基于3S的黄土高原北部土地沙化分析——以陕西省神木县为例
2010-03-31白龙刘利民小林達明松岗延浩木村玲二
白龙,刘利民,小林達明,松岗延浩,木村玲二
(1.沈阳农业大学园艺学院,辽宁 沈阳 110866;2.沈阳农业大学农学院,辽宁 沈阳 110866;3.日本千叶大学园艺学研究科,松户271- 8510;4.日本鸟取大学干旱地研究中心,鸟取 680- 0001)
黄土高原北部属水蚀风蚀交错带,水土流失极为严重[1]。建国以来,以黄河上中游管理局为首的国内外研究机构开展水土保持研究的同时,采取修筑梯田、打坝淤泥、种树造林等水土保持措施遏制土地沙化进程[2-3]。从2000年初开始又执行了退耕还林(草)措施。为了及时掌握土地沙化及植被恢复情况,很多学者利用遥感技术分析了土地沙化动态趋势,结果一致认为黄土高原北部的土地沙化趋势为整体好转局部恶化[4-6]。但这些研究侧重于区域土地沙化的动态趋势上,并没分析沙化区的社会背景因素。Kobayashi等[7]利用实地调查和遥感技术结合的方法分析了毛乌素沙地扩展的影响因素。结果表明,过度放牧不仅促进了土地沙化进程,还降低了牧民收入。近年来,在草地资源调查、动态趋势分析及评价、湿地研究等方面利用遥感技术的事例逐年增加[8-11],为遥感技术应用的普及奠定了很好的理论基础。本研究采用实地调查与遥感技术相结合的方法分析黄土高原北部神木县1986-2004年的植被变化趋势,并以乡镇为单位探讨影响土地沙化扩展的社会背景因素,为更准确地掌握土地沙化趋势为退耕还林还草的实施提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况神木县位于陕西省北部,处于黄土高原与毛乌素沙地接壤带上(图1)。含沙量较高的黄河一级支流窟野河与秃尾河均穿过该县注入黄河,土壤侵蚀速度25 000 t/(km2·a)的地区均在本县范围内[3]。主要地貌类型有风积沙丘、沟谷(侵蚀沟)和黄土峁3类[12]。主要农作物种类有玉米(Zea mays)、豆类、谷子(Setaria italica)、糜子(Panicum miliaceum)和薯类等。除玉米种植在平坦的河滩地外,其他农作物均种植在黄土峁坡面上,水土流失十分严重。长期的水土流失已造成“广种薄收,薄收更广种”的恶性循环。
神木县年平均降水量为437.4 mm,年平均气温6~12℃[13]。植被类型从东南的森林草原向西北演变成草原。东南的森林植被以油松(Pinus tabulaef ormis)、山杨(Populus davidiana)等温性针叶和阔叶落叶树种为主,草原植被以长芒草(Stipa bungeana)、兴安胡枝子(Lespedeza daurica)等耐旱性植被为主,西北的沙地有油蒿(Artemisia ordosica)、沙柳(Sali x psammophila)等沙生灌木或半灌木群落[14]。
图1 神木县位置与乡镇分布图
1.2 研究方法本研究使用Path127/Row33的1986年8月2日和2004年8月6日拍摄的两景影像图像。图像分析使用ERDAS IMAGINE 8.4软件和Arc View GIS 3.2软件。
首先,做出2003年8月6日图像的假彩色合成像片,并以2002年夏天记录的神木县13个标准点的经纬度坐标值进行几何校正,然后以榆林市2001年1月发行的神木行政图为参考地图,使用Arc View GIS 3.2软件剪切出神木县范围(7 500 km2),并做出了神木县卫星地图。
为了掌握研究区土地覆盖现状,携带事先做好的神木县卫星地图和GPS定位器,于2004年8月2-12日在神木县范围内实地调查,记录不同覆盖类型的植被特征、分布特征及经纬度。为了掌握不同覆盖类型的反射特征,使用便携式分光反射计(Fieldspec-handheld,美国Analytical Spectral Devices公司)测定不同覆盖类型的反射特征。根据神木县土地覆盖类型特点,确定土地覆盖类型分类系统及各个类型的主要特征(表1)。
根据实地调查中记录的经纬度坐标,在2004年8月6日的遥感图像上分别读取不同类型的50个样点,分析不同类型的遥感图像上的反射特征。TM传感器所设的7个测试波段中,反映地物特征最有效的是波段3和波段4[15]。本研究中根据波段3、波段4的灰度值大小及波段4和波段3的比即比植被指数(RVI)大小为依据,用决策树分类法进行分类。
利用神木县社会统计资料[17]分析了不同乡镇总人口、农业人口比例、人均土地面积、总耕地面积、耕地面积比例(耕地面积占人均土地面积的比例)与乡镇沙化土地变化之间的关系,探讨土地沙化的社会背景因素。
2 结果与讨论
2.1 不同土地覆盖类型的反射特征(灰度值)及分类搭载TM传感器的遥感图像上,地物的反射率以0~255的整数(也叫灰度值)来表达,灰度值越大反射率越高[15]。在不同覆盖类型的波段3灰度值范围为20~140,波段4的40~130,RVI指数在0.5~4.5。其中,植被盖度高、长势旺盛的灌溉农田在波段3的灰度值最小(40以下),RVI指数最高(2.5以上)。流动沙丘、黄土裸地在波段3的灰度值均最大,但2个类型无明显差异,均在108~140。绿色植物在合成有机物的过程中强烈吸收红色光(相当于TM传感器的波段3),所以植被的有无和多少直接影响波段3的反射大小[15]。水域 RVI指数最低(0.8以下)。根据以上灰度值和反射特征容易划分出灌溉农田、水域和裸地的3个类型。
表1 神木县土地覆盖类
半固定沙丘是流动沙丘与固定沙丘之间的过渡类型,RVI指数也介于流动沙丘与固定沙丘之间[16](本文中为1.0~1.2)。
草地和旱田的类型的反射特征很相似,波段3的灰度值在40~100,RVI指数基本在1.2~2.5。实地调查中发现,神木县范围内没有连片大面积的草地和旱田,每块草地(或旱田)面积一般在500~1 000 m2,在黄土峁地区常常镶嵌式分布于沟谷间的坡面。此特征意味着搭载TM传感器的遥感图像中的像元(28.5 m×28.5 m)包含草地和旱田的混合类型。并且,使用便携式分光反射计测试后得知,草地和旱田的2个类型在不同波长区域的反射特征十分相似,难以区分。沟坡、固定沙丘的2个类型在分布位置上容易区分,但土壤表层上均形成微生物结皮层,反射特征很相似,波段3的灰度值在38~78,RVI指数基本在1.0~1.5。使用便携式分光反射计测试后也难以区分。因此,本研究中把上述4个类型分别划入草地+旱田、沟谷+固定沙丘的2个混合类型中。
遥感图像上草地+旱田与林地的 RVI指数分布范围基本相同,但草地+旱田的波段3、4的灰度值之和远大于林地,利用此特征可划分出草地+旱田和林地的2个类型。根据 RVI指数上的差异进一步划分出林地和沟谷+固定沙丘的2个类型。
根据以上特征,将2004年的神木县土地覆盖类型划分为:裸地、灌溉农田、旱田+草地、沟谷+固定沙丘、林地、半固定沙丘和水域共七大类型。各个类型的分类阈值见图2(右)。
卫星所搭载的传感器采集地物反射信息时,受拍摄时期的大气状况、太阳辐射、云层厚度等因素影响,即便是同种地物会出现灰度值差异现象[15]。因此,对比分析不同时期遥感图像需要灰度值矫正。本研究中,没找到可对比的1986年土地利用分类图,采用同一地物反射率不变的原理进行矫正[15]。即选择2个时期都存在的水泥路面、岩石中取样,并确定相关性方程(图3)。利用此方程得出不同覆盖类型在1986年遥感图像波段3、4的灰度值,用同样方法进行分类(图2左)。分类结果的准确率为82.4%,可视为有效分类[15]。
2.2 土地沙化现状及变化趋势分析在2004年,神木县土地覆盖类型中旱田+草地类型最多,约占整个土地面积的35%;其次是沟谷+固定沙丘类型,约占30%;半固定沙丘位居第三,约占20%;裸地占6%;其他类型在5%以下。18年间,裸地减少最明显,减少幅度达10%。而半固定沙丘有明显增加趋势(图4)。
2004年,受毛乌素沙地影响沙化土地主要集中在西部乡镇,并从西北向东南逐渐减少(图5)。1986-2004年,大多数乡镇的沙化土地面积在缩小,西北乡镇尤为明显,最多的达150 km2(图6)。但南部的万镇、贺家川、沙峁乡和马镇等4个乡镇里沙化土地面积反而有所增加,这可能是黄土峁坡面的植被盖度下降后下层土壤裸露的结果。这些乡镇集中分布在黄河右岸地带,也是属于黄土高原地区土壤侵蚀速度最快的地带[1],应视为防止水土流失的重点地区。
图4 1986和2004年神木县土地覆盖类型比例
图5 2004年神木县沙化土地分布
图6 1986-2004年神木县沙化土地变化
2.3 土地沙化的社会背景分析神木县位于陕西省北部、全县辖22个乡镇。县境内储煤面积达4 500 km2,占全县总面积的59%,截至2002年,神木县的大小煤矿200个左右,主要集中在大柳塔镇、孙家岔镇、店塔镇等县北部乡镇[17]。走访调查后得知,县北部乡镇地区的农村劳动力几乎全部从事于煤矿矿务,弃耕现象较普遍。而南部的乡镇煤矿少,农村劳动力中务农比例较大。本研究中,耕地面积比例10%以上的瓦罗、太和塞、万镇、贺家川、沙峁乡和马镇等南部的6个乡镇里,18年间的沙化土地减少率0.3%以下,甚至有所增加。可能是坡耕地的水土流失导致了土地沙化进程。分析2003年神木县社会统计资料后发现,人均土地面积少、耕地面积比例大的乡镇土地沙化扩展趋势很明显(图7)。意味着过度开垦利用影响土地沙化扩展。
图7 土地沙化与人均土地面积、耕地面积比例关系(2003年数据)
3 结论
1)2004年,神木县沙化土地面积占总土地面积的8%。1986-2004年的18年间,沙化土地减少了750 km2左右,但局部仍然扩展。
2)黄土峁地区的开垦利用促进了土地沙化进度,推广科学的坡耕地管理模式是水土保持的关键。人均土地面积少、耕地面积比例大的乡镇地区应视为防止土地沙化的重点地区。
3)以往的土地沙化遥感分析中一般以区域等大范围为研究对象。本研究以乡镇为单位,实地调查与遥感技术结合的方式分析了土地沙化趋势及社会影响因素,结果更客观地反映实际情况,可以对决策者提供更详细的数据。
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