基于DOMAIN模型的干热河谷稀树灌木草丛空间分布

王一凯，张蒙蒙，段卫虎，杨凯悦，周汝良，叶江霞

(西南林业大学，云南 昆明 650224)

基于DOMAIN模型的干热河谷稀树灌木草丛空间分布

王一凯，张蒙蒙，段卫虎，杨凯悦，周汝良，叶江霞

(西南林业大学，云南 昆明 650224)

以温度、DEM(数字高程模型)、NDVI(归一化植被指数)3个因子为参数，运用DOMAIN模型对元江县干热河谷稀树灌木草丛空间分布进行模拟，实现了其空间分布的可视化表达。模拟结果表明：稀树灌木草丛群落主要分布于除元江县城外的河谷两侧，其中北部分布较为集中，南部较为分散。在自然条件及人为因素双重干扰下，元江县干热区域的面积呈现出扩大趋势，尤其是元江北部龙潭乡以北、青龙厂镇以南的地区存在更高的演化风险，建议将上述区域及元江国家级自然保护区章巴片区列为重点森林保护区域。

干热河谷；稀树灌木草丛；DOMAIN模型；空间分布；元江县

干热河谷在干旱区系划分中属于局部干旱生境，稀树灌木草丛群落为干热河谷的主要植被类型[1]。群落主要以草丛为主，灌木和乔木散生。主要分布在云南怒江、金沙江、澜沧江、元江等大河及其支流：绿汁江、普渡河、南盘江、勐河、龙川江、渔泡江等深度切割、地形比较封闭的地段[2]，组成我国特殊的干热河谷生态环境类型区。干热河谷的出现和分布具有明显的自然背景，标示着自然地带性环境的特殊性。

干热河谷是典型的生态脆弱带，生态系统退化严重，植被稀疏，森林大面积萎缩，系统结构不稳定，生态功能低下，土壤侵蚀剧烈，造林极端困难地段和生态综合整治的难点区域。在过往的研究中，大多集中于土壤水分[3-4]、土壤组成[5-7]、植被组成[8-9]等方面及与水热条件(降水、蒸发量)的关系；同时在其成因分析方面，何永彬等[10-11]把干热河谷的成因总结为气候、植被、土地结构、人为干扰4个原因；高文学等[12]、柴宗新等[13]对该区域生态恢复等进行研究，提出一系列植被恢复的方法，例如：建立水土保持经济林、封山育林、加强沟谷植被覆盖度等措施，但没有对该区域主要的生态类型进行空间分布的模拟研究。

从以前学者研究中得知，稀树灌木草丛的形成与环境条件有着密切的关系，特别是降水和蒸发量。本研究从环境梯度因子方面对其进行空间分布的模拟，以元江县为研究区域，使用海拔、温度、归一化植被指数(NDVI)来模拟其空间分布。以期能对干热河谷区域的空间动态变化提供可靠依据，以便更准确地预测稀树灌草丛的发展趋势，从而对生物多样性的保护、生态治理提供重要的实践指导。

1 材料与方法

1.1 研究数据

1)温度场数据。采用MODIS11级产品MOD11数据，主要为地表温度和辐射率，空间分辨率1 km。应用MODIS Reprojection Tools (MRT) 软件对下载的数据进行数据格式转换、数据拼接与裁剪。同时使用云南省134个气象站点15 a的年均数据进行订正(订正模型通过置信度为95%的统计检验，其中回归方程F值为108.587)，得到云南省温度基线数据，综合考虑后续数据处理与现有数据的条件，整个研究数据空间分辨率选为100 m，同时为后续的空间分布模型预测，统一采用地理坐标系Beijing 1954，投影系统为：Beijing 1954 3 degree Degree_GK_CM_102E。最后通过ArcGIS的掩膜提取功能裁剪，得到研究区的温度基线数据。

2)NDVI数据。NDVI数据来自寒旱区科学数据中心(http：//westdc.westgis.ac.cn)，通过ArcGIS软件的栅格计算功能，得到云南省15 a的年均NDVI数据(1985—2010年)，并通过重采样和裁剪之后得到研究区的15 a平均NDVI数据。

3)空间分辨率为100 m的数字高程模型(DEM)数据。数据类型为GRID格式，利用地形图数字化得到等高线，借助ArcGIS中的模块生成不规则三角网(TIN)，裁剪后最终得到研究区的DEM数据。

4)云南1∶25万的基础地理信息数据，包含县级以上行政区划及村庄、公路以及河流数据。由项目组多年数据积累，行政区划以及影响人工解译得到。

1.2 软件平台

本研究使用的DOMAIN模型在ModEco v3.02软件中实现[14]。该软件由美国加州大学的Guo Qinghua教授与北京大学的刘瑜教授共同开发完成，集成了本研究所使用的多种模型，是研究物种分布与模拟的组合软件。该模型通过计算环境空间中待确定类别点到已知类别点的最大相似度来判定其所属的类别[15]。此外，还使用了ArcGIS 10.1作为环境梯度因子的计算和制图软件。

1.3 稀树灌木草丛适生条件以及关键因子分析

1.3.1 环境梯度因子 本研究采用的环境梯度因子主要是数字高程模型(DEM)和温度数据。元江县平均海拔在1800～2000 m，四周山地与元江河谷相对形成低洼环境，稀树灌木草丛一般生长在海拔800～1400 m的河谷两侧，同时处于东南暖湿气流与西南暖湿气流的背风雨影区，对形成干热河谷气候创造了条件，形成该区域复杂的植被类型。因为两侧高大山体的阻挡，气流越过高山后，从山顶下降过程中释放大量的热量，造成山体从山顶到山底温度越来越高，湿度越来越小。气温随着海拔的变化每下降1000 m，温度上升约6.5 ℃，也就是说，当从2500 m的哀牢山山系顶部下降到河谷底部时，温度变化约13～15 ℃左右，这使得河谷温度高于周围其他区域的温度，气候干燥，元江河谷地带年均温在20 ℃以上，最冷月均温16.8 ℃，最热月均温28.6 ℃，≥10 ℃的年积温达8700 ℃，所以本研究在进行空间模拟时使用的DEM和对其生境影响程度很大的温度作为参数变量。

1.3.2 NDVI 归一化植被指数(NDVI)是反映土地覆盖植被状况的一种遥感指标，而且具有便于大尺度研究，可视化效果好等优点，在数据处理过程中有较强的抗干扰能力，是植被变化监测的重要方法[16]。因为干热河谷区域受气候影响，植被覆盖度较低，尤其是在干季，主要以扭黄茅、黄花稔、疏序黄荆、霸王鞭等旱生植被为主。散生有厚皮树、虾子花等低矮的乔木和灌木。大部分区域0.3

图1 样本点分布

1.4 样本点分布

图2 模拟结果分布

本研究共使用295个样本点，样本采集时间为2013年6月10—17日，采集地点主要集中于元江国家级自然保护区、农场七大队、深沟、扒垤龙、施底、二台坡、坡垤、昆土、热水塘、观音滩、西拉河和干坝五队(图1)。所采用的仪器工具主要有手持GPS，通过样线与样地相结合的方法记录样点的经纬度与海拔高度。由于干热河谷区域沿元江及其支流的两岸分布，样点的采集主要沿河公路以及县级、乡级公路采集，因为手持GPS定位仪的经纬度信息与实际的经纬度信息有差异，以及样点可达性和分布区域的限制，本研究通过元江县的二调数据进行了经纬度的订正，得到样本点集合，样点数据有代表性。同时模型还采用了环境梯度与植被指数作为关键因子，因此样点分布对预测结果影响较小。

2 结果与分析

2.1 预测结果

通过DOMAIN模型利用295个样本点与DEM、NDVI以及温度基线数据进行计算，模拟得到元江县稀树灌木草丛的分布状况(图2)。干热区域稀树灌木草丛面积栅格数量为80062个，面积约为800.62 km2，占总面积的29.448%。在进行数据处理过程中，根据软件的数据统计结果，统计出295个样本点所对应的坐标、海拔、温度和NDVI值，便于直观的从数值上体现它们之间的相关性，部分数据见表1。

模型检验真阳性率(TPR)，也称为灵敏度检验，值越高模型精度越好[17]，DOMAIN模型的TPR=0.9833，同时该模型还通过受试者工作特征曲线(ROC)的检验，该方法计算不同阈值正确模拟存在的百分率和正确模拟不存在的百分率，然后将其分别在Y轴和X轴上表示，通过比较曲线和45°线(表示物种处于随机分布状态)之间的面积(Area Under the ROC Curve，AUC)确定模型的精度，该方法的评价标准为：0.50

由图2可知，稀树灌木草丛主要分布于元江河谷的两侧，元江县中部有一个类似于“][”的凹形区域，这一部分凹形区域是元江县城。主要呈现北多南少的分布状态，北部分布相对集中，但在南部地区分布相对分散。在南部相对分散的原因是因为受西南暖湿气流的影响，在迎风坡水热条件充足，大部分分布着中山湿性阔叶林、半湿润常绿阔叶林、季风常绿阔叶林以及少部分的山地季雨林，是元江国家级自然保护区的章巴望乡台片区。而在背风坡则有少面积的干热区域存在，面积不大，但是该区域人类活动频繁，植被破坏严重，植被覆盖度低，区域破碎化程度较高，虽然在进行采样的时候并未有样点分布，但是根据模型预测结果以及结合遥感影像来看，该区域确实有变为干热区域的潜在变化，尤其是在与墨江县交界的区域。同时模拟结果显示在元江县城南部的山区有一条带状分布的区域，这一区域土地破碎，植被破坏后难以恢复，逐渐形成次生的稀树灌木草丛群落。

在元江县北部，干热区域相对集中，在元江流经该县的下游部分面积较大，通过对比遥感影像，与模拟的结果基本相同。从遥感影像上看，北部地区还有一片覆盖度较高的阔叶林，不过该区域南部山地也出现小面积的干热区域，对比模拟结果该区域南部也有一点零星的分布，但不集中，也从另一面说明模拟结果的可靠性。

表1 样本点所对应各因子的值

2.2 空间变化分析

从模拟结果分析，造成这种后果的原因除了与当地本身的自然环境有关外，还与人类活动的影响有密切关系，主要表现在以下几个方面：首先，土地利用方式对干热区域的影响。在元江河谷附近的低矮山坡上分布着大面积的香蕉林、芒果林以及火龙果园等经济作物，使得本来就极易受侵蚀的地表抗蚀能力更加弱化。同时农地数量的增大使得在农业作业过程中，本来土质不高的土壤性质再发生变化，这会加剧土壤侵蚀，而土壤侵蚀反过来又进一步改变着土壤的性质。其次，是人们的生态保护意识淡薄，对干热河谷气候的成因了解不够，不计后果的从事农业经济活动，对自己所生活的环境造成的影响程度。最后，是生态恢复工程的滞后性，往往都是在发现该区域生态系统失衡时才会采取措施，如封山育林、加强沟谷地区的植被覆盖度等，但是这样做往往没有办法弥补对生态环境的破坏，次生植被的保水固土能力大不如前，使得生态恢复难上加难。

3 结论与讨论

3.1 结论

环境是社会进步的基础，经济发展的前提，根据模拟预测的结果对元江县的干热区域进行分析，元江县干热区域稀树灌木草丛群落的面积呈现出扩大趋势，尤其是元江北部龙潭乡以北、青龙厂镇以南的地区存在更高的演化风险，建议将上述区域及元江国家级自然保护区章巴片区列为重点森林保护区域。

同时模拟结果也从另一个方面说明该区域土壤侵蚀、生态破坏严重，森林稀疏，植被覆盖度进一步下降，对于该区域植被恢复的难度加大。以往的生态恢复工程的进度远远不及经济发展对环境的破坏速度，造成的后果极其严重，应花费更多的财力、人力、物力来进行再修复，避免造成“破坏—修复—再破坏—再修复”的恶性循环。

3.2 讨论

在全球变暖的今天，世界范围内的温度升高，可能会对本来就形式严峻的干热河谷区域造成更大影响。受整体的气候影响，河谷区域的温度会升高，意味着降雨减少，蒸发量增大，那么河谷干热面积会增大，对于稀树灌木草丛群落中那些散生的乔木和灌木，它们的生境将更加困难，对于其他植物群落影响也是必然的。

目前，对干热河谷稀树灌木草丛的研究，主要从群落生态学的角度进行，对其空间分布与其生境的研究比较少。本研究中预测得到元江县干热河谷稀树灌木草丛分布区，通过加强对稀树灌木草丛的保育管理可以达到对干热河谷区域生态保护的效果，模拟得到的稀树灌木草丛可作为一项指标，结合地形、气候及人类干扰等因素来综合分析其生境变化，从而为该区域生物多样性保护和生态恢复提供理论依据和技术指导。但是也存在一些不足，比如模型的选取上，不同的模型会有不同的结果，为了使研究结果更加精确，对于模型的优选和其空间的变化趋势进一步的研究也是今后的方向。

4 建议

针对该区域特殊的气候条件与植被类型，不仅要考虑当下的经济利益，更要考虑长远发展的利益。应多角度、全方位、深层次认识到保护干热河谷生态环境的重要性和紧迫性，良好的生态系统对干热河谷生态退化及植被类型灾变有明显的减缓作用。因此，本文建议从生态恢复的角度防治干热河谷灾变。

4.1 遵循可持续发展原则，选择适生物种

在地力低下的河谷山坡上，要将植被恢复与森林资源的培育、开发利用相结合，走生态林业道路，选择适生的乔木物种，借鉴在过去生态恢复工程的成功经验，营建高价值的印度黄檀和紫胶寄主林，培育优良的寄主久树(Schleicheraoleosa)，用以生产优质的紫胶；同时栽植新银合欢与桉树混交林，以期对坡地起到水土保持的作用，以及农用小径材、薪炭材水土保持林等，以达到水土保持林与防护林相结合的多目标人工生态系统。

4.2 建立生态恢复评价体系，进行河谷坡地改良技术的研究

对于河谷坡地，水土保持是生态恢复的重要评价指标，而选择耐旱力强、速生、多功能的多年生植物是关键。因此，干热河谷两侧的坡地资源的改良技术尤为重要，应按照其所受自然限制因素及其强度加以区别划分。主要有温度、土壤成分、土层厚度、裸岩所占面积、地表保水程度等作为评价指标，从综合自然因素原则为指标定量化分析，在此基础上进行生态恢复评价体系。但是本研究没有进行专门的指标体系研究，将作为后续的研究工作。

4.3 改变土地利用方式，提高土地利用率

在经济发展的同时要兼顾生态环境的平衡发展，多开展普法宣传工作，从人们的思想意识上改变其固有的思维方式，使其意识到环境保护的重要性，同时政府要做好土地利用规划工作，提高土地利用率，发展三面沟+护埂林草+逐年往下翻土的农林牧逐年梯带化技术。对于地力低下的区域，要加强植被恢复，政府要确保恢复工作先行者的地位，带动群众一起来保护河谷流域的植被。

[1]赵琳，郎南军，郑科，等.云南干热河谷生态环境特性研究[J].林业调查规划，2006，31(3)：114-117.

[2]卢培泽，朱彤，何永彬，等.云南干热河谷坡地资源改良利用途径与技术的研究[J].热带地理，2001，21(2)：118-120.

[3]黄成敏，何毓蓉.云南省元谋干热河谷土壤水分的动态变化[J].山地研究，1997，15(4)：234-238.

[4]李昆，陈玉德.元谋干热河谷人工林地的水分输入与土壤水分研究[J].林业科学研究，1995，8(6)：651-657.

[5]张信宝，陈玉德.云南元谋干热河谷区不同岩土类型荒山植被恢复研究[J].应用与环境生物学报，1997，3(1)：13-18.

[6]聂小军，张建辉，刘刚才，等.金沙江干热河谷侵蚀陡坡植被恢复对土壤质量的影响[J].生态环境，2008，17(4)：1636-1640.

[7]田园，王静，胡燕.我国干热河谷地区土壤侵蚀研究进展[J].中国水土保持，2013(6)：51-54.

[8]金振洲.滇川干热河谷种子植物区系研究[J].广西植物，1999，19(1)：1-14.

[9]南岭，郭芬芬，王小丹，等.云南元谋干热河谷区典型植被恢复模式的水土保持效应[J].安徽农业科学，2011，39(9)：5168-5171.

[10]何永彬，卢培泽，朱彤.横断山——云南高原干热河谷形成原因[J].资源科学，2000，22(5)：69-72.

[11]卢培泽，朱彤，何永彬.云南红河流域的水土流失与重点防治[J].云南环境科学，2000，19(1)：21-23.

[12]高文学，王志和.金沙江干热河谷稀树灌草丛植被恢复方式研究[J].林业调查规划，2005，30(3)：78-91.

[13]柴宗新，范建容.金沙江干热河谷植被恢复的思考[J].山地学报，2001，19(4)：381-384.

[14]冯永康.湖北省神农架温性及寒温性针叶林空间分布的多模型预测及比较[D].南京：南京大学，2010.

[15]Carpenter，Q.Gillison，A.N..Winter，Domain-a flexible modeling procedure for mappingpotential distributions of plants and animals[J].Biodiversity and Conservation，1993(2)：667-680.

[16]田庆久，闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展，1998，13(4)：327-333.

[17]Engler，R.Guisan，A.，Rechsteiner，L.An improved approach for predicting the distribution of rare and endangered species from occurrence and pseudo-absence data[J].AppL EcoL，2004(41)：263-274.

[18]Swets，K.A.Measuring the accuracy ofdiagnostic systems[J].Science，1988(240)：1285-1293.

Spatial Distribution of Savanna Shrub & Grass in Dry-hot Valley on the Base of the DOMAIN Model

WANG Yi-kai，ZHANG Meng-meng，DUAN Wei-hu，YANG Kai-yue，ZHOU Ru-liang，YE Jiang-xia

(SouthwestForestryUniversity，Kunming650224，Yunnan，China)

Taking temperature，DEM and NDVI as the parameters，using the DOMAIN model，we simulate the Spatial Distribution of Savanna shrub& grass in Dry-hot Valley of YuanJiang and realize visualization of the spatial data.The simulation results show：Savanna shrub& grass is mainly distributed in the both sides of the valley，which is concentrated in the northern and dispersed in the northern.Dry-hot areas present the tendency of expansion under the general influence of natural and artificial factors，espesially for those areas with higher evolution risks，such as the north of LongTan township，the south of QingLongchangtownship.We suggest that deserve high priority in these regions and ZhangBa District of YuanJiang National Nature Reserve.

dry-hot valleys (DHV)；savanna shrub& grass；DOMAIN model；spatial distribution；Yuanjiang county

2015-01-05；

2015-02-11

云南省科技创新人才计划项目(2014HC01)；国家林业局林业公益性行业科研专项项目(天地观测数据同化的森林火险预报新技术， 201404402-2)

王一凯(1986—)，女，山西忻州人，西南林业大学硕士研究生，从事3S技术应用与研究。E-mail：wangyikail@126.com。

叶江霞，四川成都人，西南林业大学副教授，从事3S技术在生态学、森林保护学中的应用。E-mail：yjx125@163.com。

10.13428/j.cnki.fjlk.2015.04.025

S717.1

A

1002-7351(2015)04-0116-05