Land suitability eva luation of vegetation restoration in ThreeGorges Reservoir Area
MA Hao, ZHOU Zhixiang, WANG Pengcheng, XIAOWenfa
Abstract: Selecting 5 indexes as the factors of land suitability eva luation, including elevation, slope, annual average precipitation, earth layer thickness and soil type, we eva luated the su itability of vegetation restoration on slope farm land ( a slope larg er than 25) and unused land in ThreeGorg esReservo irArea based on Landsat TM remotely sensed image interpretation for the area in 2007. The results show that, slope and earth layer th ickness are the main influential factors for vegetation restoration in ThreeGorges ReservoirArea, and most land of the area a resuitable for veg etation restoration. A theoretical basis could be provided for the quantifica tion of vegetation restoration project and configuration adjustm ent of she lter forest in Three Gorges ReservoirArea through land suitability eva luation of vegetation restoration.
Key words: vegeta tion restoration; g rey sy stem related degree; suitability eva luation; Three Gorges Reservoir Area
中图法分类号: S157 文献标志码: A 文章编号: 1001- 4179( 2010) 03- 0052- 04
三峡库区的植被恢复是该区域乃至长江流域生态环境建设与可持续发展的重要基础。然而在植被恢复过程中, 如果不能正确认识立地条件差异、植被空间分异规律及其生态适应性, 盲目进行退耕还林还草和荒山造林, 不仅可能造成极大的浪费, 还可能使这一地区的生态环境遭受进一步破坏。因此, 对三峡库区植被恢复的土地适宜程度进行评价就显得至关重要。本文拟采用修正的土地适宜性评价模型, 利用三峡库区2007年LandsatTM 遥感影像解译提取库区土地利用分布数据, 并以大于25°的坡耕地和未利用土地为评价对象, 对三峡库区植被恢复土地适宜性进行评价, 以期为三峡库区植被恢复工程的定量分析和防护林结构调整提供依据。
1研究区概况
三峡库区地处东经105°44′~ 111°39′, 北纬28°32′~ 31°44′ , 东南、东北与鄂西交界, 西南与川黔接壤, 西北与川陕相邻, 土地总面积约5. 8 万km2。库区涉及湖北省所辖的夷陵区、秭归县、兴山县、恩施州所辖的巴东县; 重庆市所辖的巫山县、巫溪县、奉节县、云阳县、开县、万州区、忠县、涪陵区、丰都县、武隆县、石柱县、长寿县、渝北区、巴南区、江津区及重庆核心城区(包括渝中区、北碚区、沙坪坝区、南岸区、九龙坡区、大渡口区和江北区)共26个县(区)。库区处于我国地势第二阶梯东缘, 总体地势西高东低。气候具有四季分明、雨量适中、温暖湿润等特点, 年平均气温为17~ 19℃, 年降水量1 000~ 1 600 mm, 无霜期300~ 340d。库区土壤共有7个土类16 个亚类, 主要土壤类型有黄壤、黄棕壤、紫色土、石灰土和水稻土[ 1] 。
2研究方法
2. 1土地利用类型分类及数据提取
参考中国科学院土地利用分类系统以及相关文献[ 1, 2], 以三峡库区土地利用方式为依据并结合本研究需要, 将库区土地利用类型划分为7类, 即小于25°的耕地、大于25°的坡耕地、灌草地、林地、未利用土地、水域和城镇。
选取三峡库区2007年8、9月Landsat TM 遥感影像作为本研究的信息源, 空间分辨率为30 m。在Erdas Imagine 9. 1 软件中, 以2000年三峡库区土地利用图为参考, 运用决策树分类法对影像进行解译, 提取三峡库区土地利用分布数据。并以恢复生态学理论为基础, 将大于25°的坡耕地和未利用土地作为植被恢复适宜性评价对象。
2. 2植被恢复土地适宜性评价
2. 2. 1评价因子选取与处理
植被恢复是以植物的生长、发育来实现生态系统的修复, 所以确定植物与环境之间的相互影响因素是植被恢复的关键[ 3 ] 。本文根据三峡库区自然地理条件和植被生长要求, 本着可比性、可操作性、科学性、可接受性原则[4] , 选取海拔、坡度、年均降水量、土层厚度、土壤类型5项指标作为适宜性评价因子[5- 7] , 分析了自然环境因素与植被生长的关系。
各评价因子数据在ARCG IS 9. 2软件中实现, 并离散为100 × 100的栅格, 统一到北京1954坐标系, 采用克拉索夫斯基(Krassovsky)椭球体和高斯—克吕格投影( Gauss- Kruger)。本研究以三峡库区1：25万等高线矢量图为基础, 通过Surface Ana lysis(表面分析)模块, 获得三峡库区海拔和坡度分布图。利用国家气象信息中心和重庆市气象局提供的三峡库区及其周边区域46个气象站点的年平均降水量资料, 通过引入高程因子的协同克里金(Co- Kriging, CK)插值法[8] , 获得三峡库区年平均降水量分布图。土层厚度资料来源于中国林科院林业科学数据中心提供的三峡库区森林资源二类清查数据库, 通过数据转换, 获得三峡库区土层厚度分布图。土壤类型矢量数据来源于中科院地理所, 在ARCG IS 9. 2中将矢量数据转换为栅格数据, 并将其合并为水稻土、紫色土、黄壤、黄棕壤、石灰土5种类型。
2. 2. 2评价权重的确定
采用D elphi- AHP法确定指标权重, 通过综合多个专家评价意见, 能够有效减少个人主观性带来的不利影响。首先向15位专家进行咨询并打分, 按9级计分法作相对重要性判断, 获得评价因子权重的判断矩阵; 再采用几何平均值法计算指标的权重; 最后进行一致性检验。当CR < 0. 1, 即通过检验, 否则须调整判断矩阵[9] 。
2. 2. 3评价标准
地形、气候因素决定了植被生长的先天条件, 而土壤因素决定了植被生长的后天条件。如果植被生长条件得到较好满足, 则认为植被容易生长, 即可认为适宜进行植被恢复[10] 。本文将三峡库区植被恢复土地适宜度等级分为最适宜、适宜、基本适宜和不适宜4 等(表1)。
2. 2. 4评价模型
传统的土地适宜性评价模型为:
式中, i为栅格编号; k 为评价因子编号; n 为评价因子总数; Si 为第i个栅格的综合评价值; w k 为第k 个评价因子的权重; Ci ( k ) 为第i个栅格的第k个评价因子的评分值。
表1三峡库区植被恢复土地适宜性评价标准
然而, 传统的土地适宜性评价模型存在两个方面的不确定性:①同一等级内的不同属性值在评分时没有显示出因差别而产生的不确定性。比如坡度因子,一般按照不大于5°为最适宜, 5°~ 8°为适宜, 8°~ 15°为基本适宜, 15°~ 25°为不适宜, 25°以上为最不适宜来划分等级, 其中8. 01°和14. 99°属于同一等级, 评分相同, 但它们的适宜程度显然是不同的。②不同等级临界处的评分过分拉大而产生的不确定性。例如7. 99°和8. 01°本来没有多大区别, 但是评分不同, 被划分在“适宜”和“基本适宜”两个等级中。因此, 为了克服传统土地适宜性评价模型的不确定性, 本文应用灰色关联度对传统的评价模型进行修正, 根据评价因子间发展态势的相似和相异程度确定评价因子的关联程度, 从而减小模型的不确定性。实际上, 适宜与否均为模糊概念, 凭人们对属性的认识, 要选择的标准往往处在灰色层次水平, 这也给改进的模型提供了应用空间[ 11] 。计算关联系数的步骤如下:
第1步, 为了消除不同评价因子之间量纲的差异,对各评价因子的初始值进行标准化处理。其中, 由于土壤类型是非数值型数据, 先对不同土壤类型赋分值(水稻土9分、紫色土7分、黄壤5分、黄棕壤3分、石灰土1分), 再进行标准化处理。
第2步, 确定参考数据列C* 。根据三峡库区自然生态环境特点和植被生长对立地条件的要求以及专家经验, 确定各评价因子的最优属性值(将海拔和坡度的最小值、年均降水量和土层厚度的最大值以及水稻土的分值作为最优属性值), 组成一个参考数据列C*, 即{C*} = [C*1 , C*2 ,… , C*k ] , k = 1, 2,…， 5。
第3步, 确定比较数据列Ci。将各评价因子所有的属性值对应参考数据列, 组成比较数据列Ci, 即{Ci}= [C1i, C2i,…, Cki ]。
第4步, 利用如下公式计算各评价因子的关联系数:
式中, ξi ( k ) 表示第i个栅格第k 个评价因子与第k 个评价因子最优值的关联系数, ξi ( k ) ∈[ 0, 1], 是一个无量纲的值; C*k 为第k 个评价因子的最优属性值; Cik表示第i栅格第k个评价因子的属性值; ρ是分辨系数,ρ∈[ 0, 1] , 一般取0. 5。
修正后的评价模型为:
式中, i为栅格编号; k 为评价因子编号; n 为评价因子总数; Si 为第i个栅格的综合评价值; ξi ( k ) 表示第i个栅格第k 个评价因子与第k 个评价因子最优值的关联系数; wk 为第k 个评价因子的权重。
通过选取各评价因子的最优属性值作为参考值,分别计算每个栅格各评价因子的关联系数, 得到各评价因子关联系数图。再将它们与其对应的权重代入公式( 3) 进行加权叠加, 得到各栅格单元的综合评价值Si。根据各栅格单元的综合评价值, 利用ARCG IS 中reclassify的nature break确定各适宜性等级分界点的分值, 并结合库区土地特性, 同时参考相关专家意见,按适宜度值S + 0. 598、0. 598 > S + 0. 491、0. 491 > S+ 0. 427、S < 0. 427划分适宜性等级, 生成三峡库区植被恢复土地适宜性等级布局图。
3结果与分析
3. 1土地利用现状
利用Erdas Imagine 9. 1遥感图像处理软件解译三峡库区2007 年Landsat TM 遥感影像, 提取库区土地利用分布数据, 生成三峡库区土地利用现状图。据此可知, 三峡库区土地总面积5 800 268 hm2, 其中, 耕地面积2 283 474 hm2, 占39. 4%, 而大于25°的坡耕地面积为344 784 hm2; 灌草地面积620 970 hm2, 占10. 7%; 林地面积2 745 331 hm2, 占47. 3%; 未利用土地面积18 483 hm2; 水域面积82 691 hm2; 城镇面积49 319 hm2。由此可见, 植被恢复适宜性评价土地面积(大于25°坡耕地和未利用土地) 为363 267 hm2。利用Erdas Imagine 9. 1软件对遥感影像解译结果进行精度评价和Kappa 系数分析, 总体精度达到了88%,Kappa系数为0. 851 3, 满足研究精度的要求, 取得了比较理想的分类结果。
3. 2评价因子权重
根据三峡库区植被恢复土地适宜性评价指标体系, 通过问卷调查, 并采用Delphi- AHP法对各评价因子的相对重要性进行讨论, 构造两两判断矩阵(表2)。
表2 评价因子权重判断矩阵
通过计算判断矩阵的特征根与特征向量, 得到各评价因子的权重(表3), 并计算其随机一致性比率CR= 0< 0. 1, 说明判断矩阵的一致性令人满意。从表3可以看出, 坡度和土层厚度因子的权重最大, 其次为海拔和土壤类型, 而年均降水量的权重较小则说明坡度、土层厚度是影响植被恢复的主导因子。这是由于三峡库区多以丘陵、山地为主要地貌类型, 大于25°的坡地面积占土地总面积的24. 8%, 陡峭的地形极易形成地表径流, 导致表土流失, 土壤肥力下降, 严重影响植被的生长和恢复[ 12] 。此外, 三峡库区土层厚度分布不均匀, 而且大部分土壤的土层厚度不足25 cm[ 13 ] , 影响了植被根系的分布范围和营养空间[ 14] 。而年均降水量在整个库区的差异较小, 对植被恢复的影响也较小。
表3 三峡库区植被恢复土地适宜性评价因子权重
3. 3 植被恢复土地适宜性评价
根据评价模型及适宜性等级划分标准, 得出三峡库区植被恢复土地适宜性评价结果(表4)。适宜植被恢复的土地(包括最适宜、适宜和基本适宜) 355 085hm2, 占参评土地总面积的97. 8%, 其中, 最适宜区79 085 hm2, 占21. 8% ; 适宜区176 061 hm2, 占48. 5%; 基本适宜区99 939 hm2, 占27. 5% ; 不适宜区8 182 hm2, 仅占2. 2%。说明参评土地资源总体质量较高, 且以适宜类型为主, 大部分能够满足植被生长的条件, 适宜进行植被恢复。大于25°坡耕地中有342 749 hm2 的土地适宜植被恢复, 未利用土地中除了6 147 hm2 为石质裸地不宜植被恢复外, 其余皆适宜。
应遵循“宜乔则乔、宜灌则灌、宜草则草”的原则将这些适宜植被恢复的土地通过退耕还林(草)及荒山(荒滩)造林植草措施尽快地利用起来, 三峡库区的植被覆盖率因此可提高6. 2% , 从而减少水土流失, 增强抗旱抗洪能力, 保证生态系统的稳定性。
表4 三峡库区植被恢复土地适宜性评价结果
利用ARCG IS 空间分析功能, 生成三峡库区植被恢复土地适宜度等级布局图, 可以看出, 最适宜区分布在重庆各区县的一些低山丘陵区域。该区域海拔较低, 地形坡度较小, 水分条件和热量条件均较好, 土层深厚, 土壤肥沃, 对植被恢复基本无限制, 立地条件最好, 适宜恢复以经济林为主的乔灌草植被, 通过立体混交模式, 建成良好的生态系统, 可在一定程度上起到增加农民收入和改善库区生态环境的双重作用。
适宜区面积最大, 在整个库区的低中山地区均有分布。该区域海拔一般在1 000 m左右, 坡度稍大, 降水较丰富, 土层较厚, 土壤质地较好, 对植被恢复限制因子较少, 适宜恢复以常绿阔叶林、落叶阔叶林和常绿针阔混交林等乔木及大灌木为主的乔灌草植被, 充分发挥生态效益, 防治水土流失。
基本适宜区主要分布在库区东北部以及武隆县等地的中高山地区。该区域海拔较高, 地形坡度大, 降水相对偏小, 土层厚度30~ 40 cm, 立地条件不如前两种类型, 乔木生长受到一定的限制, 宜恢复以灌草为主的稀树灌草植被, 以提高土壤的保水保肥能力。
不适宜区零星分布于巴东北部以及巫山、兴山等地的高山地区。该区域海拔高度一般在1 500 m 以上, 土层厚度不足25 cm, 地势起伏大, 坡度不小于35°, 降水不丰富, 这些因子对植被的生长和恢复有明显的限制作用。由于本区主要为基岩裸露比率较大的石质裸地, 不仅不适宜乔木的恢复, 甚至连草灌植被也难以恢复, 只有减少人为干扰, 保持原有生态, 宜荒则荒。
4 结论与讨论
三峡库区植被恢复土地适宜性评价是开展库区植被恢复工作的基础, 可为三峡库区植被恢复工程定量以及因地制宜地制定植被恢复措施提供依据。本文在2007年LandsatTM 遥感影像解译结果的基础上, 通过不确定性及灰色系统关联度修正的土地适宜性评价模型计算得到三峡库区植被恢复土地适宜性空间分布,主要结论如下:
(1) 坡度和土层厚度是三峡库区植被恢复的主要影响因子, 这与三峡库区地形坡度变化大的特点以及植物生长对适宜土壤环境的需求相吻合。
(2) 三峡库区适宜植被恢复的土地面积(最适宜、适宜和基本适宜) 355 085 hm2, 占参评土地总面积的97. 8%, 包括342 749 hm2 的大于25°的坡耕地和12 336 hm2 的未利用土地, 说明库区植被恢复潜力较大, 应通过退耕还林(草)及荒山(荒滩)造林植草措施将这些适宜植被恢复的土地尽快地利用起来, 这可使三峡库区的植被覆盖率提高6. 2% 。
(3) 从空间分布来看, 最适宜区分布于重庆各区县的一些低山丘陵地区, 适宜区在整个库区的低中山地区均有分布, 基本适宜区主要分布于库区东北部以及武隆县等地的中高山地区, 不适宜区则零星分布于巴东北部以及巫山、兴山等地的高山地区。
本文针对传统土地适宜性评价中采用定性和单因素方法而产生的主观、片面和精度低等缺点, 分析了评价过程中对各评价因子等级划分和评分时所产生的不确定性因素, 引入灰色关联度分析方法改进传统的土地适宜性评价模型, 对于科学、合理地开展土地评价工作有一定参考意义。当然, 在土地评价中, 引起评价结果不确定性的因素远不止这些, 如连续型数据离散化、原始数据标准化处理、评价因子权重方法选择、土地级别聚类方法优化等, 都有待进一步研究。
参考文献:
[ 1] 曹银贵, 王静, 程烨, 等. 三峡库区土地利用变化与影响因子分析[J] . 长江流域资源与环境, 2007, 16( 6 ): 748- 753.
[ 2] 刘纪远. 中国资源环境遥感宏观调查与动态研究[M] . 北京: 中国科学技术出版社, 1996.
[ 3 ] 陈英义, 李道亮. 北方农牧交错带沙尘源植被恢复潜力评价模型研究[J] . 农业工程学报, 2008, 24( 3 ): 130- 134.
[ 4] 鲁绍伟, 刘凤芹, 余新晓, 等. 北京市八达岭林场森林生态系统健康性评价[J] . 水土保持学报, 2006, 20( 3 ): 79- 82.
[ 5] 刘长胜, 卢伟, 金晓斌, 等. GIS 支持下土地整理中未利用地适宜性评价# 以广西柳城县为例[ J] . 长江流域资源与环境, 2004, 13(4) : 333 - 337.
[ 6] S teiner F, M cSherry L, Cohen J. Land suitability analys is for the upper G ila River w atershed [ J] . Land scape and Urban Plann ing, 2000, 50 ( 4) : 199 - 214.
[ 7] Ziadat F M. Land suitability class ification using differen t sources of in form ation: Soilmaps and pred icted soil attributes in Jordan [ J ]. G eoderm a, 2007, 140( 1- 2 ) : 73- 80.
[ 8] 石朋, 芮孝芳. 降雨空间插值方法的比较与改进[J] . 河海大学学报(自然科学版) , 2005, 33( 4 ) : 361- 365.
[ 9 ] 李如忠, 汪家权, 钱家忠. 区域水污染负荷分配的Delph i- AHP法[J] . 哈尔滨工业大学学报, 2005, 37( 1 ): 84- 88.
[ 10 ] 王莹, 李道亮. 煤矿废弃地植被恢复潜力评价模型[J] . 中国农业大学学报, 2005, 10( 2) : 88 - 92.
[ 11 ]方大春, 刘国林, 王芳, 等. 基于G IS 的土地适宜性评价模型研究[J] . 测绘与空间地理信息, 2004, 27 (1) : 35 - 36.
[ 12 ] 金樑, 杜晓光, 侯扶江, 等. 黄土高原山地坡度对退耕农田生态系统自然植被演替初期的影响[ J] . 草业科学, 2007, 24 ( 7 ) : 66 -71.
[ 13] 肖文发, 雷静品. 三峡库区森林植被恢复与可持续经营研究[J ].长江流域资源与环境, 2004, 13 (2) : 138 - 144.
[ 14] 杨喜田, 董惠英, 刘明强, 等. 太行山荒废地土壤厚度与植被类型关系的研究[ J]. 河南农业大学学报, 1999, 33: 8- 11.
作者简介: 马浩, 男, 硕士, 主要从事水土保持与3S技术应用研究。
