張洪達(dá), 趙傳普, 戴玉婷, 袁 利, 楊綺夢(mèng)頔, 吳 傲, 劉 霞

(1.南京林業(yè)大學(xué) 南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心, 江蘇省水土保持與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210037; 2.水利部 淮河水利委員會(huì) 淮河流域水土保持監(jiān)測(cè)中心站, 安徽 蚌埠 233001)

植被是防止水土流失、維持生態(tài)平衡、改善生態(tài)環(huán)境的重要因素[1]，具有涵養(yǎng)水源、保持水土、防風(fēng)固沙等作用[2]。植被作為影響水土流失的一個(gè)重要因子受到人們的廣泛關(guān)注[3-4]，而研究植被水土保持功能對(duì)生態(tài)保護(hù)、減少地表徑流及土壤流失等研究具有重要意義。

長(zhǎng)期以來(lái)，植被水土保持功能評(píng)價(jià)主要以植被覆蓋度單一指標(biāo)為主，在植被覆蓋度與土壤流失量定量關(guān)系研究中[5]，植被覆蓋度與土壤流失量之間相關(guān)性顯著，但尚未形成統(tǒng)一的定量關(guān)系[6]。此外，在相同覆蓋度下，不同植被類型、結(jié)構(gòu)的水土保持功能存在明顯差異。因此，采用單一指標(biāo)評(píng)價(jià)其結(jié)果存在一定的局限。隨著植被水土保持機(jī)理研究的深入，近來(lái)許多學(xué)者提出了包含植被垂直結(jié)構(gòu)(層次)、植被類型、枯枝落葉層、根系層等[7]多指標(biāo)體系的綜合評(píng)價(jià)方法，可較全面的反映植被特性。但因受地理區(qū)域、自然條件差異影響，確定的最優(yōu)水土保持植被類型、植被結(jié)構(gòu)、群落組成都不相同。到目前為止，尚未能形成一個(gè)公認(rèn)統(tǒng)一的指標(biāo)體系，綜合性的評(píng)價(jià)指標(biāo)研究還停留在小尺度的定點(diǎn)觀測(cè)上，未能滿足于生產(chǎn)實(shí)踐的需要[8-11]。

大別山區(qū)為中國(guó)中部地區(qū)的重要生態(tài)功能區(qū)和淮河上游地區(qū)生態(tài)屏障。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，該區(qū)水土流失問題日益嚴(yán)峻，其植被水土保持功能狀況及其評(píng)價(jià)成為研究熱點(diǎn)。本文以大別山區(qū)北麓金寨縣為研究區(qū)，以森林、灌草植被為研究對(duì)象，探索面向群落尺度的植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法，以期為大別山區(qū)植被水土保持生態(tài)建設(shè)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于鄂豫皖3省交界的大別山主脈北麓安徽省金寨縣(115°22′—116°11′E，31°06′—31°48′N)，總面積3 814 km2。地勢(shì)南高北低，以斜坡(8°～15°)、陡坡(15°～25°)為主。屬北亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均降雨量1 389.6 mm，多年平均氣溫15～16.3 ℃。巖石主要為花崗巖和花崗片麻巖，土壤主要是粗骨土、黃棕壤、山地棕壤、紫色土等。研究區(qū)森林覆蓋率達(dá)74.1%。防護(hù)林主要樹種有馬尾松(Pinusmassoniana)、麻櫟(Quercusacutissima)、青岡櫟(Cyclobalanopsisglauca)、化香(Platycaryastrobilacea)；用材林主要樹種有杉木(Cunninghamialanceolata)、毛竹(Phyllostachysedulis)；經(jīng)濟(jì)林主要樹種有板栗(Castaneamollissima)、山核桃(Caryacathayensis)、油茶(Camelliaoleifera)、茶(Camelliasinensis)等。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

2.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 金寨縣森林資源2類調(diào)查圖斑數(shù)據(jù)和森林資源分布圖(1∶30萬(wàn)，2018年)由林業(yè)部門提供，SRTM分辨率30 m數(shù)字高程模型來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)源來(lái)自于2020年中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)，檢索相關(guān)研究文獻(xiàn)并分析研究熱點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)高頻詞頻次。

2.1.2 野外調(diào)查 基于森林資源分布圖，植被類型分為防護(hù)林、用材林、經(jīng)濟(jì)林、灌草4個(gè)組，在考慮代表性、易獲取性及空間分布均勻等原則基礎(chǔ)上，按照植被類型采用分層抽樣方法確定野外調(diào)查樣區(qū)。在每組優(yōu)勢(shì)樹種中按圖斑數(shù)量隨機(jī)抽取1%，研究區(qū)整體抽樣比例為0.67%，結(jié)合坡度、坡向、高程等確保在各等級(jí)均有分布。 確定地面調(diào)查樣區(qū)120個(gè)、多光譜無(wú)人機(jī)調(diào)查樣區(qū)100個(gè)，于2019年8月開展野外實(shí)地調(diào)查。調(diào)查樣區(qū)選擇結(jié)果見表1，其空間分布見圖1。

圖1 大別山北麓安徽省金寨縣調(diào)查樣區(qū)分布

表1 野外調(diào)查樣區(qū)統(tǒng)計(jì)

野外調(diào)查包括地面調(diào)查和無(wú)人機(jī)調(diào)查。其中，地面調(diào)查樣方設(shè)置為喬木層(30 m×30 m)、灌木層(5 m×5 m)、草本層(1 m×1 m)地被層(1 m×1 m)。郁閉度、蓋度及葉面積指數(shù)測(cè)量采用五點(diǎn)測(cè)量法，即以樣區(qū)4個(gè)角點(diǎn)和中心點(diǎn)為測(cè)定位置，多次測(cè)量求平均值；采用植被覆蓋度動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量郁閉度、蓋度；葉面積指數(shù)儀(型號(hào)：LAI-2 000)測(cè)量葉面積指數(shù)。

無(wú)人機(jī)調(diào)查借助無(wú)人機(jī)(型號(hào)：大疆m600-pro)搭載多光譜傳感器(型號(hào)：MicaSense RedEdge-M)獲取植被覆蓋度信息。航線規(guī)劃不低于75%的航向、旁向重復(fù)度，飛行相對(duì)高度為200 m，主航向重疊率設(shè)置80%，范圍500 m×500 m。

2.2 研究方法

2.2.1 植被水土保持功能指標(biāo)篩選

(1) 文獻(xiàn)計(jì)量法。采用CNKI網(wǎng)5.3.R4數(shù)據(jù)分析模塊，對(duì)涉及植被水土保持功能關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過有效挖掘和分析比較實(shí)現(xiàn)指標(biāo)預(yù)選[12]。

(2) 專家咨詢法。選取從事水土保持功能相關(guān)研究的教學(xué)與科研人員、已發(fā)表類似文章且有較高引用率的研究人員、以及研究區(qū)具有高級(jí)技術(shù)職稱的水土保持生產(chǎn)實(shí)踐工作者對(duì)預(yù)選指標(biāo)進(jìn)一步分析與遴選[13]。

2.2.2 指標(biāo)變量篩選方法

(1) 隨機(jī)森林。隨機(jī)森林方法在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的同時(shí)，可以給出各個(gè)指標(biāo)變量在分類中的重要性評(píng)分，依據(jù)該評(píng)分可以對(duì)指標(biāo)變量進(jìn)行排序來(lái)判斷指標(biāo)變量在分類中起到的作用大小，并篩選出相對(duì)重要的指標(biāo)變量[14-15]。

(2) 決策樹。決策樹以樹狀結(jié)構(gòu)表現(xiàn)，葉子結(jié)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)論，內(nèi)部結(jié)點(diǎn)描述一個(gè)屬性，是從上到下一條路徑來(lái)確定的分類規(guī)則[15]。通過構(gòu)建決策樹規(guī)則幫助了解各指標(biāo)變量的貢獻(xiàn)大小、方向，指標(biāo)變量間的關(guān)系更加易懂。

2.2.3 土壤流失評(píng)價(jià)方法 結(jié)合野外調(diào)查實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，基于CSLE模型計(jì)算調(diào)查樣區(qū)土壤流失量。公式如下[16]：

A=R·K·L·S·B·E·T

(1)

式中：A為年單位面積的土壤流失量〔t/(hm2·a)〕;R為降雨侵蝕力因子〔MJ·mm/(hm2·h·a)〕;K為土壤可蝕性因子〔t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)〕;L為坡長(zhǎng)因子(無(wú)量綱);S為坡度因子(無(wú)量綱);B為生物措施因子(無(wú)量綱)；E為工程措施因子(無(wú)量綱)；T為耕作措施因子(無(wú)量綱);各因子采用年度水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)成果。

2.2.4 植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型 基于隨機(jī)森林重要性排序指標(biāo)同土壤流失量建立回歸關(guān)系。多元線性回歸模型可以表示為[17]：

A=β0+β1X1+β2X2+，…，+biXi+ui

(2)

式中：A為模型因變量,即土壤侵蝕模數(shù)。X1,X2,…,Xi為解釋變量,即郁閉度、蓋度、坡度、枯落物厚度等;β0,β1,…,βi為模型回歸系數(shù),即被估計(jì)量;ui隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 植被水土保持功能評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選

3.1.1 基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)選 以植被水土保持功能、植被水土保持效應(yīng)、植被水土保持功能評(píng)價(jià)等作為主題詞，對(duì)1980—2020年文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，共檢索相關(guān)文獻(xiàn)2 916篇。通過進(jìn)一步甄別，篩選出中國(guó)國(guó)內(nèi)與本研究相關(guān)度較高的198篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

基于詞頻分析法，對(duì)植被水土保持功能及評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，并對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)(表2)。在植被水土保持功能研究中核心關(guān)鍵詞是枯落物層、林分結(jié)構(gòu)和植被類型等。詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果可歸納為3大類72項(xiàng)指標(biāo)，即：功能表征指標(biāo)(如非毛管孔隙度、土壤最大持水量、林冠截留、地表徑流、土壤抗沖性、毛管孔隙度等)、功能影響指標(biāo)(群落類型、結(jié)構(gòu)、數(shù)量特征、枯落物層、植被類型、土壤層/根系層等)、地形因子指標(biāo)(坡度、坡位等)。

表2 植被水土保持功能研究關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

3.1.2 基于專家咨詢的評(píng)價(jià)指標(biāo)初選 專家組由3方面人員組成：①?gòu)氖滤帘３峙c荒漠化防治教學(xué)與科研任務(wù)的人員；②長(zhǎng)期從事水土保持工作，且有5 a以上工作經(jīng)驗(yàn)的并取得高級(jí)技術(shù)職稱的一線工作者；③已發(fā)表了類似文章的且有較高引用率的研究人員。確定了30名在植被水土保持功能研究及評(píng)價(jià)領(lǐng)域較為熟悉的專家。

基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)指標(biāo)預(yù)選結(jié)果，對(duì)每一項(xiàng)指標(biāo)通過“A(極重要)，B(重要)，C(一般)，D(不重要)”4個(gè)選項(xiàng)來(lái)咨詢，保留均值X≥3且變異系數(shù)CV≤0.25的指標(biāo)[13]，確定了植被水土保持功能初選指標(biāo)集。以植被水土保持功能為評(píng)價(jià)的總體目標(biāo)，指標(biāo)體系包括自然因素和人為因素兩大類。構(gòu)建了3層指標(biāo)體系，其中一級(jí)指標(biāo)4項(xiàng)，二級(jí)指標(biāo)7項(xiàng)，三級(jí)指標(biāo)30項(xiàng)。植被水土保持功能初選指標(biāo)詳見表3。

3.2 基于決策樹的植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

3.2.1 基于決策樹的指標(biāo)相關(guān)關(guān)系分析 為進(jìn)一步分析各特征指標(biāo)的作用規(guī)律，利用指標(biāo)決策樹分類回歸模型通過一些顯著指標(biāo)進(jìn)行量化。根據(jù)生成的復(fù)雜度參數(shù)與交叉驗(yàn)證誤差(圖2)，查找其最優(yōu)的切分變量和最理想的分割節(jié)點(diǎn)，目的是將決策樹大小控制在一個(gè)理想的范圍內(nèi)。可知決策樹最優(yōu)分割為4個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)誤差達(dá)最小。

由圖2及圖3a可知，決策樹各節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)特征同下文的指標(biāo)重要性特征規(guī)律基本一致。其中，在決策樹中坡度是一項(xiàng)具有全局性的重要變量指標(biāo)，閾值9.5°時(shí)決策樹分成了左、右兩類。為了更好的分析坡度指標(biāo)對(duì)侵蝕量的影響，繪制了坡度與侵蝕量的散點(diǎn)圖(圖3b)，由圖3b可知，在10°臨界坡度處土壤侵蝕模數(shù)分布特征存在顯著差異，在<10°范圍呈現(xiàn)明顯“聚集性”分布特征；在>10°范圍呈正相關(guān)關(guān)系。

圖2 復(fù)雜度參數(shù)與交叉驗(yàn)證誤差

圖3 植被水土保持功能決策樹、坡度與土壤侵蝕關(guān)系

綜合上述指標(biāo)變量間決策樹關(guān)系分析，較清晰的展示出了指標(biāo)同土壤流失量相互關(guān)系，基于此在群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。根據(jù)坡度關(guān)鍵變量特征10°坡度為臨界值，以<10°坡度和≥10°坡度劃分成兩部分，將野外調(diào)查實(shí)測(cè)值分別進(jìn)行局部回歸建模。

3.2.2 局部回歸 基于上述分析按10°坡度為臨界點(diǎn)將野外調(diào)查點(diǎn)實(shí)測(cè)值分成兩部分，將指標(biāo)引入多元回歸方程，然后根據(jù)分析結(jié)果剔除統(tǒng)計(jì)學(xué)意義不顯著的變量，直至所構(gòu)建的回歸方程中不再有可剔除變量。經(jīng)多元逐步回歸，當(dāng)坡度<10°時(shí)構(gòu)建方程包括草蓋度、枯落物厚度為極顯著(p<0.001)，喬木郁閉度、喬木密度為較顯著(p<0.01)，灌木高、喬木胸徑為顯著(p<0.05)共6項(xiàng)指標(biāo)，模型決定系數(shù)R2為0.74；當(dāng)坡度≥10°構(gòu)建方程包括草蓋度、灌木蓋度及枯落物厚度為極顯著(p<0.001)，喬冠層厚度較顯著(p<0.01)，坡度、喬胸徑為顯著(p<0.05)6項(xiàng)指標(biāo)，模型決定系R2為0.64。局部回歸模型詳細(xì)參數(shù)見表4。

表4 水土保持功能評(píng)價(jià)局部回歸模型參數(shù)

3.3 基于隨機(jī)森林的植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

3.3.1 基于隨機(jī)森林的指標(biāo)重要性排序 基于R語(yǔ)言隨機(jī)森林，將植被類型、群落結(jié)構(gòu)、地形等因素所選取的30項(xiàng)初選指標(biāo)的實(shí)測(cè)值為自變量，與對(duì)應(yīng)點(diǎn)位土壤流失量為因變量進(jìn)行隨機(jī)森林回歸。本文采用隨機(jī)森林重要性評(píng)價(jià)進(jìn)行指標(biāo)分析，分析指標(biāo)重要性及影響規(guī)律，可以為植被水土保持功能評(píng)價(jià)提供重要指導(dǎo)[18]。

隨機(jī)森林中涉及ntree和mtry兩個(gè)參數(shù)，即決策樹顆數(shù)和節(jié)點(diǎn)分裂的次數(shù)。通常在ntree增加時(shí)，模型預(yù)測(cè)精度不能提高的情況下，ntree設(shè)定應(yīng)盡可能小，mtry設(shè)定為變量個(gè)數(shù)的1/3。此外隨機(jī)森林算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)的量綱和單位不敏感，故運(yùn)算時(shí)無(wú)需對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理[10]。以初選30項(xiàng)指標(biāo)建立訓(xùn)練集獲取最優(yōu)試算參數(shù)，可知，隨機(jī)森林模型參數(shù)為特征數(shù)10決策樹為500棵時(shí)，誤差趨于穩(wěn)定且達(dá)到最小。決策樹數(shù)量與誤差關(guān)系圖4。

圖4 決策樹數(shù)量與誤差關(guān)系

由圖5指標(biāo)重要性排序結(jié)果可看出，影響水土保持功能的主要指標(biāo)是坡度、坡位，其次是枯落物厚度、葉面積指數(shù)，而道路距離、村莊距離影響最小。如圖5所示，水土保持功能評(píng)價(jià)模型指標(biāo)重要性排序?yàn)椋浩露?坡位>枯落物厚度>，…，>村莊距離。由圖5可知，坡度、坡位、枯落物厚度、葉面積指數(shù)等排序前12個(gè)指標(biāo)(%IncMSE>3.2)，對(duì)模型的整體貢獻(xiàn)度超70%，在植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型構(gòu)建時(shí)可以前12項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行回歸建模。

圖5 水土保持功能評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性排序

3.3.2 全局回歸 將野外調(diào)查點(diǎn)實(shí)測(cè)值作為一個(gè)整體，以指標(biāo)重要性排序的前12項(xiàng)與土壤侵蝕模數(shù)建立回歸關(guān)系，并進(jìn)行逐步回歸根據(jù)回歸結(jié)果剔除統(tǒng)計(jì)學(xué)意義不顯著的變量，直至所構(gòu)建的回歸方程中不再有可剔除變量。表5結(jié)果顯示最終顯著性水平高的指標(biāo)有5項(xiàng)，其中，坡度、草蓋度和枯落物厚度顯著性為極顯著(p<0.001)，林齡、灌木蓋度為顯著(p<0.05)，模型決定系數(shù)R2為0.71。全局回歸模型詳細(xì)參數(shù)見表5。

表5 水土保持功能評(píng)價(jià)全局回歸模型參數(shù)

綜上對(duì)比兩種建?；貧w結(jié)果來(lái)看，其全局回歸效果(R2為0.71)較局部回歸(R2均值為0.69)更優(yōu)，可見，坡度在植被水土保持功能中并非其關(guān)鍵變量。因此，選取全局回歸5項(xiàng)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)，從群落尺度評(píng)價(jià)植被水土保持功能更簡(jiǎn)便、高效。

3.4 植被水土保持功能評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證

采用前文研究的群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)全局回歸模型，對(duì)研究區(qū)植被類型進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果將植被水土保持功能劃分為5個(gè)等級(jí)：優(yōu)(>0.8)，良(0.6～0.8)，中(0.4～0.6)，差(0.2～0.4)，極差(<0.2)。由表6各植被類型水土保持功能評(píng)價(jià)結(jié)果均值可知，研究區(qū)植被水土保持功能為防護(hù)林(0.705)>用材林(0.529)>經(jīng)濟(jì)林(0.513)>灌草(0.457)。

表6 金寨縣群落尺度植被水土保持功能評(píng)價(jià)結(jié)果

4 討論與結(jié)論

(1) 水土保持功能評(píng)價(jià)研究，主要有單一指標(biāo)評(píng)價(jià)、多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)兩類[5]。眾多研究表明植被水土保持功能是多個(gè)結(jié)構(gòu)層次共同作用的結(jié)果，綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)優(yōu)于單一指標(biāo)評(píng)價(jià)。多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)將植被劃分為多個(gè)層次(群落組成、垂直結(jié)構(gòu)等)，強(qiáng)調(diào)枯落物層的作用，多以枯落物的蓋度、厚度及持水量等做為重要指標(biāo)[19]。在群落尺度水土保持功能研究中黃進(jìn)等[20]利用林冠截留率、灌草層蓋度、枯落物蓋度等8個(gè)指標(biāo)，采用加權(quán)綜合法對(duì)浙江省生態(tài)公益林的水土保持功能進(jìn)行評(píng)價(jià)。張銳[21]選取了植被、枯枝落葉、土壤、地形4個(gè)準(zhǔn)則層的19個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，以綜合評(píng)價(jià)理想點(diǎn)法比較了5種類型人工林地的水土保持功能。以上均對(duì)森林的水土保持功能做出合乎實(shí)際的科學(xué)評(píng)價(jià)，指標(biāo)體系也能較為全面地反映植物特性。本文與同類研究對(duì)比來(lái)看指標(biāo)間存在一定差異，其主要原因是研究區(qū)地理位置、立地條件、植被類型及分布差異所致。

(2) 植被水土保持功能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建。本文基于已有研究通過“預(yù)選—初選—復(fù)選”分層逐級(jí)聚焦構(gòu)建?！邦A(yù)選”是以文獻(xiàn)計(jì)量法對(duì)已發(fā)表文獻(xiàn)的研究熱點(diǎn)及方向進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)分析共選取了72項(xiàng)指標(biāo)；其后利用專家咨詢法打分評(píng)判方式選取包括植被類型、結(jié)構(gòu)層次等“初選”指標(biāo)30項(xiàng)，以野外調(diào)查獲取現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)值；最后以隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)方法將初選指標(biāo)重要性量化排序結(jié)合數(shù)學(xué)建模逐步回歸的方式，構(gòu)建了群落尺度的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系包括坡度、林齡、灌木蓋度、草蓋度、枯落物厚度5項(xiàng)R2為0.71。本文利用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法與多元線性回歸法結(jié)合建立植被水土保持功能評(píng)價(jià)模型，相較于已有研究所采用的層次分析、主成分分析法[22-23]，在處理高維復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)，隨機(jī)森林算法表現(xiàn)更穩(wěn)健、是精度和效率均較高的算法，而且結(jié)果也更易于解釋。線性回歸對(duì)于功能的綜合性、整體性能有較好的體現(xiàn)，此方法在群落尺度水土保持功能評(píng)價(jià)應(yīng)用可操作性強(qiáng)更易于掌握。

(3) 研究區(qū)植被水土保持功能評(píng)價(jià)結(jié)果為：防護(hù)林(0.705)>用材林>(0.529)經(jīng)濟(jì)林(0.513)>灌草(0.457)。評(píng)價(jià)結(jié)果與前人研究基本一致呈現(xiàn)出：林>灌>草的規(guī)律，植被具有成層現(xiàn)象，天然植被相較于人工植被所發(fā)揮的水土保持功能更強(qiáng)[24]。