广州市森林健康风险研究

摘要

当前，我国森林正面临着严重的健康风险问题，如森林覆盖率较低、立地质量较差、林分结构简单、人工林增多、生物多样性降低、水土流失严重、森林灾害频发等，给国家带来了巨大的生态和经济损失。因此，从系统和全局的高度对森林健康风险进行全面认识、客观分析、科学决策是森林可持续经营的重要任务，对促进林业可持续发展具有重要的理论和实际意义。
　　 本论文的研究是导师担任总技术负责人的重大项目:“广州数字林业及大树名木保护系统建设项目”(GZIT2010-ZB0533)的重要内容之一，本文以系统科学、可持续发展、森林健康等理论为指导，对广州市森林健康风险进行了全面的研究。研究过程中，对国内外关于森林健康的内涵、森林健康风险因子、森林健康风险评价、森林健康风险预警等方面的研究进展进行了综述，结合广州市自然地理、社会经济、森林资源与森林健康现状，从森林结构、功能、环境三大方面对广州市森林健康风险进行了评价、预警、防范研究。主要研究结果如下:
　　 (1)结合国内标准及专家学者的最新研究成果，从森林结构性、功能性、环境性风险三方面选取了20类风险因素，对广州市及其八个区（市）的森林健康风险进行了深度分析和计算，并按功能类别分成15类因素（C类）。
　　 (2)15类（C类）森林健康风险因素中，每类因素又有若干指标（D类），根据指标筛选原则，结合定性分析，并进行测度分析，筛选出了能综合反映森林健康风险的22个森林健康风险评价指标，编制了22个森林健康风险评价指标的分级阈值表，构建了广州市森林健康风险评价指标体系。
　　 (3)运用功效系数法和标准比值法进行计算，得到了两组广州市及其八个区（市）的22个森林健康风险评价指标的水平值，为森林健康风险评价及其类比评价提供了定量依据。
　　 (4)采用AHP法得到了广州市森林健康风险评价22个指标的权重，分别为D1(0.006)、D2(0.018)、D3(0.009)、D4(0.009)、D5(0.010)、D6(0.010)、D7(0.043)、D8(0.045)、D9(0.015)、D10(0.015)、D11(0.015)、D12(0.046)、D13(0.046)、D14(0.046)、D15(0.031)、D16(0.043)、D17(0.192)、D18(0.192)、D19(0.069)、D20(0.113)、D21(0.013)、D22(0.013)。
　　 (5)采用综合指数法、功效系数法、人工神经网络法、模糊综合评价法等，以年为时间尺度，以广州市及其八个区（市）为空间尺度，构建了风险评价模型。通过模型计算出了四组风险综合评价指数值，对森林健康风险进行了类比评价。依据五等级风险判别标准，得到了广州市及其八个区（市）森林健康风险综合评价等级均处于轻度。
　　 (6)根据预警指标筛选原则，并对各预警指标进行测度分析和定性分析，筛选出了16个风险预警指标，并确定了各风险预警指标处于无、轻度、中度、高度、巨大五个风险预警等级时的警限值，构建了广州市森林健康风险预警指标体系。
　　 (7)运用AHP法得到了森林未覆盖率、人工林面积占有率、商品林面积占有率、林分平均每公顷蓄积量等16个预警指标的权重:0.018、0.018、0.018、0.018、0.033、0.033、0.057、0.057、0.064、0.064、0.027、0.027、0.167、0.167、0.065、0.167。
　　 (8)运用功效系数法、标准比值法确定了广州市及其八个区（市）的预警指标值;对16个预警指标进行了单指标警情预报;采用综合指数法和功效系数法建立了相应的预警模型，得到了两组广州市及其八个区（市）森林健康风险预警综合指标值:0271、0283、0277、0258、0316、0262、0.263、0239、0324和0.659、0.682、0.614、0.637、0542、0.643、0.681、0.682、0.619，根据预警等级判别标准，得到了广州市及其八个区（市）森林健康风险预警状态均为轻警，预警等级均处于2级。
　　 (9)通过对1984-2011年各类森林灾害法律、法规、文件进行研究，发现了森林火灾、病虫害、气象灾害防治及林地经营权与流转过程中存在的问题，提出了建立健全广州市森林健康风险法制体系、构建森林健康风险灾害性保险共同体、建立森林健康风险动态预警系统、完善森林健康风险防范的经营技术措施等来防范未来森林健康风险。
　　 森林健康风险具有动态性、随机性，风险种类多，影响因素复杂，森林健康风险的预报预警、防范、治理将是一项长期而艰巨的重要任务，森林健康风险研究也将是一项复杂的系统工程。随着科学技术的发展，新理论、新方法、新技术将进一步运用到森林健康风险研究、预防、治理工作中，开展对森林健康风险的全面研究，对减少生态和经济损失，促进林业可持续发展具有十分重要的意义。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究的目的和意义

1．2 相关概念

1．2．1 森林健康

1．2．2 森林健康风险

1．2．3 森林健康风险预警

1．3 国内外研究进展

1．3．1 森林健康内涵研究进展

1．3．2 森林健康风险因子研究进展

1．3．3 森林健康风险评价体系研究进展

1．3．4 森林健康综合评价方法研究进展

1．3．5 森林健康风险预警研究进展

1．4 研究的技术、方法

1．4．1 人工神经网络技术

1．4．2 综合指数评价法

1．4．3 层次分析法

1．4．4 层次分析法﹢模糊综合评价法

1．5 存在问题和研究前景

1．5．1 存在问题

1．5．2 研究前景

1．6 研究内容

1．7 技术路线

2 广州市概况

2．1 自然地理

2．1．1 地理位置

2．1．2 地形地貌

2．1．3 气候

2．1．4 水资源

2．1．5 土地资源

2．1．6 生物资源

2．1．7 旅游资源

2．2 社会经济

2．3 森林资源概况

2．3．1 森林资源分布

2．3．2 森林起源

2．3．3 林种结构

2．3．4 树种结构

2．3．5 植物群落结构类型

2．3．6 龄组结构

2．3．7 林业用地结构

2．3．8 活立木蓄积量

2．3．9 森林权属状况

2．3．10 经济林资源

2．4 森林健康风险现状

2．5 小结

3 广州市森林健康风险分析

3．1 引言

3．2 森林结构性风险

3．2．1 森林未覆盖率风险分析

3．2．2 森林起源面积结构风险分析

3．2．3 林分龄组结构风险分析

3．2．4 林种结构风险分析

3．2．5 优势树种(组)结构风险分析

3．2．6 森林郁闭度风险分析

3．3 森林功能性风险

3．3．1 森林生产力风险分析

3．3．2 森林土地利用变化风险分析

3．3．3 森林固碳功能风险分析

3．3．4 森林土壤侵蚀风险分析

3．3．5 森林石漠化风险分析

3．3．6 森林净化水环境风险分析

3．3．7 森林生物多样性风险分析

3．3．8 森林游憩风险分析

3．4 森林环境性风险

3．4．1 森林立地质量风险分析

3．4．2 森林火灾风险分析

3．4．3 森林有害生物风险分析

3．4．4 森林大气污染风险分析

3．4．5 气象因子风险分析

3．4．6 市场多样化刚性需求风险分析

3．5 小结

4 广州市森林健康风险评价指标体系研究

4．1 引言

4．2 森林健康风险评价指标体系构建的原则

4．3 森林健康风险评价指标测度分析

4．3．1 森林结构性风险指标

4．3．2 森林功能性风险指标

4．3．3 森林环境性风险

4．4 森林健康风险评价指标筛选

4．4．1 定量筛选

4．4．2 定性筛选

4．4．3 筛选结果

4．5 森林健康风险评价指标分级标准

4．6 森林健康风险评价分析

4．6．1 风险评价指标

4．6．2 风险评价指标值的计算

4．6．3 风险评价指标权重的确定

4．6．4 风险评价方法研究

4．7 小结

5 广州市森林健康风险预警研究

5．1 引言

5．2 森林健康风险预警指标

5．2．1 警情指标

5．2．2 警源指标

5．2．3 警兆指标

5．3 森林健康风险预警指标筛选

5．3．1 指标筛选的条件

5．3．2 指标筛选的原则

5．3．3 指标阈值的确定

5．4 森林健康风险预警指标体系构建的原则、方法

5．4．1 构建指标体系的原则

5．4．2 构建指标体系的方法

5．4．3 预警的方法

5．5 森林健康风险预警指标的测度分析

5．5．1 森林结构性风险预警指标

5．5．2 森林功能性风险预警指标

5．5．3 森林环境性风险预警指标

5．6 森林健康风险预警指标体系的构建

5．6．1 预警指标的定性定量筛选

5．6．2 预警指标的筛选结果

5．6．3 预警指标标准

5．7 森林健康风险预警分析

5．7．1 预警指标权重的确定

5．7．2 预警指标值的计算

5．8 森林健康风险预警研究

5．8．1 警情预报

5．8．2 排警措施

5．9 小结

6 广州市森林健康风险防范研究

6．1 引言

6．2 森林健康风险灾害性法制体系的构建

6．2．1 森林火灾防治中存在的问题及防范对策

6．2．2 森林病虫害防治中存在的问题及防范对策

6．2．3 森林气象灾害防御中存在的问题及防范对策

6．3 森林健康风险动态监测预警预报系统的构建

6．4 森林健康风险保险共同体的构建

6．5 森林健康风险的经营技术和措施

6．6 小结

7 结论与讨论

7．1 结论

7．2 讨论

参考文献

附录：攻读博士期间参加的科研项目及发表的学术论文

致谢