凉山州喜德县植被盖度与地形因子的空间耦合

李晓静，张 斌，刘守江，覃发超，唐 毅

(1.西华师范大学，a.地理科学学院，b.四川省干旱河谷土壤侵蚀监测与控制工程实验室，四川 南充 637009； 2.四川省地质矿产勘查开发局四○五地质队，成都 611830)

全球气候变化大背景下，植被对生态系统的调节具有重要的意义[1]。植被作为陆地生态系统的主体，是连接大气、土壤和水分的“纽带”，在保持水土、维持气候、调节大气及整个生态系统稳定等方面具有重要作用[2]。地形通过对光照、温度、降水、土壤空间分布[3-4]的影响，调节小气候[5]，间接影响植物生产力[6]和多样性[7]，成为影响植被空间分布最重要因素之一[8]。受焚风效应和人类活动等因子的共同影响，西南干旱河谷植被退化严重，生态环境脆弱。凉山州喜德县作为西南干旱河谷地区生态较为脆弱的地区之一，地形与植被的空间耦合研究能够为区域生态治理和政策制定提供理论指导。

近年来，植被与地形的耦合关系引起了国内外学者的广泛关注。植被的分布受到多种地形因子综合影响，共同制约。植被对地形因子的响应存在显著的空间异质性。刘梁美子等[9]研究黔桂喀斯特山区植被的地形效应，发现NDVI及植被类型随海拔、坡度、地形起伏度、坡向变化呈现地形分异；韩菡等[10]研究蜂桶寨自然保护区物种丰富度和多样性海拔分布时，发现中海拔的物种丰富度和多样性较高；新墨西哥北部的雷东多山北坡的森林覆盖度低于东坡[11]，而在我国干旱半干旱地区，则得到了相反的结论，黄土高原延河流域阴坡的植被长势要好于阳坡[12]，新疆玛纳斯流域阴坡的植被盖度优于阳坡[13]；Wang等[14]研究了中国东部红土壤地区植被与地形的复杂关系，指出表面曲率和坡度是影响植被分布的第一和第二重要的地形因子。可见，研究区域不同，研究尺度不同，植被对地形因子的响应呈现出一定的规律性和差异性。在植被与地形关联性研究方法上，多采用经典统计方法，如张静静等[15]采用分层统计法，研究了豫西山地植被的地形分异规律及地形驱动因子；陈瑶等[16]使用Pearson相关法，定量化植被与地形的相关程度，并进行排序；刘宇和傅伯杰[17]使用一元线性趋势回归分析法，研究长时间序列下地形与植被盖度的时空变化关系；白文龙[18]使用多元线性回归法，建立植被与驱动地形因子的回归模型，揭示植被与驱动地形因子的定量关系及各因子影响程度。上述成果不仅丰富了植被与地形耦合关系研究内涵，还为相关研究提供了坚实的理论和实践基础。

目前，植被与地形因子关系的相关研究较多且不断趋于成熟，但现有研究多从全局的角度描述整体趋势的平均水平，而关于植被与地形的局部地理耦合的研究较少。鉴于此，本文以四川省凉山州喜德县为研究靶区，重点解决以下问题：一是阐明植被和多地形因子的空间分布模式；二是从全局和局部尺度揭示植被的地形分异规律。研究结果能够为当地生态环境保护部门开展生态研究、因地制宜制定生态保护政策、防灾减灾等提供支持。

1 研究区概况

凉山州喜德县地处四川省西南部，凉山彝族自治州中北部(图1)，地势西北高、西南低，面积约2.2×103km2。地形复杂多样，以中山为主，占总面积的75%。属低纬度高海拔地区，最高海拔4431 m，最低海拔1509 m。属中亚热带季风气候，冬暖干燥，夏凉湿润，无明显四季差别，年均气温14.1℃，年均降水量1006 mm，年均日照2053 h。最冷月平均气温为5.5℃，属典型的干暖河谷[19]。植被类型以稀树灌木草丛带，常绿阔叶林带，针阔混交林带和高寒灌丛草甸带为主。地质构造复杂，山地高差大，植被退化严重，生态环境脆弱，山地灾害危险度极高[20]。该地区的气候及地形、地质特征在西南干旱河谷地区极具共性和典型性。

2 数据获取和处理

本文的遥感影像数据来源于中国科学院地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)，数字高程模型数据来源于中国科学院地理数据云(http://www.gscloud.cn)。基于2018年4月空间分辨率为30 m×30 m Landsat 8的遥感影像数据，使用ENVI软件对遥感影像进行辐射定标、大气校正、去异常值等数据预处理，并使用像元二分法计算植被盖度；基于空间分辨率为30 m×30 m的ASTER GDEM数字高程数据，使用ArcGIS软件进行拼接、裁剪、投影等数据预处理，在此计算上提取地形因子。为保证行政边界像元值的完整性，植被盖度和地形因子数据在行政区矢量边界的基础上缓冲2 km确定研究区范围。

3 研究方法

3.1 像元二分法计算植被盖度

植被盖度是研究植被生长分布的重要指标，能够表征植被的茂密程度及光合作用面积的大小。基于Landsat 8的遥感影像，利用像元二分模型计算研究区的植被覆盖度。像元二分模型是基于像元的线性加权方法合成[21]，它认为每个像元的地表光谱信息均由植被和土壤两种地物反射率组成，植被所占的权重为植被盖度(VFC)[22]。计算公式如(1)所示：

(1)

式中：S为遥感传感器所获取的光谱信息；Sveg为植被贡献的光谱信息；Ssoil为土壤贡献的光谱信息。

改进的像元二分法是利用植被、土壤相应的植被指数来分别替代对应的光谱反射率。计算公式如(2)所示：

(2)

式中：NDVI为归一化植被指数，是利用近红外波段和可见光红光波段进行的地物反射率的组合运算，用以增强植被的特性；NDVIveg为纯植被像元NDVI值；NDVIsoil分为纯裸土像元NDVI值。对于大多数裸地，NDVIsoil理论上接近于0，但受到多种因素影响，NDVIsoil值随着空间变化，变化范围为-0.1～0.2[23]。在前人研究的基础上[24-25]，结合研究区具体实际，选取NDVI数值最小的5%的区域的平均值作为NDVIsoil,NDVI数值最大的5%的区域作为NDVIveg，VFC的取值范围为[0，1]，其值越大，植被覆盖程度越高。

3.2 指标选取及信息提取

地形因子根据描述尺度分为微观、宏观两类[26]，微观地形因子能够量化每个点位地形曲面参数，如海拔、坡度、坡向、坡向变率等，而宏观地形因子则侧重分析窗口范围的地形曲面参数的量化，如地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度等[27]。本文选取海拔、坡向、坡度、平均曲率、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度、坡长因子、坡向变率、坡度变率、高程变异系数13种地形因子，获取地形曲面参数，量化地形因子。使用逐步回归法去除多重共线性，最终确定7个主导地形因子：海拔、坡度、坡向、坡向变率、地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度。

地形起伏度也称相对地势或相对高度，是指一定邻域范围内最高点与最低点的高差，计算公式如(3)所示：

R=Hmax-Hmin，

(3)

式中：R为地形起伏度，Hmax和Hmin分别表示最高点高程和最低点高程。

地表切割度是指一定邻域范围内平均高程与最小高程的差值，计算公式如(4)所示：

D=Hmean-Hmin，

(4)

式中：D为地表切割度，Hmean为平均高程，Hmin为最小高程。

地表粗糙度是指一定邻域范围内地球表面积与其投影面积之比，计算公式如(5)所示：

(5)

式中：secθi为地表粗糙度，SDEM为地表面积，SLEVEL为地表水平投影面积。

在研究区范围内，以500 m×500 m的格网间距，生成10 542个采样点。利用植被盖度与多地形因子空间位置关联性，将植被盖度和所有地形因子栅格属性赋值到采样点上，研究植被与地形地貌之间定性、定量关系。

3.3 地理加权回归模型

地理加权回归(GWR)是由Brunsdon等[28]提出的一种局域空间分析方法，该方法是将数据的地理位置嵌入到回归参数之中，通过局部回归系数来评估地形因子与植被盖度在局部区域的空间异质性。具体模型如(6)所示：

yi=β0(ui,vi)+∑kβk(ui,vi)xik+εi，

(6)

式中：yi是在空间i点上的因变量；xik指自变量；εi指随机误差；(ui,vi)指i点的空间位置；k指自变量的个数；βk指i点上的回归系数，β0指在(ui,vi)点的截距。GWR的回归系数通过如下计算获取：

β(ui,vi)=(XTW(ui,vi)X)-1XTW(ui,vi)Y，

(7)

式中：W(ui,vi)为距离权重矩阵，X为自变量矩阵，XT为自变量矩阵X的转置矩阵，Y为因变量矩阵。Wij为j点对i点的影响，公式如下：

(8)

式中：dij为i、j两点间距离，h为自定义的带宽，本研究中使用AICc方法确定最优带宽。

4 结 果

4.1 植被盖度空间分布模式

喜德县植被盖度的空间分布如图2所示，可以看出，研究区整体以中高覆盖植被为主，低覆盖植被为辅，植被盖度在0.4以下的范围约占研究区面积的15.29%；在空间上，西北县界凹侧、西南县界凹侧植被盖度较好，而西部和南部植被盖度较低，孙水河河谷两侧的低海拔、干暖河谷地带，由于气候炎热少雨，且受人为因素影响较大，植被盖度也明显低于其他地区。为揭示研究区植被盖度空间分布模式，本研究使用全局Moran’sI指数对其进行了初步探索，Moran’sI指数为0.32(Z=45.67>2.58；P<0.01)，表明植被盖度分布在空间上表现出显著的正相关性，即植被盖度在研究区范围内呈显出极强的集聚分布模式。

4.2 地形因子的空间分布特征

各地形因子的空间分布如图3所示。各地形因子定量表达的地形特征和强弱不同：海拔、地形起伏度、地表切割深度、坡度集聚性明显，空间差异较大；而地表粗糙度、坡向、坡向变率空间分布较为均匀。综合来看，研究区地形地貌在垂直方向上，相对高差巨大，接近3000 m，以中山地形为主，高山为辅；在水平方向上，呈现“西北高，东北低，东南高，西南低”的特征；西北方向的地形起伏较大且集中，各地形因子空间异质性明显。在局部空间上，研究区西北角的海拔较高，部分区域突破3500 m，地势起伏、地表切割深度均较大；研究区西北县界凹陷侧海拔也在3000 m以上，沿孙水河两侧的地形起伏度、地表切割深度较大且集中，地表粗糙度较大值也均集中在此范围内；研究区正西、正南方向，海拔较低，地势起伏度不大，地表粗糙度较小；研究区东南方向，海拔较高，但其他地形因子强度不大。

4.3 植被盖度与地形因子的耦合关系

4.3.1 植被盖度随地形的全局分异规律

表1为地形因子与植被均值统计表。从微观地形因子来看，高程上以3000 m为界，小于3000 m，植被盖度随着海拔的上升而增大，大于3000 m，植被盖度随着海拔的上升而减小，在2500～3000 m植被盖度达到最大，而在河谷的低海拔范围，植被盖度较低，这与秦岭地区植被的高程分异规律(以1800 m海拔为界，NDVI随着海拔的上升先增大后减小[29])相似，但不同地理环境下，适合聚落植被生长所需要的最适宜水热条件不同，植被峰值海拔不同。坡向上，各坡向植被覆盖差异不大，但是偏北向的植被长势要略好于偏南坡，南坡、东南坡植被盖度达到最低值0.59，在北坡达到植被盖度最高值0.71，可见阴坡的生长环境相较阳坡更适应植被的生长，植被在坡向上的分异规律正好与汤巧英等[12]、位宏等[13]研究结果一致。坡度上，随着坡度的增加，植被盖度平缓递增，这与Flores等[30]研究结果相似。坡向变率上，随着坡向变率的增大，植被盖度变化平稳，先缓慢减小，而后增大。从宏观地形因子来看，随着地表切割深度、地表粗糙度的增大，植被盖度呈上升趋势，地形起伏度达300 m后，植被盖度略有下降。总体上，植被受多种地形因子共同作用，植被对不同地形因子的响应呈现不同的规律性。但是，这种全局分异并不能表达出植被受地形影响的局部空间异质性，因此有必要使用地理加权回归方法来识别这种空间异质性。

表1 地形因子与植被盖度统计

4.3.2 植被盖度受地形因子影响的局部空间异质性

在进行地理加权回归之前，首先对参与地理加权回归的多元地形因子进行标准化处理，使各地形因子的回归系数具有可比性。地理加权回归模型样本量为10 542，拟合优度达0.27，且各地形因子回归系数通过了Moran’sI指数的非平稳性检验(Moran’sI>0，逼近1；Z>2.58；P<0.01)，说明地理加权回归结果在空间上呈正相关，聚集显著。将地理加权回归结果按照统一的分级标准进行符号化(图4)，通过回归系数的大小来度量地形因子对植被的作用强弱。由图4可以看出，植被盖度对各地形因子的响应整体上存在显著差异，说明海拔、地表粗糙度、地形起伏度、地表切割深度对植被盖度的影响强度大于坡度、坡向、坡向变率，这与前述结果基本一致。

在研究区局部，植被盖度受地形因子影响的类型和强度并不相同。在研究区西北部，植被盖度主要受海拔、地表粗糙度的影响(显著负相关，回归系数达到-0.8～-0.6)，其次受地表切割度的影响也较为明显(正相关，回归系数达到0.4～0.6)，而受坡度、坡向、坡向变率的影响较为微弱。在研究区南部，植被盖度与地表粗糙度、海拔呈极显著的负相关，回归系数达到-1.0～-0.8，与地形起伏度呈负相关，与地表切割深度呈高度正相关，回归系数达到1.0～1.2，坡度、坡向、坡向变率对植被盖度影响微弱。在研究区的西北县界凹侧方向，植被盖度主要受到地形起伏度影响(显著正相关)，受其他地形因子影响较弱。

5 讨 论

5.1 地形因子影响植被盖度的复杂性

植被盖度受到逐点特性的海拔、坡向、坡度等微观地形因子的影响。喜德县植被盖度在高程上的分异规律表明，植被盖度随着海拔的上升先增大，达到临界海拔后降低，这与国内众多研究的分异规律相似，但是临界峰值存在差异，如玛纳斯河流域地区，植被盖度在2100 m出现峰值[13]，而黔桂喀斯特地区，在海拔400 m出现峰值[31]。喜德县植被在阴坡的生长情况好于阳坡，与罗君等[32]在云南干热河谷冲沟区植被对微地形的响应结论相似，但张梅玲和徐睿择[33]在中国东南湿润区定南县的研究结果发现，植被盖度在阴坡和阳坡近似，均大于半阴坡和半阳坡，这表明，在干旱地区，植被对水分的需求更为迫切，阳坡温度高、蒸发强、湿度低，不利于植物的生长；而在湿润地区，坡向引起的湿度变化对植被生长影响不大。喜德县植被盖度随着坡度的增加而增大，与胡玉福等[34]在安宁河流域所得结论相似，这主要是因为低坡度地区植被受人为干预严重，人类活动的影响具有不确定性。植被盖度随着坡向变率的增大，先缓慢减小而后急剧增大，这表明植被的生长对坡向的急剧变化体现了较强的适应能力，与侯兆疆等[35]的研究结果相似，即坡向变率越大，在此过渡区域的群落组成越复杂。植被盖度同时受到地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度等宏观地形因子的影响，历史研究中宏观地形与植被耦合关系相关研究较少，喜德县植被盖度随着宏观地形因子变化分异主要表现为随着地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度的增大，植被盖度呈现递增的趋势。由于低地形起伏、切割、粗糙度区域人口较为集中，受人类活动影响，植被盖度偏低。而高地形起伏、切割、粗糙度区域植被盖度反而越高，一方面是因为植被受毁林开荒、放牧等人类活动影响较小，另一方面，可能由于此区域内的植被类型对于地形特征、水热条件存在较强的适宜能力。宏观地形因子与植被的作用过程较为复杂，后期有待进一步深入研究。

5.2 植被影响因子的多元性及生态改良的迫切性

研究区内，植被整体良好，但是仍有超过15%区域植被盖度偏低。孙水河贯穿全县，河谷地带植被盖度低，雨季降雨集中，水土流失剧烈，洪水、泥石流等地质灾害频发[36]。县域西北方向植被覆盖较低，可能是因为海拔过高，温度较低，土壤理化性质减弱，不适宜植被的生长。孙水河流域植被盖度偏低，这证实了关于全球气候与植被生产关系规律的研究[37]，即光合作用的强度随着温度的升高先增大，超过最适温度后，光合作用减弱，呼吸作用增强，植被物质积累减少。研究区部分范围受“焚风效应”的影响，低湿高温，不适宜植被的物质积累，导致植被盖度偏低，且低海拔地区人类活动剧烈，这是造成植被盖度偏低的另一重要原因，与Yin等[38]的研究结论相似。

植被的生长状况和空间格局不仅受地形因子的影响，还受温度、降水、土壤、人类活动、地质灾害等因子的共同作用。丁文荣[39]分析近60年西南干旱河谷气候状况，发现气温呈上升趋势，降雨量呈微弱下降趋势，气候演变对植被正常生长提出了挑战；段刚[40]认为降水量是影响西双版纳自然植被净第一性生产力变化的主要驱动因子；李扬[41]研究植被与土壤空间分异规律发现，植被多样性、丰富度、覆盖度与土壤粉粒和黏粒呈现正相关关系；李辉霞等[42]研究三江源植被生长对气候变化、人类活动的响应，发现人类活动可在短期内可提高植被变化速率；刘守江等[43]监测滑坡后近10年龙门山银厂沟植被恢复情况，发现植被恢复良好，因未受到较大人工干扰，受灾地区物种多样性较周围未受灾地区更加丰富。可见，不同研究范围，植被受不同驱动因子影响，呈现出显著的差异性。本文主要研究地形与植被的耦合关系，忽略了其他生物要素和非生物要素的作用，后续如果能够综合考虑温度、降水、土壤、地形、人类活动、地质灾害等因子的影响，量化各要素与植被的耦合程度，研究结果将会对区域生态评价和管理更具科学性和指导性。