基于RS和GIS的岩溶石漠化与大气降雨关系——以贵州省典型岩溶石漠化地区为例

孙 悦,蔡湘文,程 洋,苏春田

(1.桂林理工大学 地球科学学院,广西 桂林 541006;2.中国地质科学院 岩溶地质研究所,广西 桂林 541004)

基于RS和GIS的岩溶石漠化与大气降雨关系
——以贵州省典型岩溶石漠化地区为例

孙 悦1,蔡湘文1,程 洋2,苏春田2

(1.桂林理工大学 地球科学学院,广西 桂林 541006;2.中国地质科学院 岩溶地质研究所,广西 桂林 541004)

以贵州省典型岩溶石漠化地区为例,采用不同时相的TM多光谱数据和19个基准地面气象观测站及自动站1999—2013年的逐日降雨数据为数据源,以遥感(RS)、地理信息系统(GIS)为技术手段和平台，1999—2013年的年均降雨量和年暴雨频率为评价因子,运用地统计学和空间信息分析方法分析岩溶石漠化与大气降雨的关系。结果表明:降雨(非暴雨)是加剧岩溶石漠化进程的因素之一,也是减缓岩溶石漠化进程的重要因素;暴雨加速了岩溶石漠化的演化进程,对岩溶石漠化的恢复起反作用。

遥感;地理信息系统;岩溶石漠化;降雨;暴雨

0 引 言

岩溶石漠化是指在南方热带、亚热带脆弱的岩溶环境中,在不合理的人类活动基础上造成的植被退化、土壤侵蚀和大面积的基岩裸露，土地生产力严重下降,地表出现类似荒漠景观的土地退化过程[1-4]。

当前,岩溶石漠化已成为中国西南岩溶区最严重的地质环境问题, 严重制约了当地社会经济的发展, 威胁当地居民的生存条件, 对长江、 珠江下游地区的防洪和生态环境是巨大的潜在威胁。 为此， 党的十八大提出“要实施重大生态修复工程,增强生态产品生产能力,推进石漠化综合治理”。

岩溶石漠化的成因及其演变机理的研究是进行有效的石漠化综合治理的前提。近年来,许多研究者对岩溶石漠化成因及其演变机理的研究取得了不错的成绩[5-13],证明了地层岩性、地形坡度、水文地貌、土地利用类型和人口密度是岩溶石漠化发生和发展的主要驱动因素,为石漠化治理提供了理论依据。本次研究的目标是定量分析岩溶石漠化与大气降雨的关系,推动不同地形条件下石漠化演变规律研究,完善岩溶石漠化成因及其演变机理的理论体系,为制定有前瞻性和针对性的生态环境保护和恢复规划提供科学依据,推进石漠化防治工作的进程。

地处中国西南的贵州省以连续分布面积最大、发育类型最齐全、景色最秀丽的岩溶景观著称于世。但是,由于岩溶生态地质环境的脆弱性和人类不合理社会经济活动,贵州省是我国岩溶石漠化面积最大、发育程度最严重的省份。以贵州省为研究区定量分析岩溶石漠化与大气降雨的关系有重要的现实意义。

1 研究思路

基于RS技术分别提取1999年和2013年的岩溶石漠化信息,以两期岩溶石漠化信息为基础,分析贵州省的石漠化演变情况;利用地统计学研究贵州省的年均降雨量和年均暴雨频率;最后,基于GIS平台和空间信息分析法研究大气降雨与岩溶石漠化的关系。以“获取数据→处理数据→分析数据→结论”为研究路线,详细的技术路线如图1所示。

2 岩溶石漠化信息提取

2.1 基于RS技术的岩溶石漠化信息自动提取

本次研究的遥感数据为1999年9月和2013年8月获取的2个时相的TM数据,2景遥感图像的云量均小于5%,无明显噪声,影像质量很好，满足岩溶石漠化信息自动提取的需求(图2、图3)。

根据地物波谱特性, 植被在TM4(0.76～0.90 μm)波段的高反射率和绝大多数矿物在TM5(1.55～1.75 μm)波段的高反射率(对裸露基岩反映较好),故首先选取TM5/TM4运算为石漠化信息增强方式,采用二次图像信息分析分类方法[2，12]提取石漠化信息;然后通过人机交互解译提高石漠化信息的提取精度,减少“同物异谱”和“同谱异物”现象给计算机自动识别和信息提取带来的误差。这种岩溶石漠化信息遥感提取方法有较好的实践结果,其成果精度优于1∶25万成果精度要求[14],符合本次研究的精度要求。

2.2 岩溶石漠化演变分析

根据石漠化的演变程度不同, 将石漠化演变分为5个等级:较好改善、 轻度改善、 基本未变、 轻度恶化、 严重恶化。 将1999和2013年的岩溶石漠化信息进行空间叠加分析, 研究区岩溶石漠化演变如图4所示， 各石漠化演变等级面积统计见表1。

图1 技术路线图

图2 1999年岩溶石漠化图

图3 2013年岩溶石漠化图

图4 1999—2013年岩溶石漠化演变图

表1 1999—2013年岩溶石漠化演变等级面积统计

Table 1 Statistics of karst rocky desertification evolution areas from 1999 to 2013

碳酸盐岩轻度恶化重度恶化基本未变轻度改善较好改善面积/km21212161401304104192131602159比例/%-1.160.2585.9510.861.78

注：碳酸盐岩面积是根据1∶25万区域地质图统计。

可知,研究区石漠化以改善为主,总改善面积为15 319 km2,是总恶化面积的近9倍,占碳酸盐岩总面积的12.64%;总恶化面积为1 705 km2,占碳酸盐岩总面积的1.41%。

3 1999—2013年贵州省大气降雨分析

3.1 1999—2013年贵州省大气降雨概况

气象数据来自中国气象科学数据共享服务网中的《中国地面气候资料日值数据集》(http://www.cma.gov.cn/2011qxfw/2011qsjgx/),选取了贵州省19个基本、基准地面气象观测站及自动站1999—2013年的逐日降雨数据,统计了1999—2013年贵州省的年均降雨量和年均暴雨(日降雨量大于50 mm)天数，详见表2。

3.2 基于地统计学和空间差值研究贵州大气降雨的空间分布规律

采用协同克里格法对年均降雨量和年均暴雨天数进行空间差值,贵州省1999—2013年年均降雨量空间分布和年均暴雨天数空间分布如图5、图6所示。

表2 1999—2013年贵州省大气降雨统计

图5 1999—2013年年均降雨量空间分布图

4 岩溶石漠化与大气降雨关系分析

采用基于GIS平台的空间信息分析方法分析岩溶石漠化与大气降雨的相关关系。将1999—2013年的贵州省岩溶石漠化演变信息与贵州省降雨量空间分布图和年均暴雨天数空间分布图分别进行空间叠加分析,相关数据见表3和图7。

图6 1999—2013年年均暴雨天数空间分布图

表3 岩溶石漠化演变与年均降雨量相关性统计

Table 3 Statistics of evolution and annual mean rainfall in karst rocky desertification area %

年均降雨量/mm最小最大8009009001000100011001100120012001300轻度恶化率0.210.320.732.252.85重度恶化率0.030.060.140.590.61基本未变率1.964.047.7026.9727.92轻度改善率6.894.375.3916.5820.74较好改善率1.070.650.802.314.92

注: 恶化率=年均降雨量恶化面积/年均降雨量面积。

图7 岩溶石漠化演变与年均降雨量

可见,岩溶石漠化恶化与降雨量呈明显的正相关,石漠化恶化随降雨量的增加变严重,尤其是降雨量从1 000 mm递增到1 200 mm时,石漠化恶化率增加了近3倍。大量的降雨导致水土流失,基岩裸露,最终加剧岩溶石漠化进程。石漠化改善与降雨量没有明显的相关关系,大气降雨在造成水土流失的同时也会促进植被的生长,非暴雨降雨是石漠化恢复与重建的重要因素之一。

由表4和图8可知,岩溶石漠化恶化与年均暴雨天数呈明显的正相关,石漠化恶化随年均暴雨日数的增加变严重。暴雨对地表造成强烈的冲刷,加剧水土流失、基岩裸露,大大缩短岩溶石漠化演化进程。石漠化改善与降雨量没有明显的相关关系,年均暴雨天数超过5.5天的地区石漠化改善率明显低于年均暴雨天数小于5.5天的地区,暴雨对石漠化恢复与重建起反作用。

表4 研究区岩溶石漠化演变信息与年均暴雨天数统计

注: 恶化率=年均暴雨次数恶化面积/年均暴雨天数面积。

图8 岩溶石漠化演变与年均暴雨天数关系

5 结 论

RS和GIS是研究大空间尺度问题最有效的技术方法之一,利用RS技术快速、准确地提取了研究区超过12万km2的岩溶石漠化信息。GIS强大的数据分析功能为石漠化演变规律、年均降雨量和年均暴雨日数的空间分布的分析提供了基础。大气降雨是岩溶石漠化演变的重要因素,降雨(非暴雨)一方面加速了岩溶石漠化的恶化,石漠化恶化随降雨量的增加变严重;另一方面,降雨(非暴雨)会促进植被的生长,是石漠化改善的重要因素之一。暴雨是石漠化恶化的重要因素,岩溶石漠化恶化与年均暴雨天数呈明显的正相关,石漠化恶化随年均暴雨日数的增加变严重,暴雨对石漠化改善起反作用。

通过上述研究,在石漠化治理工程中应考虑缓解暴雨冲刷的工程措施,减轻暴雨对岩溶石漠化的不利影响。大尺度岩溶石漠化信息遥感自动提取的方法还可以改进,可以引入面向对象的遥感分类方法和基于时间序列的遥感分类方法。气象站点的数量还应该进一步增加,气象数据的空间差值算法还有较大的提升空间,这两者的进步能显著提升年均降雨量空间分布图和年均暴雨天数空间分布图的精度。

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Relationship between karst rocky desertification and atmospheric precipitation based on RS and GIS —A typical karst rocky desertification area case from Guizhou

SUN Yue1, CAI Xiang-wen1,CHENG Yang2, SU Chun-tian2

(1.College of Earth Sciences,Guilin University of Technology, Guilin 541006,China;2.Institute of Karst Geology, Chinese Academy of Geological Science,Guilin 541004,China)

Taking the typical karst rocky desertification area in Guizhou Province as an example, TM multispectral data in different time phases and daily rainfall data from 1999 to 2013 in 19 basic ground meteorological observation stations and automatic stations as data source, remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) as technical means and platform, the average annual rainfall and rainstorm frequency from 1999 to 2013 as evaluation factors,the relationship between karst rocky desertification and atmospheric precipitation is analyzed by the method of geo-statistics and spatial information analysis.The results show that rainfall (non storm) is one of the factors that aggravate the karst rocky desertification process. It is also an important factor in slowing the karst rocky desertification process. Rainstorm accelerated the evolution process of karst rocky desertification, and it was counterproductive to the recovery of karst rocky desertification.

RS;GIS;karst rocky desertification;rainfall;rainstorm

1674-9057(2015)04-0834-05

10.3969/j.issn.1674-9057.2015.04.023

2015-05-04

中国地质调查局地质调查项目(12120114069001-01；12120115046601);桂林理工大学自然地理学重点学科项目

孙 悦(1990—),女,硕士研究生,研究方向:环境遥感。

蔡湘文,博士,副教授, 2004042@glut.edu.cn。

孙悦,蔡湘文,程洋,等.基于RS和GIS的岩溶石漠化与大气降雨关系——以贵州省典型岩溶石漠化地区为例[J].桂林理工大学学报，2015,35(4):834-838.

TP79；P642.254；P426.615

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