不同国家森林清查样地设计下森林结构指数性能的评估

《Ecological Indicators》：Evaluation of the performance of forest structural indices under different National forest inventory plot designs

森林结构指数在不同嵌套样方设计中的表现研究，通过模拟西班牙和芬兰两种典型设计，评估了12种指数的稳定性。结果显示：SQRI、SDI_dbh和L2在西班牙设计下R2>0.83，芬兰设计下R2>0.72；物种多样性指数（S、SDI_sp、D）受设计影响小，MRI偏差大。建议跨设计比较时优先采用基于直径分组的Shannon指数及L-矩方法，并注意树密度和胸径分布的影响。

　　森林结构是评估森林生态系统复杂性、生物多样性和生态功能的重要指标，它涵盖了从水平到垂直方向上树木、灌木和枯木等森林组成部分的排列方式。为了更准确地描述森林结构，各国在国家森林清查（NFI）中采用了不同的样地设计，例如固定面积采样和嵌套设计。这些设计在数据收集方式上存在显著差异，从而对森林结构指数的性能产生了影响。本文旨在评估在西班牙和芬兰这两种具有明显不同样地设计的国家森林清查中，距离无关型指数的稳定性及其对森林结构的描述能力。

### 森林结构与指数分类

森林结构可以被分为多个方面，包括物种组成、树木大小多样性以及森林复杂性的综合评估。在这些方面中，物种组成指数用于衡量森林中树种的多样性，例如树种丰富度（S）、香农多样性指数（SDI_sp）、辛普森多样性指数（D）以及马格莱夫丰富度指数（MRI）。这些指数在不同样地设计下的表现差异较大，其中树种丰富度在嵌套设计中容易受到模拟设置的影响，因此其作为森林结构指标的可靠性较低。

另一方面，树木大小多样性指数主要用来衡量森林内部树木大小的分布情况，例如平方根差异之和（SQRI）、香农多样性指数应用于直径等级（SDI_dbh）、基尼指数（Gini）、标准差（CV）以及四分位距（IQR）等。这些指数在描述森林结构复杂性方面表现出较强的稳定性，但它们的计算方式和对样地设计的依赖性也各不相同。例如，基尼指数和四分位距受到树木大小的影响较大，而第二L矩（L2）则更适用于处理样本量较小或存在异常值的情况。

此外，还有一类结合了物种组成和森林结构复杂性的指数，如基于香农多样性指数的后验方法（SDI_ph）和组合方法（SDI_cm）。这类指数不仅考虑了树种的分布情况，还考虑了树木大小的差异，从而提供了一个更全面的森林结构描述。根据研究结果，这些结合型指数在西班牙和芬兰的样地设计中均表现出较高的稳定性，尤其在芬兰的样地设计中，SDI_ph的性能优于SDI_cm。

### 检验样地设计对指数性能的影响

为了评估不同样地设计对指数性能的影响，研究团队模拟了39,600个1公顷的样地，并将西班牙和芬兰的嵌套设计嵌入其中。这些样地具有不同的森林特征，包括树种丰富度、基尼系数、四分位距等。通过比较实际样地（Total）与嵌套样地（Nested）以及固定面积样地（Fixed）之间的差异，研究人员发现，当森林树种密度较高时，嵌套设计和固定面积设计在描述森林结构方面表现出更好的一致性。这表明，样地设计的选择对于准确捕捉森林结构特征至关重要。

此外，研究还发现，嵌套设计会改变对树木的采样概率，从而影响指数的计算结果。为了弥补这一偏差，研究人员对某些指数进行了加权处理，例如基尼指数和四分位距。然而，树种丰富度指数无法进行加权处理，因此在嵌套设计中可能存在一定的偏差。在芬兰的样地设计中，这一偏差尤为明显，而西班牙的样地设计则在某些指数的描述能力上表现出更高的稳定性。

### 结构指数在不同样地设计中的表现

在西班牙的样地设计中，第二L矩（L2）、香农多样性指数应用于直径等级（SDI_dbh）以及平方根差异之和（SQRI）在描述森林结构复杂性方面表现最佳。这些指数在嵌套设计和固定面积设计中均表现出较高的R2值，且偏差（Perc_bias）和平均绝对百分比误差（MAPE）较小。相比之下，标准差（CV）和基尼指数（Gini）在描述森林复杂性方面表现较差，尤其是在嵌套设计中。

在芬兰的样地设计中，第二L矩（L2）和平方根差异之和（SQRI）同样表现出色，它们在描述森林复杂性方面提供了较高的R2值，并且偏差较小。然而，四分位距（IQR）和香农多样性指数应用于直径等级（SDI_dbh）在芬兰的样地设计中表现较差，这可能与芬兰森林的结构特征有关。此外，研究还发现，树种丰富度（S）在芬兰的样地设计中存在较大的偏差，这表明嵌套设计可能无法准确捕捉树种的多样性。

### 森林结构指数与森林功能的关系

森林结构不仅影响生态系统的稳定性，还与森林的生产力、自然性以及管理策略密切相关。例如，树种丰富度和多样性指数能够反映森林的自然性和生态功能，而森林结构复杂性指数则与森林的生产力和碳储存能力相关。因此，准确评估森林结构对于制定可持续的森林管理策略至关重要。

在本研究中，研究团队发现，某些结构指数在描述森林复杂性与物种组成之间的关系时表现出更好的性能。例如，基于香农多样性指数的后验方法（SDI_ph）在芬兰的样地设计中比组合方法（SDI_cm）更稳定，这可能是因为SDI_ph在计算时考虑了物种组成和树木大小的双重影响，而SDI_cm则更依赖于直径等级的划分。

### 研究方法与工具

为了进行上述分析，研究团队使用了多种统计方法和软件工具。他们首先模拟了不同样地设计下的森林结构，并计算了多个指数的值。随后，他们通过比较实际样地（Total）与预测样地（Nested和Fixed）之间的差异，评估了不同样地设计对指数性能的影响。为了进行更精确的分析，他们还采用了R语言进行数据处理和统计建模，并使用了多个R包，如“vegan”、“dineq”、“modi”、“lmom”、“Metrics”和“glmmTMB”等。

此外，研究团队还通过构建模型，分析了森林结构特征（如树种密度和平均直径）对指数偏差的影响。他们发现，树种密度（N）和平均直径（Dg）是影响指数偏差的主要因素。具体而言，随着树种密度的增加，指数偏差会减小，而在平均直径较低的情况下，某些结构指数（如森林复杂性指数）的偏差也会减小。

### 研究结果的讨论

研究结果表明，嵌套设计在某些情况下可能无法准确描述森林结构，尤其是在树种密度较低或森林结构较为简单的情况下。这可能是因为嵌套设计在采样过程中对较小的树木关注较少，导致对森林整体结构的描述不够全面。然而，在树种密度较高的情况下，嵌套设计能够更好地反映森林结构的复杂性。

此外，研究还指出，不同国家的森林清查设计对指数性能的影响较大。例如，西班牙的样地设计较大，且采样范围较广，因此在描述森林结构方面表现更优。相比之下，芬兰的样地设计较小，且采样范围有限，因此在某些指数的计算上可能存在偏差。这提示我们，在进行跨国森林结构比较时，需要考虑样地设计的差异，并采取相应的调整措施。

### 结论与建议

根据本研究的结果，为了准确描述森林结构，建议使用香农多样性指数（SDI_sp）或辛普森多样性指数（D）而不是树种丰富度（S）或马格莱夫丰富度指数（MRI）。此外，第二L矩（L2）、香农多样性指数应用于直径等级（SDI_dbh）以及平方根差异之和（SQRI）在描述森林结构复杂性方面表现最佳，尤其是在不同样地设计之间进行比较时。

为了提高森林结构指数的准确性，未来的研究可以考虑使用统一的采样标准，例如采用相同的最小直径（dbh）阈值或相同的样地面积。此外，还应进一步验证这些指数在实际森林数据中的表现，以确保其在不同环境条件下的适用性。通过这些方法，我们可以更有效地评估森林结构，并为森林管理和生态研究提供可靠的参考依据。