荒漠河岸带植被是干旱区一类重要的生态系统, 对于维系干旱区生态系统稳定、防治沙漠化具有重要意义。干旱区内陆河流域荒漠河岸带植被的空间分布及其结构特征通常受制于河道的形态和距离河道的远近, 反映了水分条件对荒漠河岸带植被空间结构的控制作用(Zhang et al., 2005; Zhu et al., 2013)。揭示荒漠河岸带植被的空间结构特征及其与河道的关系能为干旱区内陆河水资源管理和生态恢复治理提供重要的科学依据。

目前对我国干旱区内陆河沿岸的荒漠河岸带植被空间分布特征的研究主要是利用遥感和样地调查两种手段进行的(Zhang et al., 2005; Tao et al., 2008; 朱军涛等, 2011; Zhu et al., 2013; 白元等, 2013)。样地调查手段很难从整体和大尺度上充分揭示荒漠河岸带植被的空间分布和结构特征。利用遥感信息能方便地获取大尺度植被空间信息, 然而目前荒漠植被遥感反演研究通常较少识别不同植被类型。干旱区不同植被类型的耗水特征和水分关系差异明显(Xu et al., 2007; Yuan et al., 2015), 制定有效的干旱区水资源管理和生态恢复措施需要考虑这种差异。利用遥感信息提取不同荒漠植被类型的空间分布, 进而从区域尺度揭示这些植被的水分关系, 能为我们理解荒漠植被水分关系提供新的视角和认识。利用遥感信息对干旱区植被进行分类的研究已有尝试, 但是没有从植物水分关系角度和区域尺度上加以分析。已有的荒漠植被遥感分类研究基于的遥感影像的分辨率从几十米到几十千米(张旭等, 2005; 古丽·加帕尔等, 2009; 张绘芳等, 2012), 低分辨率的遥感影像通常不易识别干旱区的植被类型, 高分辨率影像尽管较易判读不同植被类型, 但是在区域尺度上的应用受到限制。基于特定方法的Landsat卫星30 m空间分辨率的遥感影像能较好地辨识干旱区不同植被类型, 也适合在区域尺度应用。

本研究以塔里木河下游荒漠河岸带植被为研究对象, 基于Landsat 8 OLI遥感影像信息, 在大范围的地面植被调查数据的支持下, 利用监督分类法提取塔里木河下游河岸带主要植被类型及其空间分布, 反演两种主要河岸带植被——柽柳(Tamarix spp.)灌丛和胡杨(Populus euphratica)疏林的叶面积指数(LAI)。旨在通过对塔里木河下游河岸带植被整体空间结构的分析, 提升我们对极端干旱区荒漠河岸带植被空间分布和结构特征(以叶面积指数为指标)的认识: (1)评价基于Landsat-8 OLI遥感影像, 利用监督分类方法对干旱区荒漠河岸带植被进行分类识别的效果; (2)从区域尺度和整体角度揭示塔里木河下游主要河岸带植被的空间分布和结构特征; (3)分析并揭示荒漠河岸带植被空间格局与河流河道的关系。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

塔里木河是我国最长的内陆河, 位于新疆塔里木盆地, 发源于天山、昆仑山、帕米尔高原, 经塔克拉玛干沙漠东北缘最终流入台特马湖。研究区位于塔里木河下游段中的大西海子水库到台特马湖间生态最为脆弱的一段(图1)。该区深居亚欧大陆内部, 距离海洋较远, 属于暖温带大陆性极端干旱气候, 气候干旱, 降水稀少。根据对研究区铁干里克气象站1957-2012年观测数据的统计, 该区域多年平均降水量仅为33.7 mm, 降水最少的2001年降水量仅为3.4 mm, 最多的1974年降水量为75.7 mm, 一年中降水主要发生在6、7、8三个月, 占年降水总量的67.8%。根据气象数据计算, 研究区年潜在蒸散量(ET₀)通常是年降水量的25倍以上, 属于极端干旱区。塔里木河下游地区属于暖温带灌木、半灌木荒漠地带, 植被类型单一, 受水分条件制约, 基本沿塔里木河河道分布(张绘芳等, 2007)。主要植被类型有乔木类胡杨, 灌木类多枝柽柳(Tamarix ramosissima)、刚毛柽柳(T. hispida)、铃铛刺(Halimodendron halodendron)等, 半灌木植物骆驼刺(Alhagi sparsifolia)、罗布麻(Apocynum venetum), 草本植物芦苇(Phragmites australis)、胀果甘草(Glycyrrhiza inflate)等, 其中草本植物主要分布在河道两侧, 面积较小(古丽·加帕尔等, 2009), 胡杨和柽柳是建群种, 在数量和空间分布上占有绝对优势(张绘芳等, 2007; Yuan et al., 2014)。由于柽柳和胡杨不同的生长特性, 基本呈现出各自聚集连片分布的特点, 柽柳和胡杨混合生长的状况很少(古丽·加帕尔等, 2009; 张绘芳等, 2012)。

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图1   塔里木河下游位置图。虚线框显示本研究采用的三景遥感影像的范围。

Fig. 1   Location of the lower Tarim River basin. The three dashed line boxes shows the scope of the selected three remote sensing images.

1.2 遥感影像和预处理

遥感数据选用从美国地质勘探局(United States Geological Survey, USGS)官方网站下载的Landsat-8 OLI遥感影像。Landsat-8卫星于2013年2月发射升空, 与Landsat-7相比, 在波段数量、光谱范围和辐射分辨率上均进行了改进(徐涵秋和唐菲, 2013)。由于研究区范围较大, 需用三景影像进行拼接展示。荒漠河岸带植被在6-8月为生长盛期, 叶面积指数在此时期变化不大, 为最大化展现植被信息, 选取的遥感影像时间需要在这一时期内。我们选取条带号和成像时间分别为142和32的主图像(2013年7月20日), 条带号和成像时间分别为141和32的辅图像(2013年6月11日)和条带号和成像时间分别为141和33的辅图像(2013年6月11日), 对3幅影像进行分析处理。影像空间分辨率为30βm, 云量覆盖度低, 总体质量 较好。

下载的Landsat-8 OLI遥感影像为level 1图像, 在对图像进行分析处理之前, 需要对图像进行预处理, 主要是辐射校正和几何校正。辐射校正主要包括辐射定标、大气校正和表观反射率的计算。大气校正是使用暗目标像元法, 通过在遥感图像上识别一个“黑物体(dark object)”来计算大气程辐射值, 再用每个像元值减去大气程辐射值(赵英时, 2003)。几何校正是选取17个大致均匀分布的野外实测GPS控制点对遥感影像进行位置纠正, 校正误差为0.44个像元。Landsat-8 OLI遥感影像波段反射率的计算不同于传统的TM遥感影像, 本文按照USGS官方操作文档进行计算。遥感图像预处理工作是图像分析和处理的前提, 决定着地物分类的精度。整个分析和处理过程使用遥感图像处理软件ENVI 4.6。

1.3 植被遥感分类方法及精度评价

采用Landsat-8卫星的5 (近红外)、4 (红)、3 (绿)三个波段进行解译和分类。监督分类具有操作简单、计算量小, 可充分利用先验知识等优点, 在遥感地物分类中获得了广泛的应用。选择监督分类作为研究区植被分类的主要方法, 其最重要的步骤是选择训练样本。在本研究中, 我们通过在下游全区域的大量野外植被调查和定位, 在遥感图像中准确地选择了1024个训练样本(图1), 其中317个柽柳灌丛训练样本、388个胡杨疏林训练样本、164个沙地训练样本、14个农田训练样本、66个水体训练样本和75个草地训练样本。监督分类过程中选用最大似然法作为我们进行操作的分类算法。本研究将塔里木河下游河岸林带地物分为柽柳灌丛、胡杨疏林、芦苇草地、农田、沙地和水体6类, 能够包含研究区所有地物类别。利用ENVI 4.6软件对研究区遥感图像进行逐步处理, 最终可得到研究区植被分类结果。

采用简单随机采样和混淆矩阵两种方法对分类结果进行精度评价(赵英时, 2003)。简单随机采样法是随机选择53块野外观测的柽柳灌丛和胡杨疏林样地, 将其经纬度分别输入分类结果图中, 根据准确率来判断分布最为广泛的柽柳灌丛和胡杨疏林的类别精度。混淆矩阵法是将分类结果与划分的感兴趣区作为对比来建立混淆矩阵(刘海江等, 2007), 对分类结果进行评价。尽管缺少研究区精确的参考分类图像, 但是在全区域考察记录资料的基础上我们认为所选择的各类训练区是准确的。根据选取的共1024个训练样本建立混淆矩阵, 计算相关指标评价分类精度。

1.4 LAI遥感反演

2013年7月下旬, 在研究区沿着塔里木河下游河道两岸大致均匀选取了60块观测样地,包括30块柽柳灌丛样地和30块胡杨疏林样地, 样地大小均为50 m × 50 m。于早晨、傍晚或阴天使用植物冠层分析仪LAI-2250 (LI-COR, Lincoln, USA)测量各样地的叶面积指数, 具体的样地选取原则和LAI测量中的布点方式详见朱绪超等(2014)。研究区以芦苇为主要建群种的草本植物群落主要分布在河道边以及湖泊、水库周围, 且分布面积小, 在研究干旱区植物水分关系方面意义不明显。本研究仅观测了柽柳灌丛和胡杨疏林叶面积指数。利用观测的LAI值与遥感植被指数(VI)之间的关系建立适合本研究区特征和植被特点的LAI-VI模型。具体的操作处理详见朱绪超等(2014)。最后确定的柽柳灌丛的最适植被指数为归一化植被指数(NDVI), 胡杨疏林的最适植被指数为大气阻抗植被指数(ARVI), 对应的LAI遥感反演经验公式(达到显著的相关性, p < 0.01)分别为:

LAI_Tam = -0.216 (NDVI)² + 5.744 NDVI - 0.356 (1)

LAI_Pop = 8.119 (ARVI)² + 2.036 ARVI + 0.095 (2)

式中LAI_Tam为柽柳的叶面积指数, LAI_Pop为胡杨的叶面积指数。利用建立的LAI-VI模型, 便可在ENVI 4.6软件中通过波段运算分别反演出柽柳植被和胡杨植被LAI的空间分布。

2 结果

2.1 植被分类精度评价

利用简单随机采样法得到的柽柳灌丛和胡杨疏林的类别精度为73.6%。通过混淆矩阵法得到分类精度评价表(表1), 可知6类地物类型的总体分类精度为89%, Kappa系数为0.86。

从表1中可以看出: 由于沙地、农田和水体在标准假彩色遥感图像中特征典型, 不论用户精度还是制图精度, 均达到了90%以上; 草地的分布具有趋水性, 有着特定的聚集区域, 便于划分, 因此也具有较高的用户精度(95.6%), 草地的制图精度相对较低, 可能是因为河道两侧的旱地草本长势稀疏, 几乎没有连片的分布, 将其误分为胡杨或者柽柳; 柽柳灌丛和胡杨疏林的分类精度相对偏低, 主要是因为二者均沿河道分布, 且大多长势稀疏, 盖度值较低, 有着与土壤类似的光谱特征, 容易发生错分漏分现象。除了柽柳灌丛的用户精度为54.3%之外, 其他最低精度也高于67%, 总体上, 分类的结果能够满足研究的需要。分类结果显示: 在具有丰富地物资料的基础上, 采用简单的监督分类方法具有较高的识别精度。荒漠河岸林群落结构简单, 植被类型较少, 这为监督分类方法辨识荒漠植被类型提供了条件。对于干旱区荒漠河岸林的植被遥感分类来说, 简单的监督分类方法可以获得较满意的分类精度。

2.2 河岸植被空间分布特征

监督分类结果显示, 柽柳灌丛、胡杨疏林和芦苇草地三类植被集中分布于河道两侧、大西海子水库和台特马湖附近(图2)。其中, 柽柳和胡杨主要沿河道分布, 呈现出胡杨靠近河道、柽柳在胡杨外围分布的总体格局特征, 这在大西海子水库至阿拉干一段表现较为明显; 而芦苇草地主要集中于大西海子水库和台特马湖附近, 在上游段水分较充足的河段附近也有零星分布。这种分布特征体现了3类植被不同的用水策略, 草类生长需要地表水, 通常在地表水丰富的地方集中出现; 胡杨耗水量较柽柳大(Yuan et al., 2015), 一般更靠近河道, 柽柳沿河道与胡杨交错分布, 但分布范围更广。

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图2   研究区地物分类结果。

Fig. 2   Result of landscape classification in the study area.

利用遥感分类的结果提取了研究区3种植被类型的面积信息(表2)。三类植被的总面积为1027 km², 柽柳灌丛占地面积最大, 为405.3 km², 胡杨疏林次之, 为336.4 km², 芦苇草地面积为285.3 km²。

2.3 河岸植被叶面积指数的空间分布

图3显示柽柳灌丛和胡杨疏林LAI的空间分布, 总体上柽柳和胡杨距离河道越远, LAI值越小。大西海子水库至阿拉干一段是生态输水(从大西海子水库进入塔河河道往下游输送)的首先流经地, 水分较为充足, 柽柳和胡杨生长较好, LAI值在0.17-0.50之间的植被分布相对广泛; 受到河道水面蒸发、土壤侧渗补给和植物蒸腾的影响, 越往下游, 河道水分越少, 河岸植被所处地下水位越低, 植被生长越受到水分条件的限制, 阿拉干至台特马湖一段植被仅限于河道周围很小的范围, LAI值普遍较低, 多在0-0.17之间(图3A)。另外从分布上看, 胡杨疏林条带较为狭窄, 更靠近河道分布(图3B), 柽柳灌丛条带稍宽, 呈小片状分布, 在大西海子水库至阿拉干一段, 柽柳灌丛主要分布在胡杨疏林外围区域, 在靠近河道的地方也有少量分布, 而在阿拉干至台特马湖一段基本在胡杨疏林外围区域稀疏分布(图3C)。

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图3   塔里木河下游河岸带胡杨疏林和柽柳灌丛叶面积指数空间分布图。

Fig. 3   Spatial distribution of leaf area indices of the Populus euphratica woodlands and the Tamarix thickets in the lower Tarim River basin.

对遥感像元中柽柳灌丛和胡杨疏林的LAI值分别进行统计, 可得到柽柳灌丛和胡杨疏林不同LAI值在空间上的面积占比(图4)。分析发现, 柽柳灌丛和胡杨疏林的LAI值大部分小于0.5, 分别占了各自总面积的92.4%和90.1%。柽柳灌丛分布面积最广的LAI值为0.18, 对应的面积为11.0 km², 胡杨疏林分布面积最广的LAI值为0.10, 对应的面积为9.8 km² (图4)。塔里木河下游地区柽柳灌丛和胡杨疏林的LAI值均较小, 柽柳LAI的最大值为1.653, 胡杨为1.849, 比柽柳LAI值稍大(表3)。通过统计特征值可以看出塔里木河下游荒漠河岸带植被冠层稀疏生长的特征和显著的空间变异性(表3)。从表3中还可以看出: 柽柳灌丛和胡杨疏林LAI的均值较为接近, 柽柳灌丛LAI的均值为0.253, 胡杨疏林为0.252, 但胡杨疏林LAI的标准差比柽柳灌丛稍大, 导致胡杨疏林的变异系数比柽柳灌丛大, 说明胡杨疏林LAI值的变化幅度比柽柳疏林大, 表明胡杨疏林结构的空间变异性更大。整体上看, 塔里木河下游河岸带植被体现出稀疏生长的冠层特征和巨大的空间变 异性。

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图4   研究区柽柳灌丛和胡杨疏林不同叶面积指数的空间面积占比。

Fig. 4   Areas of different leaf area indices of Tamarix thickets and Populus euphratica woodlands in the study area.

2.4 叶面积指数随垂直于河道距离的变化

从大西海子水库到台特马湖, 沿河道大致均匀等距离地选取了20个垂直于河道的断面, 分别提取断面上离河道不同距离的LAI值, 将20个断面中离河道相同距离的LAI值进行平均, 结果可以表达塔里木河下游河岸带植被叶面积指数随距河道距离变化的总体规律(图5)。根据植被LAI数据判读, 塔里木河下游植被主要分布在距离河道3 km之内的范围, 且在距离河道1 km之外, 植被叶面积指数整体已经小于0.1, 显示河道以外1 km的区域, 植被已经十分稀疏。将植被LAI与距河道距离数据进行拟合, 得到拟合方程(图5), F单因子检验拟合方程显示拟合结果达到极显著水平(p < 0.01)。植被LAI与距河道的距离呈显著的负指数关系(决定系数R² = 0.949), 距离河道越远, LAI值越小, 且在河道1 km范围内LAI呈迅速下降趋势。

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图5   叶面积指数随距河道距离的变化特征。

Fig. 5   Relationship between leaf area indices and distances away from the river channel.

3 讨论

古丽·加帕尔等(2009)采用Landsat TM遥感影像, 利用较为复杂的决策树分类、几何光学模型和光谱角匹配的方法对塔里木河下游地区荒漠河岸林植被进行识别, 得到的总体分类精度和Kappa系数均大于70%, 而稀疏旱地草本的制图精度和灌木类的用户精度也均不到60%, 与本研究的结果较为一致。多位学者曾利用不同的遥感影像对塔里木河下游植被进行过分类研究。张旭等(2005)利用EOS/MODIS影像监测塔里木河下游植被, 确定从恰拉水库到台特马湖之间胡杨疏林的面积为264.6 km², 柽柳灌丛的面积为395.3 km², 比本研究的小, 可能是因将稀疏柽柳灌丛和稀疏胡杨林划分为灌木荒漠类所导致。刘新华等(2013)采用CBERS遥感影像对研究区进行解译, 结合野外实地调查得到的大西海子水库至台特马湖之间天然植被面积为961 km², 本研究的遥感解译结果与之非常相近。另外, 本研究提取的河岸带植被空间分布特征与邓潮洲(2010)、张绘芳(2007)等人的实地调查情况也较为一致。上述研究表明, 基于野外大范围植被调查下的遥感监督分类方法适用于结构简单、类型单一的荒漠河岸带植被遥感植被分类中。

从反演的叶面积指数数据可以看出荒漠河岸带植被空间分布稀疏, 反映了干旱气候下荒漠植被空间结构的固有特点(Okin et al., 2015)。河岸带植被叶面积指数随距河道的距离呈负指数分布规律, 植被叶面积指数距河道由近到远快速下降, 且植被主要分布在河道两岸1 km范围内, 这一现象反映了河道作为荒漠河岸林的主要水源对荒漠河岸林分布和空间结构的总体控制, 体现了极端干旱区生态系统空间分布和结构特征的特殊控制机制。另一方面, 从LAI的空间分布看, 尽管LAI总体呈现出距河道距离有规律的变化特征, 然而仍然可以看出许多LAI值在空间上的斑块状分布特征(图3), 这个结果显示荒漠河岸带植被结构特征的巨大空间变异性, 不能单纯地解释为与距河道的远近有关, 其他影响荒漠河岸带植被空间结构特征的因素, 尤其是河流两岸土壤属性的空间变异性对河岸带植被空间分布模式的影响值得进一步研究。

塔里木河是我国最长的内陆河, 在我国西北内陆河中具有代表性和典型性。塔里木河下游河岸带植被很少受到人类开垦活动的影响, 随着本世纪以来10余年生态输水工程的持续建设, 下游河岸带植被逐渐得到恢复(黄粤等, 2013), 因此塔里木河下游河岸带植被的空间结构特征能够反映西北内陆极端干旱气候下的荒漠河岸带植被的自然状况, 能够代表我国西北地区极端干旱的内陆河下游地区的河岸带植被空间结构特征。对我国内陆河流域沿岸荒漠河岸带植被空间结构的认识, 有助于我们正确理解荒漠河岸林的空间分布特征, 为合理实施荒漠河岸林的恢复治理、内陆河水资源的调配与管理提供科学依据。本文揭示的荒漠河岸带植被空间结构特征在荒漠河岸带植被恢复和水资源管理方面的意义在于: (1)在制定植被人工恢复措施中, 必须正确理解荒漠河岸带植被空间分布的稀疏性特征, 避免一味追求植被盖度等违反荒漠河岸带植被自然分布特征的治理思维; (2)需要正确理解河道孕育荒漠河岸带植被的可能空间范围和空间变化特征, 制定合理的生态输水通道。

4 结论

利用Landsat-8 OLI遥感数字图像, 基于大量野外植被调查数据支持的训练样本选取, 将塔里木河下游河岸带相对单一植被下垫面分为柽柳灌丛、胡杨疏林、芦苇草地、农田、水体和沙地共6类, 对塔里木河下游荒漠河岸带植被进行监督分类, 用简单随机采样法对分类结果进行评价, 精度达73.6%, 用混淆矩阵进行评价, 分类的总体精度为89%, Kappa系数为0.86。分类结果与已有研究结果对比也近似, 表明简单的监督分类方法能够用于干旱区稀疏荒漠河岸带植被的遥感分类。

塔里木河下游大西海子水库至台特马湖之间胡杨疏林总面积为336.4 km², 主要分布于河道两侧, 距离河道较近; 柽柳灌丛总面积为405.3 km², 与胡杨疏林交错分布, 但分布范围更广; 芦苇草地总面积为285.3 km², 绝大部分分布在大西海子水库和 台特马湖周围, 在阿拉干以上河段两侧也有零星 分布。

研究区柽柳灌丛和胡杨疏林的LAI值总体上普遍较低, 统计数据显示塔里木河下游荒漠河岸带植被总体稀疏分布的结构特征和巨大的空间变异性; 植被叶面积指数随垂直于河道的距离快速下降, 呈现显著负指数分布规律, 植被主要分布在河道两岸1 km范围之内, 超过1 km范围叶面积指数总体低于0.1, 植被已经十分稀疏。荒漠河岸林植被的稀疏分布和空间变异, 以及空间分布受河道控制的特征是荒漠河岸林空间结构的基本特征, 反映了荒漠植物对干旱气候的适应性以及对河流水源的依赖性。

The authors have declared that no competing interests exist.

作者声明没有竞争性利益冲突.

参考文献

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