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    基于Google Earth Engine的典型峰叢洼地石漠化時(shí)空演變與驅(qū)動(dòng)因子分析
    ——以西疇縣為例

    2022-07-03 03:09:54徐紅楓劉云根肖羽芯
    水土保持研究 2022年4期
    關(guān)鍵詞:西疇縣石漠化面積

    徐紅楓, 王 妍, 劉云根, 肖羽芯, 黎 舟

    (1.西南林業(yè)大學(xué), 昆明 650224; 2.云南省山地農(nóng)村生態(tài)環(huán)境演變與污染治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 昆明 650224)

    我國(guó)西南巖溶地區(qū)是石漠化分布最廣的區(qū)域[1],其主要地貌特征是地表起伏大、多山地[2]、多碳酸鹽巖地區(qū),土壤層淺薄,土地貧瘠[3]。根據(jù)《巖溶地區(qū)石漠化綜合治理規(guī)劃大綱(2006—2015)》區(qū)劃,峰叢洼地石漠化治理區(qū)是我國(guó)石漠化綜合治理八大類型區(qū)之一,該區(qū)出露碳酸鹽巖古老、堅(jiān)硬、層厚質(zhì)純,且連片分布,水文系統(tǒng)具有典型的二元結(jié)構(gòu),地表水發(fā)達(dá)而地下水發(fā)育,因此缺水、少土,耕地資源匱乏,人地矛盾的沖突尤為嚴(yán)重[4]。西疇縣地處云南省文山壯族苗族自治州中部,位于云貴高原向廣西盆地過(guò)渡的斜坡地帶,是典型的峰叢洼地地區(qū),石漠化問(wèn)題一直制約著西疇縣的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展[5]。30年來(lái),西疇縣持續(xù)進(jìn)行石漠化治理工作,人們通過(guò)退耕還林、坡改梯、經(jīng)濟(jì)林營(yíng)造等一列石漠化治理工程[6],探索出了“六子登科”、“五法治水”等石漠化綜合治理模式,不僅取得良好的生態(tài)和社會(huì)效益,西疇人民在治理石漠化所產(chǎn)生的西疇精神也被列為云南脫貧攻堅(jiān)精神的典型代表。

    近些年來(lái)已經(jīng)有不少學(xué)者針對(duì)石漠化信息提取及驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了相關(guān)研究,在石漠化信息提取方面蘇旺德等以ETM,DEM和地質(zhì)巖性數(shù)據(jù)構(gòu)建了南汀河石漠化[7];羅旭玲等認(rèn)為基于NPP,NDVI、地表反照率和坡度可以較為精準(zhǔn)地反演石漠化[8];為了揭示石漠化的驅(qū)動(dòng)因子,李陽(yáng)兵等基于人機(jī)交互解譯,對(duì)黔中高原后寨河地區(qū)的石漠化演變驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了分析,得出較多坡耕地的存在是石漠化的驅(qū)動(dòng)因素[9];王正雄等基于地理探測(cè)器對(duì)巖溶槽谷地區(qū)的石漠化驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析,得出巖性和土地利用、巖性和坡度的組合共同驅(qū)動(dòng)巖溶槽谷地區(qū)的石漠化形成[10]。以往的研究多使用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,處理效率不高,在大區(qū)域和長(zhǎng)時(shí)間跨度的研究上局限性較大,基于云計(jì)算的可用性,本文借助Google Earth Engine云計(jì)算平臺(tái),以典型峰叢洼地石漠化地區(qū)西疇縣作為研究區(qū),旨在揭示其1990—2020年30年間的石漠化演變規(guī)律和驅(qū)動(dòng)因子,為后續(xù)的石漠化演變及更大尺度生態(tài)恢復(fù)研究提供一定的參考和技術(shù)指導(dǎo)。

    1 研究區(qū)和研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    西疇縣位于東經(jīng)104°22′—104°58′,北緯23°06′—23°37′,其下轄有2個(gè)鎮(zhèn)、7個(gè)鄉(xiāng):西灑鎮(zhèn)、興街鎮(zhèn)、蚌谷鄉(xiāng)、蓮花塘鄉(xiāng)、新馬街鄉(xiāng)、柏林鄉(xiāng)、法斗鄉(xiāng)、董馬鄉(xiāng)、雞街鄉(xiāng),總面積1 506 km2。其中石漠山區(qū)面積達(dá)99.9%,巖溶面積達(dá)75.4%,境內(nèi)巖溶峰叢溶蝕洼地,一般連片出現(xiàn),山巒起伏,上層基巖裸露,地形封閉破碎,數(shù)百個(gè)水淹洼塘和大小不等的山間小盆地鑲于叢山巒障中。且洼地多為橢圓或條形,寬數(shù)十米至數(shù)百米;溶洞、豎并、天窗等巖溶現(xiàn)象較為普遍。

    1.2 數(shù)據(jù)源與研究方法

    1.2.1 Google Earth Engine簡(jiǎn)介 Google Earth Engine(GEE)是谷歌旗下的云計(jì)算平臺(tái),可以快速、批量處理大量數(shù)據(jù)[11]。GEE上提供了BP數(shù)量級(jí)的公開(kāi)地球觀測(cè)數(shù)據(jù),有超過(guò)500萬(wàn)張影像,200多個(gè)公共數(shù)據(jù)集可供免費(fèi)使用[12]。GEE的API接口支持JavaScript和python,可以通過(guò)編程調(diào)用數(shù)值、數(shù)組、矩陣、柵格數(shù)據(jù)和圖表等相關(guān)的多種模塊和函數(shù),用于實(shí)現(xiàn)影像預(yù)處理、圖像分類、影像時(shí)間序列分析等操作。網(wǎng)址(https:∥earthengine.google.com/)。

    1.2.2 數(shù)據(jù)源與研究方法 Landsat陸地觀測(cè)衛(wèi)星具有30 m良好空間分辨率,且具有長(zhǎng)的時(shí)間覆蓋,所以基于Google Earth Engine調(diào)用長(zhǎng)時(shí)間序列的Landast影像作為數(shù)據(jù)源,對(duì)西疇縣1990—2020年近30年的石漠化演變進(jìn)行分析。其中植被覆蓋度和巖石裸露率使用了Landsat 5/8 Surface Reflectance Tier 1數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集已經(jīng)使用LaSRC進(jìn)行了大氣校正,道路和建筑用地的提取使用了Landsat 5/8 Collection 1 Tier 1 TOA Reflectance數(shù)據(jù)集。坡度數(shù)據(jù)在GEE上基于SRTM Digital Elevation 30 m數(shù)據(jù)計(jì)算得到,年均降水量數(shù)據(jù)單位為0.1 mm,人口密度數(shù)據(jù)單位為人/km2,GDP數(shù)據(jù)單位為萬(wàn)元/km2,以上柵格數(shù)據(jù)均下載自中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(網(wǎng)址為:http:∥www.resdc.cn)。

    基于GEE的超強(qiáng)計(jì)算能力,以及其提供的BP級(jí)免費(fèi)公開(kāi)遙感數(shù)據(jù),通過(guò)JavaScript API編程在線調(diào)用Landsat 5影像309景和Landsat8影像174景,以云分量20為閾值進(jìn)行影像篩選、然后去云、進(jìn)行影像集的自動(dòng)拼接和裁剪、對(duì)水體進(jìn)行掩膜,并基于像元二分模型計(jì)算得到研究區(qū)植被覆蓋度、巖石裸露率,通過(guò)計(jì)算指數(shù)和紋理特征實(shí)現(xiàn)道路和建筑用地的提取,最后將結(jié)果導(dǎo)出,下載到本地使用ENVI 5.3和ArcGIS 10.5進(jìn)行后續(xù)處理,通過(guò)疊加制圖得到了西疇縣1990—2020年石漠化等級(jí)分布圖,整體流程見(jiàn)圖1。

    圖1 石漠化制圖流程圖

    2 石漠化指標(biāo)

    2.1 植被覆蓋度

    (1) 歸一化植被指數(shù)(NDVI)。石漠化過(guò)程往往伴隨著植被的退化[13]。歸一化植被指數(shù)(NDVI)可以較好地反映地表植被狀況[14],公式為:

    NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)

    (1)

    式中:NDVI為像元?dú)w一化植被指數(shù)值;NIR為近紅外波段;RED為紅光波段。

    (2) 運(yùn)用像元二分模型[15]。在年度合成NDVI頻率累積表上取頻率5%對(duì)應(yīng)的NDVI值作為NDVImin,取累積頻率為95%的NDVI值作為NDVImax[16],公式為:

    FVC=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

    (2)

    2.2 巖石裸露率

    (1) 歸一化巖石指數(shù)(NDRI)?;谑貐^(qū)的地物特性,張曉倫提出用Landsat數(shù)據(jù)的短波紅外(SWIR)與近紅外(NIR)波段,計(jì)算歸一化巖石指數(shù)(NDRI)提取石漠化分布結(jié)果精度高[17]。公式為:

    NDRI=(SWIR-NIR)/(SWIR+NIR)

    (3)

    (2) 巖石裸露率(Fr)。在年度合成NDRI頻率累積表上取頻率衛(wèi)5%對(duì)應(yīng)的NDRI值作為NDRImin,取累積頻率為95%的NDRI值作為NDRImax,計(jì)算公式為:

    Fr=(NDRI-NDRImin)/(NDRImax-NDRImin)

    (4)

    2.3 建筑用地與道路提取

    基于Google Earth Engine,以Landsat 5 Collection 1 Tier 1 TOA Reflectance(1990年、2000年和2010年)和Landsat 8 Collection 1 Tier 1 TOA Reflectance為數(shù)據(jù)源(2020年)提取西疇縣不透水面(建筑用地和道路),計(jì)算歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI),來(lái)提取水體[18],計(jì)算歸一化建筑指數(shù)(NDBI)來(lái)提取部分建筑特征[19],并運(yùn)用灰度共生矩陣(GLCM)計(jì)算其他紋理特征[20],然后選取樣本點(diǎn),取其中70%的樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本,使用GEE上的隨機(jī)森林分類器進(jìn)行訓(xùn)練,另外的30%樣本點(diǎn)作為驗(yàn)證樣本,生成混淆矩陣,并計(jì)算Kappa系數(shù)。樣本點(diǎn)分成兩類:第一類為不透水面,主要包括道路和建筑用地;第2類為透水面,主要包括植被、裸地、農(nóng)用地水體等。樣本點(diǎn)的拾取都在GEE平臺(tái)上完成,2020年樣本的拾取基于Google高精度在線地圖,1990年、2000年、2010年樣本點(diǎn)的拾取則是基于Landsat5。

    Kappa系數(shù)通常用于一致性檢驗(yàn),也可以用于衡量分類的精度,Kappa系數(shù)越大,分類精度越高。公式如下:

    (5)

    式中:po是每一類正確分類的樣本數(shù)量之和除以總樣本數(shù),也就是總體分類精度;pe代表偶然一致性,通常Kappa系數(shù)在0~0.200代表極低的一致性,0.210~0.400代表一般的一致性,0.400~0.600代表中等的一致性,0.610~0.800代表較高的一致性,0.810~1代表幾乎完全一致。

    不透水面提取結(jié)果如下:1990—2020年四期不透水面提取的總體精度分別為0.816,0.860,0.865,0.982,Kappa系數(shù)分別為0.627,0.707,0.730,0.963。1990年、2000年、2010年三期提取精度在0.62~0.80之間,2020年的提取精度在0.963四期提取結(jié)果一致性較高,基本可以滿足研究需要。

    2.4 水體掩膜

    歸一化植被指數(shù)范圍在-1至1之間,通常地表云、雪以及水體覆蓋時(shí),近紅外波段的反射率低于紅波段的反射率,所以NDVI值為負(fù)數(shù),所以在GEE上計(jì)算植被覆蓋度和巖石裸露率時(shí)對(duì)NDVI小于0的部分進(jìn)行掩膜,從而達(dá)到剔除水體的目的。

    在參考前人標(biāo)準(zhǔn)[21]的基礎(chǔ)上,將石漠化劃分為無(wú)、潛在、輕度、中度、重度和極重度石漠化6個(gè)等級(jí),并剔除了水體、道路和建設(shè)用地,得到了1990年、2000年、2010年、2020年總共四期的石漠化等級(jí)分布圖(圖2)。在Google Earth Pro上驗(yàn)證解譯精度,然后制作混淆矩陣,并計(jì)算Kappa系數(shù),2020年使用的驗(yàn)證影像來(lái)源為Google Earth高精度影像,1990年、2000年、2010年使用的影像數(shù)據(jù)源為L(zhǎng)andsat 5。四期石漠化等級(jí)分布圖的總體精度分別為0.715,0.735,0.778,0.895,Kappa系數(shù)分別為0.681,0.671,0.745,0.721。1990—2020年四期石漠化等級(jí)分布圖精度均在0.610~0.800,一致性較高。

    圖2 1990-2020年石漠化等級(jí)分布

    3 結(jié)果與分析

    3.1 石漠化時(shí)間變化特征

    由圖3可知,第一階段1990—2000年的10年間各級(jí)石漠化面積都有一定減少,無(wú)石漠化土地增加明顯,增加了19.349%;在第二階段2000—2010年,2010年石漠化分布情況相較2000年又有所惡化,無(wú)石漠化土地面積減少明顯,減少了22.874%,重度石漠化面積增加了8.940%;在第三階段,2010—2020年期間,西疇縣的無(wú)石漠化地面積上升明顯,較2010年面積增加了46.015%,潛在、輕度、中度、重度石漠化土地面積較2010年顯著減少。

    3.2 石漠化轉(zhuǎn)移矩陣

    轉(zhuǎn)移概率矩陣是指客觀事物從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài),可以清晰表示不同時(shí)期同一區(qū)域石漠化類型相互轉(zhuǎn)換的數(shù)量化關(guān)系[22]。為分析不同等級(jí)石漠化相互之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系,利用ArcGIS 10.5構(gòu)建西疇縣石漠化轉(zhuǎn)移矩陣,在Origin 2021作圖得到石漠化轉(zhuǎn)移圖(圖4)。

    圖3 1990-2020年各級(jí)石漠化面積比重

    從圖4可以看出:(1) 1990—2000年西疇縣的潛在石漠化轉(zhuǎn)向無(wú)石漠化轉(zhuǎn)變最顯著,面積160.809 km2;其次,變化較大的是輕度石漠化轉(zhuǎn)換成無(wú)石漠化面積84.767 km2;其余類型之間的轉(zhuǎn)換面積相對(duì)較小,總體來(lái)說(shuō)石漠化都在呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì)。(2) 2000—2010年,無(wú)石漠化轉(zhuǎn)變?yōu)闈撛谑兓铒@著,面積144.746 km2;無(wú)石漠化轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度石漠化的面積次之,有115.608 km2;除此之外,潛在和輕度石漠化向中度石漠化轉(zhuǎn)化面積較大分別為72.322 km2,75.303 km2,同時(shí)也有較大面積的中度石漠化向重度石漠化轉(zhuǎn)化,有79.321 km2。(3) 2010—2020年主要趨勢(shì)為潛在、輕度和中度石漠化轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)石漠化石,面積分別為186.49 km2,195.916 km2,186.985 km2;同時(shí)也有66.168 km2重度漠化轉(zhuǎn)化為無(wú)石漠化;(4) 1990—2020年潛在、輕度、中度、重度、極重度石漠化均有向無(wú)石漠化轉(zhuǎn)變,無(wú)石漠化面積增加總計(jì)648.476 km2,截至2020年西疇縣無(wú)石漠化土地面積共計(jì)940.854 km2;修復(fù)難度較大的極重度石漠化也得到了很好的修復(fù),向重度、中度、輕度及潛在石漠化轉(zhuǎn)變,其中有20.208 km2轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)石漠化。

    3.3 石漠化空間演變分析

    為探究西疇縣近30年石漠化空間演變格局,將石漠化等級(jí)降低的區(qū)域視為好轉(zhuǎn),石漠化等級(jí)提升的區(qū)域視為惡化,石漠化等級(jí)未發(fā)生變化的區(qū)域視為不變(圖5)??偟膩?lái)看,1990—2020年西疇縣的石漠化有51.715 km2發(fā)生惡化,有850.183 km2石漠化土地發(fā)生好轉(zhuǎn),在空間上整體都呈現(xiàn)好轉(zhuǎn),也有少部分土地呈現(xiàn)惡化,主要分布在在蓮花塘鄉(xiāng)西北部、新馬街鄉(xiāng)的東北部,雞街鄉(xiāng)和西灑鎮(zhèn)的交界處也存在部分零星的惡化土地。其中1990—2000年西疇縣的東北部石漠化改善較大,包括雞街鄉(xiāng)、董馬鄉(xiāng)和法斗鄉(xiāng),西南部存在惡化,尤其是興街鎮(zhèn)和新馬街鄉(xiāng),還有蚌谷鄉(xiāng)和蓮花塘鄉(xiāng)交界處;2000—2010年北部和西部大面積石漠化土地都存在不同程度的惡化,尤其是董馬鄉(xiāng)、西灑鎮(zhèn)、蚌谷鄉(xiāng)以及法斗鄉(xiāng)北部;2010—2020年西疇縣石漠化總體是發(fā)生改善,尤其是西灑鎮(zhèn)、蚌谷鄉(xiāng)和興街鎮(zhèn),蚌谷長(zhǎng)箐片區(qū)、興街江龍片區(qū)、羅漢沖片區(qū)、三光片區(qū)等石漠化綜合治理示范區(qū)的設(shè)立治理效果十分顯著。

    圖5 1990-2020年石漠化變化

    3.4 貢獻(xiàn)因子獲取與分析

    地理探測(cè)器(GeoDetector)是由王勁峰團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的地理探測(cè)器軟件[23]。其理論核心是通過(guò)空間異質(zhì)性來(lái)探測(cè)因變量與自變量之空間分布格局的一致性,據(jù)此度量因變量對(duì)自變量的解釋度即q值。q的值域?yàn)閇0,1],值越大,說(shuō)明這個(gè)因子對(duì)Y值的解釋力越強(qiáng)。其模型:

    (6)

    為分析西疇縣石漠化驅(qū)動(dòng)因子,分別選取了西疇縣2010年坡度、年均降水量、人口密度、GDP作為自變量[10]。在ArcGIS 10.5上將4個(gè)變量柵格采用自然間斷法重分類成6類,然后用500 m網(wǎng)格點(diǎn)對(duì)石漠化類型分布柵格與變量柵格進(jìn)行采樣提取。

    從單因子探測(cè)結(jié)果來(lái)看GDP(0.626)>年均降水(0.577)>人口密度(0.056)>坡度(0.022),多因子交互探測(cè)如表1所示,坡度和GDP的交互作用下,對(duì)石漠化的影響最大(q=0.645),GDP和人口密度對(duì)石漠化形成的影響則次之(q=0.639)。

    表1 多因子交互探測(cè)結(jié)果

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討 論

    Google Earth Engine(GEE)存儲(chǔ)有長(zhǎng)時(shí)間序列的多源遙感數(shù)據(jù),且計(jì)算能力強(qiáng)大,隨著近幾年云計(jì)算的興起,越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始使用GEE云計(jì)算平臺(tái)開(kāi)展相關(guān)研究。張?zhí)系萚11]基于GEE對(duì)京津冀地區(qū)2001—2015年植被變化與城鎮(zhèn)擴(kuò)張的關(guān)系進(jìn)行研究實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速處理;裴杰等[24]利用GEE計(jì)算長(zhǎng)時(shí)間序列的Landsat-NDVI對(duì)南洞地下河流域1988—2016年29年的植被覆蓋度變化進(jìn)行了監(jiān)測(cè)研究;陳黔等[25]基于GEE與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)毛烏素沙地灌木覆蓋度進(jìn)行估算,有效、快速地區(qū)分了灌木并對(duì)其植被覆蓋度進(jìn)行估算。在巖溶地區(qū)的大尺度石漠化監(jiān)測(cè)方面,GEE可以解決數(shù)據(jù)收集困難、數(shù)據(jù)預(yù)處理復(fù)雜和效率低下的問(wèn)題,與傳統(tǒng)的石漠化遙感信息提取相比,利用GEE云計(jì)算平臺(tái)提取石漠化表征因子,只需要通過(guò)代碼的編寫(xiě),就能進(jìn)行大尺度遙感數(shù)據(jù)的批量處理與計(jì)算,使得在相同數(shù)量級(jí)數(shù)據(jù)處理下效率得到大幅提升,GEE勢(shì)必成為實(shí)現(xiàn)大尺度石漠化監(jiān)測(cè)的有效工具。

    經(jīng)過(guò)近30年的石漠化治理,2020年西疇縣的無(wú)石漠化土地面積已經(jīng)達(dá)到總面積的62.474%,石漠化治理取得了很大成效。1990—2000年的10年間,石漠化得到了一定的治理但是成效并不明顯,可能的原因是石漠化治理雖然已經(jīng)開(kāi)展,但是由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和資金,所以成效甚微。2000—2010年,石漠化情況有所惡化,此時(shí)西疇縣進(jìn)入了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新階段,峰叢洼地大量耕地轉(zhuǎn)化成建筑用地[26],人們?yōu)橹\求更多的生存空間,任意開(kāi)采開(kāi)荒,破壞林草植被,加劇了石漠化形成;后10年時(shí)間(2010—2020年),西疇石漠化治理成效顯著,這和政府的規(guī)劃有很大的關(guān)系,西疇縣一期石漠化綜合治理工程(2011—2014年),對(duì)磨合、三光、長(zhǎng)箐3個(gè)小流域?qū)嵤┝朔馍接?、植?shù)造林、坡改梯等措施,2016年制定《西疇縣全面深化生態(tài)文明體制改革實(shí)施方案》,并相繼實(shí)施了蚌谷長(zhǎng)箐片區(qū)、興街江龍、羅漢沖、三光片區(qū)等石漠化綜合治理工程,探索出了“六子登科”、“五法治水”的石漠化綜合治理模式。鑒于植物措施是鞏固土壤、減少水土流失的有效措施[27],后續(xù)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)推進(jìn)石漠化治理工程,并加大對(duì)植樹(shù)造林與經(jīng)濟(jì)林營(yíng)造的扶持力度,在治理石漠化的同時(shí)增加人民的收入。

    在驅(qū)動(dòng)因子方面GDP(q=0.626)和年均降水(q=0.577)對(duì)西疇石漠化的形成貢獻(xiàn)較大,GDP的貢獻(xiàn)度最高,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)自然資源的影響較大,如果不能處理好經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)的關(guān)系,極易加劇石漠化的進(jìn)程;其次是降水,其決定了植被生長(zhǎng)的條件,尤其是西疇縣屬于典型的峰叢洼地,極度缺水,降水對(duì)植被的生長(zhǎng)尤為重要。坡度對(duì)西疇縣石漠化形成的貢獻(xiàn)并不大(q=0.022),但坡度與GDP交互作用下對(duì)石漠化的影響最大(q=0.645),通常情況下,在適合人類活動(dòng)的坡度范圍內(nèi),坡度越陡,人類的活動(dòng)越容易造成水土流失[28];人口密度和GDP的交互作用對(duì)石漠化的形成影響則次之(q=0.639),一般人口密度越大、GDP越高,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越頻繁,越容易造成植被破壞與水土流失,形成石漠化。

    4.2 結(jié) 論

    (1) 從時(shí)間上來(lái)看1990—2020年西疇縣石漠化演變的總體趨勢(shì)是先小幅減少,再擴(kuò)張,然后大幅減少。1990—2000年石漠化轉(zhuǎn)移的主要方向是潛在石漠化和輕度石漠化向無(wú)石漠化轉(zhuǎn)移;2000—2010年,石漠轉(zhuǎn)移方向是無(wú)石漠化向潛在和輕度石漠化轉(zhuǎn)移;2010—2020年潛在、輕度和中度石漠化向無(wú)石漠化石轉(zhuǎn)移最顯著。從空間上來(lái)看西疇縣石漠化分布北重南輕,在石漠化治理成效上,經(jīng)過(guò)近30年的治理西疇石漠化整體都呈現(xiàn)好轉(zhuǎn),石漠化改善面積為850.183 km2,尤其是西灑鎮(zhèn)、蚌谷鄉(xiāng)和興街鎮(zhèn),蚌谷長(zhǎng)箐片區(qū)、興街江龍片區(qū)、羅漢沖片區(qū)、三光片區(qū)等石漠化綜合治理示范區(qū)治理效果十分顯著。在蓮花塘鄉(xiāng)西北部、新馬街鄉(xiāng)的東北部、雞街鄉(xiāng)和西灑鎮(zhèn)的交界處也存在零星惡化,惡化面積為51.715 km2。

    (2) 截至2020年,西疇縣無(wú)石漠化土地面積已經(jīng)達(dá)940.854 km2,占西疇縣總面積的62.474%,無(wú)石漠化面積增加總計(jì)648.476 km2。說(shuō)明西疇縣的石漠化治理工作較為成功,西疇縣人民因地制宜探索出的“六子登科”、“五法治水”等石漠化綜合治理模式效果明顯。

    (3) 地理探測(cè)器的結(jié)果顯示年均降水量(q=0.626)和GDP(q=0.577)是驅(qū)動(dòng)西疇縣石漠化形成的主要驅(qū)動(dòng)因子,多因子交互探測(cè)結(jié)果顯示坡度和GDP交互作用(q=0.645),人口密度和GDP交互作用(q=0.639)這兩對(duì)組合共同驅(qū)動(dòng)石漠化形成。

    (4) 鑒于Google Earth Engine(GEE)云計(jì)算平臺(tái)提供的BP級(jí)海量遙感數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力,本研究利用GEE進(jìn)行石漠化表征因子的快速提取,分析西疇縣1990—2020年石漠化的動(dòng)態(tài)變化及驅(qū)動(dòng)因子,旨在利用GEE快速地實(shí)現(xiàn)大尺度地學(xué)問(wèn)題分析,為后續(xù)大尺度的石漠化遙感制圖提供有力的技術(shù)支持。

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