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干旱区地理 >

2026 , Vol. 49 >Issue 2: 275 - 286

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2025.112

生态与环境

乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康程度分级评价研究

  • 闫敏 , 1, 2 ,
  • 王佳 1 ,
  • 左合君 1, 2 ,
  • 高君亮 3 ,
  • 张丽华 4 ,
  • 席成 1 ,
  • 柴茵超 1 ,
  • 左韬 1
展开
  • 1.内蒙古农业大学沙漠治理学院，内蒙古 呼和浩特 010018
  • 2.内蒙古自治区风沙物理与防沙治沙工程重验室，内蒙古 呼和浩特 010018
  • 3.中国林业科学研究院沙漠林业实验中心，内蒙古 巴彦淖尔 015200
  • 4.内蒙古自治区巴彦淖尔市磴口县林业和草原局，内蒙古 巴彦淖尔 015200

闫敏（1992-），男，副教授，主要从事荒漠化防治、交通线路沙害/风吹雪害防治、生态恢复等方面的研究. E-mail:

收稿日期: 2025-03-04

  修回日期: 2025-04-09

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

国家林业和草原局“三北”工程攻坚战关键技术研发揭榜挂帅项目(202401-03-02)

内蒙古自治区高等学校创新团队发展计划沙漠沙地生态保护与治理技术创新团队(NMGIRT2408)

荒化防治与沙区资源保护利用创新团队(BR241301)

收起

Health grading evaluation of artificial Haloxylon ammodendron forests on the northeast edge of Ulan Buh Desert

  • Min YAN , 1, 2 ,
  • Jia WANG 1 ,
  • Hejun ZUO 1, 2 ,
  • Junliang GAO 3 ,
  • Lihua ZHANG 4 ,
  • Cheng XI 1 ,
  • Yinchao CHAI 1 ,
  • Tao ZUO 1
Expand
  • 1. College of Desert Science and Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, Inner Mongolia, China
  • 2. Key Laboratory of Aeolian Sand Physics and Sand Control Engineering in Inner Mongolia, Hohhot 010018, Inner Mongolia, China
  • 3. Desert Forestry Experimental Center, Chinese Academy of Forestry, Bayannur 015200, Inner Mongolia, China
  • 4. Forestry and Grassland Bureau, Dengkou County, Bayannur City, Inner Mongolia Autonomous Region, Bayannur 015200, Inner Mongolia, China

Received date: 2025-03-04

  Revised date: 2025-04-09

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

人工梭梭林是乌兰布和沙漠东北缘中分布最广、面积最大的防风固沙林，准确评估其健康状况，对于保障生态防护功能和实施精准修复至关重要。以“分区-分类-分级”为框架构建健康评价体系，通过生态学调查和组合赋权TOPSIS模型对乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康状况进行定量评价。结果表明：（1） 构建以林分结构-群落结构-环境条件-健康风险为准则层的健康评价体系可以准确评估乌兰布和沙漠人工梭梭林健康程度，土壤含水率、新生枝条长、死亡率、枯梢率、病虫害因素对健康评价贡献度较大。（2） 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林整体处于中度退化状态，并呈现向重度退化发展的趋势。（3） 退化现象是由水分条件异常、土壤有机质含量低、病虫害频发以及养护管理不足等多方面因素共同作用导致。研究结果为该区域人工梭梭林的生态保护和修复提供了科学依据，旨在为“三北”工程退化林的健康评估以及分级修复提供参考思路。

关键词： 梭梭; 健康评价; 组合赋权法; TOPSIS模型; 乌兰布和沙漠东北

本文引用格式

闫敏 , 王佳 , 左合君 , 高君亮 , 张丽华 , 席成 , 柴茵超 , 左韬 . 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康程度分级评价研究[J]. 干旱区地理, 2026 , 49(2) : 275 -286 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2025.112

Abstract

Artificial forests of Haloxylon ammodendron are the largest windbreak and sand-fixing forests widely used in the northeast edge of the Ulan Buh Desert, China. An accurate assessment of the health status of this forest is crucial for ensuring its functioning, ecological protection, and implementing precise restoration methods. A quantitative health evaluation system based on the framework of “zoning classification grading” involving eco-surveys and a combination of weighted technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) models, was applied. The results revealed that constructing a health evaluation system based on forest and community structure, environmental conditions, and health risks as the criterion layer can ensure accurate estimations. The contribution of factors such as soil moisture content, length of newly formed branches, mortality rate, shoot withering rate, and pests and diseases to such a system is significant. These artificial forests are generally in a moderately degraded state and may progress toward severe degradation. This phenomenon is a result of a combination of factors, including abnormal soil hydration conditions, low soil organic matter content, frequent occurrence of pest infestations and diseases, and inadequate maintenance and management. These results can provide a scientific basis for the ecological protection and restoration of artificial H. ammodendron forests in the region, as well as references for health assessments and the graded restoration of deteriorated forests as a part of the “Three North” project.

Key words： Haloxylon ammodendron; health assessment; combination weighting method; TOPSIS model; northeast of Ulan Buh Desert

面对土地荒漠化的严峻挑战，三北防风固沙林发挥着至关重要的作用。其中，梭梭（Haloxylon ammodendron）是荒漠化地区主要的防风固沙树种，有耐盐碱、抗风蚀等生态学特点，具有固定沙丘的作用，是乌兰布和沙漠主要防风固沙的优良树种[1]。但根据第三次全国国土调查结果数据以及实地调查发现，乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林提前或加速进入生理衰退阶段，出现了大面积的衰退甚至死亡现象，最终引发防风固沙等生态功能下降的林分健康问题[2]。但针对此类现象，该区域当前已有研究集中在修复与管护措施[3]、梭梭环境适应性、种群的动态变化特征[4]、社会经济影响[5]。虽已有学者关注到该区域梭梭林存在显著退化现象，但目前尚未建立系统的健康评价体系。开展梭梭林健康程度评价研究，不仅可以精准识别区域内的退化梯度空间分布特征，还可以为不同退化区分别制定相应的更新抚育方案。
森林健康评价是国际上广泛重视的一个研究领域，采用分区、分类、分级的方法进行综合评价，从而全面反映森林健康状况[6-7]。防风固沙林健康评价是森林健康评价研究的重要延伸，其中以梭梭林为代表的防风固沙林健康评价研究具有重要意义。研究通常遵循“基础数据采集-指标筛选-体系构建”的技术路径，其中科学筛选评价指标、构建合理的指标体系是研究的关键环节[8]。现如今，针对森林生态系统健康评价方法主要分为间接判断法、直接判断法以及权重评价模型三大类型。间接判断法包括指示物种法、灰色关联度法、聚类分析法等，这些方法虽能识别生态系统衰退趋势，但在健康等级划分方面存在明显局限[9]；直接判断法包括指数评价法、模糊综合评价法、人工神经网络法等，虽然可以直接判断健康等级，但此类方法需要大量数据集进行处理[10]；权重评价模型是通过构建健康评价体系并进行权重计算，进而使用评价模型实现健康等级划分，是目前应用最为广泛的方法，在评价模型中，使用最多的是生态系统健康指数（Health index，HI）评价模型，其不足之处在于区分多个评价对象时不够精确，但在TOPSIS评价模型中，可以有效区分多个评价对象。现有研究中，森林健康评价并没有形成统一的评价标准和方法，学者们针对不同类型的防风固沙林构建了各自的指标体系[11]。但不同研究在指标选取的数量和性质上存在显著差异[12]；部分研究存在指标冗余现象，如枯落物条件等指标虽被纳入体系，但其权重值往往较低，实际贡献有限[13]；部分指标体系对健康风险、人为干扰等关键因子的考量不足。因此，构建一个既具代表性又简便的防风固沙林健康评价指标体系，已成为当前亟待解决的关键问题。
鉴于此，本研究以乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林为研究对象，结合国内外森林健康评价研究成果及当地实际情况，通过野外样地调查与数据采集，构建基于“分区-分类-分级”为框架的人工梭梭林健康评价指标体系，并运用组合赋权TOPSIS模型开展健康分级评价，准确量化乌兰布和沙漠人工梭梭林的健康程度分级状态，识别退化因素，对于制定防风固沙林针对性分级修复方案具有重要意义。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

研究区为乌兰布和沙漠东北缘，行政区划隶属内蒙古磴口县。该区属温带大陆性干旱气候，年平均气温7.8 ℃，最高气温39.0 ℃，最低气温-29.6 ℃，年均降水量约145 mm，降水主要集中在6—9月，约占全年降水量70%~80%，年均蒸发量约2380.6 mm，日照时长约3200 h，年均风速3.70 m·s-1，瞬时风速最高可达24.0 m·s-1。地势西南高东北低，海拔1028~1054 m，土壤类型主要以风沙土为主[14]。防风固沙林树种主要以梭梭、细枝岩黄耆（Hedysarum scoparium）为主，天然植被主要包括黑沙蒿（Artemisia ordosica）、白刺（Nitraria tangutorum）等。

1.2 研究方法

1.2.1 野外样地调查

以乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林为研究对象，根据其分布地点和林龄划分为9个区域（图1）。依据各区域梭梭种植方式、分布状态和生态环境等特点，选取具有代表性的梭梭林作为调查样地。于2024年8—9月，通过样地与样方相结合的方法，对人工梭梭林开展综合性生态调查并同步取样，记录样地基本信息（表1）。
图1 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林分布

Fig. 1 Distribution of artificial Haloxylon ammodendron forest plots on the northeast edge of Ulan Buh Desert

表1 人工梭梭林基本信息

Tab. 1 Basic information of artificial Haloxylon ammodendron forests

分布区 区域 林龄/a 立地条件
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-1 27 坡上
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-2 27 坡中
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-3 27 坡下
奈伦湖N区 奈伦湖N-1 12 坡上
奈伦湖N区 奈伦湖N-2 12 坡中
奈伦湖N区 奈伦湖N-3 12 坡下
奈伦湖S区 奈伦湖S-1 35 坡上
奈伦湖S区 奈伦湖S-2 35 平沙地
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-1 7 坡上
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-2 7 坡中
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-3 7 坡下
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-1 12 坡上
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-2 12 坡中
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-3 12 坡下
刘拐沙头区 刘拐沙头-1 7 坡上
刘拐沙头区 刘拐沙头-2 7 坡中
刘拐沙头区 刘拐沙头-3 7 坡下
创新基地区 创新基地 22 平沙地
实验四场南大滩区 实验四场南大滩-A 23 平沙地
实验四场南大滩区 实验四场南大滩-B 5 平沙地
因各区域梭梭分布状态不同，立地类型不同，故样方设置涉及不同立地类型，具体为：坡上、坡中、坡下、平沙地。以东西方向为X轴、南北方向为Y轴，在坡上、坡中、坡下分别设置3个间距为50 m的20 m×20 m的梭梭标准样地，在平沙地设置20 m×20 m的梭梭标准样地。同时，在每个标准样地内沿东北角至西南角的对角线，等距离设置3个1 m×1 m的草本样方，并在样方内整理收集土壤样品带回实验室进行测定。样地布置示意图如图2所示。
图2 样方布置示意图

Fig. 2 Layout schematic of sample plot

在标准样方内，对梭梭灌木个体进行每木检尺，并记录其灌木的生态指标以及健康风险指标，其中生态指标包括高度、冠幅、基径、林龄、新生枝条数、新生枝条长、新生枝条粗、盖度、总株数、枝条长度；健康风险指标主要指干扰梭梭生长状况，增加不良健康结局发生概率的致损因素，涵盖死亡率、枯梢率、白粉病，根腐病以及虫害鼠害等一系列病虫害综合影响。
在各标准样方的1 m×1 m草本样方内，记录其草本信息并计算丰富度指数、均匀度指数、多样性指数、优势度指数，采集0~50 cm深土壤样品（每个标准样方重复3次）；将所有样品带回实验室测定其土壤含水率、土壤电导率、土壤pH值。

1.2.2 评价指标体系构建与权重测定

在评价指标体系构建中采用定量分析和定性分析相结合的层次分析法（Analytic hierarchy process，AHP），结合近15 a国内外防护林健康评价相关文献以及当地实际情况，对评价指标进行筛选，建立层次结构模型。
因该地区对人工梭梭林保护较好，未发生任何影响梭梭生长的自然灾害（如火灾、酸雨等）和人畜活动干扰，故剔除自然灾害指标与人畜干扰指标、并剔除已有研究中影响力较小的部分土壤理化性质指标和枯落物指标[13]，最终选择了植株林分活力（植株高度、冠幅、基径、林龄、枝条长度、新生枝条数、新生枝条长、新生枝条粗）、群落结构（盖度、总株数、丰富度指数、均匀度指数、多样性指数、优势度指数）、环境条件（土壤含水率、土壤电导率、土壤pH值、土壤有机质）、健康风险（死亡率、枯枝率、病虫害）4个方面共21个指标作为人工梭梭林健康评价指标（图3）。
图3 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康评价指标体系

注：括号内数值为该词在文献中出现的频次。

Fig. 3 Health evaluation index system for artificial Haloxylon ammodendron forests on the northeast edge of Ulan Buh Desert

在权重测定中采用AHP层次分析法与熵权法结合的组合赋权法，用来减少层次分析法的绝对主观性以及熵权法的绝对客观性[15]，组合赋权法在本研究中用于权重计算环节。
运用层次分析法确定权重时，先咨询相关领域专家与林地经营管理者，针对各评价指标相对重要性进行打分评判，具体评分标准参照表2指标等级划分及标度划分。专家完成打分后，收集多数问卷，筛选出符合一致性检验的问卷进行整理统计，以平均数确定最终评分。借助yaahp软件生成各层次评价指标的判断矩阵，为确保判断矩阵合理性，在软件中计算一致性检验参数。若0<一致性检验参数（Consistency ratio，CR）<0.1，则各项指标权重值合理有效。指标层各指标综合权重由准则层权重与指标层对应准则层指标权重相乘得出。
表2 指标等级划分及标度划分

Tab. 2 Classification of indicators and scales

指标相对比较的重要程度 标度值
同等重要 1
一个指标比另一个指标稍微重要 3
一个指标比另一个指标重要 5
一个指标比另一个指标重要很多 7
一个指标比另一个指标绝对重要 9
重要程度介于1、3、5、7、9间 2、4、6、8
一个指标比另一个指标相对次要 上述各数的倒数
运用熵权法确定权重时，首先对野外调查的数据进行处理与整合，构建各指标层的数据集。由于不同指标的测量方法存在差异，部分指标的原始数据直接来源于野外调查，而另一部分指标的数据则需通过实验室分析获取。若使用评价指标原始数据值进行计算，得到的评价结果就会不符合事实，造成评价失败。因此，本研究采用黄金分割法[16]对原始数据进行量化处理。在制定人工梭梭林健康评价标准时，结合干旱沙区的具体情况，参考李雪宁等[17]的相关研究，制定了相应的优劣等级表，将每个评价指标分为3个等级，并分别赋予数值：1.00、0.62、0.38，具体等级划分标准详见表3评价指标等级划分。考虑到健康评价的目标，死亡率、枯枝率和病虫害程度越高则健康程度越低，因此将死亡率、枯枝率和病虫害设为负向指标；而其余18项指标，例如植株高度、冠幅、基径、新生枝条数等则被设为正向指标。依据量化后的数据集，计算各项指标的熵值。
表3 评价指标等级划分

Tab. 3 Classification of evaluation index levels

准则层 指标层 评价优劣标准
差（<0.38） 中（0.38~0.62） 好（0.62~1.00）
林分活力 植株高度/cm <100 100~180 >180
冠幅/cm2 <190 190~310 310
基径/cm <5 5~10 >10
林龄/a 幼林龄 中林龄 异林龄或近、成熟林
枝条长度/cm <20 20~32 >32
新生枝条数/根 <50 50~120 >120
新生枝条长/cm <10 10~15 >15
新生枝条粗/cm <0.3 0.3~0.5 >0.5
群落结构 盖度/% <20 20~40 >40
总株数/株 <30 30~55 >55
林下丰富度指数 <0.45 0.45~0.80 >0.80
林下均匀度指数 <0.4 0.4~0.7 >0.7
林下多样性指数 <0.5 0.5~1.0 >1.0
林下优势度指数 <0.3 0.3~0.5 >0.5
土壤含水率/% <0.6 0.6~1.5 >1.5
土壤电导率/μS·cm-1 <550 550~600 >600
土壤pH值 <8.3 8.3~8.6 >8.6
土壤有机质/g·kg-1 <3 3~5 >5
健康风险 死亡率/% >55% 25%~55% <25%
枯梢率/% >65% 35%~65% <35%
病虫害/% >60% 30%~60% <30%
基于加法合成归一化的组合赋权方法，将层次分析法和熵权法所得到的指标权重以相同的比例相加，然后通过归一化处理来获得每个指标的综合权重。用以下公式对2种方法进行结合：
Q=aQ1+(1-a)Q2
式中：Q为综合权重；Q1为AHP层次法确定的权重；Q2为熵权法确定的权重；a为常数，本文a取0.5。

1.2.3 评价模型选取

TOPSIS模型在本研究中用于健康评价环节，将组合赋权法得到的权重与评价指标标准化处理后的数据集相结合，输入至TOPSIS模型中，再计算各评价单元与正理想解和负理想解之间的欧氏距离，从而得出相对接近度，相对接近度用于衡量各区域人工梭梭林的健康水平，其取值范围在0~1之间，值越大表示健康状况越好。通过分级分析，可以得到不同区域的健康相对接近度，明确各区域的健康状态。在此基础上，结合实际情况，进一步分析不同立地类型和不同林龄类型下各区域的健康状况。结合目前，该模型在效益评价、水资源承载力等领域研究中被学者广泛引用[18]。在水土保持与荒漠化防治领域被用于评估水土保持项目的绩效和生态系统的健康状态[19]。TOPSIS模型输入组合赋权权重值后的计算公式如下：
确定各指标的正理想解Y+，负理想解Y-：
Y + = y m a x 1 ,   y m a x 2 , ⋯ ,   y m a x n
Y - = y m i n 1 ,   y m i n 2 , … ,   y m i n n
计算各评价单位与正理想解Y+和负理想解Y-的欧氏距离{D}_i+和{D}_i-：
D i + = ∑ j n y m a x j - y i j 2
D i - = ∑ j n y m i n j - y i j 2
计算相对接近度：
C i = D i - D i + + D i -
式中： ( y m a x 1 ,   y m a x 2 , ⋯ ,   y m a x n )为各指标最大值； ( y m i n 1 ,   y m i n 2 , … ,   y m i n n )为各指标最小值；ymaxj为第j个指标的最大值；yminj为第j个指标的最小值；yij为第i个评价单元第j个指标值；Ci为i区域梭梭林健康水平（0≤Ci≤1），Ci值越大，说明健康程度越高。

2 结果与分析

2.1 人工梭梭林健康评价指标权重分析

通过层次分析法、熵权法以及组合赋权法的综合应用，本研究确定了乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康评价各指标的权重。层次分析法人工梭梭林健康评价各评价指标的权重值与一致性检验参数均在表4中体现，且通过3种方法计算结果如图4所示，其3种方法的趋势走向基本一致。
表4 人工梭梭林健康评价指标及层次分析法权重

Tab. 4 Health evaluation indicators and analytic hierarchy process weights for artificial Haloxylon ammodendron forests

目标层 准则层 指标层 一致性检验参数（CR）
准则 权重 准则 权重
人工梭梭林健康评价 林分
活力		 0.1534 植株高度/cm 0.0231 0.0862
冠幅/cm2 0.0286
基径/cm 0.0195
林龄/a 0.0274
枝条长度/cm 0.0188
新生枝条数/根 0.0413
新生枝条长/cm 0.1276
新生枝条粗/cm 0.0869
群落
结构		 0.1352 盖度/% 0.0419 0.0841
总株数/株 0.0182
林下丰富度指数 0.0289
林下均匀度指数 0.0179
林下多样性指数 0.0107
林下优势度指数 0.0113
环境
条件		 0.2135 土壤含水率/% 0.0313 0.0655
土壤电导率/μS·cm-1 0.0153
土壤pH值 0.0159
土壤有机质/g·kg-1 0.0152
健康
风险		 0.4979 死亡率/% 0.2908 0.0516
枯梢率/% 0.1154
病虫害/% 0.0915
图4 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康状况评价综合权重

Fig. 4 Comprehensive weight evaluation of health status of artificial Haloxylon ammodendron forests on the northeast edge of Ulan Buh Desert

从综合权重结果图4可知，土壤含水率、新生枝条长、死亡率、枯梢率以及病虫害因素的权重相对较高，分别为0.0605、0.0545、0.0532、0.0512和0.0488，表明这些指标对梭梭林健康评价的贡献度较大，是评估梭梭林健康状况的关键因素。而林下多样性指数、总株数、林下丰富度指数等指标的权重相对较低，其中林下多样性指数的权重仅为0.0117。这表明在当前研究区域内，梭梭林的健康状况受土壤条件、新生枝条生长情况以及病虫害影响更为显著，而群落结构中的部分指标相对贡献较小。

2.2 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林整体健康状况分级

依据TOPSIS模型计算得出各区域的相对接近度（表5），参考窦婷婷等[20]对森林健康等级划分依据和研究方法，制定乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康评价分级标准（表6），结合制定的健康评价分级标准，对乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林的整体健康状况进行了分级。
表5 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林健康评价指数结果

Tab. 5 Health evaluation index results of artificial Haloxylon ammodendron forests on the northeast edge of Ulan Buh Desert

分布区 区域 正理想解距离（Di+） 负理想解距离（Di-） 相对接近度 排序结果
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-1 87.340 12.770 0.128 18
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-2 99.372 2.268 0.022 20
奈伦湖NE区 奈伦湖NE-3 96.312 5.529 0.054 19
奈伦湖N区 奈伦湖N-1 78.500 21.876 0.218 16
奈伦湖N区 奈伦湖N-2 86.910 21.364 0.197 17
奈伦湖N区 奈伦湖N-3 46.070 55.078 0.545 8
奈伦湖S区 奈伦湖S-1 53.850 55.718 0.509 9
奈伦湖S区 奈伦湖S-2 80.330 26.107 0.245 13
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-1 44.460 63.283 0.587 6
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-2 51.800 63.604 0.551 7
实验一场西大滩A区 实验一场西大滩A-3 69.820 31.250 0.309 12
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-1 36.160 64.520 0.641 5
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-2 63.860 37.180 0.368 11
实验一场西大滩B区 实验一场西大滩B-3 65.000 38.510 0.372 10
刘拐沙头区 刘拐沙头-1 1.459 100.000 0.986 1
刘拐沙头区 刘拐沙头-2 5.651 94.568 0.944 2
刘拐沙头区 刘拐沙头-3 35.586 69.912 0.663 4
创新基地区 创新基地 6.739 93.429 0.933 3
实验四场南大滩区 实验四场南大滩-A 79.192 23.350 0.228 14
实验四场南大滩区 实验四场南大滩-B 78.260 22.082 0.220 15
表6 人工梭梭林健康评价分级标准

Tab. 6 Classification criteria for health evaluation of artificial Haloxylon ammodendron forests

健康等级 极重度退化 重度退化 中度退化 轻度退化 健康
相对接近值 [0.00, 0.15) [0.15, 0.25) [0.25, 0.60) [0.60, 0.90) [0.90, 1.00]
研究发现，该区域的人工梭梭林整体处于中度退化状态，健康相对接近值主要集中在0.25~0.60之间，占比超过1/3，且呈现出向重度退化发展的趋势（图5）。在具体区域分析中发现，在奈伦湖NE区，梭梭林相对接近值均处于0.00~0.15的区间内，据此可明确判断该区域梭梭林整体处于极重度退化状态，深入分析可知，该区域土壤含水率相对较高，从图5中也能清晰发现这一特点，高含水率可能使得土壤湿度增大，进而导致梭梭林根部出现黑色变化并发生倒伏现象，这一结论与实际开展的野外调查所获取的情况相吻合；实验四场南大滩A、B区域以及奈伦湖N区立地条件为坡中、坡下区域，相对接近值为0.201~0.242之间，均处于重度退化；中度退化区域较多，涉及实验一场西大滩A、B区立地条件为坡中、坡下区域，奈伦湖S区域以及奈伦湖N区坡上区域；实验一场西大滩A、B区坡上区域均为轻度退化，刘拐沙头坡下区域也出现轻度退化迹象，相对接近值分别为0.601、0.659、0.648；而刘拐沙头坡上、坡中区域以及创新基地区梭梭生长状态较好，均呈现出健康状态相对接近值均在0.9以上，在刘拐沙头区域可看出梭梭林正面临衰退的风险，亟须采取更新复壮的干预措施，以防止退化趋势的进一步蔓延。整体来看，不同区域梭梭林的健康状况差异较大，需根据各区域的具体情况制定针对性的管护措施。
图5 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林综合评价结果

Fig. 5 Comprehensive evaluation results of artificial Haloxylon ammodendron forests on the northeast edge of Ulan Buh Desert

2.3 不同林龄及立地类型下人工梭梭林健康状况差异分析

研究还对不同林龄和立地类型下的人工梭梭林健康状况进行了深入分析，并发现不同林龄和立地类型下健康状况并不相同。
根据图6和图7的分析结果，不同立地条件下梭梭的健康接近值呈现出明显的规律：坡上梭梭的健康值最高，其次是坡中，坡下的健康值最低。进一步分析表明，坡下区域的含水率普遍较高，土壤湿度较大，这可能导致根系缺氧，从而影响梭梭林的整体健康状况，具体表现为根部变黑，大多出现倒伏现象，最终造成坡下梭梭的健康值最低，这一结果与实际调查情况相符。
图6 不同立地条件下人工梭梭林土壤含水率

Fig. 6 Soil moisture content of artificial Haloxylon ammodendron forests under different site conditions

图7 不同区域立地条件下人工梭梭林综合评价结果

Fig. 7 Comprehensive evaluation results of artificial Haloxylon ammodendron forests under different site conditions in different regions

在不同林龄的调查区域中发现，不同林龄的人工梭梭林健康状况存在明显差异。整体来看，随着林龄的增长，梭梭林的健康状况并未呈现简单地随年龄增长而恶化的规律。实验四场南大滩B区（5 a林龄）处于中度退化状态，而奈伦湖S区（林龄达35 a），处于轻度退化状态，依旧保持着相对良好的生长态势。总体而言，梭梭林的健康状况并非简单地随着林龄的增长而按照固定模式变化。

3 讨论

对防风固沙林健康状况进行科学准确的评估，是推动防护林生态功能稳定发展的必要前提。本研究针对乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林退化空间异质性显著的特点，参考退化林修复策略[7]，构建了“分区-分类-分级”评价框架。在分区方面，曾晨等[21]在修复分区研究中指出，合理的分区是实现精准生态修复的前提。本研究借鉴了这一理念，立足于乌兰布和沙漠东北缘的地理特征和生态条件，将研究区划分为9个具有代表性的区域，并在这种分区方式下设置不同立地条件，通过分区层面，能够针对每个区域的具体特点进行深入分析，避免因区域差异所带来的评价误差；在分类层面，依据各分区的基础上，将不同区域以及立地条件所有可能影响梭梭林健康的病害、土壤条件等多方面因素进行了全面归纳和整合，依据对现有研究指标的整合以及专家打分法，最终从林分结构、群落结构、环境条件和健康风险4个维度对影响梭梭林健康的众多因素进行了系统分类[11]；在分级层面，在评价指标体系的基础上，采用了组合赋权TOPSIS模型来进行健康分级评价。通过AHP层次分析法整合专家经验，量化指标相对重要性后利用熵权法基于实地数据动态修正权重，避免主观偏差[22]。最终通过TOPSIS模型计算相对接近度，实现退化状态的连续量化分级。通过“分区-分类-分级”的方法，不仅可以构建全面、科学的健康评价体系，还能够准确识别出区域内退化程度和退化因素。
乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林的衰退并非主要由传统认知的林龄老化引起（不同林龄林地均存在退化），而是多种复杂因素交互作用的结果，这一发现与孙利忠[23]的研究结果相吻合。本研究中构建的评价体系以及权重计算中也可以发现，土壤水分异常、有机质含量、病虫害频发等因素是影响梭梭健康生长的关键因子。与普遍认知不同，梭梭林在水分充足条件下也易出现亚健康状态，这主要受坡位土壤和水分条件影响。坡下区域易积水，湿度大，根系缺氧[24]，湿润土壤中白粉病等病害更易爆发[25]，过量水分会改变土壤理化性质，如养分流失和通气性降低[26]，进一步影响梭梭林生长环境。实际调查还发现，该区域缺乏科学合理的养护管理措施，如未对不同退化梭梭林进行差异性平茬修枝措施及病虫害监测防治，若不及时解决这些问题，会进一步使梭梭林生长不良、出现退化迹象[27]。在奈伦湖区，尽管存在水涝迹象，但各区域的土壤养分含量存在差异，且坡上、坡中、坡下的立地条件也各不相同，导致病虫害的暴发几率及健康程度也不同。因此，我们不能简单地认为某一区域因单一因素就会导致梭梭的死亡[28]，各区域出现的退化现象是由水分条件异常、土壤有机质含量低、病虫害频发以及养护管理不足等多种因素综合作用的结果[29]。

4 结论

（1） 构建以林分结构-群落结构-环境条件-健康风险为准则层的健康评价体系可以准确评估乌兰布和沙漠人工梭梭林健康程度，土壤含水率、新生枝条长、死亡率、枯梢率以及病虫害因素对梭梭林健康评价的贡献度较大，是评估梭梭林健康状况的关键因素。
（2） 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林整体处于中度退化（>1/3），健康相对接近值处于0.25~0.55之间，有向重度退化发展的趋势。
（3） 乌兰布和沙漠东北缘人工梭梭林的退化现象是由水分条件异常、土壤有机质含量低、病虫害频发以及养护管理不足等多方面因素共同作用导致。

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