基于多尺度影響因子的水土保持措施布局研究

蘇長芳

(朝陽縣水土保持監督站，遼寧 朝陽 122000)

水土流失不僅集中反映我國各類生態問題，而且是制約社會健康發展與人類生存的關鍵性問題。在不同尺度條件水保措施的分布格局存在一定差異，主要體現在演變過程及其影響因子差異等方面[1]。目前，定量化半方差分析和自相關法為多尺度影響因子計算的常用手段，對于特定的尺度范圍這兩種手段無法準確的獲取，僅僅對區域空間尺度具有一定的適用性[2]。實踐表明，小波分析法的自適應平移與伸縮功能可從不同尺度細化分析信號，能夠從信號中有效提取信息，為突出局部特征信號利用信息變換功能來完成，在特征信息突變識別和分布范圍尺度分析等方面具有較強的實用性。傅麗華等[3]對樣地最為顯著的變化范圍和特征尺度利用一維小波變換法進行計算分析；胡云峰等[4]對歸一化的地形、植被指數關鍵性因子的特征范圍利用相關分析和小波變化法進行研究；陳江平等[5]采用小波分析法分析了武漢市兩個不同實際遙感影像的土地類型作用范圍，在宏觀和微觀兩個層面揭示了其主要影響因子。鑒于此，本文以遼寧省朝陽縣為例，對水保措施布局影響因子及其作用關系采用多尺度分析和統計量化法進行研究。

1 區域概況

遼寧省朝陽縣位于遼西山地丘陵區，以山地為主，河流沖積，山脈縱貫，地形起伏，地勢特征呈自西北向東南逐漸降低的變化特征。屬于大陸性季風氣候區，四級分明、雨熱同期且日照充足。該區域降水集中且土層較薄，土壤抗蝕力差，保水保肥能力低，受流水侵蝕和斷裂控制作用坡度變化較大，加之人口密度大以及生產活動頻繁極易發生水土流失，屬于國家水土保持重點治理區。近年來，為減輕當地水土流失狀況并改善農業生產條件，保障區域內生態環境和促進經濟持續健康發展，水土保持部門開展了水土流失治理、坡耕地改造等工程措施[6- 10]。

2 研究方法

2.1 數據預處理

影響因子的選擇應盡可能的遵循定量化、空間化、代表性、科學性等原則，綜合考慮數據的可靠性和各種社會經濟及自然因素。水保措施空間格局變化與自然環境因子密切相關，加之社會經濟數據難以獲取且可靠性差，所以本研究選擇自然環境作為重點研究因子。

大量實踐表明，遼寧省朝陽縣水保措施空間分布格局的演變與形成受居民點、道路、土地類型、植被覆蓋因子、水土流失強度及地形因子等直接或間接影響。各影響因子分析之前應先對原始數據作如下處理：

(1)坡度。根據ArcGIS10.2的Slope函數和1∶1萬DEM模型數據計算坡度，結合坡度分級標準研究成果，將研究區坡度劃分為90°～35°、35°～25°、25°～15°、15°～8°、8°～5°、5°～0°分級。

(2)土地類型。對土地利用多時期TM/ETM遙感影像考慮采用基于分層分析提取法進行識別判讀，從而提取各專題有效信息。然后拼接提取結果并評價分析其精度，將土地類型歸并為裸地、建設用地、疏林地、有林地、火燒跡地和農用地6種不同的一級土地利用。

(3)植被覆蓋度。將多時期的遼寧省TM/ETM+遙感影響進行大氣校正和幾何校正，采用土地類型圖、ERDAS軟件計算并切割NDVI圖，確定各類土地利用的概率分布及其在一定范圍內的極值。對整個測區范圍的植被覆蓋度利用相應的公式進行計算，生成5m×5m的蓋度土層。

(4)水土流失強度。根據USLE模型各因子參數及其計算方程確定在空間分布上朝陽縣土壤侵蝕模數，依據水利部相關標準將其分為輕度、劇烈、中度、極強烈與強烈等級，對比分析計算結果確定強度分布。

(5)離最近道路的距離。對研究區內的遙感影響按照灰度形態進行準確的切割，經過二值計算處理確定道路基本輪廓，提取網絡并做成單獨圖層，其中網絡提取方法為線段特征匹配法。最后，將測區內距離最近道路的各點距離利用ArcGIS10.2軟件確定。

(6)離村莊居民點距離。采用信息圖像多波段模型和TM影響提取光譜相近的地物，如居民點、道路等，根據不同的形態特征提取村莊居民點，并輸入相應的圖層。將測區內最近村莊居民點距離利用ArcGIS10.2軟件的Near工具確定。

(7)土壤可蝕性因子。參考遼寧省土壤可蝕性因子的已有研究成果和朝陽縣土壤類型分布圖，對朝陽縣不同的土壤類型賦予合適的K值并得到該因子的分布圖。

(8)勞動力密度。依據地形特征和河流分布情況將研究區分為若干小流域，對每個小流域內的面積、人口數結合生態建設規劃資料進行統計，從而計算確定單位面積上的人口數。

為解決各數據來源及其尺寸規模不同帶來的影響，有必要網格化處理初始數據。在ArcGIS軟件中設定矢量網格單元的空間分辨率為30m×30m，分別采用MATLAB編程和SPSS相關性分析軟件計算確定所有數據的小波方差，利用Excel2010完成標準化尺度-回歸系數圖和尺度-小波方差圖。

2.2 小波分析

2.2.1選取樣帶

空間分辨率為30m×30m的一個網格單元的6條樣帶沿經線(120°10'～20°20')和緯線(41°16'～41°45')方向設置樣帶寬度，數據樣點按順序連續選取448、232、280、186、255、164個。將選取的樣帶作進一步深入分析，朝陽縣水保措施主要分布在六家子鎮、瓦房子鎮、七道嶺鄉及王營子鄉等，在經線、緯線方向上分別設置具有代表性和針對性的3條樣帶。即：樣帶1、2、3分別代表東大道鄉低山景觀、六家子鎮地貌景觀以及七道嶺鄉半山區景觀，樣帶5和4、6分別代表六家子鎮河谷盆地景觀與低山高丘景觀。

2.2.2小波尺度方差

在位置b、尺度a上信號f(n)的變換系數表示為W(a，b)，采用下式計算確定其小波尺度方差，即：

(1)

在小波分解已確定的情況下，方差反映了各數據小波系數離開平均位置的程度，可用于全局結構的檢驗分析。變異信號在所對應的尺度下的特征強度可利用小波系數表征，結構信息的豐富程度和小波方差的大小呈正相關性，即方差越大則信息豐富度越高，從而揭示監測突變信息和特征尺度大小。所以，對于空間格局的特征尺度或研究尺度的選擇可借助小波尺度方差來確定。

2.3 多元統計分析方法

對水保措施布局影響顯著的因子運用逐步回歸法進行分析，其中回歸模型的建立主要是依據空間分布與水保措施較為密切的影響因子確定，其表達式如下：

Measurei，c=β+β1·Facti，1+
β2·Facti，2+…+βn·Facti，n

(2)

式中，Measurei，c—水保措施c在網格單元i中的面積占比；Facti，n—網格單元i中影響因子n的面積百分比或歸一化值；βn—標準化的影響因子n的回歸系數。

從簡便性和可靠性的角度分析，模型的解釋能力在更多的影響因子下并未得到顯著的提升。因此，影響因子或分量選擇標準設定為顯著性水平為0.05，由此確定前9個貢獻率最大的因子作為逐步回歸分析結果。構建不同作用范圍內影響因子和某一類水土保持措施的回歸方程，其中各自變量對因變量的相對重要性利用標準化的回歸系數來衡量，從而確定水保措施空間分布與各影響因子的相對重要度及其影響范圍。

3 結果分析

3.1 特征尺度檢驗分析

根據上述小波方差公式和小波細節系數提取方法對6條樣帶數據進行計算，對朝陽縣各項水保措施在不同地理位置的變化特點及其空間格局特征尺度進行檢驗。設定s、var分別為特征尺度和方差值，則研究區各樣帶的方差變換曲線如圖1所示。

圖1 各樣帶的方差變化曲線

從圖1可以看出，小波方差變換曲線在徑線方向上的走勢保持較好的一致性，在單元移動窗口中1～3樣帶的小波方差存在極大值。所以，水保措施空間格局的特征尺度即為方差局部極大值所對應的尺度。隨后，因尺度上升形成信息合并從而引起小波方差突然變大，該段不屬于特征尺度。對于兩個及以上尺度的格局，尺度域即為所對應的特征尺度，因此1～3樣帶在緯線方向上的水保措施分布的特征尺度域即為分辨率為30m的200～410m范圍內的單元。

經線上尺度特征存在于兩個范圍內，這可能與朝陽縣境內大凌河及其支流的流向相關，因獨特的地形使得地塊嚴重破碎，因此其特征信息在不同尺度上存在一定差異。因此，800～1200m和120～350m為經線方向上朝陽縣各項水保措施的分布特征尺度[11]。

3.2 主要影響因子多尺度分析

設水土保持主要影響因子為coef，則不同聚合規模尺度上空間分布主要影響因子的標準化回歸如圖2所示。綜合考慮多尺度序列數據土層和研究區的面積范圍，設定特征尺度域為140～410m。采用平均聚合法和空間分辨率為30m×30m的網格單元，生成以30m為尺度間隔的一系列410m×410m～140m×140m的數據土層，并用于多尺度計算分析。

3.2.1封禁措施多尺度分析

根據圖2(a)可知，封禁措施空間分布的重要因子主要有25°～35°范圍、植被覆蓋度為0.75、高植被覆蓋區、輕度求是率以及離居民點的距離，且隨著尺度的增大其重要性程度逐漸提升；擬合的標準化歸回系數在封禁措施與小于30%植被覆蓋度之間為負，而且1.00～0.75范圍為正，可見封禁措施適用于1.00～0.75之間，封禁措施的實施在小于0.3植被覆蓋度條件下的抑制作用較為強烈；封禁措施的空間分布在35°～25°之間受坡度因子的影響最為顯著，且在研究尺度區間內較為穩定，擬合的標準化回歸系數在封禁措施與離村莊居民點的距離因子之間為正，可見封禁措施的適宜性隨距離居民點距離的增大而增加，可在一定程度上降低生態環境受人為因素的影響[12]。

從回歸系數正負、大小的角度分析，離村莊居民點較遠、植被生長良好、中度流失且立地條件較好區、植被覆蓋度大于0.75以及輕度流失為封禁措施空間分布的適宜地區。

3.2.2低效林改造措施多尺度分析

根據圖2(b)可知，該措施空間分布的重要因子主要有土壤可蝕性因子和中度水土流失，且隨著尺度的增大其影響程度呈波動上升的變化趨勢；隨著尺度的增大，在特征尺度域內低植被覆蓋區土地利用的影響程度趨于穩定；低效林改造措施在植被覆蓋度為0.60～0.45、坡度為25°～15°范圍內的受影響程度較大，且隨著尺度的增大其影響程度逐漸達到穩定[13]。

通過以上分析發現，中度流失且立地條件差和強度流失且立地條件好的區域為低效林改造措施實施的適用范圍；在林草覆蓋度在0.60～0.45區間

圖2 不同聚合規模尺度上影響因子的回歸系數

內可有效防止土壤侵蝕，其坡度適宜范圍在25°～15°之間。

3.2.3經濟果林措施多尺度分析

根據圖2(c)可知，經濟林果措施空間分布的重要因子主要有離最近道路距離、0.60～0.75植被覆蓋度、輕度水土流失以及農村勞動力密度，且隨著尺度的增大其影響程度呈波動上升的變化趨勢；隨著研究尺度的增大，在特征尺度域內5°～8°坡度因子及低植被覆蓋區因子的影響程度逐漸增大并趨于平穩。

從擬合的標準化回歸系數的正負、大小的角度分析，坡度為5°～8°的緩坡區和輕中度水土流失區為經濟林果空間分布的適宜地區，對于該項措施的實行要求具有較大的勞動力密度和便利的交通條件；經濟林果措施適用于低植被覆蓋區，可提升林草覆蓋率和土壤養分保持能力[12]。

3.2.4生態林草措施多尺度分析

根據圖2(d)可知，生態林草措施空間分布的重要因子主要有低植被覆蓋的土地類型、15°～25°坡度以及強烈水土流失，且隨著研究尺度的增大其影響程度呈現出快速增大的變化特征；生態林草空間分布還受低于0.30植被覆蓋度因子的影響，且隨著尺度的增大其影響程度逐漸達到平穩[14]。

從擬合的標準化回歸系數的正負、大小的角度分析，劇烈、極強烈以及強烈水土流失區為朝陽縣生態林措施空間分布的適宜地區，且在15°～25°坡度區具有更加的使用條件；砂石地、火燒跡地和疏林地等為小于30%植被覆蓋度水土流失的主要地塊[15]。

4 結論

(1)本文通過構建多元回歸模型，揭示了隨研究尺度變化水保措施主要影響因子的變化特征，探討了各影響因子在不同作用區間內與水保措施之間的關系。根據研究尺度變化特征和標準化回歸系數計算結果可知，水保措施的不同其影響因子的區間范圍存在一定差異，由此可反映主要影響因子對不同水保措施的作用范圍。

(2)對于給定變量的解釋受分析尺度差異的影響，任何解釋必須以研究尺度為基本前提。因此，對空間分布格局特征尺度的識別分析不僅考慮了研究尺度結構信息的豐富性，而且有效解決了個人隨意性對尺度選取的影響。為便于在特征尺度范圍內研究隨尺度的增大水保措施空間分布主要因子的變化特征，將空間分辨率為30m×30m的網格單元聚合生成大尺度序列數據；為了衡量各變量之間在多元線性回歸中的相對重要性引入標準化回歸系數，可直觀的判定適宜水保措施的作用范圍及其關鍵性影響因子。

(3)由于特征尺度域研究區間相對較小，所以隨著特征尺度的變化影響因子及其回歸系數的波動程度較小，在大中尺度范圍內無法宏觀的把控水保措施空間分布的主要因子及其變化規律。