李仁杰，劉廷祥

（長(zhǎng)春師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130032）

糧食安全與農(nóng)業(yè)發(fā)展是國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在耕地面積難以進(jìn)一步增加的情況下，發(fā)掘現(xiàn)有耕地生產(chǎn)潛力，提升糧食產(chǎn)量和質(zhì)量應(yīng)成為我國(guó)耕地與糧食安全戰(zhàn)略的長(zhǎng)期選擇[1]。東北地區(qū)是我國(guó)緯度最高的耕地分布區(qū)之一，也是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地，而東北地區(qū)的坡耕地除了主要分布在平原區(qū)的漫川漫崗地形上，還分布在農(nóng)業(yè)區(qū)向林業(yè)區(qū)過(guò)渡的農(nóng)林交錯(cuò)區(qū)，而后者地形更加復(fù)雜。

前人研究表明，土壤性質(zhì)和包括坡向、坡位、海拔在內(nèi)的地形因子是影響植被生物量的重要因素[2]。張曉光等[3]利用空間插值技術(shù)，發(fā)現(xiàn)玉米產(chǎn)量與海拔呈正相關(guān)，與平面曲率呈負(fù)相關(guān)。葉強(qiáng)等[4]采用最小二乘法和多元逐步回歸評(píng)價(jià)方法，得到東北地區(qū)黑龍江省高海拔與高坡度地區(qū)作物產(chǎn)量均值最低，中海拔與低坡度地區(qū)產(chǎn)量均值最高。劉煥軍等[5]采用高精度數(shù)字高程模型分析歸一化植被指數(shù)（NDVI）的空間變異性，指出坡型形狀特征與凹凸程度與NDVI之間存在明顯的空間分異性，田塊內(nèi)微尺度地形對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)影響顯著。吳永斌等[6]通過(guò)在不同海拔地點(diǎn)進(jìn)行秈稻和粳稻盆栽試驗(yàn)認(rèn)為，水稻作物的產(chǎn)量與質(zhì)量受海拔變化引起氣溫變化的影響。

上述研究說(shuō)明了地形對(duì)區(qū)域作物長(zhǎng)勢(shì)具有明顯影響，但不同區(qū)域不同地形對(duì)當(dāng)?shù)刈魑镩L(zhǎng)勢(shì)影響程度不盡相同。文章為了探究東北區(qū)域坡耕地作物長(zhǎng)勢(shì)與地形因子之間的關(guān)系，以吉林省吉林市的典型坡耕地為研究區(qū)，評(píng)估代表坡耕地作物的NDVI值隨海拔高度、坡度、坡向3種地形因子的空間分布特征，旨在探索東北坡耕地作物長(zhǎng)勢(shì)與地形因子的空間分異規(guī)律，為進(jìn)一步管理好東北糧倉(cāng)提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

吉林市位于吉林省中部偏東，東北腹地長(zhǎng)白山脈向松嫩平原過(guò)渡地帶的松花江畔，地理位置東經(jīng)125°40′～127°56′，北緯42°31′～44°40′，地勢(shì)由東南向西北逐漸降低。全區(qū)年平均氣溫3℃～5℃，受地形影響，由西、西北向東、東南氣溫逐漸降低。1月平均氣溫最低，一般在-18℃～-20℃，7月平均氣溫最高，一般在21℃～23℃。吉林市氣候?qū)儆谥袦貛啙駶?rùn)季風(fēng)氣候類(lèi)型，全年降雨量約700 mm，全區(qū)日照時(shí)數(shù)2 400～2 600 h。坡耕地主要農(nóng)作物類(lèi)型為玉米。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

文章用于提取歸一化植被指數(shù)的Landsat8 OLI遙感影像來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局，通過(guò)比較不同時(shí)期作物長(zhǎng)勢(shì)和影像清晰度，選擇2019年7月6日的一景影像作為研究數(shù)據(jù)。數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)，耕地范圍數(shù)據(jù)來(lái)源于全球30 m地表覆蓋（GlobeLand30）數(shù)據(jù)集。以上數(shù)據(jù)空間分辨率均統(tǒng)一為30 m。

1.3 研究方法

歸一化植被指數(shù)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）不僅受氣候因素驅(qū)動(dòng)的影響，同時(shí)也是環(huán)境因素驅(qū)動(dòng)的結(jié)果[7]。在農(nóng)作物生長(zhǎng)期內(nèi)，NDVI曲線(xiàn)的變化受作物的生長(zhǎng)狀況和生長(zhǎng)條件改變的綜合影響，因此選擇NDVI來(lái)代表作物的長(zhǎng)勢(shì)情況[8]。NDVI的計(jì)算公式為：

式中：NIR——近紅外波段（0.85～0.88μm）；R——紅外波段（0.64～0.67μm）。

此外，為減小耕地?cái)?shù)據(jù)發(fā)布時(shí)間與遙感影像發(fā)布時(shí)間不同所造成的誤差，對(duì)耕地范圍數(shù)據(jù)和Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的人機(jī)交互修正。

基于研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)提取海拔高度、坡度和坡向數(shù)據(jù)，如圖1所示。將各地形因子分級(jí)與基于Landsat8 OLI影像提取出的代表作物長(zhǎng)勢(shì)的NDVI值進(jìn)行疊加分析并統(tǒng)計(jì)，得到坡耕地作物長(zhǎng)勢(shì)受各地形因子影響的分布特征，最后疊加3種地形因子的綜合影響，得到地形因子對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)的綜合影響規(guī)律。

2 結(jié)果

2.1 NDVI隨海拔變化特征

根據(jù)研究區(qū)域特點(diǎn)，將研究區(qū)內(nèi)的海拔分為＜200 m、200～300 m、300～400 m、400～500 m、＞500 m共5個(gè)等級(jí)，各等級(jí)分別占研究區(qū)總面積的15.2%、38.5%、38.9%、6.5%、0.9%。研究區(qū)內(nèi)作物主要分布在200～400 m，＞500 m內(nèi)的作物占比最少。

植被覆蓋程度和分布特點(diǎn)受海拔高度的直接影響[9]。通過(guò)將得到的NDVI與分級(jí)后的海拔因子進(jìn)行疊加分析，得到NDVI隨海拔變化而變化的結(jié)果，接著為了進(jìn)一步探究多種地形因子共同作用對(duì)NDVI值的影響，再將不同海拔范圍內(nèi)的坡度與坡向因子的分級(jí)進(jìn)行相互疊加分析，得到各級(jí)別海拔范圍內(nèi)NDVI值在坡度、坡向影響下的變化。

從圖2（a）中得出，在＜400 m海拔范圍內(nèi)，NDVI值隨海拔上升而下降，接著在海拔400～500 m時(shí)上升，在＞500 m海拔時(shí)再次下降，在＜200 m級(jí)別時(shí)NDVI值最高，在海拔300～400 m時(shí)NDVI值最低。對(duì)于圖2（b），在坡度因子的各個(gè)級(jí)別內(nèi)均表現(xiàn)為坡度越高，NDVI值越高，其中，＜200 m級(jí)別的作物受坡度影響上升幅度最小，整體增幅為2.3%，說(shuō)明該級(jí)別內(nèi)的作物受坡度影響程度較別的海拔范圍小，而300～400 m海拔范圍內(nèi)的作物受坡度影響增幅最大，整體增幅為8.4%。對(duì)于圖2（c），＜200m、200～300 m、300～400 m三個(gè)面積占比較大的海拔級(jí)別均表現(xiàn)出隨著坡向的順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)，NDVI值從北坡至南坡逐漸下降，在南坡向達(dá)到最低值后逐漸上升，海拔＞500 m的作物NDVI最低值坡向?yàn)闁|坡向。

圖2 海拔高度對(duì)NDVI分布的影響Fig.2 The effect of altitude on NDVI distribution

2.2 NDVI隨坡度變化特征

結(jié)合研究區(qū)內(nèi)坡度平緩區(qū)域較多的特點(diǎn)，以3°為間隔區(qū)間，坡度分為0°～3°（不包括0°）、3°～6°、6°～9°、9°～12°、12°～15°、15°～18°、18°～21°共7個(gè)等級(jí)，分別占研究區(qū)總面積的42%、34.8%、14.3%、5.6%、2.2%、0.8%、0.3%。其中，＜3°坡度級(jí)別占研究區(qū)總面積最大，18°～21°級(jí)別占比最小。

坡度代表了地形的起伏程度，不僅會(huì)影響地表徑流，同時(shí)也會(huì)影響作物生長(zhǎng)區(qū)域內(nèi)的土壤屬性，是影響植物長(zhǎng)勢(shì)的重要因素[10]。通過(guò)將NDVI與分級(jí)后的坡度因子疊加分析，得到NDVI隨坡度變化的趨勢(shì)圖，再將不同級(jí)別的坡度與坡向進(jìn)行再次疊加分析，以觀察不同坡向的坡度與NDVI值之間的關(guān)系。

在圖3（a）中，NDVI與坡度之間的關(guān)系表現(xiàn)為坡度越高，NDVI值越高。其中在0°～6°內(nèi)增幅最小，之后坡度對(duì)NDVI值的影響更加明顯，但這種趨勢(shì)隨著坡度的增加逐漸減弱。這說(shuō)明在坡度0°～6°時(shí)，坡度對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)的影響作用較小，之后在坡度＞6°時(shí)，坡度對(duì)作物的影響增強(qiáng)，隨著坡度的上升，這種影響又逐漸減弱。對(duì)于圖3（b），隨著坡向的順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)，＜15°的坡度級(jí)別均表現(xiàn)出北坡至南坡NDVI值逐漸下降，在南坡向達(dá)到最低，之后逐漸上升。而15°～18°和18°～21°兩級(jí)別的NDVI值在東南坡向達(dá)到最低值，在西南方向達(dá)到最高值。這表明NDVI在不同坡度級(jí)別內(nèi)受坡向影響特征明顯，但這種特征在不同的坡度級(jí)別表現(xiàn)并不一致。

圖3 坡度對(duì)NDVI分布的影響Fig.3 The effect of slope on NDVI distribution

2.3 NDVI隨坡向變化特征

選擇將坡向分為北、東北、東、東南、南、西南、西、西北共8個(gè)等級(jí)，其中北坡范圍包括0°～22.5°、337.5°～360°，各坡向面積分別占總面積的14.4%、10.5%、12.9%、11.1%、15.4%、13.1%、10.7%、11.9%。其中北坡向與南坡向面積占比較大，此外為也將坡向劃為陽(yáng)坡（90°～270°）、陰坡（0°～90°、270°～360°）兩個(gè)坡向，以探究不同的坡向分法在表現(xiàn)NDVI與坡向變化之間的關(guān)系上的差異。

從圖4（a）中可以看出各坡向NDVI值差距較小，其中北坡與西坡NDVI值較高，均為0.695，南坡NDVI值較小，為0.690。對(duì)于圖4（b），無(wú)論是陰坡還是陽(yáng)坡，NDVI值都隨著坡度上升而上升，其中陰坡的NDVI值在任何坡度級(jí)別內(nèi)都大于陽(yáng)坡，這種差距在0°～3°較小，之后差距加大，在15°～18°差距減小。這說(shuō)明陰坡作物長(zhǎng)勢(shì)要優(yōu)于陽(yáng)坡作物，且這種優(yōu)勢(shì)在不同坡度范圍內(nèi)均存在，在3°～12°范圍內(nèi)更為明顯。這主要是因?yàn)檠芯繀^(qū)的氣候特點(diǎn)，該區(qū)域在7月時(shí)氣溫達(dá)到最高，陽(yáng)坡受到的光照強(qiáng)，水分蒸發(fā)較多，相比較而言，陰坡作物水熱條件在此時(shí)段優(yōu)于陽(yáng)坡，因此表現(xiàn)出陰坡作物NDVI高于陽(yáng)坡作物。對(duì)于圖4（c），東南坡向NDVI值在12°～15°達(dá)到最高，之后逐漸下降，其他坡向級(jí)別的NDVI值受坡度影響雖然增幅各有差異，但整體趨勢(shì)一致。其中南坡向NDVI值在0°～3°和3°～6°兩個(gè)跨度內(nèi)出現(xiàn)了小幅下降，在不同的坡度分級(jí)中，西南坡向增幅最大，為7.1%，東南方向增幅最小，為3.5%。

圖4 坡向?qū)DVI分布的影響Fig.4 The effect of slope direction on NDVI distribution

3 討論

找出單一地形因子的變化與NDVI之間以及多種地形因子共同作用與NDVI之間的關(guān)系，有助于了解地形分異對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)的影響機(jī)制，這對(duì)提升東北地區(qū)坡耕地利用率和提高坡耕地作物質(zhì)量與產(chǎn)量都具有實(shí)際參考意義。本文在研究過(guò)程中，選用了30 m分辨率的數(shù)據(jù)，反映了東北地區(qū)以吉林市坡耕地地形特征為代表的作物長(zhǎng)勢(shì)與地形因子之間的關(guān)系，通過(guò)相互疊加分析得到了多種地形因子下作物長(zhǎng)勢(shì)的分布特征。然而，一個(gè)特定時(shí)期作物的NDVI值并不能代表作物在地形影響下的最終產(chǎn)量。因此后期應(yīng)該結(jié)合作物生長(zhǎng)階段進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間評(píng)估，以期找到地形與作物產(chǎn)量之間長(zhǎng)時(shí)間多效應(yīng)的綜合性關(guān)系。

4 結(jié)語(yǔ)

本文基于Landsat8OLI影響提取NDVI數(shù)據(jù)，分析了作物長(zhǎng)勢(shì)隨地形因子的分布特征。結(jié)果表明，吉林市坡耕地作物長(zhǎng)勢(shì)與海拔、坡度、坡向3種地形因子之間存在多種相互影響關(guān)系。

（1）當(dāng)前作物主要分布在200～400 m，在＜200 m范圍內(nèi)NDVI值 最 高，在300～400 m時(shí)NDVI值最低。整 體 上，在＜400 m時(shí)NDVI隨海拔上升而下降，在400～500 m時(shí)NDVI上升之后在海拔＞500 m時(shí)再次下降。

（2）坡耕地內(nèi)作物的NDVI值隨坡度上升而上升。其中在0°～6°范圍內(nèi)，坡度對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)影響較小；在＞6°時(shí)，坡度對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)增幅較大，但之后隨著坡度上升，這種增幅效果越來(lái)越不明顯。

（3）處于陰坡的作物NDVI值要高于陽(yáng)坡作物。

（4）在海拔因子分級(jí)與坡度因子分級(jí)的疊加分析中，不同海拔分級(jí)的NDVI都隨坡度上升而上升，其中＜200 m級(jí)別的增幅最小，300～400 m級(jí)別增幅最大。在海拔因子分級(jí)與坡向因子分級(jí)的疊加分析中，＜200 m、200～300 m、300～400 m三個(gè)級(jí)別均一致表現(xiàn)出NDVI值在由北坡向順時(shí)針轉(zhuǎn)向南坡向時(shí)逐漸下降，在南坡達(dá)到最低值，之后逐漸上升。在坡度因子分級(jí)與坡向因子分級(jí)的疊加分析中，在0°～15°內(nèi)的5個(gè)等級(jí)均表現(xiàn)為NDVI值隨坡向轉(zhuǎn)動(dòng)先下降，在南坡向達(dá)到最低值后又上升。