湖北竹山县植被覆盖度与地形因子的空间关系分析

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　　摘要：以湖北省竹山县为研究区，运用RS和GIS技术，并借助空间叠加分析，研究区内植被覆盖度分别随不同地形因子变化的分布特征及相关性。研究结果表明：①研究区植被覆盖度整体情况良好，以高覆盖度为主，占比为80.45%。②植被覆盖度随高程的升高呈增加趋势，在高程大于2000m时达到最大值，其值为91.99%;植被覆盖度随坡度增大呈先增大后减少趋势，在35°～45°坡度带达最大值;在坡向上，阴坡植被覆盖度整体稍高于阳坡。③不同植被覆盖度与各地形因子级的相关性强度不同，对于各级植被覆盖度，坡度和坡向对其影响明显高于高程，植被覆盖度越高，坡度和坡向两者对其影响越明显;高程与各级植被覆盖度的相关性无明显的规律。
　　关键词：植被覆盖度;地形因子;相关性;竹山县;湖北省
　　中图法分类号：P642
　　文献标志码：A
　　DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.03.014
　　植物是连接水分、大气与土壤内循环的重要枢纽，是陆地生态系统的重要组成部分，在全球环境变化与生物地球化学循环过程中起主导作用。植被的形成和变化与其所在地理环境密切相关。植被覆盖度是综合衡量地表植被覆盖状况的重要量化指标之一，研究它在各地形，上的分布特征及相关性成为了揭示植被与地形之间关系的重要途径。随着科学技术进步，遥感和GIS技术被广泛应用于植被监测中。张诗羽等在GIS和RS技术支持下，对岷江上游流域植被覆盖度与地形因子的相关性进行分析;王鹏程等基于森林植被GIS数据库，对三峡库区森林植被分布的地形分异特征进行分析;王毅等利用RS和GIS技术，借助空间叠加分析，分析了研究区内植被覆盖度分别随地形因子变化的规律。
　　竹山县作为我国南水北调中线重要水源区，将是生态建设的主战场，为了尽快实现全县“生态文化大县”和确保“一江清水送北京”的目标，全面了解竹山县植被状况及其与地形因子间的关系，对该区域资源配置有着重要的意义，有助于扩大全县森林植被覆盖，进一步充分发挥森林的生态效益，同时保证南水北调中线工程的效益。本文以Landsat OLT遥感影像为基础数据，基于像元二分模型，利用ENVI5.1和Arc-GIS10.2軟件，将研究区植被覆盖和各地形因子进行叠加分析，研究区域内植被覆盖度的空间分布特征，并利用统计学原理对不同植被覆盖度与各地形因子级进行相关性分析，综合得出影响该地区的主要地形因子，为研究区生态修复和建设提供科学依据。
　　1 研究区概况与研究方法
　　1.1 研究区概况
　　竹山县隶属湖北省十堰市，地跨东经109°32'～110*25'、北纬31°30'～32°37'之间。全县土地总面积3587.8km2，山地占土地总面积80%以上。境内海拔最高为2635m，最低220m，高差达2415m。属北亚热带湿润气候，境内四季分明，雨热同季，无霜期长，空气比较湿润，光合潜力大。年平均气温15.5C，年平均降水量836.2mm，众多河流汇于境内最大支流一堵河，组成树枝状水系，堵河年径流总量为66亿m'，水能蕴藏量为116.2万kW。森林资源丰富，森林植被呈较为明显的区域性和垂直性分布特点，主要以高马尾松、杉木、栎类混交林等为主。
　　1.2 数据来源及预处理
　　通过地理空间数据云网站下载得到2017年9月27日遥感影像数据2景和DEM数据，空间分辨率均为30mx30m，遥感影像成像时间在9月份，图像质量良好且已经做过辐射定标及大气校正等预处理，能够充分代表研究区植被覆盖的一般情况，通过ENVI5.1将2景遥感影像进行无缝镶嵌，并利用行政边界剪裁得到研究区遥感图像。
　　1.3 研究方法
　　1.3.1 植被覆盖度的提取
　　归一化植被指数是用于反映植被生长状况的重要指标，同时也是计算植被覆盖度的重要参数。NDVI的计算公式为
　　公式
　　式中，NIR和R分别对应Landsat-8OLT影像中的第五波段和第四波段，即近红外波段和可见光红光波段。
　　在计算得到NDVI的基础.上，通过像元二分模型把NDVI转化成植被覆盖度Fc8]，计算公式如下：
　　公式
　　式中，NDVi和NDVIeg分别指研究区无植被覆盖区和完全植被覆盖区像元的NDVI值。不同区域、不同影像的NDVIoi和NDVIg是存在一定差异的9，两者的取值直接影响植被覆盖度估测的结果，在无真实可靠的数据情况下，通常分别取置信区间内的最小值和最大值代入。本次研究根据研究区的基本情况，选取累计频率为5%的NDVI值为NDV.，累计频率为95%的NDVI值为NDVIveg，通过公式（2）计算得到研究区植被覆盖情况。
　　根据国家水利部《土壤侵蚀分类分级标准》（SL190-2007）[1]，结合研究区植被覆盖的实际情况，本文将研究区植被覆盖度分为6个等级，如表1所示。
　　1.3.2 植被覆盖度空间分布特征
　　运用ArcGIS10.2软件，以DEM为基础数据，分别提取研究区坡度、坡向图，并根据研究区实际情况，对研究区高程、坡度、坡向划分等级并制成专题图，然后将植被覆盖图与各地形因子进行叠加分析，统计各地形因子级上的植被覆盖度所占面积比，从而分析不同空间角度植被覆盖度变化情况。根据研究区地形地貌的实际情况和相关资料，本次研究各地形因子分级情况如下。
　　（1） 高程。研究区高程范围为220～2830m，本次研究将高程分为5类：<500m，500～1000m，1000～1500m，1500～2000m，>2000m。
　　（2） 坡度。研究区的坡度范围为0°～86°，本次研究将坡度分为6个等级，按照<8°，8°～15°，15°～25°，25°～35°，35°～45°，>45o进行分级。 　　（3） 坡向。将坡向按照-1。（平地），0°～22.5°和337.5°～360°（北坡），22.5°～67.5°（東北坡），67.5°～112.5°（东坡），112.5°～157.5°（东南坡），157.5°～202.5°（南坡），202.5°～247.50（西南坡），247.5°～292.5°（西坡），292.5°～337.5°（西北坡）分为9个坡向带，通常将北坡、东北坡、西北坡、西坡统称为阴坡，将南坡、西南坡、东坡、东南坡统称为阳坡。
　　1.3.3 分布指数
　　为了更全面了解不同地形条件上植被覆盖的空间状况，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植被覆盖在不同地形条件的分布情况，其公式为
　　公式
　　式中，P为植被在第e种地形位下的分布，Si为研究区在第e种地形上植被覆盖的总面积，S;为研究区植被总覆盖的总面积，S。为研究区内第e种地形的总面积，S为研究区的土地面积。当P>1时，表示植被覆盖度在某地形位，上的比重大于研究区内植被覆盖度的比重，说明植被覆盖度在该类地形位上出现的频率较高，即该地形位是植被覆盖空间分布的优势地形位，P值越大，优势程度越明显。
　　1.3.4 植被覆盖度与地形因子的相关性
　　通过研究区二类调查数据得到的研究区乡镇边界，将研究区按照乡镇划分并构建统计样本，以研究区各乡镇内不同植被覆盖度面积比和各级地形因子面积比为变量，生成列表，通过SPSS21.0软件进行斯皮曼等级相关性分析，分析研究区植被覆盖度与各地形因子级的相关性强度。
　　2 结果与分析
　　2.1 植被覆盖度及各地形因子的空间分布由表2和图1可知。
　　（1） 研究区植被覆盖度以VI级为主，其平均植被覆盖度大于90%，占研究区总面积的80.45%，主要分布在研究区的北部和东南部;I和II级植被覆盖度区仅占研究区的2.80%和1.41%，说明研究区植被覆盖度整体良好。
　　（2） 高程方面，研究区大部分高程在500～2000m之间，占比高达89.76%，其中高程在1000～1500m的区域所占面积最大，占比为39.29%。
　　（3） 坡度方面，研究区属于山区县，具有“八山一水一分田”的特点，坡度大于15°的区域占地面积较大，高达88.21%，其中大于25°的区域就占有67.33%;坡度小于15°的区域面积仅占11.79%，说明研究区进行生态修复、恢复时，坡度是需要考虑及克服的主要因素之一。
　　（4） 坡向方面，研究区各坡向所占面积大小较均衡，东坡、东南坡和西坡面积较大。
　　综上可知，研究区地形地貌在垂直方向.上以中低地形等级为主，水平方向上以中，上变化率的地形等级为主，研究区地形总体变化较大，即研究地形因子与植被覆盖度的关系具有一定意义。
　　2.2 植被覆盖度随高程变化特征
　　据悉，区域海拔每升高100m，年平均气温下降0.559C，降雨量和相对湿度随之增加，使得区域水热分布具有一定的水平差异。由图2可知，研究区平均植被覆盖度随着高程的升高呈增加趋势，高程大于500m的区域平均植被覆盖度均大于65%，在高程大于2000m时平均植被覆盖度达到最大值，其值为91.99%;I～级植被覆盖度区域均随高程的升高而逐渐减少，三者均在高程小于500m占比达最大值，分别为31.79%，6.94%和7.58%;IV级和V级的植被覆盖度区域随高程的增加呈先增加后减少趋势，两者均在500～1000m面积达到最大;VI级的植被覆盖度区域随高程的增加而增加，在高程大于1000m区域占比均大于80%。
　　由表3可知，I级植被覆盖度区域主要分布在1，2级高程上，占比为97.3%;II～V级植被覆盖度区域主要分布在2，3级高程上，占比分别为90.5%，91.8%和93.0%;VI级植被覆盖区域主要分布在2～4级高程上，占比为89.1%。
　　2.3 植被覆盖度随坡度变化特征
　　坡度表示局部地表的倾斜程度，直接影响地表物质能量的交流转化方式与程度，不仅能改变土壤的基本属性，而且在很大程度上能影响地表植被的分布态势。由图3可知，研究区平均植被覆盖度随着坡度增大呈先增大后减少趋势，各级坡度的平均覆盖度均大于60.0%，在35°～45°坡度带达最大值。I～V级植被覆盖度区域随坡度增大各占比逐渐减少，坡度0°～8°之间区域占比均最大，其值分别为8.29%，8.69%，12.22%，13.55%及14.20%。VI级的植被覆盖度区域随坡度的增加而增加，坡度大于35°区域内各级植被覆盖度占比均大于80%。由表4可知，I级和I级植被覆盖度区域主要分布在坡度1～4级上，占比分别为77.5%，90.6%;II级主要分布在1～3级坡度上;IV～V级植被覆盖度区域主要分布在坡度的2～4级上，占比分别为76.5%，73.6%;VI级植被覆盖区域主要分布在3～6级坡度上，占比为92.4%。
　　2.4 植被覆盖度随坡向变化特征
　　坡向表示了每个栅格高程值变化量的改变方向，不同坡向所接受的太阳辐射量和土壤水分量存在一定的差别，进而植被的分布特征不同。由图4可知，I～V级的植被覆盖区域在平坡上占比最大，各级植被覆盖度在其他坡向走势相对平稳，VI级植被覆盖度除了平坡，在其他坡向的占比均大于75%，其中在北坡达到最大值，其值为84.2%;各个坡向的平均植被覆盖度区域大小依次是：北坡>东南坡>西北坡>南坡>西南坡>西坡>东北坡>东坡>平坡，总体来看，研究区阴坡植被覆盖度整体稍高于阳坡。
　　由表5可知，I级植被覆盖区域除了平坡和西北坡，在其他坡向总占比90.3%;II～IV级除了平坡、北坡和西北坡，在其他坡向的总占比分别为84.5%，84.0%和81.3%;V和VI级植被覆盖区域除了平坡，在其他坡向的占比较为均衡。 　　2.5 植被覆盖度在各地形因子.上的分布优势
　　分布指数曲线能够在一定程度上反映出植被覆盖在地形地位分级梯度，上的分布情况，曲线弯曲程度反映植被覆盖的分布在某种地形地位，上出现的频率大小，从量化的角度来揭示研究区植被覆盖度与地形因子的的空间定量关系。图5可知，①高程上，分布指数随着高程的增大先急速增加后平缓增加，在高程小于500m时，植被出现频率最小，其值为0.69，在高程为500～1000m时，分布指数的数值急速增加到了0.97，而后分布指数随着高程缓慢增加，在高程大于2000m时达到最大值，其值为1.02，植被出现频率最高。②坡度上，分布指数曲线随坡度增加呈现先增加后减少的趋势，在坡度小于25°时，分布指数随坡度增加急速增加，但数值仍比较小，主要原因是：研究区坡度小于25°的区域主要是耕地和建筑用地，在坡度大于25°时，分布指数均大于1，植被出现频率较高，坡度大于45°时，分布指数开始缓慢减少。③坡向上，研究区域以县域为尺度，范围较小，各坡向的水热相差比较小，但研究区域实行退耕还林政策和天然林保护工程等人为干预活动，分布指数曲线波动较大。东南坡、西坡和西北坡的植被分布指数均大于1，其中东南坡分布指数最大，其值为1.01，除去条件较相同的平坡外，东北坡的分布指数最低，其值为0.99。综上所述，各地形因子的分布规律与前面分析结果基本吻合。
　　2.6 植被覆盖度与地形因子的相关性分析
　　由表6可知，植被覆盖度各等级与地形因子地位的相关性强度有较大区别，其中中覆盖度及以上与大多数地形因子级都存在极强的相关性。I级植被覆盖度与高程相关性高于坡度和坡向，它与高程在1000m以下的区域存在极显著相关性，与大于2000m的高程存在负相关。主要是因为I级植被覆盖度区域大多数都是建筑用地或高海拔地区，生活各方面都会受气候、交通等因素的限制。II级植被覆盖度与高程500～1000m和坡度小于25°的区域存在极显著的相关性，与其他地形等级因子的相关性较低，主要是因为该级区域主要是耕地，对地形因子和水热条件要求较高。I级植被覆盖度与坡度和坡向的相关性大于与高程的相关性;IV～VI级的植被覆盖度与大多数的地形等级因子都存在极显著的相关性，IV和V级植被覆盖度与高程大于1500m、坡度大于35°的因子存在较低的相关性，VI级植被覆盖度除了与高程小于1000m地形存在较低的相关性外，与其他地形等级因子均有极强的相关性。
　　3 讨论
　　（1） 在高程上，高程小于500m的区域，地势相对平缓，水热各方面均较为优越，大部分为建筑用地，经济发展和人类活动使林地被破坏，造成植被覆盖度极低。随着高程的升高，人类活动干预减少，植被覆盖度慢慢增加，高程在500～1000m时，高程与植被覆盖等级存在显著相关性，说明该高程地形环境很适合植被生长;在高程大于2000m的区域，高植被覆盖度与高程存在极显著相关性，其分布指数数值也达最大，说明该高程为优势地形位，而该高程与其他植被覆盖度分级相关性极低，甚至出现负相关性。在今后生态修复工作中，不仅要注重中低海拔的植被恢复，更应该重视高海拔的植被抚育。
　　（2） 在坡度上，研究区的平均植被覆盖度随着坡度的增大呈先增大后减少的趋势。其中，随着坡度增大，中高及以下的植被覆盖度面积占比逐渐减少，主要分布在坡度小于25°的区域，原因是研究区是典型的山区，经济较为落后，种植业成为了该县脱贫致富的途径，所以坡度小于25°的区域大多数都被发展成农业用地，人为干预较大且生产方式不合理，导致植被覆盖度较低。研究区平均植被覆盖度在坡度为35°～45°时达到最大值。坡度大于45°，平均植被覆盖度略微减少，原因是一般坡度越大的区域，平均降雨量和积温会越少，土壤保水性变差，植被长势情况也变差。
　　（3） 在坡向上，植被覆盖度在各个坡向上分布波动起伏较大。由于研究尺度较小，各坡向水热条件相差不大，因此坡向对植被覆盖度主要体现在人类活动上。北坡、西北坡和西坡植被覆盖度较高，其次是南坡和东北坡，平坡和东坡的高植被覆盖度较低，总体来说，阴坡植被覆盖度整体稍高于阳坡。虽然阳坡受太阳辐射整体高于阴坡，水热条件较好，适合植物生长，但研究区阳坡地势平缓，大多村落都聚集于此，人类活动相对剧烈，致使生态环境变得脆弱，植被覆盖偏低。
　　4 结论
　　（1） 自实施退耕还林工程和天然林保护工程以来，研究区植被覆盖度总体恢复良好，无植被覆盖的裸地面积仅占2.8%，II～IV级植被覆盖度占8.62%，中高级以上植被覆盖度占比为88.58%。
　　（2） 植被覆盖度随着高程的增长呈升高的趋势，在高程大于2000m时平均植被覆盖度达到最大值，其值为91.99%;植被覆盖度随着坡度增大呈先增大后减少趋势，在35°～45°坡度带达最大值;植被覆盖度在坡向上，表现为阴坡植被覆盖度整体稍高于阳坡。
　　（3） 各级植被覆盖度与地形因子级的相关性强度有较大區别。对于各级植被覆盖度，坡度和坡向对它的影响明显高于高程，随着植被覆盖的增大，两者对植被覆盖度的影响越来越明显，高程与各级植被覆盖度的相关性无明显的规律。
　　参考文献：
　　[1]丁艳玲.植被覆盖度遥感估算及其真实性检验研究[D].北京：中国科学院大学，2015.
　　[2]程圣东，李占斌，鲁克新，等.文安驿流城植被覆盖度时空分异及其与地貌因子关系研究[J].西安理工大学学报，2011（2）：145-150.
　　[3]张永，杨自辉，王立，等.基于遥感分析13年来石羊河上游山区植被变化研究[J].草业学报，2017，26（11）：11-21.
　　[4]张诗羽，张毅，王昌全，等.岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性[J].水土保持通报，2018，38（1）：39-75.
　　[5]王鹏程，姚婧，肖文发，等.三峡库区森林植被分布的地形分异特征[J].长江流城资源与环境，2009，18（60）：28-34. 　　[6]王毅，郭躍.喀斯特地貌区植被覆盖与地形因子的空间关系分析一以贵州普定县为例[J].2018，27（1）：158-166.
　　[7]陈晓玲，赵红梅，田礼乔.环境遥感模型与应用[M].北京：科学出版，2008.
　　[8]李苗苗，吴炳方，颜长珍，等.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学，2004，26（4）：153-159.
　　[9]贾坤，姚云军，魏香琴，等.植被覆盖度遥感估算研究进展[J].地球科学进展，2013，28（7）：774-782.
　　[10]徐芮，陈志强，陈志彪.朱溪流城植被覆盖的时空变化及地形分异特征[J].地球与环境，2016，44（2）：154-160.
　　[11]SL190-2007土壤侵蚀分级分类标准[S].
　　[12]李云强，齐伟，王丹，等.GIS支持下山区县域农村居民点分布特征研究——以栖霞市为例[J].地理与地理信息科学，2011（3）：73-77.
　　[13]斯钧浪，齐伟，曲衍波，等.胶东山区县城土地利用在地形梯度上的分布特征[J].应用生态学报，2009（3）：679-685.
　　[14]蔡宏，何政伟，安艳玲，等.基于RS和GIS的赤水河流域植被覆盖度与各地形因子的相关强度研究[J].地球与环境，2014（4）：518-524.
　　[15]Ostendorf B.，ReynoldsJ F. A model of arctic tundra vegetation derived from to pographie gradients[J]. Landscape Ecology，1998，7（13）：187-201.
　　[16]毕如田，武俊娴，曹毅，等.涑水河流域地形因子对植被指数变化的影响[J].中国农学通报，2012，28（35）：257-263.
　　引用本文：韦海航，周春国，郑芊卉，庄家尧.湖北竹山县植被覆盖度与地形因子的空间关系分析[J].人民长江，2019，50（3）：78-83.
　　Analysis on spatial relationship between vegetation coverage and topographic factors in Zhushan county，Hubei Province
　　WEI Haihang，ZHOU Chunguo，ZHENG Qianhui，ZHUANG Jiayao
　　（Forestry School，Nanjing Forestry University，Nanjing 210037，China）
　　Abstract：Taking Zhushan county，Hubei Province as the research area，the distribution characteristics and correlation of vegetation coverage with different topographic factors were studied by using RS and GIS technology and spatial superposition analysis.The research results showed that the overall vegetation coverage of the study area was good，dominated by high coverage，account-ing for 80. 45%. The vegetation coverage increased with the elevation and reached the maximum value of 91. 99% when the elevation was greater than 2000 m. The vegetation cover increased first and then decreased with the increase of slope and reached the maximum value when slope was 35。to45 °. For aspect，the overall vegetation coverage of ubac was slightly higher than thatof adret. The correlations between different vegetation coverage and different topographic factors were different. The influences of slope and aspect on vegetation coverage of all levels were significantly higher than that of elevation. There was no obvious correlation between elevation and vegetation coverage of all levels.
　　Key words：vegetation coverage degree;topographic factors;correlation;Zhushan County;Hubei Province
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