防护林空间密度分布与水土流失强度关系分析

刘 婷，张大伟，张忠辉，何怀江，罗 也，包广道

(吉林省林业科学研究院，吉林 长春 130033)

防护林是以发挥防护效应为基本经营目的的森林总称[1]，通常由天然林和人工林组成[2]，通过构建与经营，使其具有防护或生态服务功。

能[3]通过选取合适树种与栽种模式，能够在一定程度上有效降低水土流失强度。现有关于防护林的研究主要为功能经营区[4]、树种选择[5]、模式配置[6，7]与效益评价[8，9]等，针对空间密度与水土流失强度关系的研究较少。水土流失在一定程度上制约了德惠市经济的良性发展，同时也带来了环境的加剧恶化。为此，本文利用遥感数据，通过网格法对防护林空间密度分布与水土流失强度进行分析，探讨不同防护林空间密度对水土流失强度的影响，以期为今后防护林的营建提供科学依据。

1 试验方法

1.1 研究区概况

德惠市位于松辽平原腹地，吉林省中北部，地处125°14′～126°28′E，43°32′～44°45′N(图1)。境内河道属松花江水系，地势由西南向东北倾斜，地形地貌为丘陵、台地、川地和沙地，呈波状起伏，平均海拔205 m，属北温带大陆性季风半湿润气候区，春季干燥多风，夏季炎热多雨，秋季温和凉爽，冬季漫长寒冷少降雪，灾害种类多，频率高，季节性强，危害大，以洪涝、干旱、低温冷害为主。平均气温4.9 ℃，平均气温年较差18.2 ℃。平均日照时数2 432.9 h。平均降水520 mm，多集中在4—9月。全年无霜期143 d。土壤类型以黑土、草甸土、黑钙土和冲积土为主。

图1 研究区位置Fig.1 Location of the study area

德惠市盛产玉米、水稻、大豆、高粱，是国家重点商品粮基地，除江河两岸及荒坡地带有少量成片天然植被，绝大部分土地被开垦，植被覆盖率呈现不断下降趋势。地质灾害种类以不稳定斜坡为主，主要威胁基本农田，水土流失较为严重，阻碍经济发展，并给人民的生命财产安全造成一定危害。于中华人民共和国成立初期开展防护林营造活动，1978年开始三北防护林工程建设，经过多年建设与管理，取得了很好效果，为当地生态环境、农业生产和区域经济发展发挥积极作用与影响。

1.2 数据来源及预处理

1.2.1 遥感数据

遥感数据采用0.8 m分辨率的GF-2卫星影像以及15 m分辨率的Landsat8-OLI卫星影像作为主要数据源。为确保影像清晰以及耕地与防护林易区分，选取云量覆盖率少于有影像总面积5 %且获取时间介于五月中旬至六月上旬之间的数据。通过ENVI5.5遥感处理软件，对影像进行辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合等预处理工作。

1.2.2水土流失数据

①R因子采用国家气象局共享的站点降雨观测数据，通过克里格插值法生成的栅格数据；②LS因子采用ASTER网站提供的30 m分辨率DEM数据；③K因子采用吉林省土壤类型专题图。

1.2.3外业调查数据

检验数据采用2016年6月15日至2016年6月18日采集的外业调查数据。

图2 防护林分布Fig.2 Distribution of shelter forests

1.3 研究方法

1.3.1 防护林提取

由于植被对于不同波段表现出不同的光谱特性，可见光红波段表现出强吸收，近红外波段表现出高透射。植被指数是利用遥感手段监测地面植物状态的一种方法[10]。植被指数是将可见光红波段与近红外波段进行不同方式组合，从而简单、有效地对地表植被状况进行定量和定性评价。差值植被指数(DVI)对土壤背景的变化极为敏感，能较好地反映植被覆盖度和生长状况差异[11]。

计算公式为：DVI=DNNIR-DNR

(1)

其中:DNNIR为近红外波段辐射亮度值；

DNR为红波段辐射亮度值。

在ENVI5.3平台下，首先计算研究区的差值植被指数(DVI)，通过选取600的分割阈值快速提取防护林信息，再辅助30 m分辨率的Landsat8-OLI做掩膜去除建设用地中林地的干扰信息，最终得到德惠市防护林信息分布图(图2)。根据外业调查数据，经过检验，准确率为87.2 %，符合分类精度要求。

1.3.2防护林空间密度计算

防护林空间密度分布选取空间分析中常用的网格法[12]，在ArcGIS 10.5平台下利用矢量工具生成500 m×500 m大小的网格，通过计算研究区单位面积内防护林面积所占比例，从而获得防护林空间密度分布数据。通过网格裁剪研究区内的防护林分布数据，利用属性表中Field Calculate工具计算每个网格内防护林所占面积比，将新增面积比字段重新生成栅格数据，从而得到研究区防护林空间密度分布图。

图3 防护林空间密度分布Fig.3 Distribution of spatial density of shelter forests

1.3.3 水土流失强度计算与精度验证

土壤侵蚀定量模型主要分为经验统计模型[13,14]、概念模型[15]和物理模型[16]。本文选取应用效果较好的USLE模型对研究区进行计算分析，计算公式为[17]：

A=R·K·L·S·C·P

(2)

其中:A为土壤流失量t·hm-2·a-1；

R为降雨侵蚀力MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；

K为土壤可蚀性t·hm-2·h·hm-2·MJ-1·mm-1；

L为坡长；

S为坡度；

C为植被覆盖与管理；

P为水土保持措施。

根据以上方法得到德惠市水土流失强度图(图4)。利用已有野外调查数据和遥感影像，采取随机选取特征样本的方法进行验证，结果表明总体精度达到83.6 %，满足研究精度需要。

图4 水土流失强度Fig.4 Soil erosion intensity

2 结果与分析

2.1有无防护林区域水土流失强度

通过营建防护林可在一定程度上减少水土流失发生，同时又能够涵养水土，保护土地资源[18]。通过统计德惠市每个格网内防护林的空间密度数据和水土流失强度数据，网格内防护林空间密度为0值时，无防护林分布的水土流失强度与有防护林分布的网格内水土流失强度的最大值、最小值、平均值与标准差进行对比，见表1。发现有防护林分布的网格水土流失强度的平均值比无防护林分布的网格低788，平均值高近93 %。有防护林分布的网格内水土流失强度总体明显强于无防护林分布的网格。

表1 有无防护林分布对水土流失强度的影响

表2 不同防护林空间密度与水土流失强度关系

2.2 不同防护林空间密度下水土流失强度

为研究不同防护林空间密度对水土流失的影响，将研究区有防护林分布的网格以0.02的间隔划分。由于防护林空间密度大于0.1区间的网格数量很少，因此，将其与0.08～0.10区间合并为一个等级，将研究区共分为五个等级，计算各防护林空间密度等级下的水体流失强度的最大值、最小值、平均值以及标准差，见表2。

从表2中可以看出，水土流失强度的平均值随防护林空间密度等级的增加呈现先下降后上升的趋势，当防护林空间密度等级为3级，即防护林空间密度在0.04～0.06之间时，水土流失强度的平均值达到最小值，为0，随后水土流失强度再次提高并相对趋于平稳，这表明当防护林空间密度小于0.04时，防护林过于稀疏，未能对水土流失起到较好的防护作用，当防护林空间密度大于0.06时，防护林对水土流失强度的将再具有正面的积极作用。通过表2可知，德惠市防护林空间密度分布较不合理，其中无防护林分布的网格达到9 071个，占总网格数的68.2 %；防护林空间密度过大的网格数为124个，占总网格数的0.01 %。

3 结论与讨论

本文选取高分二号与Landsat 8-OLI遥感影像为主要数据源，通过差值植被指数提取德惠市防护林信息，在网格法下生成防护林空间密度数据。结合利用USLE模型计算得到的水土流失强度数据，分析德惠市防护林空间密度与水土流失强度的关系。发现有防护林分布的网格水土流失强度低于无防护林分布的网格，二者具有显著差异，相差788，表明德惠市防护林可降低水土流失强度，起到明显的防护作用。不同防护林空间密度对水土流失强度的影响不同，水土流失强度随防护林空间密度的增加呈先减弱后上升的趋势，当防护林空间密度达到0.04～0.06时，水土流失强度值最低，说明防护林空间密度在0.04～0.06时，防护林具有最佳的防护效益，为最佳空间密度。德惠市防护林空间密度配置不合理，无防护林与防护林空间密度过大的网格总数为9 195个，占总网格数的69.1 %。