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基于AMMRR插值法的草地综合顺序分类研究
——以甘肃省为例

2012-09-18郭婧柳小妮任正超

草业科学 2012年3期
关键词:山地插值甘肃省

郭婧,柳小妮,任正超

(1.甘肃农业大学草业学院草业生态系统教育部重点实验室,甘肃兰州730070;2.中-美草地畜牧业可持续发展研究中心,甘肃兰州730070;3.甘肃农业大学经济管理学院,甘肃兰州730070)

基于AMMRR插值法的草地综合顺序分类研究
——以甘肃省为例

郭婧1,2,柳小妮1,2,任正超3

(1.甘肃农业大学草业学院草业生态系统教育部重点实验室,甘肃兰州730070;2.中-美草地畜牧业可持续发展研究中心,甘肃兰州730070;3.甘肃农业大学经济管理学院,甘肃兰州730070)

在草地综合顺序分类系统(IOCSG)的指导下,以甘肃省113个气象站点多年>0℃年积温(Σθ)和年降水量(r)以及DEM数据为主要数据源,采用“多元回归+残差分析法(AMMRR)”进行气象数据空间化,通过空间叠置分析完成甘肃省草地类的划分。研究结果表明,甘肃省共有28个IOCSG草地类,面积最广的有4个,分别是微温极干温带荒漠类(ⅢA3)、微温干旱温带半荒漠类(ⅢB10)、微温湿润落叶阔叶林类(ⅢE31)和寒冷潮湿高山草甸类(ⅠF36),分别主要分布在北山山地、河西走廊、黄土高原和甘南高原;亚热带的几个类(ⅤB12、ⅤC19、ⅤD26和ⅤE33)分布面积较小,比例不足1%。研究结果符合甘肃省各区域的气候特点。AMMRR法充分考虑了地形因子(经度、纬度和海拔高度)对气象要素的影响,使Σθ和r插值结果更接近实际,得到的草地分类图也充分体现出了植被的地带性规律,模拟效果较好。

草地;GIS;综合顺序分类系统(IOCSG);多元回归+残差分析法(AMMRR);甘肃省

气候-土地-植被综合顺序分类系统(the Integrated Orderly Classification System of Grassland,IOCSG)是任继周院士、胡自治教授等提出的一种草地分类方法[1-7]。以量化的气候指标:>0℃年积温(Σθ)和湿润度(K)为依据,将具有同一热量级和湿润度级相结合的草地划分为类。

IOCSG类的划分采用了数量化的气候指标,通过对定点观测得到的气候数据进行由点到面的推演,即空间插值,能够获得分类指标的空间数据集,并实现第1级单元类的计算机自动分类和检索。由于经济和人力的原因,气象观测站点的数量极其有限(尤其是具有长期观测记录的站点),且站点的空间分布也不均衡[8],不同的插值方法对属性数据空间化会产生不同的影响[9]。因此,空间插值方法的准确性,直接影响属性数据空间特征的整体评估。目前,关于气候数据插值方法的研究甚多[10-15],以反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)、普通克里金(Ordinary Kriging,OK)、样条函数(Spline)和协同克里格(Co-Kriging,CK)插值法为主。但这些方法均以数学函数为基础,未考虑地形等复杂的地学特征,所得结果不能很好地反映气候数据尤其是温度的垂直变化规律。张燕卿等[16]采用“回归分析+残差插值”法和高程数据(DEM)对黄河流域的积温进行了空间插值,其模拟精度大大提高。

目前,关于中国草地的分类及其可视化的研究较多,如苏大学[17-18]采用植被-生境多因素分类法,将全国天然草地划分为18个草地类,并编制了中国草地资源图。马红彬等[19-20]、李红梅和马玉寿[21]、马轩龙等[22]利用IOCSG分别对黄土高原、青海省以及甘肃省的草地进行了分类,但在草地分类图的制作过程中,对于气象属性数据的空间插值大多采用基于最小二乘法原理的克里金法等,并没有考虑地形因子对气候要素的影响,限制了对草地类真实状况的表达。徐吉宏等[23]考虑海拔对气候数据的影响,利用DEM修正后的气象数据,对天祝县草地IOCSG类进行了划分,其结果更接近实际,但空间插值仍然使用的是常规的克里金法。

中国天然草地面积广阔,地形复杂,相对高差大,但是气象台(站)的分布相对稀疏,分布也不均匀(只在县城及个别地区),对使用IOCSG进行草地分类造成了一定的困难。如果能够结合与气象因素相关较大的其他影响因子,如坡度、坡向、下垫面状况等,将会有效地提高气候数据的插值精度,为草原类型学研究提供更加准确的基础数据[22]。本研究依据IOCSG的分类原理,以甘肃省的气象数据和DEM数据为主要数据源,对甘肃省多年Σθ和年降水量(r)进行属性数据空间化,通过叠置分析,完成甘肃省湿润度的空间分布图制作,并对甘肃省草地类进行了划分,旨在弥补以往研究采用GIS模块常用插值方法造成气象属性数据插值精度不高的缺陷,为甘肃省草地资源调查和草地畜牧业可持续发展提供基础图件和理论依据。

1 研究区概况

甘肃省地处黄河上游,介于92°13′~108°46′E,32°31′~42°57′N,东接陕西,东北与宁夏毗邻,南邻四川,西连青海、新疆,北靠内蒙古,并与蒙古人民共和国接壤,总面积4.54×105km2[22]。甘肃省地形地貌复杂多变,地势自西南向东北倾斜,地形呈狭长状,主要由陇南山地、陇中黄土高原、甘南高原、河西走廊、祁连山地和北山山地六大地形区域组成。深居内陆,属于温带大陆季风性气候,气温日较差大,年均温0~14℃,由东南向西北降低。光照充足,太阳辐射强,年日照时数为1 700~3 300h,自东南向西北增加。年均降水量36~800mm,主要集中在6-9月,各地差异大且分配不均匀。干旱是甘肃省最主要的气象灾害,大风沙尘暴、暴雨、冰雹等其他气象灾害也较容易发生。自然景观水平地带性明显,除陇南部分和疏勒河下游谷地地势较低外,平原主要见于河西走廊,山地和高原是主要的地貌形态,海拔相差悬殊,大多在1 000m以上,高山、盆地、平川、沙漠和戈壁兼而有之,是山地型高原地貌,生态环境垂直地带性明显。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据及来源

图1 研究区域和气象站点分布情况Fig.1 Experimental region and distribution of meteorological stations

气象数据:甘肃省113个气象站点(图1)多年平均Σθ和r,以及各气象站点的代码、名称、经度、纬度、海拔等。

基础图件:甘肃省1∶1 000 000行政区划图,甘肃省1km DEM数据(来源于地球系统科学数据共享平台)。

2.2 研究方法 选用改进的气象属性数据插值方法——“多元回归+残差分析法”(Analytic Method based on Multiple Regression and Residues,AMMRR),即将气象数据与气象站点的经纬度和海拔进行多元回归,并与原始气象数据进行对比分析,计算残差值,以GIS平台中传统的IDW为基础(IDW方法简单明了,本身含有气象数据的空间自相关性和空间异质性等特点,已被广泛应用[24]),插值残差模拟栅格面,并在栅格面上进行气象数据的空间拟合。运用栅格数据空间叠置分析法,进行湿润度的空间模拟反演,实现甘肃省草地类的划分。

3 结果与分析

3.1 湿润度K值的空间分布 采用AMMRR法对甘肃省境内离散分布的113个气象站点多年平均的Σθ和r进行空间插值,根据IOCSG的K指标计算公式,应用叠置分析法,计算K值,其空间分布(1km×1km)如图2所示。

甘肃省K值包含了IOCSG中从潮湿到极干的6个湿润度级,大致呈现随纬度升高,K值减小的趋势。K值大于2.0的区域,主要分布在甘南高原、祁连山山地以及陇南山地南部河谷地区和北部的小部分地区。甘南高原和祁连山地的海拔高,气温较低,降水较多,气候表现出高寒、阴湿特征,K值较大;陇南山地地区虽然温度较高,但是其降水量充沛,其K值也较大。K值为1.5~2.0的地区,主要分布在陇南山地、陇东和祁连山山地的狭长区域,这些地区的海拔高度较高,气温较低,降水也较丰富,属于湿润区,K值较高。K值为1.2~1.5的地区,主要分布在陇东、陇南以及祁连山地与河西走廊的交界地区,这些地区海拔较低,受到山地地形的影响,降水较多,但Σθ也较高,属于微润区。K值为0.9~1.2的地区,集中分布在陇中黄土高原的北部和河西走廊的少部分狭长地区,属于微干区,这些地区温度较高,降水较多,蒸发量较大。K值为0.3~0.9的地区,主要分布在河西走廊的大部分地区,呈狭长带状,属于干旱区,这些地区温度较高,但降水较少,蒸发量大。K值小于0.3的地区,主要集中分布在河西走廊以北和北山山地区域,由于这些地区广布沙漠,降水极少而温度极高,蒸发量极大。因此K值最小,属于极干地区。

3.2 草地类的划分 依据IOCSG分类体系,将基于AMMRR法生成的Σθ和K值栅格数据作为输入参数,进行空间叠置分析,生成甘肃省草地IOCSG分类图(图3)。甘肃省属温带大陆季风性气候。大部分地区气候干燥,降水和温度都呈现自东南向西北减少的趋势,包括了北亚热带湿润区到高寒区、干旱区的各种气候类型,草地类也复杂多样。按照IOCSG系统的分类依据,甘肃省草地包括28个类(图3)。

甘肃省境内面积最广的草地类有4个,分别是微温极干温带荒漠类(ⅢA3)、微温干旱温带半荒漠类(ⅢB10)、微温湿润落叶阔叶林类(ⅢE31)和寒冷潮湿高山草甸类(ⅠF36)。温暖极干暖温带荒漠类〛(ⅣA4)、微温微润草甸草原类(ⅢD24)和寒温潮湿寒温性针叶林类(ⅡF37)所占比例也较高,为5%~10%。3%左右的有寒冷极干高山荒漠类(ⅠA1)、微温微干温带典型草原类(ⅢC17)、暖温微润森林草原类(ⅣD25)、暖温湿润落叶阔叶林类(ⅣE32)和微温潮湿针叶阔叶混交林类(ⅢF38)。寒温干旱山地半荒漠类(ⅡB9)、寒温微干山地草原类(ⅡC16)、寒温微润山地草甸草原类(ⅡD23)和寒温湿润山地草甸类(ⅡE30)的面积在1%左右,其余类(主要是亚热带的几类)的分布面积较小,不足1%(表1)。

3.2.1 北山山地区 位于河西走廊平原以北,包括北山(马鬃山)、合黎山、龙首山等,系断续的中山,海拔1 500~2 500m,相对高度500~1 000m。山势东西高,中间低,北山已达夷平状态,气候极其干燥,侵蚀严重,山地岩石与山麓砾石裸露,形成典型的戈壁景观。该区域主要分布着极干荒漠类(ⅢA3和ⅣA4)。在北山海拔较高的区域,分布有寒温极干或干旱山地荒漠(ⅡA2、ⅡB9)。龙首山主要为山地草甸、草原(ⅡC16、ⅡD23、ⅡE30)的分布区。而按照《中国植被》[25]的分类系统,龙首山林区主要的植被类型为高山灌丛和山地荒漠灌丛等[26]。刘学录和任继周[27]通过对河西走廊景观要素的研究发现,IOCSG中的山地草甸草原类所对应的植被类型是落叶阔叶灌丛。虽然分类方法不同,但植被类型均是以灌丛为主的山地草甸、草原,进一步证实了IOCSG分类结果的科学性。

3.2.2 河西走廊平原区 位于甘肃省西部祁连山地以北,是北山山地以南,东起乌鞘岭,西迄甘、新边界的狭长的地带。大部分海拔在1 000~1 500m,地势自东向西、由南向北倾斜,由冲积、洪积平原组成。该区域地势平坦,光热充足,草地类单一,主要分布着微温干旱温带半荒漠类(ⅢB10)。从东南角的阿克塞到乌鞘岭,一直延伸到甘肃中部的皋兰、景泰即黄土高原丘陵区,大面积的微温干旱温带半荒漠类呈狭长带状分布。

图2 甘肃省湿润度(K)的空间分布Fig.2 Spatial distribution of humidity(K)in Gansu Province

图3 基于AMMRR法的甘肃省草地类划分Fig.3 Classification of grassland types based on AMMRR method in Gansu Province

3.2.3 祁连山高山区 位于河西走廊南部、甘青两省的交界处。山脉东起乌鞘岭,西止当金山口。甘肃省的高山、极高山几乎全部集中于该区,区内山地高程多为4 000~4 500m。祁连山地由一系列平行山岭和山间盆地组成,大致呈西北-东南走向。山地北坡高差在2 000m左右,南坡高差大都不到1 000m。该区域为温带荒漠区域的高山寒温性植被区,因海拔落差大,草地类型多样,植被垂直带谱明显,由下向上依次有荒漠带、山地草原带、山地森林草原带、高山灌木草甸带和高山寒漠带5个带谱[28]。与IOCSG分类结果“ⅡB9、ⅢB10、ⅡC16、ⅡD23、ⅡE30、ⅡF37”基本一致。祁连山地北坡与河西走廊西段(阿克塞到肃南)的ⅢB10接壤的狭长地带,分布着寒温干旱山地半荒漠类(ⅡB9)。河西走廊东段(山丹到古浪)直到黄土高原丘陵区的永靖、皋兰、靖远,与ⅢB10接壤的地带分布着微温微干温带典型草原类(ⅢC17)。

表1 甘肃省草地类及其面积Table 1 Grassland‘types’and their area in Gansu Province

3.2.4 陇中黄土高原丘陵区 位于甘肃省中部和东部,陇南山地以北,东起甘陕边界,西至乌鞘岭,海拔1 200~2 200m,相对高程500~1 000m。陇东部分地势大致由东、北、西三面向东南部缓慢倾斜,海拔降低。李师翁等[29]曾依据IOCSG将庆阳地区的草地划分为微温微润草甸草原类(ⅢD24)、暖温微润森林草原类(ⅣD25)和微温湿润森林草原类(ⅢE31)共3类,与其研究一致,本研究也发现,在地势较高的周边(东、北、西三面),如环县西北部,以及华池、合水、宁县、正宁的东北部,均分布着ⅢE31,而中部主要分布着ⅢD24。在地势较低的东南部,分布着ⅣD25和ⅣE32(图3)。陇西部分是祁连山的余脉延入成为黄土包围的石质山岭,区内地形起伏较大,草地类型也多样。兰州市区域,主要是ⅢB10和ⅢC17的分布区,向东南,有大面积的ⅢD24和ⅢE31分布,在地势较高的华家岭、六盘山,分布有ⅡF37、ⅢF38。在地势较低的河谷地带(泾河渭河流域与白龙江流域),主要分布着ⅣD25,与陈昌毓[30]按自然干燥度确定的黄土高原植被类型基本吻合。

3.2.5 陇南中低山区 位于渭河以南,临潭、迭部一线以东地区,为秦岭的西延部分。该区海拔从东部的800m上升到西部3 500m左右,相对高度500~1 500m,地势东低西高,山高谷深,峰锐坡陡。徽成盆地北支为北秦岭山地,山势较为低缓,相对高度一般在500~1 000m,少数山峰海拔超过3 500m,分布着微温湿润落叶阔叶林类(ⅢD24)和暖温微润森林草原类(ⅣD25)。南支为南秦岭山地,山势比较高峻,相对高差较大。白龙江谷地,海拔仅550m左右,为甘肃省海拔最低点,有部分暖热微润落叶阔叶林类(ⅤD26)的分布。而在介于洮河、白龙江之间的迭山,及甘川交界一带的岷山,一般海拔在4 000m以上,最高达4 920m,分布有寒温性针叶林类(ⅡF37)、微温潮湿针叶阔叶混交林类(ⅢF38)。徽成盆地海拔1 000~1 500m,分布有大面积的暖温湿润落叶阔叶林类(ⅣE32)和少部分的暖温潮湿落叶阔叶林类(ⅣF39),与任继文[31]根据《中国植被》的分类标准,对甘肃省大熊猫栖息地(陇南)植被类型划分结果、分布区域一致。

3.2.6 甘南高原区 位于甘肃省南部、陇南山地以西,属青藏高原的东缘部分。区内海拔3 000~ 4 000m,地势大致东低西高,但起伏不大,分布有许多大片的平坦滩地,为高山草甸类(ⅠF36)的主要分布区,水草丰美,有大片的天然牧场,局部还有ⅡF37、ⅢF38以及沼泽的分布,为全省主要畜牧基地之一。阿尼玛卿山的最东端伸入甘肃省西南角(积石山),高峰乔木格日,海拔4 806m,是该区的最高峰,分布着高山荒漠类(ⅠA1)。

不同的气象要素空间插值方法,对气象要素在空间上的分布吻合度有一定的影响,进而影响草地类的反演。马轩龙等[22]基于IOCSG原理,用协同克里格法和克里金法分别对甘肃省年积温和年降水量进行空间插值,将甘肃省草地划分为18类。采用AMMRR插值方法划分出的28个草地类囊括了克里金插值的除ⅤA5(暖热极干亚热带荒漠类)外的其他17个类。其分界也明显体现了甘肃省复杂的地形地貌特征,而克里金插值的弧状分界线与实际立地条件不相吻合。克里金插值显示,ⅤA5分布在甘肃省的西北角即阿克塞县和敦煌市,该区域由于深居内陆,大陆性气候特点非常明显,属温带、暖温带干旱荒漠气候。AMMRR插值结果表明该区域主要是温暖极干暖温带荒漠类(ⅣA4),更符合实际。

AMMRR插值结果中,类与类之间依IOCSG类的检索图,有着水平或垂直的梯度规律变化。除地势较平坦的北山山地、河西走廊、陇中黄土高原和甘南高原的水平地带性明显外,龙首山、祁连山地、华家岭、六盘山以及子午岭一带,垂直梯度也非常明显。而克里金插值结果中,类与类之间的地带性规律尤其是垂直地带性极不明显。如肃北境内的党河南山和野马山,由一系列西北-东南走向的平行山岭和山间盆地组成,在克里金插值分类中,该区域与接壤的河西走廊一致,大面积分布着微温干旱温带半荒漠类,而在地势平坦的河西走廊冲积、洪积平原,却又出现了高山荒漠类(ⅠA1)。

以上均说明对传统气象数据插值方法进行改进后的AMMRR插值法,具有较高的插值精度,适合面积较大区域的积温和降水插值分析,在气象台站稀疏或者地形多变的地区,较克里金法效果更加明显。但因基础数据的限制,地形如坡度、坡向对气象要素的影响作用未能显现。

4 讨论与结论

分类结果表明,甘肃省境内面积最广的4类草地分别是ⅢA3、ⅢB10、ⅢE31和ⅠF36。主要的分布区分别为北山山地、河西走廊、黄土高原和甘南高原,符合各区域的气候特点。

本研究充分考虑了>0℃年积温和降水量数据的水平和垂直地带性空间分布特征,采用了能体现地形因子(经度、纬度和海拔高度)对气候要素影响的AMMRR方法,使Σθ和r插值结果更接近实际,得到的草地分类图也充分体现出了植被的地带性规律,模拟效果较好。水平地带性规律明显的主要是地势较平坦的区域,如北山山地,草地类依次为ⅡA2-ⅢA3-ⅣA4;河西走廊:ⅡB9-ⅢB10-ⅣB11;而陇中黄土高原的庆阳地区[29]为ⅢD24-ⅣD25,以及ⅢE31-ⅣE32;甘南高原:ⅠF36-ⅡF37-ⅢF38。甘肃省是山地型高原地貌,生态环境垂直地带性明显。IOCSG分类结果也很好地证明了这一点,如龙首山区域,依海拔的升高,依次为ⅡB9-ⅡC16-ⅡD23-ⅡE30。祁连山地由一系列西北-东南走向的平行山岭和山间盆地组成,草地分类图也明显的显现出该区域的地形特点,从山麓到山顶,依次为ⅡB9-ⅡC16-ⅡD23-ⅡE30-ⅡF36。陇中黄土高原区的陇西部分,区内地形起伏较大。从西北向东南(兰州-榆中西北部-定西-庄浪-天水),热量和降水递增,依次分布着为ⅢB10-ⅢC17-ⅢD24-ⅢE31-ⅢF38,与IOCSG第1级类检索图的变化规律吻合。

采用AMMRR插值方法将甘肃省的草地划分为28个草地类,类与类之间依IOCSG类的检索图,有着水平或垂直的梯度规律变化,具有较高的插值精度,适合面积较大区域的积温和降水插值分析,在气象台站稀疏或者地形多变的地区,但因基础数据的限制,地形如坡度、坡向对气象要素的影响作用未能显现。

草地在陆地生态系统中具有调节气候、涵养水源,防风固沙、保持水土,饲养牲畜、提供食品,净化空气、美化环境等功效。甘肃省属干旱、半干旱区和典型的内陆干旱气候地带,生态环境的严酷、脆弱,加之人们长期对草地的滥垦、乱伐和过度放牧的结果,使其自然生态环境严重恶化。将气候数据中的温度和降水量转换为IOCSG中的生物气候指标温湿度和>0℃年积温,在GIS平台上进行草地类的可视化表达,不仅是对IOCSG理论知识的进一步应用,更能利用量化的气候指标,预测甘肃省草地对全球气候变化的响应机制,为制订草地恢复和环境保护等重大措施提供科学的建议。

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IOCSG based grassland classification by AMMRR interpolation——A case study in Gansu Province

GUO Jing1,2,LIU Xiao-ni1,2,REN Zheng-chao3
(1.College of Pratacultural Science,Gansu Agricultural University;Key Laboratory of Grassland Ecology System,Ministry of Education,Lanzhou 730070,China;2.Sino-U.S.Centers for Grazingland Ecosystem Sustainability,Lanzhou 730070,China;3.College of Economics and Management,Gansu Agricultural University,Lanzhou 730070,China)

Under the guidance of Integrated Orderly Classification System of Grassland(IOCSG),interpolation methods of Analytic Method based on Multiple Regression and Residues(AMMRR),in conjunction with DEM and meteorological data as main data source including annual accumulative temperature(Σθ),annual precipitation(r)of 113stations in Gansu Province,were applied in spatial interpolation.Then the grassland classes in Gansu were classified through spatial overlay analysis.The results showed that the grasslands could be classified into 28classes in whole province.Four classes with the largest area,i.e.ⅢA3(Cool temperate-extrarid temperate zonal desert),ⅢB10(Cool temperate-arid temperate zonal semidesert),ⅢE31(Cool temperate-humid forest steppe,deciduous broad leaved forest)andⅠF36(Frigid perhumid rain tundra,alpine meadow),were distributed in north mountains,Hexi Corridor,Loess Plateau and Gannan Plateau.Meanwhile,four classes located in subtropics had the smallest area accounting for less 1%.The results also showed that the distribution of grassland classes fitted to the climatic characteristics of regions in Gansu.The interpolation ofΣθand r was closer to reality and the map of grassland classes could fully reflect the zonal patterns of grassland vegetation distribution,which proves that the AMMRR method has a better simulative result because the effect of topographic factors(longitude,latitude and elevation)to climatic factors was covered.

grassland;GIS;IOCSG;AMMRR method;Gansu Province

LIU Xiao-ni E-mail:liuxn@gsau.edu.cn

S812.8

A

1001-0629(2012)03-0384-08

2011-05-19 接受日期:2011-06-13

国家自然科学基金(30960264);甘肃省科技支撑计划-农业计划(0804NKCA071)

郭婧(1985-),女,甘肃兰州人,在读硕士生,主要从事生态和地理信息系统应用研究。E-mail:guojing051030@163.com

柳小妮 E-mail:liuxn@gsau.edu.cn

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