基于ArcGIS的天祝草地綜合順序分類研究

徐吉宏，柳小妮，張德罡，徐吉偉

(1.甘肅省社會科學院，甘肅 蘭州 730070； 2.甘肅農業大學草業學院，甘肅 蘭州 730070； 3.蘭州大學草地農業科技學院，甘肅 蘭州 730020)

目前，通用的草地分類方法主要以氣候為決定因素，植被為主體，結合生長地形、土壤特征，依據草地類型學原理，探求草地形成要素和分類指標關系。任繼周和胡自治提出的草地綜合順序分類系統(COSGC)方法，很好地反映了草地植被與氣候的相互關系，其中的草地分類檢索圖在國際上被稱為任-胡氏檢索圖。

空間插值的實質是通過已知樣點的數據來估算未知點的數據。長期以來，國內外學者對空間離散數據的插值進行了大量的研究，并提出了多種空間插值方法。常用于氣象要素空間插值的方法有多項式插值法(interpolating polynomials)、趨勢面法(trend surface)、反距離權重法(inverse distance weighted)、樣條函數法(spline)、克里金法(kriging)、自然鄰域插值法(natural neighbor)等[1-3]。空間插值方法各有利弊，不同的方法插值結果差異很大。如何根據數據與區域的特征選擇最優的方法一直是研究的一個難題[4]。為此，根據可以獲取的氣象數據進行空間插值方法的選擇成為一個重要的研究熱點。

本研究采用ArcGIS 9.1技術[5-7]，比較不同插值方法對天?？h草地進行類的劃分的效果，并驗證COSGC分類的適用性，為其進一步推廣應用奠定基礎。

1 研究區概況與研究方法

1.1研究區概況 天祝藏族自治縣(以下簡稱天?？h)位于甘肅中部，地理位置為102°07′～103°46′ E， 36°31′～ 37°55′ N。全縣東西寬124.6 km，南北長158.4 km，土地面積為6 900余km2，地勢西部高峻，向東南逐漸變低，境內地形以山地為主，分布了祁連山系東緣的一系列山脈，地形復雜。高寒地區海拔高，氣溫、降水量差異很大，氣候變化明顯，氣溫低，年較差小，日較差大，降水分布不均勻，年際變化明顯，水熱條件較為嚴酷，易形成較為頻繁的災害性天氣(風、沙、旱、雪、霜)。日照充足，太陽輻射強烈，具有大陸性高原季風氣候特征[8-12]。

1.2研究方法

1.2.1數據收集及處理

氣象數據與處理：收集了天?？h及周邊氣象站1961―1990年30年57個點的氣象數據資料(來源于天?？h氣象局，甘肅省氣象局等相關部門)。依據COSGC模型，計算得到>0℃年積溫(∑θ)及濕潤度(K)。

由于天?？h境內地形以山地為主，分布了祁連山系東緣的一系列山脈，海拔明顯高于周邊地區，單純利用天祝縣及周邊地區的∑θ和K，通過空間插值所得到的分類指標與實際差異很大。馬興祥等[12]研究認為，積溫隨海拔增高而降低，二者呈線性相關關系。因此，結合天祝縣數字高程模型(DEM)，對∑θ進行修正(式1、2)，然后重新計算K，以提高∑θ和K指標的精度，滿足天祝縣草地分類的要求。

T=14.23-0.047h

(1)

∑T0=5 547.23-1.043 7h

(2)

式中，T為年平均氣溫，h為海拔高度,∑T0為≥0℃年積溫。

基礎圖庫：收集天?？h1986年100 m×100 m的DEM圖，1984年1∶250 000的行政區劃圖，天?？h遙感影像植被分布圖和土壤類型圖，以及2001年1∶100 000植被類型圖等紙質圖[13-14]，并對其進行掃描數字化，不同地圖統一定義為Krasovsky_1940_Albers投影。

天?？h行政區劃圖、天?？h遙感影像植被分布圖、土壤類型圖和植被類型圖等紙質圖來源于甘肅省基礎地理信息中心和甘肅省天?？h農業區劃委員會；DEM圖由甘肅省草原生態研究所遙感協作組和天祝縣草原工作站提供。

1.2.2草地綜合順序分類圖的生成 以地理信息系統和COSGC論為指導，實現∑θ和K數據的空間化，進行空間數據疊置分析和重分類，生成COSGC第1級分類單位類圖。

點數據的空間化：結合天?？hDEM，整理并修正∑θ和K數據為jw.dbf和K.dbf格式，導入ArcGIS 9.1，利用Add XY data模塊，實現點數據的空間化表達。

分類指標數據的空間化：將空間化的jw.dbf和K.dbf數據，導入ArcGIS 9.1，利用ArcToolBox-Spatial Analyst Tool-Interpolation和Geostatistial Analyst--Geostatistial Wizard模塊，分別用IDW、Spline、 Kriging， Natural Neighbor進行空間插值，以期獲得連續有序的空間數據。

分類指標空間化數據的重分類：按照COSGC的劃分體系，以天祝縣的∑θ和K為指標，進行天?？h草地綜合順序分類。

空間疊置分析：采用矢量數據和柵格數據相結合的疊置分析方法。

1.2.3草地綜合順序分類圖的可信度分析 采用分區抽樣，選擇1984年中國南、北草地資源調查辦公室制作的天祝縣遙感影像植被分布圖[15]，均勻選取350個點，與本研究生成的天祝草地綜合順序分類圖的同域點，通過兩圖同域點原生植被景觀類型異同的比較，判斷天祝縣草地綜合順序分類圖的準確度[16]。

2 結果與分析

2.1空間插值 在ArcGIS 9.1軟件下，分別以IDW、Spline、Kriging、Natural Neighbor四種方法對∑θ和K數據進行插值[17-21]，結果如圖1、2所示。

2.2天祝縣草地綜合順序分類圖 將∑θ和K的不同空間插值結果進行空間疊置，生成9個不同的草地綜合順序分類圖(圖3、表1)。

圖1 ∑θ插值結果

圖2 K插值結果

圖3 天?？h草地綜合順序分類

表1 草地綜合順序類序號說明

序號類1寒冷干旱半荒漠、高山半荒漠2寒冷微干極地干凍原、高山草地3寒冷微潤少雨凍原、高山草甸草地4寒冷濕潤凍原、高山草甸5寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸6寒溫干旱山地半荒漠7寒溫微干山地草地8寒溫微潤山地草甸草地9寒溫濕潤山地草甸10寒溫潮濕寒溫性針葉林11微溫干旱溫帶半荒漠12微溫微干溫帶典型草地13微溫微潤草甸草地14微溫濕潤森林草地15微溫潮濕針葉闊葉混交林

2.3草地綜合順序分類圖的可信度分析 天祝縣9個草地綜合順序分類圖(圖3)與天祝縣遙感影像植被分布圖的同域點屬性對照結果如表2所示。

在350個對照點中，圖F與天?？h遙感影像植被分布圖的植被景觀相同點最多，共有256個，占73.14%，不同點94個，僅占26.86%。因此，在ArcGIS 9.1環境下，∑θ使用Natural Neighbor，K使用Kriging插值方法生成的天?？h草地綜合順序分類圖具有較高的可信度。

表2 草地綜合順序分類圖的可信度分析結果

3 結論

在GIS軟件支持下，以COSGC為指導，利用天?？h1961-1990年30年的降水和氣溫資料，對>0℃年積溫(∑θ)和濕潤度(K)分別采用IDW、Spline、Kriging和Natural Neighbor四種方法進行空間插值，生成天祝縣草地綜合順序分類圖。

利用疊加分析生成9類草地綜合順序分類圖與天?？h遙感影像植被分布圖進行屬性對照[16]，結果表明Natural Neighbor最適合天?？h∑θ插值，Kriging最適合天?？hK插值。

天祝縣草地可劃分為12個草地綜合順序類，分別是寒冷微干極地干凍原、高山草地；寒溫微干山地草地；微溫微干溫帶典型草地；寒冷微潤少雨凍原、高山草甸草地；寒溫微潤山地草甸草地；微溫微潤草甸草地；寒冷濕潤凍原、高山草甸；寒溫濕潤山地草甸；微溫濕潤森林草地；寒冷潮濕多雨凍原、高山草甸；寒溫潮濕寒溫性針葉林；微溫潮濕針葉闊葉混交林草地。

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