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《东北林业大学》 2011年
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四川省杂谷脑河流域景观格局与生态脆弱性评价研究

刘铁冬  
【摘要】:岷江江上游是四川省乃至西部地区重要的生态屏障,天然林保护工程的重点实施区域和长江上游的生态屏障,且长期以来人类不合理的资源开发和利用方式造成人口-资源-环境之间的矛盾日益突出,成为区域经济社会发展的主要限制性因子,造成生态环境脆弱化且已危及到长江流域的生态安全。基于此背景下,本文以岷江上游干旱河谷—杂谷脑河流域为研究对象,借助空间信息技术GIS和RS),以1980-2006年四期遥感数据为主要数据源,结合地形分析,从时间序列上和空间尺度上对研究区域的土地利用及其景观格局进行了深入分析,运用土地利用图谱模型对土地利用类型的数量变化、时空演变过程和空间转移规律进行了剖析,在此基础上,对研究区域开展生态环境脆弱性的评价研究,探索生境脆弱性生态区的生态恢复途径和方法,以期为研究区的生态保护和可持续发展提供理论基础和科学建议,对该区域生态环境的恢复与重建、流域可持续发展等方面具有重要的战略意义。本文得出的结论如下: ‘(1)研究区域内各景观类型面积、斑块数量与优势度分布不均衡,差异明显。区域自然景观(森林景观、草地、灌木林地、岩石裸露地等)占绝对主导地位,面积总和均达到90%以上,而半自然景观、人为景观(采伐迹地、农地、居民地等)占据较小的比例,说明杂谷脑河流域以自然景观主导区域景观格局特征,人为景观则明显处于支配地位。 (2)1980-2006年杂谷脑河流域的土地利用类型变化表现为林地和未利用地面积减少;灌木林地、草地、耕地、居民地和水域面积增加的态势,林地面积减少的最大,未利用地面积减少的最小;灌木林地面积增加的最大,水域面积增加的最小 (3)采用5x5km的格网作为统计单元,并在ArcGIS的支持下,对土地利用综合程按自然断裂法(Natural Break)对土地利用综合度进行空间聚类,获取其空间分布格局,土地利用综合程度较高的区域主要在杂谷脑河流域沿岸的区域,归因于区域气候适宜,适宜人口生存,人类的干扰程度较大,呈现出不同土地利用兼备的格局现状。 (4)林地的重心坐标变化相对较为复杂,变化趋势为高纬度----低纬度----高纬度;草地重心坐标由低纬度向高纬度转变,高海拔梯度的分布频率逐渐增加;灌木林地的重心坐标由低纬度区域向高纬度、高海拔区域转变,变化较为曲折性;未利用地的重心坐标由高纬度低海拔区域向低纬度高海拔区域转变。 (5)河谷区(1980-2001年)形成森林-耕地-水域等交错的区域景观格局;2006年形成森林-灌木林地-耕地等交错的区域景观格局;亚高山区主要形成森林-灌木林地-草地等交错的亚高山针叶林带景观格局;半高山半山区主要形成草地-灌木林地-林地等交错的亚高山灌丛草甸带景观格局,该地带是森林景观向草地景观的过渡地带;高山区主要形成草地-未利用地-林地等交错的高山草甸带景观格局。 (6)居民地在各个坡度分区上都有分布,主要集中分布在平坡上,水域主要集中分布在平坡区域,居民地和水域都是在无坡向区域的面积达到最大;林地和灌木林地都是在陡坡上处于优势地位,林地主要分布于半阳坡和半阴坡区域,灌木林地在阳坡上的分布比阴坡偏多,草地的分布刚好相反,且草地和灌木林地在坡向上的分布差异明显。 (7)1980-2006年稳定型图谱单元在各类变化模式图谱单元中占比例较大,占研究区总面积的92.5245%,面积最大的图谱变化模式为“林地--林地--林地--林地”;前期变化型次之,变化面积6758.28hm2,占研究区总面积的3.1005%,面积比例最大的变化模式是“林地--灌木--灌木--灌木”;后期变化型面积比例最大的变化模式是“林地--林地--林地--灌木”;中间过渡型面积最大的变化模式是“林地--林地--灌木--灌木”;反复变化型面积变化类型比例最大的变化模式是“林地--灌木--草地--林地”;持续变化型是面积最小的图谱单元,其面积最大变化模式是“未利用地--草地--灌木林地--林地”,形成草地-灌木林地-林地等交错的亚高山灌丛草甸带的格局现状。 (8)粒度效应的研究所采用的景观指标中:斑块数量、斑块边界密度、蔓延度、分维数和景观斑块聚集度有明显的粒度效应,它们随粒度的增加表现出有规律的变化趋势;斑块边界密度、蔓延度和景观斑块的聚集度没有出现粒度突变效应;景观多样性指数和分离度在这次研究中没有出现明显的粒度效应,对粒度变化的敏感程度较低。 (9)林地景观的聚集度最大,分离度最小,其次是草地,表明林地在所有景观类型中集中分布程度最高,构成了区域的控制性景观,草地在所有景观类型中集中分布程度较高,构成了区域的主要景观类型;水域景观的聚集度指数最小,分离度较大;居民地的分维数最小。 (10)聚集度指数呈逐年减少的趋势,蔓延度的指数呈逐年增加的趋势,且平均斑块面积减小,区域景观破碎化程度加剧,结果造成景观多样性、景观均匀度呈现递增,景观优势度减小,景观多样性和优势度两指数呈现出一定的负相关关系,景观多样性和均匀度两指数基本上呈现出一定的正相关关系,反映了各景观类型所占比例差异减小,而且景观类型组成成分分布较均匀,景观类型的分布由集中趋向分散交错,景观斑块分布的均匀程度较大,景观的完整性减弱,连通性降低,景观的异质性增强。 (11)草地、未利用地作为研究区内面积比重较大的景观组分类型,其保留率一直较高;林地和灌木林地具有较高的转入率和转出率,转入率要大于转出率,且双向变化最剧烈;水域保留率高的原因主要是受林区深切峡谷的地形庇护;居民地等更容易受到人为的影响,其保留率得以维持或快速变化。 (12)从预测的面积来看,居民地面积一直呈现增加的趋势,耕地和未利用地呈现减少的趋势,草地、林地和水域呈现先减少而后增加的趋势,灌木林地呈现先增加而后减少的趋势,表明经过18年的的恢复,人工林和次生天然林的逐步演替,其生物量将会增长,其生态屏障功能,如水源涵养、水土保持、径流调节、生物多样性保护等也将逐步恢复,区域生态环境的质量得到了好转,再次表明天然林的生态恢复是一个很缓慢的过程。 (13)计算土地利用变化的终极状态概率,并将其换算为各用地类型占地面积,本文首次将终极状态概率和CA-Markov相结合,创造性地对研究区域的土地利用进行模拟和预测,其最终结果表明:耕地、灌木林地和未利用地面积呈现减少的趋势,灌木林地和未利用地减少的幅度远大于耕地,草地和林地的面积呈现增加的趋势,林地增加的幅度较大,水域的面积基本上没有发生太大的变化。 (14)强度侵蚀的主导植被类型是耕地和草地区域,中度侵蚀区域集中分布在灌木林地地带,轻度侵蚀和微度侵蚀的主导植被类型是落叶阔叶林和针阔混交林,其中微度侵蚀主要集中分布于灌木林地,无侵蚀和微度侵蚀的主要植被类型是针叶林,总体而言,从控制土壤侵蚀强度的能力大小看:针叶林落叶阔叶林针阔混交林灌丛草地农用地。 (15)杂谷脑河流域生态脆弱性评价,可以划分为5个等级,依次分别为:EVI低于25为微度脆弱,其所占的面积比例为2.7040%;EVI在26-40之间为低度脆弱,其面积比例为36.0134%;EVI在41-55之间为中度脆弱,面积比例为29.8752%;EVI在56-70之间为高度脆弱,面积比例为19.5512%;EVI高于70为极度脆弱,面积比例为11.8562%,其中微度和低度脆弱区所占比例之和仅为38.7174,说明区域生态系统总体运行状态一般,且有31.4074%左右的面积属于重度和极度脆弱区,表明生态环境问题依然严峻,气候干燥、土壤贫瘠、干旱缺水和地质灾害贫乏是其生态脆弱性形成的自然基础,人类活动加剧尤其是不合理放牧和大量垦荒是生态脆弱性进一步加剧的重要人为根源。 (16)现有的生态脆弱性评价,几乎都是单向性的,没有对评价结果进行独立的验证,在查阅文献的基础上,本文创造性地提出了生态脆弱性评价结果的验证方法,通过网格的中心点提取平均盖度和环境脆弱度评价值,对两者进行回归分析,研究两者之间的关系,该结果表明植被指数决定了大于3/4左右的生态脆弱性区域,从某种意义上讲区域植被覆盖密度很大程度上可以决定着一个地区的生态脆弱性程度,通过研究植被盖度与生态脆弱度之间的这种关系,为我们提供了根据植被指数来验证生态脆弱度评价结果的可能性,表明评价结果能够较好地反映研究区域生态脆弱性实际情况。 (17)对不同海拔、坡向生境脆弱度的三维趋势面模型的分析可知,生境脆弱度较低的区域集中在半山半高山区域,在海拔3400-3800米之间是其主要的分布区;其次是河谷区,在该区域随着海拔的升高,脆弱度呈现减少的趋势;在亚高山区和高山区,随着海拔的升高,脆弱度呈现增加的趋势。各海拔带生境脆弱度随坡向的变化不是特别明显,总体上是呈现缓慢增加的趋势。 (18)生境脆弱度在坡度方向呈现“U,,变化曲线,而在坡向方面呈现缓慢递增的趋势,生境脆弱度较低的区域主要集中分布于坡度在21-420和坡向在60-1600之间的交叉区域,坡度在42-900区间,随着坡度的增加,生境脆弱度呈现增加的趋势;坡度600-900范围内,随着坡向的增大,evi呈现“U,,变化曲线,生境脆弱度在阳坡和半阳坡(180-2100)较小,而在阴坡和半阴坡(28-800和320-3600)较大。 (19)生境脆弱度在高程方面呈现“U,,变化曲线,而在坡度方面呈现弧度较大的下降圆弧曲线,生境脆弱度较低的区域主要集中分布于坡度在21-420的半山半高山区。
【关键词】:杂谷脑河流域 土地利用 景观格局 生态脆弱性 生态恢复与重建
【学位授予单位】:东北林业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:X826
【目录】:
  • 摘要3-7
  • Abstract7-20
  • 1 绪论20-31
  • 1.1 研究的背景20-21
  • 1.2 相关概念的解释21-22
  • 1.2.1 景观21
  • 1.2.2 景观格局21-22
  • 1.2.3 生态脆弱性22
  • 1.3 相关研究现状及进展22-25
  • 1.3.1 景观格局研究22-24
  • 1.3.2 生态脆弱性研究24-25
  • 1.4 研究的目的与意义25-27
  • 1.4.1 研究的目的25-26
  • 1.4.2 研究的意义26-27
  • 1.5 研究的主要内容27-28
  • 1.6 研究方法与技术路线28-31
  • 2 研究区域概况31-36
  • 2.1 研究区域地理位置31-32
  • 2.2 自然状况32-34
  • 2.2.1 气候条件32
  • 2.2.2 水文状况32
  • 2.2.3 地形地貌、土壤状况32-33
  • 2.2.4 植被概况33
  • 2.2.5 生态与环境状况33
  • 2.2.6 森林干扰历史和现状33-34
  • 2.3 社会和经济发展状况34-36
  • 2.3.1 社会发展状况34-35
  • 2.3.2 经济发展状况35-36
  • 3 研究方法与数据处理36-50
  • 3.1 遥感数据处理36-39
  • 3.1.1 数据来源36
  • 3.1.2 遥感图像处理36-39
  • 3.2 土地分类体系的建立39-40
  • 3.2.1 土地分类体系39
  • 3.2.2 土地判读解译标志39-40
  • 3.3 遥感图像分类40-44
  • 3.3.1 分类模板评价41
  • 3.3.2 分类方法选择41
  • 3.3.3 分类后处理41-42
  • 3.3.4 分类结果的精度评价42-44
  • 3.4 数字高程模型44-49
  • 3.4.1 数字高程模型(DEM)44-45
  • 3.4.2 地形图矢量化45
  • 3.4.3 数字地形分析45-49
  • 本章小结49-50
  • 4 研究区域土地利用/覆被变化时空特征研究50-74
  • 4.1 土地利用结构变化(幅度和速度)50-53
  • 4.1.1 土地利用结构变化(幅度)50-52
  • 4.1.2 土地利用结构变化(速度)52-53
  • 4.2 土地利用程度综合指数模型分析53-56
  • 4.3 基于地形基础上的定量分析56-60
  • 4.3.1 土地利用的高程分异特征56-58
  • 4.3.2 土地利用的坡度分异特征58-59
  • 4.3.3 土地利用的坡向分异特征59-60
  • 4.4 土地利用空间模型60-63
  • 4.5 土地利用格局变化的图谱信息63-71
  • 4.5.1 土地利用格局变化信息图谱的构建63
  • 4.5.2 土地利用格局变化信息图谱分析63-71
  • 本章小结71-74
  • 5 土地利用景观格局动态演变分析74-96
  • 5.1 景观格局指数74-78
  • 5.1.1 类型斑块特征指数74-76
  • 5.1.2 景观异质性特征76-77
  • 5.1.3 景观要素空间相互关系指标77-78
  • 5.2 景观格局动态变化分析78-84
  • 5.2.1 主要景观类型的格局和过程分析78-82
  • 5.2.2 景观尺度的区域景观格局变化特征82-84
  • 5.3 景观格局的粒度效应研究84-90
  • 5.3.1 斑块类型水平上的粒度效应84-88
  • 5.3.2 景观镶嵌体水平上的粒度效应88-90
  • 5.4 景观组分动态变化90-93
  • 5.4.1 研究区景观组分保留率分析91-92
  • 5.4.2 景观组分转入/转出贡献率分析92-93
  • 5.5 植被景观格局变化驱动因素分析93-94
  • 5.5.1 自然因素93-94
  • 5.5.2 人为因素94
  • 本章小结94-96
  • 6 研究区域土地利用预测分析96-108
  • 6.1 土地利用变化模型96-98
  • 6.2 CA-Markov模型98-102
  • 6.2.1 Markov模型98-99
  • 6.2.2 终极状态概率99
  • 6.2.3 CA模型99
  • 6.2.4 CA-Markov模型99-100
  • 6.2.5 土地转变适宜性图像集100-101
  • 6.2.6 元胞自动机循环次数的设定与模型校验101-102
  • 6.3 土地格局预测分析102-103
  • 6.4 预测分析的结果分析103-105
  • 6.5 终极状态矩阵建立105-107
  • 本章小结107-108
  • 7 研究区域生境脆弱性评价108-130
  • 7.1 生境脆弱性评价108-109
  • 7.1.1 评价总体思路108
  • 7.1.2 评价方法108-109
  • 7.1.3 数据收集109
  • 7.2 生态环境脆弱性评价指标及其模型109-115
  • 7.2.1 评价指标体系109-110
  • 7.2.2 生态敏感度的表达模式及计算方法110-113
  • 7.2.3 生态弹性度的表达模式及计算方法113-114
  • 7.2.4 生态压力度的表达模式及计算方法114-115
  • 7.3 指标权重确定115-116
  • 7.3.1 评价单元的确定115
  • 7.3.2 评价指标因子及其权重115-116
  • 7.4 综合评价模型和评价流程116-120
  • 7.4.1 综合指数评价模型116-117
  • 7.4.2 综合指数评价的标准与分级117-118
  • 7.4.3 生态脆弱区空间分布118-119
  • 7.4.4 生态脆弱性评价结果的验证119-120
  • 7.5 生态脆弱性评价空间分布趋势120-124
  • 7.5.1 生境脆弱度度沿海拔和坡向梯度的空间分布趋势120-122
  • 7.5.2 生境脆弱度沿坡向和坡度梯度的空间分布趋势122-123
  • 7.5.3 生境脆弱度沿海拔和坡度梯度的空间分布趋势123-124
  • 7.6 研究区域生境脆弱生态区恢复与重建措施124-128
  • 7.6.1 微度脆弱生态区生态恢复措施124-125
  • 7.6.2 轻度脆弱生态区生态恢复措施125
  • 7.6.3 中度脆弱生态区生态恢复措施125-126
  • 7.6.4 重度脆弱生态区生态恢复措施126-127
  • 7.6.5 极度脆弱生态区生态恢复措施127-128
  • 本章小结128-130
  • 8 结论与讨论130-134
  • 参考文献134-144
  • 攻读学位期间发表的学术论文144-145
  • 致谢145-146
  • 个人简历146-147

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