胡夢(mèng)甜, 張 慧,2, 高吉喜, 仇寬彪, 王延松, 呂久俊, 鞠昌華

(1.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042; 2.南京信息工程大學(xué) 江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044; 3.生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心, 北京 100094; 4.遼寧省生態(tài)環(huán)境保護(hù)科技中心, 沈陽 110161)

土地沙化敏感性是指干旱、半干旱和亞濕潤干旱區(qū)土地對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)等多種因素導(dǎo)致的土地沙化的敏感程度。據(jù)調(diào)查，我國大多數(shù)沙化土地與人類不合理的土地開墾、過度放牧、樵采、水資源利用不當(dāng)?shù)扔嘘P(guān)[1-2]。自20世紀(jì)90年代以來，隨著土地沙化的日趨嚴(yán)重，學(xué)界對(duì)土地沙化敏感性的研究不斷增加。其中，以歐盟提出的土地沙化敏感性評(píng)估方法(MEDALUS方法)最為著名，該方法以氣候、植被、土壤和土地管理等要素作為土地沙化敏感性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并在地中海、伊朗、巴西、非洲[3]等地的土地沙化敏感性評(píng)價(jià)中得到廣泛應(yīng)用。國內(nèi)沙化敏感性研究最早源于歐陽志云等[4]提出的土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法(通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法)，該方法也被應(yīng)用到《生態(tài)功能區(qū)劃技術(shù)暫行規(guī)程》和《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》中的土地沙化敏感性評(píng)價(jià)。之后，我國學(xué)者采用該方法在國家、區(qū)域和流域尺度開展了系列研究[5-10]。然而由于該方法中使用的大風(fēng)天數(shù)和干燥度指數(shù)大都采用我國2 400多個(gè)氣象站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)插值獲取，氣象站點(diǎn)空間分布不均，西北地區(qū)站點(diǎn)非常少，造成土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果往往與實(shí)際情況有較大偏差并且粗糙。因此，在空間上細(xì)化土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)精確識(shí)別沙化敏感區(qū)、科學(xué)劃定土地沙化敏感性生態(tài)保護(hù)紅線、制定土地沙化防治對(duì)策具有重要意義。

隨著遙感信息技術(shù)以及風(fēng)蝕模型的發(fā)展，土地沙化敏感性的評(píng)價(jià)因子精細(xì)化成為可能，如土壤濕度作為反映地區(qū)干濕變化的客觀指標(biāo)，可以用來代替干燥度[11]。目前，土壤濕度遙感反演技術(shù)已經(jīng)成熟，形成主動(dòng)微波遙感法、被動(dòng)微波遙感法、溫度植被指數(shù)法和熱紅外遙感法等多種反演方法[12]。大風(fēng)天數(shù)作為土地沙化敏感性的重要指標(biāo)[13]，長期以來大多采用氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)空間插值而成，由于缺乏精確化數(shù)據(jù)，尤其是在我國氣候差異較大的西北地區(qū)，氣象站點(diǎn)分布少更為顯著，插值結(jié)果往往出現(xiàn)“牛眼”現(xiàn)象，因而造成大風(fēng)天數(shù)的實(shí)際值與內(nèi)插值出現(xiàn)較大的偏差且空間分布粗糙[14]。目前已有學(xué)者意識(shí)到這一問題，嘗試精細(xì)化大風(fēng)天數(shù)因子，如孫濱峰等[10]在評(píng)價(jià)新疆沙化敏感性的過程中，借鑒了土壤風(fēng)蝕修正模型(Revised Wind Erosion Equation,RWEQ)中的氣候因子修訂了通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法的大風(fēng)天數(shù)因子，因此孫濱峰等[10]的土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果相對(duì)劉軍會(huì)[5]和王躍輝[6]等的評(píng)價(jià)結(jié)果在空間上更為精細(xì)。

本研究嘗試?yán)肦WEQ模型中的土壤濕度和風(fēng)力因子2個(gè)因子，對(duì)通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法中大風(fēng)天數(shù)和干燥度指數(shù)因子進(jìn)行優(yōu)化，分析對(duì)比兩種方法在土地沙化敏感性劃定方面所存在的差異，以期提高土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果精度，提升生態(tài)空間管控水平。

1 研究區(qū)概況

本研究提取多年平均降雨量小于600 mm的地區(qū)作為研究區(qū)。該區(qū)位于中國的西北部，包括西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省、寧夏回族自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、山西省，面積為5.89×106km2，占全國國土總面積的61.14%。該區(qū)氣候干旱、多風(fēng)，地表多沙質(zhì)，是沙化土地的聚集地帶，雖然自然資源豐富，但水資源缺乏，人口較少，少數(shù)民族比重大，生物產(chǎn)量低，生態(tài)環(huán)境脆弱。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

全國1∶10萬的沙漠化土地?cái)?shù)據(jù)集來源于中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，1990—2010年中國西北部862個(gè)氣象站點(diǎn)的日值氣候數(shù)據(jù)集來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，其中全國土壤屬性數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院土壤研究所，NDVI數(shù)據(jù)來自SPOT/VEGETATION NDVI衛(wèi)星遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)，空間分辨率均為1 km。地表溫度數(shù)據(jù)采用MOD21A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品，來自于NASA-MODIS網(wǎng)站。冬春季平均風(fēng)速數(shù)據(jù)采用worldclim數(shù)據(jù)合成，起沙風(fēng)速閾值計(jì)算基于土壤類型和NDVI數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km。

2.2 通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法

通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法包含干燥度指數(shù)、大風(fēng)天數(shù)、土壤質(zhì)地、植被覆蓋4個(gè)因子?！渡鷳B(tài)保護(hù)紅線劃定指南》和《生態(tài)功能區(qū)劃技術(shù)暫行規(guī)程》中土地沙化敏感性評(píng)價(jià)均采用相同的因子和方程，《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》將各因子分為3級(jí)，《生態(tài)功能區(qū)劃技術(shù)暫行規(guī)程》分為5級(jí)，為了使分級(jí)結(jié)果精細(xì)，本研究采用5級(jí)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(表1)進(jìn)行單因子敏感性分級(jí)。在此基礎(chǔ)上，通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)計(jì)算公式如下:

(1)

式中:Di為i評(píng)估區(qū)域的土地沙化敏感性指數(shù);Ii,Wi,Ki,Ci分別為i評(píng)估區(qū)域的干燥度指數(shù)(I)，大風(fēng)天數(shù)(W)，土壤質(zhì)地(K)，植被覆蓋(C)按照表1進(jìn)行分級(jí)得到的敏感性等級(jí)值。

表1 土地沙化敏感性指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

(1) 干燥度指數(shù)I。干燥度指數(shù)采用修正的謝良尼諾夫公式[15]計(jì)算，計(jì)算公式如下:

(2)

式中:I為干燥度指數(shù)。

(2) 大風(fēng)天數(shù)W。一般選用冬春季節(jié)大于6 m/s大風(fēng)天數(shù)[16]，通過空間插值獲取研究區(qū)的大風(fēng)天數(shù)分布圖。

(3) 土壤質(zhì)地因子K。土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)通過1∶100萬土壤屬性數(shù)據(jù)獲取，包括基巖、黏質(zhì)土壤、沙質(zhì)土壤、壤質(zhì)土壤、礫質(zhì)土壤等數(shù)據(jù)信息。

(4) 植被覆蓋度C。植被覆蓋度信息提取是在對(duì)光譜信號(hào)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，通過建立植被覆蓋度與歸一化植被指數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系，提取植被覆蓋信息[17]，計(jì)算公式如下[18]:

(3)

式中:C為植被覆蓋度;NDVI為歸一化植被指數(shù);NDVImin為純土壤覆蓋像元的最小歸一化植被指數(shù);NDVImax為植被覆蓋像元的最大歸一化植被指數(shù)。

2.3 基于RWEQ模型的修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)

RWEQ模型是基于美國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)試驗(yàn)發(fā)展起來的定量土壤侵蝕量模型，具有很高的風(fēng)蝕量模擬精度[19]，目前被廣泛應(yīng)用到不同尺度的土壤風(fēng)蝕量和防風(fēng)固沙量的計(jì)算[20]。RWEQ模型包括最大風(fēng)蝕出現(xiàn)距離、氣候因子、地表糙度因子、土壤可蝕性因子、土壤結(jié)皮因子、地形因子、植被覆蓋7個(gè)指標(biāo)，其中風(fēng)力因子、土壤濕度與通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法中大風(fēng)天數(shù)、干燥度指數(shù)含義相同，由于RWEQ模型是基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取，同時(shí)相關(guān)參數(shù)大都可采用高精度遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算獲取，空間上有更高的分辨率和準(zhǔn)確性。

(1) 土壤濕度因子

(4)

式中:SW為土壤濕度因子;LSTi為i評(píng)估區(qū)域的地表溫度;LSTdry為評(píng)估區(qū)域NDVI對(duì)應(yīng)的最高地表溫度,即干邊;LSTwet為評(píng)估區(qū)域NDVI對(duì)應(yīng)的最低地表溫度,即濕邊。

(2) 風(fēng)力因子

wf=u2-u1

(5)

u1=ub×ea×C

(6)

(7)

式中:wf為風(fēng)力因子;u2為年平均風(fēng)速(m/s);u1為閾值風(fēng)速(m/s)[21];ub為裸露地表的臨界侵蝕風(fēng)速(m/s)[22];a為植被參數(shù),為0.975 14,C為植被蓋度,計(jì)算方法同公式(3);d為土壤粒徑(m);SW為土壤含水量,計(jì)算方法同公式(4)。

(3) 基于RWEQ模型的修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)。采用RWEQ模型中風(fēng)力因子代替通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)中大風(fēng)天數(shù)，采用遙感產(chǎn)品數(shù)據(jù)衍生的土壤濕度分別代替干燥度指數(shù)。根據(jù)前人研究成果，風(fēng)力因子基于江凌[23]等在全國的研究結(jié)果(表1)進(jìn)行分級(jí);土壤濕度因子基于土壤相對(duì)濕度干旱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[24](表1)進(jìn)行分級(jí)。修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法的計(jì)算公式如下:

(8)

式中:Di為沙漠化敏感性綜合指數(shù);wfi,SWi,Ki,Ci分別為i評(píng)估區(qū)域風(fēng)力因子、土壤濕度因子、土壤質(zhì)地和植被覆蓋的敏感性等級(jí)值。

3 結(jié)果與分析

3.1 因子結(jié)果對(duì)比

(1) 土壤濕度與干燥度指數(shù)比較。土壤濕度與干燥度指數(shù)在氣象站點(diǎn)分布較多的區(qū)域，兩者在空間上有較強(qiáng)的一致性(附圖6)?？臻g上表現(xiàn)為大興安嶺地區(qū)、青藏高原南部地區(qū)和天山地區(qū)氣候較為濕潤，以輕度敏感和不敏感為主，塔里木盆地、準(zhǔn)噶爾盆地、柴達(dá)木盆地和哈順戈壁到阿拉善高原地區(qū)氣候較為干旱，以高度敏感、極敏感為主。

在氣象站點(diǎn)分布較少的區(qū)域，土壤濕度相對(duì)干燥度指數(shù)空間分布上更為精細(xì)。如在塔克拉瑪干沙漠中心地區(qū)，氣象站點(diǎn)較少，只有塔中和若羌兩個(gè)氣象站點(diǎn)，插值結(jié)果顯示，除站點(diǎn)周邊干燥度較大外，其余干燥度較小，這與塔克拉瑪干沙漠的實(shí)際干旱情況不符。此外，干燥度指數(shù)因子顯示呼倫貝爾、科爾沁和渾善達(dá)克地區(qū)分別為不敏感，不敏感和中度敏感地區(qū)，而土壤濕度因子顯示這3個(gè)地區(qū)均為高度敏感地區(qū)。通過以往的研究發(fā)現(xiàn)，這3個(gè)地區(qū)蒸發(fā)量大降水量少，非常干旱[25-27]。

(2) 風(fēng)力因子與大風(fēng)天數(shù)比較。同樣，風(fēng)力因子和大風(fēng)天數(shù)因子在氣象站點(diǎn)分布較多的區(qū)域，兩者空間上有一致性(附圖7)?？臻g上表現(xiàn)為大興安嶺、阿爾泰山、天山、昆侖山及研究區(qū)以南風(fēng)力強(qiáng)度以不敏感和輕度敏感為主，陰山、賀蘭山和祁連山以北、天山東緣，渾善達(dá)克及科爾沁地區(qū)風(fēng)力強(qiáng)度以極敏感區(qū)為主。

在氣象站點(diǎn)分布較少的區(qū)域，采用氣象站點(diǎn)空間插值方法得到的大風(fēng)天數(shù)因子顯示塔里木盆地南部、柴達(dá)木盆地位于輕度敏感和中度敏感區(qū)，這與其他學(xué)者采用氣象站點(diǎn)空間插值方法的結(jié)果相同[28]，而風(fēng)力因子顯示這2個(gè)區(qū)域處于極敏感區(qū)，這與實(shí)際風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)更加相符。因此，采用氣象站點(diǎn)插值方法易遺漏氣象站點(diǎn)密度低的大風(fēng)區(qū)域。

3.2 兩種土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果比較

修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法和通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法關(guān)于土地沙化敏感性的評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法評(píng)估結(jié)果中，中度敏感區(qū)面積最大，為1.47×106km2，占研究區(qū)面積的24.93%;極敏感區(qū)面積最小，為7.08×105km2，占研究區(qū)面積的12.00%。其中，土地沙漠化極敏感區(qū)主要分布在新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省和青海省境內(nèi)，面積分別為3.04×105km2，2.02×105km2，1.00×105km2，9.69萬km2，西藏自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、吉林省和山東省等地的土地沙漠化極敏感區(qū)面積較小，均小于1萬km2。

表2 修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法和通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果

通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法評(píng)估結(jié)果中，高度敏感區(qū)面積最大，為1.46×106km2，占研究區(qū)面積的24.82%;極敏感區(qū)面積最小，為3.56×105km2，占研究區(qū)面積的6.03%。其中，土地沙漠化極敏感區(qū)主要分布在新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省和青海省境內(nèi)，面積分別為1.44×105km2，9.93萬km2，7.11萬km2，4.14萬km2，西藏自治區(qū)土地沙漠化極敏感區(qū)面積較小，為1.91×102km2。

從面積上看，兩種方法均顯示極敏感區(qū)面積最小，且省域極敏感區(qū)面積從大到小均為新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、甘肅省和青海省。但是，修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法評(píng)估結(jié)果中中度敏感區(qū)面積最大，而通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法評(píng)估結(jié)果中輕度敏感區(qū)面積最大，這可能是因?yàn)橥ㄓ猛恋厣郴舾行栽u(píng)價(jià)方法中有25.97%地區(qū)評(píng)估結(jié)果為空值。

從分布上看，修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法和通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法都顯示內(nèi)蒙古北山地區(qū)、柴達(dá)木盆地、河西走廊北部、巴丹吉林沙漠北部邊緣、狼山地區(qū)為土地沙漠化極敏感區(qū)，但通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法得到的極敏感區(qū)范圍較小，沒有覆蓋準(zhǔn)噶爾盆地西北部地區(qū)、塔里木盆地東部地區(qū)、柴達(dá)木盆地西部大部分地區(qū)、巴丹吉林沙漠南部地區(qū)和渾善達(dá)克西北部地區(qū)，與實(shí)際不符(附圖8)。此外發(fā)現(xiàn)，修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法顯示呼倫湖西部和科爾沁沙地為高度敏感區(qū)，部分區(qū)域?yàn)闃O敏感區(qū)，這與學(xué)者在呼倫湖[29]和科爾沁沙地的研究成果一致[30];而通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法顯示呼倫湖西部和科爾沁沙地均為中度和輕度敏感區(qū)，這也與實(shí)際不符。同時(shí)，修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法和通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法都顯示隴中、隴東黃土高原以中度和輕度敏感性為主[8]，但通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果中度和輕度敏感區(qū)呈條帶狀分布，分界與降水量?jī)?nèi)插結(jié)果基本一致，而修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果中度和輕度敏感區(qū)與土地覆被邊界吻合。因此，修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法模擬結(jié)果更準(zhǔn)確和精細(xì)，與實(shí)際現(xiàn)狀更相符。

4 討論與結(jié)論

(1) 土壤濕度與干燥度指數(shù)因子相比，在氣象站點(diǎn)較多的東部地區(qū)兩者有較強(qiáng)的空間一致性，而在氣象站點(diǎn)較少的廣大西部地區(qū)，土壤濕度能避免干燥度指數(shù)因氣象站點(diǎn)少而低估干濕狀況的情形，尤其是在塔克拉瑪干沙漠中心地區(qū)。

(2) 風(fēng)力因子與大風(fēng)天數(shù)因子相比，在氣象站點(diǎn)較多的東部地區(qū)兩者有較強(qiáng)的空間一致性;而在氣象站點(diǎn)較少的西部地區(qū)，風(fēng)力因子更準(zhǔn)確刻畫了該區(qū)域的風(fēng)蝕狀況，尤其是在塔里木盆地南部和柴達(dá)木盆地地區(qū)。

(3) 基于土壤風(fēng)蝕修正模型的修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果大大提高了通用土地沙化敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果精度，尤其是在準(zhǔn)噶爾盆地西北部地區(qū)邊緣、塔里木盆地東部邊緣地區(qū)、柴達(dá)木盆地西部大部分地區(qū)、巴丹吉林沙漠南部和渾善達(dá)克西北部地區(qū)。采用修正土地沙化敏感性評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果空間分布精細(xì)合理，該結(jié)果可為中國沙化敏感性空間精細(xì)化評(píng)估提供科學(xué)參考。

(4) 土地沙化敏感性在不同氣候條件下，植被、土壤的沙化敏感性閾值是不同的，而文章采用統(tǒng)一的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)了我國西北地區(qū)的土地沙化敏感性，未考慮氣候分區(qū)，如何建立不同氣候區(qū)域的植被因子、土壤因子的土地沙化敏感性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，是今后研究的方向。