張昊琛， 薩楚拉， 孟凡浩， 羅 敏， 王牧蘭，高紅豆， ADIYA Saruulzaya

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；3.蒙古科學(xué)院地理與地球生態(tài)研究所，蒙古 烏蘭巴托 15170）

凍土一般是指溫度在0 ℃或0 ℃以下，并含有冰的各種巖土和土壤，包括永久凍土(PF)和季節(jié)性凍土(SFG)。我國(guó)是世界凍土大區(qū)，多年凍土和季節(jié)凍土分別占國(guó)土面積的22%和53.5%［1］。IPCC 第5次評(píng)估顯示，全球地表溫度在1880—2012年期間升高了0.85 ℃［2］。全球變暖在高緯度和高海拔區(qū)域加劇，對(duì)凍土的形成有較大的影響，尤其是在我國(guó)北方高緯度，溫度升高幅度大于全國(guó)平均升溫水平［3-5］。隨著氣候變化，我國(guó)凍土大致體現(xiàn)在：最大凍土深度下降、凍結(jié)日期推遲、消融日期提前、凍土下限上升［6-7］。20 世紀(jì)70 年代至21 世紀(jì)初，我國(guó)凍土面積減少約18.6%，面積由2.15×106km2減少到1.75×106km2［8］。按照對(duì)未來(lái)的天氣情況預(yù)報(bào)，未來(lái)冰凍圈各組成部分面積將持續(xù)減少，而多年凍土的活動(dòng)層厚度將會(huì)進(jìn)一步增加，季節(jié)凍土的凍結(jié)深度也將進(jìn)一步下降［9-10］。

凍融指數(shù)是研究?jī)鐾撂匦缘闹匾獏?shù)，也是判定其存在和長(zhǎng)期變化的一個(gè)重要指標(biāo)［11］。凍土研究中凍融指數(shù)有助于繪制和預(yù)測(cè)永久凍土分布，估算土壤凍結(jié)深度，并計(jì)算活躍層厚度，凍結(jié)指數(shù)的下降和融化指數(shù)的上升在一定程度上說(shuō)明凍土環(huán)境的退化［12］。利用季節(jié)凍土區(qū)的凍結(jié)指數(shù)，可以預(yù)測(cè)季節(jié)凍融深度［13］；利用多年凍土區(qū)的凍融指數(shù)，不僅能夠繪制出凍土的分布圖，還能對(duì)多年凍土的活動(dòng)層厚度進(jìn)行預(yù)測(cè)［14-15］；Peng 等［12］的研究結(jié)果顯示，北半球高緯度和高海拔地區(qū)的凍結(jié)指數(shù)下降幅度最大，凍結(jié)指數(shù)的下降速率要比融化指數(shù)的上升速率快得多；Shi 等［16］研究表明，從1901—2015 年，環(huán)北極地區(qū)的凍結(jié)和融化指數(shù)分別呈現(xiàn)降低、上升趨勢(shì)，在1988年之后，其變化趨勢(shì)更為明顯；Liu等［17］基于地面溫度觀測(cè)資料和再分析產(chǎn)品計(jì)算了雅魯藏布江上游凍融指數(shù)，并基于凍融指數(shù)模擬了凍土面積的變化，效果良好；Wu等［18］對(duì)青藏高原凍融指數(shù)的變化規(guī)律進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)多年凍土區(qū)的凍結(jié)指數(shù)比季節(jié)凍土區(qū)的凍結(jié)指數(shù)降低速度要快，而融化指數(shù)上升速率更慢；Wang 等［19］研究認(rèn)為，黃河源區(qū)海拔高度對(duì)凍融指數(shù)的空間分布有一定的影響，地表凍融指數(shù)的變化比空氣凍融指數(shù)的變化要大。

內(nèi)蒙古地區(qū)的氣象觀測(cè)站數(shù)量較少，有些站點(diǎn)建設(shè)時(shí)間較晚，總體分布稀疏，個(gè)別站點(diǎn)存在數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，氣候變化條件下的凍融指數(shù)變化研究較為欠缺。僅有的研究主要聚焦在典型草原或多年凍土區(qū)，且研究對(duì)象為空氣凍融指數(shù)［20-21］，不能完全代表內(nèi)蒙古全區(qū)的地表凍融特征，并且研究區(qū)地表凍融指數(shù)變化的驅(qū)動(dòng)因素有待探究。鑒于此，本文基于內(nèi)蒙古氣象站1980—2019 年日均地表溫度數(shù)據(jù)、結(jié)合中國(guó)第一代全球陸面再分析產(chǎn)品（CRA）數(shù)據(jù)以及NDVI 數(shù)據(jù)，對(duì)內(nèi)蒙古近40 a 地表凍融指數(shù)時(shí)空變化特征及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，該研究能夠?yàn)橄乱徊焦浪銉?nèi)蒙古季節(jié)凍土凍結(jié)深度、多年凍土活動(dòng)層厚度、模擬凍土面積變化等提供重要參數(shù)數(shù)據(jù)，以及為內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)布局、草場(chǎng)生態(tài)評(píng)價(jià)及凍害防治等方面提供一定的科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古位于126°04′～97°12′E，37°24′～53°23′N之間（圖1），地處北部邊疆，總面積118.3×104km2，占全國(guó)總面積的12.3%。地貌以高原為主，兼有平原、沙地、丘陵與山地，大部分地區(qū)海拔在1000 m以上［22］。氣候?qū)贉貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，處于干旱與半干旱氣候帶，年平均氣溫0～8 ℃，且由東北向西南遞增；全區(qū)降水量少且分布不均，年總降水量50～450 mm，由東北向西南遞減［23］。氣候分異明顯使得研究區(qū)域從東北向西南呈現(xiàn)出寒溫帶針葉林、落葉闊葉林、草甸草原、典型草原、荒漠草原等植被分布［22］。研究區(qū)位于環(huán)北極地區(qū)多年凍土區(qū)歐亞大陸多年凍土南界。冬季嚴(yán)寒，夏季高溫，且局地日夜溫差大，春冬季土壤凍融現(xiàn)象突出，夏秋季土壤干濕交替明顯［24］。多年凍土主要分布于呼倫貝爾地區(qū)，其余地區(qū)廣泛分布季節(jié)凍土，淺層表層土壤冬季結(jié)冰，夏季完全解凍。

圖1 內(nèi)蒙古氣象站點(diǎn)/凍土區(qū)分布及土地覆蓋類型Fig.1 Distribution of meteorological stations/permafrost regions and land cover types in Inner Mongolia

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

使用的45 個(gè)氣象臺(tái)站1980—2019 年日平均0 cm 地表溫度觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家氣象信息中心的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（http://data.cma.cn/）。為更好地體現(xiàn)研究區(qū)的凍融特征，盡量采用過(guò)去40 a來(lái)不同觀測(cè)站的共同時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)求取地表凍融指數(shù)。對(duì)缺測(cè)數(shù)據(jù)采用如下方式內(nèi)插［25］：缺測(cè)1 d，對(duì)其前后各1 d數(shù)據(jù)的平均值內(nèi)插；缺測(cè)2 d，在缺測(cè)當(dāng)天選擇該日前2 d 的數(shù)值取平均，缺測(cè)第2 d選取該日后2 d的數(shù)值取平均；如果有連續(xù)2 d以上的缺測(cè)，可以利用對(duì)相鄰站同一月份的溫度平均值做線性相關(guān)性檢查，再選取溫度相關(guān)性最佳的站點(diǎn)用線性回歸的溫度估計(jì)值內(nèi)插。采用反距離插值法(inverse distance weighted)對(duì)內(nèi)蒙古45個(gè)氣象站點(diǎn)的地表凍融指數(shù)進(jìn)行空間插值，插值分辨率為34 km。

凍土類型分區(qū)依據(jù)青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.tpdc.ac.cn)提供的1:1000凍土分區(qū)和類型地圖資料進(jìn)行劃分，通過(guò)對(duì)凍土類型整合，整體劃分為多年凍土區(qū)和季節(jié)凍土區(qū)，用來(lái)對(duì)地表凍融指數(shù)和影響因素分區(qū)討論。0.1 m和0.4 m表層土壤含水量、降水量、雪深數(shù)據(jù)均源自我國(guó)國(guó)家氣象信息中心的中國(guó)第一代全球大氣和陸面再分析產(chǎn)品CRA/Land-逐月陸面產(chǎn)品（http://data.cma.cn/），空間分辨率為34 km，用來(lái)分析內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)影響因素時(shí)空變化。

GIMMS NDVI3g 數(shù)據(jù)由美國(guó)馬里蘭大學(xué)GLCF(Global Land Cover Facility)研究組生產(chǎn)的15 d 合成產(chǎn) 品 數(shù) 據(jù) (https://ecocast.arc.nasa.gov/data/pub/gimms/)，MODIS NDVI 數(shù)據(jù)為美國(guó)國(guó)家航天航空局(NASA)提供的MODIS 16 d合成產(chǎn)品數(shù)據(jù)(https://mo?dis.gsfc.nasa.gov/data/)。在GIMMS NDVI 和MODIS NDVI 的基礎(chǔ)上，采用線性回歸分析，對(duì)2 種數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列的重建，從而使數(shù)據(jù)重采樣到同一個(gè)時(shí)空尺度上。使用重合時(shí)間的GIMMS NDVI 和MO?DIS NDVI 進(jìn)行建模，根據(jù)建模結(jié)果對(duì)GIMMS 數(shù)據(jù)作延長(zhǎng)，獲取1982—2019年NDVI數(shù)據(jù)。對(duì)于NDVI數(shù)據(jù)的預(yù)處理，主要分為坐標(biāo)變換、數(shù)值裁剪、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、異常值刪除、月最大值獲取等過(guò)程，使參與計(jì)算的所有NDVI 值在0～1 范圍內(nèi)，根據(jù)研究區(qū)土地覆蓋分類圖（圖1），結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，認(rèn)為ND?VI＜0.15 的地區(qū)無(wú)植被覆蓋?？紤]到數(shù)據(jù)空間分辨率的一致性，對(duì)NDVI數(shù)據(jù)重采樣為34 km。

1.3 研究方法

（1）地表凍融指數(shù)計(jì)算?；贙lene 等［26］和Frauenfeld等［15］對(duì)凍結(jié)期和融化期的限制，界定凍結(jié)期介于每年7 月1 日至次年6 月30 日，融化期介于每年1月1日至12月31日，以最大可能統(tǒng)計(jì)一年中寒冷期（溫度＜0 ℃）和溫暖期（溫度＞0 ℃）的溫度累加值，并確保負(fù)溫和正溫計(jì)算分別在整個(gè)寒冷期和溫暖期內(nèi)。年凍結(jié)指數(shù)計(jì)算如下：

式中：FI和TI分別為凍結(jié)指數(shù)和融化指數(shù)(℃·d)；Ti和Tj分別為負(fù)值逐日地表溫度和正值逐日地表溫度，單位為℃；Nf和NT為年內(nèi)地表溫度小于和大于0 ℃的天數(shù)，單位為d。

（2）趨勢(shì)分析。利用一元線性回歸方法計(jì)算凍融指數(shù)和影響因素的年際變化趨勢(shì)，并通過(guò)最小二乘法擬合的斜率反映，當(dāng)斜率大于0時(shí)，說(shuō)明有增大的傾向，當(dāng)斜率小于0時(shí)，說(shuō)明有下降的傾向。其變化趨勢(shì)的計(jì)算公式為：

式中：Slope表示地表凍融指數(shù)或影響因素的變化趨勢(shì)；n為時(shí)間序列長(zhǎng)度；為研究對(duì)象X第i年的平均值。

（3）相關(guān)分析法。通過(guò)計(jì)算地表凍融指數(shù)與對(duì)應(yīng)的影響因素相關(guān)系數(shù)，表示其與地表凍融指數(shù)的相關(guān)性。計(jì)算公式如下：

式中：n表示研究時(shí)間段的累計(jì)年數(shù)；rxy表示x和y的相關(guān)系數(shù)；xi和yi分別表示第i年x和y的值；和表示2 個(gè)要素樣本值的平均值；rxy在-1～1 之間，隨著絕對(duì)值的增大，地表凍融指數(shù)與影響因素的變化關(guān)系也相應(yīng)較好；反之越差，當(dāng)rxy＞0 表示相關(guān)性為正，rxy＜0，表示相關(guān)性為負(fù)［27］。最后采用T檢驗(yàn)法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，將地表凍融指數(shù)與影響因素的相關(guān)程度劃分為顯著相關(guān)（0.01≤P＜0.05）和不顯著相關(guān)（P≥0.05）。

（4）灰色關(guān)聯(lián)分析。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，研究影響地表凍融指數(shù)的主要因子及重要性。灰色關(guān)聯(lián)度可以測(cè)量2 個(gè)系統(tǒng)之間的關(guān)系，并確定相關(guān)因子中的主控因子［28］。地表凍融指數(shù)的時(shí)間序列作為目標(biāo)變量，將0.1 m土壤含水量、0.4 m土壤含水量、降水量等影響因素作為影響變量?；疑P(guān)聯(lián)系數(shù)表達(dá)為：

2 結(jié)果與分析

2.1 內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)時(shí)空變化

2.1.1 地表凍融指數(shù)的時(shí)間變化特征 通過(guò)對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)1980—2019 年的45 個(gè)觀測(cè)站SFI（地表凍結(jié)指數(shù)）和STI（地表融化指數(shù)）進(jìn)行分析，得到研究區(qū)40 a 整體和不同凍土區(qū)SFI 與STI 的時(shí)間變化特征。如圖2a和圖2b所示，整體上SFI近40 a呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)，多年凍土區(qū)SFI 下降速率高于季節(jié)凍土區(qū)，內(nèi)蒙古SFI 多年變化范圍介于956.1～1848.3 ℃·d，最低值和最高值分別發(fā)生于2016年和1984年，年均值為1457.0 ℃·d，變化率為-156.4 ℃·d·（10a）-1(P＜0.01)，表明土壤的季節(jié)凍結(jié)潛力有連續(xù)降低的趨勢(shì)［30］。進(jìn)一步分析各站點(diǎn)SFI 變化特征，近40 a 所有站點(diǎn)的SFI 均呈下降趨勢(shì)，但各站SFI變化特征差異也較大，變化最小值和最大值分別出現(xiàn)于阿拉善盟阿拉善右旗站點(diǎn)［-20.7 ℃·d·（10a）-1]和興安盟阿爾山站點(diǎn)［-711.1 ℃·d·（10a）-1]。如圖2c 和圖2d 所示，整體上STI 近40 a 呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，多年凍土區(qū)STI上升速率高于季節(jié)凍土區(qū)，內(nèi)蒙古STI 多年變化范圍介于3717.6～4442.3 ℃·d，最低值和最高值分別發(fā)生于1984 年和2007 年，年均值為4040.9 ℃·d，上升速率為152.4 ℃·d·（10a）-1(P＜0.01)，說(shuō)明土壤融化期間最大融化深度增加［30］。1980—2019年間，所有站點(diǎn)的STI均呈上升趨勢(shì)，各站STI 變化特征存在差異，變化特征最小值和最大值分別出現(xiàn)于赤峰市赤峰站點(diǎn)［43.1 ℃·d·（10a）-1］和赤峰市巴林左旗站點(diǎn)［221.1 ℃·d·（10a）-1］。

圖2 1980—2019年內(nèi)蒙古整體和不同凍土區(qū)地表凍融指數(shù)年際變化趨勢(shì)Fig.2 Interannual variation trend of surface freezing-thawing indices in Inner Mongolia and different permafrost regions from 1980 to 2019

2.1.2 地表凍融指數(shù)空間分布與變化 內(nèi)蒙古SFI多年平均值的空間分布特征如圖3a 所示，受經(jīng)度、緯度和海拔的綜合影響，SFI 均值總體呈現(xiàn)西低東高、由西南向東北逐漸增加的特征，其中SFI受緯度的影響最大（表1），相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.92（P＜0.01），每上升1°，SFI 增加165.2 ℃·d，該分布特征同環(huán)北極凍融指數(shù)分布變化特征一致［12,16］。SFI 高值區(qū)位于呼倫貝爾北部地區(qū)，SFI 低值區(qū)位于阿拉善西部地區(qū)，與凍土區(qū)分布狀況類似，多年凍土區(qū)SFI 普遍大于季節(jié)凍土區(qū)。內(nèi)蒙古SFI 年際變化率空間分布特征見圖3b，SFI 年際變化率的變化范圍介于-10.3～-710.6 ℃·d·（10a）-1，SFI 變化率在空間上自西南向東北呈增加趨勢(shì)，表明內(nèi)蒙古東北地區(qū)SFI 下降速率較西南地區(qū)更快。

內(nèi)蒙古STI 多年平均值的空間分布特征見圖3c，STI 均值的空間分布特征呈現(xiàn)西部高，東部低，由西南向東北逐漸減小的趨勢(shì)，多年凍土區(qū)的STI普遍小于季節(jié)凍土區(qū)，在呼和浩特、赤峰等地出現(xiàn)了點(diǎn)狀高值區(qū)，這與近幾年農(nóng)業(yè)開發(fā)、城市擴(kuò)張、工業(yè)發(fā)展等社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密切相關(guān)。同時(shí)，上述地區(qū)處于生態(tài)環(huán)境較為脆弱，人為活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響更加敏感。STI同緯度的相關(guān)系數(shù)最高（表1），為-0.73（P＜0.01），每上升1°STI 減少141.1 ℃·d，STI 高值區(qū)位于阿拉善西北部地區(qū)，STI 低值區(qū)位于呼倫貝爾中部地區(qū)。內(nèi)蒙古STI年際變化率空間分布特征見圖3d，STI上升速率較高的地區(qū)（Slope＞150 ℃·d·（10a）-1）主要分布在研究區(qū)中部、中東部和東北部分地區(qū)，可能是因?yàn)镾TI 上升速率較高的地區(qū)受人類活動(dòng)等因素的影響，其次，呼倫貝爾高原大部分地區(qū)的凍融指數(shù)變化率最大，這也證實(shí)了該區(qū)域（原島狀凍土區(qū)）目前處于季節(jié)性凍土的狀態(tài)［31］。

表1 地表凍融指數(shù)與地理因子的相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient between surface freezingthawing index and geographical factors

圖3 1980—2019年內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)均值和變化趨勢(shì)Fig.3 Mean value and variation trend of surface freezing-thawing index in Inner Mongolia from 1980 to 2019

2.2 內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)影響因素時(shí)空變化

2.2.1 內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)影響因素時(shí)間變化 如圖4 所示，近40 a 研究區(qū)0.1 m 和0.4 m 土壤含水量年均值分別介于0.1401～0.1673 m3·m-3和0.1388～0.1779 m3·m-3之間，0.4 m 土壤含水量略大于0.1 m土壤含水量，不同深度土壤含水量的總體變化趨勢(shì)均顯示出向上態(tài)勢(shì)，平均年際變化率為0.001 m3·m-3·（10a）-1，而0.1 m 和0.4 m 土壤含水量并不是呈現(xiàn)一致性的向上態(tài)勢(shì)，而是隨氣候波動(dòng)經(jīng)歷了“上升-下降-上升”3 個(gè)波動(dòng)性變化階段，且0.1 m 和0.4 m 深度的土壤含水量年際變化趨勢(shì)大體相同：1980—1998年為波動(dòng)上升階段，1998—2007年呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2007—2019 年又呈波動(dòng)上升趨勢(shì)；降水量以10.0 mm·（10a）-1的速率呈不顯著增加趨勢(shì)(P＞0.05)，年均值介于240.1～415.9 mm 之間，降水量與0.1 m和0.4 m土壤含水量的年際波動(dòng)變化趨勢(shì)極為相似，同樣經(jīng)歷了“上升-下降-上升”3 個(gè)波動(dòng)變化階段，1980—1998 年、2007—2019 年屬于降水偏豐的年代；1998—2007 年屬于降水偏枯的年代；研究區(qū)雪深以11.4～32.8 mm 的起伏趨勢(shì)為主，多年積雪厚度為22.1 mm，年平均雪深以-0.82 mm·（10a）-1的速率呈微弱減少趨勢(shì)(P＞0.05)；基于1982—2019年內(nèi)蒙古NDVI 數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古NDVI 總體以0.007·（10a）-1的速率呈顯著增加趨勢(shì)(P＜0.05)，年均值介于0.41～0.47之間。

圖4 1980—2019年影響因素年際變化趨勢(shì)Fig.4 Interannual variation trend of impact factors from 1980 to 2019

2.2.2 內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)影響因素空間分布與變化 如圖5 所示，研究區(qū)內(nèi)各影響因素空間分布整體上存在明顯的緯度地帶性和區(qū)域性規(guī)律，且均呈現(xiàn)出由西南向東北遞減的發(fā)展趨勢(shì)，與SFI 空間分布特征一致，與STI 空間分布特征相反。但上述要素在部分地區(qū)空間分布和空間變化存在一定差異：0.1 m和0.4 m土壤含水量呈現(xiàn)出東北部和中西部土壤水分相對(duì)較高、西部相對(duì)較低的空間格局，可能受到不同土地覆蓋類型、積雪分布及人為活動(dòng)等多重因素的共同作用；由于大興安嶺、陰山、賀蘭山等地勢(shì)因素的阻礙，東南地區(qū)的水汽抬升，容易造成降雨，西北山區(qū)的水汽含量偏低，因此東南地區(qū)的降水量比西北地區(qū)大；雪深與降水量分布特征基本一致，但與溫度相反，研究區(qū)東北部降水量較多、年均地表溫度較低且森林覆蓋率高，有利于積雪的形成和積累，中部和西部地區(qū)降水較少，平均地表溫度較高，植被覆蓋率較低，不利于積雪的形成與累積，使得雪深較淺且分布均勻；內(nèi)蒙古NDVI由西南向東北呈增加趨勢(shì)，部分地區(qū)NDVI 存在區(qū)域性特征和空間異質(zhì)性較明顯，可能與灌溉和開墾農(nóng)田等人類活動(dòng)有關(guān)。

圖5 1980—2019年地表凍融指數(shù)影響因素多年平均Fig.5 Annual average of surface freezing-thawing index influencing factors from 1980 to 2019

如圖6所示，近40 a來(lái)內(nèi)蒙古大部分地區(qū)0.1 m和0.4 m 土壤含水量年際變化呈上升態(tài)勢(shì)，0.1 m 和0.4 m 土壤含水量呈減少態(tài)勢(shì)的區(qū)域分別僅占研究區(qū)整體的19.9%和36.1%，且大部分集中在研究區(qū)西北部和東北部的多年凍土區(qū)；內(nèi)蒙古中部和西部的年降水量有所增加，特別是中偏南地區(qū)降水量增加較多，東部降水量則有所減少，特別是在呼倫貝爾西北部、赤峰中部以及通遼中部地區(qū)降水量減少情況較為突出；研究區(qū)38.5%的區(qū)域雪深呈下降態(tài)勢(shì)，且10.8%的區(qū)域雪深平均下降速度在0.5 mm·（10a）-1以上，主要分布在呼倫貝爾東北部，并位于多年凍土區(qū)；61.5%的區(qū)域雪深呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，主要分布于西南部的沙漠及中部和東部的部分草原，多位于季節(jié)凍土區(qū)，且以上區(qū)域的雪深平均增加速率僅為0.4 mm·（10a）-1，這一變化特征可能與研究區(qū)近年來(lái)溫度和降水變化有關(guān)；研究時(shí)段內(nèi)蒙古有75.2%區(qū)域的NDVI 呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，僅24.8%的區(qū)域呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，下降區(qū)域以錫林郭勒盟大部、赤峰市北部、通遼市北部、興安盟南部、呼倫貝爾市林區(qū)為主，這一變化特征可能與上述地區(qū)近年來(lái)溫度升高、降水減少及人類活動(dòng)有關(guān)。

圖6 1980—2019年地表凍融指數(shù)影響因素年際變化Fig.6 Interannual variation of surface freezing-thawing index influencing factors from 1980 to 2019

2.3 地表凍融指數(shù)與影響因素相關(guān)分析

地表凍融指數(shù)的變化受多種因素的影響，具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，適于進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。如表2所示，內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)年均值與0.1 m 土壤含水量、0.4 m土壤含水量、降水量、雪深、NDVI的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)皆大于0.65，說(shuō)明地表凍融指數(shù)變化與各影響因素存在較大的相關(guān)性。SFI與影響因素的灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)椋?.4 m 土壤含水量＞0.1 m 土壤含水量＞NDVI＞降水量＞雪深，說(shuō)明了0.4 m 土壤含水量對(duì)SFI變化的影響較大，是影響內(nèi)蒙古整體SFI變化的主控因素，0.1 m 土壤含水量、NDVI、降水量次之，最后是雪深；STI 與影響因素的灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)椋篘DVI＞0.1 m 土壤含水量＞0.4 m 土壤含水量＞降水量＞雪深，表明NDVI 對(duì)STI 變化的影響較大，是影響內(nèi)蒙古整體STI變化的主控因素，0.1 m土壤含水量、0.4 m土壤含水量、降水量次之，最后是雪深。

表2 地表凍融指數(shù)與影響因素灰色關(guān)聯(lián)系分析Tab.2 Grey correlation analysis between surface freezing-thawing index and influencing factors

為探討地表凍融指數(shù)對(duì)影響因素變化的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，基于像元尺度逐像元計(jì)算了內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)與影響因素的相關(guān)關(guān)系。SFI 與各影響因素（除雪深外）相關(guān)關(guān)系有超過(guò)65%的地區(qū)呈負(fù)相關(guān)（表3），如圖7所示，從空間分布來(lái)看，在多年凍土區(qū)大部分地區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但在季節(jié)凍土區(qū)大部分地區(qū)卻呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，造成不同凍土區(qū)SFI 與影響因素相關(guān)性差異的原因可能與影響因素的時(shí)空變化差異有關(guān)。其中，0.1 m土壤含水量與SFI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域大部分在季節(jié)凍土區(qū)的中部和東南部，顯著正相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域集中分布在多年凍土區(qū)北部小部分地區(qū)，0.4 m 土壤含水量與SFI 顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的地區(qū)在季節(jié)凍土區(qū)的南部和東南部均有分布，顯著正相關(guān)(P＜0.05)的地區(qū)則在多年凍土區(qū)北部呈現(xiàn)片狀分布；降水量與SFI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的地區(qū)主要在鄂爾多斯市以東、呼和浩特市和錫林郭勒盟以南，呈正相關(guān)關(guān)系的區(qū)域主要在多年凍土區(qū)北部和阿拉善中西部；NDVI 與SFI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域主要在鄂爾多斯東部、呼和浩特市南部和多年凍土區(qū)部分林地，顯著正相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域主要在多年凍土區(qū)部分林地和濕地地區(qū)；雪深與SFI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域主要在阿拉善西南部和季節(jié)凍土區(qū)中部地區(qū)零星分布，顯著正相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域集中在多年凍土區(qū)北部和阿拉善西北部小片地區(qū)。

圖7 SFI與影響因素相關(guān)性T檢驗(yàn)Fig.7 Correlation T test between SFI and influencing factors

表3 SFI與影響因素相關(guān)系數(shù)面積占比Tab.3 Area ratio of correlation coefficient between SFI and influencing factors

STI 與影響因素的相關(guān)關(guān)系以負(fù)相關(guān)為主（表4）。如圖8所示，雖然STI與各影響因素在多年凍土區(qū)及大部分地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，但在季節(jié)凍土區(qū)部分地區(qū)卻呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，造成不同凍土區(qū)STI與影響因素相關(guān)性差異的原因可能與影響因素的時(shí)空變化差異有關(guān)。其中，0.1 m 土壤含水量與STI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域集中在多年凍土區(qū)東部和多年凍土區(qū)周圍的盟市，顯著正相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域在黃河流域內(nèi)蒙古地區(qū)有所分布；0.4 m土壤含水量與STI 顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域主要在多年凍土區(qū)北部和阿拉善西部零星地區(qū)，顯著正相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域主要在阿拉善東部、巴彥淖爾市大部和鄂爾多斯市周邊；降水量與STI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域主要在錫林郭勒盟東部、興安盟東部及多年凍土區(qū)東北部，呈正相關(guān)關(guān)系的區(qū)域主要在季節(jié)凍土區(qū)中部和西部；雪深與STI顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)區(qū)域主要在錫林郭勒盟西北部、赤峰市北部及多年凍土區(qū)東北部，顯著正相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域集中在巴彥淖爾市中部。NDVI 與SFI 顯著負(fù)相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域主要在赤峰市北部、興安盟、多年凍土區(qū)部分林地和錫林郭勒盟荒漠草原地區(qū)，顯著正相關(guān)(P＜0.05)的區(qū)域主要在黃河流域內(nèi)蒙古地區(qū)、通遼市和多年凍土區(qū)北部。

圖8 STI與影響因素相關(guān)性T檢驗(yàn)Fig.8 Correlation T test between STI and influencing factors

表4 STI與影響因素相關(guān)系數(shù)面積占比Tab.4 Area ratio of correlation coefficient between STI and influencing factors

3 討論

氣候變暖背景下，內(nèi)蒙古1980—2019年間地表凍結(jié)和融化指數(shù)分別顯著上升和下降，多年凍土區(qū)地表凍融指數(shù)變化速率較季節(jié)凍土區(qū)更快。研究結(jié)果基本與Peng等［12］、Wu等［18］、李昀赟等［32］分別在北半球、青藏高原、東北地區(qū)的結(jié)論相吻合，說(shuō)明在內(nèi)蒙古整體凍土環(huán)境退化明顯，多年凍土區(qū)冬季溫度變暖趨勢(shì)更為顯著，其凍土退化更嚴(yán)重，該區(qū)地表凍融指數(shù)的顯著變化可能導(dǎo)致多年凍土區(qū)面積縮減，凍結(jié)深度減少，活動(dòng)層厚度增加等一系列凍土退化現(xiàn)象的發(fā)生［12］；季節(jié)凍土區(qū)的地表凍融指數(shù)變化速率同樣不容忽視，該區(qū)是內(nèi)蒙古農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)主要布局地區(qū)，凍融指數(shù)的變化同農(nóng)作物的種植，畜牧業(yè)的發(fā)展息息相關(guān)。氣候變暖雖然是造成該區(qū)多年凍土區(qū)凍土退化顯著的根本性因素，但是多種人為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)研究區(qū)多年凍土退化起到了加速促進(jìn)作用［24］。近40 a研究區(qū)表層土壤含水量、降水量的增加趨勢(shì)表明，內(nèi)蒙古地區(qū)的凍土環(huán)境正向暖濕化發(fā)展，與馬梓策等［33］得出的研究結(jié)論相一致。但是基于本文研究發(fā)現(xiàn)，不同凍土區(qū)的發(fā)展情況存在較大差異，多年凍土區(qū)正向暖干化發(fā)展，與研究區(qū)整體和季節(jié)凍土區(qū)大部分地區(qū)變化趨勢(shì)相反。地面溫度升高、降水減少、潛在蒸發(fā)量增加是導(dǎo)致土壤含水量下降的主要因素［34］。地表凍融指數(shù)是根據(jù)地表溫度計(jì)算所得，與氣溫和地表溫度有密切的聯(lián)系，但表層土壤含水量、降水量、雪深和NDVI 同樣對(duì)凍融指數(shù)的變化起著至關(guān)重要的作用，總體上，表層土壤含水量和NDVI對(duì)地表凍融指數(shù)的變化起主導(dǎo)作用。此外，凍土環(huán)境退化對(duì)生物多樣性的作用是負(fù)面的。溫度增高、雨量減少的情況對(duì)草原植物生長(zhǎng)發(fā)育不利，對(duì)森林、濕地植物有促進(jìn)作用［35］；季節(jié)凍土地帶冬季增溫明顯，農(nóng)作物凍害損失減少，從而促進(jìn)了糧食作物單產(chǎn)的增加和質(zhì)量提高，利于家畜健康過(guò)冬度春，同時(shí)也會(huì)使病蟲害及蟲卵易于過(guò)冬，容易造成病蟲害的防治困難［36］。

20世紀(jì)80年代前研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)缺測(cè)較多，本研究只采用了1980—2019年的氣象資料，下一步還需依據(jù)更長(zhǎng)時(shí)間序列和更多的站點(diǎn)數(shù)據(jù)開展研究。在對(duì)地表凍融指數(shù)處理后，需要根據(jù)凍融指數(shù)，進(jìn)一步確定研究區(qū)多年凍土空間分布范圍和活動(dòng)層厚度及季節(jié)凍土凍結(jié)深度的時(shí)空變化特征，對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)凍土對(duì)氣候變化的響應(yīng)作出較為全面、精確的預(yù)測(cè)。目前，由于中國(guó)全球陸面再分析產(chǎn)品(CRA/Land)數(shù)據(jù)在凍土研究中仍具有空間分辨率略小的缺陷，在今后凍土變化研究中，擬將與空間分辨率更高的再分析資料及實(shí)際觀測(cè)資料相結(jié)合，以盡可能降低研究結(jié)論的不確定性。

4 結(jié)論

本文基于內(nèi)蒙古氣象站1980—2019 年日均地表溫度數(shù)據(jù)、結(jié)合中國(guó)第一代全球陸面再分析產(chǎn)品（CRA）數(shù)據(jù)以及NDVI 數(shù)據(jù)，借助GIS 空間分析功能，通過(guò)RStudio編程處理分析了內(nèi)蒙古近40 a地表凍融指數(shù)時(shí)空變化格局及關(guān)鍵影響要素，主要結(jié)論如下：

（1）1980—2019年間，內(nèi)蒙古SFI與STI分別呈現(xiàn)明顯減少與增加的態(tài)勢(shì)，緯度是制約內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)空間分布的重要因素，與SFI 呈現(xiàn)極明顯正相關(guān)的關(guān)系，則與STI 相反。多年凍土區(qū)地表凍融指數(shù)變化速率較季節(jié)凍土區(qū)更為劇烈，對(duì)氣候變暖的響應(yīng)更為敏感。

（2）近40 a 研究區(qū)0.1 m 和0.4 m 土壤含水量、降水量、NDVI 均呈增加趨勢(shì)，僅雪深呈減少趨勢(shì)。其中不同深度土壤含水量平均年際變化率為0.001 m3·m-3·（10a）-1；降水量以10.0 mm·（10a）-1的速率呈不顯著增加趨勢(shì)；NDVI總體以0.007·（10a）-1的速率呈顯著增加趨勢(shì)；年平均雪深以-0.82 mm·（10a）-1的速率呈微弱減少趨勢(shì)。

（3）多年凍土區(qū)0.1 m 和0.4 m 土壤含水量、降水量、NDVI 及雪深的多年均值普遍大于季節(jié)凍土區(qū)，同樣影響因素在年際變化上也表現(xiàn)出不同的空間差異性，多年凍土區(qū)呈暖干化發(fā)展趨勢(shì)，季節(jié)凍土區(qū)呈暖濕化發(fā)展趨勢(shì)。

（4）地表凍融指數(shù)與影響因素以負(fù)相關(guān)關(guān)系為主，SFI 與影響因素在多年凍土區(qū)大部呈正相關(guān)關(guān)系，在季節(jié)凍土區(qū)大部呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，STI反之。內(nèi)蒙古地表凍融指數(shù)變化受影響因素共同驅(qū)動(dòng)，而0.4 m土壤含水量是影響SFI變化的主導(dǎo)因素，NDVI是影響STI變化的主導(dǎo)因素。