徐满厚,刘彤,孙钦明
(石河子大学生命科学学院,石河子832003)
绿洲-荒漠过渡带防风固沙林疏透度的数字化测定及应用
徐满厚,刘彤,孙钦明
(石河子大学生命科学学院,石河子832003)
为更准确、快速的定量测定林带疏透度,运用数码相机 FUJ IFILM FinePix S5000和图像处理软件 Photoshop7.0相结合的方法对林带疏透度进行了数字化测定,并将其应用于新疆准噶尔盆地南缘绿洲-荒漠过渡带防风固沙林疏透度的分析。结果表明:在误差范围为0.01-0.06时,结合数码相机利用Photoshop软件对疏透度进行数字化测定能够达到较高的精度;林带疏透度与平均枝下高、平均冠高 (或平均高度)和冠层面积存在极显著关系(r2=0.968,p=0.000),冠部疏透度与胸高断面积存在极显著关系 (r2=0.658,p=0.000),故林业上可利用林带疏透度和冠部疏透度与其它结构因子的主导因子模型对过渡带防风固沙林的疏透度进行调整,使其对绿洲发挥更好的防护效应。
绿洲-荒漠过渡带;防风固沙林;疏透度;数字化测定
位于西部干旱区的准噶尔盆地南缘存在一个绿洲-荒漠过渡带,这里广泛分布着以梭梭 (Haloxylon ammodendron)、柽柳 (Tamarix ramosissima)为建群种的灌木群落,它们作为绿洲的保护屏障,对遏制沙漠蔓延具有重要作用[1]。但过渡带荒漠植被覆盖度低,各个植物群落种类组成贫乏,多为单层结构,又位于绿洲外围受人为过度放牧和樵伐影响极大,使本来稳定的生态系统极度退化、沙质荒漠化频繁发生,从而对绿洲的生态安全构成直接威胁[2-5]。
防护林带对近地面风速有明显削弱作用,使近地表高程内的输沙率明显减少,从而在防止风沙灾害和沙漠化危害中发挥着重大作用[6]。防护林带的防护作用取决于特定结构的林带对风速、湍流应力以及压力等空气动力学特征的影响[7-9]。在众多林带结构因子中,疏透度是其它各项结构因子的综合表征[10]。因此,在生产及理论研究中,常用疏透度作为区别林带结构优劣的最主要指标之一[11]。疏透度测度多采用目测法、方格景框法、概率估测法以及间接的模型测度方法[12],但这些方法的粗放性很不适合结构研究与指导生产实践的需要。为更精确测定林带的疏透度,加拿大学者 Kenny W A[13]采用数字化扫描方法测定单株树的疏透度,并发展形成了利用光学相机获得林带影像并结合数字图像处理软件测定林带疏透度的方法,实现了林带透光疏透度更精确的定量化测度。但用光学相机获取相片对于需要大量照片的科研和生产工作来说成本太高,而且将照片扫描入计算机时也会降低分辨率[14]。
随着计算机图像处理技术的提高及数码技术的不断完善,使数码相机与计算机图形处理方法相结合来准确、快速的定量测定防护林带的疏透度,进而通过对防护林带疏透度的研究来指导生产成为可能。然而,这种技术在绿洲外围防风固沙林方面的应用研究却未见报道。因此,本文借助数码相机FUJ IFILM FinePix S5000与图形处理软件 Photoshop7.0对新疆准噶尔盆地南缘绿洲-荒漠过渡带防风固沙林林带的疏透度进行了数字化测定,并采用逐步回归的方法构建了林带疏透度与其它结构因子的主导因子模型,为干旱区绿洲外围防风固沙林的营造及其结构的优化提供科学的理论依据。
本研究区位于新疆准噶尔盆地南缘农八师莫索湾垦区和下野地垦区的绿洲-荒漠过渡带(45°06′19.17 ″~44 °49 ′15.76 ″N,86 °13 ′33.92 ″~85 °09 ′27.94″E)。该区属于典型干旱荒漠气候,海拔 337~349 m,年平均温度为7.0°C左右,年降水量 110~200 mm,平均积雪深度 17 cm,降雨主要分配在春夏季节,年蒸发量 1500~2300 mm;无霜期 160-174 d,≥10°C的有效积温在 2800~3700°C之间;春夏季常刮季风,以西北风为主,最大风速 20 m/s;土壤类型主要为灰漠土,个别地方有栗钙土、棕钙土和草甸土,靠近古尔班通古特沙漠南缘地带分布有大面积的风沙土;荒漠植被以低矮的灌木、半灌木为主,除短命植物和一年生植物以外,主要为旱生、超旱生植物,如梭梭(Haloxylon ammodendron)、沙拐枣(Calligonum spp.)、柽柳(Tamarix ramosissima)、沙蒿(A rtemisia arenaria DC.)等[15-16]。
为减轻风沙对绿洲人民生活及生产的危害,考虑到过渡带特殊的地理环境,在该区绿洲外围沙漠上建立了封沙育草带,在绿洲前缘营造了防风固沙林带,在绿洲内部营造了“窄林带、小网格”的农田防护林网,形成了较完善的“片、带、网”防护林体系[12]。但过渡带防护林在空间配置上,树种较单一,以杨树纯林较多,混交林较少,而且一些地区的防护林出现枯稍现象,严重影响防护林的防护效益。
1.2.1 数据获取方法
于2010年4月8-10日选择林带样地,包括由单一树种组成的纯种林和由两树种组成的混交林,此季节是准噶尔盆地风沙活动强盛期[17],而林带处于冬季相,枝叶未完全展开,林带防护效能较弱。采用临时标准地法进行林带结构的调查,即沿着林带的走向在林带中间位置用100 m长的样方绳选取50 m长的样带作为临时标准地 (共调查19块)按行数进行每木调查,对死亡植株标记为D,计算林木保存率。标准地用 GPS定位,记录每条林带树种组成,确定林带的配置类型。用周长法测定胸径,目测法测定冠幅长和冠幅宽,像素比率法测定林带的平均高、平均枝下高和平均冠高,并记录林带的行数、株行距及宽度。将胸径换算成单位长度林带胸高断面积,用冠幅和冠高计算表征林带冠层结构的冠层面积和冠层体积,用平均高和平均枝下高计算林带的相对枝下高。
最后,将一高度为2 m的标竿立于林带边缘,用FUJ IFILM FinePix S5000数码相机在垂直于林带20~30 m处摄取林带的纵切面图2幅。根据不同林带迎风面与背风面的透光差异性,纯种林带只在其迎风面或背风面进行拍摄,混交林带在其迎风面和背风面都进行拍摄,这样每一纯种林带对应2幅照片,而混交林带对应4幅照片,共计48幅。在室内将照片输入电脑,用 Photoshop7.0进行处理,然后计算疏透度。野外数据输入 Excel 2007作基本处理,用 Spss13.0进行方差、回归分析,用Spss13.0和OriginPro7.5作图。
1.2.2 疏透度数字化测定方法
首先,用Photoshop7.0将图像中与测量无关的信息处理掉,对处理好的彩色图片进行灰度转换,若灰度图像存有背景误差或投影误差,则使用Photoshop中的“加深或减淡工具”对灰度图像进行补色或消色,并对照原灰度图像使用软件中的“添加到选区”或“从选区中减去”功能将图像中未选的部分重选、多选的部分剔除,经过多次修正使误差减小到最低。然后,裁定灰度图像中林带断面的测定范围,上限以林带平均高处为准,林冠与林干的分界线以平均枝下高为准,并记录测定范围内图像的总像素值和林冠所在区域的总像素数。最后,选择 Photoshop的默认阈值128,将修正好的灰度图像转换成黑白二值图像,对有树部分选中后记录树冠部和树干部所占的像素数。
1.2.3 疏透度计算方法
采用加权平均法计算林带的疏透度[18]:
β = (β1×h1+β2×h2)/H, (1)上式中:β为疏透度,β1为林冠疏透度,β2为林干疏透度,H为林带平均高,h1为林冠平均高,h2为林干平均高。其中,β1的计算式为林冠的填充像素数/林冠所在区域的总像素数,β2的计算式为林干的填充像素数/林干所在区域的总像素数。
对于由单一树种组成的防护林,其疏透度的计算采用式(1);对于由两树种组成的混交防护林,采用关文彬等[14]提出的混交林带疏透度的计算式:
β′=(β3×n1+β4×n2)/(n1+n2), (2)式(2)中 :β′为疏透度 ,β3为迎风面的疏透度,β4为背风面的疏透度,n1为树种1的保存率,n2为树种2的保存率。
本研究所调查的林带只出现枯稍现象,并无死亡情况,所以 n1=n2=1,则式(2)可变为:
β′= (β3+β4)/2, (3)所以,本文对由两树种组成的混交林疏透度的计算采用式(1)和式(3)。
数字图像处理法计算疏透度存在投影误差、背景误差等的干扰,因此,本文将得出的数据整理后分为2组 (表 1),再进行单因素方差分析,以检测Photoshop测定林带疏透度时,系统误差是否会显著影响测定的结果。由于冬季相的林带,枝叶未完全展开,直接影响林带冠部疏透度,进而对整个林带的疏透度产生影响,故本文对计算林带冠部疏透度和疏透度产生的误差进行了分析。
表1 林带疏透度测定数据分组Tab.1 Grouping of data on porosity
对表1的数据进行单因素方差分析,得到冠部疏透度 F0.05(1,36)=0.812
为反映测定过程中人为误差对测定结果的影响,对同一条林带的所摄照片用相同的疏透度数字化测定方法进行第2次测定。两次测定各自取其平均值作为该林带的2个疏透度值,然后计算测定结果的标准误差 (表2)。
从表2可知,各条林带的冠部疏透度和疏透度的标准误差都较小,冠部疏透度的标准误差范围为0.02~0.06,平均为0.037;疏透度的标准误差范围为0.01~0.06,平均为0.039。可见,虽然在消除照片背景误差时受人为影响在所难免,但误差分析结果显示,疏透度的测定受人为误差影响也较小。
表2 林带疏透度的标准误差Tab.2 Standard error of porosity
根据所调查的19个临时标准地,剔除行数为1的林带 (林带15和林带18),共对17条林带进行分析。以林带疏透度 (β)为因变量,林带其它结构因子宽度 (W)、行数 (N)、株行距 (株距 ×行距)(Q)、行距 (I)、株距 (Z)、相对枝下高 (平均枝下高/平均高)(X)、平均枝下高 (P)、冠层体积 (冠层面积×平均冠高)(V)、平均冠高 (J)、平均高度 (H)、冠层面积 (平均冠幅长×平均冠幅宽)(S)、平均冠幅宽 (K)、平均冠幅长 (C)、胸高断面积的对数值 (lnG)为自变量,建立样本矩阵,如表3所示。
根据表3数据对疏透度与其它结构因子进行逐步回归分析,得到林带疏透度的回归方程:
β=0.033P-0.016J-0.002S+0.398(r2=0.968,p=0.000)。
β=0.048P-0.016H-0.002S+0.398(r2=0.968,p=0.000)。
同理,可得林带冠部疏透度的回归方程:
β冠=0.675lnG+0.04(r2=0.658,p=0.000)。为检验模型的可靠性,对得出的林带疏透度的回归方程进行分析,结果见图1和图2。
由图1可以看出:林带疏透度模型残差符合均值为零的正态分布,方差表现为齐性,而且标准化残差最大绝对值为2.016,均小于3倍标准差2.703,说明样本无奇异值。
由图2可以看出:模型的模拟值与实测值相当吻合。
以上表明,林带疏透度与平均枝下高、平均冠高(或平均高)和冠层面积之间的线性关系成立。同理,林带冠部疏透度的最优回归模型也是成立的。
表3 各林带结构因子的观测值Tab.3 Observed data on the structural factors of shelterbelts
图1 林带疏透度的标准化残差直方图Fig.1 Histogram of regressed standardized residual of porosity
图2 林带疏透度的模拟值与实测值Fig.2 Compare of simulated value and measured value of porosity
1)本文对新疆准噶尔盆地南缘绿洲-荒漠过渡带防风固沙林林带疏透度的数字化测定取得了较好的效果。主要是借助了高分辨率 (可达2048×1536个像素)的数码相机,这样可以避免普通相机在将照片扫描入计算机时分辨率降低的问题[14],降低了系统误差的发生。以往在运用数字图像处理法对林带疏透度进行数字化测定时,由于像片上的林带影像是林带实体的中心投影,加之随机因素的存在,必然存在着投影差和前后行树木影像比例不同的差异,这种投影差的出现,使得林带像片疏透度小于林带实际疏透度[18]。因此,在误差处理方面本文使用Photoshop软件中的“加深或减淡工具”对转化后的灰度图像进行补色或消色,并对照原灰度图像使用软件中的“添加到选区”或“从选区中减去”功能将图像中未选的部分重选、多选的部分剔除,经过多次修正使误差减小到最低。然后对林带冠部疏透度和疏透度的测定结果进行单因素方差分析和标准误差分析,得出系统自身误差和人为误差对测定结果影响都较小。所以,虽然疏透度数字化测定时误差在所难免,但在一定误差范围之内 (冠部疏透度的误差范围为0.02~0.06,疏透度的误差范围为0.01~0.06)结合数码相机利用Photoshop软件对疏透度进行数字化测定却能够达到较高的精度。
2)本文通过逐步回归建立的林带疏透度的主导因子模型中,林带疏透度与平均枝下高、平均冠高(或平均高度)和冠层面积存在极显著关系,这与姜凤岐等[19]得出的昌图县宝力镇农田防护林的疏透度与胸高断面积和相对枝下高存在显著关系不同,万猛等[20]对新疆克拉玛依农业综合开发区农田防护林的研究也得到不同的结论:林带疏透度与林带行数和树木株距×行距之间存在显著相关关系。可见,由于研究对象及其所处生境的不同,疏透度与其它结构因子之间会有不同的相互关系。
本研究所选研究对象较为特殊,为绿洲外围的防风固沙林,其所处生境干热少雨,受风蚀危害比绿洲内部的农田防护林严重的多;又远离绿洲,比农田防护林缺少人为管理,故大多林带残缺不全,林相损害严重,林带树木长势劣化,并出现枯稍现象,因此得到了与前人研究不一致的结论。另外,由表3的胸高断面积和行数可知,所有林带的胸高断面积平均为0.503 m2/50 m,最大值为0.885 m2/50 m,说明本文选取的林带林龄较小,这样林带之间胸高断面积差异较小,所以,虽然本研究得出林带的冠部疏透度与胸高断面积关系极显著,但林带整体疏透度与胸高断面积关系却不显著;而且所选林带的行数分布不均,多为2行,共有10条,占总林带条数的58.8%,而超过10行的林带只有5条,占总林带条数的29.4%,那么,林带行数的不均一性使疏透度与行数之间的关系也不显著。因此,林带疏透度与其它结构因子之间的关系是受多种因素综合影响的。但通过对林带疏透度模型进行验证分析,得出模型残差符合正态分布,方差表现为齐性,且疏透度的模拟值与实测值相当吻合,说明本文得到的林带疏透度与其它结构因子的主导因子模型也有其合理性。
[1]许文强,罗格平,陈曦.干旱区绿洲-荒漠过渡带灌丛土壤属性研究[J].应用生态学报,2006,17(4):583-586.
[2]陈鹏,初雨,潘晓玲.绿洲-荒漠过渡带景观的植被与土壤特征要素的空间异质性分析[J].应用生态学报,2003,14(6):904-908.
[3]Mirzadinov R A,Kurochkina L Y.Desert ecotone and their classification[J].Pro Desert Dev,1985,12(2):29-36.
[4]吴英翔,史艳红,王东方,等.准噶尔盆地南缘荒漠绿洲区主要物种的生态位分异[J].石河子大学学报:自然科学版,2010,28(6):690-695.
[5]封玲.玛纳斯河流域草地资源变化及其对生态环境的影响[J].石河子大学学报:自然科学版,2009,27(5):588-592.
[6]Mulati Y,Norio T.Effects of windbreak width in wind direction on wind velocity reduction[J].Journal of Forestry Research,2009,20(3):199-204.
[7]Brandle J R,Hodges L,Zhou X H.Windbreaks in North American agricultural systems[J].Agroforestry Systems,2004,61:65-78.
[8]范志平,高俊刚,曾德慧,等.杨树防护林带三维结构模型及其参数求解[J].中国科学:地球科学,2010,40(3):327-340.
[9]Rosenfeld M,Marom G,Bitan A.Numerical simulation of the airflow across trees in a windbreak[J].Boundary-Layer Meteorol,2010,135:89-107.
[10]范志平,关文彬,曾德慧,等.东北地区农田防护林高效多功能经营的指标体系及标准研究[J].应用生态学报,2001,12(5):701-705.
[11]Loeffler A E,Gordon A M,Gillespie T J.Optical porosity and wind speed reduction by coniferous windbreaks in southern Ontario[J].Agroforestry Systems,1992,17(2):119-133.
[12]曹新孙.农田防护林学[M].北京:中国林业出版社,1983:1-104.
[13]Kenny W A.A method for estimating windbreak porosity using digitized photographic silhouettes[J].Agric Meteorol,1987,39:91-94.
[14]关文彬,李春平,李世锋,等.林带疏透度数字化测度方法的改进及其应用研究[J].应用生态学报,2002,13(6):651-657.
[15]任雪,褚贵新,王国栋,等.准噶尔盆地南缘绿洲-沙漠过渡带“肥岛”形成过程中土壤颗粒的分形研究[J].中国沙漠,2009,29(2):298-304.
[16]孙利忠,刘彤,陈吉全,等.滴灌下天山北坡棉田杂草生态及其排序分析[J].石河子大学学报:自然科学版,2009,27(5):574-583.
[17]王雪芹,蒋进,雷加强,等.古尔班通古特沙漠短命植物分布及其沙面稳定意义[J].地理学报,2003,58(4):598-605.
[18]周新华,姜凤岐,朱教君.数字图像处理法确定林带疏透度随机误差研究[J].应用生态学报,1991,2(3):193-200.
[19]姜凤岐,周新华,付梦华,等.林带疏透度模型及其应用[J].应用生态学报,1994,5(3):251-255.
[20]万猛,潘存德,王梅,等.农田防护林林带疏透度数字化测定方法及其应用[J].干旱区地理,2005,28(1):120-123.
Digitized Measurement of and Application to Shelterbelt Porosity of Windbreaks and Sand-fixation Forests at An Oasis-desert Ecotone
XU Manhou,LIU Tong,SUN Qinming
(Institute of Life Science,Shihezi University,Shihezi 832003,China)
The experiment was carried out in April this year and the windbreaks and sand-fixation forests were in winter facies,when leaves and branches were not completely grown and its sheltering effects were low,so it was essential to study its porosity at this point.In order to get more rapid and accurate quantitative measurement on shelterbelt porosity,we conducted digitized measurement on porosity of windbreaks and sand-fixation forests at an oasis-desert ecotone in the south edge of the Junggar Basin and analyzed the accuracy of this method at the same time by exerting digital camera FUJ IFILM FinePix S5000 and computer image disposal software Photoshop7.0.Firstly,through one-way ANOVA and standard error analysis,we elicited that using Photoshop and digital camera could realize the digitized measurement on porosity,which is exact and credible in the extent of 0.01-0.06 of standard error.In addition,we established the dominant factors model via stepwise regression between porosity and other structural factors of shelterbelts.We found that there existed significant correlation among total porosity and the area of crown and the average of crown and the average of clear bole height(r2=0.968,p=0.000).There was also significant correlation between crown porosity and the area on breast height(r2=0.658,p=0.000).Therefore,we aim at utilizing these models to enable us to adjust porosity of windbreaks and sand-fixation forests in order to make them exert better sheltering effects to the oasis.
oasis-desert ecotone;windbreaks and sand-fixation forests;porosity;digitized measurement
S727.23
A
1007-7383(2011)02-0230-06
2010-12-14
国家科技支撑计划项目 (2007BAC17B03)
徐满厚 (1983-),男,硕士研究生,从事植物生态学研究;e-mail:xumanhou@163.com。
刘彤 (1968-),男 ,教授;e-mail:liutong1968@yahoo.com.cn。