池毓鋒,賴日文,謝雪莉,蘇艷琴,余莉莉,羅文瑋

(福建農(nóng)林大學(xué) 林學(xué)院,福州 350002)

平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)沿海防護(hù)林綜合效益模型構(gòu)建與評價

池毓鋒,賴日文,謝雪莉,蘇艷琴,余莉莉,羅文瑋

(福建農(nóng)林大學(xué) 林學(xué)院,福州 350002)

以福建平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)為研究區(qū),收集2015年Landsat 8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)、ASTER衛(wèi)星GDEM V2產(chǎn)品,結(jié)合實(shí)地調(diào)查的數(shù)據(jù),通過RS與GIS技術(shù)手段,對研究區(qū)地物類型與沿海防護(hù)林的空間分布進(jìn)行信息提取；選取合適的效益評價指標(biāo),根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析計算權(quán)重,構(gòu)建線性評價模型,同時運(yùn)用該模型,對平潭各鄉(xiāng)鎮(zhèn)綜合效益進(jìn)行評價,將綜合效益模型與NDVI擬合。結(jié)果表明，綜合效益指數(shù)和NDVI指數(shù)的相關(guān)系數(shù)R為 0.80,兩者之間的相關(guān)性較顯著。該模型可為評估綜合效益提供參考。

綜合效益；沿海防護(hù)林體系；平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)

我國沿海防護(hù)林綜合效益研究起步于20世紀(jì)50年代,如蘇北沿海地區(qū)對農(nóng)田防護(hù)林帶的生態(tài)效益評價,該試驗(yàn)林帶建于1953年,主要是對農(nóng)田防護(hù)林的小氣候效應(yīng)研究和林帶的防風(fēng)效應(yīng),研究結(jié)果表明：林帶具有減少風(fēng)力的作用,能夠延緩?fù)寥婪蝶}作用,改善自然條件,促進(jìn)作物發(fā)育和增加產(chǎn)量[1]。如李維成[2]、胡海波等[3]研究表明通過加強(qiáng)沿海防護(hù)林的建設(shè),有效減少了常年受災(zāi)農(nóng)田、果園、土地的損失。隨著開展沿海防護(hù)林水土保持效益的研究,楊均科[4]更深入地揭示了沿海防護(hù)林強(qiáng)化土壤抗沖性,表明改善后的土壤結(jié)構(gòu)能影響土壤抗蟲性,對不同林種的抗沖性分別研究,得出毛竹林抗沖性強(qiáng)化值最大。但新球等[5]、楊青青等[6]、Clements等[7]利用遙感、地理信息系統(tǒng)等手段對沿海防護(hù)林中的沙化土地和防護(hù)林林地面積等條件與因子分析,得出防護(hù)林的固沙效益較為明顯的結(jié)論。將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值評估的應(yīng)用領(lǐng)域拓展到沿海防護(hù)林,通過評估其生態(tài)價值,揭示了沿海防護(hù)林強(qiáng)大的服務(wù)功能,同時構(gòu)建出防護(hù)林綜合效益和防護(hù)效益模型[8]。本文應(yīng)用RS和GIS技術(shù)及統(tǒng)計學(xué)方法,研究了福建平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)沿海防護(hù)林體系的綜合效益,選擇能夠反映綜合效益的指標(biāo),結(jié)合平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)的自然經(jīng)濟(jì)狀況,建立合理的評價指標(biāo)體系對其評價,以期為建設(shè)結(jié)構(gòu)合理、功能完善的沿海防護(hù)林體系提供依據(jù),促進(jìn)沿海防護(hù)林的可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)是福建省東部沿海一個島群,由福建省直管的地級行政區(qū),位于北緯25°15′25°45′,東經(jīng)119°32′120°10′。平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)主島平潭島為福建省第一大島,中國第五大島。擁有以海積平原為主的地形,具有海島隆起的特點(diǎn),屬南亞熱帶半濕潤海洋性季風(fēng)氣候,風(fēng)向季節(jié)性變化明顯,區(qū)政府位于潭城鎮(zhèn)新區(qū)。平潭全區(qū)轄7鎮(zhèn)8鄉(xiāng)：敖東鎮(zhèn)、澳前鎮(zhèn)、北厝鎮(zhèn)、流水鎮(zhèn)、平原鎮(zhèn)、蘇澳鎮(zhèn)、潭城鎮(zhèn)、白青鄉(xiāng)、大練鄉(xiāng)、東庠鄉(xiāng)、嵐城鄉(xiāng)、蘆洋鄉(xiāng)、南海鄉(xiāng)、嶼頭鄉(xiāng)、中樓鄉(xiāng)?？?cè)丝?18 319人,森林覆蓋率為31.30%,生態(tài)林總面積9 112.53 hm2。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)收集與獲取

收集平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)2015年8月3日Landsat-8遙感影像,選取陸地成像儀傳感器(Operational Land Imager,OLI),條帶號為118,行編號為42,該景數(shù)據(jù)云量6.57%,島嶼覆蓋區(qū)域基本無云；ASTER衛(wèi)星 GDEM V2產(chǎn)品的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM) 條帶號為119,行編號為25。收集平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)的行政區(qū)矢量圖、2015年林業(yè)小班基本圖,1∶10 000,1∶50 000平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)地形圖、相關(guān)的水文氣象資料、前人完成的相關(guān)研究成果和論文專著,2015年GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)和2015年統(tǒng)計年鑒。水文氣象數(shù)據(jù),包括平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)14個氣象臺站多年平均降雨量、氣溫和風(fēng)速等數(shù)據(jù)。另外于2015年12對平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行野外實(shí)地調(diào)查,使用亞米級手持GPS對各地物進(jìn)行采點(diǎn),獲取坐標(biāo)信息,共調(diào)查120個地物類型坐標(biāo)點(diǎn)。

2.2 地物信息提取

利用RS,GIS,GPS與數(shù)理統(tǒng)計的方法,對所收集的遙感影像進(jìn)行地物信息的提取,對沿海防護(hù)林?jǐn)?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、地形圖和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計與分析。通過主成分分析、因子分析及理論分析篩選初選的評價指標(biāo)因子,對無量綱化處理后的因子用灰色關(guān)聯(lián)分析確定權(quán)重,并構(gòu)建綜合效益評價模型。

為滿足后續(xù)處理需求,對影像數(shù)據(jù)預(yù)處理。預(yù)處理包括波段疊加、輻射定標(biāo)、大氣校正和研究區(qū)的裁剪等,其中幾何校正依據(jù)行政邊界、道路河流矢量圖層疊加的方式,采用二次多項(xiàng)式,選取10個控制點(diǎn),誤差控制在1個像元內(nèi)。

大多數(shù)應(yīng)用遙感影像的地物信息提取是基于目視解譯和監(jiān)督分類[9]。首先獲取Landsat影像各個波段的光譜特征(表1)。

從表1可以看出,各波段按標(biāo)準(zhǔn)差大小排列為OLI 6>OLI 5>OLI 7>OLI 4>OLI 3>OLI 2>OLI 1,標(biāo)準(zhǔn)差大的信息量越大,所以O(shè)LI 6包含的圖像信息量最豐富,OLI 5,OLI 7次之,按照信息量大小選取這3個波段作為信息提取的優(yōu)先波段。采用監(jiān)督分類方法為基礎(chǔ),以分層分類法與人機(jī)交互作為輔助,對不同的土地覆蓋類型進(jìn)行信息提取[10]。將平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)劃分為水域、耕地、林地、沙地、居民地和未利用地6種土地利用類型,實(shí)現(xiàn)土地利用專題信息的提取。同時基于林地提取結(jié)果結(jié)合平潭二類調(diào)查與林業(yè)小班基本圖,提取濕地松、相思樹、黑松、木麻黃和其他林種。

表1 平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)2014年影像光譜特征統(tǒng)計

2.3 綜合效益模型構(gòu)建

2.3.1 指標(biāo)選取

由于選取沿海防護(hù)林效益評價的指標(biāo)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,評價指標(biāo)的選擇關(guān)系到評價工作量大小和結(jié)果準(zhǔn)確性,其中指標(biāo)過多會造成信息過度重復(fù),太少則會影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。依據(jù)有關(guān)研究結(jié)果[11-13],結(jié)合平潭島氣候、地形、人文等特色,依照科學(xué)性、系統(tǒng)、實(shí)用等原則選取土壤侵蝕模數(shù)、植被覆蓋度、森林植被凈第一性生產(chǎn)力、風(fēng)蝕氣候因子指數(shù)、森林固定CO2能力、地表粗糙度作為生態(tài)效益的評價指標(biāo),國內(nèi)生產(chǎn)總值、食物生產(chǎn)價值作為經(jīng)濟(jì)效益的評價指標(biāo),娛樂文化價值作為社會效益的評價指標(biāo)。

2.3.2 指標(biāo)計算

1) 土壤侵蝕模數(shù)。采用多位學(xué)者[14-17]提出的通用土壤流失方程(USLE)計算表示。植被凈第一性生產(chǎn)力(NPP)參照氣候相關(guān)模型[18]以平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)林地年均溫度、年均降水量插值柵格數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),以實(shí)際蒸散量計算的森林氣候生產(chǎn)力,再輔以改正系數(shù)修正獲得。具體計算公式如下：

A=R×K×LS×C×P

(1)

式中：A為多年平均土壤流失量(t/hm2)；R為降雨侵蝕力因子(J/m2)；K為土壤可蝕性因子(無量綱)；LS為地形因子(無量綱)；C為植被措施管理因子；P為防止措施因子。

2) 植被覆蓋度。以像元二分模型[19]為基礎(chǔ),依照水利部2008年頒布的土壤侵蝕分類分級標(biāo)準(zhǔn)中植被覆蓋度分級標(biāo)準(zhǔn),實(shí)地采集數(shù)據(jù),獲取對應(yīng)全裸地與全植被地樣點(diǎn),依照調(diào)查樣點(diǎn)計算對應(yīng)NDVI值。具體公式如下：

(2)

(3)

上式中：E為林地年實(shí)際蒸散量；P為林地年平均降水量；T為林地年平均氣溫；NPP(S)為由森林氣候生產(chǎn)力計算的森林植被凈第一性生產(chǎn)力；ai為植被覆蓋度、土壤侵蝕模數(shù)和MNDWI指數(shù)等評價因子權(quán)重；Ai為各評價因子得分值。

3) 其他指標(biāo)。風(fēng)蝕氣候因子指數(shù)選用聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)提出[20]的標(biāo)準(zhǔn)計算；森林固定CO2能力據(jù)森林植被凈第一性生產(chǎn)力物質(zhì)量推算[21]；地表粗糙度依據(jù)DEM影像反推[22]；國內(nèi)生產(chǎn)總值、食物生產(chǎn)價值、娛樂文化價值依據(jù)收集的資料整理獲得。

2.3.3 因子權(quán)重提取與綜合效益模型整理

將初選的9個指標(biāo)因子原始數(shù)據(jù)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理后,建立因子之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,計算各因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率[23]。經(jīng)過無量綱處理后,根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)中關(guān)聯(lián)系數(shù)的公式計算出各指標(biāo)因子間的關(guān)聯(lián)系數(shù),以一階線性關(guān)系整理,獲得綜合效益模型,其中關(guān)聯(lián)度的計算公式與評價指標(biāo)權(quán)重計算公式如下:

(4)

W=(ω1,ω2,…,ωj)

(5)

式中,W為評價指標(biāo)的權(quán)重。為了把各評價指標(biāo)用百分比表示,對ωj進(jìn)行研究歸一化處理。

3 結(jié)果與分析

3.1 分類精度評價

依據(jù)采集的6類地物120個點(diǎn)的坐標(biāo)信息,采用以混淆矩陣為基礎(chǔ)總體精度與Kappa系數(shù)結(jié)合的精度評價方式。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),分類整體精度達(dá)到89.17%,Kappa系數(shù)達(dá)到0.86,符合所需精度要求,分類提取結(jié)果的平潭土地利用分布如圖1所示,各類地物分類精度如表2所示。

3.2 關(guān)聯(lián)度和指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)關(guān)聯(lián)度公式(1)計算各指標(biāo)因子占整個指標(biāo)體系的比重,根據(jù)公式(2)計算各個評價指標(biāo)因子的權(quán)重值,結(jié)果如表3、表4所示。

3.3 防護(hù)林綜合效益模型

基于ERDAS 9.2,ENVI5,ArcGIS 10.2,SPSS 17等軟件的處理與計算最終獲得綜合效益模型,具體公式為：

f=0.10597×SE+0.11922×VC+0.11914×NP+0.10589×WE+0.11914×FC+0.11150×SR+0.11524×GD+0.10173×FP+0.10216×EC

(6)

圖1 平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)土地利用分布圖

類型名稱參考項(xiàng)分類項(xiàng)正確數(shù)生產(chǎn)者精度/%各類精度/%居民地25262288 0084 62未利用地17181588 2483 30沙地97777 78100 00耕地22211881 8285 71林地38403797 3792 50水域98888 89100 00總計120120107

表3 評價指標(biāo)因子關(guān)聯(lián)度和權(quán)重表

式中:f為綜合效益值；SE為土壤侵蝕模數(shù)；VC為植被覆蓋度；NP為森林植被凈第一性生產(chǎn)力；WE為風(fēng)蝕氣候因子指數(shù)；FC為森林固定CO2能力；SR為地表粗糙度；GD為國內(nèi)生產(chǎn)總值；FP為食物生產(chǎn)價值；EC為娛樂文化價值。

表4 合效益權(quán)重表

將綜合效益的計算結(jié)果通過模糊聚類[24],分區(qū)域等級劃分為好、中、差3類,獲得平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)沿海防護(hù)林綜合效益等級表與平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)綜合效益等級分布圖(圖2、表5)。平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)沿海防護(hù)林綜合效益好的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有嶼頭鄉(xiāng)、蘇澳鎮(zhèn)、白青鄉(xiāng)、中樓鄉(xiāng)、大練鄉(xiāng)、流水鎮(zhèn)和平原鎮(zhèn),主要分布在平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)北部；綜合效益中等的有南海鄉(xiāng)、蘆洋鄉(xiāng)、東庠鄉(xiāng)、嵐城鄉(xiāng)和潭城鎮(zhèn),主要分布在平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)中部；綜合效益較差的有北厝鎮(zhèn)、敖東鎮(zhèn)和澳前鎮(zhèn),主要分布在平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)南部。

圖2 平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)綜合效益等級分布圖

劃分等級劃分標(biāo)準(zhǔn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)好>0 42嶼頭鄉(xiāng)、蘇澳鎮(zhèn)、白青鄉(xiāng)、中樓鄉(xiāng)、大練鄉(xiāng)、流水鎮(zhèn)、平原鎮(zhèn)中0 37～0 42南海鄉(xiāng)、蘆洋鄉(xiāng)、東庠鄉(xiāng)、嵐城鄉(xiāng)、潭城鎮(zhèn)差≤0 37北厝鎮(zhèn)、敖東鎮(zhèn)、澳前鎮(zhèn)

3.4 與NDVI擬合精度評價

從圖3綜合效益指數(shù)與NDVI指數(shù)相關(guān)性分析的擬合曲線可以看出,綜合指數(shù)和NDVI指數(shù)變化的總體趨勢是NDVI指數(shù)增高,綜合效益指數(shù)增大,生態(tài)環(huán)境越好。兩者之間的相關(guān)性較顯著,相關(guān)系數(shù)R=0.80。因此,通過綜合效益指數(shù)和NDVI指數(shù)的相關(guān)性分析可以看出,本研究所構(gòu)建的沿海防護(hù)林綜合效益模型涵蓋了生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會三方面的效益,且計算出的各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的綜合效益指數(shù)具有較好的可靠性和科學(xué)性。

圖3 綜合效益指數(shù)與NDVI指數(shù)相關(guān)性分析

4 討論

1) 采用多種分類方法相結(jié)合,以分層分類法作為輔助方法,人機(jī)交互目視解譯對平潭綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)2015年Landsat 8影像進(jìn)行分類,土地利用分類為：水域、耕地、林地、沙地、居民地和未利用地；林種信息依據(jù)林業(yè)二類調(diào)查的小班數(shù)據(jù)提取,并劃分為濕地松、相思樹、黑松、木麻黃和其他林種；研究表明：土地利用專題分類精度89.17%,所提取的專題信息驗(yàn)證精度較為理想,滿足研究的需要。

2) 將沿海防護(hù)林的綜合效益指數(shù)與NDVI指數(shù)進(jìn)行曲線擬合,結(jié)果表明：綜合效益指數(shù)與NDVI指數(shù)兩者之間的相關(guān)性較顯著,相關(guān)系數(shù)R=0.8040,計算出的各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的綜合效益指數(shù)具有較好的可靠性和科學(xué)性。

3) 本文選取的評價指標(biāo)中,部分是通過遙感方式獲取,部分是結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到。隨著RS和GIS技術(shù)的發(fā)展,多種數(shù)據(jù)源的獲取將為某一特定目標(biāo)的分析提供重要的數(shù)據(jù)來源支撐,如何科學(xué)、快速、有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取是今后的研究方向之一。

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Construction and Evaluation of Comprehensive Benefit Model of Coastal Shelter Forest in Pingtan Comprehensive Experimental Area

CHI Yufeng,LAI Riwen,XIE Xueli,SU Yanqin,YU Lili,LUO Wenwei

(CollegeofForestry,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350002,China)

This study takes Pingtan Comprehensive Experimental Zone as the research area,collect Landsat 8 OLI remote sensing imagery data and production of ASTER satellite GDEM V2,combined with field survey data,through RS and GIS technology,extraction of the type of surface feature and coastal protection forest spatial distribution of information.Moreover,appropriate benefit evaluation index are selected and the evaluation model buildt to realize the evaluation on the comprehensive benefit of the spatial differentiation in coastal protective forest system. With the fitting of the comprehensive benefit index and the NDVI index,the results show that when R(correlation coefficient) is 0.804 0,the correlation between the two is significant. This model provides reference for comprehensive benefit evaluation.

comprehensive benefit,coast protection forest system,Pingtan Comprehensive Experimental Area

2016-12-23；

2017-03-15

生態(tài)林種科研基地2017-建設(shè)工程項(xiàng)目(61201400814)；森林持續(xù)經(jīng)營研究項(xiàng)目(ky0180081)

池毓鋒(1991-),男,福建尤溪人,在讀碩士,研究方向?yàn)?S技術(shù)應(yīng)用。Email：243940420@qq.com

賴日文(1970-),男,副教授,碩導(dǎo),研究方向?yàn)?s技術(shù)應(yīng)用。Email：fjlrw@126.com

S

A

1002-6622(2017)03-0056-06

10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.03.012