（湖北省林業(yè)科學(xué)研究院，湖北 武漢 430075）

重要值是植被數(shù)量生態(tài)學(xué)中表征優(yōu)勢種群地位，進而掌握群落動態(tài)的綜合數(shù)量指標，常用于種群優(yōu)勢種的集中程度分析[1-3]。通過研究影響種群重要值的相關(guān)因子，有助于反映種群在群落中的分布情況、對環(huán)境因子的適應(yīng)性和在環(huán)境因子作用下的種間關(guān)系，可以更好地解釋種群生長動態(tài)及環(huán)境適合度，對于揭示植物群落結(jié)構(gòu)的形成和穩(wěn)定性機理具有重要意義[4-8]。五節(jié)芒Miscanthus floridulus隸屬禾本科芒屬，是鄂東南低山丘陵區(qū)林業(yè)生產(chǎn)中常見惡性雜草之一[9-10]。常作為先鋒草本植物物種，形成絕對優(yōu)勢種侵占宜林荒山或新造林地，不僅嚴重危害苗木幼樹及其他植物生長，造成入侵地區(qū)生物多樣性不可彌補的減少，而且防治難度極大、防治成本較高[11-12]。目前，有關(guān)五節(jié)芒種群生態(tài)學(xué)方面的研究還不夠系統(tǒng)[13-14]，五節(jié)芒防治的研究還主要集中在人工和化學(xué)方法防治上，但這兩種方法各有弊端，人工方法防治對土壤擾動極大易造成生態(tài)失衡，化學(xué)方法則易殘留而對環(huán)境產(chǎn)生負面影響[15]。近年來，基于種群生態(tài)學(xué)的種群演替原理來實現(xiàn)林業(yè)雜草生態(tài)防治研究越來越受到林業(yè)專家學(xué)者的重視，但鑒于研究周期及成本等因素影響，五節(jié)芒生態(tài)防治相關(guān)研究的文獻資料還較少[16-17]。特別是從森林經(jīng)營角度，開展五節(jié)芒生長動態(tài)的相關(guān)因子研究尚未見報道。本文以鄂東南低山丘陵區(qū)咸寧市咸安區(qū)境內(nèi)五節(jié)芒為研究對象，利用因子分析法對影響五節(jié)芒重要值的相關(guān)因子進行研究，旨在揭示影響五節(jié)芒生長動態(tài)的主導(dǎo)因素，進而為探索五節(jié)芒生態(tài)綜合防治技術(shù)，制定五節(jié)芒生態(tài)防治策略提供理論和科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究地點位于湖北省東南部咸寧市咸安區(qū)境內(nèi)，素有“中國桂花之鄉(xiāng)”美譽。該區(qū)地處幕阜山系和江漢平原的過渡地帶，地勢東南高西北低，位 于 114°06′～ 114°43′E，29°39′～ 30°02′N。 中部和東部為低山丘陵區(qū)，海拔50～300 m。屬于典型的亞熱帶濕潤型大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫16.8℃，極端最高氣溫41.4℃，極端最低的氣溫為-15.4℃。年平均降水量1 531.4 mm，年平均日照時間為1 879.65 h，年平均無霜期為245～258 d。土壤主要為黃紅壤和棕紅壤，土層深厚，pH值5.5～6.8。得天獨厚的自然條件，不僅造就了境內(nèi)豐富的森林植被資源，也為五節(jié)芒等先鋒草本植物提供了先天條件，在荒山和新造林地五節(jié)芒覆蓋率常達90%以上。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于2014年7～9月份對咸安區(qū)五節(jié)芒隨機樣點抽樣調(diào)查。在對研究區(qū)充分調(diào)查和了解基礎(chǔ)上，共確定咸安區(qū)雙溪橋鎮(zhèn)、馬橋鎮(zhèn)、汀泗橋鎮(zhèn)、桂花鎮(zhèn)國營小嶺林場、大幕鄉(xiāng)國營白云山林場5個采樣點，分別用Q1、Q2，…，Q5表示。在每個樣點設(shè)置方形樣地調(diào)查，樣地面積0.04 hm2，共調(diào)查樣地50塊。對樣地內(nèi)胸徑＞1 cm的樹木均進行每木檢尺，詳細記錄樣地地理及常用測樹因子信息，并于樣地內(nèi)沿對角線設(shè)置3個1 m×1 m的草本樣方，記錄各樣方內(nèi)所有草本植物的種類、數(shù)量、蓋度、高度等。各樣點樣地林分概況見表1。

表1 各取樣點林分概況Table 1 Stand factors of each sampling points

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文以五節(jié)芒重要值為因變量，以Y表示，計算公式為：重要值＝(相對多度＋相對蓋度＋相對頻度)/3[18]。綜合考慮影響五節(jié)芒重要值大小的立地條件、林分條件及經(jīng)營措施等因素[19-21]，共選取出林分年齡、平均胸徑、平均樹高、林木株數(shù)、郁閉度、海拔、坡度、坡向、土層厚度9個觀測因子作為自變量，分別以X1，X2，…，X9表示。其中，海拔、坡度、坡向、土層厚度按照湖北省森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)程進行代碼數(shù)量化。

2.3 數(shù)據(jù)分析方法

因子分析法核心是把眾多的指標綜合成幾個為數(shù)較少的指標，用較少的幾個綜合因子來反映原有變量的絕大部分信息，該方法不僅克服了傳統(tǒng)的用權(quán)重方法來統(tǒng)計分析林木生長過程中各環(huán)境因子相關(guān)性的主觀隨意性，而且其本身具有的變差最優(yōu)性、信息損失最小性、相關(guān)及回歸最優(yōu)性等優(yōu)點，使得綜合評價結(jié)果唯一且更加客觀合理[22-24]。因子分析法可以用數(shù)學(xué)模型表示。設(shè)有p個變量，X=(x1，x2，…，x p)，其均值E(X)=0，將每個原有變量用m(m＜p)個因子f1，f2，…，f m的線性組合來表示，即因子分析模型如(1)式所示[25]，其矩陣形式表示為：X =AF + e。

式中：F為公因子，A為因子載荷陣，a ij=(i=1，2，…，p；j=1，2，…，k) 稱為因子載荷；e為特殊因子（隨機誤差），表示原有變量不能被解釋的部分，相互獨立，服從正態(tài)分布，均值為0。

3 結(jié)果與分析

3.1 因子相關(guān)性分析

觀測自變量數(shù)p=9，樣本數(shù)n=50，利用統(tǒng)計軟件SPSS對原始數(shù)據(jù)進行標準化和處理，得到因子相關(guān)矩陣（見表2）。由表2可以看出，五節(jié)芒重要值與林分年齡、平均胸徑、平均樹高、林木株數(shù)、郁閉度、海拔、坡度7個觀測變量均呈負相關(guān)關(guān)系，而與坡向、土層厚度2個觀測變量呈正相關(guān)關(guān)系，其中，林木株數(shù)和郁閉度對五節(jié)芒重要值的相關(guān)性最顯著，分別為-0.712和-0.835，表明林木株數(shù)和郁閉度對五節(jié)芒重要值的影響最為直接。五節(jié)芒為陽性草本植物，光照條件對五節(jié)芒的更新和生長影響極大，而林分株數(shù)和郁閉度一起直接決定著林地光照條件，影響著溫、濕度等小氣候條件，因此，隨著五節(jié)芒生境郁閉度的加大。必然導(dǎo)致五節(jié)芒分枝、分孽數(shù)和產(chǎn)草量逐漸降低。死亡莖枝增多，五節(jié)芒種群重要值變小的趨勢[13,22]，這與現(xiàn)實林分中五節(jié)芒生長分布情況是一致的。

表2 因子相關(guān)矩陣?Table 2 Factors correlation matrix

3.2 公因子提取及命名

基于標準化處理數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件進行因子分析。通過主成分分析法確定出特征值大于1的4個公因子。公因子的KMO值=0.588＞0.5， Bartlett球形檢驗卡方值的顯著性P(Sig.)=0.000 ＜ 0.05，累計貢獻率達83.466，各項指標均符合公因子選取和度量標準[26]，說明本次因子分析的效果較好，因子之間相關(guān)性也較大，可用因子分析法來進行統(tǒng)計分析。由于通過軟件計算所得的公因子含義含糊不清，需采用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的公共因子載荷矩陣及得分系數(shù)矩陣(見表 3)。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷、特征值、貢獻率及得分系數(shù)Table 3 Factor loadings, eigenvalues, variance contribution and factor scores after rotated

由表3可以看出4個公因子能反映9項指標信息總量的 83.466%，說明因子本次分析結(jié)果較滿意。從因子載荷結(jié)果看，第1公因子在平均胸徑、平均樹高和林分年齡3個觀測變量上有較大載荷和較高得分系數(shù)，這三個因子是描述林分特征的基本因子，可將其定義為林分基本因子；第2公因子在林木株數(shù)和郁閉度上有較大載荷和較高得分系數(shù)，這兩個因子是反應(yīng)林分生長空間大小的基本因子，可將其定義為林分密度因子；第3公因子在土層厚度和坡度上有較大載荷和較高得分系數(shù)，坡度和土層厚度基本可以反映五節(jié)芒生長的土壤肥力狀況，可將其定義為土壤因子；第4公因子在坡向和海拔上有較大載荷和較高得分系數(shù)，坡向和海拔反映了五節(jié)芒生長的地形條件，可將其定義為地形因子。從方差貢獻率看，4個公因子方差貢獻率由大到小排序依次為：林分基本因子(31.582%)＞林分密度因子(19.867%)＞土壤因子(18.454%)＞地形因子(13.563%)，表明林分基本因子對五節(jié)芒重要值起著決定性作用，而上述因子相關(guān)性表明林分密度因子(即林木株數(shù)和郁閉度)是五節(jié)芒重要值最直接影響因素，說明林分基本因子與林分密度因子間相關(guān)性密切。

3.3 模型建立與檢驗

鑒于參與建模樣本數(shù)量較少，所得模型只能是描述性的而不是可預(yù)測性的，因此，本文只對4個公因子全部參與建模所得模型進行討論和分析。將50塊樣地數(shù)據(jù)全部參與建模，以五節(jié)芒重要值為因變量，4個公因子累積觀測變量為自變量，采用多元線性回歸方法，建立了五節(jié)芒重要值與各觀測變量回歸模型，回歸系數(shù)見表4。

表4 回歸系數(shù)Table 4 Regression coefficient

回歸方程如(2)式：

式中：IV為重要值，X1～X9依次為林分年齡、平均胸徑、平均樹高、林木株數(shù)、郁閉度、海拔、坡度、坡向、土層厚度。

通過模型精度檢驗，R2=0.896，P(Sig.)＜0.001，表明五節(jié)芒重要值與各觀測變量回歸方程精度較高，回歸效果較好，模型可以很好的描述五節(jié)芒重要值與各觀測因子的相關(guān)性。另外，從回歸方程各變量系數(shù)看，林木株數(shù)和郁閉度最大，與上述相關(guān)性研究結(jié)果較一致，而平均樹高回歸系數(shù)為正值，與上述相關(guān)性分析結(jié)果相反，原因主要是因子間出現(xiàn)多重共線性[27]，即林分年齡、平均胸徑、平均樹高三者相關(guān)性較強，平均樹高對五節(jié)芒重要值的作用需要通過林分年齡和平均胸徑2個因子去影響，體現(xiàn)了因子間多重關(guān)系和相互間作用的復(fù)雜性。

4 結(jié)論與討論

(1)五節(jié)芒重要值與9個觀測因子相關(guān)性分析表明，五節(jié)芒重要值與林分年齡、平均胸徑、平均樹高、林木株數(shù)、郁閉度、海拔、坡度均呈負相關(guān)，與坡向和土層厚度呈正相關(guān)；其中，五節(jié)芒重要值與林木株數(shù)和郁閉度具有顯著的負相關(guān)性，二者為影響五節(jié)芒重要值的最直接因素。

(2)因子分析結(jié)果表明，可將影響五節(jié)芒重要值的諸因素歸并為林分基本因子、林分密度因子、土壤因子、地形因子4類，其對五節(jié)芒重要值得影響程度由大到小依次為：林分基本因子＞林分密度因子＞土壤因子＞地形因子。

(3)五節(jié)芒重要值與各觀測因子回歸模型表明，模型精度較高，回歸效果較好，模型可以很好的描述五節(jié)芒重要值與各觀測因子的相關(guān)性；除平均樹高因與林分年齡、平均胸徑出現(xiàn)多重共線性，回歸系數(shù)出現(xiàn)正值外，其余觀測變量的回歸系數(shù)均與因子相關(guān)性分析結(jié)果相一致。

對影響五節(jié)芒重要值的相關(guān)因子進行研究，根本目的在于通過對其研究，找出影響五節(jié)芒生長動態(tài)的主導(dǎo)因素，通過誘導(dǎo)植物種群優(yōu)勢向目的樹種種群發(fā)展[16,28]，從而為探索一條五節(jié)芒生態(tài)綜合防治技術(shù)尋求理論和對策取向。研究表明林分因子（林分基本因子和林分密度因子）是影響五節(jié)芒種群生長動態(tài)的主要因子，因此，在進行五節(jié)芒防治工作時，應(yīng)注意從森林經(jīng)營的角度，重視林分因子特別是與森林經(jīng)營相關(guān)的林分因子對其種群生長動態(tài)的影響和作用，這樣才能使得五節(jié)芒防治工作真正做到因地制宜，有的放矢。同時，鑒于五節(jié)芒生物-生態(tài)特性較為復(fù)雜，在因子評價體系構(gòu)建、五節(jié)芒草叢地營林技術(shù)、五節(jié)芒生態(tài)防治應(yīng)用技術(shù)等方面還有待進一步研究和完善。

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