山地植被的类型和组合在不同地带、不同山区、不同坡向都会发生极其复杂的变化。传统的柱状概括模式牺牲了山地植被变化的复杂性,而且界线精度一般都在100米甚至更粗,现有的景观格局指数也很少考虑山体的高度和坡向效应,它们都无法准确反映局域尺度山地植被景观的空间连续变化规律。本项目以内蒙古大青山为例,拟采用1:1万DEM和SPOT5遥感影像数据,结合野外调查,精确识别植被垂直带类型,根据垂直带类型与高度、坡度、坡向和山体方位等地形属性的关系,设计垂直带谱识别算法,构建山地植被景观随高度和坡向的连续图谱模式,使山地垂直带界线的识别精度提高到50米以内;在此基础上分析各垂直带界线与环境因子(水热和地形因子)的关系,揭示环境因子对垂直带界线的影响程度和范围。本研究可以为山地植被格局的准确表达和定量研究提供技术方法,更加科学和深入地揭示山地植被的多样性和复杂性。
altitudinal vegetation belt;landscape pattern;digital identification;topographic effect;hydro-thermal effect
山地植被带是自然地理学和景观生态学的重要研究对象,山地植被带的类型和组合在不同地带、不同山区、不同坡向都会发生极其复杂的变化。现有景观格局指数无法反映山地植被的三维格局特征,而传统的经验图谱也牺牲了山地植被变化的复杂性,而且界线精度一般都在数百米。本项目研究目标是完善山地植被带的空间连续性、界线准确性和数据客观性。主要工作和结果包括(1)建立了高精度的山地环境因子数据库。基于现有观测数据,利用优化的多元回归模型对内蒙古大青山的降水和气温进行空间插值,利用现有公式计算了山地潜在太阳辐射,在此基础上,基于高分辨率的地形、水热、辐射数据模拟了潜在山地植被带的空间分布。(2)研制了山地植被带的三种图谱模式和应用软件。提出了在大尺度、中尺度、局地尺度下识别山地植被带的山系单侧模式、山体单峰模式、山体多峰模式,并给出了具体的数学算法;通过VB .NET和Matlab混合编程,开发了应用软件。(3)揭示了内蒙古大青山植被带的空间格局及其影响因子。通过提取内蒙古大青山不同图谱模式,将植被带界线精度从文献数据的几百米提高到几十米。结果表明在山系单侧模式下,大青山4个坡向上从南向北、从东向西,带谱结构递减;山体单峰模式下,在360°山体方位上发育了7个不同的垂直带谱;山体多峰模式下,在地面坡向90~270°之间主要分布基带和4个垂直带,在270~360°、0~90°之间主要有3个垂直带。各植被带界线处的温暖指数、寒冷指数、降水、辐射等因子的标准差相对较小,它们是控制垂直带分布的主要因子。(4)揭示了全国尺度的山地森林带界线差异及其影响因子。山体基面高度对森林带下线南北坡差异贡献最大(39.67%),山体相对高度对森林带上线南北坡差异贡献最大(39.34%),水热气候因子对森林带上线南北差异、下线南北差异和带宽南北差异的影响差别不大,在51.4%~55.9%之间。本项目成果可以为山地植被格局的高精度识别提供技术方法,从而更加科学和深入的揭示影响山地植被格局的生态过程和机理。