动物学论文
引 言
2008 年 5 月 12 日，中国四川省汶川县发生了严重的地震灾害，造成了巨大的人员伤亡和经济损失，地震引发了一系列的次生灾害，如： 大面积的滑坡、崩塌和泥石流，对当地的生态环境产生了巨大的影响，对区域生态安全带来了巨大的威胁[1].
该区是大熊猫等珍惜濒危物种的主要分布区，大熊猫（ Ailuropoda melanol euca） 是我国特有的珍稀动物，是生物多样性保护的旗舰种，具有典型的代表性[2],同时也有重要的保护和科研价值。 地震对大熊猫造成了严重的影响，大约有 67% 的野外大熊猫种群和 53%的大熊猫生境在地震中受到严重的破坏[3],但在局部区域的破坏情况和对生境的影响并不十分清楚。 卧龙自然保护区是国内外着名的大熊猫保护区，大熊猫的保护数量约占我国大熊猫总数量的十分之一[4 -6],也是 2008 年汶川地震的灾区之一。 因此本文综合利用遥感和地理信息技术对保护区内地震对大熊猫生境的影响进行分析和评价，以期获得地震破坏的具体情况，并在此基础上为大熊猫的生境恢复和再建提供科学有效的数据支持。
1 数据与方法
1. 1 研究地区
四川卧龙国家级自然保护区位于四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县境内（ 102°52' ~ 103°24' E,30°45' ~ 31°25'N） ,属成都平原向青藏高原过度的高山深谷地带，面积约 20 万 hm2,是以保护大熊猫等珍稀野生动植物和高山森林生态系统为主的综合性国家级自然保护区。 保护区建立于 1963 年，是我国建立的第一个大熊猫自然保护区，同时也是国内最早建立的综合性国家级保护区之一； 1979 年加入联合国教科文组织“人与生物圈”保护区网，2006 年列入世界自然遗产名录。 省道 303 线贯穿东西，划分为西北和东南两部分。
1. 2 遥感数据来源
遥感影像数据选自国际科学数据服务平台的Landsat4-5TM 影像数据库，分别采用 2007 年 9 月18 和2008 年 7 月 18 日 Landsat TM 遥感影像数据作为地震前后的对比数据源。 考虑到原始遥感影像在获取时受传感位置变化、传感介质不均一、大气折射和地形起伏因素的等影响，会出现一定程度的变形和误差[7],故在分析前先进行图像预处理。 在 ENVI4. 7 中，分别对保护区震前和震后 TM 图像进行拼接、裁剪和融合等操作，之后选择控制点进行地形精校正，然后投影到 UTM/WGS 84 坐标系统上，最终经校正重采样，得到 30 ×30 m 的空间分辨率。
1. 3 数据处理与分析
为获取地震破坏区在保护区的空间分布信息，选用非监督分类法 ISODATA（ Iterative self-organizingdata analysis technique） 对震前震后地面覆盖类型进行分类。 非监督分类，也称聚类分析，是指在事前对分类过程不进行任何判断的情况下，仅仅依靠数据（ 主要借助遥感影像地物的光谱特征） ,即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类。 分类得到的结果是根据研究内容对不同类别（ 如植被类型，土地利用类型等地物特征） 进行了区分，但不包括类别属性值，所以非监督分类只是简单把样本划分为若干类别。
对于分类后各类别属性的确定，则是通过目视判读（ 如借助更高分辨率图像判读） 或实地调查确定的。
非监督分类的原理基于聚类算法分析。
本文所用 ISODATA 方法，是一种重复自组织数据分析技术，通过计算数据空间均匀分布的类均值，然后用最小距离技术把剩余像元进行迭代聚合，经过若干次迭代和计算均值对像元进行分类，最后得到研究需要的分类图像[8]. 与监督法差别在于，前者是先学习后分类，而非监督法是边学习边分类[9].震前 TM 影像分为森林、裸地和其他 3 种类型，震后影像分为裸地和其他两种类型（ 见图 1,图 2） .分类方法和分类标准参考欧阳志云（ 2008）[10]、王学志（ 2008）[11]等相关文献。 地震对保护区的破坏集中表现在地面植被破坏、山体垮塌等，且保护区植被覆盖率高，故将震前图像中各种植被统一划分为一类，裸地归为一类，其他如湖泊、河流、道路等地物为第三类； 震前震后图像间隔为一年，植被、水体等变化不大，故将二者划归到“其他”中，震后图像分为裸地和其他两部分，以此来凸显裸地信息。 震后的裸地为震前原有裸地和地震破坏区的集合，通过计算震前和震后裸地的变化，可以得到地震破坏区的大致分布区域、面积等信息。
2 地震对大熊猫生境的影响
2. 1 地震破坏区的空间分布特征
在研究地震对大熊猫生境的破坏中，主要从海拔和坡度两个方面展开。