基于ArcGIS的天祝草地综合顺序分类研究

徐吉宏，柳小妮，张德罡，徐吉伟

(1.甘肃省社会科学院，甘肃 兰州 730070； 2.甘肃农业大学草业学院，甘肃 兰州 730070； 3.兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州 730020)

目前，通用的草地分类方法主要以气候为决定因素，植被为主体，结合生长地形、土壤特征，依据草地类型学原理，探求草地形成要素和分类指标关系。任继周和胡自治提出的草地综合顺序分类系统(COSGC)方法，很好地反映了草地植被与气候的相互关系，其中的草地分类检索图在国际上被称为任-胡氏检索图。

空间插值的实质是通过已知样点的数据来估算未知点的数据。长期以来，国内外学者对空间离散数据的插值进行了大量的研究，并提出了多种空间插值方法。常用于气象要素空间插值的方法有多项式插值法(interpolating polynomials)、趋势面法(trend surface)、反距离权重法(inverse distance weighted)、样条函数法(spline)、克里金法(kriging)、自然邻域插值法(natural neighbor)等[1-3]。空间插值方法各有利弊，不同的方法插值结果差异很大。如何根据数据与区域的特征选择最优的方法一直是研究的一个难题[4]。为此，根据可以获取的气象数据进行空间插值方法的选择成为一个重要的研究热点。

本研究采用ArcGIS 9.1技术[5-7]，比较不同插值方法对天祝县草地进行类的划分的效果，并验证COSGC分类的适用性，为其进一步推广应用奠定基础。

1 研究区概况与研究方法

1.1研究区概况 天祝藏族自治县(以下简称天祝县)位于甘肃中部，地理位置为102°07′～103°46′ E， 36°31′～ 37°55′ N。全县东西宽124.6 km，南北长158.4 km，土地面积为6 900余km2，地势西部高峻，向东南逐渐变低，境内地形以山地为主，分布了祁连山系东缘的一系列山脉，地形复杂。高寒地区海拔高，气温、降水量差异很大，气候变化明显，气温低，年较差小，日较差大，降水分布不均匀，年际变化明显，水热条件较为严酷，易形成较为频繁的灾害性天气(风、沙、旱、雪、霜)。日照充足，太阳辐射强烈，具有大陆性高原季风气候特征[8-12]。

1.2研究方法

1.2.1数据收集及处理

气象数据与处理：收集了天祝县及周边气象站1961―1990年30年57个点的气象数据资料(来源于天祝县气象局，甘肃省气象局等相关部门)。依据COSGC模型，计算得到>0℃年积温(∑θ)及湿润度(K)。

由于天祝县境内地形以山地为主，分布了祁连山系东缘的一系列山脉，海拔明显高于周边地区，单纯利用天祝县及周边地区的∑θ和K，通过空间插值所得到的分类指标与实际差异很大。马兴祥等[12]研究认为，积温随海拔增高而降低，二者呈线性相关关系。因此，结合天祝县数字高程模型(DEM)，对∑θ进行修正(式1、2)，然后重新计算K，以提高∑θ和K指标的精度，满足天祝县草地分类的要求。

T=14.23-0.047h

(1)

∑T0=5 547.23-1.043 7h

(2)

式中，T为年平均气温，h为海拔高度,∑T0为≥0℃年积温。

基础图库：收集天祝县1986年100 m×100 m的DEM图，1984年1∶250 000的行政区划图，天祝县遥感影像植被分布图和土壤类型图，以及2001年1∶100 000植被类型图等纸质图[13-14]，并对其进行扫描数字化，不同地图统一定义为Krasovsky_1940_Albers投影。

天祝县行政区划图、天祝县遥感影像植被分布图、土壤类型图和植被类型图等纸质图来源于甘肃省基础地理信息中心和甘肃省天祝县农业区划委员会；DEM图由甘肃省草原生态研究所遥感协作组和天祝县草原工作站提供。

1.2.2草地综合顺序分类图的生成 以地理信息系统和COSGC论为指导，实现∑θ和K数据的空间化，进行空间数据叠置分析和重分类，生成COSGC第1级分类单位类图。

点数据的空间化：结合天祝县DEM，整理并修正∑θ和K数据为jw.dbf和K.dbf格式，导入ArcGIS 9.1，利用Add XY data模块，实现点数据的空间化表达。

分类指标数据的空间化：将空间化的jw.dbf和K.dbf数据，导入ArcGIS 9.1，利用ArcToolBox-Spatial Analyst Tool-Interpolation和Geostatistial Analyst--Geostatistial Wizard模块，分别用IDW、Spline、 Kriging， Natural Neighbor进行空间插值，以期获得连续有序的空间数据。

分类指标空间化数据的重分类：按照COSGC的划分体系，以天祝县的∑θ和K为指标，进行天祝县草地综合顺序分类。

空间叠置分析：采用矢量数据和栅格数据相结合的叠置分析方法。

1.2.3草地综合顺序分类图的可信度分析 采用分区抽样，选择1984年中国南、北草地资源调查办公室制作的天祝县遥感影像植被分布图[15]，均匀选取350个点，与本研究生成的天祝草地综合顺序分类图的同域点，通过两图同域点原生植被景观类型异同的比较，判断天祝县草地综合顺序分类图的准确度[16]。

2 结果与分析

2.1空间插值 在ArcGIS 9.1软件下，分别以IDW、Spline、Kriging、Natural Neighbor四种方法对∑θ和K数据进行插值[17-21]，结果如图1、2所示。

2.2天祝县草地综合顺序分类图 将∑θ和K的不同空间插值结果进行空间叠置，生成9个不同的草地综合顺序分类图(图3、表1)。

图1 ∑θ插值结果

图2 K插值结果

图3 天祝县草地综合顺序分类

表1 草地综合顺序类序号说明

序号类1寒冷干旱半荒漠、高山半荒漠2寒冷微干极地干冻原、高山草地3寒冷微润少雨冻原、高山草甸草地4寒冷湿润冻原、高山草甸5寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸6寒温干旱山地半荒漠7寒温微干山地草地8寒温微润山地草甸草地9寒温湿润山地草甸10寒温潮湿寒温性针叶林11微温干旱温带半荒漠12微温微干温带典型草地13微温微润草甸草地14微温湿润森林草地15微温潮湿针叶阔叶混交林

2.3草地综合顺序分类图的可信度分析 天祝县9个草地综合顺序分类图(图3)与天祝县遥感影像植被分布图的同域点属性对照结果如表2所示。

在350个对照点中，图F与天祝县遥感影像植被分布图的植被景观相同点最多，共有256个，占73.14%，不同点94个，仅占26.86%。因此，在ArcGIS 9.1环境下，∑θ使用Natural Neighbor，K使用Kriging插值方法生成的天祝县草地综合顺序分类图具有较高的可信度。

表2 草地综合顺序分类图的可信度分析结果

3 结论

在GIS软件支持下，以COSGC为指导，利用天祝县1961-1990年30年的降水和气温资料，对>0℃年积温(∑θ)和湿润度(K)分别采用IDW、Spline、Kriging和Natural Neighbor四种方法进行空间插值，生成天祝县草地综合顺序分类图。

利用叠加分析生成9类草地综合顺序分类图与天祝县遥感影像植被分布图进行属性对照[16]，结果表明Natural Neighbor最适合天祝县∑θ插值，Kriging最适合天祝县K插值。

天祝县草地可划分为12个草地综合顺序类，分别是寒冷微干极地干冻原、高山草地；寒温微干山地草地；微温微干温带典型草地；寒冷微润少雨冻原、高山草甸草地；寒温微润山地草甸草地；微温微润草甸草地；寒冷湿润冻原、高山草甸；寒温湿润山地草甸；微温湿润森林草地；寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸；寒温潮湿寒温性针叶林；微温潮湿针叶阔叶混交林草地。

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