澜沧江—湄公河流域植被生态因子的适宜性评价

张哲清（黑山县环境保护监测站 辽宁 锦州 121400）

澜沧江—湄公河流域植被生态因子的适宜性评价

张哲清（黑山县环境保护监测站 辽宁 锦州 121400）

基于2000-2014年澜沧江—湄公河流域年累积NPP数据，研究并评估其生态因子状况，为生态保护和恢复提供数据支撑。植被生态因子按照稳定性分为气候因子和非气候因子，利用概率论思想和方法消除气候因子的不确定因素，并采用植被生态位理论评估流域内植被生态因子的适宜性。根据植被生态因子的适宜性评价，把澜沧江—湄公河流域分为4个等级：Ⅰ级区域、Ⅱ级区域、Ⅲ级区域，Ⅳ级区域。

植被生态因子；NPP；适宜性评价

生态系统是人类生存和发展的基础，而植被是生态系统中的重要组成部分。植被构成了生物圈的基础，是维持生态平衡的重要杠杆。植被对其生长环境中的生态因子反应十分敏感，因此对植被生态因子适宜性的研究，可以从新的视角，观测生态系统的状况，对生态系统的保护和恢复提供一定的帮助。

自然界中，能直接或间接影响植被生长能力的环境要素统称为生态因子，包括降水、温度、海拔、坡度、坡向、土地利用类型和人为干扰活动等。植被净初级生产力（net primary productivity，NPP）代表植被固定碳的效率，不仅代表生态系统的生产质量，还是评价陆地生态系统可持续发展的重要因子，更是能反应植被的生长状况，反应了植被所处环境的适应性。但是NPP水平不仅受到土壤、生物、人为、植被类型等稳定的生态因子的影响，还受到降水、温度等活跃的气候因子影响。本文以澜沧江—湄公河流域为研究区域，结合DEM、NPP和植被类型数据，消除生态因子不确定因素，研究并评估流域内植被生态因子的适宜性。

1 研究区概述

如图1所示，澜沧江－湄公河流域平均海拔979m，地势北高南低，地貌类型复杂多样。根据流域的地貌特征，澜沧江流域可分为澜沧江上游、澜沧江中游和澜沧江下游三部分，湄公河流域划分为5部分：北部高原、安南山脉、南部高地、呵叻高原和湄公河平原。澜沧江—湄公河流域环境格局多样，植被的类型相当丰富，如图2所示，分为常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林、郁闭灌丛、开放灌丛、草原、永久湿地、农用地等14类。

2 研究方法与数据来源

图1 研究区域的范围

图2 研究区内植被类

净初级生产力反映植被在自然环境下活动的生产能力，并受到生态因子的影响。在植物学中，环境因子分为气候因子、地理因子、土壤因子、生物因子和人为因子5类。其中，气候因子包括光照、温度、降水等，比较活跃，几乎时刻变化着；地理因子包括海拔、坡度、坡向等，是中间因子，通过影响土壤和气候来影响植被NPP，是最稳定的因子；土壤因子包括土壤结构、土壤肥力等，较为稳定；生物因素包括与植被相关的动植物以及微生物，未遭遇特大灾害（如火灾）时保持平衡；人为因素是一种目的明确的特殊因子，对于其它因子具有无限的支配能量。

在澜沧江—湄公河流域影响植被的生态因子中，空间因子由于人为因素具有明确的目的性，其目的是运用人工干预的方式维持植被生长环境处于合适范围内，在流域内的植被类型中，农用地和农用地与自然的植被类型受到明显大规模的人工干预，而其它植被类型的人为因子影响轻微，可认为人为因子只作用于农用地和农用地与自然；土壤因子和生物因子在生态系统中，能保持长期的稳定性，且具有地理分布的特性，它们的影响可直接反映在地理因子中；地理因子最稳定，自然状态下轻微的改变可能需要长时间的演变；气候因子时刻在变化，变化波动大但具有周期性。依据因子的稳定性，地理因子、人为因子、土壤因子和生物因子可以归纳为一类，被称为非气候因子。本文为了实现研究目的，在研究澜沧江—湄公河流域植被与环境因子关系时，步骤：①消除活跃的气候因子的不确定性；②非气候因子，运用植被生态位理论，构建NPP非气候因子的生态位适宜性评价模型。

2.1 植被NPP生态位适宜性模型

澜沧江—湄公河流域的NPP适宜性模型反映流域内的植被NPP在非气候因子中的满足植被生长需要的程度；适宜度的取值范围为：0-1，当值为1时，表示植被NPP的完全满足植被生长需要；当值为0时，表示非气候因子完全不满足植被NPP生长需要。假设在流域中考虑了个影响因子，并且将个影响因子的无量纲化数据分别记作，编号为像元的现实生态位可记作，属于维空间的点；在各因子中，第j个因子的最适值记作xaj（j=1,2,3…n），所有因子的xaj组成向量Xa=（xa1,xa2,xa3,…,xan），被称为流域内NPP最适生态位。流域NPP适宜度使用Fi表示，表示现实生态位与最适生态位的贴近程度，其数学形式表示为：

考虑到非气候因子对植被生长影响的“木桶效应”，即植被生长状况取决于其最低非气候因子水平，采用如下的植被NPP生态位适宜度模型。

式中，F表示植被NPP生态位适宜度值，xi表示第i评价因子的植被NPP生态位适宜度值。

2.2 地形起伏度

地形起伏度（Relief degree of land surface，RDLS），又称地表起伏度，是区域海拔高度和地表切割程度的综合表征。计算公式可采用封志明提出的计算方法，该方法综合考虑地面切割程度、平地比例和相对高差，适合计算大尺度范围的地形地貌特征。计算公式如下：

公式中，RDLS为地形起伏度，hmax和hmin分别是区域内最大和最小高程，Ap是区域内的平地面积，A为区域总面积，h0=500。

2.3 数据来源

NPP遥感数据来自美国国家航空航天局的Terra/MODIS数据，选择2000-2014年的MOD17A3H产品数据，它提供NPP年累积量数据，空间分辨率为500×500m；DEM数据下载于SRTM官方网站，分辨率为90m；植被类型数据采用的遥感数据是LandsatTM/ETM数据，信息提取在eCongnition分类软件中完成。

3 植被NPP的生态因子的生态位适宜性评估

3.1 NPP数据处理

在气候因子和非气候因子共同作用下，2000-2014年澜沧江—湄公河流域的年NPP变化波动大。在此之间，非气候因子变化可认为保持稳定；气候因子沿着稳定的气候平均值发生着大幅度、周期性的波动变化，且同一时刻不同地区的气候条件各不相同。随着天气条件在波幅范围不断变化，气候因子随机营造了大量各种类型的气候因子空间，决定了流域内植被NPP值的大小；从概率论角度看，同一地区的最大NPP值，能够代表该区植被在流域最适气候因子空间下的植被生态因子的适宜程度。因此，利用最大合成法处理2000-2014年流域NPP数据（见图5），表示流域植被在其最佳气候因子下的NPP状况，从而消除了同时间内不同区域流域气候的差异。

根据CASA模型，NPP值不仅与受生态因子影响，还与植被类型有关，即最适生态因子空间下不同植被的NPP值也不相同，为了消除植被类型的区别，需要对最适气候因子子空间下NPP进行标准化处理。其过程是：获取各植被类型的NPP最大值，各个像元的NPP与所在植被类型的NPP最大值之比即是符合要求的NPP无量纲化数据（也称无量纲化NPP），其结果如图6所示。

图5 2000-2014年流域的最大NPP分布

图6 无量纲化NPP分布

3.2 非气候因子生态位适宜性模型的构建

由数学模式可知，计算像元适宜度评估值前，首先选择非气候因子适宜度的表现形式，确定其最适值。然而，影响流域植被生长的非气候因子较多，数据获取困难，考虑到数据量以及可行性等因素，选取能代表非气候因子影响的评价指标，构建植被NPP的非气候因子生态位适宜性。在澜沧江—湄公河流域研究中，发现能代表非气候因子的评价指标包括坡度、高程、坡向和地形起伏度。

3.2.1 坡度

澜沧江—湄公河流域的坡度是在GIS软件支持下从DEM获取，像元大小与NPP数据一致。由于NPP的像元较大（为927），计算出的坡度值普遍偏小，其值范围是0-37°，然而，坡度值仅作为分类依据，对研究目的研究很小。鉴于到坡度值个数多以及各坡度样本数量要求，需要对坡度数据重分类。把原坡度分成0-1、1-2，2-3、…、36-37以1°步长的37类，并分别赋予新值1、2、3、…、37。利用重分类后的栅格数据对NPP无量纲化数据进行区域统计，各类坡度的无量纲化NPP的最大值和平均值如图1所示。

图7 各坡度类别的统计结果

按照上文中的概率论思想，图7中各坡度类别的最大值代表坡度在各坡度范围内的最适值分布，平均值代表包括坡度在内的非气候因子在各坡度范围内的适宜程度。从最大值的曲线发现：在27类以后的坡度范围（即0-54°）内是坡度因子的最适值；随着坡度的继续增大，坡度开始成为NPP的障碍因子；从最大值将接近平均值的趋势发现，坡度的障碍程度随着坡度值增大而加重。从平均值的曲线发现，非气候因子在坡度范围内表现为适度因子。非气候因子于坡度方面表现的最适值在第5类（即4-5°）中，流域内坡度超过5°后，适宜度呈显著性线性（斜率为-0.0135，）下降；小于最适值的坡度内，第1类坡度的无量纲化NPP值明显异常于临近类，且数值与第21类几乎相同，可直接归纳到第21类坡度中；剩余的未超过5°的坡度呈高度线性（斜率为0.0118，）增加。

为了分析人为因子在坡度方面的影响情况，把流域内植被类型分为农业和非农两类，农业包括农用地和农用地与自然，其余的植被类型统称为非农。图8就是农业和非农两个类别在坡度类别中的统计结果。

图8 农业与非农在坡度类别中的统计结果

从图8中农业和非农的最大值比较可以发现，人为因子无法改变坡度因子最适值范围这一固定属性，只是随着坡度增加，样本个数的减少导致最适值出现了波动。这一现象从侧面进一步证明：概率论思想引用到植被最适生态位的获取，能排除相关因子的干扰。通过平均值的曲线比较发现，人为因子能够明显提高坡度大于6°区域的植被生长能力，主要表现为：①非气候因子的最适值及其坡度位置均上调；②在超过6°坡度区域内，人为因子明显提高了非气候因子的适宜度，但是，随着坡度的继续增大，正向影响减弱。这种现象体现了人为因子对地形的正向改造能力，例如，通过营造梯田、灌溉等人工手段，提高作物的生产能力。同时，也应注意到，在6类坡度之前（即传统意义上的农业地，占总面积的95.6%），人为因子反而产生了负向影响，导致NPP适宜度的下降。其原因可能是人类的农业技术（如漫灌、农药和化肥等）破坏了自然状态下的土壤因子和生物因子，导致了非气候因子的NPP适宜度相较于自然状态下出现了下降。由此可知，过度长期的人为因子，能导致植被NPP的非气候因子适应度下降，而对自然状态下的低适应度区域，它具有良好的正向改造能力。

3.2.2 高程

澜沧江—湄公河流域的高程变化较大，并呈北高南低的特点，因此，它也可能体现非气候因子的变化情况。该流域的高程数据来自于DEM数据，范围为-64～6471m，通过重分类功能把原高程值分为-64～0、0～50、50～100、100～150、…、6400～6450、6450～6471共131个类别，并分别赋新值1、2、3、…、131，像元大小与NPP数据保持相同。利用高程等级数据对NPP无量纲化数据进行区域统计，各类高程的无量纲化NPP的最大值和平均值如图9所示。

图9 各高程类别的统计结果

图9中无量纲化NPP最大值曲线表示高程因子在各高程类别中的适宜程度，平均值曲线表示流域非气候因子在各高程类别中的适宜程度。根据最大值曲线可知：在流域内，高程因子的最适范围是18-71（即高程900-3500m）高程类别中；在低于高程最适范围的地区，随着高程的降低纬度南移温度升高，过高的温度抑制植被生长，导致NPP适宜度的下降，靠近沿海时，因海洋因素温度下降，适宜度上升，在沿海区域，易受海水侵蚀，适宜度下降；在高于高程最适范围的地区，随着高程的上升纬度北移温度下降，过低的温度抑制植被生长，乃至常年积雪覆盖减少植被面积，导致了NPP适宜度的快速下降。根据平均值曲线可知：非气候因子在高程类别的最适值是22类（即高程1000-1050m）；在低于最适值的区域，高程因子占主导，变化趋势与最大值曲线相似，在1-4类（即-64～150m）地区，受海洋影响，非气候因子适宜度变化无规律，可归纳到其它高程类别处理，在4-21类（150-1000m）地区，在地理因子正向作用下，非气候因子适宜度呈显著线性（斜率为0.019，R2=0.932）快速上升；在高于最适值的地区，总体呈下降趋势，并可分为四部分，1）23-65类（1050-3200m），高程因子为最适值，受其它因子（如土壤、生物等）影响，非气候因子的适宜度呈显著线性（斜率为-0.0064，R2=0.96）平缓下降，2）66-75类（即3200-3700m），高程因子的适宜度开始下降，非气候因子的适宜度呈显著线性（斜率为-0.0232，R2=0.99） 快速下降，3）76-116类（即3700-5750m），高程因子适宜度下降较快，其它因子正向影响，非气候因子的适宜度呈显著线性（斜率为-0.0051，R2=0.96） 缓慢下降，4）117-131（即5750-6471m）类，高海拔导致常年积雪覆盖，几乎不适合植被生长。

由图10可知，农业和非农的高程因子适宜度和非气候因子在高程方面的适宜度变化基本一致，两者最大值和平均值曲线最终相同，是由样本数为1造成。比较农业和非农的最大值曲线，两者代表的高程因子的适宜程度在基本相同，但是，随着高程增加，农业用地急剧减少，导致样本数目不足，农业最大值波动较大。比较两者的平均值曲线发现，在1类高程区域，人为因子能降低海水侵蚀的影响，其它高程类别中，人为因子普遍表现出负向影响，但在63-66高程类别区域，部分表现出正向影响，可能由于该区域转为农用地时间较短，土壤还未明显下降。

3.2.3 坡向

坡向能影响植被生长环境的光照条件，进而影响植被NPP。澜沧江—湄公河流域的坡向数据是利用GIS软件从DEM中计算出来，像元大小与NPP栅格数据保持一致。通过重分类功能把坡度范围分为平面、北、东北、东、东南、南、西南、西和西北9类，并对无量纲化NPP按照9类坡度进行区域统计，其统计结果如图11所示。

图10 农业与非农在高程类别中的统计结果

图11 各坡度类别的统计结果

从坡度类别的最大值直方图发现，除平面外，坡度因子的最适值范围包括各个方位，由此可知，澜沧江—湄公河流域的光照十分充足，满足了各坡向植被的生长需要；由于坡度像元过大，湖泊、河流、谷底等地貌类型归纳到平面类型，导致NPP适宜度降低。坡度类别的平均值直方图与最大值的一致，非气候因子在平面的NPP适宜度远低于各坡向，各坡向的平均NPP值差异很小。

3.2.4 地形起伏度

地形起伏度是地面高程与地表切割程度的综合表征，是评价土壤、生态环境状态的重要指标，因此，地形起伏度也可以作为NPP非气候因子的评价指标。澜沧江—湄公河流域的地形起伏度的计算方法，采用封志明等提出的计算公式。其中，最大高程差不大于30m即人为平地，统计单元设为25×25像元，地形起伏度的统计单元设为50×50像元。计算出的地形起伏度范围为0-6.8，并利用GIS的重分类把起伏度值分为0-1、1-2、…、6-6.8共7类，并分别赋值1、2、…、7。然后，利用地形起伏度类别对无量纲化NPP进行统计，其统计结果如图12所示。

从地形起伏度的最大值直方图发现，地形起伏度小于等于4是该因子的最适值，大于4时，较大的地形起伏度将降低植被NPP的适宜程度。从平均值直方图发现，非气候因子在地形起伏度指标中的最适值的起伏度范围是1-2，地形起伏度高于2的区域，随着地形起伏度增大，导致土壤等因素的下降，致使植被NPP适宜度呈显著线性（斜率为-0.092，R2=0.99）下降；低于1的区域，大部分是传统农耕地，农药、化肥等对土壤有害的农业用品过度使用，导致非气候因子的植被NPP适宜度下降。

由图13可知，农业和非农的地形起伏度因子适宜度和非气候因子在地形起伏度指标上的适宜度变化基本一致，最大合成法基本消除了人为因子在适宜度分析中的干扰。比较农业和非农的最大值直方图发现，人为因子的负向作用在地形起伏度0-1区域表现十分明显；在1-2区域，人为因子的正负向作用相互抵消，植被NPP适宜度与非农持平；在地形起伏度大于2的区域，认为因子的正向作用越来越明显，可能由于该区域转为农用地时间较短，土壤损害程度不明显。

图12 各地形起伏度类别的统计结果

图13 农业与非农在地形起伏度类别中的统计结果

3.3 植被NPP生态位适宜性评价结果

在四个非气候因子评价指标中，各像元的植被NPP适宜度值均采用无量纲化NPP，为了消除各指标间的差异，需要对适宜度值进行数据标准化处理，采用的数据标准化的公式如下：

式中，xij表示流域内i像元在j（j=1、2、3、4）指标上的适宜性标准化值，NPPij表示i像元在j指标上的无量纲化NPP值，NPPaj表示非气候因子在j指标上最适无量纲化NPP值。

各评价指标数据标准化后，根据生态位适宜度模型，计算出流域各像元的适宜度综合值。并参考耕地适宜性划分方式，把流域分为4个等级：（1）适宜度综合值范围0.85-1，为Ⅰ级区域；（2）适宜度综合值范围0.75-0.85，为Ⅱ级区域；（3）适宜度综合值范围0.5-0.75，为Ⅲ级区域；（4）适宜度综合值范围0-0.5，为Ⅳ级区域。

为了分析流域各区域内限制植被NPP适宜性的主要障碍指标，引入障碍因子诊断模型，定量地确定各区域的主要障碍指标，模型计算公式如下：

式中，Si表示流域内像元的主要障碍指标，xij表示流域内i像元在j（j=1、2、3、4）指标上的适宜性标准化值。

把坡度、高程、坡向和地形起伏度4个非气候因子的指标代入障碍因子诊断模型，计算流域内各区域的植被NPP主要障碍指标。如图14表示澜沧江—湄公河流域的植被NPP非气候因子的适宜性等级以及主要障碍指标分布，各适宜性等级区域的具体情况如下：

（1）Ⅰ级区域。该区域的非气候因子适宜植被NPP的发展，基本满足植被生长所需的资源，面积为310963km2，占流域总面积的39%，主要集中在澜沧江下游、北部高原和安南山脉。该地区的地貌以山地为主，地形复杂，河谷发育；植被类型以常绿阔叶林为主，农用地较少，人为因子的影响最小。坡向和复杂的地形起伏度是该区域的主要制约因子，在不损害该区生态的前提下，对较大的地形起伏度区域进行有限度的开发，可进一步提高植被NPP的适宜性。

图14 植被NPP适宜性等级及主要障碍指标

（2）Ⅱ级区域。该区域的非气候因子不完全适宜植被NPP的发展，在满足植被生长所需资源方面存在短板，面积为209160km2，占流域总面积的26%，主要集中在柬埔寨以及呵叻高原边缘。该区域的地貌以高原—平原或山脉—平原过渡类型为主，地势变化幅度大，地形以陡坡为主；植被类型以落叶阔叶林和农用地与自然镶嵌为主，人为因子的影响开始增大。坡度过大是该区域的主要制约因子，可通过人工改造陡坡的生长环境（如梯田等），以满足植被NPP所需的资源。

（3）Ⅲ级区域。其区域的非气候因子部分适宜植被NPP的发展，能满足植被生长所需的部分资源，面积为257684，占流域总面积的33%，主要集中在澜沧江上游、呵叻高原和湄公河平原。澜沧江上游地处青藏高原，地貌以高山冰川为主，植被类型以草区为主，高海拔导致的低温是澜沧江上游植被NPP适宜度的主要制约因子；呵叻高原的地貌以山间盆地为主，植被类型以农用地与自然镶嵌为主，人为因子的影响较大；湄公河平原是由一连串的平原组成，植被类型以农用地和农用地与自然镶嵌为主，人为因子的影响最强。该区域的制约因子均是高程，对于呵叻高原和湄公河平原区域，应以减少人为因子的负向影响为主，可通过发展绿色农业，减少花肥、农药等对土壤的破坏。

（4）Ⅳ级区域。其区域的非气候因子不适宜植被NPP的发展，不能满足植被生长所需的资源，面积为14102km2，占流域总面积的2%，主要集中在澜沧江中上游的部分区域。该区域地貌以高山冰川和峡谷为主，高山冰川常年积雪，无植被生长，峡谷陡峭，植被稀少。高程和坡度是主要的制约因子，因不适宜植被NPP的发展，且生态脆弱，应加以保护，避免人为因子影响。

5 结论

本文利用2000-2014年澜沧江—湄公河流域年累NPP数据、DEN数据和植被类型数据，利用概率论思想和方法，消除活跃气候因子的不确定性，采用植被生态位理论评估流域内植被生态因子的适宜性。最终，把植被的生态因子按照坡度、高程、坡向和地形起伏度四个指标构建了植被NPP生态位适宜性模型，计算出流域NPP适宜性的4个区域：Ⅰ级区域、Ⅱ级区域、Ⅲ级区域，Ⅳ级区域，分别占流域总面积的39%、26%、33%、2%。其结果能够对生态系统的保护和恢复提供一定的信息帮助。

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Evaluation on the Suitability of Vegetation Ecological Factors in Lancanjiang-Mekong River Basin

ZhangZheqing（Environmental Protection Monitoring Station of HeiShan County JinZhou LiaoNing 121400）

Based on the annual accumulated NPP data of Lancanjiang-Mekong river basin from 2000 to 2014，this paper evaluates the ecological factors and provides data support for ecological protection and restoration.First，the vegetation ecological factors are divided into climatic factors and non-climatic factors according to its stability.The paper uses the probability theory and method to reduce the impact of climate.Finally，the paper evaluates the suitability of vegetation ecological factors in the river basin with vegetation ecological theory.From the results of suitability evaluation of vegetation ecological factors，Lancanjiang-Mekong river basin can be divided into 4 classes：Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，andⅣ

Vegetation ecological factors NPP Evaluation of the suitability

X171

A

1674-263X（2017）01-0078-08

2017-03-17

张哲清（1968-），男，本科，工程师，主要从事环境监测与管理工作。