乌梁素海湿地植被变化特征及其对降水量因子的响应分析

张静 王磊 张连根 马海峰 菅凯敏 陈星明 孔维云

1.内蒙古自治区林业和草原保护总站 2.内蒙古巴彦淖尔市林业和草原局 3.内蒙古林业和草原工作总站

乌梁素海位于内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗境内，地处后套平原东端，明安川和阿拉奔草原西缘，北靠狼山山前洪积扇，南邻乌拉山山后洪积阶地，东经108°40′～109°0′，北纬40°46′～41°7′，面积293 平方千米，是全球范围内荒漠半荒漠地区极为少见的多功能大型草原湖泊，同时也是地球同纬度最大的自然湿地。乌梁素海是内蒙古黄河流域内最大的淡水湖泊，于2002年被国际湿地公约组织正式列入《国际重要湿地名录》，是深受社会关注的湿地系统生物多样性保护区。特殊的地理位置使得乌梁素海成为黄河中上游及内蒙古西部地区重要的生态屏障，对维护内蒙古及我国西北地区的生态平衡、保护物种多样性有着举足轻重的作用。同时，干旱区湖泊作为水资源的重要组成部分，是干旱地区生态与环境协调发展的关键。

近年来，乌梁素海流域湿地面积萎缩、水体污染严重、沼泽化进程加剧，生态功能退化严重。“十三五”时期，通过对乌梁素海流域实施生态补水，以及城镇和工业点源、农业面源、湖系内源治理等工程，乌梁素海流域的生态保护与治理初见成效，但湿地生态系统退化、土地沙化、草原退化、水土流失、土壤盐碱化、环境污染等问题依然存在。从流域植被覆盖度、气象因子等基础研究入手，全面系统地掌握各因子变化规律及相互影响，摸清湿地生态系统的演替规律，可以为彻底改善乌梁素海生态环境、恢复生物多样性和发挥湿地生态系统功能提供可靠支撑。

一、数据来源与方法

1.数据来源

降水量数据来源于乌拉特前旗国家气象站和区域自动气象站的数据积累，结合前期研究成果，采用大佘太国家气象站作为代表站，选用2001—2020年大佘太气象站降水量数据进行分析，研究乌梁素海湿地降水量变化。

以MODIS13Q1 植被指数为依据，分析乌梁素海湿地黑水壕研究区近20年来植被覆盖NDVI（归一化植被指数）的时空变化。NDVI 是用来表征植被生长状态和覆盖度的指标，是植被长势和营养信息的重要参数之一，是可见光红波段和近红外波段的归一化比值。它一方面能够反映植被光合作用的吸收情况，另一方面能够反映作物长势、叶面积指数（LAI）等，是目前应用最为广泛的植被指数。NDVI 可以反映植被在不同生育期的变化过程，植物种类不同，NDVI 的数值也有明显差异。

NDVI=( R nir– R red)/( R nir + R red)。R nir 是近红外波段反射率；R red 是红光波段反射率。

2.研究方法

2001—2020年，大佘太气象站点由于站址迁移、仪器变更、新的平均值计算公式、观测时次变化以及观测者的系统误差等原因，导致了气候序列产生突然不连续现象，即断点。惩罚最大F检验方法（PMFT）不需要参考序列参与检验，是对二相回归统计检验方法进行系列改进后提出的，该方法能够有效避免非均一的参考序列带来的检验误差，并且同样对微小偏移有较高的检验准确性。气象数据序列订正采用RHtests 软件包提供的分位数匹配（QM），其订正的目的是在去除线性趋势后的待检序列中，使所有片断具有相互匹配的经验分布，检验的信度水平均为95%以上，基于均一性检验，对数据进行订正。降水量数据不遵从正态分布，使用开立方、取对数等方法后仍无法通过正态化检验，用回归方程预测不容易取得降水量恢复的理想效果。降水量具有不确定性，可视为灰色系统的输出，本文降水量插补采用灰色预测理论的基本模型GM(1，1)，适宜对中长期降水量资料插补。

本研究以MODIS13Q1 植被指数产品为依据，分析近20年来乌梁素海湿地黑水壕研究区植被覆盖NDVI 的时空变化。提供的2001—2019年MODIS 数据集，空间分辨率为250 米，时间分辨率为16 天，将每年生长季4～10月（4月9日、4月25日、5月11日、5月27日、6月12日、6月28日、7月14日、7月30日、8月31日、8月15日、9月16日 及10月2日）的NDVI 求最大值合成。把NDVI 分成5 个级别，然后按重分类方法进行分类。由于巴彦淖尔地区MOD13Q1 数据以分幅的形式存储，运用数据处理软件MRT（MODIS Reprojection Tool）对研究区同一时相的所有MOD13Q1 数据文件进行NDVI 波段提取，并按原投影拼接再转换为阿尔伯斯投影（又称双标准纬线等积圆锥投影），重采样成250 米×250米分辨率的栅格数据。调用Arcgis 中掩膜提取工具，对多年影像分别进行研究区提取。利用ENVI（遥感图像处理平台）中最大值合成工具，求出每一年研究区生长季内（4～10月）NDVI 的最大值，结合实际情况将最大值结果重分类成5 类，并统计每一类的面积。NDVI 值0～0.2 为极低覆盖度的贫瘠土地；0.2～0.4 为低覆盖度林草；0.4～0.6 为中覆盖度林草；0.6～0.8 为高覆盖度的种植耕地；0.8～1.0为极高覆盖度的种植耕地。

二、乌梁素海湿地降水量变化特征

1.年降水量、汛期降水量、降水日数逐渐减少

2001—2020年，乌梁素海湿地年平均降水量为239.6 毫米，年际变化呈略微下降趋势。年降水量最大410.3 毫米，出现在2012年；最小150.4 毫米，出现在2017年（图1）。乌梁素海湿地汛期（6～8月）降水量30.6～56.6 毫米，约占全年降水量的13.1%（2015年）～85.7%（2016年），整体呈现略微下降趋势。汛期降水量分布和年降水量变化大致相同，表现为2004年、2008年、2012年、2018年明显偏多。年内各月降水量分布中，最大值出现在7月，平均值为56.6毫米，最小值出现在1月，仅为1.7毫米（图2）。

图1 乌梁素海湿地年降水量和汛期降水量年变化

图2 乌梁素海湿地降水量月变化

乌梁素海湿地平均年降水量日数53.1 天，其中2003年降水日数最多，为79 天；2016年最少，仅为37 天（图3）。平均年降水量日数出现缓慢下降趋势，每10年下降0.2 天，通过0.01 显著性检验。

图3 乌梁素海湿地降水日数年变化

2.降水量存在准5a 周期振荡

小波分析是一种分析时间—频率信号的多分辨率分析方法，其以小波变换的方式产生一系列“瞬时”波普信号估计，准确揭示出目标序列中瞬时频率随时间的变化，不仅能表示出目标序列的周期变化，而且可以详细表明具体的变化位置，这种方法现已成功应用于信号处理。

2001—2020年，乌梁素海湿地的年降水量在不同时间尺度上存在着周期振荡，图4中信号振荡的强弱通过色标差大小来表示，颜色越偏向于红色表示降水量越高于常年。由图5可知，同样明显存在准10a 周期振荡、准5a 周期振荡。

图4 乌梁素海湿地降水量小波分析

图5 乌梁素海湿地降水量小波周期变换

3.2017年以后降水量出现增多趋势

应用M-K 趋势非线性检验方法，对乌梁素海湿地年降水量进行分析可知：年降水量Z=-1.01，未通过信度检验，降水量增加不明显。汛期降水量Z=-1.08，未通过信度检验，降水量增加不明显。

应用M-K 突变方法对乌梁素海湿地降水量平均值进行突变特征分析发现，降水量整体呈波动式减少趋势，UF 曲线在置信区间内与UB 曲线有多个交点，分别是2006年、2008年、2012年，说明期间降水量发生了突变。由UF 曲线的变化趋势可知，在2006年降水量从偏多向偏少变化，2008年、2012年都经历了降水量从偏少向偏多又向偏少的变化。2017年后降水量出现上升趋势（图6）。

图6 乌梁素海湿地降水量突变分析

三、乌梁素海湿地植被变化特征

1.植被整体变好、贫瘠土地减少

近20年乌梁素海湿地植被遥感监测如图7所示：

图7 近20年乌梁素海湿地植被遥感监测图

图7 近20年乌梁素海湿地植被遥感监测图

通过对MODIS 数据进行预处理，将每年生长季4～10月的NDVI 求最大值合成，数据结果显示，植被整体呈逐年变好的趋势。2006年贫瘠土地面积最大为1408.3 平方千米，2012年降到最低86.3 平方千米。林草植被2001—2006年逐年减少，2007—2013年覆盖面积较大，2015年降到最低，之后又逐渐增加，其中2018年面积最大值达1825.0 平方千米。高覆盖度的种植耕地和极高覆盖度的种植耕地呈现增加的趋势，2001年面积为144.6 平方千米，2018年最大面积为616.6 平方千米。

2.NDVI 不同区间的植被面积变化

从图8可以看出，NDVI 在0～0.2 这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈降低的趋势，每年减少24.5 平方千米。2006年贫瘠土地的面积最大为1408.3 平方千米，2012年最低为86.3 平方千米。NDVI 在0.2～0.4 这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈先升后降的趋势，2008年植被面积最大为1626.2 平方千米，2015年降到最低730.4 平方千米。NDVI 在0.4～0.6 这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈减少的趋势，每年减少2.6 平方千米。2012年植被面积最大为825.6 平方千米，2015年植被面积降到最低261.9 平方千米。NDVI 在0.2～0.6 这个区间范围内，2002—2006年植被面积逐年减少，2006年降到1098.9 平方千米，2007—2013年覆盖面积较大，为1673.6～2048.1平方千米，2015年降到最低992.3 平方千米，2015年之后又逐渐增加，其中2018年面积最大达1825.0平方千米。NDVI 在0.6～0.8 这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈增加的趋势，每年增加6.8 平方千米。2001年植被面积最小为143.6平方千米，2012年最大为391.3 平方千米。NDVI 在0.8～1.0 这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈增加的趋势，每年增加21.7 平方千米。2005年和2006年植被面积最小为0.6 平方千米，2018年最大为337.4 平方千米。NDVI 在0.6～1.0这个区间范围内，随着时间的推移，植被面积总体呈增加的趋势，每年增加28.5 平方千米。2001年面积最小为144.6 平方千米，2018年植被面积最大为616.6 平方千米。

图8 NDVI 不同区间植被面积变化

3.乌梁素海湿地植被变化特征对降水量的响应分析

由图9、图10分析可知，NDVI 值随着时间变化呈增加趋势，2008年、2012年、2018年明显偏大。乌梁素海湿地生长季降水量分布和年降水量变化大致相同，表现为2004年、2008年、2012年、2018年明显偏多。由此可见，2015年以来NDVI 值明显增加，与生长季降水量及年降水量变化较一致。

图9 最大值合成的NDVI 的变化趋势

图10 乌梁素海湿地4～10月降水量年变化

四、结论

本研究对2001—2020年乌梁素海湿地降水量以及黑水壕研究区生长季植被变化进行分析，探讨了植被变化对降水量的响应，主要结论如下：一是2001—2019年乌梁素海湿地年降水量呈略微下降趋势，并存在准5a 周期震荡，汛期降水量表现为2004年、2008年、2012年、2018年明显偏多，并在2017年以后出现增多趋势。二是黑水壕研究区NDVI呈整体上升趋势，即植被生长呈好转趋势：贫瘠土地面积呈减少趋势，每年减少24.5 平方千米；林草植被变化不明显；耕地面积呈增加趋势，每年增加28.5 平方千米。三是2008年、2012年、2018年NDVI 值明显偏大，2015年以来明显增加，与区域生长季降水量变化较一致。

综上所述，乌梁素海湿地黑水壕研究区的NDVI与汛期降水量变化较一致，存在某种相关性。对于荒漠、半荒漠地区，降水量及土壤湿度对于湿地类型的自然保护区尤为重要。因此，在进行流域生态环境治理时，必须充分考虑该区域降水量以及植被生长状态和覆盖度因素。