克孜勒苏河流域植被覆盖空间格局及动态变化趋势分析

第35卷第6期2021年12月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .35N o .6D e c .,2021收稿日期:2021-06-23资助项目:国家自然科学基金项目(41401232);塔里木河流域阿克苏管理局项目(T G J A K S J J G -2019K Y X M 0002) 第一作者:聂艳(1977 ),男,博士,副教授,硕士生导师,主要从事自然资源评价研究㊂E -m a i l :n i e ya n @m a i l .c c n u .e d u .c n 阿克苏河流域艾西曼湖湿地时空演变及对生态输水的响应聂艳1,何新莹1,谭盈1,张辉2,刘新华2(1.华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,武汉430079;2.新疆塔里木河流域阿克苏管理局,新疆阿克苏841000)摘要:及时了解和定量分析干旱半干旱地区天然生态系统的变化趋势及对生态输水过程的响应,对维护绿洲生态系统健康具有重要意义㊂论文结合遥感影像和生态输水监测数据,对阿克苏河流域艾西曼湖湿地的时空演变特征和生态输水的响应进行了研究㊂结果表明,艾西曼湖水域面积萎缩较严重,由1996年的61.57k m 2萎缩至2020年的27.76k m2,经历了快速下降㊁缓慢下降和缓慢恢复3个阶段,生态输水后水面面积出现明显的季相变化并伴随滞后现象,峰值出现在11月左右;生态输水对地下水位有明显的抬升作用,并受输水量㊁输水天数的影响,地下水位变动与生态输水的响应存在明显的滞后效应,时间约为1~2个月;不同的自然植被对生态输水的响应特征存在差异,胡杨对生态输水的响应明显且在距离输水口100~500m 的范围内长势最好,N D V I 月度变化显示生态输水对自然植被生长的滞后时间为1个月左右㊂研究结果对阿克苏河流域天然植被恢复㊁区域水资源调配㊁生态需水调度等具有重要的指导价值㊂关键词:自然湖泊;生态输水;水体指数法;阿克苏河流域中图分类号:X 171.4 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2021)06-0116-07D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2021.06.017S p a t i o -t e m po r a l E v o l u t i o no fE i c h m a n nL a k eW e t l a n d i nA k s uR i v e rB a s i na n d I t sR e s p o n s e t oE c o l o gi c a lW a t e rT r a n s f e r N I EY a n 1,H EX i n y i n g 1,T A N Y i n g 1,Z H A N G H u i 2,L I U X i n h u a 2(1.H u b e iK e y L a b o r a t o r y f o rG e o g r a p h i c a lP r o c e s sA n a l y s i s a n dS i m u l a t i o n ,C e n t r a lC h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y ,W u h a n 430079;2.A k s uA d m i n i s t r a t i o nB u r e a uo f T a r i m R i v e rB a s i no f X i n j i a n g ,A k e s u ,X i n j i a n g 841000)A b s t r a c t :T i m e l y u n d e r s t a n d i n g a n d q u a n t i t a t i v e l y a n a l y z i n g t h ec h a n g e t r e n do fn a t u r a l e c o s ys t e m a n d i t s r e s p o n s e t o e c o l o g i c a lw a t e r t r a n s p o r t p r o c e s s i n a r i d a n d s e m i -a r i d a r e a s i s g r e a t s i gn i f i c a n c e t om a i n t a i n t h e h e a l t ho f o a s i se c o s y s t e m.C o m b i n e d w i t hr e m o t es e n s i n g i m a g e sa n de c o l o g i c a lw a t e r t r a n s f e r m o n i t o r i n gd a t a ,t h i s p a pe r s t u d i e d t h e t e m p o r a l a n ds p a t i a l e v o l u t i o nc h a r a c t e r i s t i c sof t h eE i c h m a n nL a k ew e t l a n do f A k s uR i v e r b a s i na n d i t sr e s p o n s e t oe c o l o gi c a lw a t e r t r a n s f e r .T h er e s u l t ss h o w e dt h a t t h ew a t e ra r e ao f E i c h m a n nL a k e s h r u n ks e r i o u s l y ,f r o m61.57k m 2i n1996t o27.76k m 2i n2020.T h e c h a n ge so fw a t e r a r e a e x p e r i e n c e d t h r e e s t a g e s ,i n c l u d i n g r a p i dd e c l i n e ,s l o wd e c l i n ea n ds l o wr e c o v e r y.W a t e ra r e ao fE i c h m a n n L a k e s h o w e do b v i o u ss e a s o n a lc h a n g ea n dl a g e f f e c ta f t e re c o l o g i c a lw a t e rt r a n s f e r ,a n dt h e p e a kv a l u e a p p e a r e d a r o u n dN o v e m b e r .E c o l o g i c a lw a t e rt r a n s f e rh a das i g n i f i c a n tl i f t i n g ef f e c to nt h eg r o u n d w a t e r l e v e l ,a n dw a s a f f e c t e db y w a t e r c o n v e y a n c ev o l u m ea n dw a t e r c o n v e y a n c ed a y s .Th e r ew a sa no b vi o u s l a g e f f e c t b e t w e e n t h e c h a n g e o f g r o u n d w a t e r l e v e l a n de c o l o gi c a lw a t e r t r a n s f e r ,w h i c hw a s 1~2m o n t h s .T h e r e s p o n s ec h a r a c t e r i s t i c so fd i f f e r e n tn a t u r a lv e g e t a t i o nt o e c o l o g i c a l w a t e rt r a n s f e r w e r e d i f f e r e n t .T h e r e s p o n s e o f P o p u l u s e u p h r a t i c a t o e c o l o g i c a l w a t e r t r a n s f e rw a sm o r e o b v i o u s .T h e g r o w t ho f P .e u p h r a t i c a w a s t h e b e s t i n t h e r a n g e o f 100~500m e t e r s f r o mt h ew a t e r d e l i v e r y o u t l e t .T h em o n t h l y va r i a t i o no fN D V I s h o w e d t h a t t h e l a g t i m e o f e c o l o g i c a lw a t e r c o n v e y a n c e o nn a t u r a l v e ge t a t i o n g r o w t hw a s a b o u t o n em o n t h .T h i s r e s e a r c hc o u l d p r o v i d e v a l u a b l e r ef e r e n c e f o r n a t u r a l r e s t o r a t i o n ,r eg i o n a lw a t e r r e s o u r c e s a l l o c a t i o n a n d e c o l o g i c a lw a t e r d e m a n d r e gu l a t i o n i nA k s uR i v e rB a s i n .K e yw o r d s :n a t u r a l l a k e ;e c o l o g i c a lw a t e r t r a n s f e r ;w a t e r b o d y i n d e xm e t h o d ;A k s uR i v e rB a s i n Copyright©博看网 . All Rights Reserved.水是影响干旱半干旱地区生态系统的重要因素,直接制约着水生态系统及相关生态系统的发育和演变趋势,而内陆湖泊是其重要的水资源组成部分,决定着绿洲生态系统的健康和演化过程[1-3]㊂随着全球气候变化的加剧,水资源问题日益突出[4-7]㊂上世纪70年代,塔里木河下游321k m河道断流,地下水位显著下降,尾闾湖泊(罗布泊与台特玛湖)相继干涸,自然植被大面积退化并伴随较严重的土地荒漠化[8]㊂2000年开始塔里木河下游实施生态输水工程,经过近20次的连续生态输水,塔河下游湖泊㊁胡杨等天然生态逐步恢复㊂不少学者借助遥感和定位监测数据从湖泊面积㊁生物多样性㊁植被恢复㊁地下水埋深等角度定量研究了塔河下游天然生态系统恢复状况,也有学者[9-15]从植被结构㊁生态价值㊁生态用水保障等方面评估了生态输水工程的效益,但对塔河上游㊁塔河源流生态输水的影响研究非常有限㊂阿克苏河是塔河的源流之一,介于40ʎ00' 41ʎ35'N,78ʎ47' 82ʎ43'E,具有明显的大陆性季风气候,水资源相对匮乏;受经济利益驱动,部分林草地被开垦为耕地,生态用水被挤占,重要天然生态系统逐步退化㊂艾西曼湖作为流域最大的淡水湖泊,近十年来湖面快速缩减,相连的湖区逐渐演变成独立的小湖甚至消失,地下水位下降,极大弱化了流域生态功能㊂自2017年起,利用主汛期和灌溉间歇期,逐步向阿克苏河流域的艾西曼湖和胡杨林集中区进行生态应急补水,经过4次生态补水,艾西曼湖水面扩大㊁水质改善㊁地下水位上升㊁胡杨林逐步恢复㊂由于生态输水时间较短,艾西曼湖仍处于萎缩状态,流域内天然林㊁草植被仍需进一步恢复与改善[16-18]㊂同时针对阿克苏河流域天然湖泊面积变化㊁自然植被分布格局㊁输水响应过程的研究较少,而掌握流域天然湖泊的时空格局变化过程㊁评估生态环境改善状况等,对科学指导阿克苏河流域生态输水调度㊁引导恢复流域天然生态系统健康具有重要作用[16-20]㊂因此,本文以阿克苏河流域艾西曼湖为研究区域,结合1996 2020年的遥感数据㊁地下水位观测数据和生态输水数据,分析艾西曼湖湿地(自然湖泊和天然植被为主)的时空演变特征及对生态输水的响应规律,以期为阿克苏河流域生态保护与恢复㊁生态用水精细管理和大型生态输水工程效益评估等提供参考借鉴㊂1材料与方法1.1数据来源选取1996年㊁2005年㊁2010年㊁2015 2020年覆盖研究区的少云㊁可见度高的L a n d S a tT M㊁G F-1W F V 影像数据,以及部分覆盖了湖区的G F-2影像数据,数据来源于地理空间数据云(h t t p://w w w.g s c l o u d.c n/)和中国卫星应用中心(h t t p://w w w.c r e s d a.c o m/C N/)㊂应用E N V I5.3软件对原始遥感影像进行辐射定标㊁大气校正㊁几何校正㊁镶嵌和裁剪㊁图像融合等预处理,借助归一化植被指数获取研究区自然植被生长状况[21-23]㊂研究区地下水埋深动态监测㊁生态输水等数据来自于塔里木河流域阿克苏管理局㊂1.2研究方法1.2.1水体指数法水体指数法是通过遥感影像波段之间的比值运算来增强地物之间的反差,常用的水体指数有归一化差异水体指数(N DW I)㊁增强水体指数(E W I)等[9,24-25]㊂通过试验对比,高分一号水体指数(G F1_W I)通过G F-1W F V影像的蓝波段和近红波段吸收和反射的反差能更加明显的突出水体的效果,计算公式为:G F1_W I=(B1-B4)(B1+B4)(1)G F1_W I>α(2)式中:B1和B4分别为第1㊁第4波段的DN值;α为阈值,经过多次试验得到α值为0㊂本研究选用E W I提取1996年㊁2005年㊁2010年的湖泊水域面积,G F1_W I提取2015 2020年的湖泊水域面积㊂通过随机选取的900个样点对提取结果进行精度验证,结果表明验证精度均在90.6%以上㊂1.2.2时序变化与响应分析采用年际变化㊁季节变化描述自然湖泊的时序变化过程㊂其中年际变化采用自然湖泊的年最大/最小/平均值的面积曲线相结合的方法进行分析;季节变化采用季节指数方法分析,其中季节指数是用算术平均法计算某一指标时序在1年内月份或季度变化的相对数㊂为定量描述自然湖泊面积㊁植被指数与生态输水量之间的关系,将其与生态输水量进行趋势分析㊁空间距离模拟㊂地下水埋深是干旱区植被生长的关键因子,为了探求地下水对植被指数变化的影响,分析了月度植被指数与月度地下水曲线的时滞相关关系㊂2结果与分析2.1湖泊水面年度变化特征及其与生态输水的响应借助水体指数提取并汇总得到1996年㊁2005年㊁2010年㊁2015 2020年艾西曼湖区水域面积,分别为61.57,25.16,22.15,22.65,22.33,24.31,27.67, 34.14,27.76k m2㊂从整体来看,艾西曼湖水域面积呈显著减少趋势,1996年水域面积为61.57k m2, 2020年仅27.76k m2,22年间共减少33.81k m2,湖711第6期聂艳等:阿克苏河流域艾西曼湖湿地时空演变及对生态输水的响应Copyright©博看网 . All Rights Reserved.泊萎缩率高达54.91%,面积严重萎缩㊂根据对艾西曼湖的土地利用结构变化的分析可知,艾西曼湖区内耕地面积由1996年的66.86k m2增加到2020年的116.88k m2,耕地面积迅速增加,农业灌溉需水量随之增加,农业用水挤占生态用水,湖泊入湖水量减少,加之居民非法抽取湖泊水进行灌溉导致湖泊水量减少,是导致湖泊萎缩的重要原因㊂从空间上看(图1),1996年艾西曼湖水域主要集中在湖泊南部,至2020年,受生态补水的影响,北部的萨伊艾日克湖㊁皇宫湖以及艾西曼湖大湖的水面范围没有明显变化,但西部和南部一团海子㊁二团海子及东南部水域明显缩小,同时不同方位萎缩的面积和速度不同㊂除正北和西北方向略有扩张之外,其他7个方向均出现湖泊水域面积的萎缩,与湖泊总面积减少趋势一致㊂图1艾西曼湖水域面积变化空间分布示意为深入分析艾西曼湖在各时段内水域面积变化特征,采用变化总幅度㊁年变化幅度和湖泊变化强度指标分析各时段水域面积变化情况,结果见表1㊂表11996-2020年艾西曼湖区水域面积变化特征年份变化总幅度/k m2年变化幅度/k m2强度/%1996-2005-36.41-4.05-6.57 2005-2010-3.01-0.60-2.40 2010-20150.500.100.46 2015-2016-0.32-0.32-1.41 2016-20171.981.988.85 2017-20183.363.3613.83 2018-20196.476.4723.38 2019-2020-6.38-6.38-18.69从分析结果可以看出,1996 2020年艾西曼湖水域面积显著下降,近几年呈现恢复态势但依然处于严重萎缩状态,总体可以分为快速下降㊁缓慢波动下降和缓慢恢复3个阶段㊂(1)快速下降阶段:1996 2005年,艾西曼湖区水域面积共减少36.41k m2,湖泊变化强度为-6.57%,湖泊迅速萎缩㊂(2)缓慢波动下降阶段:2005 2016年,水域面积减少3.01k m2,湖泊变化强度为-2.40%,较1996 2005年的下降速度明显减慢;2010 2015年湖区水域面积有所恢复,但上升幅度很小,2016年湖泊面积又继续下降,较2015年减少0.32k m2,湖泊变化强度为-1.41%,湖泊水域面积减少速度明显放缓㊂(3)缓慢恢复阶段:2015 2020年,艾西曼湖水域面积总体上呈波动上升趋势,湖泊开始缓慢恢复㊂其中,2017年㊁2018年㊁2019年较上1年分别增加1.98,3.36, 6.47k m2,湖泊变化强度分别为8.85%,13.83%, 23.38%,水面面积自2017年开始逐渐增大,至2019年达到34.14k m2,这主要得益于2017年开始的向艾西曼湖实施生态输水的政策,输水后湖泊面积明显增加,其中一团海子㊁二团海子和湿地东南洼地水面增加最为明显㊂二团海子在2018年11月形成历年最大水面,东南洼地是2017年开始形成的季节性积水湖泊,形成至当年的12月消失或者结冰,在第2年的8月或9月再次出现,2017 2019年该洼地的水面出现的时间越来越早㊁维持的时间也越来越长,生态系统恢复效果明显㊂2020年艾西曼湖水域面积略有萎缩,结合艾西曼湖周边2020年自然植被分布面积和N D V I值出现小幅度减少的情况,通过中国气象数据网(h t t p://d a t a.c m a.c n/)中国地面气候资料日值数据集(V3.0)统计2015 2020年阿克苏河流域降水量的年数据,取阿克苏㊁柯坪和阿拉尔3个距离艾希曼湖湿地较近的观测站监测的降水量平均值, 2015 2020年的年均降水量107.33mm,而2020年降水量仅87.17mm,为近6年来的最低值,2020年的旱情影响艾希曼湖区自然植被的生长和湖泊水面的变化,气候要素的变化导致2020年湿地内自然植被与自然湖泊的恢复受到破坏,应急性生态输水的效果相比往年减弱,但总体上2015 2020年艾西曼湖湿地的水面面积呈现缓慢增大的趋势㊂2.2自然湖泊水面季节变化特征及其与生态输水的响应选取艾西曼湖实施生态输水的2017 2020年湖泊面积各月的平均值作进一步分析(图2),从结果可以看出,生态输水后的艾西曼湖的水面面积存在明显的季相变化,1 2月湿地水面缓慢萎缩并伴随结冰现象,3月水面小幅度增大,4 6月水面持续缩小, 7 11月水面逐渐恢复并在11月出现最大水面,11月之后水面又开始萎缩㊂2017 2020年的7 9月为艾西曼湖生态输水的主要月份,该时间段内艾西曼湖的水面在逐渐扩大,但水面面积最大值出现在11月,主要由于5 9月阿克苏河流域月蒸发量较大,输811水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.水对湖泊的补充的水分容易通过湖泊水面蒸散流失掉,11月流域月蒸发量减少,自然植被和农田生产对水分的需求也较低,湖泊形成全年最大水面㊂为了揭示自然湖泊水面面积与生态输水之间的响应关系,分别将2017 2020年湖泊面积月度数值和生态输水量进行对比分析(图2)㊂由图2可知,进行生态输水的当月与湖泊水面的增大存在明显的滞后现象,2017 2020年的8月左右为艾西曼湖湿地生态输水的时间,而水面都在11月出现明显的增大;对比水面面积月度数值与当年的年均值之差可以看出,2017年的输水效果明显但是水面面积维持在年均值以上的月份只有11月和翌年的2月,2018年和2019年的输水效果明显且效果维持时间相对较长,其中2019年的输水效果持续时间维持到翌年5月,说明生态输水对艾希曼湖水面面积的恢复有着积极的影响㊂湖泊水面在2020年又呈现萎缩的状态,通过前述分析,这与2020年的降水量大幅度减少有关㊂图22017-2020年湖泊水面月度数值和生态输水量的关系2.3地下水位动态变化特征及其与生态输水的响应新疆维吾尔族自治区于2017年首次把阿克苏河纳入塔里木河流域胡杨林重点保护区生态补水区,至2020年累计输水3.5018亿m3㊂其中2017 2020年向艾西曼湖区累计输水2.2285亿m3,主要集中在8月,输水时间在1个月左右㊂向艾西曼湖进行生态输水的输水通道有3条:一是从西大桥分水枢纽配水经胜利渠㊁阿音柯干渠到6号闸㊁7号闸向艾西曼湖区的萨依力克湖补水,通过8号闸向艾西曼湖区的皇宫湖补水;二是通过胜利渠四十八分水闸向艾西曼湖区的一团海子湿地补水;三是从西大桥分水枢纽配水经老大河到第一分水闸经洋瓦力克渠到阿瓦提县三号闸向艾西曼湖补水(图3)㊂为动态监测生态输水对地下水埋深的变化,在艾西曼湖输水区布设G5.4和S T0032个地下水位监测井,位于艾西曼湖西侧,距离生态输水口较近,由于自动监测设备的问题,仅选取2018年㊁2019年的地下水埋深自动监测数据进行分析(图4)㊂从结果来看, G5.4地下水位监测井的地下水埋深较浅,2018年和2019年的年平均埋深为1.335,1.196m;而S T003地下水位监测井的年平均地下水埋深较深,2018年和2019年分别达到2.855,3.166m㊂地下水位监测井数据显示地下水埋深对生态输水响应明显,尤其在地下水位较低的地区㊂2018年,艾西曼湖在8 9月进行连续输水5289.77万m3,艾西曼湖的2个地下水位监测井的地下水在9月明显上升,地下水位的平均抬升量为0.29m,但G5.4的地下水位在9月份之后又恢复了平均水位,S T003的地下水位上升直至11月(12月数据缺失)㊂2019年,G5.4和S T003的地下水埋深随着艾西曼湖8月的生态输水的进行有明显上升,这2个监测井的地下水位变化特点和2018年的一致,相比8月,G5.4和S T003的地下水在9月分别上升0.26,0.54m,平均抬升量为0.4m,G5.4的地下水位在9月之后缓慢下降,地下水位较深的地区比地下水位较浅的地区对生态输水的响应更明显㊂图3艾西曼湖湿地生态输水闸及地下水位监测井位置示意在季节变化上,地下水位对生态输水有明显的响应特征,且地下水位较低的地区对生态输水的响应更加明显,在输水后地下水位维持的时间也更长,地下水位较高的地区对生态输水的响应相对平缓,输水后很快恢复至平常的水位;受水位高低差异的影响,输水后相对水位较低的地区水位抬升更加明显㊂地下水位抬升量和输水量相关,2019年对艾西曼湖的输911第6期聂艳等:阿克苏河流域艾西曼湖湿地时空演变及对生态输水的响应Copyright©博看网 . All Rights Reserved.水量相对2018年增加532.99万m3,输水后的地下水位抬升量增加0.11m3㊂前人[11-13]研究认为,生态输水与地下水抬升显著相关,且随着距离输水河道越近则越大,而且越靠近下游的抬升幅度越大㊂同时,在实施过生态输水的地区,地下水位对输水响应的滞后时间可能更短,艾西曼湖的地下水位对输水期间的第2个月响应明显,滞后时间约为1个月㊂也有研究[26]也认为,生态输水对地下水位变动具有累积生态效应且具有滞后性,塔里木河地下水位变动在输水80天之后的累积效应最显著㊂图4生态输水条件下监测井地下水埋深的变化趋势2.4自然植被与地下水位季节变化的响应关系由于研究区域中地下水位监测井较少,且地下水埋深监测的时序数据不连续,本次研究结合2018年㊁2019年艾西曼湖自然植被与地下水位埋深数据做进一步分析㊂提取2018 2019年G5.4㊁S T0032个地下水位监测井1000m范围内胡杨林和灌木的月度N D V I值,分析艾西曼湖区内自然植被与地下水位(取G5.4㊁S T0032个地下水位监测井的平均值)季节变化的响应关系㊂对比艾西曼湖区自然植被N D V I 和地下水埋深的变化(图5)发现,2018年艾西曼湖区的地下水位变动较小,地下水位在季节变化上的抬升出现在自然植被N D V I值达到峰值之后;而2019年的地下水位在10月大幅度增加且维持至12月,地下水位在季节变化上的抬升也出现在自然植被N D V I 达到峰值之后㊂但艾西曼湖区自然植被的N D V I值在2019年11月再次上升,可能是由于地下水位在10 12月都处于较高值,导致2019年自然植被N D-V I在非生长期11月出现短暂的上升㊂有研究[4]表明,干旱区自然植被的生长受到地下水㊁植物特性以及植物对环境的适应等综合因素的影响,植物对地下水位的上升或下降都有一定的适应过程,长时间的缺水或短时间内水位的突然抬升都可能影响植被的生长环境,扰乱植被的生长变化㊂本研究结果也显示,由于干旱区水资源的有限性和植被生长对地下水需求的季节差异,地下水位的抬升往往出现在植被生长期后期,非生长期的时间里地下水位的大幅度抬升导致植被短期内出现水分胁迫效应,需要一定的适应时间㊂图52018年和2019年艾西曼湖地下水位与自然植被N D V I对比2.5自然植被与生态输水的响应关系通过分析艾西曼湖周边自然植被年际变化与生态输水响应关系的可知,实施生态输水的20172020年,生态输水对整个艾西曼湖的自然植被的影响还不明显,但对区域自然植被生长起到了应急作用㊂为了深入分析生态输水的影响范围及其与自然植被响应关系的时空变化,提取2017 2020年艾西曼湖区生态输水口不同距离内自然植被的N D V I 值,将不同距离内每年历次输水后自然植被的N D V I 最大值与生态输水量进行拟合,通过多次试验选取021水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.50,100,500,1000m不同距离进行拟合(图6)㊂图5显示,胡杨林在距离输水口100~500m内的范围内N D V I值最高,但在距离输水口100m以内输水后的N D V I最大值和生态输水量的拟合关系最优,生态输水对自然植被长势恢复的作用更明显㊂胡杨林和灌木对生态输水的响应存在差异,胡杨林N D V I 最大值与输水量的拟合优度明显优于灌木,这可能是灌木和胡杨的根系分布差异引起的,胡杨主要通过发育大量的侧向根系,直接吸收土壤水和地下水,而以红柳㊁梭梭为代表的灌木群,根系更多的是向下生长,以吸收深层地下水分为主㊂而通过生态输水方式的补水对深层水的影响较小,二者不同的吸水策略导致胡杨对生态输水的响应更加明显㊂图6生态输水量和不同距离内胡杨林N D V I最大值关系拟合曲线为了进一步探究自然植被对生态输水响应的时间变化规律,分别对2017年和2020年输水前后的自然植被N D V I进行分析㊂艾西曼湖周边的胡杨林N D V I最大值在距离输水口500m范围内存在较明显的空间分布差异,因此取距离输水口500m范围内的自然植被N D V I值进行分析㊂从图7可以看出, 2017年7 8月对艾西曼湖进行生态输水,7 8月自然植被N D V I值没有明显波动,灌木的N D V I值在8月出现小幅度的增加但又很快下降;直至10月胡杨和灌木的N D V I值才明显增加,11月N D V I达到当年的最大值;2020年分别在6,8月对艾西曼湖进行生态输水,6月的生态输水量少于2000万m3,自然植被N D V I值仅出现小幅度波动,6 8月仍在持续下降,8月份再次进行输水,输水量达到5373.03万m3,自然植被N D V I值在9月大幅度增加㊂2017年和2020年的输水模式存在差异,2017年输水总量较少,但从7月中旬至8月中旬,历时31天不间断向艾西曼湖输水,输水效应的持续时间也相对较长㊂2020年输水总量比2017年增加2851.45万m3,其中6月的输水量较小,仅持续11天;8月的输水量较大,持续18天,自然植被N D V I在次月就对输水产生明显的响应但持续时间较短㊂结合生态输水量和N D V I 最大值拟合分析的结果,生态输水量㊁输水时长对自然植被与生态输水之间的响应都有影响,输水量越大,自然植被响应的滞后时间越短;连续输水的时间越长,输水后自然植被恢复的时间也越长,植被恢复越稳定㊂图72017年和2020年输水前后艾西曼湖自然植被N D V I的变化3结论(1)经遥感提取可知艾西曼湖水域面积萎缩较严重,水域面积由1996年的61.57k m2萎缩至2020年的27.76k m2㊂生态输水对自然湖泊有明显的恢复作用且存在季相变化规律,7月开始水面逐渐扩大,并在11月出现年内的最大水面,同时气候要素的变化导致自然植被与自然湖泊的恢复受到破坏㊂(2)地下水位受生态输水的影响存在明显抬升,且具有滞后效应,时间约为1~2个月,生态输水次数和输水数量影响生态输水效果,自然植被对地下水位抬升存在一定的适应过程㊂(3)不同自然植被对生态输水的响应特征在年际㊁季节以及空间上存在差异,胡杨对生态输水的响应更加明显,响应的滞后时间更短,胡杨的长势在距离输水口100~500m的范围内最好,N D V I月度变化显示生态输水对自然植被生长的滞后时间为1个月左右㊂(4)今后在植被类型的精细分类上还可以引入多121第6期聂艳等:阿克苏河流域艾西曼湖湿地时空演变及对生态输水的响应Copyright©博看网 . All Rights Reserved.源㊁多时相高分辨率数据,提高研究的精度尤其是量化生态输水响应滞后时间;研究区生态输水的时间偏短地下水位监测井偏少,也限制了自然植被㊁天然湖泊对生态输水的响应规律的探讨,这些都是未来研究的方向㊂参考文献:[1]高庆,艾里西尔㊃库尔班,肖昊.塔里木河下游区域植被时空变化[J].自然资源学报,2019,34(3):624-632. [2] Z e n g Y,Z h a oC Y,L i J.E f f e c to f g r o u n d w a t e rd e p t ho nr i p a r i a n p l a n td i v e r s i t y a l o n g r i v e r s i d e-d e s e r t g r a d i-e n t s i nt h eT a r i m R i v e r[J].J o u r n a lo fP l a n tE c o l o g y,2019,12(3):564-573.[3]付爱红,陈亚宁,李卫红.塔里木河流域生态系统健康评价[J].生态学报,2009,29(5):2418-2426.[4]范磊,侯光才,陶正平.毛乌素沙漠萨拉乌苏组地下水特征与植被分布关系[J].水土保持学报,2018,32(4):151-157.[5]张瑞文,赵成义,王丹丹,等.极端干旱区不同水分条件下胡杨林生态耗水特征[J].水土保持学报,2019,33(4): 270-278.[6]常兆丰,刘虎俊,赵明,等.民勤荒漠植被的形成与演替过程及其发展趋势[J].干旱区资源与环境,2007,21(7): 116-124.[7] T e n r e i r oTR,G a r cía-V i l aM,Góm e z JA.U s i n g N D V If o r t h e a s s e s s m e n t o f c a n o p y c o v e r i nag r i c u l t u r a l c r o p sw i t h i nm o d e l l i n g r e s e a r c h[J].C o m p u t e r s a n dE l e c t r o n i c si nA g r i c u l t u r e,2021,182:e106038.[8]邓铭江,周海鹰,徐海量,等.塔里木河下游生态输水与生态调度研究[J].中国科学:技术科学,2016,46(8): 864-876.[9]霍天赐,颜伟,马晓飞.内陆河尾闾湖泊水域面积变化及驱动因素研究:以台特玛湖地区为例[J].国土资源遥感,2020,32(3):149-156.[10]王正伟,马利刚,王宏卫,等.干旱内流区绿洲乡村聚落空间格局及影响因素分析:以塔里木河流域为例[J].长江流域资源与环境,2020,29(12):2636-2646. [11]韩路,王海珍,牛建龙,等.荒漠河岸林胡杨群落特征对地下水位梯度的响应[J].生态学报,2017,37(20):6836-6846.[12]雍正,赵成义,施枫芝,等.近20年塔里木河干流区地下水埋深变化特征及其生态效应研究[J].水土保持学报,2020,34(3):182-189.[13]刘迁迁,古力米热㊃哈那提,王光焰,等.间歇性生态输水塔里木河下游断面地下水位变化模拟[J].生态学报,2018,38(15):5519-5528.[14]董志玲,徐先英,金红喜,等.生态输水对石羊河尾闾湖区植被的影响[J].干旱区资源与环境,2015,29(7):101-106.[15]皮原月,叶茂,徐长春.塔里木河下游不同退化阶段胡杨径向生长量变化特征[J].水土保持研究,2016,23(4):313-317,324.[16]聂艳,马泽玥,周逍峰,等.阿克苏河流域土壤湿度反演与监测研究[J].生态学报,2019,39(14):5138-5148.[17]汪瑞.阿克苏河灌区植被及湖泊生态需水量估算与特征分析研究[D].武汉:华中师范大学,2020. [18]赵成义,施枫芝,盛钰,等.近30年阿克苏绿洲水面蒸发趋势及影响因素[J].水土保持学报,2012,26(1):237-240,245.[19]王志成,蒋军新,方功焕,等.水资源约束下的阿克苏河流域适宜绿洲规模分析[J].冰川冻土,2019,41(4):986-992.[20]李虹彬,刘亚婷,王卫光,等.气候因素对阿克苏河径流变化影响的定量评估[J].灌溉排水学报,2021,40(1):115-122.[21] C a r r eño-C o n d eF,S i p o l sAE,S i m o nC,e t a l.Af o r e-c a s t m ode la p p l i e dt o m o n i t o rc r o p sd y n a m i c su s i n gv e g e t a t i o n i n d i c e s(N D V I)[J].A p p l i e dS c i e n c e s,2021,11(4):e1859.[22]岳东霞,苗俊霞,朱敏翔,等.疏勒河流域陆地水储量与植被指数的时空耦合关系[J].生态学报,2019,39(14):5268-5278.[23]万红梅,李霞,董道瑞,等.塔里木河下游植被覆盖变化遥感定量分析[J].自然资源学报,2013,28(4):668-677.[24]王小平,张飞,A b d u w a s i tG,等.艾比湖流域地表水水质指标与水体指数关系研究[J].环境科学学报,2017,37(3):900-909.[25]徐涵秋.从增强型水体指数分析遥感水体指数的创建[J].地球信息科学,2008,10(6):776-780. [26]廖淑敏,薛联青,陈佳澄,等.塔里木河生态输水的累积生态响应[J].水资源保护,2019,35(5):120-126.221水土保持学报第35卷Copyright©博看网 . All Rights Reserved.。

新疆植被NDVI时空变化及定量归因姜萍;胡列群;肖静;雅森江·库尔班【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2022(29)2【摘要】为揭示自然与非自然因素以及因素之间的交互作用对新疆植被覆盖变化的影响,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)为植被覆盖状况表征指标,结合气候、地形、水文、土壤以及人为干扰等15种因子,采用线性趋势分析、随机森林和地理探测器模型,分析了2000—2018年新疆地区植被NDVI的时空演变特征,并对其空间分异的驱动力进行了定量探测。

结果表明:新疆NDVI分布呈现北高南低、西高东低、山区高平原低的特点;研究期间植被覆盖状况有明显改善,60.91%的植被区域NDVI呈增加趋势。

土壤湿度的解释力最高(0.394),与耕地面积和潜在蒸散发共同主导植被NDVI的时空格局;双因子的交互作用能以非线性方式增强对NDVI空间分布的解释力,其中,尤以土壤湿度和潜在蒸散发的交互作用影响力最强;各因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,其中,NDVI空间变化基本与水分因素呈正相关,与辐射量、海拔呈负相关。

总体上,土壤水分条件对新疆植被变化的影响更为直接,此外,适度的人类活动对植被恢复已有明显的促进作用。

【总页数】10页(P212-220)【作者】姜萍;胡列群;肖静;雅森江·库尔班【作者单位】新疆维吾尔自治区气象服务中心【正文语种】中文【中图分类】Q948.15【相关文献】1.基于GIMMS NDVI 3g.v1的近34年青海省植被生长季NDVI时空变化特征2.1982-2013年基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化3.2001—2017年新疆玛纳斯河流域植被NDVI时空变化特征4.近15a新疆不同类型植被NDVI时空动态变化及对气候变化的响应5.基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化附图1新疆1982—2006年植被NDVI平均值分布因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

论文范文：新疆特克斯河流域生态环境遥感监测与评价第1章绪论自1750 年工业革命以来，自然环境的恶化程度与工业文明为人类带来的物质财富反比增长。

特别是进入20 世纪50 年代以后，随着社会生产力水平的不断提高及社会经济的发展，人类对环境的影响范围和强度都在不断加大，由此引起的生态环境问题也在不断扩大和加剧，如水土流失，土地荒漠化，森林和草地资源减少，生物多样性减少等，这些都严重阻碍了社会的安定及经济的持续发展。

实践证明，哪里注重生态环境的保护、建设、合理开发和经营，哪里就会获得巨大的经济效益、环境效益和社会效益，实现科学发展、可持续发展。

因此近年来人们越来越重视生活质量的提高，对生态环境问题的关注越来越多，政府也提出了“生态环境也是一种生产力，保护生态环境就是保护生产力，建设生态环境就是发展和创造生产力”的理念，且已经采取了一系列保护及重建措施，但生态环境恶化仍是全球面临的最主要问题之一。

了解和认识生态环境变化的原因，抑制生态环境恶化的趋势，协调经济发展与环境保护之间的关系，走可持续发展的道路，己成为世界各国的重要课题，成为国际社会普遍关心的焦点之一[1]。

流域作为社会-经济-自然的庞大复合生态系统，其形成受自然地理、气候条件、人类干扰等因素的影响，是多因素综合作用下的产物。

因此，对流域的综合开发一定要遵循区域地理环境整体性和差异性原则，全面、综合、系统地进行，从而推动流域社会、经济、生态的可持续发展。

考虑到生态系统的开放性和复杂性，在国际上，以一个流域为完整的生态单元进行生态系统管理，以保持流域内的生态平衡，促进流域经济社会的可持发展，己经被视为一种一体化的综合管理模式及实现可持续发展的途径。

同时，在全流域尺度上能够较为准确地掌握其生态环境及资源的质量数量的空间分布，对于制定流域宏观规划和宏观监督具有重要作用。

第2章研究区概况2.1 研究区的界定研究区界线的确定是进行流域研究的前提。

传统的流域确定方法是按实际测量数据在地形图上勾勒出界线再将其数字化，为了便于研究，也有学者将河流流经的行政单元作为整个流域范围。

第44卷第1期2024年2月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .44,N o .1F e b .,2024收稿日期:2023-05-27 修回日期:2023-08-07资助项目:国家自然科学基金项目 棉花秸秆生物碳对盐渍土中重金属吸附效应及作用机制研究 (21767025);塔里木大学校长资助项目 基于3S 技术的沙雅县土壤水盐时空变化监测 (T D Z K Q N 201816) 第一作者:许丽(1983 ),女(汉族),新疆维吾尔自治区奇台县人,本科,副教授,主要从事环境遥感方面的研究㊂E m a i l :279765343@q q .c o m ㊂ 通信作者:岳胜如(1988 ),男(汉族),山东省菏泽市人,博士,副教授,主要从事气候变化与生态环境遥感方面的研究㊂E m a i l :n m g n d ys r @163.c o m ㊂2000 2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制许丽1,岳胜如1,2,胡雪菲1 1.塔里木大学水利与建筑工程学院,新疆阿拉尔843300;2.中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉430074摘 要:[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据㊂[方法]基于MO D I S 归一化植被指数(N D V I )㊁气候㊁地形㊁土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000 2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析㊂[结果]①2000 2020年阿克苏河流域N D V I 呈显著增加趋势,增速为0.0032/a ,且人类活动区增速显著大于非人类活动区㊂②潜在因子对N D V I 变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区N D V I 变化重要驱动因子,海拔㊁土壤类型㊁距冰川积雪距离㊁距水体距离是非人类活动区N D V I 变化重要驱动因子㊂因子间交互作用可以提高对N D V I 变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对N D V I 变化的解释力最强;背景因子㊁距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区N D V I 变化的重要因子组合㊂③2000 2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地㊁林地㊁灌木地㊁人造地表面积显著增加㊂[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N D V I 变化时空特征及驱动机制存在差异,应因地制宜,合理管理,促使该流域生态环境良性发展㊂关键词:阿克苏河流域;N D V I;地理探测器;驱动机制文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2024)01-0326-09中图分类号:P 237文献参数:许丽,岳胜如,胡雪菲.2000 2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制[J ].水土保持通报,2024,44(1):326-334.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .2024.01.032;X u L i ,Y u eS h e n gr u ,H u X u e f e i .D y n a m i c s c h a n g e s a n dd r i v i n g m e c h a n i s m s o f v e ge t a t i o n i nA k s uR i v e r b a s i nf r o m2000t o 2020[J ].B u l l e t i n o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,44(1):326-334.D y n a m i c sC h a n g e s a n dD r i v i n g M e c h a n i s m s o fV e ge t a t i o n i n A k s uR i v e rB a s i nf r o m2000t o 2020X uL i 1,Y u eS h e n gr u 1,2,H uX u e f e i 11.C o l l e g e o f W a t e rC o n s e r v a n c y a n dA r c h i t e c t u r eE n g i n e e r i n g ,T a r i m U n i v e r s i t y ,A l a r ,X i n j i a n g 843300,C h i n a ;2.S c h o o l o f G e o g r a p h y a n dI n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g ,C h i n aU n i v e r s i t y o f Ge o s c i e n c e s (W u h a n ),W u h a n ,H u b e i 430074,C h i n a A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h e c h a r a c t e r i s t i c s of v eg e t a t i o nd y n a m i c ch a n g e s a n d t h ei r r e s p o n s e r e l a t i o n s h i p wi t h p o t e n t i a l i m pa c t f a c t o r s i n t h eA k s uR i v e rb a s i nw e r ed e t e r m i n e d i no r d e r t o p r o v i d ea t h e o r e t ic a l b a s i s f o r e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o na nd g o ve r n a n c e i na r i da r e a s .[M e t h o d s ]B a s e do n MO D I Sn o r m a l i z e d d if f e r e n c e v eg e t a t i o n i n d e x (N D V I ),c l i m a t e ,t o p o g r a ph y ,s oi l t y p e ,a n d l a n du s ed a t a ,t h ed yn a m i c sa n d d r i v i n g m e c h a n i s m s o f v e g e t a t i o n c h a n g e s i nA k s uR i v e r b a s i n f r o m2000t o2020w e r e a n a l y z e du s i n g tr e n d a n a l y s i s a n d g e o g r a p h i c a ld e t e c t o r m e t h o d s .[R e s u l t s ]①T h e N D V Io ft h e A k s u R i v e rb a s i ns h o w e da s i g n i f i c a n t i n c r e a s i n g t r e n df r o m 2000t o2020,w i t ha g r o w t hr a t eo f0.0032/y r .T h e g r o w t hr a t e i nt h e a n t h r o p o g e n i c a r e a sw a s s i g n i f i c a n t l y l a r g e r t h a n i n t h e n o n -a n t h r o p o g e n i c a r e a s .②T h e r ew e r e t e m p o r a l a n d s p a t i a l d i f f e r e n c e s i n t h e e x p l a n a t o r yp o w e r o f p o t e n t i a l f a c t o r s f o rN D V I c h a n g e s .L a n du s e c o n v e r s i o nw a s a n i m p o r t a n td r i v i n g f a c t o r f o rN D V Ic h a n g e s i na n t h r o p o g e n i ca r e a s .E l e v a t i o n ,s o i l t y pe ,d i s t a n c ef r o mg l a c i e r s n o w p a c k ,a n dd i s t a n c e f r o m w a t e rb o d i e sw e r e i m p o r t a n t d r i v i n g f a c t o r s f o rN D V I ch a n ge s i nn o n -a n t h r o p o g e n i c a r e a s .I n t e r a c t i o na m o n gf a c t o r s i n c r e a s e d t h e e x p l a n a t o r yp o w e ro fN D V I c h a n ge s ,a n d l a n du s ec o n v e r s i o ni n t e r a c t i n g w i t hs o i lt y p eh a dt h es t r o n g e s te x p l a n a t o r y p o w e ro f N D V Ic h a n g e si nt h e a n t h r o p o g e n i c a r e a s.T h e i n t e r a c t i o na m o n g b a c k g r o u n df a c t o r s,d i s t a n c e f r o mr e c h a r g ew a t e rs o u r c e sa n d o t h e r f a c t o r sw a s a n i m p o r t a n t c o m b i n a t i o no f f a c t o r s f o rN D V I c h a n g e s i n t h e a n t h r o p o g e n i c a r e a s.③M o r e t h a n10%o f t h e a r e ao f t h eA k s uR i v e rb a s i n i n2000 2020u n d e r w e n t l a n du s e c o n v e r s i o n,m a i n l y i nt h e f o r mo fm u t u a l c o n v e r s i o no fb a r e l a n da n d g r a s s l a n d,a n das i g n i f i c a n t i n c r e a s e i nt h ea r e ao fc r o p l a n d, w o o d l a n d,s h r u b l a n d,a n dm a n-m a d e l a n d s u r f a c e.[C o n c l u s i o n]T h e s p a t i a l a n d t e m p o r a l c h a r a c t e r i s t i c s a n d d r i v i n g m e c h a n i s mo fN D V I c h a n g e i nh u m a na c t i v i t y a r e a a n dn o n-h u m a na c t i v i t y a r e a i nA k s uR i v e rb a s i n a r ed i f f e r e n t.I t i sn e c e s s a r y t o m a n a g et h e A k s u R i v e rb a s i nr e a s o n a b l y a c c o r d i n g t ol o c a lc o n d i t i o n st o p r o m o t e t h eb e n i g nd e v e l o p m e n t o f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t i n t h eb a s i n.K e y w o r d s:A k s uR i v e r b a s i n;N D V I;g e o g r a p h i c a l d e t e c t o r;d r i v i n g m e c h a n i s m s植被作为陆地生态系统的主要组成部分,是反映区域和全球生态系统稳定性的重要指标[1]㊂归一化植被指数(n o r m a l i z e dd i f f e r e n c ev e g e t a t i o ni n d e x, N D V I)容易获取,可以在一定程度上反映地表植被状况,被广泛应用于区域或全球生态监测[2-4]㊂由于气候变暖和降水转移,理解和预测气候变化对植被动态的影响成为全球挑战[5]㊂有研究表明,北半球中纬度地区出现显著的绿化趋势,然而对于绿化趋势的驱动力和机制在区域尺度上存在差异[3,6]㊂降水和气温是影响植被生长的重要因子,在干旱半干旱地区降水增加对植被有积极作用,温度升高则会延长植被生长期[7-8]㊂人类活动对植被变化影响较大,甚至在区域尺度上支配了植被变化趋势[9-10]㊂此外,海拔㊁土壤类型㊁补给水源距离等背景因素对植被变化的影响亦不可忽略[11-12]㊂因此,在全球气候变化及人类活动加剧的背景下,深入了解区域植被动态及驱动机制是开展生态保护工作的必要前提㊂阿克苏河流域是典型的干旱地区内陆河流域,良好的水土条件为各种动植物的生存和发展提供了适宜的生存环境,对维持区域生态稳定和社会可持续发展具有重要意义[13]㊂近几十年来,阿克苏河流域经历了明显的暖湿化进程,且人类活动强度增加[14-15],定量区分潜在因子对植被变化的贡献迫在眉睫㊂地理探测器是一种可以揭示空间分异性及背后驱动力的统计学方法,用来阐明空间中因变量和驱动因子的内在联系,可以用于植被变化驱动机制研究[11-12,16-17]㊂然而,现有相似研究多从流域的空间尺度上展开讨论[7,11-12],针对阿克苏河流域人类活动集中在荒漠绿洲的集聚空间分布特点,现有研究尚存不足㊂本研究基于N D V I数据㊁再分析气候数据㊁背景数据㊁土地利用数据,结合阿克苏河流域人类活动集聚性特点,分区讨论不同时段植被动态及驱动机制㊂研究目标如下:①2000 2020年阿克苏河流域N D V I变化的时空特征;②潜在驱动因子及交互作用对N D V I变化驱动强度的时空变化;③土地利用转化在不同区域内表现形式及强度随时间的变化特点㊂本研究旨在为深入了解阿克苏河流域植被变化特点及驱动机制提供理论依据㊂1材料与方法1.1研究区概况阿克苏河流域位于新疆南部的天山中南坡西部,塔里木盆地西北边缘(76ʎ27' 81ʎ15'E,39ʎ59' 42ʎ05'N),地势西北高东南低,总面积约5.10ˑ104k m2 (图1)㊂由于北部天山山脉,来自中亚㊁西伯利亚和北冰洋的冷空气和水汽不能直接进入东南平原地区,形成典型的温带大陆性干旱气候,降水极少㊁蒸发强烈㊁日照充足和极端高温[18]㊂阿克苏河径流主要来源于山区冰川积雪融水和山区降水,是典型的中纬度高山河流,由托什干河和库玛拉克河两大支流汇合而成,而后于肖夹克汇入塔里木河,对塔里木河干流的补给约占干流总径流量的60%[19-20]㊂图1阿克苏河流域的地形F i g.1T o p o g r a p h y o fA k s uR i v e r b a s i n1.2数据来源及预处理研究采用MO D13A3N D V I数据㊁气候数据(降水㊁气温)㊁D E M数据㊁土壤类型数据和土地利用数据5种数据集,数据来源及说明见表1㊂基于M R T, MA T L A B和A r c G I S软件进行数据预处理㊂N D V I723第1期许丽等:2000 2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制采用年N D V I 最大值(逐月最大合成),并计算2010较2000年,2020较2010年N D V I 差值为两时段N D V I 变化量;降水数据采用两时段年累计降水差值,气温为两时段年平均差值;坡度㊁坡向数据由D E M 数据在A r c G I S 软件下处理得到;土壤类型为淋溶土㊁人为土等12种类型;从土地利用数据中提取冰川积雪㊁水体㊁人造地表数据并进行欧氏距离处理,将耕地和人造地表及周边10k m 缓冲区作为人类活动区,其他区域为非人类活动区㊂采用自然断点法对N D V I 变化量及潜在因素进行离散化处理,然后使用A r c G I S 创建鱼网工具生成1k mˑ1k m 网格点,人类活动区和非人类活动区样点数分别为26205,24944㊂根据采样点的空间位置,提取变量信息,生成属性表,作为地理探测器分析数据源㊂表1 数据来源及说明T a b l e 1 D a t a s o u r c e s a n dd e s c r i pt i o n s 数据时间分辨率空间分辨率/m来源MO D 13A 3N D V I月1000美国国家航空航天局地球数据,h t t p s :ʊw w w.e a r t h d a t a .n a s a .g o v /降水月1000国家青藏高原科学数据中心,h t t p :ʊw w w.t pd c .a c .c n 气温月1000国家地球系统科学数据中心,h t t p :ʊw w w.g e o d a t a .c n /D E M 90地理空间数据云,h t t p s :ʊw w w.gs c l o u d .c n /土壤类型1000国家冰川冻土沙漠科学数据中心,h t t p :ʊw w w.n c d c .a c .c n /po r t a l /土地利用10a30G L O B E L A N D 30,h t t p :ʊw w w.gl o b a l l a n d c o v e r .c o m /1.3 方法1.3.1 趋势分析 基于线性最小二乘回归方法逐像元计算N D V I 观测值随时间序列变化趋势,可得到斜率,斜率大于0则表示N D V I 增加,小于0则N D V I 减少,等于0则N D V I 不变,并对回归方程进行显著性检验(置信水平为95%)㊂为探究流域尺度上N D V I的变化趋势及特征,亦用该方法计算流域N D V I 距平值(年N D V I 与多年平均N D V I 的差值)随时间的变化趋势㊂斜率计算公式见式(1)㊂ S =t ˑðti =1i ˑf i -ðti =1i ðti =1f i t ˑðt i =1i 2-(ðti =1i )2(1)式中:S 表示2000 2020年平均变化率;t 为时间序列长度,取值为21;i 取值为1~21,表示2000 2020年;f i 表示第i 年ND V I 观测值㊂1.3.2 地理探测器 地理探测器是探测空间异质性并量化驱动因素影响的空间统计方法㊂基本原理是将总样本分成若干个子样本,通过方差判断空间异质性和变量关系㊂如果子样本方差之和小于所有样本方差之和,则存在空间差异㊂如果两个变量的空间分布趋于一致,则这两个变量之间存在统计相关性[16,21],其中因子探测器和交互探测器原理为:(1)因子探测器用来进行分异及因子探测,即可以探测因变量Y 的空间分异性,当Y 为2010较2000年,2020较2010年N D V I 差值,若对潜在因子X 多大程度上解释Y 的空间分异进行探测,用q 值进行度量㊂q 的取值范围[0,1],其值越大说明Y 的空间分异性越明显㊂如果分层是由因子X 生成,则q 值越大表示自变量X 对属性Y 的解释力越强,反之则越弱,解释力F 值表示X 解释了100ˑq %的Y ㊂q 值计算见式(2) (4)㊂ q =1-ðLh =1N h σ2hN h σ2=1-S S WS S T(2) S S W=ðLh =1N h σ2h(3) S S T=N σ2(4)式中:h =1 L 为因变量Y 或因子X 的分层,即分类或分区;N h 和N 分别为层h 和全区的单元数;σh2和σ分别是层h 和全区的方差;S S W 和S S T 分别为层内方差之和与全区总方差㊂(2)交互探测器可以用来识别不同风险因子之间的交互作用,即评估因子X 1和X 2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y 的解释力,或两因子是相互独立的㊂在X 1,X 2,X 1ɘX 2分区的基础上,由公式(2) (4)计算q (X 1),q (X 2)以及q (X 1ɘX 2),并进行比较,两个因子之间的关系可分为以下几类(表2)㊂2 结果与分析2.1 N D V I 时空变化特征从人类活动区(图2a ,2b ,2c ,2d 中红色线条以内)和非人类活动区及2000 2010,2010 2020年2个时段的角度探究阿克苏河流域N D V I 变化特征(见图2)㊂2000 2020年阿克苏河流域平均N D V I 空间分布特征见图2a 所示,呈现东高西低空间特征㊂该区平均N D V I 值为0.222,其中N D V I 小于0.200的裸地㊁草地占流域面积的63.2%,N D V I 高值区主要分布在东部绿洲,整体植被覆盖情况较差㊂823 水土保持通报 第44卷表2两个解释变量之间的交互作用及交互影响T a b l e2I n t e r a c t i o na n d i n t e r a c t i o n e f f e c t s b e t w e e n t h e t w o e x p l a n a t o r y v a r i a b l e s交互结果交互作用q(X1ɘX2)<m i n q(X1),q(X2) 非线性减弱M i n q(X1),q(X2) <q(X1ɘX2)<m a x q(X1),q(X2) 单因子非线性减弱q(X1ɘX2)>m a x q(X1),q(X2) 双因子增强q(X1ɘX2)=q(X1)+q(X2)独立q(X1ɘX2)>q(X1)+q(X2)非线性增强图22000—2020年阿克苏河流域N D V I时空变化特征F i g.2C h a r a c t e r i s t i c s o f s p a t i a l a n d t e m p o r a l c h a n g e s o fN D V I i nA k s uR i v e r b a s i n f r o m2000t o2020由图2b㊁图2c可以看出,2010较2000年N D V I 主要表现出增加特征,而在研究区东北部㊁西北部和东南部部分地区减少㊂而2020较2010年N D V I变化呈现区域集聚性,其中在东南部增幅较高,而在西部㊁西南㊁中东部等区域N D V I有所下降㊂2000 2020年N D V I变化显著的区域为26070k m2,占总面积的50.9%㊂呈显著上升趋势的区域占总面积的50.2%(图2d),仅有0.7%的区域呈显著下降趋势㊂研究区西北部㊁东北部N D V I基本不变;显著增加区域则分布在研究区中部和东部;有87.4%的显著减少区域分布在人类活动区,主要集中分布在研究区东部绿洲㊂2000 2020年阿克苏河流域N D V I距平923第1期许丽等:2000 2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制值呈增加趋势,增速为0.0032/a(图2e),正负转点出现在2010年㊂人类活动区和非人类活动N D V I距平值均呈增加趋势,分别为0.0045/a,0.0019/a,人类活动区增速显著高于非人类活动区(图2f,图2g)㊂综上所述,阿克苏河流域近21a间植被变化显著,东部植被状态的大幅度减少可能与人类活动关系密切㊂2.2基于地理探测器的N D V I驱动分析2.2.1因子探测器利用地理探测器模型的因子探测器,从空间异质性角度探究2000 2020年阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区潜在因子对N D V I 的驱动机制,结果见图3㊂q值越大,说明该因素对N D V I变化的解释力越强,那么具有最大q值的因子可定义为支配因子㊂在人类活动区2000 2010和2010 2020年的支配因子均为土地利用变化,解释力F值分别为20.5%和12.5%;而在非人类活动区2000 20102010 2020年的支配因子分别为海拔和距冰川积雪距离,且F值分别为14.5%和10.8%㊂不同区域的不同时段,影响N D V I变化的主要因子及其作用强度存在差异㊂在人类活动区,土地利用变化㊁土地利用类型及土壤类型对N D V I解释力最强,但2010 2020较2000 2010年而和言,土地利用变化㊁土地利用类型对N D V I解释力下降,而土壤类型对N D V I变化的解释力增加,这可能与该流域两时段间土地利用转化强度及转化类型有关[22]㊂在非人类活动区,影响N D V I变化的主要因子由2000 2010年的海拔㊁土壤类型㊁距冰川积雪距离转变为2010 2020年的距冰川积雪距离㊁距水体距离和距人造地表距离㊂气候因子(降水㊁气温)㊁背景因子(坡度㊁坡向)对阿克苏河流域N D V I变化影响有限㊂图3阿克苏河流域N D V I变化的因子探测结果F i g.3F a c t o r d e t e c t i o n r e s u l t s o fN D V I c h a n g e s i nA k s uR i v e r b a s i n2.2.2交互探测器对影响N D V I变化的潜在因子进行交互作用探测分析发现,两因子在交互作用后表现出非线性增强或双因子增强,这意味着交互作用后的q值大于交互作用之前两因子q值之和或q的最小值㊂这表明各潜在因子对N D V I变化的影响不是独立的,且交互作用强度存在时空异质性,交互作用解释力结果见图4㊂人类活动区在2000 2010年土地利用类型和土地利用转化与其他因子的交互作用强度较高,其中土地利用转化ɘ土壤类型对N D V I变化的解释力最强,解释力F值为29.3%;而在2010 2020年土地利用转化㊁土壤类型与其他因子的交互作用较高,其中最强交互组合仍为土地利用转化ɘ土壤类型,F 值为22.1%,较2000 2010年作用强度下降㊂非人类活动区在2000 2010年海拔㊁土壤类型㊁距冰川积雪距离与其他因子的交互作用较强,其中海拔ɘ距冰川积雪距离作用强度最高,F值为19.0%;2010 2020年距冰川积雪距离㊁距水体距离与其他因子的交互作用较强,其中距水体距离ɘ土壤类型交互作用强度最高,F值为16.2%㊂综上所述,在人类活动区土地利用类型㊁土地利用转化与其他因子的交互作用可以很好地解释N D V I变化,而在非人类活动区背景因子(海拔㊁土壤类型)㊁距补给水源的距离(距冰川积雪的距离㊁距水体的距离)与其他因子的交互是引起N D V I变化的重要因子组合㊂2.3土地利用转化特征由上文可知土地利用变化在人类活动区及冰川积雪㊁水体㊁人造地表等因素对非人类活动区是影响N D V I变化的重要因素,分析土地利用转化特征对探究阿克苏河流域N D V I变化驱动机制非常必要㊂利用弦图对阿克苏河流域2000 2020年土地利用转移矩阵进行可视化处理(见图5)㊂2000 2010年有10.1%的人类活动区发生土地利用转化,主要表现为裸地㊁草地㊁耕地㊁水体之间的转化;裸地和草地相互转化面积较大,呈此消彼长的趋势㊂此外,耕地033水土保持通报第44卷转化为人造地表和草地,裸地㊁草地和人造地表转化为耕地较为显著㊂2010 2020年人类活动区土地利用转化强度较2000 2010年更加剧烈,15.7%的区域土地利用类型发生转化;裸地和草地面积减少,而耕地和人造地表面积增加;大量裸地转化为耕地和草地,草地转化为耕地和裸地,且耕地和人造地表之间也存在较强的转化㊂在非人类活动区土地利用转化类型和强度存在差异㊂2000 2010,2010 2020年发生土地利用转化的面积占非人类活动区总面积的比例分别为11.1%和13.1%㊂裸地在两时间段内表现出先增加再减少的变化趋势,而草地则先减少后增加,冰川和永久积雪面积先增加后减少,林地和灌木地则保持增加趋势㊂土地利用转化的分析结果能在一定程度上为因子探测结果提供解释㊂图4阿克苏河流域N D V I变化潜在因子交互探测结果F i g.4I n t e r a c t i o nd e t e c t i o n r e s u l t s o f p o t e n t i a l f a c t o r s o fN D V I c h a n g e s i nA k s uR i v e r b a s i n3讨论(1)N D V I时空变化及驱动响应㊂研究结果表明,2000 2020年阿克苏河流域N D V I均值较低,且呈显著增加趋势,这与有关学者的研究结果基本一致[23]㊂2000 2020年阿克苏河流域土地利用程度高,相互转化强度剧烈,耕地㊁人造地表面积显著增加;有研究表明,随着2002年退耕还林还草计划在新疆开展并不断完善,2000 2010年塔里木河流域裸地及其他类型的转移面积为近40a最低水平;然而随着生态输水及节水灌溉技术和工程的实施,在2010 2018年绿洲周围大量草地和裸地开垦为耕地,这与本文结果相吻合[22]㊂土地利用转化是解释阿克苏河流域人类活动区N D V I变化的重要因子,这在塔里木河流域的相似研究工作中得到证实[24-25]㊂此外,在已有的研究中海拔㊁土壤类型等因素在植被变化中的作用可能被低估,而距补给水源的距离(距冰川积雪的距离)等潜在因素未被充分考虑[7,26]㊂在非人类活动区,海拔通过控制降水㊁气温等因子的分布可以间接的影响土壤类型进而控制植被的空间分布和变化[27];而在人类133第1期许丽等:2000 2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制活动区,人类通过水利工程可以改变自然水系的作用范围和强度,这可能是造成距水体距离因子在人类活动区对N D V I变化的作用强度低于非人类活动区的原因[28]㊂基于交互探测结果发现,两因子的交互作用表现为双因子增强和非线性增强㊂即任意两因子的交互作用对N D V I变化的影响均大于单一因子的影响,这一结果在相似的研究中可以得到证实[7]㊂图52000—2020年阿克苏河流域土地利用转化F i g.5L a n du s e c o n v e r s i o n i nA k s uR i v e r b a s i n f r o m2000t o2020(2)局限性㊂本文在考虑流域N D V I变化具有显著线性关系及距平值正负转折点等因素的基础上,确定2010年为间断点,分别探究了2000 2010,2010 2020年两个时间段N D V I差值及对应时间尺度的潜在驱动因子对N D V I变化的驱动机制,忽略了更详细的过程驱动,这不利于N D V I变化驱动机制的准确分析㊂再者,有研究表明气候因子对植被生长具有重要的累积作用或结转效应,累积效应和结转效应在多年生植被和一年生植被的表现亦有区别,选择2000, 2010,2020年3个时间节点探究N D V I变化驱动机制显然忽略了该影响[29-30]㊂C O2施肥效应和氮沉降在某些区域促进了植被生长[31-32],但考虑到数据的获取性和时空特性,本文并未将两因子列入潜在驱动因子,这将会影响结果的准确性和科学性㊂总之,尽管存在以上不足,本研究依然从一个新的角度分析了阿克苏河流域N D V I变化特征及其驱动机制,研究结果233水土保持通报第44卷可为该流域生态管理提供一定的科学参考㊂4结论基于趋势分析和地理探测器方法,分析了阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N D V I变化时空特征及潜在因素对N D V I变化的驱动机制,得出如下主要结论㊂(1)2000 2020年阿克苏河流域N D V I显著增加,人类活动区N D V I增加趋势显著高于非人类活动区,增速分别为0.0045,0.0019/a㊂(2)土地利用转化㊁土地利用类型和土壤类型是人类活动区N D V I变化的重要驱动因子,但作用强度随时间发生变化㊂海拔㊁距冰川积雪距离㊁距水体距离㊁距人造地表距离是非人类活动区N D V I变化重要驱动因子㊂(3)因子的交互作用可以提高对N D V I变化的解释力,土地利用转化与土壤类型在人类活动区对N D V I变化的解释力最强,但解释力F值由2000 2010年的29.3%下降到2010 2020年的22.1%㊂在非人类活动区背景因子㊁距补给水源的距离与其他因子的交互是引起N D V I变化的重要驱动因子组合㊂(4)2000 2020年阿克苏河流域土地利用转化强度剧烈,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地㊁林地㊁灌木地㊁人造地表面积增加显著㊂阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N D V I 变化时空特征及驱动机制存在差异㊂根据人类活动特征划分研究区域会直接影响主要驱动因素的贡献率,针对主要因素开展生态环境治理是提高效率的方法之一㊂[参考文献][1] P i e d a l l uC,C hér e tV,D e n u x JP,e t a l.S o i l a n d c l i m a t ed i f fe r e n t l y i m p a c tN D V I p a t t e r n s a c c o r d i n g t o t h e s e a s o na n d t h es t a n dt y p e[J].S c i e n c eo ft h e T o t a lE n v 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