關(guān)于阿爾泰山小東溝喬木生物量空間分布規(guī)律論文
隨著全球氣候變化加劇和京都協(xié)議的實施，作為陸地生態(tài)系統(tǒng)功能主體的森林生態(tài)系統(tǒng)已成為全球關(guān)注的重點。森林生態(tài)系統(tǒng)在全球碳循環(huán)中具有不可替代的作用，準(zhǔn)確估測森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量對于了解全球碳循環(huán)、認(rèn)識人類土地利用方式改變對碳循環(huán)的影響、監(jiān)測造林對減少二氧化碳的作用等具有重要意義。森林植被生物量占全球陸地植被生物量的80% 以上，森林生物量不僅能反映生態(tài)系統(tǒng)在特定時間段內(nèi)積累有機(jī)物質(zhì)的能力，而且是描述森林結(jié)構(gòu)和功能變化的重要指標(biāo)。
因此，森林生物量評估成為當(dāng)今生態(tài)學(xué)研究的一項重要的基礎(chǔ)性工作。研究和分析宏觀尺度上的許多生態(tài)學(xué)規(guī)律在很大程度上都依賴于對該尺度上植被生物量狀況的了解。在大尺度上估測生物量需要大量人力、物力和財力，因此，單靠傳統(tǒng)的生物量測定方法不可能達(dá)到目標(biāo)。隨著遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)的快速發(fā)展，高分辨率影像的獲得更加方便，基于遙感影像的地上生物量估測成為一種新的方法，已成為監(jiān)測植被碳儲量和碳收支變化的重要技術(shù)之一�；谶b感影像和典型抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的生物量空間分布預(yù)測是了解生物量宏觀變化規(guī)律的重要手段。目前，遙感技術(shù)已廣泛應(yīng)用于森林、草地、荒漠和濕地生態(tài)系統(tǒng)的生物量估測。因不同植被對太陽光的反射具有不同的光譜范圍，因此，可借助遙感影像研究植被生物量與植被指數(shù)的相關(guān)關(guān)系。植被指數(shù)是不同遙感光譜波段之間的線性或非線性組合，用以表征綠色植物生物量和蓋度等的生物物理特征。研究表明，植被指數(shù)與綠色植被蓋度、葉面積指數(shù)、生物量等具有較好的相關(guān)性，因此被逐漸用于作物產(chǎn)量估測、森林地上生物量估測、景觀生態(tài)類型遙感解譯與分類、物種豐富度預(yù)測等方面。
目前，近紅外波段和紅光波段計算的植被指數(shù)在生物量估測中應(yīng)用較廣泛阿爾泰山是亞洲的宏偉山系之一。中國境內(nèi)的阿爾泰山位于其中段的西南坡，它由一系列南西向北東逐漸升高的階梯狀山地組成，切割強烈。一般海拔在1 000 ～ 3 500 m，其中北部最高的友誼峰海拔4 374 m。本文阿爾泰山山地植被是指分布于我國境內(nèi)阿爾泰山南部中段的'小東溝林區(qū)轄域范圍內(nèi)的植被。小東溝林區(qū)山地植被隨著地貌和海拔變化呈現(xiàn)明顯的更替現(xiàn)象。其中，森林主要分布在陡斜的陰坡，在趨于干旱的陽坡多為草甸草原。喬木林群落層次結(jié)構(gòu)簡單，樹種組成單一，主要有西伯利亞落葉松( Larix sibirica) ，還有較少的西伯利亞云杉( Picea obovata) 、西伯利亞冷杉( Abies sibirica) ; 落葉闊葉樹種主要有歐洲山楊( Populus tremula) 、疣枝樺( Betula pendula) 和河谷中的苦楊( Populus laurifolia)等。阿爾泰山小東溝是阿勒泰地區(qū)牧民的夏季放牧場，夏季牲畜在林區(qū)內(nèi)啃噬，嚴(yán)重影響幼苗幼樹的生長，草地破壞嚴(yán)重。尤其低海拔地區(qū)，是牧民上山必經(jīng)之路，對植被的破壞相對更嚴(yán)重一些。目前，有關(guān)阿爾泰山林區(qū)植被生物量方面研究很少，基于遙感影像的生物量空間預(yù)測研究更少。本文以新疆阿爾泰山小東溝為例，利用野外調(diào)查的樣地數(shù)據(jù)和遙感影像資料相結(jié)合，分析了阿爾泰山小東溝林區(qū)喬木樹種的生物量空間分布格局，這對阿爾泰山森林資源的保護(hù)、監(jiān)測和可持續(xù)經(jīng)營都具有重要的意義。
1 研究區(qū)概況
阿勒泰地區(qū)位于新疆最北部，有山地、平原、荒漠三大地貌特征。地理位置45° 59' ～ 49° 10' N，85°31' ～ 91°01'E。屬于大陸性寒溫帶氣候，氣候多嚴(yán)寒，冷暖懸殊，年較差大，日較差也顯著。年平均氣溫4. 5 ℃，1 月平均氣溫- 16. 7 ℃，7 月平均氣溫22. 1 ℃，極端最低氣溫- 43. 5 ℃，極端最高氣溫37. 6 ℃。冬季寒冷期> 110 d，嚴(yán)寒期( ≤ - 20 ℃)58 ～ 63 d。年平均降水量183 mm，主要集中在6—12 月，占年降水量的70% ～ 80%。年平均日照時數(shù)3 010. 8 h。年平均風(fēng)速1. 0 ～ 5. 0 m·s - 1，多八級以上大風(fēng)，春季最多，夏季次之，秋冬季空氣比較穩(wěn)定。年降雪日數(shù)140 ～ 150 d，積雪深度50 ～ 60 cm，最深可達(dá)89 cm。研究區(qū)位于小東溝森林公園內(nèi)的小東溝山系，距阿勒泰市區(qū)北約10 km 處。年平均氣溫- 4 ～ - 2℃。年降水較豐富，降水量隨海拔的升高而遞增，同時從北向南，從西向東逐漸減少。年降水量中山帶300 ～ 500 mm，高山帶600 ～ 800 mm，海拔升高100m 降水量以30 ～ 80 mm 遞增。夏季多雨，冬季積雪，氣候、地貌和植被垂直帶分布明顯。
2 研究方法
2. 1 調(diào)查方法
2006 年7—8 月在小東溝的南、北兩坡面分別樣地信息在海拔1 100 ～ 1 700 m 和1 200 ～ 2 200 m 的范圍內(nèi)各設(shè)置一條調(diào)查樣帶。在每個樣帶內(nèi)以海拔每50m 為間隔，各設(shè)置一個20 m × 20 m 的喬木樣地。調(diào)查內(nèi)容包括: ① 群落特征: 在每個樣地內(nèi)記錄DBH≥1 cm 的喬木種名、胸徑( 1. 3 m 處) 和樹高。② 環(huán)境因子: 利用GPS 在樣地中心位置記錄樣地的地理坐標(biāo)和海拔，用羅盤實測樣地坡度，同時記錄樣地所在坡向、坡位，樣方內(nèi)巨石含量及受放牧干擾與否。各樣地的基本信息見表1。
2. 2 生物量估算
植被生物量包括地上和地下兩部分，由于對地下生物量的準(zhǔn)確估測相當(dāng)困難，因此，對生物量的研究多集中在地上部分。本研究樣地生物量計算也主要是地上部分，包括樹干生物量、樹枝生物量和樹葉生物量。各喬木樹種生物量的計算方法見
2. 3 影像收集及處理
收集了涵蓋研究區(qū)的Landsat 7 Enhanced ThematicMapper ( ETM + ，成像時間2003 年8 月17日) 影像一景。影像由近紅外波段( 0. 76 ～ 0. 90μm) 、短紅外波段( 1. 55 ～ 1. 75 μm) 和紅光波段( 0. 63 ～ 0. 69 μm) 3 個波段組合而成。基于研究區(qū)1∶ 50 000 地形圖，對影像采用3 次多項式法進(jìn)行了精確校正。對配準(zhǔn)過的影像進(jìn)行了幾何校正和輻射校正。根據(jù)指數(shù)的特征并結(jié)合以往的研究案例，本文選取了歸一化差異植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、差值植被指數(shù)和近紅外光百分比植被指數(shù)。利用Erdas 8. 7 軟件從ETM + 影像中派生出上述植被指數(shù)。
2. 4 空間分析和數(shù)據(jù)處理
為了詳細(xì)分析小東溝林區(qū)生物量的空間分布規(guī)律，把小東溝林區(qū)的地形按照400 m 左右劃分為3個海拔高度區(qū)間，即規(guī)定低海拔( 1 042 ～ 1 400 m) 、中海拔( 1 400 ～ 1 900 m) 和高海拔( 1 900 ～ 2 300m) 。坡度、坡向分級見表
軟件的區(qū)域統(tǒng)計分析功能，將生物量空間分布圖分別與坡度圖、坡向圖和海拔圖相疊加，統(tǒng)計不同地形因子的各個等級中生物量的空間分布情況。利用SPSS 16. 0 for Windows 軟件，對樣地生物量與比值植被指數(shù)、歸一化差異植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、差值植被指數(shù)和近紅外光百分比植被指數(shù)5 個植被指數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析; 利用線性回歸分析，對樣地生物量與植被指數(shù)構(gòu)建了回歸模型。.
軟件的空間分析功能，生成了阿爾泰山小東溝林區(qū)喬木地上生物量空間分布圖。為了評價生物量空間分布預(yù)測精度高低，對樣地生物量空間分布圖進(jìn)行了殘差統(tǒng)計，并計算了殘差類型面積比例。殘差是由各調(diào)查樣地的預(yù)測值與實測值相減所得，殘差圖是用于評價生物量預(yù)測精度高低的。在ArcGIS 9.
軟件中借助空間分析模塊的插值分析方法，利用樣地點的殘差值，通過反距離權(quán)重插值方法生成生物量殘差圖。選擇輸出3 期 井學(xué)輝等: 阿爾泰山小東溝喬木生物量空間分布規(guī)律 513柵格大小30 m。利用標(biāo)準(zhǔn)差顯示殘差圖。依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍大小，將其分成弱( Std. Dev < - 2 或>2) 、中( Std. Dev - 2 ～ - 1 或1 ～ 2) 和強( Std. Dev -1 ～ 1) 3 個水平。
3 結(jié)果分析
3. 1 生物量與植被指數(shù)的相關(guān)性
分析利用SPSS 16. 0 for Windows 軟件檢驗阿爾泰山小東溝喬木地上生物量( 以下簡稱生物量) 與各個植被指數(shù)間是否具有正態(tài)分布。統(tǒng)計結(jié)果表明，小東溝地上生物量與5 個植被指數(shù)間均呈正態(tài)分布，因此，利用Pearson 相關(guān)性分析小東溝地上生物量與各植被指數(shù)的關(guān)系。樣地內(nèi)喬木的地上部分生物量與歸一化差異植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)和近紅外光百分比植被指數(shù)相關(guān)性均顯著( P < 0. 05) ，其中生物量與歸一化差異植被指數(shù)相關(guān)性相對較高; 與近紅外光百分比植被指數(shù)相關(guān)性次之。生物量與比值植被指數(shù)和差值植被指數(shù)相關(guān)性不顯著( P > 0. 05) 。
3. 2 生物量空間分布預(yù)測
利用歸一化差異植被指數(shù)與小東溝林分喬木地上生物量作線性回歸分析。回歸分析結(jié)果表明，小東溝林區(qū)喬木地上生物量與歸一化差異植被指數(shù)回圖1 小東溝林區(qū)林分喬木地上生物量空間分布Fig. 1 Spatial distribution of the tree abovegroundbiomass in the Xiaodonggou forest region歸關(guān)系明顯( P < 0. 05) 。利用ArcGIS 9. 1 軟件的空間分析功能，生成小東溝林區(qū)喬木地上生物量的空間分布。
3. 3 殘差分析
生物量殘差圖中較強預(yù)測面積達(dá)到66. 60%，中等預(yù)測面積達(dá)到30. 31%，較強和中等預(yù)測面積占總面積的96. 91%，僅有3. 09% 的面積預(yù)測能力較低，表明小東溝林區(qū)喬木生物量空間分布預(yù)測效果較好。
3. 4 不同地形條件下生物量頻率最高的數(shù)值分布
利用ArcGIS 9. 1 軟件的區(qū)域統(tǒng)計分析功能，將林分喬木生物量空間分布圖分別與坡度圖、坡向圖和海拔圖相疊加，統(tǒng)計不同地形因子的各個等級中生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值分布情況，小東溝林區(qū)在平坡和緩坡生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在150 ～ 200 t·hm - 2，斜坡和陡坡地區(qū)生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在200 ～ 250圖2 生物量殘差及其各類型面積百分比Fig. 2 Residual of the tree aboveground biomass and the percentages of various types514 干 旱 區(qū) 研 究 33 卷表5 不同地形因子條件下喬木地上生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值空間分布規(guī)律Tab. 5 Spatial distribution pattern of the tree aboveground biomass with the highest frequencyunder different topographic conditions地形因子分級生物量頻率最高的數(shù)值范圍/( t· hm - 2 )地形因子分級生物量頻率最高的數(shù)值范圍/( t·hm - 2 )北坡200 ～ 250 坡度0° ～ 15° 150 ～ 200東北坡200 ～ 250 15° ～ 35° 200 ～ 250東坡200 ～ 250 > 35° 100 ～ 150坡向東南坡100 ～ 150 海拔1 042 ～ 1 400 m 100 ～ 150南坡100 ～ 150 1 400 ～ 1 900 m 200 ～ 250西南坡200 ～ 250 1 900 ～ 2 258 m 150 ～ 200西坡200 ～ 250西北坡200 ～ 250t·hm - 2，坡度繼續(xù)變陡，生物量開始下降，出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在100 ～ 150 t·hm - 2�？偟膩砜�，小東溝林區(qū)斜陡坡( 15° ～ 35°) 的生物量最高，平緩坡( 0° ～ 15°) 生物量次之，急險坡( > 35°) 分布的生物量最低。小東溝生物量空間分布圖與坡向圖疊加分析表明，東南坡和南坡生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在100 ～ 150 t·hm - 2，其余坡向生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍均集中在200 ～ 250 t·hm - 2�？傮w來看，小東溝林區(qū)東南坡和南坡地形下的生物量較低，而其余坡向地形下的生物量較高。將小東溝林區(qū)喬木生物量圖與海拔圖疊加分析，統(tǒng)計結(jié)果表明，海拔1 042 ～ 1 400 m 生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在100 ～ 150 t·hm - 2，海拔1 400 ～ 1 900 m 生物量出現(xiàn)頻率最高的數(shù)值范圍在200 ～ 250 t·hm - 2，海拔繼續(xù)上升，生物量又開始下降，達(dá)到150 ～ 200 t·hm - 2。總的來看，隨海拔上升，生物量表現(xiàn)為中間海拔范圍最高的趨勢。
4 討論
近年來，隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，用以表征地表植被數(shù)量分配和質(zhì)量情況的植被指數(shù)獲得迅速發(fā)展。各類植被指數(shù)通常是由影像的不同波段信息組合計算所得，目前已產(chǎn)生了幾十種植被指數(shù)，如較常見的歸一化差異植被指數(shù)被廣泛應(yīng)用于估測溫帶植被特性。由于歸一化差異植被指數(shù)對含有較高植被蓋度的敏感程度差，因此，很少被成功應(yīng)用于熱帶森林植被的研究。Body 等對喀麥隆50 000 km2的熱帶森林生物量進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，中紅外植被指數(shù)與生物量之間的相關(guān)性比可見光、近紅外光和歸一化差異植被指數(shù)與生物量之間的相關(guān)性要好很多。李建龍等利用NOAA 和TM 遙感資料，研究了新疆天山北坡4 種類型草地產(chǎn)草量與歸一化差異植被指數(shù)和比值植被指數(shù)的相關(guān)性，結(jié)果表明，除草地類型1 外，其他3 種類型草地產(chǎn)草量與比值植被指數(shù)相關(guān)性好于歸一化差異植被指數(shù)。然而，黃敬峰等利用NOAA/AVHRR 數(shù)據(jù)研究了新疆不同類型天然草地產(chǎn)草量與歸一化差異植被指數(shù)和比值植被指數(shù)關(guān)系，結(jié)果表明，由于降水量少和植被蓋度與牧草產(chǎn)量低，因此，歸一化差異植被指數(shù)和比值植被指數(shù)建立的監(jiān)測模型無顯著差異。
本研究選取了歸一化差異植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)、差值植被指數(shù)和近紅外光百分比植被指數(shù)，通過與小東溝林區(qū)樣地喬木生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，最終發(fā)現(xiàn)阿爾泰山小東溝林區(qū)喬木林分生物量與歸一化差異植被指數(shù)回歸效果較好。與以往利用遙感影像提取植被指數(shù)，結(jié)合樣地生物量數(shù)據(jù)建立生物量估算模型，預(yù)測區(qū)域森林生物量分布所不同的是，本研究將預(yù)測的生物量空間分布圖與研究區(qū)的地形因子圖進(jìn)行了疊加，從坡度、坡向和海拔3 個方面統(tǒng)計了不同地形條件下的不同數(shù)量級生物量出現(xiàn)的頻率，這為今后開展該區(qū)域宏觀水平上的其他生態(tài)學(xué)研究奠定了基礎(chǔ)。本研究結(jié)果表明，小東溝林區(qū)喬木地上部分的生物量以斜陡坡( 15° ～ 35°) 的最高( 200 ～ 250 t·hm - 2 ) ，平緩坡( 0° ～ 15°) 次之( 150 ～ 200 t ·hm - 2 ) ，急險坡( > 35°) 的最低( 100 ～ 150 t ·hm - 2 ) 。平、緩坡因地勢相對平坦，在研究區(qū)范圍內(nèi)，平坡主要分布在陽坡，受土壤和水分條件影響，3 期 井學(xué)輝等: 阿爾泰山小東溝喬木生物量空間分布規(guī)律 515林分在平坡分布相對少，生長較差，因而其生物量低。而斜陡坡在整個研究區(qū)占很大面積，且以陰坡為主，土壤和水分條件相對較好，適宜林分生長，喬木分布較多，從而其生物量很高。急險坡因地勢條件惡劣，土壤和水分條件變差，樹木生長緩慢，因此，其生物量最低。生物量預(yù)測圖與坡向圖疊加分析表明，小東溝林區(qū)東南坡和南坡的生物量較低，而其余坡向的生物量較高。東南坡和南坡在研究區(qū)范圍內(nèi)主要分布在陽坡，因受水分、光照和土壤等條件影響，喬木樹種分布相對較少且生長緩慢，因此，生物量相對較低。海拔梯度上，生物量空間分布呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，較低海拔( 1 042 ～ 1 400 m) 的生物量最低( 100 ～ 150 t·hm - 2 ) ，中海拔( 1 400 ～1 900 m) 的最高( 200 ～ 250 t·hm - 2 ) ，高海拔( > 1 900 m) 生物量居中( 150 ～ 200 t·hm - 2 ) 。低海拔地區(qū)，闊葉樹種生長受降水影響，林分稀疏，牲畜活動相對較多，對植被影響嚴(yán)重，影響喬木物種的更新和幼苗幼樹的生長，因而生物量較低。中海拔地區(qū)氣溫、地形和土壤等條件相對較好，隨海拔升高，降水也增加，植物生長良好，而且中海拔范圍也是針葉和闊葉混交分布的區(qū)域，因而生物量最高。高海拔地區(qū)，受氣溫條件影響，僅有針葉樹種分布，人類活動和放牧影響小，喬木物種幼樹幼苗更新和生長較好，因此，生物量高于低海拔地區(qū)。本研究表明，利用遙感影像提取的植被指數(shù)可以很好地預(yù)測小東溝林區(qū)喬木的地上生物量，生物量的空間變化與地形因子有著密切的關(guān)系。
為提高森林生物量的估算精度，一是可以增加野外樣地調(diào)查的數(shù)量并提高其空間分布的均勻性和代表性，二是隨著商用高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，借助微波雷達(dá)和激光雷達(dá)等遙感數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行地上生物量精確估算。在今后的生物量宏觀分析中，需要在以下幾個方面開展深入細(xì)致的工作: ① 利用更加精確的生物量測定數(shù)據(jù)，建立更加精確的生物量回歸模型; ② 利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)〔30〕，構(gòu)建高精度的生物量與植被指數(shù)預(yù)測模型;③ 利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)，對地形因子進(jìn)行更加細(xì)致的提取與分析，構(gòu)建更加精確的生物量與地形因子關(guān)系的模型; ④ 逐漸開展包括地下生物量的全林生物量預(yù)測; ⑤ 基于生態(tài)站等監(jiān)測資料，利用空間插值等技術(shù)，分析氣象、地形和干擾等因子對生物量空間分布的影響機(jī)制，開展生物量的景觀情景動態(tài)分析。
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