趙 青,黃 菲,陳曉輝,林玉英,邱榮祖,巫志龍,胡喜生*
(1.福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院,福建 福州 350108;2.福建師范大學(xué)旅游學(xué)院,福建 福州 350117)
森林資源是地球上最主要的自然資源之一,面積約4.06×109hm2,占全球陸地面積的31%。作為陸地生物圈的重要組成部分,森林提供了諸如碳封存、水和養(yǎng)分循環(huán)等許多關(guān)鍵的生態(tài)系統(tǒng)功能[1]。森林生態(tài)系統(tǒng)的退化通常與森林喪失有關(guān)[2]。森林喪失是指為了農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)或城市發(fā)展而砍伐森林的現(xiàn)象,是森林在數(shù)量上變化的一種形式[3]。森林喪失會(huì)對(duì)環(huán)境和生態(tài)造成各種長(zhǎng)期的影響,如生物多樣性減少、水土流失及沙塵暴侵襲等[4-7]。
森林覆蓋變化是發(fā)生在熱帶和溫帶地區(qū)的一種重要的土地覆被變化類型[8-9]。森林覆蓋變化的消長(zhǎng)有其自身的軌跡和規(guī)律,是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)過(guò)程綜合作用的結(jié)果,包括森林喪失與重建兩個(gè)過(guò)程[10-11]。森林環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線理論認(rèn)為,人民生活水平的提高與森林變化間的關(guān)系呈倒“U”形[12]。同時(shí),人口增長(zhǎng)帶來(lái)的壓力直接增加對(duì)薪材和木材的需求,也加大對(duì)土地的需求,從而導(dǎo)致森林減少和退化[13-14]。近年來(lái)由快速城市化導(dǎo)致的森林喪失問(wèn)題引起了極大的科學(xué)關(guān)注,研究表明城鎮(zhèn)化對(duì)森林喪失的影響存在不同的尺度效應(yīng)和區(qū)域差異,城鎮(zhèn)化水平是國(guó)家森林喪失的關(guān)鍵因素[15]。因此,森林喪失在很大程度上受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)及人類需求變化的影響,而與地球物理屬性的關(guān)系不大[16-17]。盡管?chē)?guó)內(nèi)外已有眾多學(xué)者對(duì)森林喪失的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了研究,但利用全國(guó)范圍的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行森林喪失驅(qū)動(dòng)力分析的研究相對(duì)較少,主要是因?yàn)榇蟪叨乳L(zhǎng)時(shí)間序列的森林喪失數(shù)據(jù)有限[15]。Hansen團(tuán)隊(duì)于2013年發(fā)布了30 m全球森林覆蓋數(shù)據(jù)集(GFCD),并提供了以年為單位的森林喪失趨勢(shì)的空間數(shù)據(jù)集,為大尺度長(zhǎng)時(shí)間序列的森林喪失相關(guān)研究提供了數(shù)據(jù)支撐[18-19]。
通過(guò)一系列保護(hù)性恢復(fù)措施的實(shí)施[18],我國(guó)森林資源持續(xù)向好,實(shí)現(xiàn)了數(shù)量與蓄積量的雙增長(zhǎng)。盡管如此,我國(guó)森林資源保護(hù)仍然面臨著巨大的壓力,大量次生林或年齡大的成熟林被人工幼齡林取代,森林總面積雖呈穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),森林質(zhì)量卻面臨著下降威脅。喬木作為森林植被構(gòu)成的主體,是森林生態(tài)系統(tǒng)的骨架[20]。借助全球森林覆蓋數(shù)據(jù)集獲取喬木林歷年損失狀況,并分析其損失原因,對(duì)森林保護(hù)與管理具有重要意義。因此,筆者在探索喬木林喪失時(shí)間與空間尺度動(dòng)態(tài)變化的基礎(chǔ)上,利用地理加權(quán)回歸模型(GWR)分析我國(guó)喬木林喪失主要驅(qū)動(dòng)力及其空間差異,以期為緩解喬木林喪失及分區(qū)保護(hù)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。
2000年喬木林覆蓋及2005—2018年森林喪失數(shù)據(jù)取自Hansen團(tuán)隊(duì)于2013年所發(fā)布的全球森林覆蓋數(shù)據(jù)集[19],空間分辨率為30 m,經(jīng)面積制表后得到我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)歷年森林喪失數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集中森林覆蓋指樹(shù)木生物物理上的存在,包括天然林和人工林中所有高于5 m的植物(相當(dāng)于我國(guó)對(duì)喬木林的定義),其與GlobeLand 30存在高度空間重合,后者生產(chǎn)者精度和用戶精度分別為87.00%和89.00%,2000年我國(guó)喬木林覆蓋數(shù)據(jù)集生產(chǎn)者精度和用戶精度分別為89.26%和82.13%[21-22]。喬木林覆蓋減少定義為“林分替代干擾”,或在像素比例尺上此前有喬木林覆蓋的區(qū)域內(nèi)喬木林完全消失(arbor forest loss,AFL)。
行政邊界數(shù)據(jù)集(1∶100萬(wàn))來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心(http://www.ngcc.cn/ngcc/htm)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,其中道路密度由各省道路總里程與各省土地面積之比計(jì)算獲得。
Sen趨勢(shì)度分析和Mann-Kendall趨勢(shì)度檢驗(yàn)結(jié)合,已成為判斷時(shí)序數(shù)據(jù)趨勢(shì)的重要方法,逐步被應(yīng)用在植被長(zhǎng)時(shí)序變化分析中[23-25]。與傳統(tǒng)一元線性回歸方法相比,該方法不需要數(shù)據(jù)服從一定的分布,能夠減少異常值的干擾,對(duì)數(shù)據(jù)誤差有良好的規(guī)避能力,結(jié)果更加科學(xué)可靠[26-27]。其中,Sen趨勢(shì)度分析是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)計(jì)算方法,見(jiàn)式(1)。
(1)
式中:β值表征喬木林喪失的上升(β>0)或下降(β<0)趨勢(shì);Median指取中值;i和j分別為第i年和第j年,xi和xj分別為第i年和第j年喬木林喪失值。
Mann-Kendall趨勢(shì)度檢驗(yàn)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,計(jì)算方便,用于判斷趨勢(shì)顯著性[28]。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S的計(jì)算如下:
(2)
(3)
當(dāng)序列樣本數(shù)n<10時(shí),統(tǒng)計(jì)量S的顯著性直接采用雙邊趨勢(shì)檢驗(yàn);當(dāng)n≥10時(shí),統(tǒng)計(jì)量S近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,使用Z對(duì)統(tǒng)計(jì)量S進(jìn)行檢驗(yàn)[29-30],Z值計(jì)算方法如下:
(4)
VAR(S)=n(n-1)(2n+5)/18。
(5)
式中,VAR為方差函數(shù)。
在給定顯著性水平α=0.05下,臨界值Z1-α/2=1.96。當(dāng)|Z|≤1.96時(shí),趨勢(shì)不顯著;當(dāng)|Z|>1.96時(shí),趨勢(shì)顯著。綜合Sen趨勢(shì)度分析及Mann-Kendall趨勢(shì)度檢驗(yàn),當(dāng)β>0、|Z|>1.96時(shí),表現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì);當(dāng)β>0、|Z|≤1.96時(shí),表現(xiàn)為不顯著上升趨勢(shì);當(dāng)β<0、|Z|>1.96時(shí),表現(xiàn)為顯著下降趨勢(shì);當(dāng)β<0、|Z|≤1.96時(shí),表現(xiàn)為不顯著下降趨勢(shì)。
標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法(SDE)一直作為一種通用工具來(lái)描述分布的二元特征,基于一組離散點(diǎn)的平均中心進(jìn)行運(yùn)算[31-33]。SDE能夠得到一個(gè)包含大部分元素的橢圓,是一種通過(guò)空間分布范圍、中心、長(zhǎng)軸、短軸、方位角等基本參數(shù)定量描述要素空間分布的中心性、方向性、展布性等特征,揭示地理要素空間分布及時(shí)空演化過(guò)程的空間統(tǒng)計(jì)方法[34]。因此,繪制喬木林喪失的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓,分析橢圓隨時(shí)間推移的變化,能夠形象地反映喬木林喪失的年際變化和揭示喬木林喪失空間動(dòng)態(tài)過(guò)程的總體特征。
地理加權(quán)回歸(GWR)是近年來(lái)提出的一種空間分析方法[35],在考慮空間異質(zhì)性的前提下,將空間距離權(quán)重引入普通最小二乘法(OLS)模型,可以較好地描述定量關(guān)系隨空間變化的特征,評(píng)價(jià)結(jié)果具有空間尺度的可靠性[36-39]。GWR模型的一般形式如下:
(6)
式中:yk為樣點(diǎn)k的加權(quán)回歸值;(μk,vk)為回歸樣點(diǎn)k的空間坐標(biāo);βi(μk,vk)表示點(diǎn)k處模型第i個(gè)解釋變量xki的回歸參數(shù);β0(μk,vk)、εk分別為點(diǎn)k處的常數(shù)項(xiàng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)。
森林資源變化是多種因素共同作用的結(jié)果,參閱文獻(xiàn)[2,40-41],選取人口因素、經(jīng)濟(jì)因素與交通因素作為解釋變量。為消除量綱的影響,對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
將Sen趨勢(shì)度分析與Mann-Kendall趨勢(shì)度檢驗(yàn)結(jié)合,能夠有效地反映2005—2018年我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)喬木林喪失(AFL)變化趨勢(shì)的空間分布特征。將β>0的省市自治區(qū)劃分為喪失增加區(qū)域,β<0的劃分為喪失減弱區(qū)域。將Mann-Kendall檢驗(yàn)在置信水平0.05下的檢驗(yàn)結(jié)果劃分為顯著變化(|Z|>1.96)和不顯著變化(|Z|≤1.96)。Sen趨勢(shì)度分析的分級(jí)結(jié)果疊加顯著性檢驗(yàn)分級(jí)結(jié)果,將喬木林喪失趨勢(shì)劃分為喪失顯著增加、顯著減弱、穩(wěn)定不變、輕微增加及輕微減弱5類(表1和圖1)。
表1 研究區(qū)喬木林喪失的趨勢(shì)類型及占比Table 1 Trend types and proportions of arboreal forest loss (AFL)
底圖審圖號(hào):GS(2019)1697號(hào)。下同。圖1 研究區(qū)喬木林喪失的時(shí)間趨勢(shì)Fig.1 Time trend of arbor forest loss in the study area
由表1可得,研究區(qū)喬木林喪失無(wú)穩(wěn)定不變區(qū),喪失顯著增加所占比例最高,顯著減弱與輕微增加占比相同,而輕微減弱省份所占比例最小。
由圖1可以看出:2005—2018年研究區(qū)喬木林喪失增加的區(qū)域大于減弱的區(qū)域,且空間差異明顯。喬木林喪失顯著增加的區(qū)域集中在華中三省(豫鄂湘)、華南兩省(粵桂)、西南東部(云貴渝)以及華東中西部(滬蘇贛皖);輕微增加區(qū)域包括西藏、四川、陜西、浙江、福建、山東以及遼寧;輕微減弱地區(qū)零散分布在西北(甘寧)、華北(冀)及東北(吉)地區(qū);顯著減弱地區(qū)包括新疆、青海、內(nèi)蒙古、山西、北京、天津及黑龍江??傮w上看,南部喬木林喪失增加,主要與當(dāng)?shù)亓謽I(yè)生產(chǎn)有關(guān);而北部受三北防護(hù)林等森林保護(hù)工程的影響,喬木林喪失逐漸減弱。估算可知,2005—2018年喬木林喪失量年均增加412.451 km2。
根據(jù)2005—2018年我國(guó)30省市自治區(qū)喬木林喪失面積,應(yīng)用ArcGIS 10.2軟件空間統(tǒng)計(jì)工具模塊的方向分布,計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的重心坐標(biāo)、橢圓長(zhǎng)短半軸、移動(dòng)距離、旋轉(zhuǎn)角等參數(shù)(圖2、表2)。
圖2 研究區(qū)喬木林喪失的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓Fig.2 The standard deviation ellipse of arbor forest loss in the study area
表2 喬木林喪失2005—2018標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)變化Table 2 Variations of standard deviation ellipse parameters in arbor forest loss from 2005 to 2018
由圖2和表2可得:2005—2018年,30省市自治區(qū)喬木林喪失面積的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓重心移動(dòng)路徑呈不規(guī)則變化。相對(duì)于2005年,標(biāo)準(zhǔn)差橢圓重心由湖北省荊州市轉(zhuǎn)至湖南省邵陽(yáng)市,向西北方向偏移5次、西南方向偏移3次、東北方向偏移1次、東南方向偏移4次,表明我國(guó)南部喬木林喪失嚴(yán)重。研究期內(nèi),橢圓長(zhǎng)、短半軸長(zhǎng)和旋轉(zhuǎn)角均發(fā)生了變化。橢圓短半軸長(zhǎng)度由1 586.497 km縮短到1 264.494 km,縮短了322.003 km;長(zhǎng)半軸長(zhǎng)度由2 943.023 km縮短到1 688.204 km,縮短了1 254.819 km,長(zhǎng)半軸縮短的幅度大于短半軸縮短的幅度;旋轉(zhuǎn)角由27.353°增加到48.479°,增加了21.126°。參數(shù)的變化表明研究期內(nèi)喬木林喪失在東西和南北方向上收縮,向廣東、廣西、貴州、重慶、湖南、湖北、江西、浙江、福州等南部地區(qū)集聚明顯,與該時(shí)期喬木林喪失時(shí)間變化趨勢(shì)吻合。
以30個(gè)省市自治區(qū)喬木林喪失率(RAFL歷年喬木林喪失面積/2000年喬木林覆蓋面積)為因變量,選取人口密度(PD)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(UPCI)、農(nóng)村居民人均可支配收入(RPCI)、第二產(chǎn)業(yè)(SI)、城鎮(zhèn)化率(UR)及道路密度(RD)為候選解釋變量。為消除變量間多重共線性對(duì)回歸結(jié)果的影響,采用探索性回歸分析對(duì)候選變量進(jìn)行篩選。設(shè)置最大搜索變量個(gè)數(shù)為4,最小校正R2為0.5,參考赤池信息量準(zhǔn)則(AICc)及方差膨脹系數(shù)(VIF)值最終篩選人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(UPCI)、城鎮(zhèn)化率(UR)及道路密度(RD)4個(gè)變量作為最終回歸變量。
為消除各變量對(duì)喬木林喪失率影響的時(shí)間波動(dòng)性,將整個(gè)研究期劃分為兩個(gè)時(shí)間段(2005—2011年、2012—2018年),取兩個(gè)階段的平均值作為變量,構(gòu)建普通最小二乘回歸(OLS)模型,并與GWR模型進(jìn)行比較,結(jié)果如表3所示。
表3 OLS與GWR結(jié)果Table 3 The results of OLS and GWR
由表3可得:GWR模型的R2、校正R2以及AICc值均大于OLS模型,且GWR模型在不同研究時(shí)期內(nèi)的R2均大于0.79,表明GWR擬合優(yōu)度及結(jié)果可信度優(yōu)于OLS模型。分別在ArcGIS 10.2軟件中將各驅(qū)動(dòng)因子回歸系數(shù)進(jìn)行可視化顯示,得到喬木林喪失率驅(qū)動(dòng)因素的回歸系數(shù)空間分布圖(圖3),并進(jìn)一步探索各驅(qū)動(dòng)因子的空間分異特征。
1)人均GDP對(duì)AFL時(shí)空格局的影響。2005—2011年回歸系數(shù)范圍為-2.90~0.69,而2012—2018年最大回歸系數(shù)減少到0.08(圖3A、3B)。從空間上看,人均GDP與喬木林喪失率的負(fù)相關(guān)區(qū)域逐漸擴(kuò)大,尤其在山東、內(nèi)蒙古以及東三省(遼寧、吉林、黑龍江),逐步由正相關(guān)轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān),人均GDP的增加對(duì)喬木林的破壞作用逐漸減弱。
2005—2011年時(shí)段內(nèi)(圖3A),人均GDP與喬木林喪失率回歸系數(shù)分布具有明顯的空間差異,東三省、京津冀、山東、內(nèi)蒙古以及山西經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與喬木林喪失率呈明顯的正相關(guān)性。這主要由于在我國(guó)改革開(kāi)放初期,上述城市多以能源開(kāi)采以及重工業(yè)發(fā)展帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),大量侵占土地(包括林業(yè)用地)、生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重,導(dǎo)致該時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)造成了喬木林喪失的增加。反觀南方城市,隨著大批外商投資促進(jìn)貿(mào)易工業(yè)迅速發(fā)展,這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞相對(duì)較小。此外,該時(shí)期內(nèi)南方城市傳統(tǒng)的林產(chǎn)業(yè)逐漸向貿(mào)易業(yè)轉(zhuǎn)變,因此在該時(shí)期內(nèi)南方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有給喬木林喪失帶來(lái)威脅,甚至小幅度地緩解了喬木林的喪失。
2012—2018年時(shí)間段內(nèi)(圖3B),除河北與北京外,其他省市自治區(qū)人均GDP與喬木林喪失率均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。該現(xiàn)象主要與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)開(kāi)始由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長(zhǎng)階段,發(fā)展目標(biāo)由重視GDP轉(zhuǎn)向更加重視人與自然和諧發(fā)展有關(guān)。而西北地區(qū)在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)均為負(fù)相關(guān),主要由于西藏、青海等地屬于我國(guó)生態(tài)脆弱區(qū),工業(yè)化與城鎮(zhèn)化水平均處于較低水平,長(zhǎng)期以來(lái)該地區(qū)生態(tài)保護(hù)都是重中之重,且該地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)為主,對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響較小。
圖3 2005—2018年研究區(qū)喬木林喪失率與各驅(qū)動(dòng)因子的GWR回歸系數(shù)Fig.3 The GWR regression coefficient between the loss rate of arbor forest and driving factors in the study area during 2005 to 2018
2)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(UPCI)對(duì)AFL時(shí)空格局的影響。2005—2011年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入回歸系數(shù)在-0.67~2.69之間波動(dòng),2012—2018年回歸系數(shù)范圍縮小為-0.09~1.12,最大正相關(guān)系數(shù)相較于2005—2011年出現(xiàn)大幅下降,表明城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)喬木林喪失率影響力度正在逐漸下降(圖3C、3D)。具體地看,2005—2011年回歸系數(shù)負(fù)值主要集中在京津冀、東三省、內(nèi)蒙古、山西、山東以及浙江,其中京津冀地區(qū)負(fù)相關(guān)程度最高;2012—2018年回歸系數(shù)負(fù)值區(qū)域僅剩京津冀地區(qū),且負(fù)相關(guān)程度大大降低。
盡管城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與喬木林喪失率正相關(guān)區(qū)域呈現(xiàn)出明顯的擴(kuò)大趨勢(shì),值得注意的是回歸系數(shù)最大值也在逐漸降低。即隨著城鎮(zhèn)人均可支配收入的提高,喬木林喪失率也會(huì)隨之提高,但其對(duì)喬木林喪失率影響的力度在逐漸下降。
3)城鎮(zhèn)化率(UR)對(duì)AFL時(shí)空格局的影響。2005—2011年城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)為-0.10~2.68,2012—2018年城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)為-0.08~1.79(圖3E、3F)。2005—2011年除內(nèi)蒙古、遼寧以及京津冀地區(qū)外,其他地區(qū)城鎮(zhèn)化率與喬木林喪失率均呈正相關(guān)關(guān)系,表明在此時(shí)期內(nèi),城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快會(huì)引起喬木林喪失的增加。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),2012—2018年內(nèi)蒙古回歸系數(shù)由負(fù)轉(zhuǎn)正,表明該時(shí)期內(nèi)蒙古地區(qū)城鎮(zhèn)化率的提升給域內(nèi)喬木林資源帶來(lái)了威脅。綜合考慮整個(gè)研究期,除少數(shù)地區(qū)出現(xiàn)極小程度的負(fù)相關(guān)外,其他地區(qū)喬木林喪失率會(huì)隨著城鎮(zhèn)化率的增大而增大。但觀察2005—2011年以及2012—2018年兩個(gè)時(shí)間段城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù),發(fā)現(xiàn)后一時(shí)間段回歸系數(shù)最大值小于前一時(shí)期,也就是說(shuō)雖然從范圍上看城鎮(zhèn)化率對(duì)喬木林喪失率呈負(fù)面影響的區(qū)域有所擴(kuò)大,但影響程度有所下降。這主要是由于一方面城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn),會(huì)導(dǎo)致建設(shè)用地?cái)U(kuò)張而不斷侵蝕森林,而另一方面城市的宜居性逐漸成為群眾關(guān)心的問(wèn)題之一,因此越來(lái)越多城市在推進(jìn)城鎮(zhèn)化的同時(shí)也加強(qiáng)了城市的生態(tài)建設(shè)。
4)道路密度(RD)對(duì)AFL時(shí)空格局的影響。2005—2011年道路密度回歸系數(shù)的范圍為-1.62~0.14,2012—2018年道路密度回歸系數(shù)的范圍為-1.25~0.19(圖3G、3H),從整體上看道路密度與喬木林喪失率的關(guān)系沒(méi)有發(fā)生較大變化。但從空間上看,東北地區(qū)道路密度與喬木林喪失率的關(guān)系發(fā)生了較大變化。2005—2011年,僅有京津冀、山東、山西以及遼寧6個(gè)地區(qū)道路密度與喬木林喪失率呈正相關(guān)關(guān)系,即道路密度的增加會(huì)導(dǎo)致喬木林喪失率的提高。而到2012—2018年,寧夏、內(nèi)蒙古、黑龍江以及吉林4個(gè)地區(qū),由負(fù)相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)檎嚓P(guān),然而不論是原有的6個(gè)地區(qū)還是新增加的4個(gè)地區(qū),其道路密度與喬木林喪失率的正相關(guān)性均不高,可以認(rèn)為雖然上述地區(qū)道路密度給喬木林帶來(lái)了破壞但其破壞程度并不強(qiáng)。總體上,大部分地區(qū)道路密度對(duì)喬木林喪失率不存在負(fù)面影響,僅有少數(shù)地區(qū)存在負(fù)面影響,但影響程度并不顯著,這主要是由于生態(tài)保護(hù)已逐漸深入到各行各業(yè),在道路建設(shè)過(guò)程中愈加關(guān)注道路生態(tài)維護(hù),從而促使道路建設(shè)對(duì)生態(tài)維護(hù)的破壞程度降低。
利用長(zhǎng)時(shí)間序列高分辨率(30 m)喬木林喪失數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)2005—2018年的喬木林喪失動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè),結(jié)果表明,研究期間我國(guó)喬木林喪失趨勢(shì)存在較大的區(qū)域差異,其中湖南、福建、廣東等位于東南林區(qū)的省份喬木林喪失增加趨勢(shì)較為顯著,而東北林區(qū)及三北防護(hù)林工程實(shí)施區(qū)域喬木林喪失呈現(xiàn)顯著的減弱趨勢(shì),這與文獻(xiàn)[15,42-43]的研究結(jié)果相符。
隨著我國(guó)自然保護(hù)地建設(shè)、退耕還林工程等的不斷推進(jìn),我國(guó)森林資源總量穩(wěn)步增長(zhǎng),然而森林資源質(zhì)量不高、分布不均的狀況仍然存在,適宜喬木林生長(zhǎng)地區(qū)已基本實(shí)現(xiàn)綠化,但大多質(zhì)量偏低。當(dāng)前對(duì)喬木林的研究多關(guān)注其數(shù)量與蓄積量的變化,生態(tài)功能方面重點(diǎn)關(guān)注碳儲(chǔ)量變化,而鮮見(jiàn)從全國(guó)大空間和長(zhǎng)時(shí)間尺度對(duì)其時(shí)空變化進(jìn)行研究[44-45]。喪失的喬木林恢復(fù)到伐前狀態(tài)需要經(jīng)歷一定的時(shí)間,森林覆蓋率的增加實(shí)質(zhì)上在一定程度上可能掩蓋了喬木林喪失的事實(shí),因此,造林、森林更新等能否抵消由于喬木林喪失而導(dǎo)致的空間分布連續(xù)性問(wèn)題值得進(jìn)一步探討。
喬木林覆蓋變化包括喪失與重建兩種不同的生態(tài)過(guò)程,現(xiàn)有研究表明,喪失與重建兩個(gè)過(guò)程間存在空間差異,即重建與喪失之間發(fā)生了空間位移[20,46],忽視空間位移可能造成生境破碎化,應(yīng)將重建與喪失兩個(gè)生態(tài)過(guò)程綜合考慮。另外考慮到喪失與重建之間存在一定的相互抵消問(wèn)題,在今后的相關(guān)研究中,將引入總變化、凈變化、絕對(duì)變化和相對(duì)變化等指標(biāo),以便更深入、全面地揭示變化趨勢(shì)及活躍程度。
森林環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線研究階段理論認(rèn)為森林資源變化與人均收入之間呈現(xiàn)倒“U”形曲線關(guān)系,本研究基于GWR模型的驅(qū)動(dòng)力分析結(jié)果證實(shí)了不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段對(duì)森林資源的需求不同,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段與森林資源需求間的轉(zhuǎn)變關(guān)系存在一定的區(qū)域差異,兩者間的消長(zhǎng)關(guān)系有待進(jìn)一步深入探討。
2005—2018年,喬木林喪失顯著增加省市自治區(qū)占比最多(40%),而喪失輕微減弱省份占比最少(13.33%),表明我國(guó)喬木林喪失程度仍處于較高水平,統(tǒng)計(jì)期年均增加412.451 km2。此外,我國(guó)喬木林喪失趨勢(shì)南北差異顯著,南部省份喬木林喪失呈增加趨勢(shì),而北部喬木林喪失則呈減弱趨勢(shì)。
從空間演變規(guī)律上看,我國(guó)喬木林喪失重心由湖北省荊州市移動(dòng)至湖南省邵陽(yáng)市,其移動(dòng)路徑呈不規(guī)則變化,喬木林喪失在東西、南北兩個(gè)方向上收縮并逐漸向湖南及其周邊省份集聚。
探索性回歸分析最終篩選確定GDP、RPCI、UR、RD 4個(gè)變量作為喬木林喪失驅(qū)動(dòng)因子。其中人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與喬木林喪失率主要呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,2012—2018年僅有兩個(gè)省份呈正相關(guān)關(guān)系且相關(guān)系數(shù)較少,表明自2005年起,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與喬木林喪失率的關(guān)系處于倒“U”形庫(kù)茲涅茨后半段;城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與喬木林喪失率的關(guān)系在時(shí)間上的變化明顯,2012—2018年相較于2005—2011年,呈正相關(guān)區(qū)域明顯擴(kuò)大但其產(chǎn)生的負(fù)面影響在程度上有所下降;城鎮(zhèn)化率與喬木林喪失率主要呈正相關(guān)關(guān)系,與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入相似的是,城鎮(zhèn)化率在2012—2018年正相關(guān)區(qū)域擴(kuò)大但整體影響程度下降;道路密度與喬木林喪失率主要為負(fù)相關(guān)關(guān)系,僅有的正相關(guān)區(qū)域并無(wú)較強(qiáng)影響。