江西省陸地植被空間格局特點及影響因素

范占領，邱炳文，曾燦英

(福州大學地理空間信息技術國家地方聯合工程研究中心，福州 350002)

江西省陸地植被空間格局特點及影響因素

范占領，邱炳文，曾燦英

(福州大學地理空間信息技術國家地方聯合工程研究中心，福州 350002)

為了探求江西省不同地貌特征下的植被空間格局特點及其與影響因素的相互關系，該文以EVImax作為植被覆蓋程度指示因子，建立了其與相關影響因子的地理加權回歸模型(GWR)。研究表明：(1)在平原區植被主要受到高程的影響，隨著高程的升高，形成了湖泊-耕地-河流-居民點-耕地-林混耕地的格局。且在居民點間形成了村落-工業區-城鎮的小格局。(2)在丘陵區首先受到坡度因子的影響，形成了盆地(谷地)和山地兩大格局，在河流和高程等因子的影響下，整體形成了河流-城鎮-耕地-河流-耕地-林混耕地-林地的格局。(3)在山地區，在河流和高程因子共同影響下，形成了河流-城鎮-村落(耕地)-林混耕地-林地格局。

丘陵山區；植被覆蓋；格局分析；EVI；GWR

0 引 言

在丘陵山區，植被覆蓋狀況和地形坡度是導致水土流失的關鍵因素[1-3]，植被覆蓋狀況也是反映區域生態環境質量的重要指標[4-6]。由于諸如地形、氣候、土壤等環境因素分布的不規則性和復雜性，導致植被分布存在空間異質性或空間非平穩性[7-8]。江西省隸屬江南丘陵山區[9]，植被是土地覆蓋最主要類型。在考慮植被覆蓋空間異質性情況下，開展江西省植被覆蓋空間格局分析工作，了解江西省植被覆蓋的分布模式以及形成機制對水土流失防治[10]、生態環境保護[11]等有著極其重要的意義。

英國Newcastle大學地理統計學家A.S Fortheringham等基于局部光滑的思想提出了地理加權回歸模型(Geographically Weighted Regression，GWR)，GWR模型作為一類能簡單有效處理空間非平穩性的建模技術，近幾年在城市地價評估[12-13]、犯罪率分析[14]、傳染病空間分布分析[15-16]、植被格局分析[17-18]等領域得到廣泛的應用。據此，本文采用了GWR模型，建立植被指示因子EVImax與其影響因子的回歸模型，并進行統計和檢驗分析，得出了江西省不同地貌區的陸地植被空間格局特點以及影響機制，為進一步中國南方丘陵區植被格局特點深入分析以及水土流失防治、生態環境保護等提供理論參考。

1 研究區與數據源

1.1 研究區

江西省，簡稱贛，地處于24°29′N～30°04′N，113°34′E～118°28′E之間，北回歸線附近，中國東南偏中部長江中下游南岸。江西省東南西三面環山，內側丘陵廣亙，中部、北部平原坦蕩。根據全省地貌類型特點，可把江西省劃分為3種地貌區，即平原區、丘陵區、山地區[19](圖1(a))。全省氣候溫暖，日照充足，雨量充沛，無霜期長，為亞熱帶濕潤氣候，植被以常綠闊葉林為主，具有典型的亞熱帶森林植物群落。江西省年平均氣溫18℃左右。全年全省極端最高溫度南北差異不大，甚或略呈北高南低現象。江西年均降水量1341mm到1940mm，一般表現為南多北少、東多西少、山區多盆地少。全省土地總面積1669.5×104km2，其中林業用地面積1072.0×104km2，占64.2%。

1.2 數據源與數據預處理

增強型植被指數EVI作為一種通用的植被指數，由于其克服了土壤背景的影響和歸一化植被指數NDVI在植被高覆蓋區易飽和、植被低覆蓋區受土壤植被影響較大、對大氣衰減去除不徹底等缺點，近些年得到了廣泛的應用。EVI的公式為：

(1)

其中，ρNIR、ρRed、ρBlue分別為近紅外、紅光和藍光波段的表現反射率或者方向反射率；L為土壤調節參數；C1和C2為大氣調節參數；G為增益系數[20]。在EVI計算中，通常取L=1，C1=6，C2=7.5，G=2.5[21-22]。

為了進一步獲得江西省近十年來植被覆蓋的平均情況，本研究以江西省13年(2001年～2013年)250m空間分辨率16天最大化合成MODIS EVI指數為數據源。采用離散小波變換的方法將13年16天最大化合成的EVI數據分解成不同尺度的細節信號(Detail，D)和趨勢信號(Approximation，A)。從小波分解中提取出代表近13年來植被覆蓋程度的EVImax作為江西省植被覆蓋指示因子[17]，其中

(2)

其中，A.5代表第5層次的趨勢信號，Dj代表第j層次的細節信號，P90代表第90分位點的值。其數據分布圖如圖1(b)所示。

圖1 研究區位置、研究區地形特征及植被指示因子EVImax

已有研究表明，植被生長與地形土壤因子[23]、氣候變化和人類活動[24]有較強的相關關系。所以本研究選取影響因子主要包括三類，其中地形因子包括高程和坡度。氣象因子包括溫度和降水，其數據基于中國氣象科學數據共享網所對所提供的氣象站點進行克里金插值得到。人類活動影響因子包括距離最近面狀河流或者湖泊的距離、距離最近線狀河流的距離、距離最近居民點的距離、距離最近道路的距離。其數據基于全國1∶100萬基礎地理數據計算得到。土地利用數據采用冉有華等基于多源數據融合方法的中國1km土地覆蓋數據[25]。

首先在江西省內均勻選取134015個樣點，然后將各影響因子與EVImax做散點圖，如果EVImax與影響因子間存在著對數關系，則對影響因子做取對數處理。并檢驗影響因子間的共線性，去除共線性較強的因子(研究去除降水因子)。最后對每個影響因子做歸一化處理。最后利用土地利用數據掩膜掉土地覆蓋類型為水體的樣點，以排除水體對研究結果的干擾。

2 研究方法

地理加權回歸是用回歸原理研究具有空間(或區域)分布特征的兩個或多個變量之間數量關系的方法，在數據處理時考慮局部特征作為權重。其模型表達式如下：

yi=β0(μi,νi)+∑βk(μi,νi)xik+εi

(2)

其中，(μi,νi)用來描述地理位置坐標，β0(μi,νi)和βk(μi,νi)分別為不同地理位置i上的常數項和不同影響因子的影響系數[26]。在格局分析中，相對經典的全局最小二乘模型(OLS)，本方法具有很強的優越性[17]。研究采用AIC準則確定最優帶寬。

3 研究結果與分析

采用AIC最小法選取最優帶寬，確定帶寬為10km。在ArcGIS中建立GWR模型，擬合得到部分參數統計量如表1所示。從表1中可以看出整體模型擬合精度達到了0.61。得到EVImax與影響因子GWR模型回歸系數如圖2所示。通過對高程、坡度、距離最近河流的距離等影響因子分區間進行統計分析，得出結果如圖3所示。

表1 EVImax地理加權回歸模型的參數統計量

3.1 平原區植被覆蓋格局特點

在平原區，高程和距離最近湖泊的距離因子為平原區格局的主要影響因子。從模型高程系數圖(圖2(a))可以看出，平原區EVImax與高程呈現出先強負后強正的相關關系。從模型高程系數統計圖(圖3(a))可知強負區域高程一般在20m以下，強正區域集中在20m～100m區間。高程20m以下區域，有充足的水源，便于灌溉，適宜作物種植，而城鎮多建于高程相對較高區域，以保證湖泊洪水期而不被淹掉。植被覆蓋程度耕地要好于城鎮，所以EVImax與高程表現出了強負的相關關系。在20m～100m區間，隨著海拔的升高土地利用一般為城鎮、大面積耕地和林混耕地，且林混耕地的植被覆蓋程度要好于耕地，所以EVImax與高程表現為強正的相關關系。在高程和湖泊(河流)因子的影響下，平原區形成了一個湖泊(河流)-耕地-居民點-耕地-林混耕地的格局特點。

圖2 EVImax與影響因子GWR模型回歸系數圖

圖3 GWR模型系數隨高程(a)、坡度(b)、距離最近河流距離(c)變化圖

人類活動因素對平原區格局影響較大，在大片居民點區域以及主要道路經過區域，EVImax與距離居民點距離和距離道路的距離呈現出較強的正的相關關系。整體上表現出一個距離人類活動區域越遠，植被覆蓋越好的特點。且在本區域EVImax與距離縣以上居民點的距離表現為正的相關關系，而與鄉鎮以下居民點表現為負的相關關系，主要原因隨著城市的擴張，在城市周邊建有大量的衛星城和工業區，在離中心城市相當長的一段距離內植被覆蓋較差，在城市更遠處多為耕地，所以距離城市越遠，植被覆蓋越好。而對于鄉鎮和村落而言，村落和耕地散落分布，距離村越近，植被覆蓋反而越好。所以以城鎮為中心，形成了城鎮-工業區-村落(耕地)的格局特點。整個平原區形成了湖泊-耕地(村落)-河流-城鎮-工業區-耕地(村落)-林混耕地的格局特點(圖4(a))。

3.2 丘陵區植被覆蓋格局特點

圖4 江西省植被覆蓋空間格局示意圖

坡度為丘陵區格局的主要影響因素。在丘陵區坡度一般在20°以下(圖3(b))，從模型坡度系數圖(圖2(b))可以看出丘陵區大部分區域EVImax與坡度呈現一個正的相關關系，主要是因為隨著坡度增大，人類活動對植被覆蓋的破壞越來越小。而丘陵區鑲嵌的盆地或谷地區域，EVImax與坡度呈現一個負的相關關系，主要是因為盆地或者谷地的植被覆蓋類型主要為耕地，其特點和平原區相似。所以，在坡度因子的影響下，丘陵區可分成了盆地(谷地)和山地兩大格局。在盆地(谷地)區域，河流對植被覆蓋格局影響較大。主干河流(如贛江)經過處，城鎮多延河流聚集，從模型距離最近河流的距離系數圖(圖2(c))可以看出EVImax與距離河流的距離呈現出強烈的正相關關系。而支流流經處，沿河多為作物種植，并與村落散落分布，EVImax與距離河流的距離呈現出負的相關關系。在河流因子的影響下，盆地(谷地)區域植被覆蓋形成了河流-城鎮-耕地-河流-耕地的格局特點。在山地區域，隨著海拔的升高，主要為植被覆蓋類型從耕地到林地進行過渡。從模型高程系數圖可以看出，EVImax與高程呈現出正的相關關系。丘陵區在坡度、河流以及高程的共同影響下，形成了河流-城鎮-耕地-河流-耕地-林混耕地-林地的格局特點(圖4(b))。

3.3 山地區植被覆蓋格局特點

山地區植被覆蓋類型主要為林地，但是在河流流經處，植被覆蓋會有很強的空間異質性。河流為控本區域植被覆蓋格局的主要因子。從模型距離河流最近距離因子系數圖(圖2(c))可以看出，在本區域，主要是因為在丘陵山區城鎮(村落)多沿河流而建，在城鎮和山體之間多為作物種植，在河流因子影響下整體形成了河流-城鎮-村落(耕地)-林混耕地-林地的格局特點(圖4(c))。從模型高程因子系數圖可以看出，EVImax與高程主要呈現一個正的相關關系，在高海拔地區，有較弱的負相關，一些研究表明，丘陵山區，在高海拔地區由于受到溫度的影響，植被覆蓋會隨著海拔的升高而越來越差[17]。但是江西省由于海拔相對較低，這個規律在江西省表現不夠明顯。人類活動對山地區植被覆蓋也有較強的影響，從模型距離居民點的距離系數圖可以看出，EVImax與距離最近居民點的距離呈現出正的相關性，即距離居民點距離約遠，植被覆蓋程度越好。主要是因為，距離居民點距離越近，植被更容易受到人類的破壞，砍伐等。

4 結束語

本文在考慮植被覆蓋空間平穩性的條件下，對江西省植被覆蓋格局特點進行了分區探討，得到平原區、丘陵區、山地區等不同區域下的陸地植被覆蓋格局特點以及影響機制。為整個丘陵山區植被覆蓋格局分析工作提供了理論參考。而其本身的三大格局的特點也有一定的遞進和過渡關系，整體上體現了一個平原區到山地區的變化。影響機制工作也將為江西省乃至整個南方丘陵山區的水土流失防治、生態環境保護工作提供相應的決策支持。

[1] 李恒凱，劉小生，李博，等.紅壤區植被覆蓋變化及與地貌因子關系——以贛南地區為例[J].地理科學，2013，34(1)：103-109.

[2] 孫佳佳，王志剛，張平倉，等.植被結構指標在南方紅壤丘陵區水土保持功能研究中的應用[J].長江科學院院報，2013，30(9)：27-32.

[3] 金平偉，向家平，李萬能，等.植被對南方紅壤丘陵區土壤侵蝕的影響研究[J].亞熱帶水土保持，2014(1)：1-4.

[4] 衛偉，余韻，賈福巖，等.微地形改造的生態環境效應研究進展[J].生態學報，2013，33(20)：6462-6469.

[5] 周沙，黃躍飛，王光謙.黑河流域中游地區生態環境變化特征及驅動力[J].中國環境科學，2014(3)：766-773.

[6] 王情，劉雪華，呂寶磊.基于 SPOT-VGT 數據的流域植被覆蓋動態變化及空間格局特征[J].地理科學進展，2013，32(2)：270-277.

[7] 韓有志，王政權.森林更新與空間異質性[J].應用生態學報，2002，13(5)：615-619.

[8] 王利，蔡樂，王紅燕，等.山西省縣域經濟發展影響因素的空間異質性研究——基于地理加權回歸(GWR)模型[J].資源開發與市場，2014，30(2)：152-155.

[9] 黃國勤，劉彬彬，趙梅，等.江南丘陵區農田耕作制度調查及綜合評價——以江西省為例[J].耕作與栽培，2012(4)：1-2.

[10] 王飛，陳安磊，彭英湘，等.不同土地利用方式對紅壤坡地水土流失的影響[J].水土保持學報，2013(1)：22-26.

[11] 李惠梅，張安錄.生態環境保護與福祉[J].生態學報，2013，33(3)：825-833.

[12] 曾暉，楊平，朱建君.城市住宅價格影響因素的空間非平穩性分析[J].湖南大學學報(自然科學版)，2012，39(5)：88-92.

[13] 張潔.基于 GWR 模型的城市住宅地價空間分異研究[D].杭州：浙江大學，2012.

[14] 嚴小兵.中國省域犯罪率影響因素的空間非平穩性分析[J].地理科學進展，2013，32(7)：1159-1166.

[15] 肖雄，楊長虹，譚柯，等.地理加權回歸模型在傳染病空間分析中的應用[J].中國衛生統計，2013，30(6)：833-836.

[16] 黃秋蘭，唐咸艷，周紅霞，等.四種空間回歸模型在疾病空間數據影響因素篩選中的比較研究[J].中國衛生統計，2013，30(3)：334-338.

[17] QIU B，ZHONG M，ZENG C.Effect of topography and accessibility on vegetation dynamic pattern in Mountain-hill Region[J].Journal of Mountain Science，2012，9(6)：879-890.

[18] QIU B，ZENG C，CHEN C.Vegetation distribution pattern along altitudinal gradient in subtropical mountainous and hilly river basin，China[J].Journal of Geographical Sciences，2013，23(2)：247-257.

[19] 朱傳民，黃雅丹，吳佳，等.不同地貌區耕地集約利用水平空間分異及驅動機制——以江西省為例[J].山地學報，2012，30(2)：156-164.

[20] HUETE A，JUSTICE C，VAN LEEUWEN W.MODIS vegetation index (MOD13) algorithm theoretical basis document[J].NASA Goddard Space Flight Center，1999.

[21] 王立輝，黃進良，孫俊英.基于時序 MODIS-EVI 監測華中地區耕地復種指數[J].長江流域資源與環境，2010，19(5)：529-534.

[22] HUETE A，JUSTICE C，LIU H.Development of vegetation and soil indices for MODIS-EOS[J].Remote Sensing of Environment，1994，49(3)：224-234.

[23] 劉世梁，馬克明，傅伯杰，等.北京東靈山地區地形土壤因子與植物群落關系研究[J].植物生態學報，2003，27(4)：496-502.

[24] 李輝霞，劉國華，傅伯杰.基于NDVI的三江源地區植被生長對氣候變化和人類活動的響應研究[J].生態學報，2011，31(9)：5495-5504.

[25] RAN Y，LI X，LU L.Large-scale land cover mapping with the integration of multi-source information based on the Dempster-Shafer theory[J].International Journal of Geographical Information Science，2012，26(1)：169-191.

[26] 孫鈺，李新剛.基于空間回歸分析的城市土地綜合承載力研究——以環渤海地區城市群為例[J].地域研究與開發，2013，32(5)：128-132.

Spatial Pattern of Land Vegetation Characteristics and Influencing Factors in Jiangxi Province

FAN Zhan-ling，QIU Bing-wen，ZENG Can-ying

(NationalEngineeringResearchCenterofGeospatialInformationTechnology，FuzhouUniversity，Fuzhou350002)

The purpose of this paper is to explore the spatial pattern of land vegetation characteristics and influencing factors in Jiangxi province.Taking EVImax as vegetation coverage degree of instruction factor，this research established the driving factors associated with the geographically weighted regression (GWR) model.Research conclusions are：(1) Vegetation cover in the plain area is mainly affected by elevation.And with the elevation rises，it forms a lake-farmland-river-residential-farmland-mixed arable forest pattern.Human activities have a great impact on the plains and form villages-industrial areas-towns pattern among the residential areas.(2) Hilly-gully region is affected by the slope factor first and form two big different patterns which are basin (valley) and mountain.Under the influence of rivers，elevation and other factors，the overall pattern of river-town-farmland-river-farmland-mixed arable forest-woodland is formed.(3) In mountainous areas，under the combined effect of rivers and elevation，the pattern of river-towns-farmland-mixed arable forest-woodland is formed.

hilly mountainous area；vegetation coverage；spatial pattern analysis；EVI；GWR

2014-08-08

2014-10-20

國家自然科學基金面上基金項目(41071267)；福建省自然科學基金項目(2012J01167)；福建省重點科技項目(2012I0005)；教育補留學回國人員科研啟動基金(教外司留[2012]940號)。

范占領(1989—)，男，碩士研究生，主要研究方向為時空數據分析與建模、遙感數據處理與應用等。

E-mail：fzling@126.com

邱炳文(1973—)，女，副研究員，主要研究方向為時空數據分析與建模、遙感數據處理與應用等。

E-mail：qiubingwen@fzu.edu.cn

10.3969/j.issn.1000-3177.2015.05.009

P237

A

1000-3177(2015)141-0057-05