基于Logistic模型的茂蘭保護(hù)區(qū)植被變化分析

楊云

（成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川成都 610059）

業(yè)務(wù)探討 BUSINESS DISCUSSION

基于Logistic模型的茂蘭保護(hù)區(qū)植被變化分析

楊云

（成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川成都 610059）

基于多時相的茂蘭保護(hù)區(qū)TM遙感影像數(shù)據(jù)，用監(jiān)督分類的方法對1999年和2015年的影像進(jìn)行分類。利用ArcGIS軟件的空間分析模塊對兩期影像的土地利用分類結(jié)果進(jìn)行疊加分析，統(tǒng)計(jì)各類別多年的變化。結(jié)合研究區(qū)整個時段的降水、溫度、地形、交通網(wǎng)等因素。使用SPSS軟件的Logistic模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，得出影響研究區(qū)植被變化的因素，并分析影響機(jī)制。本研究為茂蘭保護(hù)區(qū)的生態(tài)保護(hù)與環(huán)境治理政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

ArcGIS；Logistic回歸；植被變化；遙感

茂蘭國家自然保護(hù)區(qū)是一個典型的喀斯特地貌地區(qū),是一個相當(dāng)脆弱的生態(tài)系統(tǒng)。一旦遭到破壞將難以恢復(fù)，甚至?xí)纬墒瑖?yán)重影響其生態(tài)環(huán)境。因此保護(hù)和發(fā)展茂蘭保護(hù)區(qū)森林資源,對于研究森林植被恢復(fù)途徑，保持森林群落完整的原生狀態(tài)，形成生態(tài)-經(jīng)濟(jì)-社會等方面全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的局面具有積極意義。本論文通過對茂蘭不同時期的影像進(jìn)行解譯分析，以及對氣候、水文、居民點(diǎn)等資料的綜合分析，得出引起茂蘭地區(qū)多年間有林地變化的主導(dǎo)因素，為人們保護(hù)和管理茂蘭喀斯特森林及其遺傳資源具有重要參考價值。

1 區(qū)域概況

茂蘭國家級自然保護(hù)區(qū)位于貴州省黔南布依族苗族自治州荔波縣境內(nèi)，毗鄰廣西木倫國家級自然保護(hù)區(qū)，與廣西壯族自治區(qū)環(huán)江縣接壤，地理位置為東經(jīng)107°52′10″～108°45′40″，北緯25°09′20″～25°20′50″。全區(qū)總面積為21285公頃，森林的覆蓋率達(dá)87.4%。中亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候，全年的平均氣溫為15.3℃，全年的降水量為1752.5毫米，海拔高度在430-1078米之間，主要保護(hù)對象為喀斯特森林及珍稀動植物。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)處理

從美國地質(zhì)勘探局網(wǎng)站上下載1999年和2015年兩期30米分辨率的TM遙感影像數(shù)據(jù)，并利用ENVI對兩期遙感影像分別做輻射定標(biāo)和大氣校正，以消除傳感器本身產(chǎn)生的誤差和消除遙感圖像由大氣散射引起的誤差，提高影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量，便于影像分類。然后用研究區(qū)矢量邊界來裁剪校正后的影像數(shù)據(jù)，最后目視解譯將影像分為有林地、草地、旱地、水田、建設(shè)用地五類。數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺，分辨率為30米。本論文共使用130個研究區(qū)內(nèi)均勻分布的樣本點(diǎn)，其中75個點(diǎn)作為監(jiān)督分類的樣本點(diǎn)，55個點(diǎn)作為分類后精度檢測的樣本點(diǎn)。利用ENVI對影像做監(jiān)督分類，用混淆矩陣對分類后的數(shù)據(jù)做精度驗(yàn)證。這里以影像的像元為單位選擇驗(yàn)證樣本，行列對應(yīng)類型的數(shù)值為驗(yàn)證樣本中分類正確的像元數(shù)，類型不同的行列數(shù)值為驗(yàn)證樣本中錯分的像元數(shù)量。在混淆矩陣結(jié)果中有六個精度指標(biāo)，分別說明分類的整體情況和精度大小。

2.2 數(shù)據(jù)選取指標(biāo)

影響森林植被空間分布的因素有很多種，概括起來包括自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素兩類。自然因素主要包括地形、降水、溫度等。地形對植被的空間分布影響明顯,研究區(qū)內(nèi)植被主要集中分布在海拔較低的山坡丘陵地帶,區(qū)域的降水量、溫度以及坡向都會在不同程度上影響植被的分布，且陽坡的植被長勢顯著高于陰坡。因此選取海拔、降水、溫度、坡度以及坡向作為Logistic回歸模型自然因素方面的因子,其中坡度、海拔、坡向三個因子通過D EM提取，降水、溫度數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。社會經(jīng)濟(jì)因素選取距道路距離作為回歸模型的影響因子。將1999年和2015年茂蘭保護(hù)區(qū)的T M遙感影像作土地利用類型分類，分類后的兩期數(shù)據(jù)利用ArcGIS空間分析模塊作疊加分析，并選取1999年其他類型轉(zhuǎn)變?yōu)?015年森林的分布范圍作為回歸模型的因變量。

表1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用變化矩陣 2015 1999 有林地 草地 水田 旱地 建設(shè)用地 總和有林地 166.31 0.78 0.02 0.15 0.00 167.27草地 10.63 13.53 0.25 1.08 0.00 25.50單位（km） 水田 0.27 0.43 1.31 1.40 0.13 3.54旱地 2.41 2.43 0.80 2.49 0.12 8.24建設(shè)用地 0.10 0.04 0.03 0.10 0.17 0.43總和 179.72 17.22 2.41 5.22 0.42 204.98

表2 Logistic回歸模型的結(jié)果

變量B S.E,坡度坡向夏季均溫-11.198 3.147夏季平均降水量 0.167 0.090距道路距離海拔-0.008 0.002常量

2.3 Logistic回歸模型的運(yùn)用

logistic回歸是一種廣義的線性回歸分析模型，二元Logistic回歸模型是針對二值響應(yīng)變量建立的回歸模型，論文選擇1999年其他類型是否轉(zhuǎn)變?yōu)橛辛值刈鳛槟Ｐ偷囊蜃兞浚肽Ｐ椭械淖宰兞靠蔀槎ㄐ曰蚨繑?shù)據(jù)，Logistic回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

其中，P為事件發(fā)生的概率，α為模型的常數(shù)項(xiàng)，β為最終模型中變量的系數(shù)，X為代入模型的自變量。

3 結(jié)果與分析

3.1 茂蘭保護(hù)區(qū)植被的變化

利用ArcGIS的疊加分析將1999年和2015年的土地利用類型數(shù)據(jù)作聯(lián)合分析，得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣（表1）。從1999年到2015年有林地增加的數(shù)量來看，有大量的草地轉(zhuǎn)變?yōu)橛辛值兀涿娣e為10.63km，水田、旱地、建設(shè)用地都有不同面積的轉(zhuǎn)變?yōu)橛辛值兀辛值氐拿娣e增加共計(jì)12.45km。1999年部分有林地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌愋停娣e為0.95km。

3.2 基于Logistic回歸模型的有林地變化分析

在ArcGIS中隨機(jī)生成200個均勻分布的隨機(jī)點(diǎn)，用隨機(jī)點(diǎn)與土地利用數(shù)據(jù)、溫度、降水、DEM、坡度、坡向、距道路距離的柵格數(shù)據(jù)圖層進(jìn)行疊加，分別提取每個點(diǎn)對應(yīng)的土地利用類型、溫度值、降水量、海拔高程值、坡度、坡向、距道路遠(yuǎn)近的距離值，代入Logistic模型，將1999年其他類型是否轉(zhuǎn)變?yōu)橛辛值刈鳛橐蜃兞浚瑢囟取⒔邓⒑０巍⑵露取⑵孪颉⒕嗟缆肪嚯x作為自變量進(jìn)行回歸分析。因?yàn)闃O端天氣最容易影響森林的分布變化，例如夏季的高溫能使植被缺水干渴死亡。所以研究選取的溫度值和降水值是研究區(qū)從1999年到2015年的夏季5月到8月4個月的平均溫度值和平均降水量。得到最終模型內(nèi)變量的回歸系數(shù)表2所示。在表2中，B列系數(shù)是最終模型中變量的回歸系數(shù)，系數(shù)的正負(fù)表示自變量與因變量的相關(guān)關(guān)系正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)，絕對值的大小表示影響程度，例如表2中夏季均溫的系數(shù)B=-11.198，表示自變量夏季均溫與因變量之間的關(guān)系為負(fù)相關(guān)。即隨著溫度的降低，對1999年其他類向有林地轉(zhuǎn)換越有利，有林地增加。S.E.為相應(yīng)變量的標(biāo)準(zhǔn)誤差。從“Hosmer和Lemeshow檢驗(yàn)”的檢驗(yàn)結(jié)果顯著性檢驗(yàn)的Sig=0.893＞0.5可以看出模型能夠較好的擬合數(shù)據(jù)。

從回歸模型的結(jié)果可以得出，影響茂蘭保護(hù)區(qū)1999年其他類型向有林地轉(zhuǎn)變的空間分布最主要的因素是保護(hù)區(qū)的夏季溫度均值，然后依次是保護(hù)區(qū)的坡向、坡度、夏季的平均降水量、海拔。在回歸系數(shù)中夏季的平均溫度和海拔都是負(fù)數(shù)，說明這兩個變量在引起1999年其他類向有林地的轉(zhuǎn)變中起著負(fù)面作用，例如溫度降低和海拔下降，有林地增加。其余變量都是起正面作用的，與有林地的增加是正相關(guān)關(guān)系，例如降水量增加，有林地增加。海拔起負(fù)面作用，可能是因?yàn)槊m保護(hù)區(qū)的喀斯特地貌引起的。而且保護(hù)區(qū)地處中亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū)，海拔越高，溫度、降水都會不同，所以海拔越低對有林地的空間分布影響越明顯。

4 結(jié)語

由土地利用變化矩陣(表1)可知，1999年和2015年間草地面積減少10.63km，主要轉(zhuǎn)變?yōu)橛辛值兀贚ogistic回歸模型分析影響有林地的空間分布變化最主要的因素是保護(hù)區(qū)的夏季溫度均值，坡向也是一個決定性的因素。所以加大保護(hù)區(qū)的保護(hù)力度，對保護(hù)區(qū)植被的空間分布有著重要意義。

[1]劉皓波.基于GIS和TM影像的植被變化分析----以江西省武寧縣為例[J].林業(yè)科技開發(fā),2013,27(6)：76-79.

[2]蔡澤東.茂蘭自然保護(hù)區(qū)的保護(hù)與當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)和諧發(fā)展研究[D].貴州師范大學(xué),2007.

[3]鄭有飛,牛魯燕,吳榮軍.1982---2003年貴州省植被覆蓋變化及其對氣候變化的響應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2009,28(9)：1773-1778.

[4]馬志勇,沈濤.基于植被覆蓋度的植被變化分析[J].測繪通報(bào)2007,(7)：45-48.

[5]趙占輕,黃玲玲,張旭東,郭志華,張小全.張家界女兒寨小流域植被變化驅(qū)動力[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2010,30(5)：1238-1246.

K909

A

1003-2177（2017）03-0060-03

楊云（1993—），男，漢族，四川成都人，碩士研究生在讀，研究方向：地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)。