2000—2015年中国土地荒漠化连续遥感监测及其变化1)

孙技星 钟成

(中国地质大学(武汉),武汉，430074) (教育部长江三峡库区地质灾害研究中心(中国地质大学(武汉))

何宏伟 努热曼古丽·托乎提 李卉

(湖北省鄂西地质测绘队) (中国地质大学(武汉))

根据《联合国防治荒漠化公约》，荒漠化定义为：在自然因素与人为因素的相互影响下，干旱区、半干旱区与亚湿润干旱区的土地逐渐退化的现象[1]。根据联合国公布的相关数据，全世界约1/3的陆地面积和1/6的人口受到土地荒漠化的威胁。全球每年土地荒漠化约为5×104～7×104km2，造成的直接经济损失约为430亿美元[2]。我国是世界上土地荒漠化面积最大、危害程度最严重、受影响人口最多的国家之一，荒漠化土地面积占国土面积的27.5%，约为270万km2，全国近4亿人口受到土地荒漠化影响。每年因荒漠化造成的直接经济损失约为541亿元[3-4]。目前，我国荒漠化得到一定的控制，但是仍有加速扩大的风险，荒漠化每年平均扩大2 460 km2左右，这严重影响了国民经济发展和社会安定[5]。开展荒漠化遥感监测，准确及时掌握全国土地荒漠化范围、面积、程度及其时空变化动态，是有效治理荒漠化土地的重要前提[6-7]。通过调查荒漠化类型、形态、分布状况与活动情况，有助于寻找荒漠化内外部影响因素，进一步分析荒漠形成机理和预测其时空动态的基础[8]。植被结构、物候期、植被生产力和覆盖度等相关指标已经成为国内外大范围土地荒漠化监测的主要手段之一。韦振锋等[9]和元志辉等[10]利用植被归一化指数(NDVI)对我国西北地区的荒漠化监测进行研究，发现大部分地区的植被归一化指数在雨季出现明显上升的动态。Yin et al.[11]利用植被降水利用率指标分析1999年以来内蒙古生态环境，发现总体形式好转，但该地区降水变化较大，干旱和极干旱的界限异常变动。韩兰英等[12]利用MODIS数据，采用改进型土壤调节植被指数(MSAVI)、地表反照率(ALBEDO)、陆地表面温度(LST)、植被覆盖度(FAVI)和温度植被旱情指数(TVDI)等作为沙漠化程度的指标。沙漠化主要评价指标中改进型土壤调节植被指数的分类精度最高，说明改进型土壤调节植被指数所反应的荒漠化信息最多，对荒漠化遥感检测的贡献最大；其次是植被覆盖度、陆地表面温度和地表反照率等；分类精度最小的是反应土壤湿度的温度植被旱情指数指标，说明它对荒漠化遥感监测的贡献也最小。何磊等[13]综合利用landsat-5TM和MODIS数据开展验证比较实验，发现小范围地区内，Landsat-5TM更有利于分析土地荒漠化现象。

目前遥感荒漠化监测主要是利用少数时间节点的影像分析一定时间段内荒漠化的动态变化情况，并结合自然因素和人为因素开展驱动因素。降水、气温和人类活动等因素为连续变化过程，利用少数断面的土地覆盖变化无法做合理的相关性分析，难以深入挖掘土地荒漠化与自然因素、人为因素的相互作用的机制和过程，具有一定的局限性。本文利用2000—2015年连续影像、温度、降水等数据，分析土地荒漠化变化过程以及自然因素和人类活动对土地荒漠化动态的影响，揭示不同地区土地荒漠化主要影响因素。

1 研究区概况

我国陆地面积为960万km2，居世界第三位，大部分地区属于温带和副热带季风气候，地形地貌和气候条件丰富多样，有林地、平原、山地、冰川、黄土、沙漠、草原等多种地貌。北方主要为干草原和荒漠，南方拥有丘陵山地、湖泊盆地和热带雨林，西部主要是高原、大型山脉(如青藏高原和横断山脉、喀喇昆仑山脉、柴达木盆地和喜马拉雅山脉)和沙漠。东临太平洋，领海包括渤海、黄海、东海和南海等海域，水域总面积470万km2，拥有大小岛屿7 600个。

中国总体地势西高东低，分为三级阶梯：第一级是位于西南部的青藏高原，该地区平均海拔高度4 000 m以上，被称为世界第三极和“世界屋脊”；第二级阶梯以高原和盆地为主，包括新疆、甘肃、四川盆地、黄土高原和云贵高原等。东北平原、华北平原、河南、湖北和江南地区至黄海和东海沿岸，是以冲积平原、低矮丘陵为主的第三阶梯，我国大部分人口生活在该地区。以面积百分比计算，我国高原、山地、平原、盆地和丘陵分别为33.30%、26.04%、18.75%、11.98%和9.90%。西北地区主要为干草原和荒漠，包括塔克拉玛干沙漠和戈壁沙漠；南方拥有丘陵矮山、湖泊平原和热带雨林；西部主要是高原、大型山脉和沙漠，在中国和尼泊尔的边境有地球海拔最高的山峰，珠穆朗玛峰，海拔高度海拔高度8 848 m。

2 研究方法

2.1 数据来源及预处理

遥感数据：遥感数据为MODIS中国合成产品MODEV1F(TERRA星)，来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)。由MODEV1F数据取月内最大值，经过几何校正和大气校正。时间和空间分辨率分别为月和500 m，时间范围从2000年1月至2015年12月，每年12景，共180景。数据集原始影像像元灰度值(DN)的存在异常值，利用ENVI软件对数据进行批量归一化处理，将其归一化到-1.0～1.0,考虑为了更好的去除云、雾和太阳高度角等异常值的影响利用最大值合成法(MVC)对月分辨率的植被归一化指数进行最大化处理，得到2001年1月至2015年12月的月植被归一化指数数据。

气象数据：全国839个气象站点从2001—2015年降水量及气温数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)。气象站点分布如图1，其中东部发达、交通便利地区气象站点分布较为密集，而西部条件恶劣地区气象站点分布稀疏。原始数据为文本格式，利用Matlab编写程序读入每日降水总量及平均温度数据，计算月平均值、年平均值，并将气象站坐标和相应数据导入ArcMap，利用克里金插值法绘制全国降水量图和气温分布图。

图1 研究区及气象站分布

社会经济数据：社会经济主要来源于中央人民政府和各省、直辖市、自治区每年发布的国民经济和社会发展统计公报。考虑人类活动对荒漠化直接作用较为明显的是人工造林和放牧活动，我们主要从国家林业和草原局(http://www.forestry.gov.cn/)收集相关数据，用于分析人类活动的影响。

2.2 植被覆盖度

植被覆盖度是指研究区内各种植被在地面上的垂直投影面积占总面积的百分比。该指标反映了植被的覆盖程度，常用于气候变化、生态系统、植被生长监测、水土保持等方面。植被覆盖度的测量方法可分为实地测量和遥感估计，实地测量适合局部植被，遥感估算适合大范围的植被。目前利用遥感影像估算植被覆盖度的方法很多，比较常用的是运用像元二分模型和植被指数(I)近似估算植被覆盖度。根据混合像元的思想，把一个像素理解为包含植被和土壤背景的混合像元，每个像元的植被覆盖度为通过减去土壤指数的植被指数值，其计算公式为：VFC=(I-Isoil)/(Iveg-Isoil)。式中：VFC为植被覆盖度；Iveg为完全最高植被覆盖度像元的植被指数值(纯植被像元的植被指数值)；Isoil为无植被覆盖区域或全为裸土像素的土壤归一化指数。理论上，Isoil的值应该接近零，但由于周边环境和成像质量、大气影响等条件的不同，Isoil会随着时空位置和尺度的变化而变化。因此，对不同的图像采用不变的Isoil值是不合理的，最好是从图像中自适应计算Isoil。

当研究区域内可以近似获得Imax=100%、Imin=0时，植被覆盖度计算公式为：VFC=(I-Imin)/(Imax-Imin)。式中：Imax、Imin分别为区域内归一化植被指数(即归一化植被指数是反映地表植被覆盖状况的遥感指标，范围[-1,1]，负值表示地面覆盖为水、雪等，0表示有岩石或裸土等，正值表示有植被覆盖)的最大和最小值。考虑到噪声的影响，需要根据图像实际情况确置信度范围，然后在这个范围内取可靠的归一化植被指数最大值与最小值。

当研究区域内不能近似取Imax=100%、Imin=0时。如果研究区有实地测量的数据，可利用实测数据的Imax、Imin作为计算中的植被覆盖度最大值、最小值，并在图像中找到他们对应的图像位置的归一化植被指数值作为Imax、Imin。如果没有实测数据，考虑到噪声的影响，需要根据图像实际情况确定置信度范围，然后在范围内取可靠的归一化植被指数最大值与最小值。

本文根据以往经验，结合整幅影像的灰度值分布，以5%和95%置信度截取归一化植被指数的上下限阈值分别近似代表Iveg、Isoil，则植被覆盖度计算公式如下：VFC=(I-I5)/(I95-I5)。式中：I5、I95分别为整个生长季归一化植被指数累计概率为5%和95%的归一化植被指数。

2.3 荒漠化程度分级

植被覆盖度反映了区域植被所占百分比，可以反过来计算区域裸土或无植被地区(即荒漠区)的百分比，因此可用于监测荒漠土地的现状和变化。根据植被覆盖度的定义，两者的关系是植被覆盖度高，则土地荒漠化程度低；植被覆盖度低，则土地荒漠化程度高。

极干旱和干旱区：植被覆盖度大于70%为未荒漠化(潜在荒漠化)；50%<植被覆盖度≤70%为轻度荒漠化；25%<植被覆盖度≤50%为中度荒漠化；10%<植被覆盖度≤25%为重度荒漠化；植被覆盖度≤10%为极重度荒漠化。

其他气候类型区：植被覆盖度大于80%为未荒漠化(潜在荒漠化)，这种地区完全没有沙化土地，作物生长旺盛，郁闭度很高；60%<植被覆盖度≤80%为轻度荒漠化；30%<植被覆盖度≤60%为中度荒漠化；10%<植被覆盖度≤30%为重度荒漠化；植被覆盖度≤10%为极重度荒漠化。

未荒漠化(潜在荒漠化)地区完全没有沙化土地，作物生长旺盛，郁闭度很高；轻度荒漠化地区没有沙化土地，作物生长旺盛，郁闭度很高；中度荒漠化地区存在一定风沙活动的沙化土地，作物长势不旺、缺苗较多，存在散乱分布的沙化耕地；重度荒漠化地区存在明显风沙流活动和明显可见的沙化土地，风蚀残丘、风蚀劣地或戈壁，作物生长很差；极重度荒漠化地区多是沙化土地、戈壁。

2.4 肯德尔·曼(Mann-kendall)时间序列分析法

肯德尔·曼检验方法在水质、径流、气温、降水等时间序列数据的趋势变化和异常探测领域得到成功应用[14]。肯德尔·曼检验的样本不需要遵循特定的分布，可有效避免少数噪声的影响，具有稳健性和普适性，适用于各种非正态、存在观测误差的实际观测数据的分析计算。肯德尔·曼检验中，原假设H0为n个独立的、随机变量同分布的样本时间序列数据(X1，…，Xn)；备选假设H1是双边检验，对于所有的k，j≤n，且k≠j，Xk和Xj的分布是不相同的，检验的统计量S计算如下式：

S为正态分布，其均值为0，方差Vαr(S)=n(n-1)(2n+5)/18。当n>10时，标准的正态系统变量通过下式计算：

在双边的趋势检验中，给定的置信水平α，如果|Z|≥Z1-α/2,则原假设不可接受，即在置信水平上，时间序列数据存在上升或下降变化趋势。也就是说，当统计量Z小于0时，表征下降趋势；当统计量Z大于0时，表征上升趋势；通Z的绝对值大小可用于判断这种变化的显著性。当Z大于等于2.32、1.64、1.28时，分别表示目标时间序列数据的变化通过了置信度90%、95%和99%的显著性检验。

3 结果与分析

3.1 全国土地荒漠化时空动态

利用2015年生长季中晚期(8月)植被覆盖度最大的时期，分析全国及各省区土地荒漠化现状。根据2015年8月的归一化植被指数图像计算当月植被覆盖度，并将植被覆盖度分为0、1、2、3、4共5个层次，分别对应荒漠化程度的极重度、重度、中度、轻度和未荒漠化(潜在荒漠化)。然后利用从2000—2014年每年8月份归一化植被指数合成图像，制作了全国植被覆盖序列图，结合2015年植被覆盖图，监测和分析全国土地荒漠化时空动态。

由图2可知，即使是在植被生长旺季的8月份，西北部沙漠、戈壁地区的植被覆盖度仍然低，荒漠化程度严重(塔克拉玛干沙漠、柴达木盆地沙漠和腾格里沙漠等处植被覆盖度接近于0)；青藏高原和川西、云贵高山草甸地区、内蒙东部草原区植被覆盖度稍好；东北、华北、中原、西南和江南农耕区以及林区植被覆盖度最好。由于归一化植被指数对高植被覆盖度不敏感，没有体现出农耕区和林区的植被覆盖度差异。

图2 2015年8月全国土地植被覆盖度

按荒漠化程度级别分析，荒漠化土地总面积为268万km2，其中，轻度荒漠化的土地面积为80万km2，占全部荒漠化土地面积的比例为29.9%；中度荒漠化的土地面积为93万km2，占全部荒漠化土地面积的比例为34.7%；重度荒漠化的土地面积为41万km2，占全部荒漠化土地面积的比例为15.3%；极重度荒漠化的土地面积为54万km2，占全部荒漠化土地面积的比例为20.1%。

由图3可知，从2000年以来的监测结果来看，我国荒漠化的整体趋势正在好转，只有局部地区存在扩展的情况。随着京津风沙源治理工程实施，河北坝上和浑善达克沙漠等地区的植被得到明显恢复，土地荒漠化的扩展趋势得到了显著的遏制，生态环境状况进一步改善。通过应急输水和治理，黑河下游和塔里木河下游两个地区的绿洲萎缩、植被衰退的态势得到了一定缓解，局部范围植被开始恢复，但是距离生态完全恢复尚有较大差距。科尔沁沙漠、呼伦贝尔沙漠、毛乌素沙漠、浑善达克沙漠和库布其沙漠等地区的植被覆盖度也增加了8.3个百分点，沙化面积显著减少，生态环境状况得到改善。其中，由于水体和植被资源利用不当、过度放牧以及降水不足的共同影响，黄河首曲、三江源下游等区域沙化土地仍在持续扩展，生态状况未有得到改善，但扩展的速度已经趋缓。从荒漠化程度看，重度以上荒漠化土地面积呈现总体减少的趋势,如极重度荒漠化土地和重度荒漠化的土地面积分别减少2.83万km2和2.44万km2。而中度以下荒漠化的土地面积总体增加，中度以下的荒漠化土地面积由62.28%增加到64.14%，中度荒漠化土地面积增加了4.29万km2，轻度荒漠化土地面积增加了8.36万km2。

3.2 土地荒漠化动态驱动因子

对气象站点的数据，利用Matlab首先读取了2000—2015年平均每日气温，并计算月均气温和年均气温，然后按每个站点对其历年来每月数据按时间序列排序，利用肯德尔·曼算法分析每个站点多年来变化趋势，并检测其在95%置信度下变化显著性。

由图4(a)可知，共149个站点的气温发生显著变化，其中40个站点的气温发生显著降低，109个站点的气温显著升高。气温降低的站点主要分布在东部地区和新疆中部；气温升高的站点主要分布在甘肃北部、云南、青海和西藏东部，其中云南发生温度升高的站点占到了总站点的3/4，西藏发生温度升高的站点占到了总站点的1/3。因此，云南、西藏及川西地区发生了显著的温度上升，气候变暖现象。

从图4(b)可见，共104个站点的降水发生显著变化，其中33个站点的降水发生显著降低，71个站点的降水显著升高。降水降低的站点主要分布在西藏东部、云南西部到河南中部一个条带；降水升高的站点主要分布在青海中部、东北和江淮平原，云南发生降水降低的站点占到了总站点的1/2，东北和江淮平原降水增加的站点比较密集。而且，对照气温的变化，发现西藏东部和云南大部温度上升、降水下降，对当地气候、植被生长发生比较显著的影响。

图3 2000—2015年全国8月植被覆盖度

从全国整体来讲，发生显著气候变化的站点和区域是相对较少的，解释了全国历年来总体上植被覆盖未发生显著变化的原因。东部大部分地区，由于其气温、降水、地形等基础条件较好，局部气温升高，降水下降难以引起大面积的土地荒漠化。而在西藏东部、云南山区，2000年以来气温不断升高，降水量显著下降，不良的气候变化使地下水位不断下降，导致该地区盐质的荒漠化土地逐渐转变成为沙质的荒漠化土地。西藏地区荒漠化土地以砂砾石裸地为主，说明该地区土地荒漠化的主要驱动因素为自然作用，人为因素作用不大。土地荒漠化的基础条件是干旱半干旱的气候环境，目前全球气候变化趋势是土地荒漠化的重要驱动因素。此外，在人口增长的压力下，普遍存在草原过度放牧、森林过度采伐和耕地面积不断扩大，使得草场、林地均遭到大面积破坏,加大了对土地资源利用的压力，导致了土地的荒漠化。同时,工程建设和水资源的不合理利用也是引起土地荒漠化的重要因素。

面对我国严峻的土地荒漠化形式，党中央和国务院高度重视土地荒漠化的防治工作，研究制定了采取了具有重大指导意义的方针政策和措施方案。1978年，我国启动了“三北”防护林建设工程，目前已累计造林达2 374万hm2；1988年，我国启动了全国平原绿化工程，目前已累计造林达710万hm2；1989年，我国启动了长江流域防护林工程，目前已累计造林达832万hm2；1991年，我国启动了沿海防护林工程，目前已累计造林达386.4万hm2。1998年特大洪灾之后，为彻底改善我国生态环境急剧恶化的趋势，党中央和国务院提出了灾后重建、整治江湖的重要措施——封山植树和退耕还林。退耕还林工程实施以来，我国林地面积呈现显著增加的趋势，由工程实施以前的每年增加林地400～500万hm2，变化为连续多年每年林地面积增加超过667万hm2。经过几十年来的建设，林地面积显著增加，荒漠化土地显著减少，生态环境质量明显改善。

为彻底改善我国生态环境急剧恶化的趋势，党中央和国务院提出天然林资源保护工程，包括全面停止黄河中上游和长江上游地区全部天然林采伐，并大幅度调减内蒙古、东北等地区天然林的商品性采伐量。内蒙古和东北国有林区的植被覆盖度比上次森林资源清查提高了5.58%；天然森林的面积和蓄积量总量分别达到了2 451万hm2和23.72亿m3，分别增加113万hm2和4 000万m3。据初步统计，实施天然林资源保护工程以来，已经累计减少消耗森林资源2.3亿m3，长期存在的过量消耗森林资源的严峻态势得到了有效遏制，森林面积和蓄积实现了同步增长。

4 结论

以植被覆盖度作为荒漠化评价主要指标，利用2000—2015年气温、降水等数据，分析我国土地荒漠化时空变化，以及自然因素和人类活动对土地荒漠化动态的影响。我国土地荒漠化呈整体得到初步遏制，荒漠化土地持续减少，局部仍有扩展的趋势；全国大部分地区气象因子未发生显著变化，但西藏东部和云南山区气温上升、降水下降，对土地荒漠化起到了推进作用；党和国家实施的人工造林、退耕还林和天然林保护工程等政策对遏制我国土地荒漠化具有重要作用。