基于RBFN的桂西北喀斯特區(qū)植被碳密度空間分布影響因素分析

張明陽, 王克林,*, 鄧振華, 劉會(huì)玉, 岳躍民, 段亞鋒

(1.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所 亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長沙 410125; 2.中國科學(xué)院環(huán)江喀斯特生態(tài)系統(tǒng)觀測研究站, 環(huán)江 547100; 3.國家電網(wǎng)湖南省電力公司東江水力發(fā)電廠, 資興 423403; 4.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 南京 210046)

基于RBFN的桂西北喀斯特區(qū)植被碳密度空間分布影響因素分析

張明陽1,2, 王克林1,2,*, 鄧振華3, 劉會(huì)玉4, 岳躍民1,2, 段亞鋒1,2

(1.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所 亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長沙 410125; 2.中國科學(xué)院環(huán)江喀斯特生態(tài)系統(tǒng)觀測研究站, 環(huán)江 547100; 3.國家電網(wǎng)湖南省電力公司東江水力發(fā)電廠, 資興 423403; 4.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 南京 210046)

在2010年植被碳密度空間分布結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過13個(gè)環(huán)境因子的1377個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò) (Radial Basis Function Network, RBFN) 模型，對(duì)桂西北喀斯特區(qū)植被碳密度空間分布的影響因素進(jìn)行了初步探討。研究結(jié)果顯示：對(duì)該區(qū)植被碳密度空間分布影響最為重要的前4位為地類、森林類型、林種和植被類型4個(gè)因子，其標(biāo)準(zhǔn)化重要性分別在50%以上；其次為石漠化程度、腐殖層厚度、面積等級(jí)、植被總覆蓋度和土層厚度5個(gè)因子，其標(biāo)準(zhǔn)化的重要性分別在15%—30%；影響最小的是坡位、坡度、坡向和海拔4個(gè)地形因子，其標(biāo)準(zhǔn)化重要性僅2%—11%。研究表明地形因子對(duì)植被碳密度空間分布影響有限，更為重要的是土地類型、森林類型、林種和植被類型等可通過人為活動(dòng)改變的因素，因此生態(tài)環(huán)境移民、退耕還林等石漠化治理措施對(duì)植被碳密度空間分布具有重要影響。

桂西北; 喀斯特; 植被碳密度; 影響因素; 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型

植被碳儲(chǔ)量是估算陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣間溫室氣體CO2交換量的關(guān)鍵因子，并成為多個(gè)重大科學(xué)計(jì)劃的研究主題[1- 2]。我國西南喀斯特區(qū)土層淺薄、土壤總量少，植被碳占碳庫的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它類型區(qū)，其植被碳儲(chǔ)蓄的時(shí)空變異特征及其主要影響因素成為喀斯特區(qū)域碳循環(huán)研究中迫切需要解決的科學(xué)問題[3- 5]。同時(shí)，20世紀(jì)90年代以來，隨著國家八七扶貧計(jì)劃及西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實(shí)施，通過實(shí)施退耕還林(草)、封山育林、生態(tài)移民等措施，西南喀斯特區(qū)退化生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)重建取得了一定的成效[6- 8]。隨著石漠化綜合治理試點(diǎn)工程的啟動(dòng)，研究喀斯特區(qū)植被固碳效應(yīng)對(duì)評(píng)價(jià)石漠化綜合治理的效益具有重要的科學(xué)意義。我國不少學(xué)者對(duì)西南喀斯特區(qū)的碳循環(huán)進(jìn)行了相關(guān)研究[9- 12]，但絕大部分限于生態(tài)系統(tǒng)尺度的植被碳儲(chǔ)蓄空間分異特征分析，較少涉及區(qū)域植被碳儲(chǔ)蓄空間分布及其影響因素探索[13- 14]。因此，探討喀斯特區(qū)域植被碳儲(chǔ)蓄空間分布特征及其主要影響因素分析，不僅能為喀斯特區(qū)域碳儲(chǔ)量估算和石漠化治理的效益評(píng)價(jià)提供科學(xué)參考，而且能為更好地理解喀斯特區(qū)域植被碳儲(chǔ)量空間分布特征和生態(tài)系統(tǒng)管理提供科學(xué)依據(jù)。

徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Network, RBFN)模型是近年來被廣泛應(yīng)用于分類研究的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[15- 17]，是利用具有局部隆起的徑向基函數(shù)來做逼真或分類，相對(duì)于其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，除了具有一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)(如多維非線性映射能力、泛化能力、并行信息處理能力等)，還具有很強(qiáng)的聚類分析能力，學(xué)習(xí)算法簡單方便等優(yōu)點(diǎn)。本文以進(jìn)行了大量生態(tài)移民與退耕還林的桂西北典型喀斯特區(qū)為例，在2010年植被碳密度空間分布結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過13個(gè)環(huán)境因子1377個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，建立徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型[15- 17]，對(duì)植被碳密度空間分布主要影響因素進(jìn)行初步探索，以期為深入了解喀斯特區(qū)植被碳儲(chǔ)蓄空間分布及石漠化治理提供科學(xué)參考與理論基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況

桂西北地處廣西西北、云貴高原南麓，介于104°29′—109°09′E，23°41′—25°37′N之間(圖1)[18]。總面積6.94萬km2，包括廣西河池市11個(gè)縣(市)和百色市12個(gè)縣市。屬中亞熱帶南緣季風(fēng)氣候，年均氣溫19.5℃，年均降水1000mm，時(shí)空分布不均。以山地、峰叢洼地為主，山區(qū)面積比例大(百色和河池分別30%和59%)。海拔為2000多米至100多米，呈西北向東南降低?？λ固氐孛矎V為發(fā)育，由西向東地貌類型主要為中山、低山和峰叢洼地。成土母巖主要有石灰?guī)r、紫色巖等。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 資料來源

主要數(shù)據(jù)是2010年林業(yè)清查數(shù)據(jù)(來源于中南林業(yè)勘測設(shè)計(jì)院)，具體做法是采用系統(tǒng)抽樣的方法，在五萬分之一的地形圖上，按照6 km × 8 km的網(wǎng)格進(jìn)行機(jī)械布點(diǎn)，以每個(gè)網(wǎng)格的西南交叉點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)布設(shè)25.82 m×25.82 m的正方形固定樣地，每個(gè)樣地面積0.0667 hm2。本區(qū)1444個(gè)樣地，剔除非林地共有1377個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括海拔、坡向、坡度、植被類型、林種、地類、植被覆蓋度、土壤厚度、腐殖質(zhì)、石漠化程度、優(yōu)勢樹種、胸徑、林業(yè)蓄積等60多項(xiàng)因子。

圖1 研究區(qū)域地理位置[18]Fig.1 Location in the study area

軟件主要有地理信息系統(tǒng)軟件ARCGIS 9.3 和統(tǒng)計(jì)軟件MATLAB7.01。ARCGIS9.3主要用于植被碳密度的空間分布分析，MATLAB7.01主要用于RBFN模型運(yùn)行。

2.2 研究方法

2.2.1 植被碳儲(chǔ)量及其密度

植被碳儲(chǔ)蓄主要是采用材積源生物量法和已經(jīng)建立的回歸方程[19- 20]，計(jì)算生物量，然后通過植被含碳量即含碳率獲得。植被碳密度為單位面積的植被碳儲(chǔ)量。具體計(jì)算和轉(zhuǎn)換方法詳見已發(fā)表論文基于林業(yè)清查資料的桂西北植被碳空間分布及其變化特征[21]。

2.2.2 RBFN原理介紹及其訓(xùn)練算法

RBFN(Radial Basis Function Network)由輸入層、隱含層和輸出層組成三層前向式網(wǎng)絡(luò)，各層有多個(gè)神經(jīng)元，相鄰兩層單元之間單方向連接，通過徑向基算法來獲得隱層權(quán)值、確定最終輸出值的多層前向監(jiān)督式網(wǎng)絡(luò)[15- 17](圖2)。其中：Xk為輸入層(k= 1, 2, …,N)，Vj為隱含層(j= 1, 2, …, L)，Oi為輸出層(i= 1, 2, …, M)。Cjk=(Cj1,Cj2, …,Cjn)、Sj分別表示隱含層單元基函數(shù)的中心和寬度，N、L、M分別表示輸入、隱含和輸出單元的數(shù)量。N和M 同輸入維數(shù)和輸出維數(shù)相一致，而L采用構(gòu)造人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或?qū)W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行修改，使之與具體問題相適應(yīng)來確定隱單元數(shù)。

圖2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)模型結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The model structure of Radial Basis Function Network (RBFN)X1: 輸入層1; X2: 輸入層2; X3: 輸入層3; X4: 輸入層4 ; V1: 隱含層1; V2: 隱含層2; V3: 隱含層3; V4: 隱含層4; Qi: 輸出層j;Cjk: 隱含層單元基函數(shù)中心; Sj: 隱含層單元基函數(shù)寬度; Wij: 隱含層單元與輸出層單元之間的連接權(quán)重

隱含層是固定不變的非線性變換。Cjk、Sj、Wij需通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練確定，具體分3 步進(jìn)行計(jì)算：

第一步 確定基函數(shù)的中心Cjk，思路是利用一組輸入來計(jì)算L×N個(gè)Cjk，使Cj盡可能均勻地對(duì)數(shù)據(jù)抽樣，在數(shù)據(jù)密集點(diǎn)Cj也密集，這種方法稱為“K-均值聚類法”，是無監(jiān)督學(xué)習(xí)法。

第二步 確定基函數(shù)的寬度Sj?；瘮?shù)中心Cj訓(xùn)練完成后可求歸一化參數(shù)。最常用的是令它們等于基函數(shù)中心，與子樣本集中樣本模式之間的平均距離，即:

2.3 影響因素指標(biāo)

植被碳密度空間分布影響因素分析，遵循代表性、簡明性和可獲性原則，選取13個(gè)指標(biāo)。

(1)海拔 研究區(qū)樣點(diǎn)海拔高程范圍為92—1876 m。

(2)坡向 分為9個(gè)坡向,北(338°—22°)，東北(23°—67°)，東(68°—112°)，東南(113°—157°)，南(158°—202°)，西南(203°—247°)，西(248°—292°)，西北(293°—337°)，無坡向(坡度<5°)，代碼分別為1、2、3、4、5、6、7、8和9。

(3)坡位 分為6個(gè)坡位,脊(山脈分水線及其兩側(cè)各下降垂直高度15m的范圍)，上(從脊部以下至山谷范圍內(nèi)的山坡三等分后的最上等分部位)，中(三等分的中坡位)，下(三等分的下坡位)，谷(匯水線兩側(cè)的谷地，若樣地處于2部位中出現(xiàn)的局部山洼，也按山谷記)，平地(處在平原和臺(tái)地上的樣地)，代碼分別為1、2、3、4、5和6。

(4)坡度 研究區(qū)樣點(diǎn)坡度為0—80°。

(5)土層厚度 研究區(qū)樣點(diǎn)土層厚度范圍為1—180 cm。

(6)腐殖層厚度 研究區(qū)樣點(diǎn)腐殖層厚度為0—35 cm。

(7)植被總覆蓋度 研究區(qū)樣點(diǎn)植被總覆蓋度為10—100%。

(8)地類 即土地類型，根據(jù)土地覆蓋特征和利用狀況綜合劃定類型，包括林地和非林地2個(gè)一級(jí)地類，其中林地劃分8個(gè)二級(jí)地類，12個(gè)三級(jí)地類。研究區(qū)地類主要有喬木林、竹林、灌木林、未成林造林地、采伐火燒跡地、無立木林地、宜林荒地、耕地、牧草地、未利用地。

(9)植被類型 有自然植被和栽培植被兩大類，針葉林、闊葉林、灌叢和灌草叢類型，具體有暖性針葉林、暖性針闊混交林、落葉闊葉林、常綠落葉闊葉混交林、常綠闊葉林、竹林等。

(10)石漠化程度 石漠化指在熱帶、亞熱帶濕潤和半濕潤地區(qū)巖溶極其發(fā)育的自然背景下，受人為活動(dòng)的干擾，使地表植被遭受破壞，造成土壤嚴(yán)重侵蝕，基巖大面積裸露，礫石堆積，地表呈現(xiàn)似荒漠化景觀的土地退化乃至土壤消失的現(xiàn)象。研究區(qū)石漠化程度有無石漠化、潛在、輕度、中度和重度石漠化，其評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)詳見廣西森林資源連續(xù)清查復(fù)查操作細(xì)則*廣西森林資源連續(xù)清查第七次復(fù)查操作細(xì)則。

(11)林種 23個(gè)亞林種(水源涵養(yǎng)林、水土保持林、國防林、風(fēng)景林、用材林、薪炭林、果樹木、原材料林、藥用林、其它經(jīng)濟(jì)林等)，標(biāo)準(zhǔn)詳見廣西森林資源連續(xù)清查復(fù)查操作規(guī)則①。

(12)森林類型 主要有生態(tài)公益林和商品林兩個(gè)類別，生態(tài)公益林細(xì)分為國家公益林和地方公益林，商品林主要有用材林、薪炭林和經(jīng)濟(jì)林。

(13)面積等級(jí) 根據(jù)樣地所確定的地理外延的連片面積大小確定，即地類連片面積大小，面積等級(jí)分為7類：面積<1 hm2為1類，1—4.9 hm2為2類，5—9.9 hm2為3類，10—19 hm2為4類，20—49 hm2為5類，50—99 hm2為6類，>100 hm2為7類。研究區(qū)地類面積等級(jí)1—7均有分布。

3 分析結(jié)果

3.1 模型運(yùn)行概況

RBFN模型運(yùn)行情況較為理想。在1377個(gè)總樣本中，有效樣本有1297個(gè)，其中有74.3%(964個(gè))用來訓(xùn)練，25.7%(333個(gè))用來測試。由于檢驗(yàn)樣本與測試樣本中的一個(gè)或多個(gè)個(gè)案有未出現(xiàn)在訓(xùn)練樣本中的因素或因變量，因而排除這些個(gè)案，本研究因此而排除樣本數(shù)80個(gè)。

本研究中FRBN模型輸入層為13個(gè)影響因子，輸出層有植被碳密度、影響因素標(biāo)準(zhǔn)化重要性及錯(cuò)誤函數(shù)(表1)。隱藏層單位數(shù)經(jīng)訓(xùn)練最后確定為516個(gè)，激活函數(shù)采用的是softmax，錯(cuò)誤函數(shù)是平方和。模型訓(xùn)練平方和錯(cuò)誤為312.205，測試平方和錯(cuò)誤為103.278，說明本研究通過FRBN模型來分析植被碳密度空間分布的影響因素，其運(yùn)行結(jié)果比較理想，運(yùn)行結(jié)果可行和適用。

表1 模型運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)信息

* 由檢驗(yàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)確定：隱藏單位的"最佳"數(shù)量為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中產(chǎn)生最小錯(cuò)誤的單位

表2 影響因素重要性及其排序

3.2 模型運(yùn)行結(jié)果

研究區(qū)在1377個(gè)樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過RBFN模型分析結(jié)果顯示，在選取的13個(gè)植被碳密度空間分布影響因素中，重要性排序?yàn)椋旱仡?森林類型>林種>植被類型>石漠化程度>腐殖層厚度>面積等級(jí)>植被總覆蓋度>土層厚度>坡位>坡度>坡向>海拔(表2)。排前4位的地類、森林類型、林種和植被類型因子，其標(biāo)準(zhǔn)化重要性分別在50%以上；其次的石漠化程度、腐殖層厚度、面積等級(jí)、植被總覆蓋度、土層厚度5個(gè)因子，其標(biāo)準(zhǔn)化重要性分別在15%—30%；影響貢獻(xiàn)最小的4個(gè)地形因子，其標(biāo)準(zhǔn)化重要性僅在2%—11%(圖3)。研究表明地形因子對(duì)植被碳密度空間分布的影響有限，更為重要的是土地類型、森林類型、林種和植被類型等可通過人為活動(dòng)改變的因素，因此生態(tài)環(huán)境移民、退耕還林等石漠化治理措施對(duì)植被碳密度的空間分布應(yīng)具有重要影響。

圖3 影響因素的重要性Fig.3 The significance of impact factors

同時(shí)，研究區(qū)植被碳密度與環(huán)境因子的相關(guān)性進(jìn)行了分析，在13個(gè)影響因子中，與植被碳密度在0.01水平上顯著相關(guān)的高達(dá)12個(gè)，只有一個(gè)因子(坡度)在0.05水平上顯著相關(guān)(表3)。其中土層厚度、腐殖層、植被覆蓋度、林種、森林類型、海拔和面積等級(jí)與植被碳密度成正相關(guān)，在一定程度說明植被碳密度的空間分布受這些環(huán)境因素影響，且是正向的影響。坡向、坡位、地類和石漠化程度與植被碳密度成負(fù)相關(guān)，石漠化程度越高植被碳密度越低；而坡向、坡位、地類與植被碳密度的負(fù)相關(guān)結(jié)果，與代碼表示有很大關(guān)系，結(jié)果顯示，坡向高代碼的西坡、西北坡，坡位高代碼的谷和平地，地類高代碼的草地，植被碳密度相對(duì)較低。峰叢洼地廣為分布的廣西喀斯特區(qū)植被普遍具有中上坡高、而下坡和低海拔的洼地少的空間分布特征[22- 24]。

表3植被碳密度與環(huán)境因子的相關(guān)性

Table3Thecorrelationofvegetationcarbondensityandenvironmentalfactors

影響因素Impactfactors相關(guān)性Correlation顯著性Significant數(shù)量Number海拔Altitude0.202**01377坡向Aspect-0.072**0.0071377坡位Slopeposition-0.160**01377坡度Slope0.065*0.0161377土層厚度Soilthickness0.323**01377腐殖層Humuslayer0.348**01377植被總覆蓋Vegetationcoverage0.246**01377地類Landtype-0.374**01377植被類型Vegetationtype-0.089**0.0011377石漠化程度Degreeofrockydesertification-0.205**01377林種Vegetationspecies0.305**01377森林類型Foresttype0.236**01377面積等級(jí)Areagrade0.155**01377

**在.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)，*在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

3.3 其它方法分析結(jié)果對(duì)比

為進(jìn)一步驗(yàn)證RBFN分析結(jié)果，采用因子分析與典范對(duì)應(yīng)分析方法進(jìn)行初步對(duì)比分析。

因子分析中雖然Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)度量為0.797，Bartlett 的球形度檢驗(yàn)結(jié)果表明數(shù)據(jù)可以作主成分分析(近似卡方為96064.574，df為78，Sig.為0)，但方差特征值不夠理想，前4個(gè)主成分累積方差僅為68.837%(表4)，結(jié)果表明僅做主成分分析不太理想，應(yīng)采用一定的方法對(duì)所有因素分析。

表4 影響因子的方差特征值

圖4 影響因素的典范對(duì)應(yīng)分析(CCA)排序圖Fig.4 The ordination diagram of impact factors through the method of CCA

典范對(duì)應(yīng)分析方法(CCA)是基于單峰模型和對(duì)應(yīng)分析發(fā)展而來的一種排序方法，又稱環(huán)境約束對(duì)應(yīng)分析或多元直接梯度分析，可以直觀地看出他們之間的關(guān)系[25]。本研究將其應(yīng)用于植被碳密度與環(huán)境條件關(guān)系研究，從而進(jìn)一步驗(yàn)證RBFN分析結(jié)果。分析得到，前4個(gè)排序軸特征值分別0.337，0.102，0.042和0.019，總特征值為0.641。相關(guān)性分別達(dá)0.975，0.915，0.938和0.868。表明環(huán)境因子與植被碳密度相關(guān)性強(qiáng)，卻非某一因素起絕對(duì)優(yōu)勢(圖4)。

4 結(jié)論與討論

本研究基于1377個(gè)樣本數(shù)據(jù)，對(duì)桂西北影響植被碳密度空間分布的13個(gè)因子通過RBFN模型進(jìn)行了分析，研究表明，對(duì)植被碳密度空間分布的影響最為重要的是土地類型、森林類型、林種和植被類型等可通過人為活動(dòng)改變的因素(標(biāo)準(zhǔn)化重要性分別在50%以上)，因此生態(tài)環(huán)境移民、退耕還林等石漠化治理措施對(duì)植被碳密度的空間分布具有重要影響。

研究結(jié)果得出的植被碳密度空間分布影響因素的重要性排序是可信的。研究區(qū)植被碳密度空間分布大致表現(xiàn)為西部高中東部低，北部高南部低。西部植被碳密度集中在26—36 t/hm2，中東部植被碳密度集中在25—30 t/hm2。這種分布趨勢，與植被凈第一性生產(chǎn)力NPP的空間分布相符(西部植被覆蓋度均值超過60%，NPP均值超過1000g/m2；北部和東部NPP部分區(qū)域均值在100g/m2以下)[25- 26]。而且，廣西石漠化面積居全國第3位，在10個(gè)市76縣(市、區(qū))均有分布[23]。主要分布于廣西桂中偏西和桂西南地區(qū)，如平果、大化、都安、馬山、巴馬、東蘭、鳳山、德保、田東縣[23]，這些縣分布在本研究區(qū)的中東部和南部。

據(jù)2005年石漠化監(jiān)測調(diào)查結(jié)果，平果縣石山區(qū)面積156486.70 hm2，其中石漠化地83366.67 hm2，潛在石漠化地14860 hm2，通過努力，平果縣生態(tài)環(huán)境有了較大改觀，全縣植樹造林和封山育林45333.33 hm2，其中封山育林23793.33 hm2[8]。說明該區(qū)生態(tài)環(huán)境治理人工調(diào)控措施效果顯著，區(qū)域生態(tài)環(huán)境好轉(zhuǎn)。同時(shí)，前期研究結(jié)果顯示：在20世紀(jì)90年代，尤其是在1993—2002年，廣西進(jìn)行了大規(guī)模的生態(tài)環(huán)境移民(約49133戶和232705人)，地處典型喀斯特區(qū)、石漠化顯著的平果和東蘭，單位面積生態(tài)服務(wù)功能顯著增加[25]。這些前期研究結(jié)果再次驗(yàn)證了土地類型、森林類型、林種和植被類型等可通過人為活動(dòng)改變的因素對(duì)區(qū)域植被空間分布的重要性，同時(shí)間接表明生態(tài)環(huán)境移民、退耕還林等石漠化治理措施對(duì)植被碳密度的空間分布具有重要影響。

本文雖通過RBFN對(duì)桂西北喀斯特區(qū)植被碳密度的影響因素進(jìn)行了初步探索，但更為全面和準(zhǔn)確的喀斯特區(qū)植被碳密度空間分布驅(qū)動(dòng)機(jī)制，將依賴于更多因素加以考慮及更廣泛的區(qū)域?qū)Ρ妊芯俊?/p>

致謝：感謝中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所徐憲立研究員對(duì)本文寫作的幫助。

[1] Dixon R K, Solomon A M, Brown S, Houghton R A, Trexier M C, Wisniewski J.Carbon pools and flux of global forest ecosystems.Science, 1994, 263(5144): 185- 190.

[2] Piao S L, Fang J Y, Ciais P, Peylin P, Huang Y, Sitch S, Wang T.The carbon balance of terrestrial ecosystems in China.Nature, 2009, 458(7241): 1009- 1013.

[3] Cao J H, Yuan D X, Pei J G.Karst ecosystem constrained by geological conditions in southwest China.Beijing: Geological Publishing House, 2005.

[4] Liu C Q, Jiang Y K, Tao F X, Lang Y C, Li S L.Chemical weathering of carbonate rocks by sulfuric acid and the carbon cycling in southwest China.Geochimica, 2008, 37(4): 404- 410.

[5] Wang S L, Yeager K M, Wan G J, Liu C Q, Wang Y C, Lu Y C.Carbon export and HCO3fate in carbonate catchments: a case study in the karst plateau of southwestern China.Applied Geochemistry, 2012, 27(1): 64- 72.

[6] 11th Five-Year Plan of forestry in Guangxi.State forestry administration, China, 2006- 01- 17.http://www.forestry.gov.cn/portal/main/s/72/content-385171.html.

[7] Rocky desertification was primarily controlled in Guangxi, China.Hechi Daily, 2011- 9- 14.http://news.hcwang.cn/news/2011914/news008091508.html.

[8] Ten-year anniversary of western region development: control of karst rocky desertification for poverty relief in Guangxi.Xinhua News Agency, 2010- 01- 16.http://www.gov.cn/jrzg/2010- 01/16/content_1512432.htm.

[9] Zhang W, Chen H S, Wang K L, Hou Y, Zhang J G.Spatial variability of soil organic carbon and available phosphorus in a typical karst depression, northwest of Guangxi.Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(12): 5168- 5175.

[10] Tian D L, Wang X K, Fang X, Yan W D, Ning X B, Wang G J.Carbon storage and spatial distribution in different vegetation restoration patterns in Karsts area, Guizhou province.Scientia Silvae Sinicae, 2011, 47(9): 7- 14.

[11] Cai G P, Han H Q, Zhang F T, Gao H J, Zhu J.Impacts of land use change on the vegetation carbon storage in Suiyang, Guizhou province in the karst area.Research of Soil and Water Conservation, 2012, 9(4): 122- 125.

[12] Peng W X, Wang K L, Song G T Q, Zeng F P, Wang J R.Controlling and restoration models of complex degradation of vulnerable karst ecosystem.Acta Ecologica Sinic, 2008, 28(2): 811- 820.

[13] Luo D H, Xia J, Yuan J W, Zhang Z H, Zhu J D, Ni J.Root biomass of karst vegetation in a mountainous area of southwestern China.Chinese Journal of Plant Ecology, 2010, 34(5): 611- 618.

[14] Fang J Y, Liu G H, Xu H L.Biomass and net production of forest vegetation in China.Acta Ecologica Sinica, 1996, 16(5): 497- 508.

[15] Schwenker F, Kestler H A, Palm G.Three learning phases for radial-basis-function networks.Neural Networks, 2001, 14(4): 439- 458.

[16] Hang Q H, Cai Y L.Hazardous assessment of karst rocky desertification in Guizhou province: an application of the RBFN model.Acta Geographica Sinica, 2005, 60(5): 771- 778.

[17] Zhang M Y, Wang K L, Zhang C H, Chen H S, Liu H Y, Yue Y M, Luffman I, Qi X K.Using the radial basis function network model to assess rocky desertification in northwest Guangxi, China.Environmental Earth Sciences, 2011, 62(1): 69- 76.

[18] Zhang M Y, Wang K L, Liu H Y, Zhang C H, Duan Y F.Spatio-temporal variation of vegetation carbon storage and density in karst areas of northwest Guangxi based on remote sensing images.Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2013, 21(12): 1545- 1553.

[19] Huang C D, Zhang J, Yang W Q, Tang X, Zhao A J.Dynamics on forest carbon stock in Sichuan province and Chongqing city.Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(3): 966- 975.

[20] Fang J Y, Chen A P, Zhao S Q, Ci L J.Estimating biomass carbon of China′s forests: supplementary notes on report published in science (291: 2320- 2322) by Fang et al.(2001).Acta Phytoecologica Sinica, 2002, 26(2): 243- 249.

[21] Zhang M Y, Luo W J, Liu H Y, Zhang C H, Yue Y M, Wang K L.Spatial distribution and change of vegetation carbon in northwest Guangxi, China on the basis of vegetation inventory data.Acta Ecologica Sinic, 2013, 33(16): 5067- 5077.

[22] Hu Y C, Liu Y S, Wu P L, Zou X P.Rocky desertification in Guangxi karst mountainous area: its tendency, formation causes and rehabilitation.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2008, 24(6): 96- 101.

[23] Hu B Q, Li L, Jiang S F.Spatial pattern analysis on karst rocky desertification of Guangxi based on landscape spatial method.Earth and Environment, 2005, 33(Suppl): 581- 587.

[24] Yang C M.A discussion on the remote sensing analysis of karst stone desertization in Guangxi.Remote Sensing for Land & Resources, 2003, 56(2): 34- 36, 63- 63.

[25] Zhang M Y, Wang K L, Chen H S, Zhang C H, Lui H Y, Fan F D.Quantified evaluation and analysis of ecosystem services in karst areas based on remote sensing.Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(11): 5891- 5901.

[26] Zhang M Y, Wang K L, Lui H Y, Chen H S.The characteristic of land changes in ecologically fragile kast Areas: a case study in northwest Guangxi, China.Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(6): 3105- 3116.

參考文獻(xiàn):

[3] 曹建華, 袁道先, 裴建國.受地質(zhì)條件制約的中國西南巖溶生態(tài)系統(tǒng).北京: 地質(zhì)出版社, 2005.

[4] 劉叢強(qiáng), 蔣穎魁, 陶發(fā)祥, 郎赟超, 李思亮.西南喀斯特流域碳酸鹽巖的硫酸侵蝕與碳循環(huán).地球化學(xué), 2008, 37(4): 404- 410.

[6] “十一五”廣西林業(yè)規(guī)劃.國家林業(yè)局, 2006- 01- 17.http://www.forestry.gov.cn/portal/main/s/72/content- 385171.html.

[7] 河池市石漠化治理初見成效.河池日報(bào), 2011- 9- 14.http://news.hcwang.cn/news/2011914/news008091508.html.

[8] 西部大開發(fā)十周年: 廣西石漠化治理拓開扶貧路.新華社, 2010- 1- 16.http://www.gov.cn/jrzg/2010- 01/16/content_1512432.htm.

[9] 張偉, 陳洪松, 王克林, 侯婭, 張繼光.桂西北喀斯特洼地土壤有機(jī)碳和速效磷的空間變異.生態(tài)學(xué)報(bào), 2007, 27(12): 5168- 5175.

[10] 田大倫, 王新凱, 方晰, 閆文德, 寧曉波, 王光軍.喀斯特地區(qū)不同植被恢復(fù)模式幼林生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量及其空間分布.林業(yè)科學(xué), 2011, 47(9): 7- 14.

[11] 蔡廣鵬, 韓會(huì)慶, 張鳳太, 郜紅娟, 朱建.喀斯特地區(qū)貴州省綏陽縣土地利用/覆被變化對(duì)陸地植被碳儲(chǔ)量的影響.水土保持研究, 2012, 9(4): 122- 125.

[12] 彭晚霞, 王克林, 宋同清, 曾馥平, 王久榮.喀斯特脆弱生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合退化控制與重建模式研究.生態(tài)學(xué)報(bào), 2008, 28(2): 811- 820.

[13] 羅東輝, 夏婧, 袁婧薇, 張忠華, 祝介東, 倪健.我國西南山地喀斯特植被的根系生物量初探.植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 34(5): 611- 618.

[14] 方精云, 劉國華, 徐蒿齡.我國森林植被的生物量和凈生產(chǎn)量.生態(tài)學(xué)報(bào), 1996, 16(5): 497- 508.

[16] 黃秋昊, 蔡運(yùn)龍.基于RBFN模型的貴州省石漠化危險(xiǎn)度評(píng)價(jià).地理學(xué)報(bào), 2005, 60(5): 771- 778.

[18] 張明陽, 王克林, 劉會(huì)玉, 章春華, 段亞鋒.基于遙感影像的桂西北喀斯特區(qū)植被碳儲(chǔ)量及密度時(shí)空分異.中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2013,21(12):1545- 1553.

[19] 黃從德, 張健, 楊萬勤, 唐宵, 趙安玖.四川省及重慶地區(qū)森林植被碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài).生態(tài)學(xué)報(bào), 2008, 28(3): 966- 975.

[20] 方精云, 陳安平, 趙淑清, 慈龍駿.中國森林生物量的估算: 對(duì)Fang等Science一文(Science, 2001, 291: 2320- 2322)的若干說明.植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2002, 26(2): 243- 249.

[21] 張明陽, 羅為檢, 劉會(huì)玉, 章春華, 岳躍民, 王克林.基于林業(yè)清查資料的桂西北植被碳空間分布及其變化特征.生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 33(16): 5067- 5077.

[22] 胡業(yè)翠, 劉彥隨, 吳佩林, 鄒秀萍.廣西喀斯特山區(qū)土地石漠化: 態(tài)勢、成因與治理.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2008, 24(6): 96- 101.

[23] 胡寶清, 李 玲, 蔣樹芳.基于景觀空間方法的廣西喀斯特石漠化空間格局分析.地球與環(huán)境, 2005, 33(Z1): 581- 587.

[24] 楊傳明.廣西巖溶石漠化變化規(guī)律及強(qiáng)弱程度遙感分析.國土資源遙感, 2003, 14(2): 34- 36, 63- 63.

[25] 張明陽, 王克林, 陳洪松, 章春華, 劉會(huì)玉, 岳躍民, 凡非得.喀斯特生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能遙感定量評(píng)估與分析.生態(tài)學(xué)報(bào), 2009, 29(11): 5891- 5901.

[26] 張明陽, 王克林, 劉會(huì)玉, 陳洪松.喀斯特生態(tài)脆弱區(qū)桂西北土地變化特征.生態(tài)學(xué)報(bào), 2009, 29(6): 3105- 3116.

FactorsinfluencingthespatialdistributionofvegetationcarbondensityinkarstlandscapesofNorthwestGuangxiacasestudybasedonradialbasisfunctionnetworkmodel

ZHANG Mingyang1,2, WANG Kelin1,2,*,DENG Zhenhua3, LIU Huiyu4, YUE Yuemin1,2, DUANG Yafeng1,2

1KeyLaboratoryofAgro-ecologicalProcessesinSubtropicalRegion,InstituteofSubtropicalAgriculture,ChineseAcademyofSciences,Changsha410125,China2HuanjiangObservationandResearchStationforKarstEcosystems,ChineseAcademyofSciences,Huanjiang547100,China3HunanDongjiangHydroelectricPowerPlant,StateGridCorporationofChina,Zixing423403,China4CollegeofGeographyScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210046,China

Karst landscapes in Southwest China may be an important carbon sink after the implementation of ecological engineering.The carbon pool in vegetation plays a more important role in the ecosystem carbon budget than that in shallow soils with a limited carbon savings.However, due to the special nature of the geological settings of the Karst region, the spatial distribution of vegetation has a three-dimensional characteristics of discontinuity and fragmentation, which results in the difficulty in obtaining the belowground section of vegetation.This study examined the influencing factors on spatial distribution of vegetation carbon density in the karst area of northwest Guangxi, China, based on 1377 samples of 13 environment factors investigated in 2010 and the model of radial basis function network.The results show that: the four most important impact factors on the spatial distribution of vegetation carbon density are land type, forest type, forest category and vegetation type, and the significance of standardization above 50% for all of these factors; The second group of important impact factors are rocky desertification degree, humus layer thickness, size class, overall vegetation cover and soil thickness, and the significance of standardization is about 15%—30%; The least important factors on the spatial distribution of vegetation carbon density are location, slope, aspect and elevation, and the importance of standardization is only 2%—11%.Our study indicates that, and land type, forest type, forest category and vegetation type changed by human activities are the predominant factors in controlling the spatial distribution of vegetation carbon density, and the impact of topographic factors on are limited.This study suggests that the eco-environment immigration, returning farmland to forests, rocky desertification control measures have positive impacts on the spatial distribution of vegetation carbon density.

Northwest Guangxi; karst; vegetation carbon density; impact factors; radial basis function network model

國家自然科學(xué)基金(31370484); 中國科學(xué)院西部行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目(KZCX2-XB3- 10);中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)所青年人才領(lǐng)域前沿項(xiàng)目(ISACX-LYQY-QN- 1102); 中國科學(xué)院“西部之光”人才培養(yǎng)計(jì)劃一般項(xiàng)目

2013- 08- 06;

2014- 04- 01

10.5846/stxb201308062035

*通訊作者Corresponding author.E-mail: kelin@isa.ac.cn

張明陽, 王克林, 鄧振華, 劉會(huì)玉, 岳躍民, 段亞鋒.基于RBFN的桂西北喀斯特區(qū)植被碳密度空間分布影響因素分析.生態(tài)學(xué)報(bào),2014,34(12):3472- 3479.

Zhang M Y, Wang K L,Deng Z H, Liu H Y, Yue Y M, Duang Y F.Factors influencing the spatial distribution of vegetation carbon density in karst landscapes of Northwest Guangxi: a case study based on radial basis function network model.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3472- 3479.