]。2017年四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县发生7.0级地震,使得林地资源和野生动物栖息地在这次地震中遭到了严重损毁,区域内局部范围的生态系统功能衰退,区域生态状况急剧恶化,大熊猫等珍稀野生动物生命安全受到极大威胁。地震导致山体滑坡、泥石流等自然灾害,进一步造成森林植被受到巨大破坏[1, 3]。因此,加速地震灾区的森林生态修复,对保障该区域生态安全、构筑生态屏障具有重要现实意义。植被的自然恢复是一个漫长的过程,且受到众多因素的影响[4],随着演替时间的增加,土壤和蓄水状况会得到改善,但是速度较慢。为加快地震灾区植被恢复重建工作,进行必要的人工恢复可极大加快植被恢复的进程。
在人工恢复过程中,栽植生长快、抗逆性强的树种是一项十分重要的措施。乡土树种经过当地自然环境的长期选择,对当地生境条件有较强适应性和抗逆性[5, 6],有利于构建稳定的森林生态系统。目前,植物筛选的研究工作虽然取得了一定的进步,但也存在着植物品种单一化,多样性低,乡土气息丢失,应用推广的野生树种少等问题[7]。层次分析法 (analytic hierarchy process, AHP) 首创于20世纪70年代, 它是一种定性与定量相结合的决策分析方法,其突出特点是可以将复杂问题分解成若干个层次,在较原问题简单得多的层次上逐步分解分析,并可将人的主观判断和定性分析用数量分析表述、转换和处理[8]。因此多年来在植被恢复树种筛选、植物资源及景观价值评价等方面广泛应用[9-11]。在九寨沟地震灾后,通过层次分析法,开展水土保持优良植物的筛选及评价研究是植被恢复的前提和基础,目前鲜见报道。本研究采用选点调查、实验测定和层次分析等方法,在九寨沟地震灾区对8种乔木树种和8种灌木树种进行筛选和综合评价,研究不同树种的生长适应特性、水土保持特性和生态效益性,为九寨沟植被恢复提供理论和技术支撑。
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根据调查和试验结果获得乔木树种的调查值和检测值,结果见表1。供试乔木树种实生苗存活率紫果云杉最高(76.0%),白桦最低(44.0%);调查结果显示油松树高最高(19.75 m),长尾槭最低(6.83 m);油松冠幅最大(10.66 m),长尾槭最低(3.97 m);油松郁闭度最大(0.39),长尾槭最低(0.03);土壤检测结果显示,红桦土壤含水率最高(10.98%),长尾槭土壤最低(10.19%);土壤总孔隙度以紫果云杉最高(60.79%),白桦最低(55.21%);土壤有机质以红桦土壤最高(90.86 g/kg),长尾槭土壤最低(75.28 g/kg);土壤脲酶以紫果云杉土壤最高(1.39 U),长尾槭土壤最低(75.28 g/kg);土壤细菌多样性指数差异不大,油松土壤相对最高,而长尾槭土壤相对最低(表1)。
C1/% C2/m C3/% C4/m C5 C6/%) C7/(g·kg–1) C8(U) C9(H) 白桦 44 10.82 10.37 4.92 0.15 55.21 77.70 1.26 9.59 紫果云杉 76 12.74 10.97 5.32 0.31 60.79 86.20 1.39 9.81 红桦 68 10.44 10.98 4.05 0.08 60.41 90.86 1.34 9.71 黄果冷杉 56 12.52 10.5 5.14 0.15 59.26 77.35 1.3 9.73 油松 48 19.75 10.45 10.66 0.39 57.77 78.44 1.27 9.86 长尾槭 44 6.83 10.19 3.97 0.03 56.32 75.28 1.22 9.51 糙皮桦 56 8.67 10.48 4.30 0.06 57.35 76.03 1.24 9.56 疏花槭 64 10.03 10.70 5.57 0.07 60.17 78.95 1.31 9.85 C1实生苗存活率、C2高度、C3土壤含水率、C4冠幅、C5郁闭度、C6土壤总孔隙度、C7土壤有机质、C8土酶活性壤脲、C9土壤细菌多样性(C8) Table 1. Investigation and detection values of different tree species
灌木树种的调查值和检测值结果见表2。供试的灌木树种中,花楸实生苗存活率最高(76%),小叶忍冬最低(44%);但是小叶忍冬苗高最高(1.65 m),四川忍冬最低(0.95 m);缺苞箭竹土壤含水率最高(11.6%),小叶忍冬最低(10.48%);缺苞箭竹盖度最大(10.23%),红花蔷薇盖度最小(1.5%);缺苞箭竹土壤总孔隙度最高(55.23%),小叶忍冬最低(50.19%);土壤有机质含量、土壤脲酶活性和土壤细菌多样性指数分别以花楸(80.58 g/kg)、缼苞箭竹(1.38 U)和高山柳(9.77)为最高,而四川忍冬均是最低,分别为64.80 g/kg、1.17 U和9.3。
C1/% C2/m C3/% C4/% C5/% C6/(g·kg–1) C7(U) C8(H) 花楸 76 1.55 11.18 3.75 54.16 80.54 1.33 9.65 华西箭竹 48 1.07 10.71 10.17 53.54 68.37 1.23 9.36 茶藨子 52 1.05 11.19 4.00 51.48 68.60 1.24 9.43 小叶忍冬 44 1.65 10.48 6.25 50.19 69.11 1.25 9.52 高山柳 72 1.24 10.75 5.70 52.13 79.42 1.31 9.77 红花蔷薇 68 0.95 10.97 1.50 53.14 73.11 1.32 9.58 四川忍冬 56 0.95 10.74 2.83 51.44 64.80 1.17 9.3 缺苞箭竹 72 1.57 11.60 10.23 55.23 73.00 1.38 9.59 C1实生苗存活率、C2高度、C3土壤含水率、C4盖度、C5土壤总孔隙度、C6土壤有机质、C7土酶活性壤脲、C8土壤细菌多样性(C8) Table 2. Investigation and detection values of different shrub species
根据获得的试验指标值,分别确定乔木树种和灌木树种各项评价指标的分级界限值,分别见表3和表4。
优 较优 良 中 差 级距 差值 C1/% 76 68 60 52 44 8 32 C2/m 19.75 16.52 13.29 10.06 6.83 3.230 12.92 C3/% 10.98 10.78 10.585 10.39 10.19 0.198 0.79 C4/m 10.66 8.99 7.315 5.64 3.97 1.673 6.69 C5 0.39 0.30 0.21 0.12 0.03 0.090 0.36 C6/% 60.79 59.40 58.00 56.61 55.21 1.395 5.58 C7/(g·kg–1) 90.86 86.97 83.07 79.18 75.28 3.895 15.58 C8(U) 1.39 1.35 1.31 1.263 1.22 0.043 0.17 C9(H) 9.86 9.77 9.69 9.60 9.51 0.088 0.35 C1实生苗存活率、C2高度、C3土壤含水率、C4冠幅、C5郁闭度、C6土壤总孔隙度、C7土壤有机质、C8土酶活性壤脲、C9土壤细菌多样性(C8) Table 3. Classification limit value of each evaluation index for tree species
优 较优 良 中 差 级距 差值 C1/% 76 68 60 52 44 8 32 C2/m 1.65 1.48 1.30 1.13 0.95 0.175 0.7 C3/% 11.60 11.32 11.04 10.76 10.48 0.280 1.12 C4/% 10.23 8.05 5.87 3.68 1.50 2.183 8.73 C5/% 55.23 53.97 52.71 51.45 50.19 1.260 5.04 C6/(g·kg–1) 80.54 76.61 72.67 68.74 64.80 3.935 15.74 C7(U) 1.38 1.33 1.28 1.22 1.17 0.053 0.21 C8(H) 9.77 9.65 9.54 9.42 9.30 0.118 0.47 C1实生苗存活率、C2高度、C3土壤含水率、C4盖度、C5土壤总孔隙度、C6土壤有机质、C7土酶活性壤脲、C8土壤细菌多样性(C8) Table 4. Classification limit value of each evaluation index for shrub species
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植被的筛选需要综合考虑多种因素,各个指标本身的影响是复杂的,同时各指标之间也存在相互联系和相互制约,评价指标所占的权重大小在很大程度上反映了单个评价指标的等级能力。因此,本研究采用层次分析法(AHP),建立指标梯阶层次结构,并通过两两比较判断矩阵,确定各个指标的权重(见表5和表6),赋予各指标的权重值。通过层次总排序一次性检验乔木树种和灌木树种的CR均小于0.10,判断矩阵具有满意的一致性。因此,评价指标权重集中各分向量可作为相应的评价因素。
层次 权重 层次 权重 层次C总排序 序号 乔木树种筛选 B1 0.1952 C1 0.8994 0.1756 1 C2 0.1006 0.0196 9 B2 0.5082 C3 0.2824 0.1435 3 C4 0.1651 0.0839 7 C5 0.2571 0.1307 4 C6 0.2954 0.1501 2 B3 0.2966 C7 0.4347 0.1289 5 C8 0.3271 0.0970 6 C9 0.2382 0.0707 8 Table 5. Hierarchy evaluation weight value of screening system for tree species
层次 权重 层次 权重 层次C总排序 序号 灌木树种筛选 B1 0.1952 C1 0.8994 0.1756 2 C2 0.1006 0.0196 8 B2 0.5082 C3 0.3425 0.1741 3 C4 0.1542 0.0784 6 C5 0.5033 0.2258 1 B3 0.2966 C6 0.4347 0.1289 4 C7 0.3271 0.0970 5 C8 0.2382 0.0707 7 Table 6. Hierarchy evaluation weight value of screening system for shrub species
通过权重表分析可以看出,乔木树种筛选评价体系中实生苗存活率、土壤总孔隙度和土壤含水率的权重位于前三,灌木树种中这个顺序稍有变化,分别是土壤总孔隙度、实生苗存活率和土壤含水率,充分体现了树种筛选过程中,苗木的存活率和土壤理化特征对植被修复的重要性。两类树种筛选评价体系中,高度的权重值最低,说明植被高度在植被筛选过程中所产生的影响相对较小。
最终通过建立模糊综合评判矩阵模型根据计算模型,得出各供试树种的评价结果,并对结果进行相应的归一化处理,按照模糊数学最大隶属度原则进行综合评价(见表7,表8)。
供试乔木树种 优 较优 良 中 差 评语 紫果云杉 0.5564 0.3266 0.0896 0.0123 0.0151 优 红桦 0.4874 0.3204 0.1775 0.0057 0.0090 优 黄果冷杉 0.2317 0.4703 0.0455 0.2525 0.0000 较优 油松 0.0451 0.4328 0.2286 0.1897 0.1038 较优 疏花槭 0.2906 0.3815 0.0038 0.3239 0.0003 较优 糙皮桦 0.0476 0.2111 0.4757 0.0316 0.2340 良 白桦 0.0541 0.1177 0.0257 0.3552 0.4473 差 长尾槭 0.0750 0.0890 0.1151 0.2130 0.5079 差 Table 7. Comprehensive evaluation results of tested tree species
优1 较优2 良3 中4 差5 评语 花楸 0.5097 0.1534 0.1307 0.2062 0.0000 优 缺苞箭竹 0.4636 0.2068 0.3172 0.0124 0.0000 优 高山柳 0.1677 0.3996 0.1213 0.3113 0.0000 较优 红花蔷薇 0.0515 0.3753 0.3092 0.0795 0.1845 较优 小叶忍冬 0.0044 0.0000 0.3883 0.2707 0.3366 良 华西箭竹 0.0246 0.1417 0.0913 0.6007 0.1417 中 茶藨子 0.0070 0.1001 0.0836 0.7811 0.0282 中 四川忍冬 0.0232 0.0290 0.1242 0.4509 0.3726 中 Table 8. Comprehensive evaluation results of tested shrub species
根据评价结果可知表现优或较优的乔木树种为紫果云杉、红桦、黄果冷杉、油松和疏花槭,表现良好的糙皮桦可以与优良树种混栽,而白桦和长尾槭可能主要由于其存活率相对低,根系土壤含水率和土壤总孔隙度均相对较低,及其郁闭度也相对低而表现较差。
表现优或较优的灌木树种为花楸、缺苞箭竹、高山柳和红花蔷薇。小叶忍冬、华西箭竹、茶藨子和四川忍冬相对存活率低,土壤含水率、土壤总孔隙度和土壤有机质含量也相对较低,因此表现出中良等水平,也可以适当地用于混栽。