孫麗文，史常青?，趙廷寧，李丹雄，賴文豪，丁萬全

(1.北京林業(yè)大學水土保持學院，100083，北京； 2.水土保持與荒漠化防治教育部重點實驗室，100083，北京)

汶川地震滑坡治理區(qū)植被恢復效果研究

孫麗文1,2，史常青1,2?，趙廷寧1,2，李丹雄1,2，賴文豪1,2，丁萬全1,2

(1.北京林業(yè)大學水土保持學院，100083，北京； 2.水土保持與荒漠化防治教育部重點實驗室，100083，北京)

為了研究汶川地震后滑坡治理區(qū)的植被恢復能力，選取地震重災區(qū)綿竹市漢旺鎮(zhèn)為研究地點。采用Simpson多樣性指數、Shannon-Wiener多樣性指數、Margalef豐富度指數、Hurlbert均勻度指數、林下植被生物量等8個指標評價不同治理模式的植被恢復情況。利用主成分分析計算不同治理模式綜合得分，對植被恢復效果進行綜合評價。結果表明：1)治理模式區(qū)的植被以草本為主，治理模式區(qū)物種與自然恢復草地物種更為相似，不同治理模式之間物種相似性指數更高；2)植被恢復初期，草本層是林下干生物量的主要組成部分，林下植被生物量越大說明林地生產力越強；3)根據主成分和聚類分析將不同治理模式分為3大類，未受損林地植物群落較為穩(wěn)定綜合得分最高，自然恢復草地與土袋階梯+榿木川柳，竹柵欄+紅麩楊植被恢復效果相當分為一類，其余治理模式歸為一類。人工治理對滑坡體植被恢復起到一定的促進作用。

汶川地震； 治理模式； 植被恢復； 植物多樣性； 生物量

“5·12”汶川地震在造成重大人員傷亡及財產損失的同時也引發(fā)了大量的次生地質災害[1]。汶川大地震造成嚴重的生態(tài)破壞，導致森林面積減少，并形成了包括汶川縣、彭州市、綿竹市等10縣市的地震生態(tài)破壞重災區(qū)[2]。根據遙感分析，重災區(qū)震后林地損失9萬4 646 km2，草地損失1萬4 821 km2[3]。綿竹市是重災區(qū)之一，震后發(fā)生多處滑坡、崩塌等次生地質災害，森林植被大面積損毀。震區(qū)滑坡體地表被大量松散碎石覆蓋，受到暴雨沖刷極易再次發(fā)生地質災害，造成該區(qū)域植被恢復困難；因此，植被恢復成為震后災區(qū)重建工作的重要組成部分[4-5]。為了促進地震災區(qū)植被恢復工作的開展，國家及地方先后啟動了“林業(yè)公益性行業(yè)科研專項——四川地震災區(qū)災后植被恢復及可持續(xù)發(fā)展關鍵技術研究與示范”“中日技術合作四川省地震災后森林恢復項目”以及植被恢復技術推廣示范工程。

物種多樣性指數能夠反映群落種類組成、結構水平、穩(wěn)定性和復雜性[6-8]，關系到群落成熟度、生產力、進化時間、捕食競爭與空間異質性[9]。物種多樣性的恢復是受損生態(tài)系統(tǒng)恢復與重建的重要內容[10]，在植被恢復過程中其變化反映了植被的恢復程度、植物群落的演替方向，同時也是衡量群落穩(wěn)定的指標[11]。群落生物量是生態(tài)系統(tǒng)最重要的數量特征之一，也是研究生態(tài)系統(tǒng)物質循環(huán)和能量循環(huán)的基礎[12]。生物量的多少能夠說明植物覆蓋度與生長情況有關，反映林地生產力；而林下植被是其重要組成部分，雖然林下植被總生物量不高，但其細根生物量比例較高，在林地生產力的長期持續(xù)性及森林更新和演替方面起著重要作用[13-14]：因此，物種多樣性和林下生物量在一定程度上可反映植被恢復效果。

近年來，關于地震后災區(qū)植被恢復的研究[15-18]很多，但大多偏重于立地條件、植被自然恢復的研究[3，15，6]，而對人為干預下植被恢復效果的研究卻少有涉及。為探索地震災區(qū)滑坡體在人工干預下植被恢復情況，以綿竹市漢旺鎮(zhèn)青龍村“中日技術合作四川省地震災后森林恢復項目”示范區(qū)為研究點，對不同治理模式的植被恢復效果進行研究，通過對比分析得出植被恢復較好的治理模式，為災區(qū)植被恢復及生態(tài)環(huán)境重建提供理論參考。

1 研究區(qū)概況

綿竹市地處E 103°54′～104°20′，N 30°09′～31°42′。全市幅員面積1 245.3 km2。整個地勢西北高東南低，西北部為山區(qū)，東南部為平原，最高處是境內西北部的火焰山，海拔4 304 m，最低處是新市鎮(zhèn)的趙家嘴，海拔僅504 m，相對高差達3 800 m。綿竹漢旺鎮(zhèn)屬于亞熱帶季風氣候區(qū)山地氣候類型，氣候溫和，雨量充沛，四季分明。年平均氣溫15.7 ℃，年極端最低氣溫-1.0 ℃。多年平均降水量為1 084.6 mm，多年平均蒸發(fā)量1 025 mm，相對濕度81%，無霜期274天(霜期多在11月中旬至次年3月中旬)，年日照時間998.1 h。土壤以山地黃壤分布最廣。

試驗區(qū)位于四川綿竹市漢旺鎮(zhèn)青龍村，是“5·12”地震重災山體滑坡區(qū)，緊鄰“5·12”大地震漢旺鎮(zhèn)地震遺址。試驗區(qū)采取的工程措施有鐵絲籠、土袋階梯和竹柵欄，并在土地整治后進行客土種植。鐵絲籠設置于坡腳以穩(wěn)定坡面，鐵絲籠間以2 m株間距種植刺槐(Robiniapseudoacacia)；從坡腳向上以2 m間距按同一等高線交替布設竹柵欄、土袋階梯，竹柵欄與土袋階梯間均以2m株間距種植刺槐、銀杏(Ginkgobiloba)、紅楓(Acerpalmatum)紅麩楊(Rhuspunjabensis)，以及榿木(Alnuscremastogyne)川柳(Salixhylonoma)混交林；示范區(qū)于2011年底竣工。自2011年施工以來，3年降水量分別為868.1、769.5、1 720.5 mm，平均年降水量達1 119 mm。

2 研究方法

2.1 試驗地設置

試驗選取災后滑坡山體幾種典型的植被恢復工程措施(土袋階梯、竹柵欄工程及鐵絲籠擋墻)，以及示范區(qū)周圍的未受損林地、自然恢復草地(破壞后無人工干擾，自我恢復邊坡)。樣地基本情況見表1。

2.2 野外調查

用手持 GPS 測得每塊樣地的經緯度、海拔，用羅盤測得坡度和坡向。由于工程區(qū)實際情況所限(工程措施區(qū)呈2 m寬帶狀布設)，在樣地設置為2 m×30 m樣帶。隨機選取5個2 m×2 m樣方，共45個樣方。調查并記錄每個樣方內物種名稱、數量、平均高度、蓋度等基本指標。

表1 樣地基本概況

注：表中P1～P7依次代表未受損林地、自然恢復草地、鐵絲籠+刺槐、土袋階梯+刺槐、竹柵欄+刺槐、竹柵欄+銀杏、土袋階梯+榿木川柳、竹柵欄+紅楓和竹柵欄+紅麩楊治理模式。下同。Note: P1: undamaged forest; P2: grassland of natural recovery；P3: Wire cage+Robiniapseudoacacia; P4：Sand bags ladder+Robiniapseudoacacia; P5: Bamboo fencing+Robiniapseudoacacia; P6: Bamboo fencing+Ginkgobiloba; P7: Sand bags ladder +AlnuscremastogyneandSalixhylonoma; P8: Bamboo fencing +Acerpalmatum; P9: Bamboo fencing +Rhuspunjabensis. The same below.

灌木層與草本層地上部分生物量的測定采用全部收獲法，灌木樣方為1 m×1 m，草本樣方為50 cm×50 cm,設3組重復?，F場測得單位面積上植物鮮質量，把樣品帶回實驗室置于80 ℃ 的烘箱中烘干至恒質量，稱得生物量干質量，求出干鮮質量比率，進而推算單位面積的干生物量(kg/hm2)。

2.3 計算公式

Simpson多樣性指數

(1)

Shannon-Wiener多樣性指數

(2)

Hurlbert均勻度指數

(3)

Margalef種豐富度指數

(4)

式中：pi為物種i的比例，%，即pi=Ni/N，其中Ni為樣方中第i種物種的個體數，N為全部種的個體總數。S為樣方面積群落中植物種數。

Jaccard指數

I=c/(a+b-c)。

(5)

式中：I為關聯指數；c為A和B2個樣地群落的共有種；a為樣地A群落的植物種；b為樣地B群落的植物種。

2.4 數據處理

全文采用Microsoft Excel 2010、SPSS 19.0等處理數據。

3 結果與分析

3.1 植物群落組成

所調查樣地共有植物55種，其中蕨類植物1種。被子植物54種，隸屬36科54屬。其中：禾本科(6種)、菊科(9種)占總植物種27.27%；薔薇科、傘形科、桑科、茜草科、唇形科及蕁麻科各包含2個種，占總植物種21.82%；其余科的植物種均為單種科。在受損后自然恢復區(qū)和人工治理示范區(qū)均以菊科、禾本科植物種最豐富，在困難立地條件下早期植物群落里優(yōu)勢明顯，屬于滑坡體植被恢復的典型先鋒植物種；其他科屬的種類較少。由表2可知，物種數最多的是未受損林地，P3治理模式物種數最少。不同治理措施生長型物種數：草本層>灌木層>喬木層，草本層植物最多，其中多年生草本占絕對優(yōu)勢。由于受恢復年限和人工選種的影響，自然恢復區(qū)缺少喬本層，而人工治理示范區(qū)喬木主要為人工栽植樹種。P4治理模式下物種數量最多為23種，除P3治理模式下植物有11種，其他治理模式植物種數量均大于或等于P2自然恢復區(qū)植物種數。

表2 植物群落組成

3.2 群落物種多樣性

為了更好地了解不同工程措施的植物多樣性情況，計算群落多樣性指數進行對比(表3)。Shannon-Wiener多樣性指數考慮到物種數量和各種間個體分配的均勻性。Simpon指數基于種的數目、所有種的個體總數及每個種的個體數的多樣性指數，綜合反映了群落中種的豐富度和均勻度。Margalef為種豐富度指數，Margalef指數越大，群落物種越豐富，與物種數呈正相關。Hurlbert是基于總多樣性指數的均勻性指數。不同治理模式其群落總體多樣性指數有明顯差異。多樣性指數、豐富度指數和均勻度指數變化趨勢大體相同。未受損林地林下植物多樣性指數最大，未受損林地植被群落較為穩(wěn)定。在人工治理區(qū)，P9、P7治理模式的各指數較高，說明紅麩楊及混交林下植物種類繁多，各種間個體分配均勻；P3治理模式各指數值最小，說明種植刺槐的鐵絲籠治理模式下植物種較為單一，個體分布不均。不同治理模式的Shannon-Wiener多樣性指數從大到小依次為P1>P9>P7>P2>P6>P5>P8>P4>P3。

表3 群落物種多樣性指數

3.3 物種相似性

植物種種間相關性是植物群落重要的數量和結構特征之一，是衡量2個物種相似性的一種尺度。由表4可知，受損林地物種與未受損林地物種存在較大差異，物種相似性指數均在0.1左右，其中以P2和P9治理模式的物種與P1最為相似，相似性指數為0.16。相比而言，滑坡治理區(qū)與自然恢復草地的物種更為相似，物種相似性指數在0.18～0.35之間。不同的滑坡治理模式之間物種相似性最高，其中以P3治理模式與P4治理模式的物種相似性指數最大為0.5，P3治理模式與P5治理模式物種相似性指數為0.44。由于未受損林地植被經過多年發(fā)育，植被群落達到一個相對穩(wěn)定狀態(tài)。而受損地區(qū)的林地是在原生演替初期，所處的發(fā)育階段不同，因此群落物種相似性低。

3.4 植被生物量

林下植被是森林的必要組成，在生物多樣性、森林養(yǎng)分循環(huán)及林地生產力維持方面有著重要作用[14]，因此，本文引入林下植被生物量。從表5可看出不同治理模式的林下植被干生物量情況，未受損林地林下植被干生物量最大(3 634.25 kg/hm2)，而自然恢復草地較小(1 319.73 kg/hm2)，只有P7治理模式林下干生物量(978.38 kg/hm2)比P2小。說明經人工治理后的滑坡體比未治理邊坡的土地生產力強。治理區(qū)林下植被干生物量依次為P8>P4>P5>P6>P9>P3。草本層是林下植被重要組成部分，林下干生物量主要有草本層組成。由圖1可知，林下植被干生物量與草本層生物量呈正相關。

表4 群落間物種相似性指數

表5 林下植被生物量

注：表中數據均為3組數據的平均值。 Note: The data in the table are the average of three.

圖1 林下植被干生物量Fig.1 Biomass of understory vegetation

3.5 植被恢復綜合評價

為評價不同工程措施治理后的植被恢復情況，選取Shannon-Wiener多樣性指數、Simpon指數、Margalef為種豐富度指數、Hurlbert均勻度指數、物種數、植株數、林下干生物量、與未受損林地的物種相似性指數等指標，進行主成分分析，通過降維提取主要變量。利用KMO和Bartlett檢驗變量之間的相關性來判斷進行主成分分析是否合適。經檢驗KMO 取值0.462>0.4，Bartlett 球度檢驗相伴概率取值0<0.05，滿足檢驗標準。第1主成分方差貢獻率為53.33%，第1、2主成分累積貢獻率為88.42%(表6)。這2個因子能比較全面地反映所有信息。第1主成分表達式為

F1=0.04ZH-0.06ZD+0.23ZR-0.23ZE+0.22Z物種數+0.12Z植株數+0.35Z干生物量+0.22Z相似性指數。

(6)

第2主成分表達式為

F2=0.24ZH+0.35ZD-0.04ZR+0.48ZE-0.01Z物種數+0.09Z植株數-0.32Z干生物量-0.02Z相似性指數。

(7)

式中Zi代表各指標標準化后數據。

綜合得分F=(53.32F1+35.10F2)/88.42。

第1主成分F1與Margalef為種豐富度指數、物種數、植株數、林下干生物量、相似性指數相關性較好，F2與Shannon-Wiener多樣性指數、Simpon指數、Hurlbert均勻度指數相關性較好。植被恢復效果綜合評價得分可以用提取的2個主成分代替，綜合得分F越高，植被恢復效果越好。由綜合得分可知未受損林地的得分最高，P9治理模式(0.09)、P5治理模式(-0.07)綜合得分大于P2(-0.15)，地震后的滑坡體經過人工治理對植被恢復起到一定的促進作用。

表6 主成分分析

經主成分分析，提取出2個主成分計算得分，代替原始變量進行系統(tǒng)聚類分析(圖2)。聚類方法選取組間聯接，度量標準采用平方歐式距離，變量標準化選擇全距范圍為[0,1]，通過逐漸歸并得到聚類分析結果。由圖2可知，當類間距為10 時，聚類結果分為3類：P1單獨為一類，綜合得分為1.76，植被恢復效果最好；P7、P9治理模式與P2屬于一類，綜合得分均值為-0.07；其余治理模式歸為一類，主要以種植刺槐為主的工程措施區(qū)，綜合得分均值最低為-0.93，植被恢復效果最差。

圖2 治理模式聚類分析圖Fig.2 Cluster analysis of governance pattern

4 結論與討論

1)受損立地植物以禾本科和菊科物種最為豐富，植物生長型以多年生草本為主。土袋階梯+刺槐(P4)治理模式的物種數量最多為23種，鐵絲籠+刺槐(P3)治理模式的物種最少為11種，其他工程措施區(qū)物種與自然恢復草地(P2)數量接近。

2)在植物物種多樣性指數方面，竹柵欄+紅麩楊(P9)、土袋階梯+榿木川柳(P7)治理模式的各指數較高。人工治理區(qū)物種與自然恢復草地(P2)物種最為相似，不同治理模式之間物種相似性指數更高。

3)植被恢復初期，草本層是林下干生物量的主要組成部分。竹柵欄+紅楓(P8)、土袋階梯+刺槐(P4)治理模式林下植被干生物量僅次于未受損林地(P1)，并且治理區(qū)林下生物量普遍大于自然恢復草地。

4)利用主成分分析法對植被恢復效果進行評價，綜合得分越高，植被恢復效果越好。竹柵欄+刺槐(P5)、竹柵欄+紅麩楊(P9)治理模式綜合得分大于自然恢復區(qū)(P2)，說明人工治理對震后滑坡跡地的植被恢復有一定的促進作用。

震后滑坡體土層薄，土壤礫石含量高，植被恢復困難。經過人工治理，對滑坡體進行土地整治，客土種植，加速其植被恢復。由于恢復年限較短和人工選種限制，不同治理措施區(qū)的植物群落有一定的差異，主要為禾本科、菊科的草本植物，喬木和灌木較為單一，該研究結果與李波等[19]研究結果一致；因此，人工配置植物種時要適當增加喬木和灌木植物的種類，考慮其物種多樣性。由于植被恢復年限短，群落演替處于初級階段，喬木和灌木較少，光照充足，草本植物長勢最為旺盛，隨著恢復年限增加群落郁閉度增大，喬灌對草本有明顯抑制作用，限制林下草本的生長。隨時間推移，植物競爭愈加激烈，最終林下植物種類基本穩(wěn)定。

人工治理后的滑坡體植物群落結構簡單，植物演替階段較低，在短期內還很難達到未受損林地的狀態(tài)。本研究運用主成分分析簡化各項指標對治理措施植被恢復效果的影響，并且只針對植物群落特征指標和林下植被生物量進行研究，未考慮土壤因子對植被恢復效果的影響。單一的植物多樣性指數大小不能說明其植被生長的好壞，通常成熟純林的林下植物反而比較單一[10]。本研究可了解植物恢復初期的基本情況，為了后期植物恢復研究做準備。如果增加土壤理化性質、土壤蓄水能力等指標，對各個工程區(qū)進行生態(tài)效益綜合評價，則得出的結論會更加詳盡。

[1] 王根龍，張軍慧，劉紅帥. 汶川地震北川縣城地質災害調查與初步分析[J]. 中國地質災害與防治學報,2009, 20(3): 47-51

[2] 歐陽志云，徐衛(wèi)華，王學志，等. 汶川大地震對生態(tài)系統(tǒng)的影響[J]. 生態(tài)學報,2008, 28(12): 5801-5809

[3] 張翔，王慶安，方自力，等. 汶川地震災區(qū)自然植被恢復的先鋒植物特征分析[J]. 中國水土保持,2011(4): 47-50

[4] 劉守江，張斌，楊清偉，等. 汶川地震非規(guī)范滑坡體上植被的自然恢復能力研究：以彭州銀廠溝謝家店子滑坡體為例[J]. 山地學報,2010, 28(3): 373-378

[5] 徐衛(wèi)華，歐陽志云，王學志，等. 汶川地震重災區(qū)生態(tài)保護重要性評價與對策[J]. 生態(tài)學報,2008, 28(12): 5820-5825

[6] 彭省麟，方煒. 鼎湖山厚殼桂群落演替過程的組成和結構動態(tài)[J]. 植物生態(tài)學報,1998, 22(3): 245-249

[7] 常學禮，鄔建國. 科爾沁沙地沙漠化過程中的物種多樣性[J]. 應用生態(tài)學報,1997, 8(2): 151-156

[8] 羅雙，孫海龍，劉沖，等. 四川道路邊坡自然恢復的植被多樣性研究[J]. 水土保持研究,2011, 18(6): 51-56

[9] Rad J E, Manthey M, Mataji A. Comparison of plant species diversity with different plant communities in deciduous forests[J]. International Journal of Environmental Science & Technology,2009, 6(3): 389-394

[10] 李裕元，邵明安. 子午嶺植被自然恢復過程中植物多樣性的變化[J]. 生態(tài)學報,2004, 24(2): 252-260

[11] 朱曉勇，胡海波，魯小珍，等. 太湖西區(qū)公路兩側植物物種多樣性的研究[J]. 南京林業(yè)大學學報(自然科學版),2006, 30(3): 85-88

[12] 趙思金. 北方地區(qū)兩種主要類型裸露坡面植被恢復及生態(tài)功能評價研究[D]. 北京：北京林業(yè)大學, 2008：69-70

[13] Wagner S, Fischer H, Huth F. Canopy effects on vegetation caused by harvesting and regeneration treatments[J]. European Journal of Forest Research,2011, 130(1): 17-40

[14] 金艷強，包維楷. 四川柏木人工林林下植被生物量與林分結構的關系[J]. 生態(tài)學報,2014,34(20): 1-11

[15] 田佳，田濤，趙廷寧，等. 微立地因子植被恢復法在汶川地震植被重建中的應用[J]. 中國水土保持科學,2008, 6(5): 16-20

[16] 劉錦春，何丙輝，徐小軍，等. 汶川草坡鄉(xiāng)地震次生災害跡地植物群落的恢復研究[J]. 西南大學學報(自然科學版),2013,35 (4): 51-56

[17] Lin W, Chou W, Lin C, et al. Vegetation recovery monitoring and assessment at landslides caused by earthquake in Central Taiwan[J]. Forest Ecology and Management,2005, 210(1/2/3): 55-66

[18] Chou W, Lin W, Lin C. Vegetation recovery patterns assessment at landslides caused by catastrophic earthquake: A case study in central Taiwan[J]. Environmental Monitoring and Assessment,2009, 152(1/2/3/4): 245-257

[19] 李波，張曼,趙璐玲，等. 汶川地震滑坡體自然植被恢復及影響因子：以龍溪—虹口自然保護區(qū)為例[J]. 應用與環(huán)境生物學報,2014， 20(3): 468-473

(責任編輯：郭雪芳)

Vegetation recovery in the landslide-tackling area of Wenchuan earthquake

Sun Liwen1,2, Shi Changqing1,2, Zhao Tingning1,2, Li Danxiong1,2, Lai Wenhao1,2, Ding Wanquan1,2

(1. School of Soil and Water Conservation, Beijing Forest University, 100083, Beijing, China; 2. Key Laboratory of Soil and Water Conservation & Desertification Combating, Ministry of Education,100083, Beijing, China)

Hanwang town of Mianzhu city in Sichuan Province was selected as the study site to investigate the vegetation recovery in the landslide-tackling area of Wenchuan earthquake. Margalef richness index, Pielou evenness index, Simpson index, Shannon-Wiener diversity index, understory vegetation biomass and other eight indicators were used to evaluate differentiation of vegetation recovery in different governance patterns. To assess the effect of vegetation restoration, principal components analysis method was adopted for the calculation of the comprehensive score of each governance pattern. The results showed that: 1) the mainly vegetation of governance model area was herb, the species of governance pattern were more similar to natural recovery grassland and higher similarity indexes of species were found between different governance areas as well. 2) In the early stages of revegetation, the main component of biomass of understory vegetation was herbaceous layer, and more understory vegetation biomass indicated stronger productivity of forests. 3) According to principal component analysis and cluster analysis, different governance models were divided into three categories, undamaged forest with more stable plant communities obtained the highest score. Grassland of natural recovery sand bags ladder +Alnuscremastogyne+Salixhylonomaand bamboo fencing +Rhuspunjabensishad the same effect of vegetation recovery, and the rest could be classified as the same type. In conclusion, artificial control of vegetation landslide body plays a positive role in promoting recovery.

Wenchuan earthquake； governance pattern； vegetation recovery； plant diversity； biomass

2014-12-15

2015-08-01

孫麗文(1990—)，女，碩士研究生。主要研究方向：林業(yè)生態(tài)工程。E-mail：sususlw@126.com

?通信作者簡介：史常青(1969—)，男，博士，副教授。主要研究方向：林業(yè)生態(tài)工程。E-mail：scqbj@163.com

S718.54

A

1672-3007(2015)05-0086-07

項目名稱：國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項“四川地震災區(qū)災后植被恢復及可持續(xù)發(fā)展關鍵技術研究與示范”(201104109)