植被是联结土壤、大气和水分等要素的自然纽带, 对气候变化敏感^[1]。近年来受全球气候变化的影响, 中国西北地区正由暖干型向暖湿型气候转变^[2]。这种气候变化对地处干旱半干旱区的准噶尔盆地植被影响十分显著。近60年来, 盆地所在区域年均气温和降水量分别以0.35 ℃/(10a)和13.25 mm/(10a)的速率增加^[3], 并且降水多集中在一年中的两端^[4]。气候特点及其当前变化趋势理论上有利于盆地短命植物和旱生植物的生长和繁殖。相关研究表明自2000年以来盆地内古尔班通古特沙漠短命植物覆盖度随着年降水量的增加而增加^[5], 旱生植物也呈现缓慢上升趋势^[6]。但刁鸣军等^[7]在分析近年来准噶尔盆地植被整体变化时发现, 虽然盆地植被总体呈增加趋势, 但仍有近33.0%的区域植被呈现退化趋势, 目前学者对这些区域植被退化的成因尚无明确解释。

另有研究表明, 准噶尔盆地中的一些低平地和矮沙丘因为近年来表土盐分升高, 致使其上梭梭幼苗萌发受到抑制, 种群发生衰退^[8-9]。王飞等^[10]以新疆塔里木盆地南缘为研究区, 利用NDVI、SI二者之间的关系构建特征空间, 表明随着含盐量的增加, NDVI逐渐降低。陈实等^[11]基于MODIS数据土壤盐渍化遥感监测指数(SRSI)对北疆2000—2014土壤盐渍化状况进行监测分析, 结果表明北疆农区土壤盐渍化整体呈现降低趋势。何宝忠^[12]基于MOD13A1-NDVI数据, 探讨土壤盐渍化与植被和地貌类型的关系, 结果表明在植被繁茂区域多为非盐渍化和轻度盐渍化区, 植被稀疏多为重盐渍化区, 且高程较低区域的盐渍化现象普遍较重。

综上所述, 土壤盐渍化变化是否是驱动当前准噶尔盆地植被整体趋好, 局部退化的间接原因, 目前尚缺乏详细研究。对盆地低洼聚盐区是否会随着当前气候变化出现“盐增植减”的假设也尚未进行过证明。因此, 研究拟通过SRSI及NDVI等生态因子趋势分析来反映盆地植被及土壤盐渍化动态变化, 探索盆地近年来气候-盐渍化-植被变化间的因果关系。实现对准噶尔盆地植被及土壤盐渍化变化趋势及二者相关性的准确描述, 结果为荒漠植被保护提供一定的科学依据。

1 研究区概况

准噶尔盆地位于中国新疆北部, 地理坐标为42°36′18″—48°39′30″N, 82°17′44″—96°1′13″E, 东北为阿尔泰山, 南为天山山脉, 西侧为准噶尔西部山地, 盆地呈三角形, 是中国第二大的内陆盆地, 面积约为38万km², 海拔189—1569 m, 东高西低, 如图 1所示。盆地中部有我国面积最大的固定、半固定沙漠-古尔班通古特沙漠。按照区域13个气象站点1951—2019年观测数据统计准噶尔盆地年均温为2—11 ℃, 年降水量为20—295 mm, 日降水量≥0.1 mm累积日数年平均值为14—107 d, 相对湿度年平均值为33%—62%, 年日照时数平均值为2542—3335 h。准噶尔盆地植被呈非紧缩型分布, 代表植物有梭梭(Haloxylon ammodendron (C. A. Mey.) Bunge)、白梭梭(Haloxylon Persicum Bunge ex Boiss. Et Buhse)、琵琶柴(Reaumuria songonica (PalL)Maxim.)、柽柳(Tamarix chinensis Lour.)、盐穗木(Halostachys caspica (Bieb.) C. A. Mey.)和早春短命植物等。盆地土壤以棕钙土和荒漠灰钙土为主, 局部为龟裂土、草甸土和盐碱土等土壤类型。

2 研究数据与方法 2.1 研究数据及预处理

研究所用数据包括中国农业统计数据平台(http://hx.acmr.com.cn/)获取的相应县、市耕地播种面积数据。中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.cn/)下载获得的1951—2019年准噶尔盆地十三个气象站月值数据, 该数据用于研究区气候特征的描述。美国国家航空航天局官网(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)下载获得的2002—2019年MOD09A1数据(MODIS Terra 500m地表反射率8天合成数据产品), 数据轨道号为h23v04、h24v04, 共获取1824幅遥感影像, 将下载后的影像利用MRT(MODIS Reprojection Tools)软件进行图像拼接和投影转换(椭球体WGS-84, 投影Mercator)。通过MOD09A1地表反射率500 m状态信息, 获取每幅影像晴空像元归一化植被指数(NDVI)、土壤盐渍化指数(SRSI)和土壤湿度指数(SIMI)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中ρ_nir、ρ_red、ρ_blue、ρ_swir1和ρ_swir2分别代表MOD09A1中的近红外、红、蓝、短波红外1和短波红外2波段。

基于指标计算, 研究按照季节变化结合MODIS数据日期来确定统计时间范围春季(3月6日—5月25日)、夏季(5月26日—8月29日)、秋季(8月30日—11月25日)、生长季(3月6日—11月25日, 运用最大值合成法(Maximum Value Composite, MVC)得到每年春、夏、秋和生长季NDVI的最大值。在SRSI最大值统计时间范围选取中, 研究为避免准噶尔盆地春、秋积雪对结果的影响, 最大值统计时间范围选择春季(4月15日—5月25日)、夏季(5月26日—8月29日)、秋季(8月30日—10月15日)、生长季(4月15日—10月15日)的遥感影像参与相应SRSI最大值合成。为排除雪山与河流、湖泊等高SRSI变异区域对结果的影响, 研究利用SRSI变异系数小于90%的条件对上述地类进行了去除, 剩余研究区被用于结果分析。

另外, 研究下载了2002—2019年MODIS Terra 6 km月值地表温度(MOD11B3)和500 m年值土地分类数据(MCD12Q1), 热带测雨观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)0.25°月值降水等辅助分析数据。以上数据经图像预处理, 数据投影信息与MODIS09A1相同。因MOD11B3和TRMM数据主要用于结果区域正确性检验, 故研究未改变其各自数据的空间分辨率。

2.2 研究方法 2.2.1 Mann-Kendall趋势分析

研究对盆地各季节NDVI和SRSI时间序列进行Mann-Kendall趋势变化分析, 其检验公式为^[13]：

(4)

(5)

S为正态分布, 其均值为0, 方差Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18。当统计量S取值不同时, 算公式分别为：

(6)

在双边趋势检验中, 对于给定的置信水平α, 若|Z|≥Z_1-α/2, 即在置信水平α上, 时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。Z为正值表示增加趋势, 零值表示不变, 负值表示减少趋势。本研究中当α为95%置信水平时, Z的取值为1.96。指标变化趋势的等级划分如表 1所示。

2.2.2 Hurst指数趋势预测

为进一步探讨NDVI和SRSI时间序列未来可能的变化趋势, 研究利用Hurst趋势分析预测了两组序列未来的变化方向。Hurst指数计算过程为^[14]：

对于时间序列{Var_t}, t=1, 2, …, n, 首先定义均值序列：

(7)

其次计算出累计离差, 公式为：

(8)

然后计算出极差, 公式为：

(9)

再利用如下公式计算标准差：

(10)

H为Hurst指数, 采用最小二乘法和公式log(R/S)_n=a+H×logn得到H值, 该值有以下三种形式：如果0.5 < H < 1表明变量时间序列是一个持续性序列, 即未来变化趋势与过去的变化趋势保持一致, 且持续性随着H增大将愈强。如果H=0.5则说明变量时间序列为随机序列, 无法根据现有规律预测未来变化, 即不存在任何长期相关性。如果0 < H < 0.5, 则表明变量时间序列为反持续性序列, 即未来的变化趋势与过去的变化趋势相反, H值越接近0, 反持续性越强。

2.2.3 相关性分析

研究通过相关系数分析, 探讨NDVI和SRSI时间序列在各季节的相关关系, 利用相关系数显著性检验(0.05水平)判定二者间关系是否显著, 所得结果再结合NDVI和SRSI趋势变化方向进行综合解释。相关性计算公式如下：

(11)

式中, r_xy表示变量x、y的相关系数; n为监测时段的累计年数; x_i表示第i年NDVI值; y_i表示第i年SRSI值; 为变量平均值。

3 结果与分析 3.1 准噶尔盆地植被及土壤盐渍化季节变化规律分析

研究将2002—2019年NDVI和SRSI春、夏、秋三季平均值的结果进行排序, 探讨植被和表土盐渍化的季节消长, 由图 2可知, 盆地绿洲农作物年生长峰值出现在夏季(夏绿型), 古尔班通古特沙漠植被年生长峰值出现在春季(春绿型), 地势相对低洼(多盐生植物生长区)其上植被年生长峰值出现在秋季(秋绿型), 研究结果与各类群植被生长规律相吻合^[15]。盆地土壤盐渍化情况则表现为春季峰值型最为普遍, 夏、秋次之。对比图 2中两幅图, 可得同一空间中植被生长和土壤盐渍化的峰值发生季节在时间上不重叠, 表明二者峰值呈负关联, 即表土盐分高的季节不利于植被的生长。

3.2 准噶尔盆地植被与土壤盐渍化的趋势变化分析

研究对2002—2019年盆地不同季节NDVI和SRSI时间序列分别进行Mann-Kendall趋势分析, 并按表 1进行等级划分, 结果如图 3所示, 盆地NDVI整体呈增加趋势, 局部呈减趋势, 各季节NDVI呈增加趋势的面积占比在63.50%—90.93%之间, 平均为77.98%(图 4)。而盆地SRSI整体呈减少趋势, 局部呈增加趋势, 各季节SRSI呈减少趋势的面积占比在46.50%—86.78%之间, 平均为70.68%(图 5)。春季是盆地植被增加及土壤盐渍化减少面积占比都最大的一个季节。

盆地中古尔班通古特沙漠各季节NDVI呈增加趋势的面积占比在65.00%—88.20%之间, 平均为76.79%, 其中春季NDVI呈增加趋势的面积占比最高(图 4)。分析原因与沙漠区域近年来春季降水增加, 沙地表面聚盐能力差, 短命植物大量生长繁殖密切相关^[16]。盆地中绿洲区域各季节NDVI呈增加趋势的面积占绿洲总面积的63.50%—90.93%, 平均为81.56%。滴灌技术的广泛运用使得绿洲区域大面积盐碱地、荒漠、草地转变为耕地, 极大的增加了盆地内耕地面积, 绿洲变的越来越绿^[17]。盆地荒漠区各季节NDVI呈增加趋势的面积占比为71.54%—78.48%, 平均为76.30%。

盆地春季SRSI呈增加趋势的面积占比最小, 为总面积的16.13%, 其次为夏季26.72%, 最后为秋季36.33%(图 5)。分析秋季盆地SRSI呈增加趋势的面积占比高的原因, 与近年来秋季气温升高、降水增加密切相关^[18]。沙漠和荒漠区SRSI呈增加趋势的面积占比排序与盆地整体规律一致, 而绿洲区该面积占比排序则为春季 < 秋季 < 夏季, 这与绿洲夏季农作物生长峰值规律相吻合。

研究对盆地各季节NDVI和SRSI时间序列分别进行Hurst趋势预测分析, 结果如图 6所示, 从图中可以看出, 植被和土壤盐渍化指数的未来变化趋势总体表现为当前两者呈显著增加的区域未来仍会继续增加, 当前两者呈显著减少的区域未来仍会继续减少, 但一些当前变化趋势不显著的区域, Hurst指数未来变化趋势预测结果与当前变化趋势方向相反。

3.3 植被与土壤盐渍化的相关性分析

研究将SRSI和NDVI发生趋势变化且相关性分析为显著的区域求交集, 得到二者存在趋势变化且关系密切的区域, 结果如图 7所示, 准噶尔盆地大部分区域近20年均表现为“盐减植增”模式, 其次盆地范围地势相对较低的区域表现为“盐增植减”模式, 各研究时段两种模式的面积合计占盆地总面积的37.36%—57.83%, 平均为51.75%(图 8), 结果表明土壤盐渍化程度与植被生长呈负相关关系。盆地中仅有较少区域表现为“盐减植减”或“盐增植增”模式。

沙漠区除秋季外, 春、夏及生长季“盐减植增”的区域面积占比均超过沙漠显著相关区域面积56.76%, 其中春季“盐减植增”模式面积占比最高, 达到沙漠显著相关区域面积的85.51%。绿洲区域夏季“盐减植增”区域面积占比最高, 达到整个绿洲区显著相关区域面积的89.51%, 而绿洲生长季“盐增植增”变化模式占比最高为35.01%(图 8), 这充分体现了人类活动对农业生产环境的调控作用。荒漠区各季节SRSI与NDVI呈负相关的区域面积占比与盆地整体相当。

4 讨论

相关分析表明由于厄尔尼诺—南方涛动引发的暖湿气流变化和中纬度西风带对水汽的输送, 最终导致北疆降水量增加^[19-22]。为了解不同季节降水对植被的影响, 研究利用TRMM降水数据分析了2002—2019年盆地各季节降水格局的变化。从图 9可知盆地春、秋两季降水增加较为明显, 夏季降水增加相对较少, 该结果与Zhang^[23]等所得北疆地区降水量在冷季比暖季增加更快的结论一致。降水量及冷季降水的增加总体上有利于植被的生长和繁殖。降水格局变化在本研究表现为盆地各季节有63.50%—90.93%的植被呈增加变化趋势。该结果与近年来盆地旱生植物呈现缓慢上升变化趋势^[6], 沙漠短命植物覆盖度变化及萌发机制等研究结论相吻合^[24]。

区域温度的升高和降水的增加导致一些地势相对较低的地区(低平地、低洼处及河水汇流处)土壤盐分增加。Taghizadeh-Mehrjardi等^[25]研究表明高程、坡度等地形参数会对土壤盐渍化的聚集有重大的影响。卢磊^[26]等认为地势高低变化会影响土壤盐渍化的分布格局, 一般地势较低处的土壤盐分相对高。对比研究结果可知, 近年来盆地表土盐分增加区均为地势相对低洼的区域(图 1、图 3)。这些区域常年排水不畅, 受近年来降水增加的影响, 地表温度会下降^[27-28], 气温升高, 区域巨大的蒸发降水比^[29]使得这些低洼处在降水后表土易于再次变干, 土壤毛管水作用增强, 盐分表聚, 盐胁迫导致植被生长不良, 植被退化, 植被的退化导致土壤表面无法保存水分使得该地区的土壤湿度逐渐下降。为证明该推断, 完善结果证据链, 研究利用遥感土壤湿度指数和地表温度趋势分析, 选取土壤盐渍化对植被影响最为典型的两个区域给予论证(图 10), 样区Ⅰ和Ⅱ分别位于福海县的中部和和布克赛尔蒙古自治县与玛纳斯县交界处。两个样区的地形均易发生土壤盐渍化, 受气候变化影响, 上述地区2002—2019年降水升高(图 9), 地表温度降低, 配合地形和土壤因素, 这些地区均表现为土壤盐渍化增加, 植被因盐分胁迫无法正常生长发育导致植被覆盖下降, 同时, 土壤湿度与植被覆盖呈正相关, 在空间分布上具有较好的一致性^[30-31], 植被覆盖的降低使得该地区土壤无法保持湿润状态土壤逐渐变干(图 10)。以上分析通过闭合证据链的方式证明了盆地中的积水聚盐区植被因盐而退化的结果正确, 回答了近年来盆地植被虽总体增加, 但仍有部分区域呈现退化的主要成因。

人为因素是导致盆地绿洲植被变化的主要因素。研究基于MCD12Q1全球植被分类方案1和统计数据, 分析2002—2019年盆地绿洲变化, 结果与研究所得该区植被呈显著增加的结论相一致(图 11)。虽然盆地绿洲一些特殊积水地形也表现为春季土壤盐分呈较明显增加趋势, 但受区域农业生产模式转变的影响, 特别是滴灌使得灌头下土壤水分接近饱和, 水分扩散后形成一个半圆锥形的土壤浸润体, 土壤盐分随水移动后, 盐被淋洗到浸润体的外围, 结果土壤耕作层盐分下降^[32], 促进了农作物生长。这是绿洲盐碱地在生长季呈现“盐增植增”的内在原因。

5 结论

受区域降水和气温升高的影响, 近20年来准噶尔盆地各季节植被整体呈增加趋势, 增加区域面积占比为63.50%—90.93%, 平均为77.98%。土壤盐渍化呈减少趋势, 减少区域占比为46.50%—86.78%, 平均为70.68%。但在地形低洼、排水不畅的区域土壤盐渍化程度加重, 植被减少。关联性分析结果表明植被与盐渍化变化趋势普遍呈负相关, 其中二者存在趋势变化且又呈显著负相关的区域面积占盆地总面积的37.36%—57.83%, 平均为51.75%。气候变化驱动的土壤盐渍化变化成为影响当前准噶尔盆地植被变化的重要生态因子。