王清麒，袁文珊，卿仕琦，趙 忠

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 林學(xué)院，陜西 楊陵 712100)

古樹指樹齡在100 a以上的樹木，是大自然和前人遺留下來的寶貴資源與重要的歷史文物，是自然史和社會(huì)文明研究的重要資料，可為古氣候、地質(zhì)水文、歷史文化的研究提供依據(jù)[1]。古樹樹齡大，受樹木自身特性所限，生長勢日趨衰弱，易遭受不良自然因素及人為活動(dòng)的影響，普遍存在倒伏、枝梢枯死、病蟲侵害等問題[2-4]。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地評(píng)估古樹健康狀況有利于古樹管護(hù)措施的制定和傳統(tǒng)文化的延續(xù)，選擇科學(xué)合理的評(píng)價(jià)方法是古樹健康評(píng)價(jià)的重要前提。

當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者大多數(shù)采用指標(biāo)賦權(quán)法開展古樹健康評(píng)價(jià)的研究，即通過多指標(biāo)歸類并對(duì)權(quán)重賦值的方式對(duì)古樹健康做出系統(tǒng)全面的評(píng)價(jià)[3]。指標(biāo)權(quán)重的賦值方法較多，按照權(quán)重確定方法和評(píng)價(jià)原理分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主、客觀相結(jié)合賦權(quán)法[5-6]。主觀賦權(quán)法是依據(jù)專家學(xué)者的主觀經(jīng)驗(yàn)對(duì)各因子打分，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后加權(quán)計(jì)算權(quán)重值，缺點(diǎn)是忽視指標(biāo)間關(guān)聯(lián)性，先驗(yàn)知識(shí)依賴性強(qiáng)，如層次分析法[4,7]?？陀^賦權(quán)法可通過提取數(shù)據(jù)的原始信息進(jìn)行權(quán)重賦值，但忽視了評(píng)價(jià)指標(biāo)自身的重要性，易造成測算的權(quán)重與其真實(shí)情況偏差較大，如主成分分析法[8]。主、客觀相結(jié)合賦權(quán)法如AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法，能夠?qū)崿F(xiàn)非量化因素的可量化研究，但無法解決評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息重復(fù)問題[9]。結(jié)構(gòu)方程模型包含路徑分析和因子分析，既可基于研究者的先驗(yàn)知識(shí)預(yù)先設(shè)定系統(tǒng)內(nèi)因子間的依賴關(guān)系，清晰呈現(xiàn)參評(píng)要素間的關(guān)系強(qiáng)度，又可利用數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系充分提取數(shù)據(jù)包含的原始信息[10-11]，從而有效解決上述方法中存在的忽視指標(biāo)關(guān)聯(lián)性與其重要性，以及指標(biāo)多重共線性的問題，并在評(píng)價(jià)森林生態(tài)系統(tǒng)功能性、生態(tài)安全以及森林健康等方面得以應(yīng)用且表現(xiàn)良好[6,12-13]。古樹健康評(píng)價(jià)需要綜合考慮樹木形態(tài)指標(biāo)、樹干內(nèi)部狀況、病蟲侵害、環(huán)境影響和人為干擾等因素以及指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度[14-18]，因此結(jié)構(gòu)方程模型有望成為構(gòu)建古樹健康評(píng)價(jià)體系的新方法。

本研究以甘肅省崇信縣80株國槐(Sophorajaponica)古樹為對(duì)象，綜合遴選反映國槐古樹整體狀況、枝梢狀況、葉部狀況和樹干狀況4個(gè)方面共15個(gè)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建國槐古樹健康評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行健康評(píng)價(jià)，以期為古樹健康的科學(xué)評(píng)價(jià)提供新思路，也為古樹的合理保護(hù)提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于甘肅省平?jīng)鍪袞|部(106°50′E-107°10′E，35°1′N-35°25′N)，屬黃土高原丘陵溝壑區(qū)，地勢呈西南高，東北低，海拔1 085～1 728 m。土壤類型為黃綿土。氣候?qū)倥瘻貛О敫珊荡箨懶詺夂?，冬春寒冷干燥，夏秋溫?zé)岫嘤?，年降?00～500 mm，年均氣溫10.7 ℃，無霜期150～180 d，日照時(shí)數(shù)為2 296 h。

2 材料與方法

2.1 調(diào)查方法

參照甘肅省崇信縣林業(yè)和草原局2018年的古樹名木普查信息，于2021年6月，調(diào)查了區(qū)內(nèi)所有登記在冊(cè)的國槐古樹，共80株，均為散生。保護(hù)級(jí)別按其胸徑(BH)劃分為[19]：一級(jí)古樹29株(BH>100 cm)，二級(jí)古樹36株(60

2.2 評(píng)價(jià)方法

2.2.1 健康評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇與確定 古樹健康受內(nèi)部和外部因素(自然因素、人為因素)的多重影響，因此，構(gòu)建科學(xué)全面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系需要多因素綜合考慮[20]。按照樹木結(jié)構(gòu)和外部形態(tài)將指標(biāo)分成整體狀況、枝梢狀況、葉部狀況和樹干狀況4個(gè)方面，同時(shí)選取樹勢、冠形、傾斜程度、病蟲害和環(huán)境影響來表現(xiàn)古樹整體狀況，選取枝條伸張、大枝枯損、頂梢枯死和下端枯枝反映枝梢狀況；選取葉密度、葉形、葉色來反映葉部狀況；選取樹皮枯死、外部空洞、內(nèi)部空腐來反映樹干狀況。樹勢是樹木樹冠、枝葉、樹干等各個(gè)部分的綜合反映[7]；冠形代表樹冠整體的飽滿程度；傾斜程度表示古樹受光照不均、風(fēng)力作用或人為修剪等因素影響而出現(xiàn)樹干傾斜，造成樹體不穩(wěn)固的現(xiàn)象；病蟲害指枝葉上發(fā)生的病菌或蟲害侵染，發(fā)生程度直接表征樹體健康程度[21]；環(huán)境影響指相鄰木、建筑物等的遮擋以及道路、堆積物等對(duì)樹木地上、地下生長空間的影響狀況，反映古樹受外部干擾的程度[8]；枝條伸張是指由于古樹自身衰老或生長空間受限而引起的枝條伸展不充分或誘發(fā)萌生枝生長，能夠反映樹木向冠層外部生長擴(kuò)展的活力，大枝枯損包括人為或自然條件引起的主枝傷害，頂梢枯死指樹冠頂部嫩枝由先端向下逐漸死亡，下端枯枝指下部冠層嫩枝死亡情況，三者均能夠良好指示樹木自身衰老與健康程度；葉密度、葉形、葉色能夠綜合反映樹體葉部進(jìn)行光合作用的能力與強(qiáng)度；樹皮枯死、外部空洞、內(nèi)部空腐等問題會(huì)影響樹木地上部與地下部之間養(yǎng)分的供給和交流，使樹干的強(qiáng)度減弱，生長狀況惡化[7]。

圖1 甘肅省崇信縣國槐古樹分布

2.2.2 健康評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的確定主要參考趙忠[22]、楊玲等[21]、周威等[1]的研究，結(jié)合園林國槐的健康評(píng)價(jià)體系[8]，將15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分為5級(jí)，由低到高依次賦值，指標(biāo)狀況良好賦值為0，最差賦值為4(見表1)。

2.2.3 健康評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定 結(jié)構(gòu)方程模型由測量模型(式(1)、(2))和結(jié)構(gòu)模型2個(gè)部分組成，其變量分為觀測變量和潛在變量。其中，測量模型用以描述潛在變量與觀測變量之間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型描述潛在變量之間的相互關(guān)系[23]。

X=ΛXξ+δ

(1)

Y=ΛYη+ε

(2)

η=Bη+Гξ+ζ

(3)

式中：X、Y分別為外生顯性變量向量和內(nèi)生顯性變量向量；ΛX、ΛY分別為X在ξ上、Y在η上的因子負(fù)荷矩陣；δ和ε分別為X、Y的誤差項(xiàng)；ξ、η分別為外生潛在變量和內(nèi)生潛在變量；B為內(nèi)生潛在變量之間的作用關(guān)系；Г表示外生潛在變量對(duì)內(nèi)生潛在變量的影響關(guān)系；ζ為結(jié)構(gòu)模型的殘差項(xiàng)。

利用結(jié)構(gòu)方程模型確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，包括5個(gè)步驟：構(gòu)建理論模型、模型假設(shè)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)信度和效度、模型適配度檢驗(yàn)、修正模型。運(yùn)用AMOS軟件進(jìn)行。

2.2.3.1 理論模型構(gòu)建 將整體狀況、枝梢狀況、葉部狀況和樹干狀況4個(gè)要素作為外生潛在變量，將15個(gè)指標(biāo)因子作為觀測變量，依據(jù)古樹健康與潛在變量、潛在變量與觀測變量間的傳導(dǎo)機(jī)制，建立國槐古樹健康評(píng)價(jià)的理論模型(圖2)。

2.2.3.2 模型假設(shè) 在實(shí)證分析理論模型前，需要基于現(xiàn)有古樹健康評(píng)價(jià)的研究基礎(chǔ)，結(jié)合國槐古樹自身生長規(guī)律，提出合乎理論與實(shí)際情況的模型假設(shè)(表2)。

2.2.3.3 數(shù)據(jù)信、效度檢驗(yàn) 通常采用克朗巴哈(Cronbach’s Alpha)系數(shù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部可靠性，且該系數(shù)>0.8時(shí)數(shù)據(jù)信度良好；KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)效度，且KMO>0.7時(shí)適合進(jìn)行因子分析，兩者均運(yùn)用SPSS 23.0軟件計(jì)算。

圖2 國槐古樹健康評(píng)價(jià)理論模型

2.2.3.4 模型適配度 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型適配度的檢驗(yàn)是驗(yàn)證性因子分析的關(guān)鍵步驟。綜合選取比較可靠的絕對(duì)適配度統(tǒng)計(jì)量如卡方自由度比χ2/df(NC)、漸進(jìn)均方根誤差(RMSEA)和增值適配度統(tǒng)計(jì)量常規(guī)擬合指數(shù)(NFI)、增值適配指數(shù)(TLI)、比較擬合指數(shù)(CFI)5個(gè)指標(biāo)，用于檢驗(yàn)整體模型適配度是否符合要求。一般認(rèn)為，1

(4)

(5)

(6)

(7)

表2 國槐古樹健康評(píng)價(jià)模型假設(shè)

2.2.3.5 模型修正 通過模型適配度檢驗(yàn)后，如假設(shè)模型不適配實(shí)測數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行修正。模型的修正需要依據(jù)AMOS輸出報(bào)表中協(xié)方差、方差與回歸系數(shù)3個(gè)修正指標(biāo)的提示，并考量模型理論基礎(chǔ)與合理性。模型修正后仍需重新檢驗(yàn)適配度，循環(huán)修正檢驗(yàn)，保證最終所得模型與實(shí)際情況最貼合，更具理論基礎(chǔ)和解釋力。

2.2.4 健康綜合得分 根據(jù)以下公式計(jì)算每株古樹的健康綜合得分：

(8)

式中:S為國槐古樹的健康綜合得分；Wi為第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；Ai為第i項(xiàng)指標(biāo)的得分值；m為評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)。

采用K-均值聚類分析對(duì)研究區(qū)內(nèi)80株國槐古樹進(jìn)行等級(jí)劃分，并用Fisher線性判別法檢驗(yàn)聚類結(jié)果準(zhǔn)確性。

3 結(jié)果與分析

3.1 國槐古樹健康評(píng)價(jià)模型

3.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的信度和效度 數(shù)據(jù)的可靠性分析和因子分析結(jié)果表明(表3)：4個(gè)潛在變量的克朗巴哈系數(shù)均大于0.8，KMO值大于0.7，數(shù)據(jù)的信度和效度良好，適于構(gòu)建國槐古樹健康評(píng)價(jià)模型。

3.1.2 評(píng)價(jià)模型適配度 由表4可以看出，初始構(gòu)建的理論模型中，僅有增值適配度指數(shù)NFI為0.891，<0.9，不符合模型適配度檢驗(yàn)要求，因此，需要對(duì)理論模型進(jìn)行修正。修正后模型的NC為1.164，介于1～3；RMSEA為0.046，<0.05；NFI、TLI和CFI的值分別為0.910、0.982、0.986，均大于0.9，表明模型與觀測數(shù)據(jù)的擬合比較理想。

表3 調(diào)查指標(biāo)數(shù)據(jù)的信度和效度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

表4 結(jié)構(gòu)方程模型修正前后適配度評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果

3.2 國槐古樹健康評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定結(jié)果

修正后模型路徑圖表明(圖3)，潛在變量整體狀況、枝梢狀況、葉部狀況和樹干狀況對(duì)古樹健康的因子載荷(即標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù))為0.96、0.99、0.96、0.95，滿足潛在變量與古樹健康間存在正向因果關(guān)系的模型假設(shè)，即4個(gè)內(nèi)生潛在變量都是影響國槐古樹健康的重要因素。觀測變量樹勢、冠形、傾斜程度、病蟲害和環(huán)境影響在整體狀況上的載荷分別為0.92、0.87、0.47、0.58和0.59。觀測變量枝條伸張、大枝枯損、頂梢枯死、下端枯枝在枝梢狀況上的載荷為0.86、0.85、0.92、0.88。觀測變量葉密度、葉形、葉色在葉部狀況上的載荷為0.87、0.84、0.79。觀測變量樹皮枯死、外部空洞、內(nèi)部空腐在樹干狀況上的載荷為0.87、0.80、0.69。

標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)經(jīng)過歸一化處理后，可計(jì)算4個(gè)潛在變量、15個(gè)觀測變量的權(quán)重系數(shù)(表5)。結(jié)果表明枝梢狀況權(quán)重最大為0.297 5，整體狀況次之為0.290 7，葉部狀況和樹干狀況權(quán)重分別為0.211 9、0.200 0，表明枝梢狀況和整體狀況是評(píng)價(jià)國槐古樹健康的關(guān)鍵因素。在枝梢狀況中，頂梢枯死的權(quán)重最大，為0.078 0，其余各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重均大于0.070 0。在整體狀況中，樹勢和冠形的權(quán)重較大，分別為0.078 0和0.073 7。葉密度在葉部狀況要素中權(quán)重最高，為0.073 7；樹皮枯死在樹干狀況要素中權(quán)重最高，為0.073 7。總體來看，樹勢和頂梢枯死的權(quán)重最高，傾斜程度(0.039 8)、病蟲害(0.049 2)和環(huán)境影響(0.050 0)的權(quán)重較低。

3.3 國槐古樹健康評(píng)價(jià)結(jié)果

運(yùn)用K-均值聚類分析法，將國槐古樹健康等級(jí)劃分為5個(gè)等級(jí)(健康、亞健康、衰退、極度衰退、瀕臨枯死)，并進(jìn)行Fisher線性判別(表6)。結(jié)果表明Fisher線性判別檢驗(yàn)結(jié)果完全支持K-均值聚類法分類結(jié)果。研究區(qū)內(nèi)80株國槐古樹中，有27株屬于健康，占比33.75%；26株屬于亞健康，占比32.5%；14株屬于衰退，占比17.5%；12株屬于極度衰退，占比15%；僅有1株屬于瀕臨枯死，占比1.25%?？傮w來看，研究區(qū)內(nèi)65%左右的國槐古樹比較健康(包括健康和亞健康)，仍存在超過30%的國槐古樹健康狀況不容樂觀。

圖3 修正后結(jié)構(gòu)方程模型路徑

表5 國槐古樹健康指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

進(jìn)一步分析國槐不同保護(hù)級(jí)別古樹的健康狀況表明(表7)，29株一級(jí)古樹中僅有4株處于健康狀態(tài)，占比13.79%；大多處于亞健康和衰退狀態(tài)，分別有8株(占比34.48%)和6株(占比27.59%)；有6株(占比20.69%)和1株(占比3.45%)分別處于極度衰退和瀕臨枯死狀態(tài)。36株二級(jí)古樹中多數(shù)處于健康和亞健康狀態(tài)，分別有13株(占比36.11%)和12株(占比33.33%)；6株處于衰退狀態(tài)，占比16.67%；處于極度衰退的有5株，占比13.89%。15株三級(jí)古樹中有10株(占比66.66%)處于健康狀態(tài)，4株(占比26.67%)處于亞健康狀態(tài)；僅有1株處于極度衰退狀態(tài)，占比6.67%。保護(hù)級(jí)別為一級(jí)和二級(jí)的古樹有相當(dāng)比例處于衰退狀態(tài)及以下，亟需重視并加強(qiáng)保護(hù)。

4 結(jié)論與討論

采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)80株國槐古樹進(jìn)行健康評(píng)價(jià)，模型的適配度指數(shù)NC、RMSEA、 NFI、TLI和CFI在合理范圍內(nèi)，表明本研究所構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型的適配度良好，可以滿足國槐古樹健康評(píng)價(jià)要求。研究區(qū)內(nèi)國槐古樹有27株屬于健康(占比33.75%)、26株屬于亞健康(占比32.5%)、14株屬于衰退(占比17.5%)、12株屬于極度衰退(占比15%)和1株屬于瀕臨枯死(占比1.25%)，保護(hù)級(jí)別為一級(jí)、二級(jí)的國槐古樹出現(xiàn)明顯衰退。綜合而言，基于結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建的健康評(píng)價(jià)體系來評(píng)價(jià)國槐古樹健康狀況的方法是可行、科學(xué)、合理的，可為古樹健康評(píng)價(jià)提供一個(gè)全新思路，也可為古樹的科學(xué)管護(hù)提供依據(jù)與借鑒。

表6 基于K-均值聚類法的國槐古樹健康判別結(jié)果

表7 不同級(jí)別國槐古樹的健康狀況

盡管國內(nèi)外在古樹健康評(píng)價(jià)領(lǐng)域開展了大量研究，但已有的指標(biāo)賦權(quán)方法存在數(shù)據(jù)的原始信息提取不充分或忽略指標(biāo)間關(guān)聯(lián)性的問題，探索更為科學(xué)客觀的權(quán)重賦值方法對(duì)于評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)模型的完善具有重要意義[24]。結(jié)構(gòu)方程模型作為一種多變量統(tǒng)計(jì)方法，能夠有效解決上述問題，受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注并在生態(tài)學(xué)和林學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[25]。本研究基于古樹健康的先驗(yàn)知識(shí)預(yù)先設(shè)定變量間的依賴關(guān)系，通過模型修正取舍觀測指標(biāo)，進(jìn)一步生成具有內(nèi)在邏輯的路徑圖，從而反映國槐古樹健康潛在變量間及其與觀測指標(biāo)間的復(fù)雜關(guān)系，以確定各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。模型的適配度指數(shù)NC值為1.164，介于1～3；RMSEA為0.046，<0.05；NFI、TLI和CFI的值分別為0.910、0.982、0.986，均大于0.9，綜合而言模型與觀測數(shù)據(jù)的擬合效果良好，滿足國槐古樹健康評(píng)價(jià)的需要。故而，結(jié)構(gòu)方程模型可作為構(gòu)建國槐古樹健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和權(quán)重賦值的一種新方法。

利用各變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)計(jì)算權(quán)重表明，整體狀況和枝梢狀況是影響國槐古樹健康狀況的2個(gè)重要方面，樹勢和頂梢枯死在評(píng)價(jià)指標(biāo)中的權(quán)重值最高。樹勢能夠綜合反映樹木自身包括樹冠、枝葉、樹干等部分的生長情況，是預(yù)示樹木衰弱的重要指標(biāo)[26]。頂梢枯死指樹冠頂部由先端向下逐漸死亡，能夠良好指示樹木自身衰老與健康程度[27]。因此，二者在本研究的評(píng)價(jià)體系中是反映國槐古樹健康的關(guān)鍵指標(biāo)，與前人的研究結(jié)果一致[8,28]。傾斜程度的權(quán)重賦值在多項(xiàng)關(guān)于樹木健康評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究中存在爭議，如Hickman等[29]研究表明，傾斜狀況是樹木健康評(píng)價(jià)中的重要指標(biāo)，而在翁殊斐等[7]運(yùn)用層次分析法構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系中傾斜的權(quán)重值較低，本研究也發(fā)現(xiàn)傾斜程度的權(quán)重值在15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中最低，可能與研究區(qū)內(nèi)國槐古樹的樹體傾斜程度總體較小(65%的古樹傾斜程度在10°以下)有關(guān)，或因其為緩慢影響樹木生長的指標(biāo)。其余權(quán)重較高的指標(biāo)，如下端枯枝、枝條伸張、冠形等也是研究者評(píng)價(jià)樹木健康時(shí)常用的重要指標(biāo)[30]，符合古樹自身生長特性，進(jìn)一步表明通過結(jié)構(gòu)方程模型確定的權(quán)重可信度較高。

研究區(qū)內(nèi)國槐古樹以健康(占比33.75%)和亞健康(占比32.5%)狀態(tài)為主。調(diào)查中發(fā)現(xiàn)較為健康的古樹樹勢相對(duì)強(qiáng)、冠形較為飽滿、光照充足、枝葉繁茂、無病蟲害侵染、樹干完整，受人為干擾小，能夠較好地自然生長，此評(píng)價(jià)結(jié)果符合國槐古樹實(shí)際生長狀況。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示一級(jí)和二級(jí)國槐古樹中出現(xiàn)多株衰退和極度衰退，甚至瀕臨枯死，而實(shí)際調(diào)查也發(fā)現(xiàn)這些古樹樹齡大，生長勢衰退，嫩梢遭受蚜蟲的侵染，枝葉稀疏或大量枝梢枯損，樹干存在嚴(yán)重空洞，根系明顯外露，受人為活動(dòng)和環(huán)境影響嚴(yán)重，如工程施工、建筑物或相鄰木遮擋及人為砍刻等，其健康狀況面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，已經(jīng)威脅到古樹的生存。對(duì)此，相關(guān)部門應(yīng)及早采取合理有效的保護(hù)措施，如加強(qiáng)養(yǎng)護(hù)管理和病蟲害防治，改善立地土壤條件以恢復(fù)樹勢，修補(bǔ)樹洞以穩(wěn)固樹體等，同時(shí)加強(qiáng)古樹保護(hù)管理法制化、規(guī)范化。