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地理研究 >

2019 , Vol. 38 >Issue 5: 1162 - 1174

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020170710

研究论文

基于旅游开发影响的五台山植被景观特征分析

  • 牛莉芹 1 ,
  • 程占红 , 2, 3
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  • 1. 山西财经大学环境经济学院,太原 030006
  • 2. 山西财经大学旅游管理学院,太原 030031
  • 3. 山西财经大学资源型经济研究中心,太原 030006
通讯作者：程占红（1972-）,男,山西新绛人,博士,教授,博士生导师,主要从事生态旅游研究。E-mail:

作者简介：牛莉芹（1976-）,女,山西吕梁人,博士,副教授,主要从事环境生态学研究。E-mail:

收稿日期: 2017-08-09

  要求修回日期: 2017-12-27

  网络出版日期: 2019-05-13

基金资助

国家自然科学基金项目（41571141）

山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目（2017332）

山西省软科学研究项目（2018041065-1）

山西省哲学社会科学规划项目（2018B072）

山西省高等学校工商管理优势学科攀升计划项目（晋教研[2018]4号）

收起

Analysis on characteristics of vegetation landscapes basedon tourism development in Wutai Mountain scenic area

  • NIU Liqin 1 ,
  • CHENG Zhanhong , 2, 3
Expand
  • 1. College of Environment Economics, Shanxi University of Finance & Economics, Taiyuan 030006, China;
  • 2. College of Tourism Management, Shanxi University of Finance & Economics, Taiyuan 030031, China;
  • 3. Center of Resource-Based Economy Research, Shanxi University of Finance & Economics, Taiyuan 030006, China;

Received date: 2017-08-09

  Request revised date: 2017-12-27

  Online published: 2019-05-13

Copyright

《地理研究》编辑部
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摘要

以往旅游对植被影响的评价成果较多,但是旅游影响下植被景观与地理因子之间的关系报道较少。本文利用多种数量生态学方法探讨了五台山旅游开发与植被景观之间的生态关系。结果表明：① 旅游开发影响下五台山植被景观可分为单优乔木区、草本区、差级乔草区、中级乔草区、中级灌草区、良级灌草区、良级乔灌草区、优级乔灌草区、以及寺庙区、商业区或居民区9种类型。② 在除趋势对应分析中,第一轴与所有因子的相关性都较大,第二轴与旅游干扰度和海拔呈显著的负相关性。各植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。③ 除趋势典范对应分析方法能够大大提高植被景观特征与地理因子间的相关性,并将其直观地表达于排序图中。在植被景观特征与地理因子的关系上,第一轴上的相关系数是0.858DCCA>0.828DCA,第二轴上的相关系数是0.583DCCA>0.501DCA,这说明除趋势典范对应分析方法更优。

关键词： 旅游开发影响; 植被类型; 对应分析; 排序; 五台山

本文引用格式

牛莉芹 , 程占红 . 基于旅游开发影响的五台山植被景观特征分析[J]. 地理研究, 2019 , 38(5) : 1162 -1174 . DOI: 10.11821/dlyj020170710

Abstract

Vegetation landscape is an important factor for indicating the change of ecological environment, and it is beneficial to the ecological construction and the scenic area management to identify the types and characteristics of vegetation landscape under the influence of tourism development. The ecological relationship between tourism development and vegetation landscapes is studied by Two-Way Indicator Species Analysis (TWINSPAN), Detrended Correspondence Analysis (DCA), and Detrended Canonical Correspondence Analysis (DCCA) in Wutai Mountain. The results show that: (1) There are 9 types of vegetation landscapes under the influence of tourism development, i.e., the single tree area, the herb area, the poor class area for tree-herb, the intermediate area for tree-herb, the intermediate area for shrub-herb, the good level area for shrub-herb, the good level area for tree-shrub-herb, the best level area for tree-shrub-herb, and the temple and the residential area. By using the TWINSPAN, the results show that from right to left, tourism influencing index and the proportion of species companying with human being show a decreasing trend, and landscape value importance, species diversity, the proportions in community structure, and negative species proportion are in the increasing trend. Accordingly, the structure of the plant community changes from simplicity to complexity. (2) By adopting the DCA, the result shows that the first axis is greatly correlated with all factors, revealing a comprehensive environmental gradient. The second axis has significant negative correlation with elevation and tourism disturbance degree. All types have their distribution range in the ordination figure, which are determined by the pattern rule of main indices to a large extent. (3) Compared with DCA, DCCA can improve greatly the correlation between geographical factors and vegetation landscape characteristics, which can be directly reflected in the ordination figure. As for the correlation between vegetation landscapes and geographical factors, the ordination of their coefficients is 0.858DCCA>0.828DCA on the first axes, and 0.583DCCA >0.501DCA on the second axes, which shows that the DCCA is better.

Key words： tourism development impact; vegetation types; correspondence analysis; ordination; Wutai Mountain

1 引言

识别和保护生态安全空间是国家生态保护战略的核心组成部分[1],旅游景区也不例外。因旅游干扰而造成的物种丧失、水土流失等生态风险,使得景区生态系统的安全频频受到威胁,构建安全的生态空间成为景区发展的迫切要求,这一研究领域也属于当前我国生态系统研究的发展趋势和优先领域[2]。以往关于生态安全格局的研究主要从景观功能网络[3]、生态红线[4]、基础设施[5]视角对城市[6]、生态脆弱区[7]等重点区域展开研究,而从旅游生态风险视角对景区生态安全格局的研究鲜有报道。
我国旅游生态影响方面的研究工作在20世纪90年代也陆续开展,主要涉及旅游对植被[8]、动物[9]、土壤[10]、水域[11]等影响。然而这些旅游生态风险评价仅仅能够识别不同生态要素受干扰的程度[12],还不能从整个景区的角度构建一个有效的生态保护体系。近年来,景区生态安全格局作为缓解旅游活动干扰和增强生态系统服务功能之间的重要桥梁[1],日益受到旅游实践界和学术界的关注。在诸多自然地理因素中,植被景观是指示生态环境变化最有力的要素之一,是进行生态地理分区的首选指标[13],因而旅游活动对植被的影响研究引起了学术界更多的关注。国内外研究主要从不同旅游干扰方式和不同植被生态视角两方面来开展工作。基于旅游干扰视角而开展的工作主要集中于国外研究成果中,学者们首先比较了旅游干扰与放牧、以及全球气候变化对于植被生态的影响,结果发现旅游影响仅具有局部性的特征,放牧影响具有广泛性的特点,气候变化则将影响着本土植物群落的生态变化[14]。其次,不同的旅游活动方式对生态系统所带来的干扰程度不同。旅游干扰方式涉及骑马、山地自行车和徒步等,研究发现,骑马活动对植被和土壤的影响最为严重,山地自行车次之,徒步则最弱[15]。对于旅游影响下不同类型生态系统的生态响应,学者们也进行了比较和分析。Pickering等评价了山地自行车和徒步对亚高山草甸的影响[16]。Törn等则是比较了在不同类型森林中徒步、滑雪运动和骑马活动对游径和植被的影响[17]。Roux-Fouillet等通过8年的样方观测,比较了不同滑雪道的管理类型对山地植被和土壤的长期影响[18]。这些研究表明不同的旅游活动方式应与一定的生态系统相适应,加强管理可有效地减少负面影响。第三,基于植被生态而开展的研究工作国内外都相对较多,主要集中于生物多样性的变化、植物种群的敏感性、群落结构、种间关系、植被生态评价等方面[19,20,21,22,23,24],其中,旅游活动对草本层的影响最为明显,学者们分别对植物群落中草本层的影响[20]、林下植物多样性的生态变化[21]、亚高山草甸种间关联的程度[22]等问题展开了研究,在我国研究区主要涉及黄山[20]、九寨沟[21]、历山[22]、六盘山[23]、九华山[24]等景区。由上述可知,旅游对植被影响的研究在内容上逐步深化,在区域空间上涉及景区增多,但系统性的研究尚欠缺,如有关旅游对植被影响的评价有较多成果,但是关于受旅游影响的植被景观与各种自然和人为地理因子之间的关系研究报道较少。
旅游景区生态安全格局的构建是建立在生态阈值的确定、生态风险的评价、以及地理因子与生态过程的耦合等基础之上[1]。在五台山风景区,我们课题组曾围绕旅游干扰对山地草甸的影响[25]、森林群落的物种多样性[26]展开过研究,为此,本研究将利用多种数量生态学方法研究五台山旅游开发影响下植被景观的类型和特征,并对植被景观与地理因子之间的生态关系进行数量表达,以期有助于景区生态安全格局的构建。

2 研究方法

2.1 取样调查

在五台山风景名胜区,将塔院寺的大白塔作为调查取样的中心,分别在不同方位设立八条样带,其中,正东方向沿黛螺顶方向,东北方向沿营坊街、碧山寺一线,正北方向沿菩萨顶方向,西北方向沿寿宁寺方向,正西方向沿三塔寺方向,西南方向沿新坊村方向,正南方向沿杨柏峪村、镇海寺一线,东南方向沿普化寺方向。在样带上以实际距离100 m作为样地间隔,根据样地植被景观不同,取样尺度不一样,其中,乔木群落取样尺度是10m×10m,灌木群落取样尺度是4m×4m,草本群落取样尺度是1m×1m。共调查取样136个样地（图1）。
Fig. 1 Distribution of vegetation sample sites in Wutai Mountain

图1 五台山植被取样分布

在取样调查中： ① 调查样地的坡向、坡度、海拔、坡形等自然条件; ② 记录植物的多度、高度、盖度等生态特征; ③ 对于样地中的人为干扰和生态环境现状进行记录,如垃圾数量、人为践踏痕迹、折枝情况、腐殖层厚度等; ④ 调查寺庙的发展历史、文物保护程度、年接待游客量、建筑面积等。

2.2 研究方法

本文主要研究旅游开发影响下植被景观的类型和排序特征,其中,排序主要涉及植被景观与各种地理因子之间的关系。首先,利用各种指标来刻画和度量旅游开发的影响程度和植被景观的特征。对于旅游开发影响的衡量,利用旅游影响系数、伴人植物比值来表达。前者涉及折枝影响系数、垃圾影响系数、践踏影响系数、林木更新影响系数、植被现状系数等五个方面;后者则反映与人为影响相伴的物种多寡。对于植被景观的测量,利用景观重要值、物种多样性、群落结构特点、阴生种比值四个方面来衡量。其中,景观重要值和植物多样性涉及草本层、灌木层和乔木层,同时多样性包括丰富度、均匀度和综合多样性三方面。群落结构的分析采用Raunkiaer认定的生活型类型[27],分别统计其比值来衡量其群落结构特征。上述26个指标的计算方法见文献[8,26,28],这样形成26维×136维的植被景观数据矩阵。
其次,组建和度量各种地理因子。对于自然地理因子,海拔和坡度利用实际测量的数据;坡向的数据处理方法见文献[29];坡形处理分别赋值为：凹坡为1,平地为2,线坡为3,凸坡为4。坡位处理分别赋值为：平地为1,下坡为2,中坡为3,上坡为4。距离采用距离大白塔的实际距离。旅游干扰度利用各样带上的年均旅游人次与景区年均总旅游人次的比值来表示。旅游吸引力指游客对风景景色的关注,采用寺庙的建筑面积率、保护程度和历史性来表示。建筑面积率利用各样带上寺庙的建筑面积之和与景区所有寺庙建筑面积之和的比值来表示。保护程度利用各样带上寺庙的保护程度之和与景区所有寺庙的总保护程度之比值来表示,其中,1为非保护类型,2为县级保护类型,3为省级保护类型,4为国家级保护类型。利用各样带上寺庙的历史性之和与景区所有寺庙的总历史性之比值来表示,其中,历史性指寺庙的发展历史时间。在五台山风景区,寺庙最早建于东汉年间,因此采用如下赋值：清朝至民国年间为1,明朝为2,元朝为3,宋朝为4,隋唐五代为5,魏晋南北朝为6,东汉为7。将上述10个地理因子形成10维×136维的地理因子数据矩阵。
在分类方法中,双向指示种分析方法（Two-Way Indicator Species Analysis,TWINSPAN）由于能够同时实现样地和种类的分类,因而常常被广泛使用。排序方法有多种,但是鉴于植被景观与地理因子之间的复杂关系,一般而言,单峰模型拟合效果比线性模型好。在非线性模型中,除趋势对应分析方法（Detrended Correspondence Analysis,DCA）是最常用的方法,但是它仅能分析各植被景观类型的排序,不能直观反映各植被景观类型与地理因子之间的关系,而运用除趋势典范对应分析方法（Detrended Canonical Correspondence Analysis,DCCA）正好可以解决这一问题[30]。为此,本文将基于植被景观数据矩阵,采用TWINSPAN方法来识别旅游开发下的植被景观的类型;基于植被景观数据矩阵和地理因子数据矩阵,采用DCA和DCCA两种排序方法,探讨旅游影响下植被景观与各种因子之间的生态规律,从而指导景区的生态管理工作。

3 结果分析

3.1 旅游开发影响下植被景观的类型分析

由图2可知,TWINSPAN方法把所有样地分为9种类型,从指示指标的生态特征值看（表1）,在第一次分划中,起关键指示作用的是指标——地面芽植物比例,结合其特征值可知,Ⅰ区>Ⅵ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅷ区=Ⅸ区,其中,在Ⅷ区和Ⅸ区中地面芽植物缺失。在第二次分划中,灌木重要值起了重要的指示作用,从其特征值可知,Ⅱ区>Ⅳ区>Ⅰ区>Ⅲ区>Ⅴ区=Ⅵ区=Ⅶ区=Ⅷ区=Ⅸ区,其中,在Ⅴ区、Ⅵ区、Ⅶ区、Ⅷ区和Ⅸ区灌木层缺失。在第三次、第四次和第五次分划中,乔木重要值都是指示指标,其中,第三次划分发生在Ⅷ区和Ⅸ区之间,第四次划分发生在Ⅰ区至Ⅳ区之间,第五次划分发生在Ⅴ区至Ⅶ区之间,从其特征值看,Ⅸ区>Ⅷ区,Ⅱ区>Ⅰ区>Ⅲ区=Ⅳ区,Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅶ区,其中,在Ⅲ区、Ⅳ区、Ⅶ区和Ⅷ区,乔木层均缺失。第六次划分发生在Ⅰ区和Ⅱ区之间,乔木层物种丰富度和灌木层物种丰富度是指示因子,从它们的特征值看,Ⅰ区乔木层和灌木层的物种远比Ⅱ区乔木层和灌木层的物种丰富得多。第七次划分发生在Ⅲ区和Ⅳ区之间,指示因子是矮高位芽植物比例,显然,在Ⅲ区有灌木植物存在,而在Ⅳ区灌木植物缺失。第八次划分发生在Ⅴ区和Ⅵ区之间,其中,垃圾影响系数和隐芽植物比例是指示因子,从其特征值看,隐芽植物在Ⅴ区存在,而在Ⅵ区缺失;至于垃圾影响系数,则是Ⅵ区>Ⅴ区。
Fig. 2 The classification of all the samples by TWINSPAN

图2 所有样地的TWINSPAN分类

Tab. 1 The average value of ecological characteristics in different vegetation landscape districts

表1 不同植被景观区的生态特征平均值

Ⅰ区 Ⅱ区 Ⅲ区 Ⅳ区 Ⅴ区 Ⅵ区 Ⅶ区 Ⅷ区 Ⅸ区
乔木重要值 0.18 0.23 0 0 0.18 0.19 0 0 0.17
灌木重要值 0.16 0.33 0.11 0.32 0 0 0 0 0
草本重要值 0.06 0.11 0.05 0.11 0.18 0.08 0.09 0 0
乔木层丰富度 2.00 1.27 0 0 1.18 1.09 0 0 2.00
乔木层均匀度 0.90 0.99 0 0 0.99 1.00 0 0 0.98
乔木层多样性 0.76 0.91 0 0 0.94 0.96 0 0 0.52
灌木层丰富度 6.50 1.67 3.40 1.57 0 0 0 0 0
灌木层均匀度 0.91 0.99 0.96 0.96 0 0 0 0 0
灌木层多样性 0.22 0.78 0.58 0.79 0 0 0 0 0
草本层丰富度 11.50 11.00 8.20 11.57 11.73 9.64 8.62 0 0
草本层均匀度 0.70 0.87 0.88 0.89 0.82 0.86 0.81 0 0
草本层多样性 0.21 0.15 0.19 0.13 0.15 0.17 0.24 0 0
中高位芽植物比例 1.27 1.07 0 0.03 1.00 0.91 0 0 1.00
小高位芽植物比例 0.33 0.71 0.30 0.97 0 0.09 0 0 0
矮高位芽植物比例 0.40 0.21 0.70 0 0 0 0 0 0
地上芽植物比例 0.11 0.17 0.24 0.16 0.11 0.15 0.17 0 0
地面芽植物比例 0.78 0.64 0.70 0.50 0.69 0.74 0.40 0 0
隐芽植物比例 0.04 0.07 0 0.07 0.11 0 0.05 0 0
一年生植物比例 0.06 0.11 0.06 0.27 0.13 0.11 0.37 0 0
阴生种比值 0.63 0.37 0.39 0.18 0.41 0.24 0.11 0 0
伴人种比值 0 0.03 0.03 0.31 0.09 0.10 0.44 1.00 0
垃圾影响系数 0.15 0.10 0.14 0.14 0.19 0.38 0.30 1.00 1.00
折枝影响系数 0.15 0.30 0.08 0.16 0.39 0.50 0.17 1.00 1.00
林木更新影响系数 0.60 0.72 1.00 0.97 0.80 0.90 1.00 1.00 1.00
践踏影响系数 0.15 0.30 0.28 0.49 0.41 0.60 0.66 1.00 1.00
植被现状系数 0.15 0.25 0.70 0.70 0.32 0.47 0.87 1.00 0.70
从26个指标各自所反映的景观特征值看（表1和表2）,乔木层植物在Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅴ区、Ⅵ区和Ⅸ区都存在,灌木层植物在Ⅰ区至Ⅳ区都存在,草本层植物在Ⅰ区至Ⅶ区都存在。从表2看,不同类型区景观重要值的大小依次是Ⅱ区>Ⅰ区>Ⅴ区>Ⅵ区>Ⅸ区>Ⅳ区>Ⅲ区>Ⅶ区>Ⅷ区。由此推知,Ⅰ区和Ⅱ区是乔木、灌木、草本并存的区域,而且景观质量最优;Ⅴ区和Ⅵ区是乔木和草本植物并存、但是灌木植物缺失的区域,景观质量次之;Ⅸ区仅有乔木植物,景观质量居于第三;Ⅲ区和Ⅳ区有灌木和草本植物、但无乔木植物,景观质量中等;Ⅶ区仅有草本植物,景观质量较差;Ⅷ区没有出现任何植物,景观质量最差。
Tab. 2 The average value of landscapes' characteristics in different vegetation landscape districts

表2 不同植被景观区的景观特征平均值

Ⅰ区 Ⅱ区 Ⅲ区 Ⅳ区 Ⅴ区 Ⅵ区 Ⅶ区 Ⅷ区 Ⅸ区
景观重要值 0.153 0.232 0.034 0.089 0.141 0.128 0.013 0 0.105
物种多样性 3.187 2.457 1.816 2.092 2.210 1.897 1.339 0 0.521
群落结构比 0.387 0.377 0.256 0.245 0.312 0.314 0.165 0 0.118
阴生种比值 0.628 0.372 0.390 0.184 0.411 0.240 0.112 0 0
伴人种比值 0 0.031 0.030 0.315 0.093 0.104 0.440 1.000 0
旅游影响系数 0.234 0.328 0.478 0.539 0.415 0.574 0.671 0.998 0.923
在物种多样性上,从乔木层看（表1）,Ⅱ区物种多样性最好,Ⅰ区次之,Ⅴ区和Ⅵ区介于其间,Ⅸ区最差;从灌木层看,Ⅰ区物种多样性最好,其次依次是Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅳ区;从草本层看,Ⅰ区>Ⅱ区>Ⅳ区>Ⅴ区>Ⅲ区>Ⅵ区>Ⅶ区。从表2看,不同类型区物种多样性的大小依次是Ⅰ区>Ⅱ区>Ⅴ区>Ⅳ区>Ⅵ区>Ⅲ区>Ⅶ区>Ⅸ区>Ⅷ区。由此可知,Ⅰ区物种多样性最佳,达到3.187;Ⅱ区、Ⅳ区和Ⅴ区相对较好,其值介于2~3之间;Ⅲ区、Ⅵ区和Ⅶ区物种多样性中等,其值介于1~2之间;Ⅸ区物种多样性较差,仅有单一的乔木种,其值为0.521;Ⅷ区物种多样性最差,其值为0。
从植物生活型看（表1）,在高位芽植物所占的比值上,Ⅸ区<Ⅵ区<Ⅴ区<Ⅳ区<Ⅲ区<Ⅱ区<Ⅰ区;在地上芽植物所占的比值上,Ⅲ区>Ⅱ区=Ⅶ区>Ⅳ区>Ⅵ区>Ⅰ区=Ⅴ区;在地面芽植物所占比例上,Ⅰ区>Ⅵ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅳ区>Ⅶ区;在隐芽植物比例上,Ⅴ区>Ⅱ区=Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅰ区;在一年生植物比例上,Ⅶ区>Ⅳ区>Ⅴ区>Ⅱ区=Ⅵ区>Ⅰ区=Ⅲ区。由此推知高位芽和地面芽植物最主要分布在Ⅰ区和Ⅱ区,地上芽植物主要分布在Ⅲ区,隐芽植物主要分布在Ⅴ区,一年生植物主要分布在Ⅶ区。同时,从各区的生活型结构看,在Ⅰ区,不同生活型植物均有出现,群落结构最为完整,这些植物从少到多依次是一年生、隐芽、地上芽、地面芽和高位芽植物,其中,高位芽占主要优势。在Ⅱ区,不同生活型植物也均有出现,群落结构也很完整,其中,也以高位芽和地面芽为主,其次是地上芽、一年生和隐芽植物。在Ⅲ区,群落结构不完整,缺少中高位芽和隐芽植物,其中,以矮高位芽和地面芽为主,其次是小高位芽和地上芽,一年生植物最少。在Ⅳ区,群落结构也不完整,小高位芽和地面芽占优势,一年生和地上芽也较多,有一定的隐芽植物,中高位芽最少,而矮高位芽则缺失。在Ⅴ区,以中高位芽和地面芽为主,隐芽植物突增,有一定的地上芽和一年生植物,而小高位芽和矮高位芽则缺少。在Ⅵ区,缺少矮高位芽和隐芽植物,以中高位芽和地面芽植物为主,其次是地上芽、一年生和小高位芽植物。在Ⅶ区,地面芽和一年生植物占优势,其次是地上芽和隐芽,缺少高位芽植物。在Ⅷ区,无任何生活型植物。在Ⅸ区,仅有中高位芽植物出现。从表2看,不同区的群落结构比值依次是Ⅰ区>Ⅱ区>Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅲ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅸ区>Ⅷ区。由此可知,Ⅰ区和Ⅱ区群落结构最佳,其值均达到3.5以上;Ⅴ区和Ⅵ区群落结构相对较好,其值均达到3.1以上;Ⅲ区和Ⅳ区群落结构中等,其值介于2.4~2.6之间;Ⅶ区和Ⅸ区群落结构最差,其值均低于0.2,这是由于这两个区均是单一的植被层所致,其中,Ⅶ区仅有草本层,Ⅸ区仅有乔木层。另外,Ⅷ区因没有任何植物,其值为0。
从阴生种比值看（表1和表2）,Ⅰ区>Ⅴ区>Ⅲ区>Ⅱ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅸ区=Ⅷ区。其中,Ⅰ区阴生种比值最大（为0.63）,且远大于其他区域,说明该区植被景观最佳,受旅游影响很少;Ⅴ区阴生种比值达0.41,表明该区植被景观较好;Ⅱ区和Ⅲ区阴生种比值介于0.37~0.39之间,说明其植被景观也相对较好;Ⅵ区和Ⅶ区阴生种比值分别为0.24和0.11,表明植被景观较差;Ⅷ区和Ⅸ区阴生种比值均为0,说明其生态环境最差。
从伴人种比值看（表1和表2）,Ⅷ区>Ⅶ区>Ⅳ区>Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅱ区=Ⅲ区>Ⅰ区=Ⅸ区。其中,Ⅷ区伴人种比值为1,这是由于当样地为寺庙区、商业区或居民区时赋值为1所造成。Ⅸ区因仅有单一的乔木层,伴人种比值为0。除Ⅷ区和Ⅸ区外,Ⅶ区伴人种比值最大（其值为0.44）,其次为Ⅳ区（其值为0.31）,说明这两个分区受到的旅游影响较强;Ⅵ区和Ⅴ区出现一定的伴人种植物,其比值分别为0.1和0.09;Ⅱ区和Ⅲ区有少量的伴人种植物,其比值均为0.03;Ⅰ区没有伴人植物出现,说明其受人为影响尚小。
在旅游影响系数上（表1）,Ⅷ区相对特殊,因其为寺庙区、商业区或居民区,故其对应的影响系数均赋值为1。其他8区均是依据样地生态环境的实际情况测算而成。就垃圾影响系数而言,Ⅸ区>Ⅵ区>Ⅶ区>Ⅴ区>Ⅰ区>Ⅲ区=Ⅳ区>Ⅱ区,其中,Ⅸ区垃圾影响最严重,其值达到1;Ⅵ区和Ⅶ区垃圾量也较多,其值分别为0.38和0.3;Ⅴ区、Ⅰ区、Ⅲ区和Ⅳ区均有一定的垃圾量,其值介于0.14~0.19之间;Ⅱ区垃圾量最少,其值仅为0.1。在折枝影响系数上,Ⅸ区>Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅶ区>Ⅳ区>Ⅰ区>Ⅲ区,其中,Ⅸ区折枝现象最严重,其值为1;其次为Ⅵ区,折枝影响系数为0.5;Ⅴ区和Ⅱ区折枝现象较严重,其值分别为0.39和0.3;Ⅶ区、Ⅳ区和Ⅰ区有一定的折枝现象,其值介于0.15~0.17之间;Ⅲ区折枝现象很少,其值为0.08。在林木更新影响系数上,Ⅸ区=Ⅶ区=Ⅲ区>Ⅳ区>Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅰ区,8个分区的值都较高,均在0.6以上,其中,Ⅸ区、Ⅶ区和Ⅲ区林木更新能力最弱,无乔木幼苗量,其值均为1;其次是Ⅳ区和Ⅵ区,林木更新能力也很弱,其值均在0.9以上;Ⅴ区和Ⅱ区有一定的林木更新能力,其值分别为0.8和0.72;Ⅰ区林木更新能力相对较强,有一定的乔木幼苗量,其值为0.6。在践踏影响系数上,Ⅸ区>Ⅶ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅲ区>Ⅰ区,其中,Ⅸ区人为践踏最强烈,其值为1;Ⅶ区和Ⅵ区践踏强度也较强,其值分别为0.66和0.6;Ⅳ区、Ⅴ区、Ⅱ区和Ⅲ区人为践踏痕迹明显,且践踏程度依次减弱,其值分别为0.49、0.41、0.3和0.28,Ⅰ区践踏程度最弱,其值为0.15。在植被现状系数上,Ⅶ区>Ⅸ区=Ⅳ区=Ⅲ区>Ⅵ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅰ区,其中,Ⅶ区植被现状最差,其值为0.87;Ⅸ区、Ⅳ区和Ⅲ区植被现状单调,其值均为0.7;Ⅵ区和Ⅴ区植被现状受到一定影响,但层次分明,富有一定变化,其值分别为0.47和0.32;Ⅱ区和Ⅰ区植被现状受影响少,层次极为分明,种类多样,其值分别是0.25和0.15。从表2看,除Ⅷ区外,各分区旅游影响系数依次是Ⅸ区>Ⅶ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅱ区>Ⅰ区,说明从Ⅸ区到Ⅰ区旅游影响程度逐步减小。
通过比较可知,Ⅰ区和Ⅱ区均属于乔木层、灌木层和草本层并存的区域,Ⅲ区和Ⅳ区均属于灌木层和草本层并存的区域,Ⅴ区和Ⅵ区均属于乔木层和草本层并存的区域,Ⅶ区属于仅有草本层的区域,Ⅷ区属于寺庙区、商业区或居民区,无任何植物出现,Ⅸ区属于仅有乔木层的区域。从植被景观的质量上看,Ⅰ区和Ⅱ区景观质量优良,其中Ⅰ区优于Ⅱ区,因此可以推知,Ⅰ区属于优级乔灌草区,Ⅱ区属于良级乔灌草区。Ⅲ区和Ⅳ区景观质量尚可,但是Ⅲ区胜于Ⅳ区,因而Ⅲ区属于良级灌草区,Ⅳ区属于中级灌草区。Ⅴ区景观质量中等,属于中级乔草区,从Ⅵ区开始,植被景观趋于变差,属于差级乔草区。Ⅶ区景观单调,伴人种增多,旅游影响明显,属于草本区。Ⅸ区旅游干扰强烈,景观质量最差,属于青杨单优乔木区。
综上,TWINSPAN对植被景观类型的划分表达了一个明显的趋势,在图2中,从右到左,由人为干扰强烈区（居民、寺庙或商业区）向草本区、灌草区和乔灌草区方向变化,植被景观的质量由差级逐步向优级过渡,各类指标值也发生相应的变化,其中,从右到左,旅游影响系数和伴人种比值逐步减小,说明旅游影响程度不断降低;而景观重要值、物种多样性、群落结构比、阴生种比值却呈现出不断增大的趋势,说明植被景观趋于良好。相应地,植物群落的结构由简单型向复杂型转变,右侧的群落结构残缺不全、人为性加大,而左侧的群落结构很完整,具有原生性特征。

3.2 植被景观与地理因子的除趋势对应分析

观察图3发现,不同类型的植被景观区均集中分布在一定的空间区域,相近的类型区有交叉分布的现象,但是不相近的类型区则彼此有一定的距离,说明DCA方法能够有效地实现各植被景观类型与地理因子之间的关系。由Pearson相关分析可知（表3）,第一轴与所有地理因子表现出显著的相关性,从左到右,离塔院寺的距离趋于增加,旅游影响趋于减小,寺庙年代较新,建筑规模趋于减小,受保护的程度也减弱;在自然环境上海拔逐渐升高,坡度趋于增大,坡位趋向升高,坡形也趋于变陡,但是趋于阴坡。第二轴与海拔极显著相关,说明自下向上海拔趋于降低;与旅游干扰度显著相关,表明旅游影响趋于减弱。
Fig. 3 The DCA ordination diagram of 136 samples

图3 136个样地的DCA排序
注： a.Ⅶ区和Ⅷ区; b.Ⅲ区和Ⅳ区; c.Ⅴ区、Ⅵ区和Ⅸ区; d.Ⅰ区和Ⅱ区。

Tab. 3 The relationship between the DCA ordination axes and different geographical factors

表3 DCA排序轴与地理因子之间的关系

海拔 坡度 坡形 坡位 坡向 距离 干扰度 保护率 面积率 历史性
第一轴 0.365** 0.700** 0.453** 0.598** -0.626** 0.310** -0.188* -0.192* -0.180* -0.175*
第二轴 -0.303** -0.058 -0.011 -0.098 -0.008 0.024 -0.225* -0.142 -0.144 -0.098

注：* p<0.05;** p<0.01。

在图3中,处于右侧d图的第Ⅰ区和第Ⅱ区自然条件恶劣（坡度大、海拔高）,但是旅游干扰较小,距离较远;位于最左侧a图的第Ⅷ区自然条件相对较好（地势平坦、海拔较低）,但是旅游干扰最大,距离最近;与相他类型区相比,第Ⅶ区由于坡度缓和、海拔较低、距离较近、干扰较大,位于第Ⅰ区和第Ⅷ区之间的中间地带;第Ⅲ区和第Ⅳ区海拔高、干扰小而位于图中部的上方,相反,第Ⅸ区海拔低、干扰较大而位于图中部的最下端,第Ⅴ区、第Ⅵ区则介于二者之间。沿图中对角线可知,乔木群落区位于对角线下方,从右上方到左下方,乔木群落区从乔灌草区依次逐步过渡到乔草区、单优乔木区;在对角线上方,则从灌草区依次向草本区、居民区的方向演替。另外,Ⅰ区和Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅳ区、Ⅴ区和Ⅵ区3组类型之间分别呈现出小团状分布,彼此有一定距离,说明这3组类型在生境、人为干扰和结构组成上有很大的差异;但是组内二者之间互相交叉,又表明组内两种类型在生境、结构组成等方面具有相似性。
各个关键性指标在排序图中均有集中分布的区域（图4）,这种特征取决于其所在的地理条件。在研究区中,指示乔木特征的指标1、4、5、6和13,由于最易出现在距离远、干扰小、海拔高、坡度大的地方,因而位于排序图的右下方。这种分布特征与图3中以乔木为优势种的Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅴ区、Ⅵ区和Ⅸ区的空间位置相类似。同样,指示灌木特征的指标2、7、8、9、14和15,因最易出现在距离较远、干扰中等、海拔较低、坡度大的地方,因而分布在排序图的右上方。这种空间格局与图3中以灌木为优势种的Ⅲ区和Ⅳ区的空间分布相类似。对于指示旅游影响的指标21、22、23、24、25和26,因旅游影响最易发生于距离近、地势平坦的地方,位于排序图的左端,这一分布特征与图3中居民、寺庙或商业区的空间分布相一致。其他有关草本植物的特征指标,因其生境范围广,因而位于排序图较为中心的位置,这与图3中草本区的空间分布位置大致吻合。对比样地和指标分别在图3和图4中的两种空间格局,可以发现,植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。
Fig. 4 DCA ordination diagram of main indices

图4 主要指标的DCA排序
注：1.乔木景观重要值;2.灌木景观重要值;3.草本景观重要值;4.乔木层丰富度;5.乔木层均匀度;6.乔木层多样性;7.灌木层丰富度;8.灌木层均匀度;9.灌木层多样性;10.草本层丰富度;11.草本层均匀度;12.草本层多样性;13.高位芽植物比例;14.小高位芽植物比例;15.矮高位芽植物比例;16.地上芽植物比例;17.中地面芽植物比例;18.隐芽植物比例;19.一年生植物比例;20.阴生种比值;21.伴人种比值;22.垃圾影响系数;23.折枝影响系数;24.林木更新影响系数;25.践踏影响系数;26.植被层现状系数。

3.3 植被景观与地理因子的除趋势典范对应分析

与DCA排序方法不同的是,DCCA排序方法是利用植被景观和地理因子两种数据矩阵进行运算,因而其结果有所不同（图5）。其中,最突出的是,不同地理因子与各排序轴的相关性能够在图中直观地体现出来。每个箭头连线代表一种地理因子,其长度表示该因子与植被景观的相关性大小,该箭头连线与排序轴之间的斜率则表达了该地理因子与排序轴之间的关系。例如,在DCCA排序图中,第一轴与坡度因子之间的夹角最小,并且表现出显著的正相关性,表明坡度因子对植被景观的影响最大;而代表历史性的箭头连线最短,则表明它对植被景观的影响最小。
Fig. 5 The DCCA ordination diagram of 136 samples

图5 136个样地的DCCA排序
E：海拔,S：坡度,A：坡向,SS：坡形,SL：坡位,D：距离,DD：干扰度,AP：面积率,PP：保护率,HC：历史性。

此外,典范系数和相关系数也可以反映不同地理因子与植被景观、以及各排序轴之间的关系,而且两种系数也反映了一致的生态变化趋势。由表4可知,DCCA第一轴与各个地理因子之间均具有较大的相关性,表现了一个综合的环境因子梯度,其中,第一轴与坡位、坡形和坡度均有较大的正相关性,与坡向有较大的负相关性。第二轴与旅游干扰度和海拔有较大的负相关性。这些典范系数和相关系数所表达的相关性,与各地理因子在DCCA排序图中的空间分布态势相一致,从而进一步说明了DCCA排序结果的正确性。
Tab. 4 The correlation coefficients and the canonical coefficients between the DCCA ordination axes and all geographical factors

表4 DCCA排序轴与地理因子的相关系数和典范系数

海拔 坡度 坡形 坡位 坡向 距离 干扰度 面积率 保护率 历史性
相关系数 第一轴 0.382** 0.738** 0.474** 0.623** -0.660** 0.342** -0.159 -0.151 -0.164 -0.149
第二轴 -0.432** -0.040 -0.040 -0.099 0.051 0.087 -0.173* -0.077 -0.071 -0.023
典范系数 第一轴 0.445 0.860 0.553 0.727 -0.769 0.399 -0.185 -0.176 -0.191 -0.174
第二轴 -0.741 -0.069 -0.068 -0.170 0.088 0.149 -0.298 -0.133 -0.121 -0.040

注：* p<0.05;** p<0.01。

DCA和DCCA两种方法结果所描述的植被景观与地理因子之间的关系是相同的,但是其结果有所不同。首先,通过比较两种方法的特征值可知（表5）,DCCA的特征值比DCA的特征值要小,说明DCCA在揭示不同样地之间的关系上要弱于DCA的结果。其次,通过景观特征与地理因子之间的相关系数可知,DCCA的相关系数要大于DCA的相关系数,这说明对于描述植被景观与地理因子之间的关系,DCCA的结果显然优于DCA。
Tab. 5 The characteristic values and the correlation coefficients in two ordination ways

表5 2种排序轴的特征值及其相关系数

特征值 景观特征与地理因子的相关系数
DCA DCCA DCA DCCA
第一轴 0.425 0.347 0.828** 0.858**
第二轴 0.134 0.043 0.501** 0.583**

注：* p<0.05;** p<0.01。

4 结论

（1）结合双向指示种方法和指示指标的特征,旅游开发影响下的五台山植被景观可以分为单优乔木区、草本区、差级乔草区、中级乔草区、中级灌草区、良级灌草区、良级乔灌草区、优级乔灌草区、以及寺庙区、商业区或居民区9种类型。在TWINSPAN图中,从右到左,由人为干扰强烈区逐渐向草本区、灌草区和乔灌草区方向递变,而景观质量则逐步由差级向优级递变,各类指标值也发生相应的变化,其中,从右到左,旅游影响系数和伴人种比值逐步减小,而景观重要值、物种多样性、群落结构比、阴生种比值却呈现出不断增大的趋势。相应地,群落结构由简单型向复杂型转变,右侧的群落结构残缺不全、人为性加大,而左侧的群落结构很完整,具有原生性特征。
（2）DCA排序方法有效实现了各植被景观类型与地理因子之间的关系,不同类型的植被景观区均集中分布在一定的空间区域。在第一轴上,从左到右,离塔院寺的距离趋于增加,旅游影响趋于减小,寺庙年代较新,建筑规模趋于减小,受保护的程度也减弱;在自然环境上海拔逐渐升高,坡度趋于增大,坡位趋向升高,坡形也趋于变陡,但是趋于阴坡。在第二轴上,自下向上海拔趋于降低,旅游影响趋于减弱。
（3）各个关键性指标在DCA排序图中均有集中分布的区域,这种特征取决于其所在的地理条件。同时,植被景观特征指标的排序图与植被景观类型的排序图有很大的相似性,可以认为,植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。
（4）与DCA方法相比,DCCA方法能够大大提高植被景观特征与地理因子间的相关性,并将其直观地表达于排序图中。其中,DCCA方法更佳。DCCA第一轴与坡位、坡形和坡度均有较大的正相关性,与坡向有较大的负相关性;第二轴与旅游干扰度和海拔有较大的负相关性。

The authors have declared that no competing interests exist.

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彭建, 党威雄, 刘焱序, 等. 景观生态风险评价研究进展与展望. 地理学报, 2015, 70(4): 664-677.面向全球城市化进程的快速推进与生物圈环境变化的不断增强,生态风险评价能够明晰制约区域生态持续性的主要生态要素与过程,成为当前自然地理学与宏观生态学应对社会—生态系统综合管理的热点研究领域之一。景观生态学高度关注空间异质性及景观格局—过程互馈,景观生态风险评价则为这一领域提供了新的研究视角。本文明确界定了景观生态风险评价的概念内涵,系统梳理了景观生态风险评价与生态风险评价、区域生态风险评价的异同;从评价对象的类型选择、评价单元的景观意义表征、评价方法的范式统一、评价模型的指数化途径和评价指标权重设定等方面,探讨了国内外景观生态风险评价的近今进展;同时,研究还展望了景观生态风险评价的重点发展方向,即基于景观过程的生态内涵明晰、尺度推绎在风险评价中的应用、评价结果的不确定性分析、耦合非线性生态模型的风险阈值判定、生态系统服务及其价值的整合、源汇景观过程识别与模型综合集成。

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[Peng Jian, Dang Weixiong, Liu Yanxu, et al.Review on landscape ecological risk assessment. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(4): 664-677.]

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张甜, 彭建, 刘焱序, 等. 基于植被动态的黄土高原生态地理分区. 地理研究, 2015, 34(9): 1643-1661.生态地理区划作为自然区划的新分支,近年来受到国内外地理学者的广泛关注,其在认识地理分异规律及区域规划活动中发挥着重要作用.传统生态地理分区多依据自上而下的三级演绎途径,且对于多分区方案的对比与优选缺乏定量化准则.黄土高原作为中国典型的生态脆弱区,植被生长与恢复对缓解当地生态困境十分重要,因此以植被多年动态一致性特征作为分区合理性的评价指标,有助于准确揭示当地生境特点及分异规律.为此,选取热量类、水分类、地形类及地表覆被类共9个指标,采用自组织映射网络(SOFM)与GIS空间分析技术,基于黄土高原近30年来自然本底与覆被状况进行生态地理分区;并依循植被动态一致性准则,依据两步筛选法对多种方案进行优选,最终将黄土高原分为六大生态地理区.研究表明:黄土高原修正6分区方案在12个备选分区方案中效果最好;同时,修正6分区方案多年平均NPP离散系数最低,表明该分区内部离散程度最小.分区方案与既有分区方案相比具有较好的一致性,但由于区划尺度存在一定的差异,整体区域划分更为清晰.对生态地理分区方案优选定量方法的探索,有助于提升自下而上生态地理区划的客观性.

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[Zhang Tian, Peng Jian, Liu Yanxu, et al.Eco-geographical regionalization in loess plateau based on the dynamic consistency of vegetation. Geographical Research, 2015, 34(9): 1643-1661.]

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Scherrer P, Pickering C M.Effects of grazing, tourism and climate change on the alpine vegetation of Kosciuszko National Park. Victorian Naturalist, 2001, 118(3): 93-99.Activities in the past (grazing), present (tourism) and future (tourism and potential climate change) have documented or potential long-term impacts on the biologically significant alpine flora of Kosciuszko National Park, Australia. The management of these activities provides insights for the conservation of fragile ecosystems in the Australian Alps, and for other high use, high conservation-value reserves. Grazing caused widespread damage that has required expensive, ongoing revegetation, the costs of which have been borne by publicly funded conservation organisations. The increasing use of the area by summer tourists has also caused severe but more localised damage to the vegetation, that can largely be controlled and reduced by effective management of tracks, visitors and weeds. Management of the most recent threat, climate change, requires a holistic approach including lobbying for a reduction in greenhouse gas emissions. The predicted changes in climate may result in a sequence of changes in the distribution of the native alpine plant communities, including an increase in the diversity and abundance of alien plants.

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Pickering C M, Hill W, Newsome D, et al.Comparing hiking, mountain biking and horse riding impacts on vegetation and soils in Australia and the United States of America. Journal of Environmental Management, 2010, 91(3): 551-562.<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Hiking, horse riding and mountain biking are popular in protected areas in Australia and the United States of America. To help inform the often contentious deliberations about use of protected areas for these three types of activities, we review recreation ecology research in both countries. Many impacts on vegetation, soils and trails are similar for the three activities, although there can be differences in severity. Impacts include damage to existing trails, soil erosion, compaction and nutrification, changes in hydrology, trail widening, exposure of roots, rocks and bedrock. There can be damage to plants including reduction in vegetation height and biomass, changes in species composition, creation of informal trails and the spread of weeds and plant pathogens. Due to differences in evolutionary history, impacts on soil and vegetation can be greater in Australia than in the USA. There are specific social and biophysical impacts of horses such as those associated with manure and urine, grazing and the construction and use of tethering yards and fences. Mountain bike specific impacts include soil and vegetation damage from skidding and the construction of unauthorised trails, jumps, bridges and other trail technical features. There are gaps in the current research that should be filled by additional research: (1) on horse and mountain bike impacts to complement those on hiking. The methods used need to reflect patterns of actual usage and be suitable for robust statistical analysis; (2) that directly compares types and severity of impacts among activities; and (3) on the potential for each activity to contribute to the spread of weeds and plant pathogens. Additional research will assist managers and users of protected areas in understanding the relative impacts of these activities, and better ways to manage them. It may not quell the debates among users, managers and conservationists, but it will help put it on a more scientific footing.</p>

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Pickering C M, Rossi S, Barros A.Assessing the impacts of mountain biking and hiking on subalpine grassland in Australia using an experimental protocol. Journal of Environmental Management, 2011, 92(12): 3049-3057.Mountain biking is an increasingly popular, but sometimes controversial, activity in protected areas. Limited research on its impacts, including studies comparing biking with hiking, contributes to the challenges for mangers in assessing its appropriateness. The impacts of mountain bike riding off trail were compared to those of hiking on subalpine grassland in Australia using a modification of a common trampling experimental methodology. Vegetation and soil parameters were measured immediately and two weeks after different intensities of mountain biking (none, 25, 75, 200 and 500 passes across slope, 200 pass up and down slope) and hiking (200 and 500 passes across slope). There were reductions in vegetation height, cover and species richness, as well as changes in species composition and increases in litter and soil compaction with riding. Riding up and down a moderate slope had a greater impact than riding across the slope. Hiking also affected vegetation height, cover and composition. Mountain biking caused more damage than hiking but only at high use (500 passes). Further research including other ecosystems, topography, styles of riding, and weather conditions are required, but under the conditions tested here, hiking and mountain biking appear to be similar in their environmental impacts.Highlights? Mountain biking is a popular but controversial activity in protected areas. ? Impacts of mountain bike riding and hiking off trail were compared experimental. ? Both resulted in reductions in vegetation height, cover and changes in composition. ? Mountain biking resulted in more damage, but only with high usage (500 passes).

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Törn A, Tolvanen A, Norokorpi Y, et al.Comparing the impacts of hiking, skiing and horse riding on trail and vegetation in different types of forest. Journal of Environmental Management, 2009, 90(3): 1427-1434.Nature-based tourism in protected areas has increased and diversified dramatically during the last decades. Different recreational activities have a range of impacts on natural environments. This paper reports results from a comparison of the impacts of hiking, cross-country skiing and horse riding on trail characteristics and vegetation in northern Finland. Widths and depths of existing trails, and vegetation on trails and in the neighbouring forests were monitored in two research sites during 2001 and 2002. Trail characteristics and vegetation were clearly related to the recreational activity, research site and forest type. Horse trails were as deep as hiking trails, even though the annual number of users was 150-fold higher on the hiking trails. Simultaneously, cross-country skiing had the least effect on trails due to the protective snow cover during winter. Hiking trail plots had little or no vegetation cover, horse riding trail plots had lower vegetation cover than forest plots, while skiing had no impact on total vegetation cover. On the other hand, on horse riding trails there were more forbs and grasses, many of which did not grow naturally in the forest. These species that were limited to riding trails may change the structure of adjacent plant communities in the long run. Therefore, the type of activities undertaken and the sensitivity of habitats to these activities should be a major consideration in the planning and management of nature-based tourism. Establishment of artificial structures, such as stairs, duckboards and trail cover, or complete closure of the site, may be the only way to protect the most sensitive or deteriorated sites.

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Roux-Fouillet P, Wipf S, Rixen C.Long-term impacts of ski piste management on alpine vegetation and soils. Journal of Applied Ecology, 2011, 48(4): 906-915.1. Downhill skiing, the machine-grading of slopes and the use of artificial snow induce major disturbances to the environment of alpine ski resorts. Our study aims to quantify the impacts of different ski piste management types (graded/ungraded; with/without artificial snow) on the environment and its development over time.2. We re-sampled study plots established 8 years earlier and compared vegetation and soil characteristics on different types of ski pistes to adjacent off-piste control plots, and analysed vegetation changes over time.3. Generally, machine-grading led to a decreased plant cover and plant productivity, and increased indicator values for nutrients, light and soil base content compared to control plots. Ungraded ski pistes and artificial snow led to increased vegetation indicator values for nutrients and soil humidity.4. Soil analyses conducted in 2008 generally confirmed the changes shown by the vegetation indicator values in 2000 and in 2008. Machine-grading had the greatest effects on soil characteristics by increasing soil density by more than 50%, by increasing pH and C/N ratio, and by decreasing total nitrogen concentrations.5. The differences between piste and off-piste plots were similar to those found 8 years ago, but their proportions changed. The vegetation cover on machine-graded ski pistes decreased over the 8 years, showing no sign of recovery or succession. Ungraded ski pistes showed increased differences in indicator values for reactivity and humus between piste and control plots compared to the results obtained 8 years earlier.6. Synthesis and applications. Machine-grading of ski runs and downhill skiing in general induced long-lasting impacts on vegetation and on both chemical and physical soil characteristics. Even though few impacts of artificial snow were significant, our results suggest that it may change moisture status of the vegetation, and thus caution is warranted when used in dry and nutrient-poor habitats. The vegetation cover on machine-graded pistes deteriorated over a period of 8 years, illustrating that natural recovery did not occur in these alpine habitats. Consequently, the construction of new pistes by machine-grading in alpine habitats should be avoided, and existing pistes should be managed to avert further disturbances.

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Tzatzanis M, Wrbka T, Sauberer N.Landscape and vegetation responses to human impact in sandy coasts of Western Crete, Greece. Journal for Nature Conservation, 2003, 11(3): 187-195.Human activities have shaped the coastal environment of the Mediterranean basin for millennia through agriculture, husbandry and the deliberate use of fire. With the decline of agriculture, in recent decades, other factors have caused a more severe impact on the coastal landscapes. These factors are the large scale developments for tourism, the process of urbanisation, the increase of summer visitor numbers, and the introduction of exotic plants. The most heavily affected habitats are the sandy coastal systems, and coastal dunes in particular. The area of Western Crete presents a perfect example of these degradation processes.Our study area comprises both natural coastal dune systems, as well as degraded beaches with high intensity human impact. The north facing coasts of the study area consist of several long stretching sandy beaches with well developed dune systems. However, in many cases these dunes are severely degraded due to uncontrolled building of tourist facilities right at the edge of the shore. To the west, it includes sites of natural dunes of outstanding beauty, which are designated for inclusion in the Natura 2000 network.We use both landscape and vegetation classification, to establish the relations between human impact and vegetation. Two different classifications, derived from these different data-sets are combined, in order to extract useful information on the value of landscape surveying on biodiversity estimation, and on the other hand, on the perspectives of using plant species as indicators of landscape change.Diverse land unit groups are identified, according to human impact processes and structural landscape variation. These classes of land units correlate with specific plant communities that are recognised from the phytosociological analysis. Indicator species are defined that can explain the level of intensity of human impact for a stretch of beach. These indicator species often do not match the frequently used character species.

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巩劼, 陆林, 晋秀龙, 等. 黄山风景区旅游干扰对植物群落草本层的影响. 地理科学, 2009, 29(4): 607-612.采用平均高度、平均盖度,平均物种数等单项指标及物种丰富度指数,物种多样性指数和重要值等综合指标分析了不同干扰强度对草本层植物高度,盖度,物种多样性及物种组成的影响。结果表明:旅游干扰对草本层高度的影响明显,游径边缘干扰强度最大地段草本层植物高度明显降低;旅游干扰对草本层盖度影响不明显,虽然随干扰强度的降低,草本层盖度有所上升,但不同干扰强度下盖度差异并不显著;旅游干扰增加了物种的多样性,游径边缘干扰强度最大地段物种数最多;同时干扰也对草本层物种组成产生了一定影响,随干扰强度增加,耐践踏植物及伴人植物比例增加。旅游干扰对植物群落草本层植被影响的空间范围大约在距游径10 m以内。

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[Gong Jie, Lu Lin, Jin Xiulong, et al.Effects on herb layer in plant community of tourism disturbance in Huangshan Mountain scenic area. Scientia Geographica Sinica, 2009, 29(4): 607-612.]

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朱珠, 包维楷, 庞学勇, 等. 旅游干扰对九寨沟冷杉林下植物种类组成及多样性的影响. 生物多样性, 2006, 14(4): 284-291.为揭示旅游活动对自然保护区生态环境的影响,作者选择九寨沟原始森林与草海两个景点,分别调查了每个景点内旅游干扰地段与未干扰地段岷江冷杉(Abiesfargesiivar.faxoniana)林林下植物种类组成的数量特征(重要值、频度、密度、盖度和高度)及物种多样性,分析了干扰对林下植物种类组成与物种多样性的影响及其差异性。结果表明:(1)旅游干扰显著改变了林下植物物种组成:耐荫喜湿的乡土植物局部消失,而喜旱耐扰动的植物种群扩大,外来和伴人植物种群侵入。(2)在原始森林景点,较重的旅游干扰明显降低了灌木与苔藓植物的频度和盖度,显著抑制了灌木与苔藓植物发育(高度、密度降低);在草海景点,较轻度的干扰只抑制了苔藓植物盖度,而灌木与草本植物没有受到显著影响,表明苔藓对旅游干扰强度更为敏感,同时也表明群落物种组成可以比频度、高度、盖度和密度更好地表达群落受干扰程度。综合分析表明,九寨沟旅游干扰与世界自然遗产保护目标即生物多样性保护有明显冲突,需要进一步强化管理,限制旅游干扰活动。

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[Zhu Zhu, Bao Weikai, Peng Xueyong, et al.Tourism effect on species composition and diversity of understory plants in Abies fargesii var. faxoniana forest in Jiuzhaigou, Sichuan. Biodiversity Science, 2006, 14(4): 284-291.]

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张桂萍, 张峰, 茹文明. 旅游干扰对历山亚高山草甸优势种群种间相关性的影响. 生态学报, 2005, 25(11): 2868-2874.基于2×2列联表,应用方差比率法、χ2检验、Pearson相关系数检验及Spearman秩相关系数检验等数量分析方法研究了旅游干扰对山西历山舜王坪亚高山草甸种间关联程度的影响.结果表明:(1)不同旅游距离带的联结指数(VR)均大于1,但统计量W均界于χ2分布的上下临界值之间.群落总体呈正关联,但联结性较弱,种的分布相对独立.(2)随着距游径距离的增加,4条不同旅游距离带的联结指数(VR)呈下降趋势;正负关联比有所增加,χ2检验显著率、Pearson相关检验显著率和Spearman秩相关检验显著率都明显下降,说明旅游干扰对舜王坪亚高山草甸种间关联程度产生了一定的影响,距离游径越远,种间关联越趋于随机性,但这种影响尚未引起种间联结性的改变.(3)χ2检验与Pearson相关系数检验、Spearman秩相关系数检验结果用来刻划种间相关性具有一定的相似之处,但仍存在一定差异,结合使用效果更好.与Pearson相关检验相比,Spearman秩相关检验更具灵敏性.4)本研究结果支持随着群落演替进程的发展,群落种群总体向着无关联发展的观点.

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[Zhang Guiping, Zhang Feng, Rui Wenming.The effect of traveling on the interspecific correlation of dominant populations in Lishan subalpine meadow, Shanxi Province. Acta Ecologica Sinica, 2005, 25(11): 2868-2874.]

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武国柱, 席建超, 刘浩龙, 等. 六盘山自然保护区不同类型植被对人类旅游干扰的响应. 资源科学, 2008, 30(8): 1169-1175.This paper describes a case study of three scenic locations with typical vegetation in the Liupan Mountain national nature reserve. We monitored vegetation response to human trampling disturbance during the 'Golden Week' tourism peak in early May, which occurs during the vegetation budding stage. Three replicate sets of experimental trampling lanes were established for each vegetation type. Each set comprised five lanes which were 0.5m wide and 1.5m long. Where the lanes occurred on a slope, they were oriented parallel to contours. Treatments were randomly assigned. One lane was a control and received no trampling, and the other lanes received 25, 75, 200 and 500 passes. A pass consisted of a one-way walk, at a natural gait, along the lane. The weight of tramplers was about 70kg and tramplers wore lug-soled boots with incised treads. Initial measurements were taken immediately before trampling. Follow-up measurements were taken both two weeks after trampling and three months after trampling, to observe the response of plants and soil during the stage of maximum growth productivity. The results show that with increased intensity of human trampling, the height of plant community (HR) and vegetation coverage (CR) decreased, composition of plants (FD) varied, and soil hardness (SHI) increased. Throughout the recovery period, the trampling disturbance still had effects on the vegetation. There were differences in tolerance and recovery capability for different types of vegetation. The Xiao Nanchuan scenic spot was most sensitive to tourism trampling, Liang Dianxia was second, and the Ye Hegu scenic spot was the most resistant to trampling. Compared with the Limits of Acceptable Change (LAC), the Xiao Nanchuan scenic spot exceeded the LAC threshold at all levels of trampling. In Liang Dianxia, only for the 500-treatment trampling did the LAC exceed the threshold after two weeks, and three months later, the LAC was below the threshold. In the Ye Hegu scenic spot, all treatments from 75 to 500 times of trampling exceeded the LAC threshold two weeks later, and after three months, the 200 and 500-times treatments still exceeded the LAC threshold. It is very important for the Liupan Mountain reserve to strengthen planning and regulation of vegetation trampling.

[Wu Guozhu, Xi Jianchao, Liu Haolong, et al.Simulation of the dynamic response of vegetation to tourist trampling in Liupan Mountain national nature reserve. Resources Science, 2008, 30(8): 1169-1175.]

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晋秀龙, 陆林, 郝朝运, 等. 旅游活动对九华山风景区游道附近植物群落的影响. 林业科学, 2011, 47(2): 1-8.在九华山风景区选择6条主要游 道,设置21条调查样带,每条样带由近游道向远离游道的方向依次选取4个连续样方,每个样方面积设置为1m×1m。记录植物的种类、数量、高度、覆盖度等 指标,运用植物群落干扰度指数、植物群落多样性、伴人植物重要值等指标对所获取的调查数据进行分析统计,并用SPSS13的多重比较和Pearson检验 对结果进行显著性、相关性分析。结果表明:1)植物群落覆盖率、平均高度由近游道向远离游道的方向逐渐增加,差异显著(P0.05);植物区系组成变异度 越远离游道变异越小;植物群落干扰指数由近游道向远离游道方向呈递减趋势;2)植物群落多样性、均匀度、优势度与旅游活动强度相关,强度越大,变化越明 显;3)伴人植物占所调查物种数的18.64%,大量出现在近游道样方,远离游道样方分布明显减少,其重要值分布沿游道向内部逐渐降低;4)游客量与植物 群落受干扰影响程度呈现正相关,正相关程度由近游道的样方向远离游道的方向递减,但差异不显著(P0.05);5)植物群落受旅游活动影响程度与高度和坡 度也有一定的相关性。

DOI

[Jin Xiulong, Lu Lin, Hao Chaoyun, et al.Effects of tourism activities on plants communities of trail neighborhool in Mount. Jiuhua scenic region. Scientia Silvae Sinica, 2011, 47(2): 1-8.]

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牛莉芹, 程占红, 张峰. 五台山草甸多样性分析. 干旱区研究, 2010, 27(4): 573-577.利用12个物种多样性指数,研究了五台山南台不同距离带上草甸多样性的差异.结果表明:随着旅游干扰程度的减少,草甸种群的丰富度和多样性趋于增加.对于物种的均匀度,近距离处,旅游干扰强度大,种间竞争小,使得草甸种的分布更趋于均匀;而远距离处,旅游干扰小,种间竞争加剧,因而种群分布的均匀度相应减小.

[Niu Liqin, Cheng Zhanhong, Zhang Feng.Analyse of meadow diversity in the Wutai Mountain. Arid Zone Research, 2010, 27(4): 573-577.]

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牛莉芹, 程占红. 五台山森林群落中物种多样性对旅游干扰的生态响应. 水土保持研究, 2012, 19(4): 106-111.在对五台山森林植被进行分类的基础上,利用丰富度指数、均匀度指数和多样性指数,研究了不同森林群落中物种多样性对旅游干扰的生态响应。结果表明:(1)各项指数与群落类型有关,群落物种数量越多,其丰富度较大;群落结构越复杂,层次越分明,其多样性指数越大。同时,各项指数与群落发展的限制因素有关,干扰区群落多样性主要受旅游的影响,非干扰区群落多样性主要受海拔等自然条件的影响。(2)干扰区森林群落随着旅游影响的增大,除Simpson指数外,其它指数都呈现下降的趋势。非干扰区森林群落随着海拔高度的增加,除Simpson指数和Alatalo指数外,其它指数都呈下降的趋势。

[Niu Liqin, Cheng Zhanhong.Study on the ecological response of species diversity to tourism disturbance in forest communities in Wutai Mountains. Research of Soil and Water Conservation, 2012, 19(4): 106-111.]

[27]
宋永昌. 植被生态学. 上海: 华东师范大学出版社, 2001.

[Song Yongchang. Vegetation Ecology.Shanghai: East China Normal University Press, 2001.]

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牛莉芹, 程占红. 五台山旅游对植被影响测量方法的比较. 水土保持研究, 2012, 19(5): 223-229.研究旅游对植被影响的测量方法 对于评价景区生态环境质量具有重要的意义。目前主要有两种不同的方法。第1种方法是利用传统生态学上植物的重要值来计量;第2种方法是利用景观重要值、物 种多样性、群落结构比、耐阴种比值、伴人种比值和旅游影响系数来测量。以五台山为例,采用TWINSPAN和DCA对这两种测量方法进行了比较,它们的结 果反映了不同的生态信息。在TWINSPAN中,第1种方法的结果主要反映了不同种群和群落的生态特性;第2种方法的结果主要反映了旅游开发与植被景观之 间的生态关系。在DCA中,第1种方法的结果主要反映了不同植物群落类型与自然地理因子之间的生态关系以及不同类型之间的空间格局;第2种方法的结果主要 反映了旅游干扰下不同植被景观类型的格局规律。与第1种方法相比,第2种方法在旅游与植被的研究方面则更为合理和科学。

[Niu Liqin, Cheng Zhanhong.Comparison of the calculation methods on the impact of tourism on vegetation in Wutai Mountains. Research of Soil and Water Conservation, 2012, 19(5): 223-229.]

[29]
邱扬, 张金屯. 关帝山八水沟天然植物群落时空梯度的数量分析. 应用与环境生物学报, 1999, 5(2): 113-120.在ＤＣＡ排序的基础上，应用排序轴分类法对山西关帝山八水沟景观的天然植物群落进行了数量分类，共划分出７类，效果较好．多元线性回归结果表明ＤＣＡ排序轴与环境因子密切相关．方差分析与多重比较结果表明，结合ＤＣＡ第２与３排序轴的二维排序图反映了群落的时空变异，其中第２排序轴反映了群落在坡向与坡度方面的空间梯度，第３排序轴反映了群落的森林演替、灌丛发育以及各类群落的草本层发育的时间梯度

DOI

[Qiu Yang, Zhang Jintun.Quantitative analysis to the gradients of space and time of natural plant communities in Bashuigou of the Guandi Mountain. Chinese Journal of Applied Environmental Biology, 1999, 5(2): 113-120.]

[30]
张金屯. 数量生态学. 北京: 科学出版社, 2004.

[Zhang Jintun.Quantitative Ecology.Beijing: Science Press, 2004.]

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