湖北省馬尾松精準(zhǔn)適宜性空間分布

李 莎,史明昌,劉小宇,趙 輝,孫林山,柯尊發(fā),周 歡

1 北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院,北京 1000832 湖北省太子山林場(chǎng)管理局,荊門 4318223 湖北省林業(yè)勘察設(shè)計(jì)院,武漢 430074

適地適樹是造林的基本原則,由于過去的數(shù)據(jù)獲取條件和分析技術(shù)有限,人們只能從較大的區(qū)域尺度進(jìn)行立地類型劃分,尤其在氣象條件方面區(qū)域尺度劃分更為粗放,導(dǎo)致人工林多年以后會(huì)出現(xiàn)部分區(qū)域林地低效或退化現(xiàn)象。為了解決這一問題,人們?cè)噲D通過研究植物生長(zhǎng)的復(fù)雜環(huán)境來科學(xué)分析其適宜的區(qū)域,如Mark J.Kimsey等使用地理加權(quán)回歸模型,在區(qū)域尺度上對(duì)美國(guó)北部愛德華州地區(qū)的冷杉進(jìn)行立地指數(shù)計(jì)算,并進(jìn)行分析評(píng)價(jià),得到相關(guān)結(jié)果[1]。Bourque等利用DEM、溫度、降水量、潛在蒸發(fā)量、土壤酸堿性等數(shù)據(jù),對(duì)牙買加西南海岸的五種生物質(zhì)能源樹種進(jìn)行了生境適宜性分析及產(chǎn)碳特性分析,得到了良好的分析結(jié)果[2]。鞏垠熙等在旺業(yè)甸林場(chǎng),以落葉松為研究目標(biāo),利用遙感和地面調(diào)查數(shù)據(jù),引入反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Artificial Neural Network,BPANN)模型,在小班尺度上評(píng)價(jià)落葉松立地質(zhì)量[3]。高蓓、衛(wèi)海燕等利用GIS和最大熵模型根據(jù)氣候指標(biāo)、土壤指標(biāo)、地形指標(biāo)來確定100×100m精度上秦嶺冷杉的潛在地理分布[4]。李程利用地理加權(quán)回歸(Geographically Weighted Regression,GWR)的方法,結(jié)合遼寧紅松落界數(shù)據(jù),得到了遼寧省紅松適宜性結(jié)果和立地指數(shù)空間分布格局[5],等等。從近年的研究成果來看,盡管植物適宜性空間單元度逐漸縮小,對(duì)生產(chǎn)決策有一定指導(dǎo)性,但到具體地塊上仍需對(duì)適宜性進(jìn)行精準(zhǔn)研判。

人工林低效或退化的原因有多種,樹種不適宜也是其中原因之一。若能精準(zhǔn)的分析具體地塊上樹種適宜程度,對(duì)人工林低效類型和成因分析以及林地改造具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

本文以湖北省種植面積較大的馬尾松為例,將空間劃分為30m的格網(wǎng),通過空間擬合、地形分析等模型計(jì)算獲得每個(gè)格網(wǎng)的氣象和地形要素,從地塊尺度上排除不適宜馬尾松生長(zhǎng)的區(qū)域,再結(jié)合地面調(diào)查單元數(shù)據(jù)利用最大熵模型計(jì)算馬尾松最適宜的分布空間,得到湖北省馬尾松適宜性精準(zhǔn)空間分布,為退化人工林生態(tài)功能提升改造提供理論支撐和技術(shù)參考。

1 研究區(qū)概況

湖北省位于108°21′42″E—116°07′50″E、29°01′53″N—33°6′47″N之間,地勢(shì)呈三面高,中間低的狀勢(shì),西部整體而言地勢(shì)較高,西、北、東部均有山脈環(huán)繞,中南部為平原,總面積18.59萬km2。該研究區(qū)位于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥。省內(nèi)林地面積793.89萬hm2,占土地總面積的42.71%,主要分布在山區(qū)和丘陵地區(qū),平原地區(qū)分布較少,林種也以馬尾松(Pinusmassoniana)、杉木(Cunninghamialanceolata)、柏樹(Platycladusorientalis(L.)Francoptmxjjkmsc)等樹種為主,研究表明,現(xiàn)有馬尾松面積為114.23萬hm2,占總林地面積的13.04%,并且省內(nèi)大部分馬尾松林存在退化現(xiàn)象。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)站(http://data.cma.cn/site/index.html)的1981—2010年中國(guó)地面累年值月值數(shù)據(jù),包含103個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)(其中湖北省內(nèi)67個(gè),相鄰省外36個(gè)),并通過整理得到1981—2010年年均溫、年均晝夜溫差、最熱月最高溫、最冷月最低溫、年溫日較差、最小氣溫日較差、氣溫標(biāo)準(zhǔn)差、年溫范圍、等溫性這9個(gè)氣溫要素、4個(gè)降雨量要素含年降雨量、最濕季降雨量、最干月降雨量、降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差和氣壓、濕度2個(gè)要素。

地形數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)的30m分辨率的數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM)。利用DEM計(jì)算坡度、坡向、高程數(shù)據(jù)。土壤數(shù)據(jù)來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn)的1∶100萬土壤數(shù)據(jù)集[6],表1為模型所需的環(huán)境數(shù)據(jù)。

表1 模型輸入環(huán)境數(shù)據(jù)

圖1 馬尾松樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Pinus massoniana spot distribution map

馬尾松樣點(diǎn)數(shù)據(jù)主要是按照中山、低山等地形特點(diǎn)在湖北省范圍內(nèi)均勻選取實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行調(diào)查采樣獲得,選取以馬尾松為優(yōu)勢(shì)種的不同高程、坡度、坡向、坡位、土壤類型、齡組的樣地進(jìn)行調(diào)查,采用每木檢尺方法記錄樹高、胸徑、郁閉度、材積量以及經(jīng)緯度等信息,分布位置如圖1所示。在實(shí)驗(yàn)區(qū)隨機(jī)調(diào)查共得到294個(gè)20×20m馬尾松樣方數(shù)據(jù),主要包括本人外業(yè)調(diào)查的60個(gè)樣方以及項(xiàng)目組共享的234個(gè)樣方數(shù)據(jù),內(nèi)業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,統(tǒng)一到WGS-84坐標(biāo)系,轉(zhuǎn)成CSV格式用于模型計(jì)算。

2.2 空間數(shù)據(jù)處理方法

使用該模型可將每個(gè)預(yù)測(cè)點(diǎn)的確定值和殘差部分相加,從而得到待預(yù)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)值,本文采用此插值方法,對(duì)氣溫、降雨等氣象因子進(jìn)行插值時(shí),考慮高程、太陽(yáng)輻射、坡度、坡向等因素對(duì)目標(biāo)變量的影響,在R語言環(huán)境下處理,采用逐步回歸方法選擇關(guān)聯(lián)性較大的輔助變量,具體形式如下：

PreT =a×DEM-std +b×slope-std +c×rad-std +d×aspect+e

式中,PreT表示預(yù)測(cè)變量,DEM-std表示標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)字高程,slope-std表示標(biāo)準(zhǔn)化后的坡度,aspect變量中包含各個(gè)坡向aspectN、aspectNW、aspectW、aspectSW、aspectS、aspectSE、aspectE、aspectNE及平地aspectPT[7]。

為保證邊界處數(shù)據(jù)精度,本文在湖北省邊界基準(zhǔn)外擴(kuò)30km的基礎(chǔ)上,將15個(gè)氣象因子插值成30m柵格數(shù)據(jù),再將插值結(jié)果中省界外數(shù)據(jù)裁剪掉得到湖北省的氣象空間因子。15個(gè)因子差值結(jié)果交叉驗(yàn)證值R2均大于90%。圖2為18個(gè)空間因子(前三個(gè)為地形因子,后為MLRK模型插值得出的氣象因子)：

圖2 因子插值結(jié)果Fig.2 Factor interpolation result

2.3 空間適宜性分析方法

馬尾松屬陽(yáng)性樹種,不耐庇蔭,喜光、喜溫。適生于年均溫13—22℃,年降水量800—1800mm,絕對(duì)最低溫度到-13℃的區(qū)域。根系發(fā)達(dá),主根明顯,有根菌。對(duì)土壤要求不嚴(yán)格,喜微酸性土壤,但怕水澇,不耐鹽堿,在石礫土、沙質(zhì)土、粘土、山脊和陽(yáng)坡的沖刷薄地上,以及陡峭的石山巖縫里都能生長(zhǎng)。一般在長(zhǎng)江下游高程600—700m以下,中游約1200m以上,上游約1500m以下均有分布[8]。本研究依據(jù)該樹種的生態(tài)適宜性,將各地理因子統(tǒng)一坐標(biāo)系后分層處理,分三步分析其適宜性在空間格網(wǎng)上的精準(zhǔn)分布。首先利用限制性地理要素進(jìn)行空間疊加排除不適宜的區(qū)域,然后在可能適宜的區(qū)域內(nèi)利用最大熵模型計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)的適宜指數(shù),最后按照適宜指數(shù)進(jìn)行適宜性分類。

2.3.1馬尾松可能適宜空間單元篩選

根據(jù)馬尾松生物生態(tài)學(xué)習(xí)性,分析出馬尾松適宜的生長(zhǎng)環(huán)境條件,本文主要是利用限制性因子通過空間疊加,將不適宜空間單元進(jìn)行排除。通過對(duì)前人研究成果分析,馬尾松限制性因子包括年均溫、最冷月最低溫、年降水量、土壤類型。高程雖然不是獨(dú)立的因子,但在適宜性中有明顯的指示作用,也作為限制因子之一考慮。

SR= Tem1×Tem4×Pre1×Soil×DEM；

SR(Suitable Raster)指馬尾松的適宜空間單元,當(dāng)SR=1時(shí)表示該格網(wǎng)位置理論上適宜馬尾松生長(zhǎng),當(dāng)SR=0時(shí)表示該格網(wǎng)所在位置不適宜。Tem1表示年均溫,當(dāng)Tem1<13℃或Tem1>22℃時(shí),取“0”,當(dāng)13℃≤Tem1≤22℃時(shí),取“1”；Pre1表示年降水量,當(dāng)Pre1<800mm或Pre1>1800mm時(shí),取“0”,當(dāng)800mm≤Pre1≤1800mm時(shí),取“1”；DEM表示高程因子,當(dāng)DEM>1500m時(shí),取“0”,當(dāng)DEM≤1500m時(shí),取“1”；Soil表示土壤要素,當(dāng)Soil為水體、沼澤土、草甸土?xí)r,取“0”,當(dāng)Soil其它類型土壤時(shí),取“1”。SR計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

2.3.2馬尾松適宜性空間計(jì)算方法

物種分布模型(Species Distribution Models.SDMs),也稱生態(tài)位模型[9],即使用環(huán)境和地理信息解釋觀測(cè)到的物種出現(xiàn)信息關(guān)聯(lián),并對(duì)目標(biāo)物種分布進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)。其中的最大熵(MAXENT)模型[10],由于在物種現(xiàn)實(shí)生境模擬、生態(tài)環(huán)境因子篩選等方面作用顯著,能夠更好的預(yù)測(cè)物種的潛在分布區(qū)域,近年來被林業(yè)及生態(tài)學(xué)者廣泛應(yīng)用。本研究在2.3.1計(jì)算的基礎(chǔ)上利用最大熵(MAXENT)模型,計(jì)算SR=1的格網(wǎng)上馬尾松適宜性空間分布,進(jìn)一步分析馬尾松在不同精準(zhǔn)空間上的適宜程度。

最大熵模型的思想是在滿足已知條件的情況下,不對(duì)未知情況做任何有偏的假設(shè),這樣得到的模型預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)最小。也就是概率相等,這實(shí)際上就是說條件熵最大。其公式[11]為：

式中,X∈{x1,x2,…,xn},Y∈{y1,y2,…,yn}為離散變量,在計(jì)算中,模型根據(jù)物種“出現(xiàn)點(diǎn)”(樣方數(shù)據(jù))的環(huán)境特征變量運(yùn)算出目標(biāo)物種分布的約束條件,并探尋此約束條件下最大熵的可能分布,預(yù)測(cè)目標(biāo)物種在研究地的生境分布及適宜性[12]。在樹種潛在分布的預(yù)測(cè)研究中,同一生態(tài)系統(tǒng)中的樹種和樹種所依附的生境,通過數(shù)理統(tǒng)計(jì),計(jì)算系統(tǒng)具有最大熵時(shí)的狀態(tài)參數(shù)確定物種和環(huán)境之間的穩(wěn)定關(guān)系,估計(jì)物種的分布[13]。

3 結(jié)果與分析

3.1 MAXENT模型檢測(cè)與精度驗(yàn)證

最大熵模型提供的刀切法(Jackknife)檢驗(yàn),能對(duì)環(huán)境因子貢獻(xiàn)率和重要性進(jìn)行分析,并利用受試者工作曲線ROC(Receiver operator characteristic curve)評(píng)價(jià)模型模擬結(jié)果的精準(zhǔn)度,ROC曲線下的面積AUC(Area Under Curve)越大代表模型模擬效果越好[14]。

為驗(yàn)證模型的精準(zhǔn)度,本文采用ROC曲線來驗(yàn)證適宜性結(jié)果,如圖4結(jié)果顯示：訓(xùn)練集(Training data)與測(cè)試集(Test data)這兩個(gè)數(shù)據(jù)集的AUC值分別為0.826和0.795,均大于75%,高于隨機(jī)預(yù)測(cè)值,這表明模型精度較為良好。

圖3 湖北省馬尾松空間篩選圖 Fig.3 Spatial screening map of Pinus massoniana in Hubei Province

圖4 精度評(píng)價(jià)Fig.4 Precision Evaluation Area Under Curve (AUC):曲線下的面積

3.2 環(huán)境變量對(duì)適宜性的貢獻(xiàn)分析

圖5 因子貢獻(xiàn)分析Fig.5 Factor contribution analysis

為獲得影響湖北省馬尾松生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素,如圖5本文采用刀切法(Jackknife)計(jì)算了各項(xiàng)因子的貢獻(xiàn)率,結(jié)果顯示：從貢獻(xiàn)百分比來看,影響湖北省馬尾松適生性的主要因子為高程、降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差、最濕季降雨量、坡度、年均溫,分別達(dá)到42%、19%、10.4%、8.7%和6.3%；氣壓、年均晝夜溫差、氣溫標(biāo)準(zhǔn)差、年溫范圍、等溫性等因子增益值較小,貢獻(xiàn)率均小于0.30%；在排列重要性上,高程、年均溫、降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差排列靠前,而年均晝夜溫差、年溫范圍、等溫性排序靠后?？梢?高程、降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差、最濕季降雨量、坡度、年均溫為影響湖北省馬尾松適宜性分布的主要因子。

年降水量、最冷月最低溫對(duì)馬尾松適宜性分布影響較小的潛在原因可能是其在最大熵計(jì)算之前已經(jīng)將其作為限制性因子進(jìn)行了不適宜性扣除,所以在因子貢獻(xiàn)分析上表現(xiàn)不突出,此外,湖北省處于亞熱帶季風(fēng)性氣候區(qū),夏季高溫多雨,雨熱同期,在一定高程范圍內(nèi),馬尾松可能對(duì)于降雨量的需求較大。

3.3 馬尾松適生性狀況

由最大熵模型(MAXENT)得到精確到地塊尺度上的馬尾松適宜性分布,并按照等距法重分類為不適宜區(qū)、弱適宜區(qū)、中適宜區(qū)和強(qiáng)適宜區(qū)。如圖6、7所示。

空間分布顯示,湖北全省強(qiáng)適宜區(qū)面積為1.28萬km2,中適宜區(qū)為3.37萬km2,弱適宜區(qū)為4.53萬km2,不適宜區(qū)有9.41萬km2,中等及以上適生區(qū)面積共計(jì)4.65萬km2,占湖北省總面積的25.01%。其中中、強(qiáng)適宜區(qū)主要分布在湖北省東北部及中北部地區(qū),即黃岡市、孝感市地區(qū)、隨州市、十堰市的部分地區(qū)等；弱適宜區(qū)及不適宜區(qū)主要分布在中南部及西部地區(qū),即荊州、仙桃市、潛江市和天門市等地。從縣域空間上統(tǒng)計(jì)強(qiáng)適宜面積和比率(如表2)：馬尾松的中等及以上適生區(qū)主要分布在湖北省東北部及中北部的蘄春縣、英山縣、羅田縣、麻城市、紅安縣、大悟縣、廣水市、隨州市、浠水縣、團(tuán)風(fēng)縣等地區(qū)。其中麻城市適宜性面積最大,達(dá)到0.203萬km2,羅田縣適宜性區(qū)域占比最大,占全縣的83.35%。

圖6 馬尾松適宜性空間分布圖 Fig.6 Spatial distribution map of suitability of Pinus massoniana

圖7 細(xì)節(jié)放大圖 Fig.7 Detail enlargement

表2 湖北省馬尾松強(qiáng)適宜區(qū)分布表

從立地條件上看,土壤因子對(duì)馬尾松適宜性分布影響較大,本文2.3.1部分也予以考慮。表3主要基于地形因子和氣象因子對(duì)馬尾松適宜區(qū)進(jìn)行劃分：中等及以上適宜區(qū)主要分布在高程低于1200m、坡度在40°以下、年均溫13—18℃的區(qū)域。

表3 適宜性要素分區(qū)

中、強(qiáng)適宜區(qū)主要分布在東北部及中北部等地區(qū),原因是湖北省西部海拔較高,部分地區(qū)甚至高于3000m,因而相對(duì)西部地區(qū),東部地區(qū)更適宜馬尾松生長(zhǎng),其次根據(jù)圖2中降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差(Pre4)和最濕季降雨量(Pre2)數(shù)據(jù)顯示,相比于中南部及西部地區(qū),東部及中北部地區(qū)的水分條件較好,更利于馬尾松的生長(zhǎng),這與馬尾松生物生態(tài)學(xué)習(xí)性情況相吻合,表明在排除限制性因子的基礎(chǔ)上采用最大熵模型分析得到馬尾松適宜性分布的方法是合理的。

4 討論

過去調(diào)查物種資源適宜性分布的方法一般是通過野外實(shí)地調(diào)研確定分布范圍、數(shù)量、種類,該方法在小尺度區(qū)域得到的結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠,但傳統(tǒng)的方法地面調(diào)查耗時(shí)、耗力、耗費(fèi)資金,在地形復(fù)雜區(qū)耗資更大,全面的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查難度很大。隨著地理信息系統(tǒng)、遙感等技術(shù)的發(fā)展,將新技術(shù)與物種適宜性分析相結(jié)合進(jìn)行評(píng)價(jià),利用最大熵模型(MAXENT)的預(yù)測(cè)結(jié)果使精準(zhǔn)分析植物適宜性分布成為可能[15]。

本研究從馬尾松生態(tài)適宜性出發(fā)來分析其適宜的空間分布,綜合分析得出高程、降雨相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差、最濕季降雨量、坡度、年均溫對(duì)馬尾松適宜性分布的影響較大,分別達(dá)到42%、29%、10.4%、8.7%和6.3%,相關(guān)研究也表明,對(duì)馬尾松生長(zhǎng)影響最顯著的氣候因子主要是年均溫和降雨量,特別是最濕季降雨量對(duì)馬尾松的生長(zhǎng)有較大的影響[16-17]；高程、坡度對(duì)馬尾松的空間分布有一定影響,楊俊松等對(duì)不同坡向30年生的馬尾松進(jìn)行生長(zhǎng)指標(biāo)測(cè)定,結(jié)果顯示中山區(qū)域,馬尾松在陽(yáng)坡的生長(zhǎng)狀況要優(yōu)于陰坡[18],而本文坡向的因子貢獻(xiàn)率僅占2.7%,與其產(chǎn)生差異的原因可能是湖北省低山丘陵區(qū)占總面積的64%[19],加之前期限制因子空間篩選時(shí)扣除了大于1500m的山區(qū),削弱了坡向的影響程度。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,中山地帶坡陡山高地區(qū)較多,陰、陽(yáng)坡環(huán)境差異大,需要考慮馬尾松在陰坡適宜性較差的問題；此外,土壤也是影響馬尾松生長(zhǎng)適宜性的重要因素,土壤類型、土壤質(zhì)地等直接影響馬尾松苗木生長(zhǎng)質(zhì)量[20-22],這與本文2.3.1空間單元篩選將土壤要素作為限制因子相吻合。

本文著重從自然環(huán)境出發(fā)研究馬尾松生態(tài)適宜性空間分布,并未扣除城市建筑、水體等不能造林地,也未考慮林木經(jīng)營(yíng)管理和經(jīng)濟(jì)因素對(duì)馬尾松的影響。在經(jīng)營(yíng)管理中,整地方式、種子質(zhì)量、苗木品質(zhì)、造林密度、間伐透光等對(duì)馬尾松生長(zhǎng)都會(huì)有較大影響[23-24],微環(huán)境改變也對(duì)適宜性有一定影響；從經(jīng)濟(jì)角度來看,交通條件、造林難易程度、管護(hù)投入等因素會(huì)直接影響造林和經(jīng)營(yíng)管理成本,間接影響馬尾松在具體地塊上是否適宜；另外,湖北省建有三峽大壩、葛洲壩、丹江口水庫(kù)、南水北調(diào)渠系等大型水利工程,水面增加改變了周圍微環(huán)境,但影響范圍有限。上述情況未在模型中作為因子進(jìn)行分析,因此,在馬尾松造林或退化林地改造中,應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況全面考慮。