地理地形因子

地理地形因子（精选5篇）

地理地形因子 篇1

水是生命之源, 是人类进行各种生产活动的必要资源。其中大气降水虽只占到地球总水量的极小一部分, 但却是河川径流及农业用水的主要来源。因此, 进行某一地区降水空间分布研究对整个区域水资源分析、旱涝灾害预警管理等具有指导意义[1,2]。

国内学者刘艳群等[3]用主分量分析法对珠江流域1954~2003年51个站点月降水数据进行分析, 得出了珠江流域4~9月份五种主要降水空间分布形态;刘刚等[4]采用克里格插值法对澜沧江流域降水量进行插值分析, 获取流域内及周边地区的降水量空间分布特征, 研究表明:澜沧江地区降水量分布空间变异性较大。由于区域降水空间分布受众多因素影响, 如高程、坡度、坡向等[5], 这些因子在很大程度上决定了区域降水空间分布格局。尤其是地形因素对降水影响极为显著, 它能引起区域降水的不均匀性和不连续性, 对社会经济发展和人民生产生活产生重大影响。

现选用分辨率为5 km×5 km的DEM (digital elevation model, 数字高程模型) 资料、2001~2010十年内长江中下游地区的降水整编资料、NCEP风向数据, 采用偏最小二乘方法对长江中下游平原1月、4月、7月、10月的降水空间分布与地理地形及风向因子的关系进行分析、验证与讨论。

1 研究资料与方法

1.1 区域概况

长江中下游平原位于110°E~123°E、28°N~34°N, 由两湖平原、鄱阳湖平原、苏皖沿江平原、里下河平原和长江三角洲平原组成, 位于长江三峡以东, 北接淮阳山, 南接江南丘陵, 面积约为2×105km2。该区地势低平, 境内港汊纵横, 湖泊密布, 东面临海, 处在暖温带和南亚热带之间。气候温暖湿润, 光照充足、热量丰富、雨热同季, 对农业生产十分有利, 是全国粮食主产地。经济发达, 有上海、南京、武汉等大城市以及苏州、南昌、长沙等中等城市群。下图所示为长江中下游平原数字高程模型和气象数据站点分布图。

1.2 数据选择

选用长江中下游平原分辨率为5 km×5 km的DEM资料, 2001~2010年的NCEP风向资料以及本区内2011~2010年内60个气象站点的降水整编资料, 其中包括:逐日降水量、各时段最大降水量、逐月降水量。

1.3 研究方法选择

传统计算降水空间分布及其变化的方法有两种:①内插法:插值现有观测数据, 形成等值线空间分布;②回归分析法:建立降水要素与空间变量间的关系方程[6]。

目前插值算法较多, 如:克里格插值法、反距离加权法、趋势面分析和Cressman客观分析法等。许多学者对不同的插值方法做了对比研究[7—11], 结果表明:对于空间数据的内插而言, 最优算法是不存在的;对于不同的空间变量, 在不同的地域和不同的时空尺度内所谓的最优内插法也只是相对的。而就回归分析法而言, 它虽是一种能够建立反映各种要素之间具体数量关系的数学模型并进行相关研究的强有力工具;但在具体分析中何时选用何种因子、采用何种表达式只是一种推测, 这影响了参考因子的多用性和某些因子的不可测性, 使得回归分析在某型情况下受到限制。

偏最小二乘回归法 (partial least squares regression, PLS) 是由国外学者Wold[12,13]提出的一种新型的多元统计分析方法。它允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模且最终模型中将包含原有的所有自变量;同时, 它能利用对系统中的数据信息进行分解和筛选, 提取对因变量解释性最强的综合变量, 辨识系统中的信息和噪声。另外, 它还能通过数据分析简化数据结构, 反映因变量和自变量之间的函数关系, 使模型的精度、实用性得到提高。目前, 该方法已广泛应用于各领域的研究中[14—18]。

在进行降水空间分布研究时选用了NECP风向资料、降水整编资料以及DEM数据, 与在Arc GIS中只对降水量实测值进行插值的传统方法相比, 研究因子更多、回归建模更加复杂。因此在对长江中下游平原降水空间分布进行研究时, 选用偏最小二乘回归法。

2 PLS建模与模型计算

2.1 PLS降水空间分布建模

通常, 一个区域范围内的降水量表示为P'=P (φ, λ, h, α, β, k, ε) 。其中φ、λ分别为纬度和经度;h为地形高程;α、β分别为坡度和坡向;k为遮蔽度;ε为影响降水的其他因素。h、α、β、k为地形性因子组分, φ、λ为地理因子组分。

通过查阅文献资料发现, 除了上述因子对降水分布具有重要影响外, 风向因子也对降水分布起着很重要的作用。学者孙鹏森等[19]根据季风对降水的影响, 提出了“主风向效应”;傅抱璞[20]通过地形对降水分布影响的研究提出了“当风速愈大, 风向与坡向交角愈小, 地形抬升速度愈大”的观点, 并建立以下公式

式 (1) 中, Vg是地形抬升速度;V为风速;α为坡度;σ是坡向和风向的夹角。

根据以上因子分析, 建立了基于PLS的长江中下游地区降水空间分布模型表达式

式 (2) 中, a0为常数项;a1~a6为各项系数;h为地形高程;v为地形开阔度;φ、λ分别为纬度和经度;α为坡度;σ是坡向和风向的夹角;ε为影响降水的其他因素。

2.2 PLS模型计算步骤

(1) 通过将DEM数据导入Arc GIS 9.3, 提取出长江中下游平原地区的高程、坡度、坡向及经纬度因子。

(2) 由NCEP风向资料分别读取大气压在850h Pa、700 h Pa和500 h Pa在对应高程500 m以下区域、500~1 000 m区域和1 000 m以上区域的风向数据。

(3) 根据读取的NCEP三层风向数据θ和坡向数据β, 按照公式cosσ=cos (θ-β) 计算得到风向角与坡向角夹角角余弦。

(4) 根据得到的风向角和坡向角的夹角余弦cosσ, 由式v= (1+cosα) /2计算得到该区地形开阔度因子v。

(5) 利用研究区域范围内60个气象观测站点2001~2010年降水整编资料, 计算各因子间的相关系数, 数据如表1所示。

(6) 在建立多元回归方程之后, 利用ArcGIS9.3软件平台对长江中下游流域1月、4月、7月、10月四个月降水量进行计算, 得到长江中下游平原四个月的估算降水量。

(7) 通过Arc GIS 9.3的制图与出图功能, 分别输出每月用普通克里格法插值后的降水分布图和用基于PLS法考虑地理地形、风向因子回归建模插值后的降水分布图。

3 结果与分析

3.1 降水分布情况分析

现分别对用两种不同方法得到的四个月份降水量分布效果进行对比。其中图2 (a) 、图2 (c) 、图2 (e) 和图2 (g) 为运用普通克里格法对降水量实测值插值后得到的降水分布图, 图2 (b) 、图2 (d) 、图2 (f) 和图2 (h) 为PLS法考虑地理地形、风向因子回归建模后估算得到的降水分布图。

由图2 (a) 和图2 (b) 可以看出两种方法在1月份得到的降水空间分布结果都表现出东高西低的分布特征。但从图2 (b) 中可以看出, 东部沿海地区降水呈现零心点状聚集, 这是由于该区中西部冬季西北季风携带的水汽含量较少, 而东部沿海靠近水汽来源, 暖湿气流进入内地遇到山脉阻挡, 势力又弱, 不能前进, 在地形较高的地方形成降水造成的。

由图2 (c) 和图2 (d) 中可以看出4月份降水与7月份相比, 南多北少的分布情况较为明显, 这是因为南方暖湿气流遇到由北方来的强冷空气造成锋面降水形成的。其中4月、7月份与1月、10月份相比, 可明显看出4、7月份降水量普遍较大, 由此可以看出我国长江中下游平原春夏季雨水较秋冬季节来得充沛。而图2 (d) 中的分布情况比图2 (c) 中的分布情况轮廓更加清晰, 降水分布的特征更加明显, 这是因为罗霄山、武夷山、南岭等地形因素的影响。

由图2 (e) 和图2 (f) 中7月份降水分布情况与1月份相反, 这是因受东南季风影响, 内陆受由海上输送过来的水汽影响, 导致区域内降水量普遍上升。加上长江中下游平原大部分地区地势相对平坦开阔, 对水汽输送的阻滞与扰动较少;使得降水分布较为均匀。而某些海拔相对较高的地区水汽借助坡度的抬升作用凝结降雨, 导致降水量较其他地区偏大。

图2 (g) 和图2 (h) 中10月份长江中下游平原受到冷高压控制, 降雨量都比较小, 而降水相对较多的地区则受地形因素影响较大。如图2 (h) 中湖南、江西等地。这些省份境内山地丘陵分布较其他省市更多, 起伏的地形对大气环流起到了一定的阻滞作用, 使这些地区在海拔相对较高的山地常有地形雨, 降水量相对较多。

综上所述, 通过基于PLS的回归分析法建立具有地理地形、风向因子的降水估算模型能够更加精准地估算长江中下游流域降水空间分布的特征。与普通插值法估算结果相比, 可以反映出该区降水空间分布在1、4月份受经纬度因子和地形高程因子影响较大, 整体上降水量从东到西、从南到北逐渐递减, 并与海拔高度呈现出负相关的关系;在7、10月份则体现出降水分布各影响因子间相互作用的复杂性, 降水空间分布不仅受到多尺度天气系统的影响, 还受到区域内局部地形因子和风向因子的综合影响。

3.2 误差分析

为了对分析结果进行验证, 从研究区中选取了6个点作为检验点数据, 通过孤立点分析检测的方法对结果进行误差检验。通过计算, 得出两种分析方法下的相对误差。如表2、表3所示。

(1) 由表2分析可得除个别站点外, 误差一般均在30%以下, 特别是对1月和10月的降水量估算较好, 最小误差低达14%。

(2) 常宁站4月、7月两个月误差相对较大, 这是由于常宁站位于湖南省常宁市, 气候上属中亚热带季风湿润气候, 加上境内地形复杂, 致使本区各季度降水量变化无常。

(3) 吉安站在10月份误差相对较大, 这是由于该站位于江西省吉安市, 气候上属亚热带季风气候, 十月份相对其他地区降水比较丰富;同时地理上该地区以山地、丘陵为主, 地势西高东低, 大致呈阶梯形分布, 又使得本区降水分布不均, 故此站在十月误差相对较大。

(1) 由表3分析可知, 各月平均最大值为34%、最小误差为9%。普通克里格法对1月、10月的估算表现较好。

(2) 常宁站、吉安站的站点误差相较于表2数据, 误差值偏高;而其他站点相较于表2数据, 误差值相差不大。

为了对比分析两种方法误差值的区别, 本文绘制出两种方法月平均误差和站点误差的折线图, 进行对比说明, 见下图3、图4所示。

从图3可以看出按季节因素来看, 基于PLS回归建模得到的每月平均误差与普通克里格插值法得到的每月平均误差相差不大。尤其是在1月、7月、10月这3个月, 相对误差值几乎重合, 而4月的误差相对于其他几个月份虽然有些大, 但从图上看这4个月份误差的整体走势是相同的。这与我国长江中下游平原所处的气候带有关, 该区位于亚热带季风区, 气候成因主要是受海陆热力性质差异的影响, 导致本区形成夏季高温多雨, 冬季温和少雨 (雨热同期) 的气候特点。

从图4中可以看出按站点分布看, 基于PLS回归建模得到的每月平均误差与普通克里格插值法得到的每月平均误差相差较为明显。虽然两者的趋势趋同, 但是在1号站点 (常宁站) 、2号站点 (吉安站) , 两者的误差值最大;而其他三个站虽然都有一定误差比率, 但是没有像1、2号站点相差那么大, 尤其是5号站点 (溧阳站) , 两种方法得到的误差值相差只有1%。这是由于在普通克里格方法中没有考虑地理地形、风向等这些因地而异的特殊因子导致的。从海拔高度来看, 误差值相差较大的吉安站、常宁站, 两者海拔分别为764 m和1 166 m, 这样的海拔高度在大气环流中对水汽输送的阻挡会产生较大影响。而在普通克里格方法中, 这一部分的降水和其他海拔不是很高的地区一起进行插值运行, 独有的地理地形、风向因素被忽略, 导致经过插值运算后这些地区的降水分布误差较大。而波阳站、南县站、武汉站、溧阳站的海拔都小于500 m, 尤其是溧阳站的海拔高度只有72 m。这样的海拔高度在地质学中只能称作为丘陵, 连绵起伏、坡度较为和缓, 对降水分布的影响就相对小一些, 所以这些区域经过两种方法得到的误差相差不大。

4 结论

研究基于PLS的回归分析法对长江中下游地区降水量分布情况进行了分析, 得出长江中下游平原1月、4月、7月、10月4个月的降水量空间分布情况。研究表明该区1、4月份表现出了降水分布受经纬度和地形因子影响较大, 整体上降水量从东到西、从南到北递减, 并与海拔高度呈现出负相关关系;7、10月份则体现出降水分布各影响因子间相互作用的复杂性, 除受到多尺度天气系统的影响外还受到区域内局部地形因子和风向因子的综合影响。分析表明, 通过基于PLS的回归分析法建立具有地理、地形、风向因子的降水估算模型能够比较准确地估算长江中下游流域降水的空间分布, 比普通插值法更具有决策参考价值, 对因地制宜开展工农业生产、进行区域建设规划具有指导意义。

地理地形因子 篇2

旱冬瓜(Alnus nepalensis D.Don)是桦木科乔木树种,生长迅速,分布广泛,分布区地理差异大,良种选育潜力极大,具有多种用途[1]。造林后3～5年即可郁闭成林,正常管护造林后20年林木平均胸径达30cm,平均树高20m,可进行采伐利用。但旱冬瓜分布区内气候条件变幅较大,其物候节律随温度节律的变化而出现一定的差异,对环境条件要求严格[2],由于立地条件和人为干扰破坏程度的不同,会造成各地林木的生长好坏不一[3]。在冬季寒冷地区,主干易受霜冻死亡;在山脊、阳坡的陡坡和年低海拔降雨少的地区,因土壤含水量低,易受天牛危害,生长缓慢;同时大面积营造旱冬瓜纯林,还易受桤木叶甲(Chrysomela adamsi ornaticollis Chen)危害。为引导群众根据地块特性科学地选择树种造林,作者在昌宁县的珠街乡黑马村、勐统镇大河村、柯街镇玉地理村、田园镇勐廷村、漭水镇翠华村、卡斯镇广邑村等地进行不同地形因子对旱冬瓜生长影响情况的造林研究。

2 试验材料与方法

选择阴坡、半阴坡、半阳坡、阳坡4种坡向因子,山脊、山上部、山下部、山谷4种坡位因子;在2400m海拔选择四周有高山中间有小坝子的平地(冷湖)、在5°～35°缓坡,大于35°的阳坡陡坡、阳坡台地4种坡度地形组合,在不同地点进行6次重复试验;选1250m、1500m、2000m、2500m 4个海拔高度,在不同地点进行5次重复试验。在试验中,因观察到2500m海拔高度旱冬瓜受冻和1250m海拔高度旱冬瓜虫害严重,在2000～2500m和1250～1800m,高差每100m,根据不同坡向设4重复,做不同海拔因子旱冬瓜生长的抗性试验。

造林在雨季初进行,以2m×2m的株行距,进行1.5m宽的水平带状清林;挖口宽40cm、深30cm、底宽30cm的种植塘;选择半年生旱冬瓜漂盘育苗造林,种植后进行封山管护,于第3年11月进行调查。

3 试验结果

3.1 不同坡向旱冬瓜生长情况

(1)高生长情况,详见表1。

(2)地径生长情况,详见表2。

3.2 不同坡位旱冬瓜生长情况

(1)高生长情况,详见表3。

(2)地径生长情况详见表4。

3.3 不同海拔高度旱冬瓜生长情况

(1)高生长情况,详见表5。

(2)地径生长情况,详见表6。

3.4 不同地形组合旱冬瓜生长情况

(1)高生长情况,详见表7。

(2)地径生长情况,详见表8。

3.5 不同海拔高度旱冬瓜抗性情况

(1)高海拔抗冻情况,详见表9。

(2)低海拔虫害情况,详见表10。

4 试验分析

采用单因数方差进行分析。

4.1 不同坡向旱冬瓜生长情况分析

(1)高生长情况分析,详见表11。

注:★表示比较结果突出后同。

由表11可知,F=14.67,F>Fa0.05,不同坡向旱冬瓜高生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各坡向因子旱冬瓜高生长情况比较,见表12。D=47.44。

半阳坡、半阴坡、阴坡3个坡向与阳坡高生长量存在明显差异,半阳坡、半阴坡、阴坡3个坡向间高生长量不明显。

(2)地径生长情况分析,详见表13。

由表13可知,F=28.41,F>Fa0.05,不同坡向旱冬瓜地径生长存在明显差异。采用q值检验法进行各坡向因子旱冬瓜地径生长情况比较,见表14。D=19.6。

由表14可知,半阳坡、半阴坡、阴坡3个坡向与阳坡地径生长量存在明显差异,半阳坡与阴坡地径生长量存在明显差异,半阳坡与半阴坡间地径生长量差异明显。半阴坡与阴坡和半阳坡之间地径生长量差异不明显。

4.2 不同坡位旱冬瓜地径生长情况分析

(1)高生长情况分析,详见表15。

由表15可知,F=18.14,F>Fa0.05,不同坡位旱冬瓜高生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各坡位因子旱冬瓜高生长情况比较,见表16。(D=38.25)。

由表16可知,山谷、山下部、山上部3部位与山脊高生长量存在明显差异,山谷与山上部高生长量存在明显差异,山下部与山上部和山谷与山下部之间高生长量差异不明显。

(2)地径生长情况分析,详见表17。

由表17可知,F=9.59,F>Fa0.05,不同坡位旱冬瓜地径生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各坡位因子旱冬瓜地径生长情况比较,见表18。(D=13.15)。

由表18可知,山谷和山下部与山脊地径生长量存在明显差异,山谷与山上部地径生长量存在明显差异,山上部与山脊、山下部与山上部、山谷与山下部地径生长量差异不明显。

4.3 不同海拔高度旱冬瓜生长情况分析

(1)高生长情况分析,详见表19。

由表19可知,F=48.59,F>Fa0.05,不同海拔旱冬瓜高生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各海拔因子旱冬瓜高生长情况比较,见表20。(D=22.68)。

经分析,不同海拔段因子旱冬瓜高生长存在明显差异。

(2)地径生长情况分析,详表21。

由表21可知,F=33.02,F>Fa0.05,不同海拔旱冬瓜地径生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各海拔因子旱冬瓜地径生长情况比较,见表22。(D=9.32)。

由表22可知,2000m和1500m海拔高度与2500m和1250m海拔高度的地径生长存在明显差异,2000m与1500m海拔高度地径生长差异不明显。

4.4 不同小地形旱冬瓜生长情况分析

(1)高生长情况分析,详见表23。

由表23可知,F=31.61,F>Fa0.05,不同小地形旱冬瓜高生长存在明显差异。

采用q值检验法进行各小地形因子旱冬瓜高生长情况比较。(D=20.47)。

由表24可知,阳坡台地、5°～35°的阳坡、大于35°阳坡陡坡均与平地(冷湖)高生长存在明显差异,阳坡台地与5°～35°的阳坡和大于35度阳坡陡坡高生长存在明显差异。阳坡台地与5°～35°的阳坡高生长差异不明显。

(2)地径生长情况分析,详见表25。

由表25可知,F=93.52,F>Fa0.05,不同小地形旱冬瓜地径生长存在明显差异。

采用q检验法进行不同小地形旱冬瓜地径生长情况比较,见表26。(D=6.69)。

由表26可知,阳坡台地、5°～35°的阳坡、大于35°阳坡陡坡与平地(冷湖)地径生长存在明显差异。阳坡台地、5～35°的阳坡与大于35°阳坡陡坡地径生长存在明显差异。阳坡台地与5～35°的阳坡地径生长差异不明显。

5 结语

(1)在昌宁县,不同的海拔、坡向、坡度、坡位地形因子对旱冬瓜生长存在明显影响。在半阳坡、山谷、海拔2000m、阳坡台地的旱冬瓜生长最好。在高海拔寒冷地形,旱冬瓜受冻害严重;在低海拔地区,旱冬瓜虫害严重,且生长量小,说明旱冬瓜生长需要湿润、温凉的气候环境。

(2)在海拔1500m高度以下,需要阴坡、半阴坡等湿度大的地形条件种植旱冬瓜生长效果才好。

(3)在海拔2500m以上,不应种植旱冬瓜;在2300～2500m之间,不应选择35°以上阳坡陡坡和四周有高山、中间低洼的冷湖平地种植旱冬瓜。

(4)山脊也不应种植旱冬瓜。

摘要：指出了旱冬瓜材质好、树皮厚且枝叶浓密,木材生产效益和蓄水绿化等生态效益都较好,可适用的造林范围广,宜于发展的地区较多,群众多喜欢用于造林,但旱冬瓜对湿度和温度的要求较高,在干旱和霜冻寒冷地区生长不良,总结了昌宁县不同海拔、坡向、坡度、坡位条件下旱冬瓜人工造林生长情况,供营林造林者参考。

关键词：昌宁县,地形因子,旱冬瓜,生长

参考文献

[1]陈宏伟.速生乡土树种——旱冬瓜[J].云南林业,2011,32(3):58～59.

[2]郑万钧.中国植物志第二卷[M].北京:中国林业出版社,1985:2113～2117.

地理地形因子 篇3

本文以地处我国西南丘陵低山地区的重庆市永川区朱龙花等6村为案例区域, 基于2009年土地利用现状图、DEM数据, 提取高程、坡度、坡向三个地形因子, 通过空间分析, 研究各主要土地利用类型在不同高程、坡度、坡向条件下的分布特征。同时将耕地类型分布与地形因子进行相关性分析, 研究高程、坡度等地形因子对耕地利用分布的影响程度。通过对土地利用类型与地形因子关系的研究, 探讨土地利用空间格局的分布特征, 揭示土地利用的空间分布规律及其与地形因子的相互关系, 实现不同地形上土地利用类型的合理布局, 以期为区域土地管理决策、土地可持续利用以及生态环境建设提供理论支持[7]。

1 研究区域概况

陈食街道位于重庆市永川区东部, 距永川城区12km, 地处28°56′—29°34′N、105°38′—29°34′E之间。东靠云雾山, 与璧山县三合镇、江津市吴滩镇连界, 南接临江镇, 西邻双竹镇、中山路街道, 北连大安镇, 面积81.60km2 (图1, 见封四) 。研究区属亚热带季风性湿润气候, 平均气温18.2℃, 年平均降雨量1042.2mm, 平均日照1298.5h, 年平均无霜期317d。境内拥有丰富的矿产资源, 其中粘土矿储量3000万m3, 红石和白泡石储量530万m3, 优质原煤储量100余万t;境内水资源丰富, 有中小型水库8座, 储水量达1000万m3。研究区隶属于陈食街道, 包括朱龙花村、菜茵岩村、卢家岩村、马银桥村、芋荷湾村和双河口村6个村, 辖42个社, 总人口20808人。研究区土地总面积3882.61hm2, 耕地面积1956.46hm2, 其次是其他农用地面积499.84hm2;农村居民点用地面积为459.82hm2, 交通水利用地为22.04hm2, 其他建设用地为1.08hm2。其他土地总面积为46.98hm2, 其中水域为37.90hm2, 自然保留地面积为9.08hm2。

2 数据获取与研究方法

2.1 数据来源

土地利用现状数据采用全国第二次土地调查数据, 1∶10000土地利用现状数据库作为基础数据源, 土地利用类型划分采用第二次全国土地调查分类体系, 包括12个一级土地利用类型、57个二级地类和8个三级地类[8,9]。为了便于研究, 最终所用地类为:耕地、园地、林地、草地、水域及水利设施用地、其他土地、城镇村及工矿用地 (图2, 见封四) 。

在国际科学数据服务平台下载覆盖于重庆市永川区范围的全球30m分辨率ASTER GDEM数据。该数据是由美国航天局与日本经济产业省共同推出的最新地球电子地形数据, 是根据NASA新一代观测卫星TERRA的详尽观测结果制作完成的。ASTER GDEM是采用全自动化方法对150万景的ASTER存档数据进行处理生成的。数据的采集范围为北纬83°到南纬83°之间的所有陆地区域, 比以往任何地形图都广阔, 达到了陆地表面的99%。总体来说, ASTER GDEM的垂直精度为20m, 水平精度约30m, 有些区域的数据精度已优于该数值。在ArcGIS支持下, 拼接并裁剪出朱龙花等6村的DEM图 (图3, 见封四) 。

2.2 研究方法及数据处理

我们将研究区土地利用现状数据进行矢—栅转换, 定义栅格尺寸被为30m×30m, 以便进行空间分析匹配DEM精度。在ArcGIS 9.3支持下, 裁剪出该区域的坡度、坡向、高程图 (图4、图5和图6, 见封四) ;将裁剪出来的坡向、坡度和高程图用Spatial Analyst模块下的Reclassify进行重分类[10], 分类标准见表1。对数据分类后, 应用Tabulate Area制表, 即可建立起研究区域内地形因子与土地利用之间的对应关系[11] (图7) 。

3 结果与分析

3.1 土地利用高程分布特征

由图8可见, 在第一高程带内分布着耕地 (水田、旱地) 和城镇村及工矿用地 (村庄) , 所占比例分别为77.78%和22.22%, 其他地类均无分布。在第二高程带耕地 (水田、旱地) 占较大比例, 为55.90%;园地、林地、城镇村和工矿用地也占据一定比例, 分布面积所占比例分别为10.00%、18.10%、11.20%;草地、水域及水利设施用地面积显著增加, 但所占比例不大, 分别为0.50%和4.00%。在第三高程带内, 耕地 (水田、旱地) 处于绝对优势地位, 其比例达62.32%, 而园地、林地、其他土地相比上一个高程带所占比例有所减少, 且林地的减少幅度大于园地和其他土地的减少幅度, 所占比例分别为8.18%、9.14%、0.13%;草地、水域及水利设施用地和城镇村及工矿用地均有大幅增加。第四高程带林地、耕地处于优势地位, 且林地优于耕地, 所占比例分别为37.39%、34.36%;草地、水域及水利设施用地和其他土地有少量分布, 水域、城镇村及工矿用地面积下降趋势明显, 草地、园地和其他土地面积有所增加。第五高程带地势较高, 耕地、林地、其他土地下降明显, 无草地分布;园地、水域及水利设施用地、城镇村及工矿用地有显著增加, 且园地增长较大, 城镇村及工矿用地次之, 主要表现为采矿用地。

3.2 土地利用具有随坡度的分布特征

从图9可见, 平坡耕地占较大比例, 处于优势地位, 城镇村和工矿用地次之, 园地、林地、水域及水利设施用地所占比例较小, 草地、其他土地在此区域所占比例极小。这主要与研究区的自然环境有关, 中西部地势平坦且所占面积较大、土质较好, 适宜人类活动, 是人类活动干扰较强烈的区域。缓平地耕地仍占较大比例, 园地、林地、水域及水利设施用地和城镇村和工矿建设用地有一定数量的分布, 草地和其他土地占据比例较小, 不到1%;耕地占较大比例, 说明该区域同样与人类生活和生产有关, 对土地有所开发利用。缓坡地耕地仍占最大比例 (40.98%) , 林地次之 (27.75%) , 园地所占比例比缓平地增加幅度大 (18.32%) , 草地、水域及水利设施用地、其他土地和城镇村及工矿建设用地占很小的比例, 草地、其他土地相比上一坡度而言有微弱增长, 其余两种地类有明显下降。斜坡林地占据最大的比例, 为57.10%, 园地为23.08%, 耕地为14.79%, 相对上一坡度而言, 下降趋势明显;草地、其他土地和城镇村及工矿建设用地所占据比例小;水域及水利设施用地无分布。缓陡坡地的林地占据面积最大, 处于绝对优势地位, 园地次之, 所占比例为17.75%;耕地所占比例小 (2.39%) , 其他土地利用类型无分布。陡坡区域耕地和部分村庄少有分布, 所占面积均不到1hm2;其他土地利用类型无分布。该区域的耕地主要是荒山荒地和一些陡坡旱地, 主要是在人类开垦后形成的。从保护环境和合理利用土地的角度, 这部分耕地应退耕还林还草, 由于所占比例小, 研究区的用地结构较合理。

3.3 土地利用具有随坡向的分布特征

由图10可见, 北坡耕地占最大比例, 达60.07%, 园地、林地、城镇村及工矿用地也占一定比例, 分别为9.62%、11.45%、14.17%, 草地和其他土地所占比例不到1%。东北坡耕地占最大比例, 为68.26%, 城镇村及工矿用地次之, 比例为12.71%, 园地、林地、水域及水利设施用地所占面积较小, 均不超过10%, 草地和其他土地所占比例也不超过1%。东坡耕地仍占最大比例, 较前一个坡向有所增长, 城镇村及工矿用地次之, 较前一个坡向增长少, 为13.38%;水域及水利设施用地较前一个坡向有所增长, 为7.15%, 其余地类均有减少, 但减少幅度不大。东南坡耕地仍是该区域土地的主导利用方式, 占71.08%的面积, 城镇村及工矿用地次之, 为13.54%;园地和林地较前一个坡向有所增长, 分别为4.38%、3.65%;草地、水域及水利设施用地、其他土地均有下降趋势, 下降幅度不到1%。南坡耕地仍占最大比例, 较之前比例有所减少, 为64.25%;除水域及水利设施用地外有所下降外, 园地、林地、草地、其他土地和城镇村及工矿用地比例均有所增长。西南坡耕地仍是土地的主导利用方式, 为56.26%, 园地、林地、草地均有小幅度增长, 水域及水利设施用地、其他土地和城镇村及工矿用地所占比例有所减少。西坡耕地所占比例继续下降, 但仍是该区域的主导用地, 为40.69%;园地、林地、其他土地都呈现增长趋势, 且林地增长趋势较大, 为28.46%;草地、水域及水利设施用地和城镇村及工矿用地均有所减少。西北坡耕地面积大, 占49.20%, 较西坡的比例有明显增长, 草地、水域及水利设施用地和城镇村及工矿用地增长幅度均不到1%;而园地、林地比例减少。在平缓坡 (-1°) 区域内, 耕地仍是该区域的主导面积, 占69.51%;草地无分布;有13.72%的城镇及工矿用地分布该区域;其余地类分布比例均不到10%。

3.4 耕地分布与地形因子关系的分析。

利用Arcgis 9.3中的Tabulate Area工具统计出来的数据, 我们对水田和旱地的数据分别做了统计分析。由图11、图12、图13的结果表明, 水田在高程、坡向、坡度上的分布均比旱地多;水田在高程低于400m且坡度小于6°的土地上占有优势;旱地也在高程低于400m且坡度小于6°土地上占有优势, 但分布面积不及水田多;不同的是, 水田在各个坡向的分布均比旱地多, 尤其是在东坡和东南坡上, 旱地则是在西坡和西北坡分布较多;陈食街道朱龙花等6村的耕地以水田为主, 主要分布在坡度小于6°和高程小于400m的平原和丘陵区。

4 结论与讨论

本文根据2009年重庆市永川区陈食街道朱龙花等6村的土地利用图, 结合DEM分析了该区域与地形因子的关系, 得到以下结论:①地形因子是影响山地丘陵区土地利用类型的一个重要因素。②耕地主要分布在低海拔的平原和丘陵上, 耕地在阳坡的面积多于阴坡, 这是因为耕地对光、水分和温度等条件具有较强的选择性, 其中水田表现得尤为突出;园地和林地主要分布在海拔低于400m的丘陵上, 坡度小于15°, 西坡和西北坡分布最多;草地主要分布在海拔200—500m的平原和丘陵上, 坡度小于25°, 各坡向均有少量分布;水域及水利建设用地主要分布在300—400m的丘陵上, 在坡度6°以内的东坡、东南坡分布较多;其他土地分布在海拔低于500m、坡度小于25°地区, 西坡分布较多;城镇村及工矿用地主要分布在300—400m的丘陵地区, 坡度小于6°, 东坡和东南坡分布较多。③从土地利用与生态环境协调发展角度, 该区域土地利用空间分布

格局符合生态环境建设的要求, 约有2.34hm2的耕地位于坡度>25°的缓陡坡和陡坡上, 应继续推行退耕还林还草。

综上所述, 耕地分布主要集中于低地形、平坡和平地区域上, 说明耕地对地形的选择性较强。该土地利用类型受地形因子的影响力较弱, 其分布主要是人类活动的结果。从空间分布上看, 主要分布在低海拔、缓坡区域, 说明园地各地形因子的适应性较强, 同时也与当地的农业结构调整有关。林地空间分布特征明显, 主要分布于高海拔、大坡度的区域, 这有助于防止水土流失。草地主要分布在低海拔、平坡区域, 主要受自然环境因素的影响。

针对西南丘陵山区的地形特点, 这种基于像元的土地利用和地形因子的分析是从数量上准确剖析土地利用地形分布特征的有效途径之一, 对合理利用西南丘陵山区的土地具有指导意义。平原区要保证基本农田面积, 抓紧粮食生产不放松, 加强基本农田保护和建设;丘陵区应根据其地形特点推进产业结构调整, 实施优势农产品区域布局规划, 在坡度较小的丘陵区建设一批布局相对集中、区域特色明显的农产品生产基地;山地区要把维护生态环境和有效利用林地资源结合起来, 充分利用光能资源、水资源的时空差异性。考虑到山地环境的脆弱性, 必须建立立体化的林业产业结构。

参考文献

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地理地形因子 篇4

鸭嘴河布西水电站工程位于四川省凉山州木里县境东南侧的鸭嘴河中游布西店附近, 在雅砻江右岸一级支流的鸭嘴河上, 河流上游由布定沟和鲁昌沟汇合而成, 汇口以下称鸭嘴河。工程地处青藏高原向四川盆地过渡地带, 地貌单元属青藏高原东南缘侵蚀山地。流域内层峦叠嶂、逶迤延绵, 谷坡陡峻, 两岸山岭海拔高程为3200m~3800m, 多年平均气温12.5℃, 月平均最高气温18.1℃, 月平均最低气温5.4℃, 极端最高气温32.6℃, 最低气温-10.6℃, 地理和气候环境都相当复杂恶劣。如何在如此复杂地理、气候环境下进行原始地形测绘, 经过我们的工作实践, 逐步规范化、科学化, 形成了一套相对成熟高效的作业程序。

2 作业前准备

2.1 仪器及数据处理软件

目前地形测绘工作大部分均使用全站仪, 在国内全站仪品牌较多, 结合布西电站的实际情况, 我们选用了徕卡TCR1202+, 原因是:1) 它能适应较恶劣的环境且稳定性较好, 工作温度为-20℃+50℃, 储存温度为-40℃+70℃, 95%湿度;2) 1000米无棱镜测 (这点尤为重要) ;3) 精度及反应时间。它在有棱镜模式时的测距精度为1m m+1.5×10-6D, 无棱镜模式时的测距精度为2m m+2×10-6D。在无棱镜测距模式时的测程可大于1000米根据原始地形测绘的需要及无棱镜测量反应时间, 其标准偏差为2″, 可满足高效、准确的要求。4) 此型号仪器支持图形界面, 即时看图, 可在现场补点。软件上我们使用的是Auto CAD2006及南方CASS7.0绘图软件。

2.2 控制测量和碎部测量的原则

根据现场实际地形, 并结合控制点网, 经过多次现场勘点, 我们把所要测量区域分为1, 2, 3, 4, 5, ……28个区, 计划每天测量一个区, 白天外业测量, 晚上出点上图。

2.3 人员安排

测站2人, 跑尺4人, 野外绘图2人, 并全部配置对讲机。之所以这样安排是考虑到高原地区缺氧, 作业人员体力受到很大的影响, 尤其跑尺人员, 点与点之间的移动耗费体力较大。

3 作业中的问题

3.1 关于跑尺

在高原山区地形测量中, 跑尺应采用定距离跑点与地形特征点相结合方法。因为在测绘中定距离跑点, 跑尺人员工作量大, 图面上点较多使图面并不美观, 不能清楚反映地形特征, 不利于等高线绘制。跑出了地形特征点, 绘图人员便能根据现场草图和测量数据点轻松地勾绘等高线和内插地形点, 收到事倍功半的效果。此外, 要学会跑特征点, 要求跑尺员会看图, 要能够将图与实际地形相结合, 使二者能够相互转化, 倘若不会看图, 想跑特征点也就十分困难了。

3.2 合理支点的重要性

在高原地区地形测绘中, 合理可支点大大地提高测绘工作效率。由于通视条件有限, 有时一站测几个点就得另外交点, 重新搬站, 以致于在一天中测图时间还没有迁站时间多, 故合理选择交点显得尤为重要。

拿到一张图后, 先将所在图幅内的所有控制点展在图上, 再结合图幅范围内的测区的通视情况, 确定哪些地方必须交点。交点尽可能选在测区内较高的地方, 这样站在对面观测, 可奖测区一览无遗, 对成片的树林, 其交点可选在与树缝正对之处, 隔一段距离便交一个点, 观测时沿树缝之处测一排地形点, 这样既解决了通视问题, 又不影响地形点密度, 而且节省时间, 三全其美, 交点时以利于测图为原则。

4 内业出图

4.1 地形要素的表示方法

建、构筑物:凡在测区范围内的建、构筑物均进行了实测。

道路:对测区内的道路不仅按实际形状进行了测绘, 还进行了中线测量, 并每隔10m绘制一个横断面。

地貌:地貌测绘时, 对明显的特征地貌以符号表示, 对凹地及地形倾斜变换点、特征点测注了高程点, 土堆、陡坎等实际测绘其形状, 并加注高程或比高。

植被:测区内的植被大部分都是茂密的树木和杂草。为了保持地形图的图面整洁, 我们并没有在图面上用标准图式表示。

4.2 等高线的处理

由于在CASS7.0中的等高线一般都是根据外业测量数据点的高程, 采用等值内插法, 按基本等高距插绘等值点连成曲线, 再按不同的圆滑方法进行圆滑而生成的。在地形测量中, 并不是所有外业测量数据点之间都能进行等高内插的, 也就是说靠全自动建立的数字地面模型 (DTM) 有可能失真, 因而需要进行必要的人工干预, 删除自动组网中那些不能内插等高线的三角形, 而要做好这一点, 就要靠实际绘图人员根据现场草图取舍和技术经验了。比如, 沟或坎上的点就不能与远离其坡下的点插绘等高线, 否则可能会使生成的等高线悬空或穿入地下, 使局部地形面目全非。

4.3 野外数据采集不准不全

1) 地形变化处地形点不全面, 坎 (沟) 上有点, 下面无点或少点, 这给电脑自动绘制等高线, 也带来一定的麻烦, 所绘出的等高线也会失真, 难以准确反映实际地形。2) 有些线状地物如小沟 (特别是暗沟) 、电力线等, 各种线路图内应该有始有终, 而在实际外业选测点时往往容易忽略, 这样就无法准确在图内标示。3) 野外草图绘制不全、不细。实际上野外草图在内业成图时非常重要。野外绘制草图人员是现场跑路最多而且最忙的, 技术要求也高, 虽然是草图, 也应按正规图来绘, 因为他是最后成图能否满足规范要求的重要依据之一。尤其是地物、地貌的连线关系应与实地一致, 测点顺序不能颠倒和记错。同时, 现场绘制草图人员还要要求图上需要表示的地物的相关位置 (如上第2点) 而被跑尺人员忽略的。如果忽略了, 会造成地形地物绘制不清不全。

5 质量控制

这次地形测绘我们实行的是平行检查, 三级验收的质量控制过程。在现场作业过程中, 由测量监理工程师, 业主测量中心, 及施工单位人员进行检查。验收时首先是施工单位按照自身的质量保证体系进行验收, 之后由施工单位报测量监理工程师审批, 监理审批后再报业主测量中心。

6 结语

在这次复杂地理、气候环境下的原始地形测绘作业中, 控制点网和外业测点严格按照相关规范执行, 经验收测量成果完全满足施工要求。

摘要：鸭嘴河布西水电站工程位于四川省凉山州木里县境东南侧的鸭嘴河中游布西店附近, 在雅砻江右岸一级支流的鸭嘴河上, 河流上游由布定沟和鲁昌沟汇合而成, 汇口以下称鸭嘴河。工程地处青藏高原向四川盆地过渡地带, 地貌单元属青藏高原东南缘侵蚀山地。

关键词：地形测绘,复杂环境,全站仪

参考文献

[1]王仕强.山区地形测量探讨[J].水道港口, 1999 (3) .

[2]张彪, 刘丽, 孟志河.苏丹默鲁特盆地石油开发项目数字地形测量技术分析[J].北京测绘, 2006.

地理地形因子 篇5

直观化教学是使学生获得感性知识所采用的一种教学方法, 它主要是通过实物、教具、多媒体演示以及语言的直观化等方式使复杂的问题简单化, 将深奥的理论知识通过直观教学变得通俗易懂。在地理教学中常用的直观化教学方法包括地理教具演示、现场实验演示、多媒体演示 (如模拟实验演示、图片等资料的展示等) 和实地参观等。对于有条件的学校, 教师通常采用多媒体来辅助教学, 但很多教师没有意识到:有时, 采用地理教具, 特别是自制的地理教具演示往往会给学生留下深刻印象, 使教学效果锦上添花。

二、教学案例

在《地形图的判读》教学中, “山地不同部位及其等高线特征”部分内容是重点, 也是难点, 教学时笔者就是采用简单教具来突破这个重难点的。教具有两个———自制山体模型和自己的手 (手背和拳头) 。从教学的实际效果来看, 学生对这种“直观化教学”方式非常感兴趣, 在轻松愉快的环境中突破了重难点, 且印象深刻。其具体教学过程如下:

片段一:自制山体模型———把“山”搬到教室

…… (承上启下略)

师:同学们, 老师今天把山搬到教室来了。你们可要看仔细了哦。

(教师出示自制的山体模型, 该山体模型参考教材上的图片, 用泡沫切割, 并在不同“高度”涂上不同颜色以区分。山体模型一出示, 学生立即活跃起来, 纷纷抬头仔细观看教师手中的模型。)

师:下面请同学们说出老师所指“山”的不同部位的名称来。

当教师指山体模型的鞍部位置时, 学生先是顿了一小会儿, 续而有学生回答“山腰”, 也有学生回答“山间”, 有少数学生回答“鞍部”。

师:总体上, 刚才同学们回答得都不错, 不过, 有些同学的定义比较口语化, 在地理学上, 这些部位都是有特定名称的。它们分别是……

(教师指着“山体”讲解不同部位的名称。在讲解完各种部位名称后让学生也自制山体模型。)

师:同学们, 你们希不希望也“造”一座山出来呢?现在请大家用自己带来的橡皮泥也造出一座“山”来, 要求“造”出来的山要和老师的一样, 山体的不同部位都能找到。

……

自制山体模型从制作来看, 模型的材料易得, 制作过程简单;从教学效果来看, 该模型在教学中能够在很短的时间内激起学生的好奇心和兴趣, 使学生的注意力迅速集中, 能提高学生学习的效率。

片段二:用手形象演示山体不同部位及不同部位等高线形态特点

……

师:为了又快又准确地掌握好不同部位及其等高线特点, 我们可以借助自己的手来进行记忆。请同学们看! (教师伸出自己的左手。)

师:当我紧握拳头时, 这就是一座山体模型。

(这时, 不少学生也拿出自己的手并握成拳。)

师:它就是一座随身携带的“山”!这里 (教师指手关节突起部位) 就是山峰, 这里 (教师指手背两手关节之间部位) 是鞍部, 这里 (教师指手指部位) 是山脊, 同样, 这里 (教师指两手指缝间位置) 该是什么?

生:山谷。

师: (教师指拇指两侧) 那这里呢?

生:陡崖。

师:同学们看看, 哪里该是陡坡?哪里该是缓坡呢?

学生立即举起自己的手并指出陡坡和缓坡的“位置”来, 教师再强调。

师:下面请同学们看好了, 我每隔一定的距离画上一条“等高线”。

(教师边说边画, 不少学生也开始动手画起来。)

师:现在我张开了手掌, 整个手背就成了一幅什么图了?

生:等高线地形图。

师:请同学们仔细观察这幅“等高线地形图”, 对山地不同部位等高线的特点就一目了然了。比如在这幅“等高线地形图”上, 我们可以看出来:坡陡的地方等高线密集, 坡缓的地方等高线稀梳。

……

以手作为教具在中学各科教学中都能见到, 而在地理教学中更是非常广泛。本次课中以手直接作为山体模型, 教具非常新颖, 且随时随地携带在身, 能够给学生留下深刻印象。从教学效果来看, 学生都能够积极参与到教学中, 纷纷亲自审视自己身上以前从未发现的“山和等高线”, 教学中的重难点在自我发现中轻松突破。

三、结论

教学实践证明, 通过直观教学, 促使学生把具体感知与抽象思维结合起来, 有助于他们掌握抽象的概念和发展抽象思维。通过教学的实际发现, 笔者觉得在利用直观教学时应注意以下几个方面:

注意直观形象与言语的正确结合。教师应把演示与讲解有机结合起来, 在直观演示的同时有目的、有条理地提出问题, 让学生边观察边思考, 从而培养学生的观察力, 发展学生的思维。

运用直观教具的目的要明确, 呈现时机要适当, 间隔距离要得当, 要保持直观印象的整体性。直观教学的目的是让学生理解和掌握抽象的概念和原理, 因而要注意客观刺激强度对直观效果的影响, 要注意在整节课中对教具等直观事物的关注, 在学生头脑中形成深刻的印象。在演示的时候, 教师要注意快慢适当, 过快达不到演示的目的;过慢学生会失去兴趣, 会降低直观演示的印象效果。