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    基于GIS的江蘇省水土保持區(qū)劃方法

    2014-01-26 08:42:58王新軍吳穎超湯建熙趙言文
    水土保持通報 2014年3期
    關(guān)鍵詞:區(qū)劃柵格水土保持

    王新軍,曹 磊,吳穎超,湯建熙,趙言文

    (1.常州工學(xué)院 藝術(shù)與設(shè)計學(xué)院,江蘇 常州213002;2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京210095;3.江蘇省水利廳,江蘇 南京210095)

    水土保持區(qū)劃是水土保持規(guī)劃的重要內(nèi)容,為生態(tài)環(huán)境建設(shè)和區(qū)域管理發(fā)展提供科學(xué)的依據(jù)。水土保持區(qū)劃是在全面了解區(qū)域自然地理、生態(tài)環(huán)境、水土流失特征和區(qū)域發(fā)展條件等基礎(chǔ)上,做到水土保持工作分區(qū)、分類指導(dǎo),因地制宜,分層次,有重點地監(jiān)控和管理,為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展制定科學(xué)規(guī)劃[1],實現(xiàn)水土保持措施合理布局和資源最優(yōu)配置,促進區(qū)域生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟和社會可持續(xù)發(fā)展。

    20世紀50年代黃秉維[2]在《中國自然區(qū)劃》中編制的“黃河中游流域土壤侵蝕圖”可以看作中國水土保持區(qū)劃起步。水土保持區(qū)劃方法隨著科學(xué)技術(shù)的進步不斷完善,1990年,張漢雄[3]選擇了7個指標使用模糊聚類法對陜西安塞縣進行了水土保持分區(qū);2008年張超[4]運用層次分析法、系統(tǒng)聚類法,完成了中國水土保持區(qū)劃,建立了水保區(qū)劃框架;魏曉等[5]依據(jù)寧夏地域差異類型及防治措施進行了水土保持區(qū)劃。以土壤侵蝕類型、地域差異類型等進行區(qū)劃指導(dǎo)水土保持工作,取得了較好的實際應(yīng)用效果,但存在方法指標單一、主觀定性偏重等不足[6]。

    國外在水土保持區(qū)劃方面開展的研究較少。以往的區(qū)劃方法缺乏對社會經(jīng)濟因素的考慮,以自然邊界為界限,沒有考慮行政區(qū)劃的完整性,分級不夠詳盡,命名不規(guī)則,不符合新時期區(qū)劃的要求[7]。

    本研究構(gòu)建了江蘇省水土保持區(qū)劃指標體系,在對區(qū)劃指標運用主成分方法降維后,結(jié)合Arcmap 9.3對江蘇省水土保持區(qū)劃進行了量化分析。

    江蘇省境內(nèi)共有2個全國Ⅰ級分區(qū)(北方土石山區(qū)、南方紅壤區(qū)),3個Ⅱ級分區(qū)(泰沂及膠東山地丘陵區(qū)、華北平原區(qū)、江淮丘陵及下游平原區(qū))和7個Ⅲ級分區(qū)(太湖丘陵平原水源涵養(yǎng)人居環(huán)境維護區(qū)、沿江丘陵崗地農(nóng)田防護人居環(huán)境維護區(qū)、江淮丘陵崗地農(nóng)田防護保土區(qū)、江淮下游平原農(nóng)田防護水質(zhì)維護區(qū)、魯中南低山丘陵土壤保持區(qū)、黃泛平原防風(fēng)固沙農(nóng)田防護區(qū)、淮北平原崗地農(nóng)田防護土壤保持區(qū))。Ⅲ級分區(qū)涉及的行政分區(qū)較多、面積較大、自然地理、水土流失、經(jīng)濟發(fā)展與社會發(fā)展狀況較為復(fù)雜。

    為了更有效地開展水土保持的監(jiān)控和管理,合理布局水保措施和資源配置,促進生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟、社會的可持續(xù)發(fā)展。江蘇省在全國水土保持Ⅲ級區(qū)劃的基礎(chǔ)上,展開了以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基礎(chǔ)行政單元的水土保持區(qū)劃。

    從自然、社會經(jīng)濟、土地利用和水土流失4個方面選取了22個指標進行水土保持區(qū)劃,使用主成分分析方法對各類指標進行降維,運用GIS軟件的空間分析功能繪制各類因子的分布圖,通過層次分析法得到各類因子的權(quán)重,結(jié)合疊圖法和重分類法計算出水土保持區(qū)劃的初步劃分成果。

    1 研究的數(shù)據(jù)與圖件來源

    1.1 研究的數(shù)據(jù)來源

    江蘇省水土保持區(qū)劃指標層的數(shù)據(jù)主要來源:

    (1)自然要素中的平均海拔數(shù)據(jù)是通過地理信息系統(tǒng)(GIS)從江蘇省30m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)中提取,年均降水量和年均氣溫來源于江蘇省統(tǒng)計年鑒和各縣的政府網(wǎng)站,其他數(shù)據(jù)均來源于市級水利主管部門經(jīng)統(tǒng)計上報的數(shù)據(jù)。

    (2)社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于江蘇省統(tǒng)計年鑒和江蘇省市級水利主管部門經(jīng)統(tǒng)計上報的數(shù)據(jù)。

    (3)土地利用數(shù)據(jù)為2010年江蘇省各地土地利用數(shù)據(jù),來源于市級水利主管部門經(jīng)統(tǒng)計上報的數(shù)據(jù)。

    (4)水土流失數(shù)據(jù)來源于江蘇省水土流失定量監(jiān)測成果。

    以上數(shù)據(jù)均基于江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)級的行政單元,共1 432個行政單元、31 504個數(shù)據(jù)。水土流失數(shù)據(jù)采用2012年數(shù)據(jù),其他均為2010年數(shù)據(jù)。

    1.2 研究使用的圖件

    本研究采用的圖件有1∶5萬的江蘇省行政區(qū)圖(鄉(xiāng)鎮(zhèn)界),用于確定鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界及研究結(jié)果的統(tǒng)計分析;江蘇省30m分辨率的DEM用于提取平均海拔數(shù)據(jù)。

    2 指標體系的構(gòu)建和指標層的降維

    2.1 指標體系的構(gòu)成

    水土保持是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,它不僅受自然因素的影響,也受社會經(jīng)濟因素的影響,土地利用變化也能引起一系列自然現(xiàn)象和生態(tài)過程的變化[8]。水土保持影響因素包括自然、社會和經(jīng)濟等多個方面,而對水土保持影響因子的分析,實質(zhì)上是一個多因素、多指標綜合作用的系統(tǒng)分析。根據(jù)水土保持區(qū)劃體系結(jié)構(gòu),將水土保持區(qū)劃指標體系分為4個層次,包括目標層(A)、要素層(B)、因子層(C)和指標層(D)。其中,要素層(B)包括自然要素(B1)、社會經(jīng)濟要素(B2)、土地利用要素(B3)和水土流失要素(B4);因子層(C)由各項指標構(gòu)成,如地形地貌因子(C1)等;指標層(D)是水土保持各影響因素的具體體現(xiàn),根據(jù)江蘇省具體情況進行選擇確定(表1)。

    2.2 數(shù)據(jù)指標層的降維

    (1)主成分分析的原理。主成分分析,又稱主組元分析、主分量分析,它是利用變量族的少數(shù)幾個線性組合(新的變量族)來解釋多維變量的協(xié)方差結(jié)構(gòu),挑選最佳變量子集,簡化數(shù)據(jù),揭示變量間關(guān)系的一種多元統(tǒng)計分析方法[9]。使用主成分方法進行數(shù)據(jù)降維處理,可以把多個具有一定相關(guān)性的指標約化為少數(shù)幾個綜合指標。

    (2)要素層的主成分分析。本文中使用SPSS 18.0軟件對原始數(shù)據(jù)要素層指標進行主成分分析,以自然要素指標為例分析主成分分析步驟如下:

    ①先在SPSS軟件下建立自然要素各指標的數(shù)據(jù)文件。

    ②執(zhí)行“分析丨降維丨因子分析”命令,其中“抽取”對話框中方法選擇“主成分法(Principal compo-nents)”,抽取因子數(shù)量為5,保證抽取的主成分的累積貢獻率大于85%。“得分”對話框中選擇“保存為變量”將會把原始數(shù)據(jù)經(jīng)標準化處理后,保存為新的變量,方法選擇“回歸”。

    表1 江蘇省水土保持區(qū)劃指標

    ③由主成分分析總方差表的分析結(jié)果可知,提取的前5個主成分的累積貢獻率為89.245%,大于85%,因此自然要素可提取5個主成分,表達的信息為原信息量的89.245%,從而使自然要素的指標由7個減少到5個,實現(xiàn)了降維。

    ④根據(jù)主成分對應(yīng)的方差貢獻率計算第1,2,3,4,5主成分的權(quán)重分別為0.32,0.25,0.16,0.14,0.12。

    ⑤由主成分分析得到的旋轉(zhuǎn)成分矩陣能簡化因子的解釋。第1主成分在年均降水量(D3)、年均氣溫(D4)上有較大載荷,第1主成分命名為氣候因子;第2主成分在平均海拔(D1)、丘陵山區(qū)面積比例(D2)上載荷較大,主要反映丘陵帶來的差異,第2主成分命名為地形因子;第3主成分主要表現(xiàn)在林草覆蓋率(D5)指標上,因此第3主成分命名為林草覆蓋因子;第4主成分主要表現(xiàn)在沙土面積比(D6)指標上,因此第4主成分命名為土壤質(zhì)地因子;第5主成分主要表現(xiàn)在水域面積比(D7)指標上,因此第5主成分命名為水域因子(表2)。

    表2 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

    (3)將主成分分析后SPSS自動另存的標準化的指標數(shù)據(jù)乘以相應(yīng)的權(quán)重得出各因子層的主成分得分,將各因子層主成分得分相加即得到要素層的綜合得分。按照此方法分別求得其他3要素:社會經(jīng)濟要素、水土流失要素和土地利用要素層的綜合得分,作為GIS處理的地理數(shù)據(jù)。

    式中:SN——自然因子的綜合得分;X1,X2,…,X5——降維過程中原始數(shù)據(jù)經(jīng)標準化處理后保存的變量。

    3 基于GIS的要素層空間分析

    GIS是為解決資源與環(huán)境等全球性問題而發(fā)展的以地理空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),由計算機硬件、軟件組成的高新技術(shù)系統(tǒng),具有采集、處理、分析、建模和顯示空間數(shù)據(jù)等功能[10]。將地理信息數(shù)據(jù)與GIS相結(jié)合進行水土保持區(qū)劃,可以快速、準確地完成數(shù)據(jù)的處理,直觀地顯示出區(qū)劃結(jié)果,便于調(diào)整和修改,提升區(qū)劃工作的質(zhì)量和效率。

    江蘇省水土保持區(qū)劃在上述數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進行,結(jié)合Arcmap 9.3完成數(shù)據(jù)的空間分析。首先將4要素的綜合得分與江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界的行政區(qū)劃圖進行數(shù)據(jù)連接,在Arcmap中使每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的屬性數(shù)據(jù)表中都有自然要素、社會經(jīng)濟要素、土地利用要素和水土流失要素的綜合得分屬性;第二步,利用Arcmap的空間分析功能分別繪制4個要素的空間分布柵格圖,通過該圖能夠顯示個各要素在江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政單元上的分布情況;第三步,通過層次分析法確定4個要素的權(quán)重關(guān)系,使用Arcmap進行有條件的柵格圖像疊置,形成4個要素的疊置成果圖,由于該圖數(shù)值分布區(qū)間較分散,無法直觀地反映區(qū)劃成果因此需要進行數(shù)值的重分類;最后,使用重分類生成初步的區(qū)劃成果。

    3.1 GIS鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)的空間連接

    將SPSS主成分分析得到的4要素的綜合得分與江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政邊界的電子地圖相結(jié)合進行空間分析,首先要將處理的綜合得分與鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政邊界的電子地圖屬性數(shù)據(jù)表進行連接。在Arcmap中打開江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界的電子地圖,在圖層的屬性表中使用Option丨Joins and Relates丨Join完成操作,該步驟需要將地圖中的鄉(xiāng)鎮(zhèn)與數(shù)據(jù)中的鄉(xiāng)鎮(zhèn)名稱順序相對應(yīng)。

    3.2 生成各要素的空間分布柵格圖

    將4個要素的綜合得分與江蘇省鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃圖相連接,在Arcmap中可以使用該得分繪制各要素的空間分布圖(附圖5),執(zhí)行ArcToolbox中的“Convert tools丨To Raster丨Feature To Raster”命令,分別對4個要素的綜合得分轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)集。

    附圖5中色相和亮度相同的區(qū)域從數(shù)據(jù)上表示具有相近的數(shù)據(jù)區(qū)間,區(qū)劃意義表示為具有相近的功能屬性,而色相和亮度不同的區(qū)域數(shù)據(jù)上表示數(shù)據(jù)區(qū)間差異,區(qū)劃意義上表示為功能屬性存在較大的差異。

    3.3 GIS圖層的空間疊置

    空間疊置分析主要用于兩層或多層以上的數(shù)據(jù)圖層生成新的數(shù)據(jù)圖層,從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)角度看有柵格疊置和矢量疊置,從疊置條件看有條件疊置和無條件疊置[11]。水土保持區(qū)劃中應(yīng)用的有條件柵格疊置,以各因子的權(quán)重構(gòu)成的算數(shù)表達式作為疊置條件。

    3.3.1 層次分析法(AHP)確定各因子權(quán)重 AHP(analytic hierarchy process)是美國運籌學(xué)家薩迪于20世紀70年代提出,是一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標決策分析方法,通過兩兩對比的方式確定層次中諸因素的相對重要性順序[12]。運用AHP確定權(quán)重的步驟如下[13]:

    (1)對問題涉及的因素進行分類,構(gòu)造一個各因素之間相互聯(lián)結(jié)的層次結(jié)構(gòu)模型。

    (2)構(gòu)造兩兩比較的判斷矩陣,采用1—9及其倒數(shù)的標度方法,對重要性程度進行量化。

    (3)通過判斷矩陣計算準則權(quán)重,并進行一致性檢驗。

    (4)計算各層元素對系統(tǒng)目標的合成權(quán)重,進行排序。

    由于將人的判斷與數(shù)量相結(jié)合,肯定會存在誤差,反映了估計結(jié)果與標度的不一致,因此通過公式(2)對判斷矩陣的一致性進行判斷:

    式中:CI——一致性標準;λmax——判斷矩陣的最大特征值;n——判斷矩陣的維數(shù)。當(dāng)一致性標準CI=0時,為完全一致,CI值越大,判斷矩陣的完全一致性就越差。引入平均隨機一致性指標RI,并取CR為衡量矩陣一致性的指標:

    一般情況下CR≤0.1,則可認為判斷矩陣的一致性可以接受,否則應(yīng)修正判斷矩陣。

    研究中為了計算江蘇省水土保持區(qū)劃的自然要素、社會經(jīng)濟要素、土地利用要素、水土流失要素的權(quán)重,首先構(gòu)建各個要素的判斷矩陣,按重要性的賦值區(qū)間為1—9及其倒數(shù),進入AHP計算軟件中計算出各要素的權(quán)重(表3)。

    經(jīng)過驗證CR值為0.021 2<0.1,因此由該判斷矩陣得到的江蘇省水土保持區(qū)劃的各要素的權(quán)重可以被接受。

    表3 層次分析法計算矩陣及權(quán)重

    3.3.2 要素層的有條件柵格疊置 借助GIS軟件平臺與各要素的權(quán)重,將江蘇省水土保持區(qū)劃4個組成要素的分布圖進行柵格疊置,計算機按照各要素圖層的權(quán)重逐像元進行計算,可以得到由4要素柵格圖疊置的結(jié)果圖。在Arcmap中使用“Spatial Analysis丨Raster Calculator”工具,將 AHP的權(quán)重(Wi)輸入圖層疊置的計算公式。柵格疊置的結(jié)果圖是連續(xù)區(qū)間的具有數(shù)值的柵格圖像(見附圖6)。

    3.3.3 圖層疊置的重分類計算 GIS繪制的區(qū)劃成果需要符合水土保持區(qū)劃的區(qū)內(nèi)相似性和區(qū)間差異性、區(qū)域連片的特性,而由圖層疊置產(chǎn)生的結(jié)果是具有連續(xù)區(qū)間的柵格圖像,無法滿足區(qū)劃的要求。因此對疊置結(jié)果進行處理,將柵格圖像中的數(shù)值進行聚類,設(shè)定相應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)間,使數(shù)值相近的聚成一類,即可實現(xiàn)區(qū)劃的目標。使用Arcmap中的Spatial Analysis丨Reclassify工具,選擇圖層疊置的結(jié)果圖層,使用Standard Deviation的方法進行重分類,江蘇省水保區(qū)劃的疊圖結(jié)果被劃分成6個數(shù)據(jù)區(qū)間進行重新分類,其結(jié)果見附圖7。

    4 結(jié)論

    (1)基于GIS的江蘇省水土保持區(qū)劃方法綜合自然要素、社會經(jīng)濟要素、土地利用要素和水土流失要素4個方面,全面、綜合地分析了江蘇省水土保持區(qū)劃,彌補了以往水土保持區(qū)劃指標單一、主觀定性的不足。

    (2)運用SPSS軟件的主成分分析方法對大量數(shù)據(jù)進行處理,使用地理信息系統(tǒng)軟件對數(shù)據(jù)進行計算和分析,提高了水土保持區(qū)劃效率和準確性;整個區(qū)劃過程明晰,易于掌握,可廣泛使用。

    (3)遵照水土保持區(qū)劃定量分析與定性分析相結(jié)合的原則,基于GIS的水土保持區(qū)劃成果作為定量分析的結(jié)果,為下一步開展水土保持區(qū)劃定性分析奠定了基礎(chǔ)。

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