沱江流域植被格局与土地利用相关性分析

2020-10-15张仕海

福建质量管理 2020年18期

张仕海

(四川大学四川成都 610065)

随着人类社会的不断发展，社会文明也日益繁荣，土地使用量越来越大，植被变化已经成为了一个困扰世界各国的难题。植被能够使水体、土壤与大气之间实现相互沟通。笔者以长江上游沱江流域为例分析土地利用与植被格局之间相关性。在自然环境与人类活动变化的过程中，土地覆盖变化产生的影响在一定的程度上与地表植被开发的情况有密切关系[1]；土地利用阶段，在一定的范围与地表覆盖、土地利用方式与程度有密切联系，故而做好植被土地相互研究意义重大。

一、土地利用时空变化特征

分析图1-1可知，在2013-2015年期间，沱江流域土地利用变化出现的变化的形态，相关的流域土地利用产生的变化性，但是主要的变化方式还是体现在草地、林地以及耕地这几个方面，此类型的利用率>90%。

图1-1 沱江流域2014年和2016年土地利用图

在2014年到2016年之间，除开耕地面积减少外，其他类型的面积都处于增长的形态，其中增长面积最大，相关比例约为16%，但是基数不大，面积增长比不大，相关面积分别是7.65km2和0.01km2。而林地面积与草地增长面积上升率也仅仅为1%左右，但是面积上其增加效果较高，分别是20.08km2和28.61km2，而耕地的面积则减少到了56.7km2。

在2014年到2016年的3月期间，出现增长趋势的主要是土地利用率方面，这说明生态环境的保护成绩得到提升。另外，由于城市建设的不断推进，建设用地面积得到扩大，这也代表着未来的非点源与点源是主要的研究对象，处理压力会随之增加。

二、植被NDVI与土地利用的关系

由于土地利用的类型不同，会呈现出不同形式的地表覆被特征。与此同时，土地利用状况的变化量也会通过地表的植被状况进行全面呈现。所以，一定要对土地与植被两者之间的关系进行充分研究，为其相互替代提供坚实的基础。

从表4-2，4-3，的数据来看，2014年至2016年，该地区的土地类型NDVI值发生了翻天覆地的变化。在短短的三年时间内，整体的植被NDVI得到了大幅度的增加。尤其是在耕地和林地方面，增长速度加剧。但是从建设用地、未能够得到有效使用的土地情况来看，整体的增长速度偏低。由此观之，从侧面说明沱江流域内部的土地利用状况发生了明显的改善，并更好地服务于后期的绿化提升。对植被的NDVI值进行了比较研究，按照倒序的排列方式进行了排序，即林地→耕地→草地→建设用地→未利用地。

但从植被NDVI值变异系数来看，在同一流域内，由于土地利用类型不同，会在不同的区域内部呈现出弱变异的特征。

按照林地草地以及建设用地的不同区块的功能进行排序，我们可以将整体的变异系数按照倒序的方式进行排列，即：建设用地>耕地>草地>林地。从侧面说明，一个区域内的植被覆盖度较好，那么整体的NDVI变化幅度相对平稳。

结合2014至2016年的相关数据内容，我们发现建设用地、耕地的整体CV值已经增加到了全新的高度，目前分别到达了39.7%、13.7%；林地、草地依次减少了16.2%、19%。从当前的数据结果来看，在长达11年的治理时间内，该地区的林地与草地已经得到了初步的恢复，降低了空间异质性；至于耕地与建设用地方面的内容，内部的空间差异表现得尤为明显。除此之外，如果一个区域内的植被覆盖度较高，植被NDVI指数很容易到达严重的饱和状态，这可以很好地解释沱江流域内部草地、林地变异系数降低的现象。

三、土地利用与植被覆盖度两者之间的关系

(一)计算植被覆盖度的方法

结合相关文献内容[2][3]，借助“像元二分模型”，在ArcGIS10.2中植被的覆盖度进行反演测算，具体公式如下：

Fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

在这个公式中，植被覆盖度用Fc表示；没有植被覆盖的区域的NDVI值则用NDVIsoil表示；至于纯植被像元的NDVI值，通常会选择用NDVIsoil进行呈现。从实际的应用效果来看，常用的累积频率依次为0.5%、99.5%。

(二)植被覆盖度在不同土地中的利用表现

图1-7能够全面显示出植被覆盖度在不同体土地利用类型中的实际情况。由此可知，在2000年至2010年这11年间，植被覆盖度在土地利用类型中按照以下的顺序进行大小排列，即：林地>草地>耕地>建设用地。由于这11年间的植被覆盖度正在逐年增加，基本上能够保持20%的年增长率。至于相关的变异系数，两个不同的时期都已经≥10。从具体的内容来看，建设用地变化最大，而林地与草地基本上保持稳定状态。和2014年相比，2016年的植被覆盖度变异系数呈现出下降的趋势。

图1-2 植被NDVI统计在土地利用类型中的表现

(三)植被覆盖度分级受土地利用的影响度

在对土地植被覆盖度的解析度分析上，一般会选择“冗余分析法(RDA)”对相关的内容进行分析。结合草地、耕地、林地以及建设用地这四项内容，将其中的累积解释度作为最终的划分标准。

借助“冗余分析法(RDA)”全面分析不同的土地类型以及表层的植被覆盖度状况，具体情况详见图2-8从图中的各项数据可知，通过比对六种不同的方案，认为林地、草地以及耕地之间的关系比较紧密。

至于建设用地和其它的未知用地，在划分过程中存在着不同的差异。从方案1来看，两种植被覆盖度在较低与较高水平之间存在着紧密的联系；在方案2中，较低层面的植被覆盖率整体的相关度相对较高。至于方案6中的相关内容，主要表现在较高、高植被覆盖度上。从侧面说明，植被覆盖率的划分状况会使植被覆盖度发生面积上的变化，进而影响到覆盖度的范围。在这样的情况下，可以有效地显示出植被覆盖度与土地利用状况之间的关系：水域、建设用地以及其它方面的用地和低植被覆盖度之间存在着密切的关系；林地与高植被覆盖度之间关系密切，之后就是耕地和草地。从六种方案的内容来看，土地利用在较高或较低植被覆盖度上表现出较为复杂的关系。从方案1-3来看，建设用地以及相关的水域和较低植被覆盖度之间关系紧密。至于耕地，则和较高植被覆盖度有关；方案2-6呈现出了林地与较高植被覆盖度之间的内容。借助冗余分析法，我们认为植被覆盖度和土地利用之间相关性明显。

图1-3 植被覆盖等级和土地利用类型两者之间的RDA排序图

从图表的数据可知，累计解释率数值较大的是方案5。从中可知，假若能够按照该方案进行植被覆盖度的划分，那么整体的土地利用类型解释率可以达到了88.8%。另外，该方案也能够展现出建设用地与低植被覆盖度之间的紧密关系。耕地、草地和较低植被覆盖率之间的关系比较明显；至于较高植被覆盖度，则和草地、林地关系最大。