危害风险评估是对外来植物开展早期预警和实施管理的基础, 是防控外来植物入侵的必要手段之一[1-2]。作为外来植物入侵和扩散主要通道之一的公路[3], 对其路域生态系统中外来植物危害风险进行评估具有重要意义。近年来, 有关路域生态系统中外来植物的研究逐渐增多, 但大多集中于探讨道路类型、路旁生境及环境因子与外来植物分布格局的关系[4-5], 对路域生态系统中外来植物入侵风险进行评估的研究相对较少。董东平等[6]对路域生态系统中外来植物危害风险进行了评估, 将"在调查路段的分布情况"和"对公路生态系统产生的影响"作为评估指标; 董东平等[7]将"在群落中的盖度"这一样方数据作为量化评估指标。这些研究给路域生态系统外来植物危害风险评估指标体系的完善奠定了基础。
黑龙江省尚志市帽儿山国家森林公园属长白山山系张广才岭支脉西部的小岭余脉, 与东北平原交汇, 区系成分复杂, 是长白植物区的重要组成部分之一[8]。该地区分布有东北东部典型天然次生林, 森林资源丰富, 是黑龙江省重要林区, 具有重要生态价值和经济价值[9]。但近年来人为干扰程度增大, 给该地区外来植物的入侵提供了便利条件。目前, 已发现该地区出现的外来植物达30余种, 有些外来植物已经在其他地区造成了严重的入侵影响[10]。该地区路域生态系统外来植物的具体种类及风险状况尚不十分清楚, 急需对其进行相关研究。
因此, 笔者结合前人经验, 充分考虑外来植物在路域生态系统中的生长状况, 尝试应用层次分析法(AHP)建立一个科学、完整、操作性强的路域生态系统外来植物危害风险评估指标体系, 以充分了解该地区外来植物的风险状况, 为帽儿山国家森林公园路域生态系统外来植物的防控和管理奠定基础。
1 研究方法 1.1 外来植物和公路干扰水平的确定按Webb和Presten列出的确定本地种和外来种的9条标准[11], 根据资料查阅和实地调查确定帽儿山国家森林公园的本地植物和外来植物, 获得帽儿山国家森林公园路域生态系统的外来植物名录。
黑龙江省尚志市帽儿山国家森林公园内公路有301国道、004县道、乡镇公路以及林区集材和防火公路。从上述境内公路中选取自然植被分布较集中的路段作为取样地段, 取样路段至少连续5 km内无大型土坑、沟渠、垃圾堆和建筑物。参考赵金丽等[12]划分公路干扰水平的方法, 根据公路性质、行车量、路面宽度、路面铺设情况以及修建年代等将所有取样路段的干扰程度分为高、中、低3个水平。高干扰水平取样路段集中分布于301国道和004县道; 中干扰水平取样路段集中分布于乡镇公路; 低干扰水平取样路段集中分布于林区集材和防火公路。所有取样路段不分干扰程度, 集合为"全路段", 代表帽儿山国家森林公园内所有公路的集合。
1.2 调查方法2016年6月至8月间, 采用传统的样方法[13]17对路域生态系统植物进行调查。随机选择每个取样路段的一侧, 每间隔1 km布设1个样点。在道路工程影响范围内, 每个样点随机布设乔灌草样方各3个, 若无木本, 则只调查草本。乔灌草调查分别在100、25和1 m2样方内进行, 记录每个样方内所有植物的种类、株数、高度和盖度。
1.3 外来植物危害风险评估方法 1.3.1 危害风险评估指标体系的构建参考蒋青等[1]、丁晖等[2]、董东平等[6]、郑美林等[10]和欧健等[14]的外来入侵植物风险评估指标体系, 运用专家咨询法筛选指标, 采用AHP构建帽儿山国家森林公园路域生态系统外来植物危害风险评估指标体系(表 1)。相比于以往以主观赋值为主的指标, 该体系增加了与调查路段外来植物样方数据相关的量化指标(E21~E24), 同时完善了指标的打分标准, 使风险评估具有更强的操作性。其中, 外来植物的检验检疫情况用"中华人民共和国进境植物检疫性有害生物名单(2012年)"和"全国林业检疫性和危险性有害生物名单(2013年)"来判断; 气候区域适应能力用气候差异来衡量, 参考周淑贞[15]的气候分类法, 以植物分布中心来确定所在气候带及气候型; 外来植物的入侵性采用马金双[16]Ⅲ划分的入侵等级确定; 外来植物的出现频度采用赵金丽等[12]的方法计算。
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表 1 帽儿山外来植物危害风险评估指标体系 Table 1 Risk assessment index system for alien plants in Maoershan |
参考邓雪等[17]运用AHP计算权重的方法, 用专家咨询法确定判断矩阵, 用特征向量法计算权重向量, 确定帽儿山国家森林公园路域生态系统外来植物危害风险评估指标体系中的权重系数。通过检验的层次总排序权向量, 即最底层指标的权重系数Pij(与Eij相对应)可用于计算风险综合得分。
1.3.3 打分及数据标准化根据文献资料和实地调查结果, 按风险评估指标体系中的打分标准分别对各干扰水平公路的每种外来植物打分。样方数据参与打分的方法如下:统计各路段样方中每种外来植物的个体数、盖度以及样方总个体数、总盖度, 计算Shannon-Wiener指数[13]18-19, 然后用SPSS 16.0软件计算各干扰水平公路中每种外来植物株数与总株数的相关性、盖度与总盖度的相关性、盖度与Shannon-Wiener指数的相关性, 并计算外来植物出现的样方数占调查路段样方总数的比例。在相关性计算过程中, 保留双尾检验显著性水平在0.05和0.10上的相关性系数, 未通过检验和因样方数据太少而无法进行相关性计算的外来植物, 相关性系数统一赋值为0.01。负相关系数越大, 表示外来植物对路域生态系统的负面影响越大, 即危害风险越高; 故将相关性系数统一置换正负号之后, 再参与后面的计算。
对打分分值进行离差标准化, 线性变换到[0, 1]区间。转换函数为x*=(x-xmin)/(xmax-xmin)[18]。
1.3.4 危害风险评估综合得分数学模型的构建构建危害风险评估综合得分的数学模型, 计算不同干扰水平公路和全路段外来植物的风险得分。不同干扰水平公路外来植物风险综合得分(V)的计算公式为V=∑(Eij·Pij)。全路段外来植物的风险综合得分为3个干扰水平公路综合得分的算术平均值。
1.3.5 风险级别划分标准的确定参考其他研究中外来物种评价体系风险级别的划分标准[6, 10], 结合笔者研究中风险评估指标体系模拟打分的结果, 按"过半数原则"确定级别划分线, 将帽儿山国家森林公园路域生态系统的外来植物危害风险依据风险综合得分(V)划分为3个级别:V≥0.500, 为高风险; 0.300≤V＜0.500, 为中风险; V＜0.300, 为低风险。
2 结果与分析 2.1 外来植物名录帽儿山国家森林公园路域生态系统中外来植物共19科33属39种, 其中, 双子叶植物18科31属37种, 单子叶植物1科2属2种(表 2)。其中, 外来植物的生活型、原产地、中国分布范围、用途、传入途径、入侵性参考《中国植物志》和马金双等的研究结果[16]4-271, [19-21]。
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表 2 帽儿山国家森林公园路域生态系统外来植物名录 Table 2 List of alien plants in roadside ecosystem in Maoershan National Forest Park |
外来植物风险评估指标体系中各层的权重见表 3。准则层中, "危害与影响"权重最高; 指标层中, "对调查路段植物多样性的影响"权重最高, 其次为"对调查路段植物密度的影响"和"对调查路段植物盖度的影响"。
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表 3 外来植物危害风险评估指标体系中各层权重计算结果 Table 3 Weighting of the levels of the risk assessment index system for alien plants |
39种外来植物在帽儿山国家森林公园各干扰水平公路及全路段的风险综合得分、风险级别以及排名(以得分做降序排名)结果见表 4。
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表 4 帽儿山国家森林公园路域生态系统外来植物风险评估结果 Table 4 Risk assessment of the alien plants in roadside ecosystem in Maoershan National Forest Park |
全路段没有高风险植物; 中风险植物有鬼针草、月见草和一年蓬等16种, 占外来植物总种数的41.03%;其余23种属于低风险植物, 占外来植物总种数的58.97%。
各干扰水平公路中, 高干扰水平公路的高风险植物有月见草、鬼针草和一年蓬3种, 中风险植物有火炬树、圆叶牵牛和牛膝菊等33种, 低风险植物有3种; 中干扰水平公路的高风险植物有反枝苋、欧洲千里光和鬼针草3种, 中风险植物有小白酒草、月见草和大麻等24种, 低风险植物有12种; 低干扰水平公路的39种外来植物均为低风险植物。
不同外来植物在相同干扰水平公路中, 高、中干扰水平公路的风险得分差异较大, 低干扰水平公路的风险得分差异较小。而随公路干扰水平的降低, 不同外来植物风险得分呈现不同的变化趋势。所有外来植物在低干扰水平公路得分最低。鬼针草、反枝苋、小白酒草、毛酸浆、欧洲千里光、蓖麻、苘麻、亚麻和泽漆这9种外来植物在中干扰水平公路得分最高。其中, 反枝苋、欧洲千里光和鬼针草3种在中干扰水平公路的得分显著高于高、低干扰水平公路, 另外6种略高于高干扰水平公路。除这9种之外的其余30种外来植物得分随公路干扰水平的降低而降低。
2.3.2 高风险级别植物仅高、中干扰水平公路有高风险级别(V≥0.500)外来植物, 分别为月见草、鬼针草、一年蓬、反枝苋和欧洲千里光。这5种高风险外来植物全部是草本, 其中3种是一年生草本。美洲来源的高风险外来植物有4种, 占所有美洲来源外来植物总种数(21种)的19.05%。这4种美洲来源的高风险外来植物是人为因素(有意和无意)传入的, 占所有人为传入外来植物总种数(36种)的11.11%;另一种高风险植物是从欧洲自然传入的欧洲千里光。高风险外来植物反枝苋和一年蓬被报道在评估地外具有高入侵性。被列为全国检验检疫植物的只有三裂叶豚草1种, 其入侵性高, 在帽儿山高、中干扰水平公路及全路段属于中风险级别植物, 在低干扰公路属于低风险级别植物。5种高风险外来植物均为中国广布, 占所有中国广布外来植物总种数(28种)的17.86%。菊科是高风险外来植物中最重要的类群, 共3种, 占高风险外来植物总种数的60.00%。
3 讨论与结论该研究建立的外来植物危害风险评估指标体系, 综合考虑了外来植物在路域生态系统中的整个过程, 包括传入与定植、危害与影响和防治难度3个方面。评估指标的选取充分体现了全面性、系统性、准确性、实用性和灵活性, 具有更强的操作性。相比于以往以主观赋值为主的指标, 该体系增加了与调查路段外来植物样方数据相关的量化指标(E21~E24), 并用"在调查路段中栽培的可能性"等类似指标来区分不同调查路段中外来植物的差异; 同时明确了检验检疫情况、气候适应性和入侵性的判断标准, 完善了指标的打分标准。确定权重时采用专家咨询法来构建判断矩阵。专家认为, "危害与影响"直接反映外来植物对路域生态系统的影响, 在风险评估中最重要, 故它在准则层的权重最高。"传入与定植"比"防治"更能影响危害风险, 故前者权重高于后者。公众对具有观赏、药用、食用、饲用及其他特殊用途的外来植物有偏爱, 在引入和人为防治外来植物时有偏袒, 会提高这类外来植物的危害风险, 故"在调查路段中栽培的可能性"和"调查路段中人为防治的积极性"的权重较高。制定外来植物检验检疫名录管理其传入途径是降低危害风险的重要手段之一[1-2]。整个东北地区有7种外来植物被列入农业部与国家质量监督检疫总局共同制定的《中华人民共和国进境植物检疫性有害生物名单》[10], 但仅三裂叶豚草在帽儿山有分布, 故综合考虑后, 降低了"已被列入国家检验检疫名录"的权重。
路域生态系统的光照、水分、生物多样性、土壤肥力及裸露面积等因素是影响外来植物传入和扩散的重要因素[4, 22-24]。不同干扰程度公路的路域生态系统环境差异较大, 这对外来植物的传入和扩散有显著影响[12, 25-26]。一般来说, 高光照水平、干旱的环境、较低的物种丰富度及裸露的土壤会增加外来植物的风险[4, 12, 24]。帽儿山国家森林公园高、中干扰水平公路为通车量大、自然环境破坏较多的路段, 光照强度大, 植物丰富度低, 竞争水平低, 非常有利于外来植物的传入和扩散。而低干扰水平公路为林区集材和防火公路, 两侧紧邻森林生态系统, 光照强度小, 土壤湿度大, 植物丰富度高, 竞争水平高, 能抵制外来植物的传入和扩散。这导致帽儿山国家森林公园路域生态系统的所有外来植物在高、中干扰水平公路风险得分高于低干扰水平公路。
干扰虽然给外来植物的传入提供条件, 但是过度干扰的环境会抑制外来植物的定居建群[11, 25]。帽儿山国家森林公园高干扰水平公路具有路面宽、行车量大、路旁管护频繁且程度重、土壤贫瘠等特点, 干扰强度远高于紧贴近农田和荒地的中干扰水平公路, 导致部分植物在高干扰水平公路的路域生态系统不能成功定植, 而中干扰水平公路的路域生态系统更容易促进它们定植, 所以部分外来植物在中干扰程度公路的风险得分显著高于高干扰水平公路, 比如, 经常出现在农田、荒地、草地等地方的反枝苋、欧洲千里光和鬼针草。
不同因素在外来植物整个入侵过程中所起的作用是不同的[27]。外来植物最终能否成功扩散并对入侵地造成危害, 主要由植物自身的生物学和生态学特性所决定[11, 28]。具有繁殖能力强、有化感抑制作用、适应性强等特征的外来草本植物更容易成功定植和扩散[29-30]。与其他植物相比, 帽儿山国家森林公园路域生态系统的5种高风险外来植物均具有利于定植和扩散的突出特性。比如, 具有大量轻质瘦果的菊科植物欧洲千里光、鬼针草和一年蓬, 单株种子量大的月见草, 以及典型C4植物反枝苋, 繁殖能力强, 具有远距离传播能力, 适应力强, 生态幅广, 易于形成单一优势种种群[31-32], 更容易在帽儿山国家森林公园路域生态系统中成功扩散。
综合来看, 帽儿山国家森林公园路域生态系统共有39种外来植物, 相比于低纬度路域生态系统[6, 33-34], 种类少, 风险低。但该地区外来植物不容忽视:高风险外来植物已有5种; 已被列为全国检验检疫植物的三裂叶豚草在各干扰水平公路风险得分靠前。所有外来植物在较高干扰水平公路风险得分明显高于低干扰水平公路, 所以, 要减少公路建设对原有环境的破坏并重视公路建设后的生态恢复。同时应注意控制美洲来源、在中国广布、具有重要用途的外来草本植物, 以便做好帽儿山国家森林公园的外来植物防控管理工作。
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