基于ArcGIS的天祝草地綜合順序分類(lèi)研究

徐吉宏，柳小妮，張德罡，徐吉偉

(1.甘肅省社會(huì)科學(xué)院，甘肅 蘭州 730070； 2.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070； 3.蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020)

目前，通用的草地分類(lèi)方法主要以氣候?yàn)闆Q定因素，植被為主體，結(jié)合生長(zhǎng)地形、土壤特征，依據(jù)草地類(lèi)型學(xué)原理，探求草地形成要素和分類(lèi)指標(biāo)關(guān)系。任繼周和胡自治提出的草地綜合順序分類(lèi)系統(tǒng)(COSGC)方法，很好地反映了草地植被與氣候的相互關(guān)系，其中的草地分類(lèi)檢索圖在國(guó)際上被稱(chēng)為任-胡氏檢索圖。

空間插值的實(shí)質(zhì)是通過(guò)已知樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)估算未知點(diǎn)的數(shù)據(jù)。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)空間離散數(shù)據(jù)的插值進(jìn)行了大量的研究，并提出了多種空間插值方法。常用于氣象要素空間插值的方法有多項(xiàng)式插值法(interpolating polynomials)、趨勢(shì)面法(trend surface)、反距離權(quán)重法(inverse distance weighted)、樣條函數(shù)法(spline)、克里金法(kriging)、自然鄰域插值法(natural neighbor)等[1-3]?？臻g插值方法各有利弊，不同的方法插值結(jié)果差異很大。如何根據(jù)數(shù)據(jù)與區(qū)域的特征選擇最優(yōu)的方法一直是研究的一個(gè)難題[4]。為此，根據(jù)可以獲取的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值方法的選擇成為一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。

本研究采用ArcGIS 9.1技術(shù)[5-7]，比較不同插值方法對(duì)天?？h草地進(jìn)行類(lèi)的劃分的效果，并驗(yàn)證COSGC分類(lèi)的適用性，為其進(jìn)一步推廣應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1研究區(qū)概況 天祝藏族自治縣(以下簡(jiǎn)稱(chēng)天祝縣)位于甘肅中部，地理位置為102°07′～103°46′ E， 36°31′～ 37°55′ N。全縣東西寬124.6 km，南北長(zhǎng)158.4 km，土地面積為6 900余km2，地勢(shì)西部高峻，向東南逐漸變低，境內(nèi)地形以山地為主，分布了祁連山系東緣的一系列山脈，地形復(fù)雜。高寒地區(qū)海拔高，氣溫、降水量差異很大，氣候變化明顯，氣溫低，年較差小，日較差大，降水分布不均勻，年際變化明顯，水熱條件較為嚴(yán)酷，易形成較為頻繁的災(zāi)害性天氣(風(fēng)、沙、旱、雪、霜)。日照充足，太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，具有大陸性高原季風(fēng)氣候特征[8-12]。

1.2研究方法

1.2.1數(shù)據(jù)收集及處理

氣象數(shù)據(jù)與處理：收集了天?？h及周邊氣象站1961―1990年30年57個(gè)點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)資料(來(lái)源于天?？h氣象局，甘肅省氣象局等相關(guān)部門(mén))。依據(jù)COSGC模型，計(jì)算得到>0℃年積溫(∑θ)及濕潤(rùn)度(K)。

由于天?？h境內(nèi)地形以山地為主，分布了祁連山系東緣的一系列山脈，海拔明顯高于周邊地區(qū)，單純利用天?？h及周邊地區(qū)的∑θ和K，通過(guò)空間插值所得到的分類(lèi)指標(biāo)與實(shí)際差異很大。馬興祥等[12]研究認(rèn)為，積溫隨海拔增高而降低，二者呈線性相關(guān)關(guān)系。因此，結(jié)合天祝縣數(shù)字高程模型(DEM)，對(duì)∑θ進(jìn)行修正(式1、2)，然后重新計(jì)算K，以提高∑θ和K指標(biāo)的精度，滿足天?？h草地分類(lèi)的要求。

T=14.23-0.047h

(1)

∑T0=5 547.23-1.043 7h

(2)

式中，T為年平均氣溫，h為海拔高度,∑T0為≥0℃年積溫。

基礎(chǔ)圖庫(kù)：收集天?？h1986年100 m×100 m的DEM圖，1984年1∶250 000的行政區(qū)劃圖，天?？h遙感影像植被分布圖和土壤類(lèi)型圖，以及2001年1∶100 000植被類(lèi)型圖等紙質(zhì)圖[13-14]，并對(duì)其進(jìn)行掃描數(shù)字化，不同地圖統(tǒng)一定義為Krasovsky_1940_Albers投影。

天祝縣行政區(qū)劃圖、天?？h遙感影像植被分布圖、土壤類(lèi)型圖和植被類(lèi)型圖等紙質(zhì)圖來(lái)源于甘肅省基礎(chǔ)地理信息中心和甘肅省天?？h農(nóng)業(yè)區(qū)劃委員會(huì)；DEM圖由甘肅省草原生態(tài)研究所遙感協(xié)作組和天?？h草原工作站提供。

1.2.2草地綜合順序分類(lèi)圖的生成 以地理信息系統(tǒng)和COSGC論為指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)∑θ和K數(shù)據(jù)的空間化，進(jìn)行空間數(shù)據(jù)疊置分析和重分類(lèi)，生成COSGC第1級(jí)分類(lèi)單位類(lèi)圖。

點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間化：結(jié)合天?？hDEM，整理并修正∑θ和K數(shù)據(jù)為jw.dbf和K.dbf格式，導(dǎo)入ArcGIS 9.1，利用Add XY data模塊，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間化表達(dá)。

分類(lèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的空間化：將空間化的jw.dbf和K.dbf數(shù)據(jù)，導(dǎo)入ArcGIS 9.1，利用ArcToolBox-Spatial Analyst Tool-Interpolation和Geostatistial Analyst--Geostatistial Wizard模塊，分別用IDW、Spline、 Kriging， Natural Neighbor進(jìn)行空間插值，以期獲得連續(xù)有序的空間數(shù)據(jù)。

分類(lèi)指標(biāo)空間化數(shù)據(jù)的重分類(lèi)：按照COSGC的劃分體系，以天?？h的∑θ和K為指標(biāo)，進(jìn)行天?？h草地綜合順序分類(lèi)。

空間疊置分析：采用矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)相結(jié)合的疊置分析方法。

1.2.3草地綜合順序分類(lèi)圖的可信度分析 采用分區(qū)抽樣，選擇1984年中國(guó)南、北草地資源調(diào)查辦公室制作的天?？h遙感影像植被分布圖[15]，均勻選取350個(gè)點(diǎn)，與本研究生成的天祝草地綜合順序分類(lèi)圖的同域點(diǎn)，通過(guò)兩圖同域點(diǎn)原生植被景觀類(lèi)型異同的比較，判斷天?？h草地綜合順序分類(lèi)圖的準(zhǔn)確度[16]。

2 結(jié)果與分析

2.1空間插值 在ArcGIS 9.1軟件下，分別以IDW、Spline、Kriging、Natural Neighbor四種方法對(duì)∑θ和K數(shù)據(jù)進(jìn)行插值[17-21]，結(jié)果如圖1、2所示。

2.2天?？h草地綜合順序分類(lèi)圖 將∑θ和K的不同空間插值結(jié)果進(jìn)行空間疊置，生成9個(gè)不同的草地綜合順序分類(lèi)圖(圖3、表1)。

圖1 ∑θ插值結(jié)果

圖2 K插值結(jié)果

圖3 天祝縣草地綜合順序分類(lèi)

表1 草地綜合順序類(lèi)序號(hào)說(shuō)明

序號(hào)類(lèi)1寒冷干旱半荒漠、高山半荒漠2寒冷微干極地干凍原、高山草地3寒冷微潤(rùn)少雨凍原、高山草甸草地4寒冷濕潤(rùn)凍原、高山草甸5寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸6寒溫干旱山地半荒漠7寒溫微干山地草地8寒溫微潤(rùn)山地草甸草地9寒溫濕潤(rùn)山地草甸10寒溫潮濕寒溫性針葉林11微溫干旱溫帶半荒漠12微溫微干溫帶典型草地13微溫微潤(rùn)草甸草地14微溫濕潤(rùn)森林草地15微溫潮濕針葉闊葉混交林

2.3草地綜合順序分類(lèi)圖的可信度分析 天?？h9個(gè)草地綜合順序分類(lèi)圖(圖3)與天?？h遙感影像植被分布圖的同域點(diǎn)屬性對(duì)照結(jié)果如表2所示。

在350個(gè)對(duì)照點(diǎn)中，圖F與天?？h遙感影像植被分布圖的植被景觀相同點(diǎn)最多，共有256個(gè)，占73.14%，不同點(diǎn)94個(gè)，僅占26.86%。因此，在ArcGIS 9.1環(huán)境下，∑θ使用Natural Neighbor，K使用Kriging插值方法生成的天祝縣草地綜合順序分類(lèi)圖具有較高的可信度。

表2 草地綜合順序分類(lèi)圖的可信度分析結(jié)果

3 結(jié)論

在GIS軟件支持下，以COSGC為指導(dǎo)，利用天祝縣1961-1990年30年的降水和氣溫資料，對(duì)>0℃年積溫(∑θ)和濕潤(rùn)度(K)分別采用IDW、Spline、Kriging和Natural Neighbor四種方法進(jìn)行空間插值，生成天?？h草地綜合順序分類(lèi)圖。

利用疊加分析生成9類(lèi)草地綜合順序分類(lèi)圖與天?？h遙感影像植被分布圖進(jìn)行屬性對(duì)照[16]，結(jié)果表明Natural Neighbor最適合天?？h∑θ插值，Kriging最適合天祝縣K插值。

天?？h草地可劃分為12個(gè)草地綜合順序類(lèi)，分別是寒冷微干極地干凍原、高山草地；寒溫微干山地草地；微溫微干溫帶典型草地；寒冷微潤(rùn)少雨凍原、高山草甸草地；寒溫微潤(rùn)山地草甸草地；微溫微潤(rùn)草甸草地；寒冷濕潤(rùn)凍原、高山草甸；寒溫濕潤(rùn)山地草甸；微溫濕潤(rùn)森林草地；寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸；寒溫潮濕寒溫性針葉林；微溫潮濕針葉闊葉混交林草地。

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