石羊河流域荒漠化定量评价及驱动机制
2023-12-31李兴宇任淑媛张鹏丁文魁杨晓玲
doi：10.3969/j.issn.1672-6375.2023.11.003
摘 要：为了解石羊河荒漠化趋势特征、掌握荒漠化过程驱动机制，有效提高流域荒漠化监测精度和为荒漠化趋势预测奠定基础。基于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术，反演植被降水利用率（RUE），结合同期气象和经济社会发展数据，运用Sen趋势分析、Pearson相关分析和灰色关联度分析方法，开展2010—2019年植被生长季石羊河流域荒漠化定量评价和驱动机制研究。结果表明：流域RUE值自南向北依次降低，研究时段内流域荒漠化程度总体向好，改善的区域占流域总面积的48.5%，稳定不变的占47.7%，退化面积仅占3.8%；驱动荒漠化逆转的自然因素变化主要为日照时数减少、平均气温升高和相对湿度增加，经济社会因素变化主要为粮食产量和压沙造林面积增加以及人口数量减少。
关键词：石羊河；荒漠化；气候；经济社会；驱动力
中图分类号：X24" " " " " " " " 文献标志码：A
土地荒漠化指发生在干旱、半干旱地区的土地退化现象，是一个长期动态变化过程。土地荒漠化不仅造成土地生产能力下降、人口迁移、粮食资源紧张，还对生态环境保护产生巨大威胁。加强荒漠化动态监测及成因分析，对推动生态文明建设、加强荒漠化防治和加速经济社会发展等有着重要现实意义[1-2]。
张志伟等[3]建立了西藏高寒地区荒漠分类体系，奠定青藏高原高寒区荒漠分类研究的基础；程小云等[4]等通过趋势分析、灰色关联和结构方程模型等方法分析河西走廊草地荒漠化的动态变化规律，并以此为基础量化草地荒漠化的驱动因素；高荣等[5]研究了1994—2019年陕西榆林地区土地荒漠化、沙化现状及其动态规律，指出榆林地区荒漠化程度由极重度和重度向中度和轻度转变，自然和人为因素是榆林荒漠化的双重驱动因素；张永[6]采用1995—2015年 3 期 Landsat TM/OLI 遥感影像，研究了石羊河流域不同荒漠化程度的空间分布以及面积转移变化情况；韩涛和王大为[7]选用 EOS 遥感数据，对2000—2014年石羊河流域开展了不同植被覆盖等级面积转移变化监测后指出：低植被覆盖面积缩减速度较快，而高植被覆盖面积变化稳定。本研究以石羊河流域为研究对象，分析提取2010—2019年MODIS卫星植被生长季NDVI数据，结合各气象站同期降水量资料反演植被降水利用率（RUE），开展流域荒漠化程度定量评价；运用灰色关联度方法，探索不同气象因子和经济社会因子对流域荒漠化的驱动机制，以期为流域荒漠化综合治理、管理决策提供参考依据。
1 研究区概况
石羊河流域位于乌鞘岭以西、祁连山北麓，地势南高北低，从地貌地形上划分为南部祁连山区、中部平原区、北部低山丘陵区和荒漠区四大单元[8]。由于流域深居大陆腹地，地势由南向北降低且悬殊较大，受大陆性温带干旱气候和青藏高原气候的综合影响，光、温、水、热分布较为不均，尤其是下游位于巴丹吉林与腾格里两大沙漠之间，极易受到风沙灾害影响。流域生态环境极其脆弱，干旱和荒漠化问题一直是影响当地社会发展和人类生存的重大难题，土地荒漠化对社会经济发展有很大制约，也给地方生态环境保护工作带来很大压力，同时对居民正常生产生活产生很大影响，是困扰区域经济增长和自然生态可持续发展的重要瓶颈。
2 数据来源及研究方法
2.1 数据来源
遥感资料来自美国地质勘探局（http：//glovis.usgs.gov/）2010—2019年植被生长季（3—9月）MOD13Q1数据，空间分辨率250 m，时间分辨率16 d。气象资料（平均气温、降水量、日照时数、相对湿度）来自流域内6个国家气象站，通过ArcGIS软件进行反距离加权插值，得到逐年气象资料空间插值数据；经济社会发展资料〔国内生产总值（GDP）、人口数量、粮食产量、压沙造林面积〕取自《武威市统计年鉴》《金昌市统计年鉴》，利用ArcGIS软件将统计数据转为栅格数据。
2.2 研究方法
2.2.1 降水利用率（RUE）的反演估算
利用NDVI数据和降水量数据反演研究区的降水利用率数据[9]，首先对降水量数据作归一化处理：
式中：X*i和Xi分别为归一化后和归一化前的值，xmax和xmin分别表示样本中的最大值和最小值。
估算降水利用率：RUE=SNDVI/P，其中，SNDVI为植被生长季累积NDVI，P为降水量。
2.2.2 RUE数据趋势分析
利用Sen趋势分析法分析石羊河流域10年来植被生长季内RUE空间变化趋势，具体计算公式为：
式中：Sen斜率用Q表示，M表示中位数。当Qgt;0，表示序列呈上升的趋势；当Qlt;0，表示序列呈下降的趋势。
2.2.3 相关性分析
通过相关性分析法分别分析10年来气象条件、经济社会变化与RUE的相关性，公式如下：
2.2.4 灰色关联度分析
（1）计算关联系数ζxi（t）。将植被降水利用率设置为参考数列X0，将气象因子和人为因子8个因子设置为比较数列，分别记为X1，X2，…， Xi（i=1，2，…，8）。计算出各比较数列与参考数列在各个时刻的关联系数ζxi（t）：
式中：ρ表示分辨系数，一般取0.1-0.5，本文取0.1；|X0（t）-Xi（t）|表示每一年各个影响因素Xi与植被降水利用率X0同一年数值绝对差值；minimint|X0（t）-Xi（t）|表示两层式取绝对差值中最小值计算，maximaxt|X0（t）-Xi（t）|为最大值计算。
（2）计算关联度ri。取10年关联系数的平均值作为各因素的关联度ri，公式如下：
最终按照灰色关联度综合分析的原则，分析石羊河流域荒漠化驱动机制[4]。
3 结果与分析
3.1 基于RUE时间序列的荒漠化评价
3.1.1 植被生长季RUE的空间分布格局
植被降水利用率（RUE）对土地荒漠化指示作用较好，受降水量变化影响较小，能够有效反映荒漠化态势。如图1，将RUE值分成5个等级揭示植被降水利用率相对大小[10]。流域内植被降水利用率空间分异明显，生长季RUE低于0.003的占流域总面积的14.31%，包括凉州区、古浪县沙漠区、流域西北部金昌市境内及流域东北部和西南边缘个别地区；RUE值在0.003～0.004的占流域总面积的27.84%，主要在流域北部和东部沿沙区及荒滩地带，以荒漠化草地为主；14.10%的区域RUE值在0.004～0.005，主要分布在民勤县西部与金昌市接壤地带，在古浪县南部、永昌县西部也有零散分布；RUE值在0.005～0.006的占7.27%，点状散布在流域中北部的凉州区、古浪县、民勤县和金昌市境内；RUE高于0.006的占流域总面积的36.67%，主要位于灌溉农业绿洲区及南部海拔较高地区的林区和草地。
总体来看，植被降水利用率较小区域处于流域中北部，该区常年降水量少、土壤沙化或盐渍化明显，植物生产能力弱；植被降水利用率较大的多集中在流域南部和中部部分地区，南部山区降水量丰富，石羊河两侧沿线灌溉用水相对充足，另外得益于近年来引黄灌溉工程实施，植被生产力较强，农作物生长条件和生态环境向好[11]。
3.1.2 石羊河流域植被生长季RUE空间变化趋势
图2计算了10年中植被降水利用率空间变化趋势，根据置信度检验将变化趋势分为五级[12]，分别是显著退化（Qlt;-1%）、轻微退化（-1%lt;Qlt;-0.5%）、稳定（-0.5%lt;Qlt;0.5%）、轻微改善（0.5%lt;Qlt;1%）和显著改善（Qgt;1%）。
植被降水利用率呈现改善的为荒漠化逆转区域，呈现退化的则为荒漠化发展区域。近10年来，石羊河流域近一半土地荒漠化状况以逆转为主，显著改善区域主要分布在凉州、古浪南部山区及天祝藏族自治县北部和民勤县境内红崖山水库下游部分地区，占石羊河流域总面积的7.3%；轻微改善区域主要分布在流域中部、东北地区东部和东南地区大部分地区，占总面积的41.2%；保持原状的面积占47.7%，主要位于民勤县东北部、永昌县西部、流域西南部及南部边缘区；生态退化面积占比很少，约为3.8%，其中，轻微退化占3.4%、明显退化占0.4%，主要散布在凉州区、天祝县、永昌县和民勤县个别地方，说明上述地方有一定的荒漠化发展趋势，但规模很小。综合看来，石羊河流域生态环境在近10年内得到了较大改善，只有极少部分地区存在生态退化的现象。
3.2 基于灰色关联度的荒漠化驱动机制
3.2.1 荒漠化的主要驱动力
植被降水利用率驱动因子灰色关联度分析显示（表1），在第一影响因子中日照时数所占面积比例为37.58%，在所有影响因子中最大，几乎遍布在石羊河流域各个地区，其次是气温和人口数量，分别占32.68%和15.61%；第二影响因子中排在前三位的依然是日照时数、人口数量和气温，分别占28.46%、23.94%和21.91%；在第三影响因子中，气温和日照时数仍然是主要影响因子，分别占21.92%和12.83%，而排在首位的是相对湿度，占比达39.98%，此外有12.06%的区域以人口数量为第三影响因子。
总体来看，影响石羊河流域荒漠化进程的主要驱动力为气温、日照时数和人口数量，相对湿度、粮食产量和压沙造林面积次之。本研究通过引进植被降水利用率进行石羊河流域荒漠化评价，很好地剔除了降水量变化的干扰，比较准确地反映了流域近10年内荒漠化发展的态势，在大部分地区，平均气温升高、日照时数和人口数量减少均对荒漠化演变有抑制作用。而相对湿度增大、粮食产量和压沙造林面积增加对荒漠化演变贡献率也不容小觑。
3.2.2 荒漠化的驱动机制
分析荒漠化的主要驱动力是为了识别出导致荒漠化的主要影响因子，将植被降水利用率变化趋势图与其驱动因子的灰色关联度分析结果做叠加分析，得到植被生态环境显著改善和显著退化时各驱动因子所占的比例（表2），结合RUE与各影响因子间不同空间相关关系面积占比（表3），分析流域荒漠化的驱动机制。
在植被降水利用率改善区域，第一影响因子中气温占33.42%，在植被较为茂盛地区，较高气温有利于植被生长和干物质积累，对生态环境改善有积极作用；其次是人口数量和相对湿度，分别占14.45%和14.21%，日照时数（14.15%）、压沙造林面积（13.12%）分列第四、第五位。第二影响因子中，所占比例最大的仍然是气温，为24.31%；其次，相对湿度与人口数量分别占23.27%和21.35%，压沙造林面积（12.73%）和日照时数（8.46%）分列第四、第五位；第三影响因子中排名前三的主导因子为相对湿度、气温和人口数量，分别占33.64%、19.44%和14.41%，粮食产量（13.62%）和压沙造林面积（11.14%）分列第四、第五位。结合表3可知，在改善区域中，植被降水利用率与日照时数主要呈负相关，与气温、相对湿度主要呈正相关，而10年内流域日照时数总体减少、气温升高、相对湿度略增大，很好地解释了植被降水利用率显著改善的自然原因；RUE与压沙造林面积大部分改善区域呈正相关、与人口数量呈负相关，说明人类活动对生态环境改善的正向效应日趋明显、不利影响显著减少，10年来压沙造林面积逐年增加和人口数量减少是荒漠化程度减轻和改善的主要经济社会因素。
在显著退化地区，28.43%的区域以日照时数为第一影响因子，所占比例最大；人口数量和气温占比分别为20.18%和16.35%，此外平均相对湿度（11.45%）、压沙造林面积（10.21%）、粮食产量（10.12%）合计占比31.78%；第二影响因子中气温占比为19.91%，其次是相对湿度和日照时数，分别为19.64%和17.24%，另外人口数量（16.34%）、压沙造林面积（14.34%）、粮食产量（9.43%）合计占比40.11%；第三影响因子中位列前三的是日照时数（21.17%）、气温（18.32%）和相对湿度（17.62%），粮食产量（15.33%）、人口数量（14.31%）和压沙造林面积（13.14%）合计占比42.78%。上述区域植被降水利用率与日照时数主要呈正相关，与气温、相对湿度主要呈负相关，日照时数较小，不利于植被光合作用，阻碍了植被的生长，造成植被生态功能下降；部分地方由于气温过高、相对湿度过大导致植被生长受到抑制、荒漠化程度加剧，北部荒漠区尤其明显；另有个别区域植被降水利用率与粮食产量、压沙造林面积呈负相关，与人口数量呈正相关，粮食产量和压沙造林面积增加、人口数量减少反而引起RUE减少，是在一定程度上引起荒漠化加剧的主要经济社会因素。
4 结论与讨论
生长季RUE值由南向北依次降低。流域植被降水利用率较小的处于流域中北部沙漠区、荒漠区和植被稀疏地区，该区由于常年降水量偏少、土壤沙化或盐渍化明显，植物生产能力弱，RUE值偏低；农业灌溉绿洲区及南部海拔较高地区的林区和草地RUE值较高。
石羊河流域综合治理和祁连山生态环境保护修复工程的开展，对流域生态环境改善成效显著，10年中流域荒漠化进程呈逆转趋势，石羊河流域生态环境总体得到较大改善，荒漠化显著改善区域占流域总面积7.3%，轻微改善区域占41.2%，稳定不变区域占47.7%，这些地区主要在流域中、南部，除天然降水量较多、光温条件适宜外，与近年来党和政府不断通过调整经济结构、科学分配水资源、实施规模化生态移民搬迁工程、保障跨流域调水工程稳定运行等举措是密不可分的；生态退化面积仅占流域总面积的3.8%，主要是北部荒漠降水量稀少、土壤盐渍化较为严重的地方，其中轻微退化占3.4%、明显退化占0.4%。
10年中流域荒漠化主要驱动力为日照时数、气温、人口数量，相对湿度、粮食产量、压沙造林面积次之。就驱动机制而言，在荒漠化趋势改善的区域，引起荒漠化显著改善的主要驱动力中自然因子依次为日照时数减少、气温升高和相对湿度增加，经济社会因子依次为压沙造林面积增加和人口数量减少；在个别荒漠化趋势加剧的地区，日照时数减少、气温升高、相对湿度增大、粮食产量和压沙造林面积增加及人口数量减少反而引起RUE降低，这与荒漠区植被和山区植被对光、温、湿条件的响应机制不同有关外，可能还存在其他自然或人为因素影响，这将是我们今后研究的关注点。
参考文献：
[1] 贺勇. 水土保持与荒漠化防治中的生态治理对策[J]. 科技资讯，2023，21（4）：105-108.
[2]" 马浩文，王永芳，郭恩亮. 基于GEE的翁牛特旗土地沙漠化遥感监测[J]. 干旱区研究，2023，40（3）：504-516.
[3] 张志伟，尹惠妍，薛杰，等. 基于GIS技术的拉萨市城关区荒漠分类研究[J]. 水土保持通报，2021，41（6）：369-375.
[4]" 程小云，张琴，兰芳芳，等. 河西走廊草地荒漠化动态及驱动因素[J]. 中国沙漠，2022，42（6）：134-141.
[5]" 高荣，姚巍，石长春，等. 近20年榆林市沙化与荒漠化土地变化及其驱动因素分析[J]. 陕西林业科技，2022，50（5）：73-80.
[6]" 张永. 石羊河流域植被覆盖与荒漠化动态研究[D]. 兰州：甘肃农业大学，2018.
[7]" 韩涛，王大为. 2000—2014年石羊河流域植被覆盖变化研究[J]. 中国农学通报，2017，33（13）：66-74.
[8]" 贾小明，康德奎. 石羊河流域生态文明建设的经验启示[J]. 中国水利，2022（6）：30-31.
[9]" 张博，周伟，张福存. 1999—2018年青海省土地退化遥感监测及其驱动力分析[J]. 水土保持通报，2020，40（2）：120-128+325.
[10] 泉涛，王静璞，党文硕，等. 基于相对降水利用率的内蒙古风蚀区沙漠化研究[J]. 安徽农业科学，2021，49（8）：72-76.
[11] 席海洋，陈克恭，鱼腾飞，等. 南水北调西线一期工程调水新增水资源利用[J]. 中国沙漠，2021，41（4）：158-166.
[12] 赵卓文. 宁夏地区2000-2014年土地荒漠化遥感监测及驱动因子分析[D]. 徐州：江苏师范大学，2017.
收稿日期：2023-05-26
基金项目：武威市市列科技计划项目“石羊河流域荒漠化遥感监测及其驱动力研究”（项目编号：WW2002007）；中国气象局兰州干旱气象研究所创新团队“西北干旱与生态环境遥感监测”（项目编号：GHSCXTD-2020-4）。
作者简介：李兴宇（1990-），男，硕士，工程师，主要从事生态与农业气象业务和科研工作。
