黄河首曲－玛曲县高寒草甸沙化动态演变趋势及其驱动因子定量分析

陈文业，张瑾，戚登臣＊，赵明，张继强，李广宇，魏强，王芳，朱丽，刘振恒，孙飞达，康建军，罗文莉

（1.甘肃省林业科学研究院，甘肃 兰州730020；2.甘肃敦煌西湖国家级自然保护区管理局，甘肃 敦煌736200；3.甘肃省玛曲县草原总站，甘肃 玛曲747300；4.四川农业大学草业科学系，四川 雅安625014）

黄河源头区是我国重要的水源涵养区，是“中华水塔”的重要组成部分，孕育着众多世界上独特的土著生物和物种资源［1］，同时也是生态变化最为敏感和全球生物多样性关键的地区之一。其特殊的地理、气候和植被条件对我国江河源头的蓄水量乃至我国中部和东部广大地区的生态安全、社会和经济的可持续发展具有举足轻重的作用［2］。然而，近年来，由于自然和人为因素的影响，其生态系统平衡受到破坏，生态环境日趋恶化，草地严重退化、土地沙化、水土流失、水源涵养功能衰退，黄河径流量减少，湿地萎缩等生态问题严重制约着区域的经济和社会经济发展，而且直接威胁到国家生态安全、民族团结和社会可持续发展［3］。

玛曲县位于“九曲黄河”第一弯曲部，自古以来就有“羌中畜牧甲天下”和“亚洲第一草场”的美誉。天然草地面积占全县土地总面积的89.54%。玛曲草原既是黄河源头区重要水源涵养补给区，也是阻挡高原风沙东迁无可替代的绿色生态屏障。玛曲特殊的地理位置和发育优良的高寒草甸植被是藏族牧民世代繁衍生息的基础，孕育了举世闻名的藏文化。但自首次文献报道玛曲草原沙化现象至今，玛曲的土地沙漠化就一直处在不断的扩展之中［4］，自20世纪60年代以来，随着气候变化和人类活动的加剧，该区域土地沙漠化发展显著，从零星分布向局部集中连片、高大流动沙丘演变［5］。对该区生态安全、经济发展和藏族牧民生活水平提高产生了极大的负面影响。

土地沙漠化的动态监测与评价以及沙化机理的分析是沙漠化研究中比较重要和进展较快的研究内容之一［4，6］。主成分分析法、相关分析法和灰色关联度分析法3种方法是目前进行现代沙漠化过程驱动因素定量辨识所采用的比较常规的定量研究方法。已广泛应用于生态、地理、环境等研究［7－23］。本研究以玛曲县为例，采用遥感动态监测、数据解译和野外调查相结合的研究方法。以1975年以来的TM、MSS和ETM等遥感数据为信息源，综合该区地形图、各期沙化监测资料以及土地利用图等资料，解析玛曲县近35a来高寒草甸沙化的时空演变过程及其发展趋势，并在此基础上，运用灰色关联度分析方法，对玛曲县高寒草甸沙化驱动因素进行定量辨识和贡献率分析，揭示该区域土地沙化态势及其主要驱动因子，以期为该区域乃至周边的生态环境修复和保护提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

玛曲县位于甘肃省西南角，地处青藏高原东端的甘、青、川三省交界处。地理坐标为100°45′45″～102°29′00″E，33°06′30″～34°30′15″N。全县总土地面积90.98×104hm2。黄河自西部木西合乡入境，经南、东、北环绕县境西流，支流众多。在黄河两岸的各级阶地分布比较连续且高差起伏较小，区域海拔3 300～4 806m，玛曲属高原地质结构，分为西北部高山区、中南部丘陵区和河岸阶地。土壤类型主要有高山草甸土、亚高山草甸土、草甸土、泥炭土、沼泽土和暗棕壤6类。其中亚高山草甸土分布面积最广。

该县气候属于高原大陆性季风气候类型，年均降水量615.5mm，年均蒸发量1 353.4mm，年均温1.2℃，最冷月（1月）温度－9.4℃，最热月（7月）温度10.8℃，无霜期仅20d左右，极端最低气温－28℃，最高气温23.6℃，全年日照时数2 613.9h。≥0℃的年积温1 407.6℃，≥10℃的年积温258.6℃，无绝对无霜期。相对湿度62%，年均风速2.5m／s，年均8级以上的大风日数77.1d，全年日照时数为2 384.8h，年辐射量561kJ／cm2。牧草生长期190d，生长期平均日照5.5～6.8h。自然植被类型从草原化草甸、高寒草甸、高寒灌丛呈地带性递变，其中，高寒草甸是玛曲县分布面积最广的植被类型［9］。

玛曲县是一个藏民族聚居区，牲畜存、出栏数量大，畜牧业产量高，是甘肃省主要牧区之一和唯一的纯牧业县，其主要的经济活动内容是放牧业［8，10，11］。

1.2 沙化程度划分

沙化程度不仅是直接反映土地沙化严重程度的指标，也是间接反映和衡量沙化土地恢复其生产力和恢复生态系统功能难易程度的指标［11］。针对玛曲高寒草甸的沙化现状和沙化草甸的类型特征［12］，参照相关研究标准和成果［13－16］，将其沙化程度划分为：流动沙地、半固定沙地和固定沙地。具体沙化程度遥感调查分类体系如表1，本研究主要从植被盖度、景观特征、风沙流活动情况等几个方面。

表1 玛曲县不同程度沙化高寒草甸划分标准Table 1 Division criterion of desertification degree of alpine meadow

1.3 数据来源及处理

选取1975、1990、1994、2000、2005和2009年6期landsatTM、MSS和ETM等遥感影像，由于秋季研究区植被覆盖最好，遥感影像能够很好地反映沙化土地状况，因此采用时相为8月份的遥感影像作为数据源。运用遥感技术结合地面调查的方式，利用GIS手段，参考调查区1∶5万地形图、采用人机交互形式对遥感数据进行解译。人工解译前利用GPS和计算机人工监督分类的方法将野外调查所制定的沙化土地分类、分级指标体系转化为相应的卫星影像遥感监测分类体系。在此基础上，利用地理信息系统软件分别对研究区1975年以来6个时期卫星影像进行室内人工目视遥感解译［17］。进一步通过野外实地调查，检验监测结果可靠性，对沙化土地类型及特征进行修正和补充。建立沙化土地解译影像标志库，然后提取图形数据库和属性数据库［18］。最终得出6个时期研究区不同等级、类型的沙化土地面积、分布情况以及动态变化趋势等数据。确定研究区的土地沙化现状、过程及态势。同时收集研究区近几十年里的气象、水文和社会经济发展变化资料等，基础和发展变化数据分别从相关研究、文献和有关部门中得到。监测和对比分析所用遥感和地理信息系统软件分别是ERDAS、ARC／INFO／MAP等。

1.4 数据处理方法

动态度N［19，20］：动态度是反映单位时间内不同土地利用类型面积的变化幅度与变化率以及区域土地利用变化中的类型差异。

相对变化率 K［21］：

式中，N为某地或某类型沙漠化土地的动态度；K为沙化土地相对变化率；Ma和Mb分别为研究期起始年和终结年沙漠化土地面积，Ca和Cb分别为研究期起始年和终结年整个研究区域沙漠化土地面积；t为研究期时段长［16］。

1.5 灰色关联分析法

对于2个系统之间共有的影响因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度［22］，在系统发展过程中，若2个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，则因素的相似程度就越高，反之则低［23］。计算公式［24，25］：

许多研究表明［26－29］，现代土地沙漠化是自然因素与人为因素多重因子共同作用的结果。本研究将自然和人为各因子作为影响土地沙化的驱动因素，运用灰色关联度分析方法，分析研究各驱动因素对土地沙化的驱动力比重大小和影响排序，从而找出影响玛曲县土地沙化的主导性驱动因素。根据自然条件和社会经济特点，选取年均降水量（A1）、干燥度指数（A2）、年均气温（A3）、年均风速（A4）、黄河径流量（A5）、年均蒸发量（A6）等6项因子作为影响高寒草甸沙化的主要自然因素，以人口数量（B1）、大牲畜存栏数（B2）、国民生产总值（B3）、羊只存栏数（B4）、牛羊肉总产量（B5）、畜牧业总产值（B6）等6项因子作为影响高寒草甸沙化的主要人为因素［8］。

将1975－2009年期间的沙化土地面积和各年所选的12项因子视为一个灰色系统，以沙化土地面积为参考列，所选的12项因子作为参比数列，按灰色关联度分析法对其进行分析。

1.6 数据处理

采用Excel进行数据整理、分析、制图。

2 结果与分析

2.1 土地沙化现状及分布特征

2009年玛曲县沙化监测区总土地面积为36.40×104hm2，占全县土地总面积的40.01%，监测范围涉及欧拉、尼玛、曼日玛3个乡镇。沙化土地总面积8 162.80hm2，占监测区面积的2.24%。其中流动沙地（丘）、半固定沙地（丘）、固定沙地（丘）面积分别为2 234.80，898.10，5 029.90hm2，分别占沙化土地总面积的27.38%，11.00%，61.62%（图1）。

玛曲县沙化土地的空间分布主要呈现沿黄河带状分布和局部集中连片的特征。1）沿黄河带状分布特征：主要分布在黄河两岸的洪积冲积河滩地和阶地上。以县城南黄河桥为中心，东西长约207km，南北宽约10km的黄河河滩地范围内，约占境内黄河总长度的47.81%，以流动沙地（丘）为主，有大型沙化点36处，行政区划属欧拉乡欧强村和河曲马场；2）集中连片分布特征：全县沙化草地有2个较为集中的分布区，一是分布于黄河西岸的朗曲和腰达尔两条支流的河滩地和河流阶地的沙化草地；二是集中或零星分布于喀伊协玛金（海拔3 510m）－日兰都涅喀（海拔3 624m）山脉底部或半山腰的沙化草地。该区域内分布有不同程度沙化土地。由于沿河大部分草地土壤垂直分布为表土层、黑土层、黄土层与沙质土交错分布，土壤主要为沙质土和沙壤质土［11］，在降水量大、植被盖度高的情况下，沙化危害不明显。但当气候变化、人为因素（如过度放牧）等情况下，沙化危害就会明显增强，是潜在沙化土地的集中分布区（图2）。

图1 1975－2009年近35年玛曲县沙化土地面积动态变化Fig.1 Change of desertified lands areas in Maqu County from 1975to 2009in recent 35years

此外，在县城西北部由于黄河及其骨干支流发生过多次不同程度的改道，形成了不同程度的废弃旧河床（古河道），这些古河道上堆积大量粉沙、细沙和粗沙，呈不连续块状零散分布流动沙丘。涉及到的黄河长度为63.25 km。

据文献记载，玛曲县在20世纪50～60年代，沙化草地仅零星分布，60年代以后草地沙化速率开始加快，一直处在不断的扩展之中［4，5］。1975，1990，1994，1999，2005和2009年研究区沙化土地面积分别为3 068.38，3 915.10，4 798.00，6 080.00，7 013.80和8 162.80hm2（图1）。整体上看，从几个时间段沙化土地面积增长量及其动态度显示（图1），近35a来研究区沙化土地面积有增加趋势，其扩展经历了缓慢增加－略有减少－快速增加的过程。其中流动沙地（丘）呈现缓慢上升－急速上升－逆转的变化趋势；半固定沙地（丘）呈现缓慢上升－急速上升－急速逆转的变化趋势；固定沙地（丘）呈现缓慢上升－逆转－急速上升的变化趋势。在1975－2009年期间，研究区沙化土地总面积净增5 094.42hm2，净发展速率为149.84hm2／a，动态度为4.74%。1975－1990年和1994－1999年期间，研究区沙化土地总面积净增值分别处于整个研究期间沙化土地总面积变化的谷值和峰值，分别为846.72和1 282.00hm2，年均扩展面积为56.45和256.40hm2，动态度分别为1.72%和4.45%。

图2 1975－2009年玛曲县土地沙化时空演变Fig.2 Spatial－temporal change maps of aeolian desertification lands of Maqu in 1975－2009

2.2 沙化土地时间动态变化

就不同类型沙化土地动态变化而言，1975－2009年期间，不同类型沙化土地面积均呈现不同程度增长，其中流动沙地（丘）和固定沙地（丘）面积逐年增加，而半固定沙地（丘）面积增长显凸形变化趋势，增长量分别为1 354.54，3 415.04和324.55hm2，动态度分别为4.40%，6.04%和1.62%（图1）。由此表明该阶段，研究区沙化土地在持续增加，个别地方生态环境有所好转。固定沙地（丘）是沙化土地扩张的主体。1975－1990年和1990－1994年期间，流动、半固定、固定沙地（丘）面积年均扩张速率较缓慢，动态度分别为1.09%，1.37%，2.20%和3.14%，3.96%，5.33%。可见在这两个时期固定沙地（丘）是沙化土地扩张的主体。1994－1999年期间，沙化土地面积扩张速率明显加快，较上两个期间而言，流动和半固定沙地（丘）增长面积明显增加，而固定沙地（丘）增长面积明显减少，动态度分别为8.90%，6.20%和2.00%。由此表明，在此期间由于自然和人为因素（过度放牧）作用，固定沙地（丘）和非沙化土地逆转为流动和半固定沙地（丘），沙化扩展趋势较为明显。1999－2005年和2005－2009年期间，较上一期间而言，流动和半固定沙地（丘）增长面积明显减少，而固定沙地（丘）增长面积明显增加，动态度分别为2.54%，1.66%，2.18%和0.67%，－6.00%和8.19%。尤其在2005－2009年期间，半固定沙地（丘）面积减少最为明显，减少量为385.10hm2，动态度为－6.00%。而固定沙地（丘）面积增长最为明显，增加量为1 461.20hm2，动态度为8.19%。2005年和2009年研究区潜在沙化土地面积分别为118 079.8和7 247.8 hm2。由此表明，在此期间研究区实施的“封山禁牧”、“退牧还草”等生态建设工程起了一定的作用，沙漠化有逆转的趋势。因为沙化土地类型变化是处在动态的平衡中，是生态环境改善和破坏相博弈的一种非常复杂的短暂平衡，其沙化具有继续扩展和逆转的双重可能性。

2.3 沙化土地区域动态变化

研究区沙化土地的分布区域呈不断扩展态势（图2），1）表现在沙化草原涉及到的黄河沿岸长度的增加。其中，在1994－1999年期间急速扩展，而2005－2009年期间扩张速度变慢。1975年在黄河以南欧拉乡欧强村1、3队有小面积斑块状镶嵌分布，随时间推移快速扩展，呈现大面积片状分布。1999年为119.0km，2004年为186.12km，2009年为207.0km，在10年里加长了88.0km，年均扩展长度为8.8km，总体呈现以县城南黄河桥为中心向源头和下游延伸的趋势；2）表现在原有沙化范围内沙化面积的增加，沙化草原由原来主要在黄河两岸阶地、河滩地，扩展到部分退化草场、南部乔日拉玛干湿地边缘。主要在1999－2009年期间扩张速度比较明显；3）表现在2005－2009年期间，没有被划入沙化区域的采日玛乡呈现小面积零星的沙化土地或潜在沙化土地分布［4］。

2.4 沙化程度变化

在1975－1990年、1990－1994年和2005－2009年3个期间内，流动沙地（丘）相对变化率依次为0.63，0.70和0.20；半固定沙地（丘）相对变化率依次为0.79，0.88和1.83；固定沙地（丘）相对变化率依次为1.27、1.18和2.50（图1）。固定沙地（丘）相对变化率均最大，表明在此3个期间内固定沙地（丘）变异性最为明显，轻度沙化草地面积较大，中度草地面积次之、重度和极重度沙化草地面积最小，进而表明在该期间研究区沙化程度较轻。1994－1999年和1999－2005年2个期间内，流动沙地（丘）相对变化率依次为2.00和1.16；半固定沙地（丘）相对变化率依次为1.39和0.76；固定沙地（丘）相对变化率依次为0.45和1.00。流动沙地（丘）相对变化率均最大，表明在此2个期间内流动沙地（丘）变异性最为明显，重度和极重度沙化草地面积最大，进而表明在该期间研究区沙化程度较重。在1975－2009年期间，流动、半固定和固定沙地（丘）相对变化率依次为0.93、0.34和1.27，固定沙地（丘）相对变化率均最大，表明在此期间内固定沙地（丘）变异性最为明显，轻度沙化草地面积较大，进而表明在该期间研究区沙化程度较轻。

表1 参考因子与各沙化土地面积的关联度及相对贡献率Table 1 Correlation degree and rat between reference factors and the desertification land area

续表1 Continued

2.5 不同类型沙化土地面积与主要驱动因子灰色关联度分析

灰色关联度分析是对于一个系统发展变化态势的定量描述和比较，为揭示和区分影响系统各类因素的作用性质提供依据［8］。本研究运用灰色关联度分析方法，对基本数据进行标准化处理后（略），得出各驱动因子与各沙化面积的关联系数（表1）。整体上看，主要的人为因素和自然因素与各沙化土地面积间的关联度的差异不显著，说明在研究区土地沙化的影响因素中，人为因素与自然因素对沙化过程有着近乎同等的作用与效力，深受二者的综合作用与影响，因此研究区的土地沙化过程应是人为因素与自然因素多重因子综合作用的结果，这与许多研究结果一致［26－29］，即具有驱动因素的综合性。各项驱动因子与各沙化面积的关联系数大小来看，人为因素相关度大于自然因素，说明在研究区土地的沙化过程中，人为因素的驱动作用强于自然因素的驱动作用。在1975－1994年期间，主要自然因素与各沙化土地面积的关联度较人为因素高，而在1994－2009年期间，主要人为因素与各沙化土地面积的关联度较自然因素高。由此表明，研究区土地沙化过程在1975－1994年期间深受自然因素的影响和作用，而在1994－2009年期间深受人为因素的影响和作用。以各驱动因子关联度所占比例得到各因子对于不同类型沙化面积的相对贡献率（表1），各驱动因子的相对贡献率在3.0%～12.0%。

依据关联系数大小得到各驱动因子与不同类型沙化面积的关联排序（表1）。各驱动因子与流动、半固定和固定沙地（丘）面积的关联排序为：B4＞A3＞B2＞B3＞B1＞A4＞B6＞A6＞A1＞B5＞A2＞A5、B2＞B4＞A3＞B6＞B1＞B3＞A1＞A6＞A4＞A5＞B5＞A2和A3＞A1＞B4＞A6＞B3＞B1＞A4＞B6＞B2＞A2＞A5＞B5。在影响研究区不同类型沙化土地面积的各项驱动因子中，羊只存栏数增加对流动沙地（丘）面积的驱动作用最大，年均气温变化次之，大牲畜存栏数增加第三；大牲畜存栏数增加对半固定沙地（丘）面积的驱动作用最大，羊只存栏数增加次之，年均气温变化第三；年均气温变化对固定沙地（丘）面积的驱动作用最大，年均降水量次之，羊只存栏数增加第三。因为牲畜规模持续增大，使草地超过了草地生态系统维持正常运行的“阈值”［30］。加之，随着气候变暖，降水次数减少及降水量年内分配极不均匀，蒸发量呈下降趋势，但是干燥程度呈增加趋势，导致草场退化，从而使得牲畜数量相对于迅速下降的草场载畜量出现过牧现象。年均气温增加、年均降水量变化和牲畜数量增加2类因素叠加驱动，进一步加剧了沙化的发展和程度。对2类驱动因子的相对贡献率进行综合，得到2类驱动因子各所占的比重。主要自然因素和人为因素对研究区流动、半固定和固定沙地（丘）面积的驱动力比重分别依次为42.31%，43.29%，57.03%和57.69%，56.71%，42.97%。说明在影响研究区不同类型沙化土地面积的驱动作用中，人为因素对流动沙地（丘）和半固定沙地（丘）的驱动作用强于自然因子的驱动作用，自然因素对固定沙地（丘）的驱动作用强于人为因素的驱动作用。

2.6 沙化土地总面积与主要驱动因子灰色关联度分析

各驱动因子与沙化土地总面积的关联排序为：B3＞B4＞B1＞A3＞B6＞A1＞B2＞A6＞B5＞A2＞A5＞A4（表1）。在2类驱动因子中有4项人为因素的关联度排在前6位，且国民生产总值、羊只存栏数和人口数量的关联度均较大。因为该地区自解放以来人口呈持续增长的态势，群众为了提高经济收入，牲畜规模增大，势必使草场的放牧强度增大，进而导致草场沙化。加之玛曲县是一个纯牧业县，畜牧业产值是国民生产总值的重要组成部分，畜牧业产值很大程度上决定着国民生产总值，而畜牧业产值与牲畜数量之间又具有直接相关性，以牲畜数量的增加而增加。主要自然因素和人为因素对沙化土地总面积的驱动力比重分别为40.43%和59.57%。说明在影响研究区沙化土地总面积的驱动作用中，人为因子强于自然因子，人为因素是研究区土地沙化过程中的强化因素和主导因素。沙化过程是在气候的异常扰动的基础上人类不合理的活动进一步叠加的结果。

3 结论与讨论

据历次沙化监测和遥感数据分析调查，玛曲县沙化土地总面积1975年为3 068.38hm2，2009年为8 162.80 hm2，近35a增加5 094.42hm2，净发展速率为149.84hm2／a，其中流动、半固定、固定沙地（丘）分别增加1 354.54，324.55和3 415.04hm2。近35a来研究区沙化在时间上表现为沙化土地面积处于持续扩张的态势。说明可能人为措施对遏制土地沙化的扩展具有一定的滞后效应［16］。1975－1990年、1990－1994年、1994－1999年、1999－2005年、2005－2009年5个期间内沙化土地总面积、流动、半固定和固定沙地（丘）面积的动态度分别为1.72%、4.51%、4.45%、2.19%、3.28%；1.09%、3.14%、8.90%、2.54%、0.67%；1.37%、3.96%、6.20%、1.66%、－6.00%和2.20%、5.33%、2.00%、2.18%、8.19%，表明沙化土地总面积的扩展经历了缓慢增加－略有减少－快速增加的过程。其中流动沙地（丘）呈现缓慢上升－急速上升－逆转的变化趋势；半固定沙地（丘）呈现缓慢上升－急速上升－急速逆转的变化趋势；固定沙地（丘）呈现缓慢上升－逆转－急速上升的变化趋势。1975－1999年期间，沙化土地面积显持续增长态势，1999－2009年期间，流动、半固定沙地（丘）面积在减少，固定沙地（丘）面积在增加。说明在此期间，研究区沙化土地既有外部其他类型土地的转移，又有其内部不同类型沙化土地之间的相互转化。局部沙化有所抑制，整体有扩大的态势。此结果也符合我国北方土地沙漠化趋势［6，31］，即自20世纪50年代后期到2000年土地沙化一直处于加速扩张态势，21世纪初开始出现逆转。研究区沙化在空间上表现为沙化土地的分布区域呈沙化草地涉及到的黄河沿岸长度的增加和原有沙化范围内沙化面积的增加。在1975－2009年期间，流动、半固定和固定沙地（丘）相对变化率依次为0.93、0.34和1.27，固定沙地（丘）相对变化率均最大，表明在此期间内固定沙地（丘）变异性最为明显，轻度沙化草地面积较大，进而表明研究区沙化在沙化程度上表现为波动减弱趋势。说明近几年研究区实施的“封山禁牧”、“退牧还草”等生态建设工程的效果有所显示。

各驱动因子与流动、半固定、固定沙地（丘）面积和沙化土地总面积的关联排序依次为：B4＞A3＞B2＞B3＞B1＞A4＞B6＞A6＞A1＞B5＞A2＞A5、B2＞B4＞A3＞B6＞B1＞B3＞A1＞A6＞A4＞A5＞B5＞A2、A3＞A1＞B4＞A6＞A4＞B3＞B1＞B6＞B2＞A2＞A5＞B5和B3＞B4＞B1＞A3＞B6＞A1＞B2＞A6＞B5＞A2＞A5＞A4。在2类驱动因子中B4、A3、B3、B1项因素的关联度均排在前6位。说明羊只存栏数、年均气温、国民生产总值和人口数量4项因素对高寒草甸沙化的驱动作用均较大，此结果符合该区的自然、社会、经济形势现状。

自然和人为2类因子对流动、半固定、固定沙地（丘）面积和沙化土地总面积的驱动力比重分别依次为42.31%、43.29%、57.03%、40.43%和57.69%、56.71%、42.97%、59.57%。在全球气候变暖的趋势下，玛曲地区近35a来的气候变化主要表现为：年平均气温在逐渐升高，降水呈波动性下降趋势，蒸发量也有下降趋势，但是干燥程度呈增加趋势［31，32］。该区气候趋于暖干化，加之此区又是生态环境脆弱区，对气候的异常扰动非常敏感，从而导致草地沙化，自然因子起着催化和诱发的作用，为诱导和次要因素，人类不合理的活动加速了土地沙化的发展，为强化和主导因素。所以说，研究区草地沙化过程是以气候日趋干旱造成的自然演变过程为基础，由自然过程与人为加速过程彼此叠加相互反馈的结果，是以人为因素为主导并与自然因素共同作用和影响的产物［33，34］。再一次证明了人类活动对现代土地沙化的显著贡献。因此遏制土地沙化的扩展，必须从控制牲畜数量和减轻放牧强度着手。

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