安樂生,周葆華,趙全升,王 磊

1 安慶師范大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,安慶 246133 2 中國海洋大學(xué)環(huán)境工程系,青島 266100 3 青島大學(xué)環(huán)境科學(xué)系,青島 266071

黃河三角洲植被空間分布特征及其環(huán)境解釋

安樂生1,2,*,周葆華1,趙全升3,王 磊1

1 安慶師范大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,安慶 246133 2 中國海洋大學(xué)環(huán)境工程系,青島 266100 3 青島大學(xué)環(huán)境科學(xué)系,青島 266071

為了解黃河三角洲地區(qū)植被空間分布與環(huán)境因子之間的關(guān)系,通過局地植被樣方調(diào)查、區(qū)域遙感影像提取歸一化植被指數(shù)(NDVI)及地形高度、地下水位埋深、表層土壤Cl-含量等環(huán)境數(shù)據(jù)采集,綜合樣地植被與環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(DCA)和除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析(DCCA),并對(duì)區(qū)域NDVI與主要環(huán)境變量進(jìn)行了單因子相關(guān)性分析和多元逐步回歸分析。結(jié)果顯示：DCA排序可將黃河三角洲植被分為翅堿蓬、檉柳-翅堿蓬、蘆葦-檉柳、蘆葦4個(gè)主要群落類型(群叢),DCCA與DCA排序圖總體相似,但DCCA更清晰地表明其第一軸主要代表的是潛水Cl-濃度等關(guān)鍵水鹽因子,且隨著水土環(huán)境系統(tǒng)鹽分含量的減小,群落由翅堿蓬逐漸向蘆葦演變。區(qū)域典型植被群落和NDVI分布格局與變化趨勢(shì)受地下水位埋深和潛水Cl-濃度2個(gè)環(huán)境因素影響較大(NDVI與2個(gè)環(huán)境變量間建立的二元回歸方程R2=0.57),而土壤Cl-含量的植被效應(yīng)實(shí)際上受地下水位埋深和潛水Cl-濃度的影響。在區(qū)域地下水普遍淺埋條件下,地下水成為影響植被生長(zhǎng)與分布的生態(tài)環(huán)境最敏感要素,而地下水位埋深和潛水Cl-濃度是這一要素中的2個(gè)關(guān)鍵因子,尤其是后者梯度變化對(duì)天然植被分布格局起重要的控制作用。

植被分布；環(huán)境解釋；歸一化植被指數(shù)(NDVI)；植被排序分析；黃河三角洲

植被空間分布與環(huán)境因子之間的關(guān)系一直是生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)問題[1- 3],其研究可為退化生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)與重建提供科學(xué)依據(jù)[4]。植物群落分布受氣候、降水、地形、土壤、地下水等多種自然因素的驅(qū)動(dòng)影響與共同作用。在大尺度上氣候?qū)χ脖环植计鹬鴽Q定性作用,在小尺度上地形、土壤、生物等因素及其相互作用也影響著植物群落的分布[5]。植被(物種組成數(shù)據(jù))-環(huán)境(實(shí)測(cè)或潛在環(huán)境因子)關(guān)系的梯度分析法(排序)可以半定量地確定影響植物群落類型變化及其分布的關(guān)鍵小尺度環(huán)境因子[6]。這種生態(tài)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的梯度分析法較為常見的有除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(Detrended Correspondence Analysis,DCA)、典范對(duì)應(yīng)分析(Canonical Correspondence Analysis,CCA)和除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析(Detrended Canonical Correspondence Analysis,DCCA)等。其中,DCA為非約束性排序(間接梯度分析法),而CCA和DCCA均為約束性排序(直接梯度分析法),但DCCA克服了CCA的“弓形效應(yīng)”[7- 8]。

植物的生活與分布深受所在地環(huán)境條件的制約。陸生植物植根于土壤,受土壤中水分和鹽分條件的影響尤為顯著。濱海地區(qū)因海水入侵及沿河道上溯頂托導(dǎo)致地下水咸化、土壤鹽漬化引起土壤退化演變,促進(jìn)了生物群落的改變及植物群落的演替。黃河三角洲地下水埋藏深度普遍較淺且鹽分含量高,在淺埋條件下,地下水可通過“飽和帶-包氣帶-植被”間水分的垂向聯(lián)系由點(diǎn)及面產(chǎn)生極為重要的生態(tài)效應(yīng)[9]。當(dāng)前,黃河三角洲地區(qū)植被與環(huán)境因子關(guān)系的研究側(cè)重于東部自然保護(hù)區(qū)河口濕地植物受地表水深和土壤養(yǎng)分含量的影響[10- 11]。本研究基于植被群落空間分布(局地植物樣方調(diào)查)與植被覆蓋(區(qū)域遙感影像采集)兩個(gè)角度綜合分析該地區(qū)植物空間分布格局與環(huán)境因子之間的生態(tài)關(guān)系,以期為合理開展黃河下游生態(tài)調(diào)度、積極維護(hù)黃河三角洲濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)健康提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 資料收集與采樣布置

本研究東、北以海岸線為界,西、南分別延伸到黃河三角洲北部自然保護(hù)區(qū)西端和東部自然保護(hù)區(qū)的南端(118°34′—119°15′E,37°36′—38°09′N),總面積約2719.8 km2(圖1)。

圖1 研究區(qū)及采樣布置示意Fig.1 Distribution of sampling stations in the study area

收集的環(huán)境數(shù)據(jù)主要是2006—2010年黃河三角洲濱海濕地綜合地質(zhì)調(diào)查與評(píng)價(jià)項(xiàng)目151個(gè)采樣站位的地形高度、地下水位埋深、潛水氯離子質(zhì)量濃度[c(Cl-)]、潛水總?cè)芙庑怨腆w質(zhì)量濃度[c(TDS)]及表層土壤氯離子含量[w(Cl-)]、土壤全鹽量[w(全鹽)]、有機(jī)質(zhì)含量[w(OM)]、pH值等。植被數(shù)據(jù)包括植被樣方調(diào)查數(shù)據(jù)、2008年10月7日TM影像數(shù)據(jù)1景(來源于“對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)共享計(jì)劃”)所提取的歸一化植被指數(shù)(NDVI),以及同步記錄的各站位地表覆被類型(包括翅堿蓬、蘆葦、檉柳、人工植被、潮灘等)(圖1)。2008年10月在黃河三角洲東、北部自然保護(hù)區(qū)內(nèi)各選10個(gè)調(diào)查樣地,共計(jì)20個(gè)樣地(S1—S20),其規(guī)格為50 m×50 m。植被樣地調(diào)查時(shí),對(duì)每個(gè)樣地的植物種類及其單位面積數(shù)量、蓋度、多度等進(jìn)行記錄。

1.2 數(shù)據(jù)處理與分析

植被與環(huán)境數(shù)據(jù)排序分析中,植被數(shù)據(jù)為20個(gè)樣地的物種多度值,環(huán)境數(shù)據(jù)主要包括各樣地對(duì)應(yīng)采樣站位的地形高度、地下水位埋深、潛水c(Cl-)、潛水c(TDS)及表層土壤w(Cl-)、w(全鹽)、w(OM)、pH值等。綜合植被與環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行樣地的除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(DCA),根據(jù)DCA排序結(jié)果,分析樣地主要群落類型(群叢),判斷選擇線性還是單峰模型,再進(jìn)行典范對(duì)應(yīng)分析(CCA)或除趨勢(shì)典范對(duì)應(yīng)分析(DCCA),并繪制二維排序圖(最終采用的是DCCA排序)。DCA和DCCA分析均采用Canoco 4.5軟件。

NDVI與環(huán)境因子回歸分析中,首先通過ENVI 4.8軟件提取上述TM影像的NDVI,之后將其導(dǎo)入ArcGIS 10.2軟件中生成NDVI分級(jí)分布圖,再利用ArcMap中Extract values to points命令提取其中151個(gè)點(diǎn)的NDVI,最后利用SPSS 17.0軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行單因子相關(guān)性分析和多元逐步回歸分析[12]。

2 結(jié)果與討論

2.1 典型植被及其空間分布

研究區(qū)主要植物種有蘆葦(Phragmitesaustralis)、檉柳(Tamarixchinensis)、堿蓬(Suaedaglauca)、白茅(ImperatacylindricalVar.major)、獐茅(Aeluropuslittoralisvar.sinensis)、羅布麻(Apocynumvenetum)、香蒲(Typhaangustifolia)、荻(Miscanthussacchari)、野大豆(Glycinesoja)、杞柳(Salixintegra)、補(bǔ)血草(Limoniumsinense)及狗尾草(Setariaviridis)等。黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)共有種子植物42科、390多種,以禾本科、豆科、菊科、藜科居多,植被覆蓋率約為55%,其中典型植被翅堿蓬、檉柳和蘆葦分布較廣。

基于植被群落樣方調(diào)查及野外采樣記錄,結(jié)合遙感影像資料,并參考崔保山和楊志峰等[13]對(duì)黃河三角洲濕地植被分布的研究可知,區(qū)內(nèi)典型植被主要分布在保護(hù)區(qū)內(nèi),在東部自然保護(hù)區(qū),蘆葦、檉柳、鹽地堿蓬(翅堿蓬)沿黃河河道呈條帶狀分布,沿河道向外至高潮線附近依次是蘆葦、檉柳和翅堿蓬,各植被帶寬度約0.5—4.0 km(翅堿蓬偏窄)、長(zhǎng)度從入?？谝陨?.0 km沿河道至大汶流管理站約45.0 km；在北部自然保護(hù)區(qū),翅堿蓬、檉柳、蘆葦自南向北呈斑塊狀集中分布于一千二管理站東側(cè)和東北側(cè),自孤北水庫至防潮壩依次是蘆葦、檉柳和翅堿蓬,各植被帶寬度約1.0—7.5 km(蘆葦偏窄)、長(zhǎng)度約10.5—22.0 km[9]。區(qū)域地表覆被呈現(xiàn)2條較為明顯的生態(tài)演替序列,一是橫向上由河道向兩側(cè)發(fā)育的“蘆葦/香蒲/河道防護(hù)林-蒿草/獐茅-杞柳-耕地植被”,二是縱向上沿黃河現(xiàn)行流路由海向陸發(fā)育的“鹽地堿蓬-檉柳-蒿草/獐茅-耕地植被”,2條生態(tài)序列時(shí)空交錯(cuò),且在東部保護(hù)區(qū)表現(xiàn)得更為明顯[14]。

2.2 植被群落分布格局與關(guān)鍵環(huán)境因子的關(guān)系

2.2.1 樣地的DCA排序與分類

采用DCA對(duì)20個(gè)樣地進(jìn)行分析,結(jié)果見圖2。DCA前4個(gè)排序軸的特征值(表示物種數(shù)據(jù)異質(zhì)性)分別為0.772、0.361、0.191、0.084。第一排序軸特征值最大,包含的生態(tài)信息量最多,第二、三、四排序軸依次減小。一般DCA前2個(gè)軸累積貢獻(xiàn)率若達(dá)到70%,可反映植被的基本面貌。本研究DCA前2個(gè)軸的累積貢獻(xiàn)率為75.1%,即可以解釋75.1%的物種數(shù)據(jù)信息(物種總數(shù)為14),表明DCA排序結(jié)果比較理想。

圖2 20個(gè)樣地的DCA二維排序Fig.2 DCA ordination of 20 sample plotsⅠ—Ⅳ：群叢；1—20：樣地

參考宋創(chuàng)業(yè)等[15]、賀強(qiáng)等[16]利用雙向指示種分析法(TWINSPAN)對(duì)黃河三角洲濕地植被群落分類的結(jié)果,結(jié)合本次DCA分析,可將20個(gè)樣地劃分為4組,代表4個(gè)主要群落類型(群叢)(表1)。

DCA排序的橫、縱軸顯示不同的生態(tài)意義。圖2顯示,群叢主要沿著第一軸表現(xiàn)出明顯的梯度變化,自左向右分別對(duì)應(yīng)翅堿蓬、檉柳、蘆葦?shù)戎脖活愋?初步表明第一軸包含潛水c(TDS)、土壤w(全鹽)、地形高度和地下水位等信息,且第一軸正向表示的是地形高度和地下水埋深的增加、潛水c(TDS)和土壤w(全鹽)的減小。沿第二排序軸,群叢Ⅰ—Ⅲ基本位于同一水平線上,而群叢Ⅳ的樣地在第二軸方向上呈條帶狀分布,進(jìn)一步對(duì)樣地1、13、16、19、20中環(huán)境因子進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn),pH值相對(duì)于其他環(huán)境因子變化最為明顯,說明第二軸主要反映土壤pH值的變化。

DCA分析結(jié)果中梯度長(zhǎng)度(表示物種變化范圍)的第一排序軸長(zhǎng)度為3.517,介于3—4之間,說明梯度分析排序模型采用單峰或線性模型均可?？紤]到各樣地物種多度統(tǒng)計(jì)結(jié)果中零值較多,且DCA排序結(jié)果顯示物種分布受環(huán)境梯度影響顯著,因此物種分布與環(huán)境因子關(guān)系分析選擇基于單峰模型的排序方法,同時(shí),為消除第一、二排序軸相關(guān)而產(chǎn)生的“弓形效應(yīng)”，采用非線性的DCCA模型糾偏。

2.2.2 關(guān)鍵環(huán)境因子對(duì)植物分布格局的影響

通過篩選確定了地形高度、地下水位埋深、潛水c(Cl-)及表層土壤w(Cl-)、w(OM)、pH值共6個(gè)環(huán)境因子作為環(huán)境信息的代理變量,應(yīng)用DCCA排序?qū)S河三角洲地區(qū)20個(gè)樣地的物種和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到物種多度與環(huán)境因子的排序圖(圖3)。

表1 樣地的群落分類與主要類型

結(jié)合表2可看出,DCCA排序4個(gè)軸的特征值分別為0.727、0.242、0.137、0.086,前兩軸的物種與環(huán)境相關(guān)性較高(R分別為0.972和0.842),共解釋了物種-環(huán)境關(guān)系總方差的72.9%,說明排序效果較好[16]。

表2 DCCA各排序軸的特征值、物種-環(huán)境相關(guān)性和累積百分比方差

DCCA排序圖中環(huán)境因子用帶箭頭的連線表示,線條的長(zhǎng)度及其與排序軸的夾角反映某個(gè)環(huán)境因子與排序軸相關(guān)性的大小,且長(zhǎng)度越長(zhǎng)、夾角越小,相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大[17- 19]。圖3顯示,代表潛水c(Cl-)和表層土壤w(Cl-)的線條長(zhǎng)度較長(zhǎng),且與第一軸夾角很小,地形高度和地下水位埋深次之,表明潛水c(Cl-)和表層土壤w(Cl-)與第一軸相關(guān)性最高(R分別為-0.800和-0.938,表3),其次是地形高度和地下水位埋深(R分別為-0.623和-0.606)。表層土壤w(OM)雖然與第一軸夾角較小,但其連線較短,故其與第一軸的相關(guān)性并不高(R為0.270)。同時(shí),第二軸只有代表pH值的連線向其靠近,且相關(guān)性較低(R為0.287),表明第二軸包含的環(huán)境信息很少,且反映程度較弱。從圖3和表3不難看出,DCCA排序第一軸側(cè)重反映的是表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深等關(guān)鍵環(huán)境因子,而第二軸在一定程度上代表著表層土壤pH值。

圖3 物種多度與環(huán)境因子的DCCA二維排序 Fig.3 DCCA ordination of species abundance and environmental factors 排序軸與環(huán)境因子間的相關(guān)系數(shù)用箭頭線的長(zhǎng)度和方向來表示;GE：地形高度(地面標(biāo)高) Ground elevation；GWD：地下水位埋深 Depth of groundwater table；GWCl：潛水c(Cl-) Cl- concentration in phreatic aquifer；SCl：表層土壤w(Cl-) Cl- content in surface soil；SOM：表層土壤w(OM) OM content in surface soil；pH：表層土壤pH值 pH value of surface soil;△：群叢Ⅰ樣地 Association Ⅰ plots；：群叢Ⅱ樣地 Association Ⅱ plots；□：群叢Ⅲ樣地 Association Ⅲ plots；○：群叢Ⅳ樣地 Association Ⅳ plots (符號(hào)的大小分別代表物種多度值)；+：物種 Plant species；Phragmit：蘆葦Phragmites australis；Suaeda：翅堿蓬Suaeda heteroptera；Tamarix：檉柳Tamarix chinensis；Aelurop：獐茅Aeluropus littoralis var.sinensis；Limon：補(bǔ)血草Limonium sinense；Sonchus：苣荬菜Sonchus brachyotu；Miscan：荻Miscanthus sacchari；Imperata：白茅Imperata cylindrical Var.major；Typha：香蒲Typha orientalis Presl；Apocynum：羅布麻Apocynum venetum；Artemis：茵陳蒿Artemisla capillaris；Glycine：野大豆Glycine soja；Melilot：草木樨Melilotus officinalis；Setaria：狗尾草Setaria viridis

DCCA二維點(diǎn)圖中各群落類型主要沿第一排序軸變化,且排列次序與DCA一致,雖然DCCA排序圖中群叢Ⅲ和Ⅳ略有交錯(cuò),但其分布仍較集中且相對(duì)位置明確,表明DCCA和DCA排序圖總體上具有相似性,研究區(qū)主要群落類型在2種排序圖上的分布均反映了植物群落在環(huán)境梯度上的變化趨勢(shì)。與DCA相比,DCCA清晰地表明其第一排序軸主要代表的是潛水c(Cl-)等關(guān)鍵水鹽因子,且隨著潛水c(Cl-)和表層土壤w(Cl-)的減小,群叢由翅堿蓬群落逐漸向蘆葦群落演變。

與樣地相比,物種在DCCA二維排序空間中的布局較為分散,這主要是由于樣地中存在一些物種出現(xiàn)頻度低、多度值小,在排序時(shí)向排序軸邊緣靠近?？傮w來看,優(yōu)勢(shì)種和主要伴生種分布相對(duì)集中,且沿第一排序軸有明顯變化,自左向右依次為翅堿蓬、補(bǔ)血草、檉柳、獐茅、荻、蘆葦、白茅、香蒲、野大豆等。翅堿蓬、檉柳和蘆葦在二維空間中的具體位置表明,各群叢類型與其優(yōu)勢(shì)種的分布格局基本相似,如以翅堿蓬為優(yōu)勢(shì)種的群叢Ⅰ(翅堿蓬群落),同翅堿蓬一樣位于DCCA排序圖的最左端,這也說明優(yōu)勢(shì)種的分布格局在一定程度上決定著植物群落類型的分布格局[20]。

總之,DCCA第一排序軸集中了排序的大部分信息,突出反映了表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深等水鹽環(huán)境梯度。樣地、物種主要沿第一排序軸有序變化充分表明,表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位是決定區(qū)域典型植被群落分布格局的關(guān)鍵因子[12]。

2.3 NDVI與關(guān)鍵環(huán)境因子的關(guān)系

前已述及,研究區(qū)典型植被群落分布格局受表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深等關(guān)鍵水鹽因子影響顯著。將這3個(gè)關(guān)鍵因子空間分布與區(qū)域NDVI空間分布進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),NDVI沿地下水徑流方向總體呈遞減趨勢(shì),與3個(gè)關(guān)鍵因子在空間分布上具有較高的相似性[9]。由此可見,NDVI和3個(gè)關(guān)鍵水鹽因子之間存在較高的相關(guān)性。

結(jié)合151個(gè)采樣站位表層土壤w(Cl-)等6個(gè)環(huán)境因子對(duì)NDVI的散點(diǎn)圖,經(jīng)正態(tài)檢驗(yàn)后剔除12個(gè)離群值,最終對(duì)139個(gè)點(diǎn)的相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行單因子相關(guān)性分析和多元逐步回歸分析,結(jié)果見公式1—3、表4和圖4。

表3 DCCA前兩軸與環(huán)境因子的相關(guān)性

*：0.05的顯著性水平 Significant at the 0.05 level；**：0.01的顯著性水平 Significant at the 0.01 level

INDVI=-0.013w-0.006c+0.028d+0.359R2=0.68P<0.01

(1)

INDVI=-0.015w-0.006c+0.404R2=0.66P<0.01

(2)

INDVI=-0.009c+0.047d+0.318R2=0.57P<0.01

(3)

式中,INDVI為歸一化植被指數(shù)；w為表層土壤w(Cl-),g/kg；c為潛水c(Cl-),g/L；d為地下水位埋深(m)。

表4 NDVI與6個(gè)環(huán)境因子的相關(guān)性

*：0.05的顯著性水平 Significant at the 0.05 level；**：0.01的顯著性水平Significant at the 0.05 level

圖4 NDVI與主要環(huán)境因子關(guān)系Fig.4 Relationship between NDVI and main environmental factors

從NDVI與6個(gè)環(huán)境因子的相關(guān)性可看出,NDVI與地下水位埋深、地形高度、表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)間具有極顯著的相關(guān)性,且與地下水位埋深、地形高度呈正相關(guān),R分別為0.468、0.330；與表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)呈負(fù)相關(guān),R分別為-0.740、-0.737。通過數(shù)據(jù)擬合發(fā)現(xiàn),NDVI與表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)間比較適合用Logistic曲線來擬合,R2分別達(dá)到0.65、0.60,而NDVI與地下水位埋深、地形高度間用線性模型擬合即可,R2分別達(dá)到0.22、0.11(圖4)。上述結(jié)果表明,研究區(qū)NDVI主要受表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)顯著影響。

多元逐步回歸分析通過3步運(yùn)行依次將表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深引入回歸模型,而剔除了地形高度、表層土壤w(OM)及pH值3個(gè)對(duì)NDVI影響較弱的環(huán)境因子,最終建立了三元線性回歸方程(式1),且R2達(dá)到0.66的較高水平。再次表明,表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深3個(gè)水鹽因子是影響區(qū)域NDVI的關(guān)鍵環(huán)境因子。同時(shí)顯示,僅引入表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)2個(gè)變量的情況下,得到的二元回歸方程R2與三元回歸方程相比只差0.02,回歸效果依然顯著,這突出反映了水土環(huán)境系統(tǒng)中鹽分因子對(duì)NDVI的決定作用[12]。

對(duì)表4和圖4進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),表層土壤w(Cl-)與潛水c(Cl-)相關(guān)性較高,R為0.643,此外,圖4顯示NDVI與潛水c(Cl-)間Logistic模型與圖4中NDVI與表層土壤w(Cl-)間Logistic模型的R2相差無幾(二者R2分別為0.66和0.60)。研究區(qū)潛水借助包氣帶自身的水勢(shì)梯度或植物蒸騰作用向土壤輸送水分,進(jìn)而控制著土壤Cl-的空間分布與變異[21]。因而,植被群落的空間分布和NDVI的空間變異實(shí)質(zhì)上受潛水c(Cl-)控制。值得注意的是,研究區(qū)地下水埋深集中在0.5—2.5 m以下,絕大部分區(qū)域地下水位已超過臨界埋深,致使區(qū)內(nèi)潛水Cl-向上遷移與累計(jì)成為普遍現(xiàn)象,地下水位埋深直接關(guān)系到潛水Cl-向上遷移與否,因而地下水位埋深在影響“飽和帶-包氣帶-植被”系統(tǒng)水鹽遷移等方面的重要生態(tài)作用決不能忽視。可見,地下水位埋深和潛水c(Cl-)是影響黃河三角洲植被生長(zhǎng)與分布的主導(dǎo)環(huán)境因子,尤其是潛水c(Cl-)由海向陸、由河道向兩側(cè)的梯度變化對(duì)翅堿蓬、檉柳、蘆葦?shù)忍烊恢脖环植几窬制鹬匾目刂谱饔谩?/p>

3 結(jié)論

(1) DCA二維排序表明黃河三角洲植物群落主要沿著能反映潛水c(TDS)、土壤w(全鹽)和地下水位變化等信息的第一排序軸變化,且按梯度順序可劃分為翅堿蓬、檉柳-翅堿蓬、蘆葦-檉柳、蘆葦4個(gè)主要群落類型(群叢)。DCCA排序二維點(diǎn)圖和DCA排序圖總體相似,但與DCA相比,DCCA清晰地表明其第一軸主要代表的是潛水c(Cl-)等關(guān)鍵水鹽因子,且隨著潛水c(Cl-)和表層土壤w(Cl-)的減小,群叢由翅堿蓬群落逐漸向蘆葦群落演變。DCCA排序圖中環(huán)境因子線條長(zhǎng)度及其與第一軸的夾角大小也進(jìn)一步揭示地下水位、潛水c(Cl-)及表層土壤w(Cl-)對(duì)該地區(qū)典型植被群落分布格局影響最為顯著。

(2) 環(huán)境因子與植被覆蓋度(NDVI)的單因子相關(guān)性分析顯示黃河三角洲NDVI主要受表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)顯著影響,其次是地下水位埋深、地形高度,而受表層土壤w(OM)及pH值影響比較小。多元回歸分析表明表層土壤w(Cl-)、潛水c(Cl-)和地下水位埋深3個(gè)水鹽因子主導(dǎo)區(qū)域NDVI的空間分布。但黃河三角洲地下水埋藏較淺,區(qū)域土壤w(Cl-)空間分布與變異受地下水位埋深和潛水c(Cl-)二者共同作用,因此,土壤w(Cl-)的植被效應(yīng)實(shí)際上還是受地下水位埋深和潛水c(Cl-)的影響。

(3) 黃河三角洲地區(qū)地下水是影響植被生長(zhǎng)與分布的敏感要素,而潛水c(Cl-)和地下水位埋深是地下水這一生態(tài)環(huán)境敏感要素中的2個(gè)關(guān)鍵因子,尤其是潛水c(Cl-)梯度變化對(duì)天然植被分布格局起重要的控制作用。在加強(qiáng)黃河三角洲濱海濕地保護(hù)、維護(hù)濕地生態(tài)系統(tǒng)健康過程中,應(yīng)重視河口與近岸地區(qū)故道斷流、岸線蝕退、海水頂托等導(dǎo)致潛水c(Cl-)升高對(duì)植被的不利影響,充分發(fā)揮黃河下游生態(tài)調(diào)度的“壓咸補(bǔ)淡”作用,促進(jìn)濱海濕地植被順向演替發(fā)展。

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SpatialdistributionofvegetationandenvironmentalinterpretationintheYellowRiverDelta

AN Lesheng1,2,*, ZHOU Baohua1, ZHAO Quansheng3, WANG Lei1

1SchoolofResourcesandEnvironment,AnqingNormalUniversity,Anqing246133,China2DepartmentofEnvironmentalEngineering,OceanUniversityofChina,Qingdao266100,China3DepartmentofEnvironmentalScience,QingdaoUniversity,Qingdao266071,China

In the Yellow River Delta, the normalized difference vegetation index (NDVI) was extracted from remote sensing images, whereas environmental data (e.g., topographic height, groundwater table, surface soil Cl-content, and others) were collected using quadrat sampling. To understand the relationships between the spatial distribution of vegetation and environmental factors in the study area, detrended correspondence analysis (DCA) and detrended canonical correspondence analysis (DCCA) were conducted. In addition, single factor correlation analysis and multiple stepwise regression analysis were also conducted using the regional NDVI and environmental factors. Results showed that the vegetation in the Yellow River Delta could be divided into four main community types:Suaedaheteroptera,TamarixchinensisandS.heteroptera,PhragmitesaustralisandT.chinensis, andP.australis. DCCA and DCA ordination diagrams were similar. However, compared with DCA, DCCA clearly showed that the first axis was mainly representative of Cl-concentration in the phreatic aquifer and key water and salt factors. With the decrease in the salinity of the groundwater and soil environmental systems, the community evolved fromS.heteropteratoP.australis. The distribution of the vegetation communities and NDVI in the area were influenced by the depth of groundwater table and Cl-concentration in the phreatic aquifer. A binary regression relationship (R2= 0.57) was found between NDVI and two environmental variables. The effect of the soil Cl-content on vegetation was influenced by the depth of the groundwater table and the Cl-concentration in the phreatic aquifer. Because of the shallowness of the groundwater, groundwater was sensitive to vegetation growth and distribution. The groundwater table and Cl-concentration in the phreatic water were the two key influencing factors on groundwater. In particular, the Cl-concentration in the phreatic water largely controlled vegetation distribution and growth. To maintain wetland ecosystem health, the relevant departments should pay attention to the increase in groundwater Cl-concentration caused by dried-up river courses, seawater intrusion, and shoreline erosion, among other factors, which will adversely affect vegetation. Some measures could help to accelerate the sustainable development of coastal wetland vegetation, such as making full use of the ecological regulations in the lower reaches of the Yellow River.

vegetation distribution; environmental interpretation; normalized difference vegetation index (NDVI); vegetation ordination analysis; the Yellow River Delta

中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目(1212010611402)；安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A424)

2016- 07- 26;

2017- 02- 23

*通訊作者Corresponding author.E-mail: als00316@163.com

10.5846/stxb201607261518

安樂生,周葆華,趙全升,王磊.黃河三角洲植被空間分布特征及其環(huán)境解釋.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(20):6809- 6817.

An L S, Zhou B H, Zhao Q S, Wang L.Spatial distribution of vegetation and environmental interpretation in the Yellow River Delta.Acta Ecologica Sinica,2017,37(20):6809- 6817.