2001-2016年毛乌素沙地植被的生长状况

曹艳萍, 庞营军, 贾晓红

(1.河南大学 环境与规划学院, 河南 开封 475004； 2.黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室， 河南 开封 475004； 3.中国林业科学研究院 荒漠化研究所, 北京 100091)

植被生长状况是自然和人类活动交互作用的结果，尤其是人类活动影响日益剧烈的今天，植被变化深刻记录了人类活动的烙印。国内外相关领域学者已从不同角度探讨了植被对气候变化、土地利用及植被建设等人类活动的响应[1-6]。已有研究发现中国不同区域植被生长状态不同，驱动因素不同。整个中国，生长季的植被变化与气温变化一致；区域尺度，生长季植被变化与降水相关[7]。中国蒙古高原的植被覆盖在1998—2012年先退化后好转；荒漠和草原植被的NDVI与降水呈正相关关系，与气温呈负相关[8]。受降水量和气温上升影响，新疆植被覆盖好转[9]；大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖，而载畜量的增加则降低了该区域部分草地的NDVI[10]；华北平原植被覆盖呈上升趋势，与年降水量的偏相关性高于其与年气温的偏相关性[11]；岷江上游流域低植被覆盖区受坡度影响显著，而极高度植被覆盖区受海拔高度影响显著[12]。

毛乌素沙地是我国四大沙地之一，该区域位于中国北方半干旱区的农牧交错带，处于森林—草原—荒漠的生态应力带上，是我国重要的生态屏障区，其生态环境具有较强的敏感性和脆弱性[13]。近年来，随着全球气候变化和人类活动的不断加剧，该地区植被覆盖随之发生变化[13]。深入研究21世纪以来毛乌素沙地的植被生长状况，对于客观评价中国农牧交错带的荒漠化治理效果，及时制定对应措施具有重要意义。闫峰等[13]利用MODIS EVI数据分析了2000—2011年毛乌素沙地植被生长状况，发现该区域EVI指数在研究时段按0.002 5/a的速度递增。刘静等[14]利用NDVI和像元分解模型建立毛乌素沙地植被覆盖度遥感定量模型，发现该区域植被覆盖状态整体呈好转趋势，局部区域在退化。

在气候变化和人类活动双重作用下，植被在不同时段呈现不同变化特征，需要时时关注毛乌素沙地植被生长状况。本文采用MODIS EVI数据，探讨2001—2016年的毛乌素沙地生长季和非生长季的植被时空变化，在此基础上探讨气候变化和人类活动对植被变化的影响，以期为该区域生态系统的可持续发展提供理论支持。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

毛乌素沙地位于北纬37°27.5′—39°22.5′，东经107°20′—111°30′之间，包括内蒙古自治区鄂尔多斯市的南部，陕西省榆林市的北部以及宁夏回族自治区盐池县的东北部，总面积近4.00×104km2，约占中国沙漠沙地总面积的3.6%[15]。地处中纬度西风带，全年大部分时间为西北季风控制，气候寒冷干燥，具有明显的季风特征，多年平均气温为6.0～8.5 ℃，低于同纬度的华北平原地区；多年平均降水量为250～440 mm。降水在时间上集中分布在7—9月份，自东南向西北递减[16]。毛乌素沙地植被种类较多，分为草原植被、荒漠植被和沙地植被，草原植被主要有大针茅、本氏针茅、冷蒿等；荒漠植被有红砂、藏锦鸡儿、柠条等；沙地植被有油蒿、柳叶鼠李、锦鸡儿、油松、樟子松等[17]。

1.2 植被指数数据

MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)数据是目前应用最广泛的遥感影像数据之一，具有较高的光谱分辨率和时间分辨率。本文采用Terra MODIS传感器的L3级16 d增强型植被指数(Enhanced vegetation index，EVI)，时间跨度为2001—2016年，空间分辨率为250 m，从美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration， NASA)陆地分布式数据档案中心(Land Processes Distributed Active Archive Center， LPDAAC, https:∥lpdaac.usgs.gov/)获取。EVI计算过程引入蓝光波段，增益因子及背景调整项，可有效消除大气噪声影响，且改善归一化植被指数的红光饱和和土壤背景干扰影响。

基于16 d EVI数据，根据国际通用的最大值合成法(maximum value composite， MVC)得到研究区域2001—2016年逐月EVI图谱。基于月EVI时序图谱，根据最大值合成法得到年EVI最大值序列图谱，代表年内生长季(5—9月份)的植被生长状态。基于月EVI时序图谱，根据公式1[18]求研究区域逐格网的逐年EVI最小值序列图谱，代表年内非生长季(10月至翌年4月)的植被生长状态。

EVIi=Min(EVIi,j)

(1)

式中：EVIi——第i年的EVI数据； EVIi,j——第i年的j(1—12月)月EVI数据。

基于2001—2016年MODIS EVI的每一像元的逐年均值，说明毛乌素沙地植被覆盖空间分布特征。当EVI>0.1时，其代表的像元才是植被像元[19]，结合刘静等[14]的植被覆盖类型划分标准将毛乌素植被覆盖区域划分为3级，0.10

1.3 气象数据

本文采用的降水、气温数据主要来源于国家气象科学数据共享服务平台(http:∥data.cma.cn/)的“中国地面气候资料日值数据集(V3.0)”，时间跨度为1957—2016年。整个毛乌素沙地分布8个气象站点。取同一时刻所有气象站点的降水和气温均值作为研究区域的降水和气温值，基于此得到毛乌素沙地1957—2016年的年降水量和年气温时序数据集。

1.4 Theil-Sen median趋势分析和非参数Mann-Kendall检验方法

本文采用Theil-Sen median趋势分析和非参数Mann-Kendall趋势检验方法(简称MK趋势检验法)分析植被指数空间格网变化趋势和显著性检验。该方法基于秩的非参数分析方法，不要求所分析数据遵循某一概论分布，也不受少数异常值干扰。Theil-Sen median趋势计算n(n-1)/2个数据组合的斜率的中位数值，其计算公式为：

(2)

X指的是EVI植被指数，2001≤i0时，反映EVI呈增长趋势，反之则反映EVI呈退化的趋势。非参数Mann-Kendall趋势检验方法用来判断趋势的显著性，被广泛应用于全球不同区域时间序列的趋势特征分析过程中[20]。具体计算思路为：

设时间序列为X=(X1，X2，X3，…，Xn)，表示n个独立的、随机的同分布的样本。检验统计量S的计算公式为：

(3)

(4)

这里UF为标准正态分布，给定显著性水平a，当|UF|>U1-a/2(本文中a=0.05，U1-a/2=±1.96)，表明原假设不可接受，即时间序列的上升或下降趋势通过95%的显著性检验，反之不通过。

将数据序列(X1，X2，X3，…，Xn)的逆序列按照上述过程再计算一次。同时使|UB|=-UF。若UF和UB两条曲线出现交点，且交点位于置信区间内，该交点对应的时刻即序列突变开始的时刻。本文采用MK方法对1957—2016年的毛乌素沙地降水和气温进行突变分析。

1.5 气象要素趋势分析

采用最小二乘拟合气候要素(气温和降水)随时间的变化速率，即气候要素y随时间t变化的线性回归系数，可采用一元一次方程表示，并对相关系数进行显著性检验。

2 结果与分析

2.1 毛乌素沙地气候要素趋势与突变分析

由1957—2016年毛乌素沙地降水量和气温的年际变化趋势(图1)可知，毛乌素沙地年均降水量在1957—2016年呈不显著减少趋势，倾向率约为-0.069 mm/a (p>0.05)。气温呈现显著升高趋势，倾向率约为0.029/a (p<0.01)。从气温和降水量的多年变化趋势可知毛乌素沙地气候变化有干热化发展趋势。

图1 毛乌素沙地1957-2016年降水与气温数据的时序分布

毛乌素沙地的气候环境在1957—2016年内经历了突变，尤其是气温的突变比较明显(图2)。MK突变检验结果显示：1957—2016年，UF和UB曲线在1993年相交，且交点在置信区间内，说明毛乌素沙地有明显的突变现象，且自1993年起，毛乌素沙地气温开始明显的增暖趋势，尤其是1998年以后，气温开始显著上升，趋势显著性水平超过0.05临界线。毛乌素沙地年降水量的MK突变检测结果显示(图2)，UF和UB曲线在置信水平内有6个交点，说明该地区降水量时序变化波荡起伏，尤其是21世纪以来降水剧烈变化。

图2 毛乌素沙地气温与降水数据的MK突变分析

2.2 毛乌素沙地植被覆盖的空间分布与变化趋势特征

2.2.1 空间分布特征 对2001—2016年的MODIS EVI年最大值求平均得到EVI多年平均值的空间分布(图3)，用以说明毛乌素沙地植被覆盖格局分布特征。毛乌素沙地植被指数多年平均值为0.22，植被覆盖度偏低，整个区域EVI值分布在0.03～0.78之间，EVI高值区与低值区呈镶嵌状分布，且EVI低值区呈西北—东南走向的长条状，与区域主导风向一致。毛乌素沙地南部EVI值明显比北部高。将毛乌素EVI值范围分为4级，统计结果如表1所示。毛乌素沙地无植被覆盖区域(EVI值小于等于0.10)占毛乌素总面积的1.35%，植被覆盖区域(EVI值大于0.10)占整个沙地总面积98.65%。植被低覆盖区域(EVI值在0.10～0.30)占总面积的84.89%；中覆盖区域(EVI值在0.30～0.60)占总面积的13.63%，集中分布在鄂托克前旗和乌审旗南部，和定边县和靖边县等地区；高覆盖区域稀少。

图3 毛乌素沙地EVI 2001-2016年平均值空间分布

EVI分级 占总面积比例/%≤0.101.350.100.600.13

2.2.2 变化趋势特征 利用Theil-Sen median趋势分析方法统计2001—2016年毛乌素沙地逐像素EVI年最大值的变化趋势，正值表示该格网植被覆盖呈增长趋势，负值表示减少趋势，0值表示植被覆盖稳定不变。EVI年最大值变化趋势的统计结果(图4)表明，EVI年最大值格网年变化率介于-0.044～0.054/a之间，其中整个研究区域的0.01%格网的植被指数EVI年最大值稳定不变，9.27%格网的EVI年最大值呈减少趋势，90.72%格网的EVI年最大值呈增长趋势。整体上，毛乌素沙地生长季的植被以增长趋势为主。整个研究区域4.83%格网的EVI年最大值的年变化速率介于0.01～0.054/a之间，集中分布在毛乌素沙地南部区域；63.4%格网EVI年最大值的年变化率介于0～0.005/a之间，呈微弱增长趋势；22.3%格网EVI年最大值的年变化率介于0.005～0.01/a之间。研究区域4.93%格网EVI年最大值的年变化率介于-0.044～-0.001/a之间，植被覆盖呈快速退化状态；集中连片分布在毛乌素南部、中部及东部区域的局部地区；4.34%格网EVI年最大值的年变化率介于-0.001～0/a之间，主要分布在严重退化区域的周边地区。对变化趋势进行MK显著性检验可知，EVI年最大值呈减少趋势的格网中仅有10.32%通过显著性检验，零星地分布在定边县和靖边县北部，榆林市南部和东部，及乌审旗中部局部区域；66.72%的EVI年最大值增长趋势格网通过显著性检验。整体上，2001—2016年毛乌素沙地生长旺季的植被覆盖度呈显著增长趋势；南部和东部地区植被覆盖度变化速率大于中部和北部地区。

图4 毛乌素沙地EVI年最大值变化趋势及显著性检验

利用Theil-Sen median趋势分析方法统计毛乌素沙地逐像素EVI逐年最小值在2001—2016年的变化趋势(图5)，由图5可知，EVI逐年最小值的格网年变化率介于-0.006～0.009/a之间，变化幅度明显小于EVI逐年最大值的变化速率。研究区域83.18%格网的EVI逐年最小值呈增长趋势，区域总格网的59.27%年变化速率介于0.000 3～0.006/a之间，主要分布在毛乌素沙地南部地区。区域总格网的16.54%的EVI年最小值呈减少趋势，5.08%的EVI年最小值的年变化率介于-0.006～-0.000 3/a之间，集中分布在毛乌素沙地的西部和东部地区；11.46%的EVI年最小值的年变化率介于-0.000 3～0/a之间，主要分布在年变化率为-0.006～-0.000 3/a的格网周边，及毛乌素沙地的中部和北部地区。对变化趋势进行MK显著性检验可知，EVI减少格网中的8.77%通过显著性检验，主要分布在鄂托克前旗和榆林市北部，及神木县区域；EVI增长趋势格网中的42.41%通过显著性检验，主要分布在毛乌素南部区域。整体上，2001—2016年毛乌素沙地非生长季的植被覆盖度呈显著增长趋势的格网大于显著减小趋势的格网，其中南部地区以显著增加为主。

图5 毛乌素沙地EVI年最小值变化趋势及显著性检验

2.3 毛乌素沙地植被覆盖度的时间变化特征

2.3.1 年变化特征 为研究毛乌素沙地植被覆盖区域EVI随时间变化的特点，取2001—2016年EVI的区域格网均值进行时序上的分析，代表逐年的植被覆盖状况，其年际变化如图6所示。2001—2016年，毛乌素EVI年最大值的年际值分布在0.18～0.26之间；最小值出现在2001年，最大值出现在2016年；年变化速率为0.003 8/a(p=0.000 1)。从年际变化来看，2001—2016年EVI年最大值呈逐年极显著增加趋势，即植被生长季的植被覆盖呈好转趋势。EVI年最小值的逐年均值平稳分布在0.05～0.08之间，最小值出现在2011年，最大值出现在2013年，年变化速率为0.000 3/a(p=0.547 5)。EVI年最小值变化幅度小。整体上，2001—2016年毛乌素沙地植被状况有明显的好转趋势，且生长旺季呈极显著增长趋势。

图6 毛乌素沙地EVI年最大值、年最小值时序分布

2.3.2 月变化特征 从月植被指数EVI的变化趋势来看(图7)，毛乌素沙地月EVI在0.08～0.21之间波动，年内变化趋势明显，呈典型的单峰分布，月平均EVI最低值在1月，最高值在8月。月EVI峰区出现在7～8月，约0.20左右；谷值区出现在12月至翌年3月，约0.084左右。月降水量年内变化也呈典型单峰分布，8月份降水峰值为84 mm。月EVI与毛乌素沙地的月降水分布同步，二者相关系数高达0.99。

以多年月平均EVI为基准，2001—2016年各月EVI值减去对应月份的EVI的多年平均状态，得到该地区的相对EVI指数。当相对EVI指数结果为负值时，说明本月EVI少于EVI的平均状态，植被处于退化状态；当结果为正值时，说明本月EVI多于EVI的平均状态，植被处于好转状态；当结果为0时，表示本月EVI和EVI平均状态相当，植被处于稳定状态。由相对EVI指数月时序分布图(图7)可知，相对EVI指数在-0.05～0.04间波动变化，最小值发生在2001年7月，最大值发生在2016年9月。毛乌素沙地植被分布可分为两个阶段，2001年1月至2008年8月相对EVI指数多为负值，说明该时段毛乌素沙地植被以退化状态为主；2008年9月之后相对EVI指数以正值为主，说明毛乌素沙地植被处于好转状态。

图7 毛乌素沙地EVI月变化

3 讨 论

毛乌素沙地在沙漠化过程中植被的稳定性会降低[21]；而气候因素和人为因素是导致毛乌素沙地植被覆盖变化的决定因素[22]。本文重点讨论气候因子和人类活动与区域植被指数EVI之间的关系。

3.1 气候因子与植被生长状况的关系

由图8毛乌素沙地2001—2016年降水、气温时序分布图可知，该时段区域降水和气温均呈上升趋势，但变化趋势未通过显著性检验。经偏相关性分析可知，EVI年最大值与降水(r=0.43)和气温(r=-0.12)的相关性较弱，EVI年最小值与气温呈强正相关性(r=0.71)，与降水呈弱正相关性(r=0.24)。

该时段极端气候特征影响植被生长状况，例如，2005年降水量为230.76 mm，较2001—2016多年平均降水量(375.42 mm)少144.66 mm，为枯水年；该年气温为8.53 ℃，较2001—2016多年平均气温(8.92 ℃)低0.39 ℃；2005年EVI年最大值为0.21，较2001—2016 EVI多年平均值(0.22)低0.01；2005年EVI年最小值为0.06，较2001—2016 EVI多年平均值(0.07)低0.01，严重的干旱低温环境使毛乌素沙地生长季和非生长季的植被生长状况较差。2012年降水量较多年平均降水量多61.23 mm，为丰水年，植被生长季的植被指数较多年平均值高0.03；该年气温较多年平均气温低0.95 ℃，非生长季的植被指数较多年平均值低0.02。

图8 毛乌素沙地2001-2016年降水、气温时序分布

依据降水和气温时序分布规律，可将2001—2016年气候特征划分为两个阶段：2001—2006阶段和2007—2016阶段。基于月降水量、月气温分别计算2001—2016年的生长季(5—9月份)和非生长季(10月至翌年4月)降水累积量和月平均气温。分别分析生长季和非生长季的降水累积量、平均气温，及对应的植被指数EVI年最大值和EVI年最小值的关系。由生长季(10月至翌年4月)植被生长状况(EVI年最大值)、降水、气温年时序分布特征(图9)可知，毛乌素生长季多年平均降水量为307.85 mm，2001—2006阶段年平均降水量(298.80 mm)低于多年平均值，2007—2016阶段年平均降水量(315.08 mm)高于多年平均值。毛乌素生长季多年平均气温为19.86 ℃，2001—2006阶段年平均气温(20.03 ℃)高于多年平均值，2007—2016阶段年平均气温(19.75 ℃)低于多年平均值。毛乌素生长季植被指数多年平均EVI为0.223 5，2001—2006阶段年EVI平均值(0.204 3)低于多年平均值，2007—2016阶段年EVI平均值(0.235 0)高于多年平均值。整体上，毛乌素沙地生长季的植被生长状况与降水变化呈正相关关系，均由低于多年平均值转向高于多年平均值，而与气温变化呈负相关关系(气温分布由高于多年平均值转向低于多年平均值)。毛乌素沙地生长季植被生长状况与降水呈正相关性，与气温呈负相关性，即生长季降水增多、气温降低有利于植被生长。闫峰等[13]分析2000—2011年毛乌素沙地植被生长状况时亦发现该区域植被生长状况好转与降水增多趋势，与气温降低趋势相一致，该结论与本文研究结果相同；乌兰吐雅等[23]发现毛乌素沙地NDVI与累积降水量有正相关，与气温的关系不显著；王立新等[24]指出毛乌素沙地植被盖度变化与气候变化密切相关。受基础数据、研究方法、分析时段等多种因素影响，不同学者分析同一区域时研究结果存在异同。而不同沙地的植被覆盖变化影响因素亦存在异同，例如呼伦贝尔沙地和科尔沁沙地NDVI与累积气候因子关系不显著[23]；而浑善达克沙地生长季的植被覆盖度的变化趋势与降水量呈正相关，与气温呈负相关[25]。

图9 毛乌素2001-2016年EVI年最大值、生长季降水、生长季气温时序分布

分析非生长季(10月至翌年4月)植被生长状况(EVI年最小值)、降水、气温年时序分布特征(图10)可知，毛乌素非生长季降水量较少，多年平均降水量为64.96 mm，2001—2006阶段年平均降水量(50.21 mm)低于多年平均值，2007—2016阶段年平均降水量(73.81 mm)高于多年平均值。毛乌素非生长季气温很低，多年平均气温为1.05 ℃，2001—2006阶段年平均气温(1.02 ℃)低于多年平均值，2007—2016阶段年平均气温(1.07℃)高于多年平均值。毛乌素非生长季植被指数较低，多年平均EVI为0.071 9，2001—2006阶段年EVI平均值(0.070 6)低于多年平均值，2007—2016阶段年EVI平均值(0.072 7)高于多年平均值。整体上，毛乌素沙地非生长季的植被生长状况与降水、气温变化呈正相关关系，均由低于多年平均值转向高于多年平均值。毛乌素沙地非生长季的降水增多、气温升高，有利于植被生长好转。

毛乌素沙地生长季和非生长季植被生长状况受气候要素影响，整体上降水增多有利于植被生长；生长季的气温增长抑制植被生长，而非生长季的气温增长促进植被生长。

图10 毛乌素2001-2016年EVI年最小值、非生长季降水、非生长季气温时序分布

3.2 人类活动对植被生长状况的影响

植被覆盖的时空变化是自然因素和人类活动交互作用的结果。毛乌素沙地气候暖干化发展趋势明显，21世纪以来国家“退耕还林”工程以及后期的飞播造林、沙区封育等生物和工程措施相继在毛乌素沙地实施，故农业活动、生态建设等人类活动也在不断加强。考虑到毛乌素沙地主要包括内蒙古自治区鄂尔多斯市的南部，陕西省榆林市的北部，整理收集了鄂尔多斯市和榆林市统计年鉴中两地区近十来年的农作物播种面积、造林面积和大牧畜数量分布情况。由图11可知，2000年以来鄂尔多斯市和榆林市农作物播种面积逐年增多；2001—2016年，鄂尔多斯市累计造林1.63×106hm2，榆林市累计造林6.92×105hm2。地方政府的“禁牧、休牧、轮牧”政策促使牧区牧畜结构发生变化，鄂尔多斯市2001—2006年大牧畜存栏头数直线上升，2006年牛、马、驴、骡、骆驼等大牧畜数量达到高峰(39.47万头)，之后2007—2016年阶段快速减少；榆林市2002—2006年大牧畜数量较多，2007—2016年相对2002—2006年阶段减少较多。

整体上，2007—2016年大畜牧数量减少一定程度上缓解了毛乌素沙区草场的放牧压力，故2007—2016年植被指数较2001—2006年植被指数高。农业活动、大范围的造林工程及“禁牧、休牧、轮牧”政策等均对毛乌素沙地植被的生长状况改善产生了积极的影响，植被覆盖不断提高。相关研究指出封禁保护措施[26]、土地利用变化与沙地的植被覆盖度变化有密切的关系，例如元志辉等[25]研究发现浑善达克沙地合理的土地利用是影响其植被覆盖度出现增加趋势的重要影响因素之一。2000—2010年毛乌素沙地高中覆盖草地、林地面积增加[27]，有助于该区域植被覆盖度的增加。

图11 毛乌素沙地2001-2016年造林和农作物总播种面积和大牧畜情况

4 结 论

(1) 毛乌素沙地多年平均EVI值介于0.03～0.78之间，区域平均值为0.22，表明该区域植被覆盖度偏低；空间分布不均，南部EVI值高于北部。

(2) 毛乌素沙地生长季的植被覆盖度以显著增长为主。非生长季的植被覆盖显著增长的格网主要分布在毛乌素沙地南部，显著减少的格网主要分布在鄂托克前旗和榆林市北部，及神木县区域。整体上，毛乌素沙地2001—2016年植被覆盖好转趋势明显，生态环境有所改善。

(3) 毛乌素沙地EVI年最大值与降水呈正相关，与气温呈弱负相关；EVI年最小值与降水呈强正相关，与气温呈弱正相关。农作物种植面积的增加、大规模人工造林、以及大牲畜规模的控制等人类活动有助于缓解生态环境压力，提高植被覆盖度。