森林植被生境因子空间变异及生境适宜性研究

发布时间：2017-05-20 11:11

  本文关键词：森林植被生境因子空间变异及生境适宜性研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：森林植被是地球表面最重要的生态系统之一,它是一个结构复杂、包含万象、生命旺盛和具有特定功能的巨系统。从地理学角度上讲,又具有非常显著的空间分布特征,即在一定的地理区域内,必然有与该地理环境相应的森林植被出现,这绝非偶然,从生物进化的规律上讲,特定的地理属性承载了特定的地形、土壤和气象等物质环境,这些要素的合集则构成了森林植被的生境因子,而生境因子的空间变异格局决定了森林植被等群落的分布格局。所以宏观的研究森林植被的分布格局成为生态环境建设的标识,通过分析其空间分布规律与变异特征,关系到生态环境对地区经济社会的承载能力,对国家生态文明建设具有十分重要的现实意义。为此,本文对全国国土区域按1：1万比例尺进行矩形网格划分。形成覆盖大陆的格网体系,网格中嵌入多项属性数据,通过多源遥感影像数据,对研究区内的土壤因子(钾、磷及有机质含量)、地形因子(坐标、高程)、气象因子(年均降雨量、气温、湿度)和森林植被盖度(NDVI)等数据进行不同格网尺度的样本点提取,形成基于矩形格网的数据阵列,建立了FM-SOTER数据库。通过系统的分项研究,旨在揭示中国森林植被生境关键因子的空间分布规律、变异度及地理关联度,并贯通森林植被为核心的生态因子、物质因子及空间因子的综合关联,结合现代地理信息科学的理论和方法,研究中国大陆范围内生境关键因子的空间分布规律及变异特征和变异度(欧氏距离)。主要研究结果归纳如下：(一)森林植被生境气象因子空间变异度规律显著FM-SOTER数据库调用矩形网格数据得到中国森林气象关键因子的空间趋势,平均降水量PAVG在经向的由欧氏距离求得变异度为ρPAVGx为86.2,纬向空间变异度ρPAVy为86.0；三阶趋势模型比较准确的反映了平均降水量PAVG的空间趋势规律,其特点是径向和纬向各向异性。最大降水量pMAXx3的在纬度变化的三阶趋势模型的精度较高,标准误为0。最小降水量PMIN纬向变异度(欧氏距离)ρPMAXy为91.6,略微比经向变异度(欧氏距离)91.4大,表明在纬度方向的降雨量差异比经度方向要大,最后对一、二、三阶趋势模型的参数解算表明,三阶趋势模型能精准的描述空间趋势规律。平均气温T4VG的经度变异度(欧氏距离)ρTx为46.9,纬度变异度(欧氏距离)ρTATGy是55.2,在纬度方向比经度方向更大,在纬度方向三阶趋势模型能精准的描述空间趋势。平均湿度HAVG经向变异度(欧氏距离)ρhavgY为38.4；纬向变异度(欧氏距离)ρHAVgy为46.6,在纬度方向比经度方向更大,三阶趋势模型更加适应平均湿度HAFG的空间描述。(二)森林植被分布与十壤类型关系密切中国森林土壤类别达10个土纲,46个土类,170个亚类,其中以棕色针叶林土暗棕壤、红壤等面积最大,约占林业用地的80%。通过对典型格网区21类森林土壤类型的空间模糊聚类解算发现,随着阈值λ的增大,森林土壤的分类越加细致,但由于样本的试验数据所限,个别信息误差会导致聚类的偏差,在当λ=0.947时,森林土壤分8类时反映出的森林土壤聚类最佳。(三)森林植被地形因子空间变异规律性强在经度方向共统计出737280个网格,其中绝对高程高小值0.515m,最大值为6786.815m,形成的空间格网的格网平均值为1553.684m,标准差非常之大,达966.190。纬度方向也有同样数量的网格,其极小值0.279m,极大值为6787.831m,平均值比原来增大0.095m,标准差则减小了0.039。高程极值的空间变异度表现出强烈的双向同性。表征纬度和经度方向最大高程的变异度(欧氏距离)均为62.2；同样,表征纬度和经度方向的最小高程变异度(欧氏距离)也是67.6。排除精度不高原因,很好的揭示了中国地形的复杂性,也对大尺度区域地理信息的高精度研究提出更高的要求。高程趋势一阶模型到三阶模型通过t检验、相关性分析和共线性统计表明,其阶数越高,模型的拟合精度越高。且矩形格网中最大高程和最小高程的三阶趋势模型参数a的标准误,在经度方向比纬度方向偏大,这也与中国地形的宏观走势一致。(四)森林植被生境适宜性被量化界定森林标准差椭圆分布求得森林植被人类的平均面积分布率51.75%,阔叶林和疏林在全国所占的比重最大,为68.11%,与平均值的偏差率是31.61%,其离散度为0.097；从森林植被细类平均分布率9.38%,温带亚高山常绿针叶林在全国所占的比重最大,分布率为30.23%,其离散度为0.032。中国森林植被的方向以“西南—东北”的空间分布格局为多,但森林植被大类的椭圆中心移动较大；而森林植被细类的方向分三类长轴方位角(椭圆方向)≤45°的有9类森林植被,长轴方位角(椭圆方向)[45°U≤90°]有27类,长轴方位角(椭圆方向)[90°]有27类。中国大多数森林植被的空间适宜性较强。其中纬向跨度最大的森林植被是温带一年一熟作物(P39),经向跨度最大的森林植被是水旱一年两熟和过渡性也热带落叶、常绿果树(P29),大多数森林植被在高程落差方向的分布具有很大的跨度,生存海拔落差普遍在2000m—4000m之间,有4类森林植被的适宜生境海拔落差甚至在5500m以上。综上所述,本研究利用网格理论对全国陆地面域进行划分后,利用空间插值及趋势面分析理论计算出全国范围三维空间的森林植被生境关键因子的分布模型,为今后该领域在多因子多维度空间分布模型研究奠定了基础和提供了参考。利用GIS标准差椭圆分布理论,得到了森林植被大类的空间分布的椭圆长轴、短轴、椭圆方向(方位角)、分布中心坐标和各类森林植被的面积比例。通过追溯森林植被适宜生存的地理区间,研究得到森林植被的土壤适宜性、纬度区间适宜性、经度区间适宜性及高程区间适应性,精确的掌握了森林植被的生境适宜性,为全国范围开展造林绿化决策规划提供了参考。
【关键词】：矩形格网 森林植被 生境因子 适宜性 趋势面分析 标准差椭圆
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S718.5
【目录】：

• 摘要5-8
• ABSTRACT8-11
• 目录11-15
• 1 引言15-47
• 1.1 研究背景15
• 1.2 国内外研究现状15-20
• 1.3 研究的目的与意义20-23
• 1.3.1 研究的目的20-21
• 1.3.2 研究的意义21-22
• 1.3.3 拟解决的关键问题22-23
• 1.4 主要研究内容与技术路线23-46
• 1.4.1 主要研究内容23-25
• 1.4.2 主要研究理论及方法25-45
• 1.4.3 技术路线45-46
• 1.4.4 本研究的主要特色与创新46
• 1.5 本章小结46-47
• 2 研究区概况与数据预处理47-63
• 2.1 研究区概况47-53
• 2.1.1 气象概况47-49
• 2.1.2 森林植被概况49
• 2.1.3 森林土壤概况49-53
• 2.1.4 地形概况53
• 2.2 遥感数据及其预处理53-54
• 2.2.1 MODIS森林植被盖度数据53
• 2.2.2 中国地形SRTM数据获取53-54
• 2.3 气象及土壤数据预处理54-57
• 2.3.1 气象资料属性54-56
• 2.3.2 时间属性56
• 2.3.3 空间属性56
• 2.3.4 观测仪器及方法56
• 2.3.5 数据质量检核56-57
• 2.4 森林植被属性的赋值57-58
• 2.5 创建FM-SOTER数据库58-62
• 2.5.1 数据种类及来源58
• 2.5.2 数据参数58-59
• 2.5.3 数据矢量化59-61
• 2.5.4 1:1万地图分幅及网格划分61-62
• 2.5.5 矩形网格数据的识别62
• 2.6 本章小结62-63
• 3 森林气象因子的经纬度空间变异63-89
• 3.1 平均降水量空间变异分析65-69
• 3.1.1 平均降水量的空间变异度65-66
• 3.1.2 平均降水量一阶趋势模型66-67
• 3.1.3 平均降水量二阶趋势模型67-68
• 3.1.4 平均降水量三阶趋势模型68-69
• 3.2 最大降水量空间变异分析69-74
• 3.2.1 最大降水量空间变异度69-70
• 3.2.2 最大降水量一阶趋势模型70-72
• 3.2.3 最大降水量二阶趋势模型72-73
• 3.2.4 最大降水量三阶趋势模型73-74
• 3.3 最小降水量空间变异分析74-79
• 3.3.1 最小降水量空间变异度74-75
• 3.3.2 最小降水量一阶趋势模型75-76
• 3.3.3 最小降水量一阶趋势模型76-77
• 3.3.4 最小降水量三阶趋势模型77-79
• 3.4 平均气温空间变异分析79-83
• 3.4.1 平均气温的变异度79-80
• 3.4.2 平均气温一阶趋势模型80-81
• 3.4.3 平均气温二阶趋势模型81-82
• 3.4.4 平均气温三阶趋势模型82-83
• 3.5 全国范围平均湿度空间变异分析83-88
• 3.5.1 平均湿度空间变异度83-84
• 3.5.2 平均湿度一阶趋势模型84-85
• 3.5.3 平均湿度二阶趋势模型85-86
• 3.5.4 平均湿度三阶趋势模型86-88
• 3.6 本章小结88-89
• 4 森林土壤因子的空间变异及模糊聚类89-108
• 4.1 中国森林土壤因子的概况89-91
• 4.2 森林土壤属性数据分类分析91-101
• 4.2.1 土壤类别关联森林植被及关联度91-97
• 4.2.2 土壤有机质含量分级及变异度97-98
• 4.2.3 土壤P含量分级及变异度98-100
• 4.2.4 土壤K含量分级及变异度100-101
• 4.3 典型网格区森林土壤模糊聚类101-107
• 4.3.1 材料与数据101-102
• 4.3.2 对称矩阵的生成102-104
• 4.3.3 模糊聚类定量阈值解算104-107
• 4.4 本章小结107-108
• 5 森林植被地形因子的经纬度空间变异108-123
• 5.1 网格最大高程空间变异研究109-117
• 5.1.1 最大高程的空间变异度109-113
• 5.1.2 网格最大高程一阶趋势模型113-114
• 5.1.3 网格最大高程二阶趋势模型114-116
• 5.1.4 网格最大高程三阶趋势模型116-117
• 5.2 网格最小高程空间变异研究117-122
• 5.2.1 最小高程的空间变异度117-118
• 5.2.2 网格最小高程一阶趋势模型118-119
• 5.2.3 网格最小高程二阶趋势模型119-120
• 5.2.4 网格最小高程三阶趋势模型120-122
• 5.3 本章小结122-123
• 6 森林植被标准差椭圆分析及适宜性评价123-147
• 6.1 森林植被分布概览123-124
• 6.2 森林植被标准差椭圆(SDE)分析124-132
• 6.2.1 森林植被标准差椭圆(SDE)分析124-128
• 6.2.2 森林植被类型的离散度128-130
• 6.2.3 森林植被类型的方向趋势130-132
• 6.3 森林植被适应性生境参数分析132-141
• 6.3.1 针叶林生境分析132-133
• 6.3.2 栽培森林植被生境分析133-135
• 6.3.3 阔叶林和疏林生境分析135-137
• 6.3.4 草甸和草本沼泽生境分析137
• 6.3.5 灌丛和萌生矮林生境分析137-139
• 6.3.6 草原和稀树灌丛草原生境分析139-140
• 6.3.7 荒漠森林植被生境分析140-141
• 6.4 中国森林植被空间适宜性评价141-145
• 6.4.1 森林植被类型代码与适宜土壤大类141-143
• 6.4.2 中国森林植被的纬度区间适宜性143-144
• 6.4.3 中国森林植被的经度区间适宜性144-145
• 6.4.4 中国森林植被的高程区间适宜性145
• 6.5 本章小结145-147
• 7 结论与展望147-152
• 7.1 研究结论147-151
• 7.1.1 中国森林气象因子空间变异度规律147-149
• 7.1.2 森林植被分布与土壤类型关系密切149
• 7.1.3 森林地形因子空间变异规律性强149-150
• 7.1.4 森林植被生境适宜性被量化界定150-151
• 7.2 展望151-152
• 参考文献152-159
• 导师简介159-160
• 个人简介160-161
• 获得成果目录161-162
• 致谢16

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