基于RS和GIS的巖溶石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)
——以廣西都安瑤族自治縣典型巖溶石漠化地區(qū)為例

程 洋，陳建平，皇甫江云，童立強(qiáng)

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)國(guó)土資源與高新技術(shù)研究中心，北京 100083;2.北京市國(guó)土資源信息開(kāi)發(fā)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083;3.北京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，北京 100083;4.貴州省飼草飼料工作站，貴陽(yáng) 550001;5.中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

基于RS和GIS的巖溶石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)
——以廣西都安瑤族自治縣典型巖溶石漠化地區(qū)為例

程 洋1，2，陳建平1，2，皇甫江云3，4，童立強(qiáng)5

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)國(guó)土資源與高新技術(shù)研究中心，北京 100083;2.北京市國(guó)土資源信息開(kāi)發(fā)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083;3.北京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，北京 100083;4.貴州省飼草飼料工作站，貴陽(yáng) 550001;5.中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

以廣西壯族自治區(qū)都安瑤族自治縣典型巖溶石漠化地區(qū)為例，以1999年和2009年獲取的兩個(gè)時(shí)相的TM數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，以遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)為技術(shù)手段和平臺(tái)，以碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度為石漠化惡化的影響因子，運(yùn)用層次分析—確定性系數(shù)(analytical hierarchy processcertainty factor，AHP－CF)法計(jì)算待預(yù)測(cè)區(qū)的石漠化惡化易發(fā)指數(shù)(rocky desertification deterioration index，RDDI)，以RDDI為參數(shù)實(shí)現(xiàn)巖溶石漠化惡化趨勢(shì)的定量預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果可為制定有前瞻性和針對(duì)性的巖溶石漠化地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)，有利于推進(jìn)石漠化防治工作的進(jìn)程。

遙感;地理信息系統(tǒng);巖溶石漠化;層次分析—確定性系數(shù)法;定量預(yù)測(cè)

0 引言

巖溶石漠化是在南方熱帶、亞熱帶脆弱的巖溶環(huán)境中，在不合理的人類活動(dòng)基礎(chǔ)上造成的植被退化、土壤侵蝕和大面積的基巖裸露的環(huán)境變化過(guò)程。其本質(zhì)特征是土地生產(chǎn)力下降，出現(xiàn)類似沙漠的石漠化景觀［1－2］。巖溶石漠化是土地荒漠化的主要類型之一，已嚴(yán)重威脅到我國(guó)西南巖溶山區(qū)人民的生存環(huán)境，必須推進(jìn)該地區(qū)石漠化綜合治理。巖溶石漠化的成因及其演變機(jī)理的研究是進(jìn)行有效的石漠化綜合治理的前提。近年來(lái)，許多學(xué)者對(duì)巖溶石漠化成因及其演變機(jī)理進(jìn)行了研究［3－6］，證明了地層巖性、地形坡度、水文地貌、土地利用類型和人口密度是巖溶石漠化發(fā)生和發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)因子，但這些研究以單因子作用的定性分析為主，多因子綜合作用的定量研究偏少，不利于石漠化綜合治理。因此有必要進(jìn)行多因子的石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)，為制定有前瞻性和針對(duì)性的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)，推進(jìn)石漠化防治工作的進(jìn)程。

廣西都安瑤族自治縣是全國(guó)巖溶地貌發(fā)育最為典型的地區(qū)之一，也是典型的巖溶石漠化高發(fā)區(qū)之一。本文以其境內(nèi)的巖溶區(qū)為研究區(qū)進(jìn)行基于遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)的石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究思路

首先，基于 RS技術(shù)提取石漠化信息，制作1999—2009年的石漠化演變圖，以無(wú)石漠化惡化區(qū)為待預(yù)測(cè)區(qū);然后，以GIS為平臺(tái)，綜合分析石漠化惡化與碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度這5種影響因子的關(guān)系;再運(yùn)用層次分析法(analytical hierarchy process，AHP)計(jì)算上述5種因子的權(quán)重，利用確定性系數(shù)(certainty factor，CF)定量地評(píng)價(jià)石漠化惡化對(duì)5種因子中各亞類因子的敏感性(即通過(guò)AHP－CF法定量化地表達(dá)石漠化發(fā)生惡化時(shí)5種因子的組合條件);最后，計(jì)算待預(yù)測(cè)區(qū)的石漠化惡化易發(fā)指數(shù)，實(shí)現(xiàn)待預(yù)測(cè)區(qū)石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)。

2 石漠化信息提取和演變分析

本次研究使用的遙感數(shù)據(jù)為1999年9月和2009年1月獲取的2個(gè)時(shí)相的TM數(shù)據(jù)。2景圖像上云量覆蓋均小于5%，無(wú)明顯噪聲，圖像質(zhì)量較好。1月和9月不是莊稼的茂盛期，也沒(méi)有積雪覆蓋，有利于人機(jī)交互解譯時(shí)對(duì)耕地的修正。

植被在 TM4(0.76 ～0.90 μm)波段反射率較高，絕大多數(shù)礦物在 TM5(1.55 ～1.75 μm)波段反射率較高(對(duì)裸露基巖反映較好)，故選取 TM5/TM4運(yùn)算為石漠化信息增強(qiáng)方法，采用二次圖像信息分析分類方法［7］提取石漠化信息;然后通過(guò)人機(jī)交互解譯提高石漠化信息的提取精度，減少“同物異譜”和“同譜異物”現(xiàn)象帶來(lái)的誤差;最后分別制作1999年和2009年的石漠化現(xiàn)狀圖。

1999—2009年的石漠化演變圖見(jiàn)圖1。按石漠化演變情況，將研究區(qū)劃分為石漠化惡化區(qū)和無(wú)石漠化惡化區(qū)。

圖1 1999—2009年研究區(qū)巖溶石漠化演變圖Fig.1 Map of Karst rocky desertification evolution from 1999 to 2009 in the study area

在圖1中，無(wú)石漠化惡化區(qū)和石漠化惡化區(qū)的面積分別為3544.72 km2和260.18 km2，分別占總碳酸鹽巖區(qū)面積的93.12%和6.86%。其中，石漠化惡化區(qū)面積與碳酸鹽巖總面積的比例高于廣西的平均水平［5］，表明研究區(qū)石漠化惡化狀況較為嚴(yán)重。

3 石漠化惡化與各類影響因子的關(guān)系

根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，選擇碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度為石漠化惡化的影響因子;綜合分析各石漠化惡化區(qū)與各類影響因子之間的相關(guān)關(guān)系，統(tǒng)計(jì)出石漠化惡化發(fā)生率(Ppa)，即每個(gè)影響因子對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)的石漠化惡化區(qū)面積與該因子總面積的比值(表1)。

在表1中，碳酸鹽巖類型按灰?guī)r、白云巖和碎屑巖的比例分類;土地利用類型按1984年土地利用分類體系分類;巖溶地貌類型按相對(duì)高程、坡度、海拔及組合形態(tài)分類;坡度等級(jí)參照國(guó)際地理學(xué)聯(lián)合會(huì)地貌調(diào)查與地貌制圖委員會(huì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，將研究區(qū)分為(0°，0.5°］的平原、(0.5°，2°］的微斜坡、(2°，5°］的緩斜坡、(5°，15°］的斜坡、(15°，35°］的陡坡和(35°，55°］的峭坡共6個(gè)坡度等級(jí);人口聚居密度按研究區(qū)每個(gè)250 m×250 m網(wǎng)格中的居民戶數(shù)分級(jí)。

表1 各類因子的石漠化惡化發(fā)生率及其CF值Tab.1 Karst rocky desertification deterioration rate and CF value

續(xù)表

4 石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

4.1 基于AHP法的石漠化惡化影響因子權(quán)重計(jì)算

層次分析法(AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家A.L.Saaty在20世紀(jì)70年代提出的一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法［8］。它將復(fù)雜問(wèn)題分解為若干因子，通過(guò)各因子之間的重要性的比較和計(jì)算，得出各因子的權(quán)重。

1)構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)分析模型。以石漠化惡化趨勢(shì)為目標(biāo)層U，以碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度為因子Vi(i=1，2，3，4，5，分別代表碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度以及人口聚居密度)，構(gòu)建石漠化惡化趨勢(shì)的層次結(jié)構(gòu)分析模型。

2)建立判斷矩陣。根據(jù)層次結(jié)構(gòu)分析模型建立判斷矩陣，對(duì)于“石漠化惡化趨勢(shì)”目標(biāo)U，根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，比較兩兩因子之間的相對(duì)重要性并將其量化。指標(biāo)層V對(duì)目標(biāo)層U的判斷矩陣為

式中:vij為因子i與因子j的相對(duì)重要性的量化標(biāo)度;標(biāo)度1，3，5，7，9分別表示因子 i與因子 j相比，因子i比因子j同等重要、稍微重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要和極端重要;標(biāo)度1/3，1/5，1/7和1/9分別表示因子i與因子j相比，因子j比因子i稍微重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要和極端重要。例如:v13=5，表明因子1(碳酸鹽巖類型)比因子3(巖溶地貌類型)明顯重要;v45=1/3，表明因子5(人口聚居密度)比因子4(地形坡度)稍微重要。

3)求解各因子的單排序權(quán)重值向量。解出判斷矩陣的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，并通過(guò)一致性檢驗(yàn)和歸一化后，得到“石漠化惡化趨勢(shì)”目標(biāo)層下各因子的單排序權(quán)重值向量 RT=(0.49596，0.23230，0.14849，0.04136，0.08188)。

4.2 石漠化惡化影響因子CF值的計(jì)算

確定性系數(shù)(CF)是由 Shortlife和 Buchanan 1975年提出、由Heckerman 1986年改進(jìn)的一個(gè)概率函數(shù)，用來(lái)分析影響某一事件發(fā)生的各因子的敏感性［8］。在應(yīng)用CF進(jìn)行石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)時(shí)，存在這樣一種假定:石漠化惡化的發(fā)生可以根據(jù)過(guò)去石漠化惡化與確定為誘發(fā)因子的數(shù)據(jù)集(碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)確定(即未來(lái)石漠化惡化在達(dá)到相似的因子環(huán)境條件時(shí)，將發(fā)生石漠化惡化)。CF函數(shù)具體表示為

式中:Ppa為事件在數(shù)據(jù)類a中發(fā)生的概率(即不同類別因子單元中的石漠化惡化發(fā)生率);Pps為事件在整個(gè)研究區(qū)A中發(fā)生的先驗(yàn)概率(即研究區(qū)的石漠化惡化發(fā)生率)。

通過(guò)式(1)的函數(shù)變換可知CF的變化區(qū)間為［－1，1］。正值代表事件發(fā)生確定性的增長(zhǎng)(即石漠化惡化易發(fā))，負(fù)值代表事件發(fā)生確定性的降低(即石漠化惡化不易發(fā))，0值代表事件發(fā)生的先驗(yàn)概率與條件概率十分接近(表示此單元不能判斷事件發(fā)生的確定性)。利用式(1)可以計(jì)算出石漠化惡化的各個(gè)影響因子的CF值(計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1中的后2列)。

4.3 石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

為了能定量化地評(píng)價(jià)待預(yù)測(cè)區(qū)的石漠化惡化易發(fā)性，定義了石漠化惡化易發(fā)指數(shù)(RDDI)，其公式為

式中:RDDI為每個(gè)評(píng)價(jià)單元(無(wú)石漠化惡化區(qū)與碳酸鹽巖分布圖、土地利用現(xiàn)狀圖、巖溶地貌分布圖、坡度圖和人口聚居密度圖空間疊加分析后的最小單元)的石漠化惡化易發(fā)指數(shù);Ri為根據(jù)層次分析法得到的各影響因子的權(quán)重;CFi為各類影響因子的CF值。

按式(3)計(jì)算得出每個(gè)評(píng)價(jià)單元的RDDI是一個(gè)量化的、處于［－1，1］區(qū)間的石漠化惡化易發(fā)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，是進(jìn)行定量化石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的參數(shù)。RDDI處于［－1，0)區(qū)間的為石漠化惡化不易發(fā)區(qū)，處于(0，1］區(qū)間的為石漠化惡化易發(fā)區(qū)。石漠化惡化易發(fā)區(qū)按評(píng)價(jià)單元數(shù)量平均分為2級(jí)，分別為石漠化惡化低易發(fā)區(qū)和石漠化惡化高易發(fā)區(qū)。

根據(jù)式(1)—(3)和分級(jí)原則，實(shí)現(xiàn)了待預(yù)測(cè)區(qū)的石漠化惡化趨勢(shì)定量預(yù)測(cè)(圖2)。

圖2 研究區(qū)巖溶石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)圖Fig.2 Forecast map of Karst rocky desertification deterioration in the study area

廣西都安瑤族自治縣未來(lái)石漠化惡化易發(fā)區(qū)呈兩條近南北向條帶分布在縣境內(nèi)的西部和中部，其中石漠化惡化低易發(fā)區(qū)和高易發(fā)區(qū)的面積分別為358.76 km2和 299.27 km2，分別占研究區(qū)總面積的10.15%和8.47%。這兩個(gè)地區(qū)是未來(lái)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)的優(yōu)先區(qū)和重點(diǎn)區(qū)。

5 結(jié)論

1)碳酸鹽巖類型、土地利用類型、巖溶地貌類型、地形坡度和人口聚居密度是影響石漠化惡化的5種因子，其權(quán)重分別為 0.49596，0.23230，0.14849，0.04136和0.08188;在前4種自然因子中，灰?guī)r夾白云巖、荒草地、低山峰叢洼地和坡度大于15°的陡坡與峭坡分別是其主要因子(其CF值都是正值)。這與他人的研究成果基本一致［3－6］，表明本次研究的理論基礎(chǔ)和方法正確，定量化的石漠化惡化趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果可靠。

2)本次研究發(fā)現(xiàn)在低人口聚居密度區(qū)石漠化惡化易發(fā)(在人口聚居密度因子中，只有0～10戶因子的CF值是正值，其余因子都是負(fù)值)，這與傳統(tǒng)的石漠化惡化與人口密度正相關(guān)的認(rèn)識(shí)不同。筆者認(rèn)為，造成這種差異的主要原因是:①本次研究采用的人口聚居密度圖(通過(guò)解譯高分辨率衛(wèi)星圖像中的居民點(diǎn)房屋來(lái)推測(cè)居民戶數(shù)，再統(tǒng)計(jì)單位面積的居民戶數(shù)繪制人口聚居密度圖)比傳統(tǒng)的以人數(shù)/km2為基礎(chǔ)的人口密度圖更能細(xì)化研究區(qū)的人口聚居密度，有利于定量化分析人口聚居密度與石漠化惡化的關(guān)系。②研究區(qū)的實(shí)際情況比較特殊，在解譯居民點(diǎn)房屋的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)大規(guī)模的居民點(diǎn)附近都有地形較為平坦、耕作條件好的耕地成片分布，少有石漠化發(fā)生;而小規(guī)模的居民點(diǎn)(尤其是獨(dú)居戶和只有三五戶聚居的居民點(diǎn))附近大都缺少耕作條件好的耕地，只能不合理地開(kāi)墾坡度較大的丘陵和山地，其結(jié)果造成嚴(yán)重的水土流失，加劇了石漠化的發(fā)生。

3)廣西都安瑤族自治縣未來(lái)石漠化惡化易發(fā)區(qū)呈兩條近南北向條帶，分布在縣境內(nèi)的西部和中部。這些地區(qū)和已發(fā)生石漠化惡化的地區(qū)是未來(lái)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)的優(yōu)先區(qū)和重點(diǎn)區(qū)。

4)本次研究實(shí)現(xiàn)了廣西都安瑤族自治縣石漠化惡化趨勢(shì)的空間分布預(yù)測(cè)，劃分出了研究區(qū)的石漠化惡化易發(fā)區(qū);但沒(méi)有指明易發(fā)區(qū)每個(gè)評(píng)價(jià)單元的惡化最主導(dǎo)因子，這是本次研究的不足，也是下一步研究的重點(diǎn)。

［1］袁道先，蔡桂鴻.巖溶環(huán)境學(xué)［M］.重慶:重慶出版社，1988.Yuan D X，Chai G H.Karst Environment［M］.Chongqing:Chongqing Press，1988(in Chinese).

［2］王世杰.喀斯特石漠化概念演繹及其科學(xué)內(nèi)涵的探討［J］.中國(guó)巖溶，2002，21(2):101 －105.Wang S J.Concept Deduction and Its Connotation of Karst Rocky Desertification［J］.Carsologica Sinica，2002，21(2):101 － 105(in Chinese with English Abstract).

［3］童立強(qiáng)，丁富海.西南巖溶石山地區(qū)石漠化遙感調(diào)查與演變分析項(xiàng)目成果報(bào)告［R］.北京:國(guó)土資源部，2002.Tong L Q，Ding F H.Remote Sensing Investigation of Rocky Desertification and Evolution Analysis from Karst Mountainous Area in Southwest China［R］.Beijing:Ministry of Land and Resources，2002(in Chinese).

［4］劉春玲，童立強(qiáng)，聶洪峰，等.中國(guó)東部重要經(jīng)濟(jì)區(qū)帶基礎(chǔ)地質(zhì)環(huán)境遙感調(diào)查與監(jiān)測(cè)項(xiàng)目成果報(bào)告之二(石漠化遙感調(diào)查報(bào)告)［R］.北京:國(guó)土資源部，2010.Liu C L，Tong L Q，Nie H F，et al.Basic Geological Environment Investigation and Inspection in China Eastern Economic Zone(Remote Sensing Investigation of Rocky Desertification)［R］.Beijing:Ministry of Land and Resources，2010(in Chinese).

［5］胡寶清，廖赤眉，嚴(yán)志強(qiáng)，等.基于RS和GIS的喀斯特石漠化驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析——以廣西都安瑤族自治縣為例［J］.山地學(xué)報(bào)，2004，22(5):583 －590.Hu B Q，Liao C M，Yan Z Q，et al.Diving Mechanism Diagnosis of Karst Rocky Desertification in Du’an Yao Autonomous County of Guangxi Based on RS and GIS［J］.Journal of Mountain Science，2004，22(5):583 －590(in Chinese with English Abstract).

［6］吳 虹，陳三明，李錦文.都安石漠化趨勢(shì)遙感分析與預(yù)測(cè)［J］.國(guó)土資源遙感，2002(2):15－19.Wu H，Chen S M，Li J W.Remote Sensing Analysis and Prognosis of Desertification in Du’an［J］.Remote Sensing for Land and Resources，2002(2):15 －19(in Chinese with English Abstract).

［7］童立強(qiáng).西南巖溶石山地區(qū)石漠化信息自動(dòng)提取技術(shù)研究［J］.國(guó)土資源遙感，2003(4):35 －38.Tong L Q.A Method for Extracting Remote Sensing Informatin from Rocky Desertificationareas in Southwest China［J］.Remote Sensing for Land and Resources，2003(4):35 － 38(in Chinese with English Abstract).

［8］《運(yùn)籌學(xué)》教材編寫(xiě)組.運(yùn)籌學(xué)第三版［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2005.Operations Research Teaching Material Compilation Group.Operations Research III［M］.Beijing:Tsinghua University Press，2005(in Chinese).

Quantitative Prediction of Karst Rocky Desertification Deterioration Based on RS and GIS:A Case Study of Typical Karst Rocky Desertification Area of Du’an County，Guangxi

CHENG Yang1，2，CHEN Jian － ping1，2，HUANGFU Jiang － yun3，4，TONG Li－ qiang5
(1.Institute of High and New Techniques Applied to Land Resources，China University of Geosciences，Beijing 100083，China;2.Beijing Key Laboratory of Development and Research for Land Resources Information，Beijing 100083，China;3.Forestry College，Beijing Forestry University，Beijing 100083，China;4.Forage and Feed Station of Guizhou Province，Guiyang 550001，China;5.China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources，Beijing 100083，China)

Taking Du’an County of Guangxi as the study area，using the TM remote sensing images acquired in 1999 and 2009 as the data source，adopting RS and GIS as the technical means and platform，and utilizing the carbonate rock type，land use type，karst landform type，slope of the terrain and population density as the influencing factors，the authors calculated the rocky desertification deterioration index(RDDI)by using the analytical hierarchy process－certainty factor(AHP－CF)method，and then predicted the trend of rocky desertification deterioration quantitatively with RDDI as parameters.The prediction results can provide a scientific basis for making a prospective and specific plan concerning ecological environment protection and recovery and promote the work of rocky desertification prevention and control.

RS;GIS;rocky desertification;AHP－CF;quantitative prediction

TP 79

A

1001－070X(2012)03－0135－05

2011－11－24;

2011－12－21

10.6046/gtzyyg.2012.03.24

程 洋(1987－)，男，碩士研究生，主要從事“3S”技術(shù)集成應(yīng)用方面的研究。E－mail:chengyang66666@sina.com。

陳建平(1959－)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事礦產(chǎn)資源定量評(píng)價(jià)和“3S”技術(shù)應(yīng)用的教學(xué)與研究工作。E － mail:3s@cugb.edu.cn。

(責(zé)任編輯:李 瑜)