白冰源，程耀瑜

（中北大學(xué)，山西 太原 030051）

0 引言

青?？煽晌骼飮壹壸匀槐Ｗo(hù)區(qū)，位于青海省玉樹藏族自治州西部，總面積450萬公頃。是21世紀(jì)初世界上原始生態(tài)環(huán)境保存較好的自然保護(hù)區(qū)，也是中國建成的面積最大，海拔最高，野生動物資源最為豐富的自然保護(hù)區(qū)之一?，F(xiàn)得知該地區(qū)零散分布有某瀕危植物，為了盡快開展對該植物的研究和保護(hù)工作，需根據(jù)該植物生長環(huán)境，推測其可能的分布地區(qū)，以提高科研人員搜尋效率。

現(xiàn)得知該地區(qū)有15個氣象數(shù)據(jù)收集點，且植物生長環(huán)境資料如下：①喜好生長在陰坡或半陰坡處。②溝谷兩側(cè)2公里內(nèi)的區(qū)域。③最適年均生長溫度：-5℃～4℃。④最適年均降水量：270～310mm。

1 研究過程

1.1 植物樣本地區(qū)選取分析

由于可可西里地區(qū)面積廣闊，因此對于本課題，采取縮小范圍做樣本分析，來示范DEM在分析該問題的應(yīng)用情況。為精確獲取相關(guān)氣象數(shù)據(jù)，應(yīng)選取可可西里地區(qū)附近較近的氣象站，以此來保證獲取溫度及降雨數(shù)據(jù)的誤差較小。由中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)給出的站臺分布點圖，可知五道梁氣象站點較為合適，并結(jié)合可可西里地區(qū)分布圖，確定樣本地區(qū)，來研究待測植物的分布情況。

1.2 DEM預(yù)處理

（1）首先將下載的DEM數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcMap中。

（2）提取等高線：由于本課題選用的是GDEMV2 30M分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)，分辨率較高，原始導(dǎo)入DEM數(shù)據(jù)量較大不利于處理，故應(yīng)先利用等高線生成DEM法，來壓縮數(shù)據(jù)大小，方便之后的處理觀察。該地圖比例為1：800,000，故根據(jù)等值線確定原則，設(shè)置等值線間距為160m，得到該地區(qū)等高線圖。

（3）利用等高線構(gòu)建DEM：一般情況下，使用等高線生成DEM有兩種方法：①構(gòu)建TIN，由 TIN轉(zhuǎn)成柵格DEM；②直接使用地形轉(zhuǎn)柵格工具，內(nèi)插生成DEM。本課題使用構(gòu)建TIN生成DEM的方法。首先，構(gòu)建TIN；其次將構(gòu)建的TIN轉(zhuǎn)為柵格DEM。

1.3 DEM數(shù)據(jù)分析過程

（1） 對DEM進(jìn)行坡向分析后，利用重分類對坡向分析結(jié)果進(jìn)行分類，并提取出陰坡和半陰坡；根據(jù)陰陽坡地理劃分標(biāo)準(zhǔn)，即0°～45°為陰坡，45°～135°為半陰坡，135°～225°為陽坡，225°～315°為半陽坡，315°～360°為陰坡；分類結(jié)果如圖1所示。

（2）根據(jù)洼地填充后的水流流向數(shù)據(jù)和匯流累積量數(shù)據(jù)，提取溝谷網(wǎng)絡(luò)，隨后對水系做緩沖區(qū)分析；本課題采用“歐氏距離”制作直線距離圖，水系緩沖區(qū)結(jié)果如圖2所示。

圖1 半陰坡和陰坡地區(qū)結(jié)果圖

圖2 溝谷網(wǎng)絡(luò)提取結(jié)果

1.4 樣本地區(qū)歷史降水量及溫度數(shù)據(jù)處理

經(jīng)查閱吳雙桂[1]和張琳[2]等人的研究資料，綜合分析后可得五道梁地區(qū)1961-2019年年均溫度和1961～2019年年均降雨量數(shù)據(jù)。

（1）五道梁地區(qū)歷史年均溫度、年均降水量數(shù)據(jù)處理 。將所得溫度數(shù)據(jù)導(dǎo)入EXCEL中，并利用最小二乘法計算其一元線性回歸方程，計算結(jié)果如式（1）所示。同理，可計算得降水量一元線性回歸方程，如式（2）所示。

經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)，溫度線性回歸方程的R2值僅為0.5875，降水量線性回歸方程的R2值僅為0.3484，說明兩者曲線擬合并不好，因此不能直接利用線性回歸方程預(yù)測2021年該地區(qū)的溫度和降水，故采取置信區(qū)間預(yù)測法（置信度為0.95），以提高預(yù)測準(zhǔn)確度。溫度置信區(qū)間計算結(jié)果如表1所示，降水量置信區(qū)間計算結(jié)果如表2所示。

表1 溫度置信區(qū)間計算數(shù)據(jù)

表2 降水量置信區(qū)間計算數(shù)據(jù)

從所得的置信區(qū)間中，由于該地區(qū)有15個氣象數(shù)據(jù)收集點，故分別選取15組隨機數(shù)據(jù)隨機賦值，作為測驗點的預(yù)測數(shù)據(jù)，導(dǎo)入結(jié)果。

（2）利用IDW算法，內(nèi)插生成年平均溫度和年總降水量表面數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖3、圖4所示：

圖3 內(nèi)插生成年平均溫度表面數(shù)據(jù)結(jié)果

圖4 內(nèi)插生成年平均降水量表面數(shù)據(jù)結(jié)果

（3）根據(jù)植物生長條件，提取滿足條件的溫度和降水區(qū)域，并結(jié)合其它生長條件。取交集進(jìn)行柵格計算，結(jié)果如圖5所示，淺色部分為最適生長區(qū)域。

圖5 最適生長區(qū)域

2 研究意義

通過對DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理，能更直觀的觀察所需的目標(biāo)區(qū)域，有利于發(fā)現(xiàn)和保護(hù)可可西里地區(qū)的瀕危植物；另外基于往年溫度和降水量數(shù)據(jù)，運用數(shù)學(xué)方法預(yù)測2021年的數(shù)據(jù)情況，為下一年的實地科考工作提供依據(jù)。

3 結(jié)語

實際影響植物生長因素還有很多，比如植物自身生長周期，土壤PH，年均光照量，風(fēng)速，空氣或土壤濕度等等，鑒于數(shù)據(jù)獲取權(quán)限限制，此課題中簡化了生長條件。