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嘉陵江中上游林地资源与地形因子时空变化研究
——以四川省武胜县为例

2020-09-11李常春杨家军

四川林业科技 2020年4期
关键词:坡向海拔林地

李常春, 杨家军

1. 广安市园林局,四川 广安 638500;

2. 广安市广安区自然资源和规划局,四川 广安 6385501

林地是森林资源的重要组成部分,它不仅是林业发展的基础,而且是控制森林资源消耗,增强森林生态防护效益,实现国民经济可持续发展的根本与保障[1]。同时,林地资源作为森林资源生存发展的载体,承担着生态建设的主体[2],履行着建设、保护和恢复森林、湿地、荒漠生态系统、生物多样性的重要职能[3]。它关系到区域生态格局和环境变化,尤其是嘉陵江中上游地区,水土流失、滑坡、泥石流等地质灾害近年频频发生,很大程度与土地利用结构、林地资源空间布置有着密切的关系。而地形因子是景观空间分布格局的重要影响因子,特别是在人为活动占优势的景观中,地形条件成为大尺度景观空间分布格局的决定因素[4]。目前,在景观和植被格局分析中,地形因素的作用已经引起关注[5]。大量专家和学者从不同角度研究林地资源景观与地形因子之间的关系,取得了很好的效果。Knight等利用不同时期遥感数据、地貌数据及地形高程模型作为空间数据层进行了空间叠加操作,分析了不同地貌类型、不同流域的林地资源动态变化[6]。M.N.Quiddity运用遥感和GIS技术监测河岸林地资源变化情况[7];谢雪等从景观生态学和逻辑回归学深刻分析了京津冀地区1985~2000期间林地变化的时空格局及其影响因素,分析结果表明,林地景观破碎化正在下降和林地形状变得越来越规则[8];章皖秋等利用GIS空间分析功能,研究了天目山自然保护区内各植被类型空间分布规律,定量描述了自然保护区内各植被类型的高程、坡向、坡度分布,并给出了科学的统计结果[9];孔繁华等以大兴安岭图强林区为研究背景,探讨了火后地形对林地景观格局变化的影响情况,进而为森林资源的可持续经营与管理提供了科学依据[10]。曾宏达研究了武夷山林区,认为地形深刻影响着树木的天然分布,森林资源空间分布与地形紧密相关[11]。在林地类型识别、划分方面,经过国内外大量学者的共同努力已取得很大的进步,而且已有很多研究学者开始利用高空间分辨率遥感影像开展林地资源类型变化监测和划分[12]。Noumea Y.O.等[13]利用1986年的Landsat TM数据和2001年的Landsat ETM+数据,对非洲东部的土地覆盖类型进行了分类,分类精度高达88.4%。Huang C.等[14]运用长时间序列的Landsat 数据,采用基于 VCT(Vegetation Change Tracker)的监测方法对森林扰动进行了自动化监测。陈芸芝等[15]以1997—2000年间的SPOT5和TM影像为主要数据源(融合后),以1997年小班图层辅助数据,采用分层监督分类法分析了福建省漳浦县的林地和非林地间的转化信息。综合来看,对林地资源类型的分类在方法上已经成熟,在标准划分上也有参考依据。

嘉陵江在武胜县境内全长达86 km,经西北向东南流经整个县域范围,两岸人口密集,地形坡度较大,人类活动对嘉陵江流域影响较高,而森林植被的合理空间布局及变化可有效保护两岸的水土流失,净化水质。本文在相关学者研究成果的基础上,利用RS和GIS技术,在DEM数据的基础上提取坡度、海拔、坡位和坡向并进行重分类,对叠加遥感解译和矢量化的林地资源数据进行时空分析,并建立林地资源时空转移图像和分布指数,以期为嘉陵江中上游地区生态环境保护、林业产业发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 区域概况

研究区位于东经 105°56′39″~106°26′56″,北纬30°10′46″~30°32′36″。地势由西北向东南逐渐降低,耕地相对集中,地表较为平缓,除少数孤台高地外,其余多属低丘地形,地表相对高差在20~50 m之间,海拔在192~448 m之间(见图1)。县境东西长 48.5 km,南北宽 40.5 km,面积 95 584.76 hm2。植被分布以常绿阔叶林(樟科、棕榈科、桑科和竹林)、落叶阔叶林(壳斗科、蔷薇科、杨柳科等植物)和常绿针叶林(马尾松、柏木林)为主。

图1 研究区影像及位置示意图Fig.1 Images and location of the study area

1.2 数据来源

地形基础数据来源于中国科学院应用数据环境中心(分辨率30 m);林地资源类型解译基础数据Landsat TM影像来源于地理空间数据云;成像时间为森林植被生长相对茂密的夏季(分别为1998年6月7日、2018年7月3日),波长范围1.56~1.66 um,空间分辨率30 m。其他数据参考四川省2018年森林资源二类调查和林地变更数据。

1.3 数据处理

1.3.1 林地资源类型划分

结合国家林业局2014年颁发的《国家森林资源连续清查技术规定(2014)》[16]和相关学者在实际研究中对林地资源的认识分类[17],建立训练样本,把研究区林地资源划分为七大类(见图2):分别为有林地(包含乔木林地、竹林地)、疏林地、灌木林地、苗圃地、未成林造林地、无林地、宜林地。

图2 1998 年林地资源面积在地形因子上的分布Fig.2 Distribution of forest land resources area on topographic factors in 1998

1.3.2 地形因子分级划分

地形因子分级时应既能体现研究区地形特征,又能反映自然规律[18]。根据嘉陵江中上游河谷地形地貌特征,参照相关学者对地形因子的等级划分[19-23],运用坡度(平坡、缓坡、斜坡和陡坡)、海拔(低海拔平原≤200 m、200 m<低海拔丘陵≤400 m、400 m<低海拔低山<1 300 m)、坡向(九类)和坡位(山谷、平地、下坡、中坡、上坡和山脊)4个地形因子来反映研究区崎岖不平但起伏平缓的实际。

1.4 研究方法

1.4.1 最大似然分类法

在ArcGIS10.6平台上先对1998、2018两期Landsat TM影像进行主成分分析(PCA),根据自动分类结果和武胜县二类森林资源调查数据建立训练样本,训练样本建立后用散点图和直方图进行精度初检验,尽量避免不同颜色波段重合,若有部分重合删掉重新勾绘样本区,直到训练样本中不同地类基本分离。样本建立后,保存样本区创建特征文件(后缀.gsg文件),并进行交互式监督分类,初步判定分类效果,若分类效果较好,执行最大似然分类,并创建精度评估点,计算混淆矩阵,得出分类结果图和总体分类精度。

1.4.2 土地利用变化动态度

把定量描述土地利用变化速度的指标[24-25]引入林地资源动态变化上,采用林地资源面积动态在单位时间内变化情况研究林地资源变化动态度,其公式如下:

式中H为林地资源动态度;T2-T1为研究初期和末期的间隔值[26];M2-M1为研究时段内净差值。

1.4.3 空间转移速率

指相同地形空间上林地资源在某一时间段内的变化快慢,其公式可表示为:

式中L表示空间转移速率,Z2、Z1分别表示同一地形因子上林地资源末期、初期值,T1、T2表示同一地形因子上林地资源计算起始时间。

1.4.4 林地资源分布指数

为更好描述不同地形条件上林地资源的空间分布状况,消除不同地形因子面积分布差异造成的影响,研究引入分布指数来说明林地资源在不同地形条件的分布情况[27-28],其公式为:

上式中:Pie为第i种林地资源在地形位e上的分布指数;Sie第i种林地资源在地形位e上的面积;Si为研究区第i种林地资源类型的面积;Se为研究区内第e种地形位的总面积;S为研究区的总面积。分布指数越小表面某种林地类分布与标准分布的偏离越小,其对地形差异的适宜性越大;分布指数越大,则表明某种林地类对地形具有较强的选择性[29-31]。当分布指数Pie=1时,表示某林地类型在某种地形上的比重与研究区内该林地资源的比重相等;当Pie>1时,表示某林地类型在该地形上的比重大于该地类总面积在研究区的比重,故将Pie>1的区间设定为该林地资源利用类型的优势位[32-33]。

2 结果与分析

2.1 林地资源面积分析

研究区1998和2018年林地资源总面积分别为11 549.3、17 917.95 hm2,增加量 6 368.65 hm2,相对变化率134.43%,增长速率318.43 hm2·a-1(见表1)。林地资源类型以有林地增加为主,呈现以442.13 hm2·a-1的速率增加,面积净增加量8 842.53 hm2,相对变化率高达115.52%,资源动态度是除苗圃地外唯一一个动态正增长的;疏林地20年间面积减少了556.83 hm2,减少速效 27.84 hm2·a-1;灌木林地面积净增加705.54 hm2,增加速率35.28 hm2/a;苗圃地增长基数较小,年均增长速效缓慢,但波动较高,相对变化率达到了296.58%,同时动态度是所有林地资源类型中最大的;未成林地面积净值减少了728.7 hm2,减少速率-36.4 hm2·a-1;无林地减少速率达到-108.06 hm2·a-1,相对变化率-84.77%;宜林地面积净增加256.12 hm2,相对变化率和动态度均为0。

2.2 林地资源结构分析

对研究区23种常见的乔木林、20种经济林树种进行面积、蓄积分析,结果如表2所示林地资源结构以巨桉和柏木为主,面积分别为1 364.07、1 014.25 hm2;杨树和香椿次之,面积为634.45、573.05 hm2,其他树种面积分布差异较大,黄花槐仅0.11 hm2。经济林树种以橙为主,面积达到1 450.47 hm2,超过乔木林中面积最大的巨桉,核桃、梨面积均超过300 hm2,其他经济林面积变化范围在1.47~249.29 hm2。同时,森林蓄积量中以乔木林的巨桉124 980 m3最大,其次分别为杨树(Populism filamentous)、马尾松(Pinus massoniana)、柏木和香椿(Toona sinensis);经济林中最大蓄积量为杜仲(Eucommia ulmoides),达到 8 890 m3,其次为核桃 4 797 m3。林地资源结构表明研究区以水源涵养林、水土保持林为主,经济林为辅的格局形式。

2.3 林地资源与地形因子叠加分析

图2反映1998年研究区林地资源在缓坡上面积最大且有林地面积最多:①坡度上,缓坡对林地资源关系最明显,面积为6 040.05 hm2。有林地面积为4 003.25 hm2,占缓坡林地资源面积的66.28%,无林地和未成林地面积分别为1 333.44、410.07 hm2,占缓坡林地资源面积的22.07%、6.78%。②海拔上以有林地为主,无林地为辅。低海拔丘陵>低海拔低山>低海拔平原,面积分别为5 024.06 hm2、3 863.14 hm2、2 662.1 hm2。③坡向上,森林资源表现出无坡向少,南坡分布多,其他7个坡向均匀分布的特点,这主要是与研究区地形、坡向有极大的关系,研究区无坡向面积仅占到研究区总面积的0.41%,故该地形上自然资源总量较小;而南坡林地资源分布较多,主要是该坡向上光热资源充足,能满足大部分森林植物的光合作用吸收,特别是对喜热、喜光植物分布有极大的优势。④坡位上,森林资源在下坡位面积最大,为8 529.04 hm2,山谷面积最小,为78.08 hm2,这与人类活动强度有密切关系,山谷地形崎岖不平,路窄坡陡,不适合人类长期性的生产经营性活动。

表1 1998—2018 年武胜县各林地资源类型变化Tab.1 Changes of forest land resource types of Wusheng County from 1998 to 2018

表2 研究区主要乔木林、经济林树种面积、蓄积统计表Tab.2 Statistics of area and volume of main timber forest and economic forest in the study area

图3显示2018年林地资源在地形因子上呈以下变化特征:①缓坡上林地资源面积分布广,为8 226.64 hm2,其次为平坡,面积为7 596.88 hm2,陡坡面积仅为26.15 hm2;与1998年相比,林地资源类型仍以有林地为主,无林地和未成林地资源面积大幅减少,疏林地和宜林地出现了不同程度的增加。②低海拔丘陵区域林地资源面积分布最广,达到7 357.44 hm2,其次为低海拔低山区域,面积为5 566.26 hm2,低海拔平原区分布最少,面积为3 573.53 hm2;林地资源面积呈现出有林地>灌木林地>无林地>宜林地>未成林地>苗圃地>疏林地的分布特征。这与研究区植被覆盖类型有极大的关系,低海拔丘陵区分布着成片的竹子,使得研究区丘陵地区有林地面积较大,而平原地区地势平坦用来发展林业的土地资源相对较少。③9个坡向除无坡向林地资源分布面积特别小以外,其他8个坡向波动范围在1 890 hm2~2 478 hm2,整体波动较小。说明研究区各坡向水热相差较小,由于无坡向地区人口相对集中,人类活动干预较大,可发展林业用地的面积较少。④坡位林地资源面积呈现出下坡>中坡>平地>上坡>山谷>山脊的特征,下坡位林地资源面积为11 519.14 hm2,山脊面积仅为81.15 hm2,两者相差140倍,一方面与研究区的特殊地形有极大的关系,山脊只占到研究区总面积的0.34%;另一方面下坡位属于坡位三等分的下坡位,该地形上土壤和光照条件较好。

图3 2018 年林地资源面积在地形因子上的分布图Fig.3 Distribution of forest land resources area on topographic factors in 2018

2.4 林地资源在地形因子上转移速率

林地资源随地形因子空间转移速率可直观反映出地形因子对其影响程度。图4反映,有林地平均转移速率和累计转移速率较快,平均值为110.53 hm2·a-1,累计转移速率442.13 hm2·a-1,最大地形因子转移速率为下坡位 247.63 hm2·a-1,其次是平坡 215.27 hm2·a-1和缓坡211.17 hm2·a-1。无林地为负向转移速率最大林地资源类型为,累计负向转移速率108.06 hm2·a-1,年平均负向转移27.01 hm2·a-1,转移面积最大值出现在下坡位-81.66 hm2·a-1。其他林地资源灌木林、宜林地均以 8.82 hm2·a-1、3.20 hm2·a-1的平均速度增长。未成林和疏林地同时负向转移速率较快。表明研究区20年期间林地资源正向、负向转移速率加快,有林地、灌木林和宜林地不断增加,无林地、疏林地和未成林地不断减少。海拔梯度上以有林地的低海拔丘陵增加速率最大,其值为201.37 hm2·a-1,其次为低海拔低山的150.29 hm2·a-1,低海拔平原也有不同程度的增加,相对丘陵和低山地形增加量小和增加速率要慢,主要受到平原地带土地利用结构的限制,基本农田和城市用地较多,发展林业用地空间有限。西北坡、东北坡增加速率较慢,东南、西南增加速率较快,原因是东南、西南坡属于阳坡,光照充足,植物光合作用吸收较好,而西北、东北坡属于阴坡坡向,光照资源不足,属于部分耐阴灌木植物生长区域。

2.5 林地资源在地形因子上的分布指数

林地资源分布指数在一定程度上能够直观反映林地资源在地形上的分布状况,可从定量化的角度揭示林地资源与地形因子的空间分布关系。在坡度上,林地资源分布指数呈先缓慢增加—急速上升(达到最大值)—快速下降的趋势,在平坡上都位于临界值以下,在缓坡上分布指数超过临界值,斜坡上达到最大值,到陡坡上分布指数骤然下降,尤其是疏林地,从斜坡上的最大优势位下降到临界值以下(见图5)。从林地资源类型来看,除疏林地外,其他六类林地资源分布指数趋势基本相同,且除在平坡分布指数<1,属于劣势分布位外,缓坡、斜坡和陡坡分布指数均>1,这三个坡向是六类林地资源分布的优势位。在坡向上,无坡向上林地资源分布指数较低,其他八类坡向上分布指数均在临界值附近波动,大幅波动的林地资源属于疏林地,经历了上升-下降-上升-下降的趋势。坡向林地资源分布指数表明无坡向是研究区林地资源分布的劣势位,而其他八个坡向上除疏林地外,均是林地资源分布的优势位。在坡位上,分布指数总体趋势基本一致,疏林地分布指数两极分化明显,在山谷达到最大值2.98,是其绝对优势分布位,到平地坡位迅速下降到临界值以下,下坡位缓慢回升到0.87,然后到上坡位快速上升到2.48,山脊下降为0。下坡位和上坡位是研究区林地资源分布的优势位。出现这种分布原因主要与研究区丘陵地形有关,山谷受到交通通达性、地形的复杂性的影响,林地资源在遭受自然灾害受损以后,未能及时通过更新改造、补植抚育等手段改变林地资源类型。在海拔上,除疏林地分布指数呈波动较大外,其余六类林地资源在海拔上呈直线上升,在低海拔平原上分布指数最小,到低海拔丘陵分布指数上升到临界值1附近,低海拔低山上超过分布指数临界值,属于林地资源分布的优势位。

图4 研究区林地资源在地形因子上的转移方向及速率Fig.4 Forest land resources transfer direction and rate on topographic factors in the study area from 1998 to 2018

3 讨论

3.1 林地资源时空动态与分布特征

嘉陵江中上游林地资源面积以318.43 hm2·a-1的速度显著增加,林地资源类型中有林地平均增加速率最快,正向增加明显的有林地、宜林地和苗圃地与疏林地、未成林地和无林地速率大小不一;林地资源结构呈现出以水土保持林、水源涵养林的柏木和巨桉为主,经济林中的橙为辅的特征;林地资源主要集中在缓坡坡度、低海拔丘陵和下坡坡位上,无坡向分布区域极少;林地资源转移速率在下坡坡位、低海拔丘陵和西南、东南坡向正、负转移速率最快和最大;各林地类型分布指数在不同地形上差异较大,总体以斜坡、下坡位为绝对优势位,平坡、无坡向为相对劣势位。

3.2 地形因子与林地资源分布相关性

图5 研究区林地资源分布指数图Fig.5 Distribution index map of forest land resources in the study area

通过对地形因子与林地资源分布指数进行Person偏相关分析(见表3),显示坡度因子与林地资源总体呈典型的负相关关系,坡度越大对林地资源生理发育、土壤的保水性、光合作用的吸收都将产生负面作用,已有研究表明,坡度>45°时所属区域内会限制植物的生长[34],这一结论与2.4中在坡度地形因子上,林地资源分布指数总体呈先缓慢增加—急速上升(达到最大值)—快速下降的趋势高度一致。海拔因子与林地资源指数呈显著的正相关关系,特别是有林地、灌木林地都达到了0.01水平下的显著相关性,充分表明在低海拔丘陵地区,海拔高度是影响林地资源分布的关键性因素之一;坡向因子与林地资源关系不一致,在疏林地上呈负相关关系,其他林地资源上相关关系不明显;坡位因子与疏林地呈典型的负相关关系,但与有林地、灌木林地、苗圃地正相关关系较明显。建议在嘉陵江两岸坡度较大区域合理布置水源涵养林毛竹、慈竹、景观林等。

表3 地形因子与林地资源分布指数相关性分析Tab.3 Correlation analysis of topographic factors and forest land resources distribution index

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