近46年新疆昆玉市北部土地沙漠化遙感監測研究

彭萬林，馬立龍，劉恩澤

(1.新疆地質礦產勘查開發局第三地質大隊，新疆 庫爾勒 841000；2.西安煤航遙感信息有限公司，陜西 西安 710199)

荒漠化是在人類活動和氣候因素驅動下的土地退化，對人類生存條件及社會經濟發展構成重大威脅[1]。昆玉市作為新疆兵團南進戰略部署下的核心城市，土地沙漠化作為區域近年來最為突出的環境地質問題，已經成為制約城市拓展和經濟發展的重要因素。

進入新世紀以來，遙感技術憑借大尺度、長時序、高精度特征，被廣泛應用于沙質荒漠化監測中。樊亞輝等(2011)以TM、ETM+為數據源，按照輕、中、重、嚴重四級分類體系，建立目視解譯標志研究沙漠化動態變化特征和遷移規律[2]。除此之外，荒漠化快速、自動、定量提取已成為重要研究方向。郭強(2018)在前人荒漠化監測指標基礎上對比Logistic回歸模型、決策樹模型和隨機森林模型分類精度，總體分類精度達到98.76%，在鄂爾多斯高原荒漠化監測中取得良好效果[3]。

一方面考慮到研究區土地沙漠化經歷了復雜的演變過程，需要在一個較大的時域和空間尺度才能刻畫清楚，另一方面針對沙質荒漠化自動提取中面臨的指標繁多、多物理指標少量化的特點，本文以1973-2019年近46 aLandsat MSS/TM/ETM+/OLI系列影像為基礎數據，建立指標體系，研究自動提取方法，獲取沙化土地分布狀況及發展規律，并分析形成原因。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

研究區位于東經79°15′～79°30′，北緯37°20′～37°30′之間，昆侖山北麓與塔里木盆地西南綠洲—沙漠邊緣交錯地帶，氣候干旱、環境承載力較低、生態脆弱。行政區劃屬新疆兵團第十四師昆玉市和和田地區墨玉縣、皮山縣管轄，圖1為研究區位置示意圖。

圖1 研究區位置示意圖

研究區地形平坦開闊，以流動、固定-半固定沙丘為主，海拔介于1 287～1 336 m之間，總體地勢西南高、東北低，坡降2‰左右。受西部帕米爾高原、北部天山、南部昆侖山及青藏高原的阻擋，潮濕氣流難以進入內陸盆地，形成典型的暖溫帶內陸性干旱氣候。年均降雨量36.4 mm，蒸發量高達2 618 mm，年均大風(17.5 m/s)11.5次，浮塵天數多達200余天，沙暴天數18～52 d，主要集中在4-6月，對農作物危害較大。特殊的自然因素和人工活動，使得研究區土地沙化程度嚴重，轉化頻繁且易受到北部塔克拉瑪干沙漠侵襲。

1.2 數據源

選取1973-2019年間Landsat系列衛星影像參與信息提取與解譯。為使提取的6期沙漠化信息具有可比性，選取數據的時相均分布于7-9月，該時間段地表植被信息豐富，地表景觀變化易于識別，同時避免了因數據時相的差別造成的變化信息提取誤差。選取研究區無云、霧遮擋影像。具體影像參數如表1所示。

表1 沙漠化信息提取遙感數據一覽表

2 數據處理與研究方法

2.1 遙感數據處理

受傳感器本身、太陽高度角、大氣、地形等因素對地面光譜反射信號的影響，多時相影像上同一目標的光譜差異很大，影響影像信息提取結果的對比。對影像進行視反射率計算和大氣校正，減小外在因素對真實信息的干擾。同時，為提高影像處理速度，對研究區進行裁剪，選擇合適的波段合成方式，提高解譯效果。

2.2 沙漠化遙感提取方法

考慮到多源遙感長時序荒漠化監測指標的統一性問題，本研究通過波段運算和參數反演建立簡單易用、對環境變化敏感，且適用于研究區的指標因子。分別從反映沙漠化表象和本質兩方面選取指標因子，包括植被指數、地表反照率和裸土指數，通過波段運算構建各年份基礎數據集。根據現有資料和實際調查結果選擇各類沙化土地樣本，采用CART決策樹模型工具獲取參數并應用于各類沙化提取中。

2.2.1 評價指標因子

(1)修正土壤調節植被指數(MSAVI)

相較于常用的植被指數比值植被指數(RVI)、歸一化植被指數(NDVI)和土壤調節型植被指數(SAVI)，MSAVI指數可以將土壤背景的影響降到最低，增強對植被的敏感性，計算公式為：

(1)

式中：ρNIR與ρR分別表示Landsat TM影像近紅外和可見光紅波段反射率。

(2)地表反照率(Albedo)

地表反照率作為沙漠化監測中地表溫度、干燥度或濕度的指示因子。根據Liang等(2011)利用大氣輻射傳輸模型通過建立不同傳感器地表反照率的通用計算公式。Landsat數據地表反照率可表示為：

Albedo=0.356ρB+0.130ρR+0.373ρNIR+0.085ρSWIR2-0.001 8

(2)

式中：Albedo為地表反照率，ρB、ρR、ρNIR、ρSWIR1、ρSWIR2、分別表示Landsat MSS、TM、ETM+的1、3、4、5、7波段或Landsat OLI的2、4、5、6、7波段。

(3)裸土指數(BSI)

裸土指數表征了影像像元中裸土所占比例大小，一般隨著沙漠化過程中裸土面積的擴大BSI的值相應增加。同時在一定程度上彌補稀疏植被下植被指數不準確的問題。BSI計算公式如下：

(3)

ρB、ρR、ρNIR、ρSWIR、分別表示Landsat MSS、TM、ETM+的1、3、4、5波段或Landsat OLI的2、4、5、6波段。

2.2.2 CART決策樹分類

CART決策樹是使用監督學習的方法，從一組無規律分布的復雜數據中尋找最佳分類體系，構建一個二分支模型，實現對數據的分類和預測[4]。遙感影像沙漠化監測數據集的分類，是根據分類指標的樣本數據構建決策樹模型，并將模型應用于整個時間序列影像的分類當中。本研究CART決策樹如圖2。

圖2 研究區沙漠化評估CART決策樹

3 結果分析

3.1 空間分布特征和規律

基于各年份多光譜遙感影像，分別提取對應指標參數，構建分類數據集，自動提取得到1993-2019年分類結果，如圖3所示。其中1973年土地沙化提取，因影像缺少相應波段，以改進型植被指數提取結果為參考，結合目視解譯綜合判識得到。

圖3 1973-2019年土地沙漠化演變過程

表2 各年間土地沙化程度統計表 km2

根據提取統計結果，研究區現有輕、中、重沙漠化土地311.98 km2，占研究區總面積76.17%。從空間分布來看，研究區各類沙化土地呈現明顯空間分異性特征。重度沙化集中分布于西北部，整體位于塔里木盆地西南緣，與塔克拉瑪干沙漠相連，局部被北東東向條帶狀中、輕度沙化地區切割。地表多為移動沙丘，邊緣靠近綠洲區沙丘高差1～3 m，腹地高差數十米至上百米不等，幾乎無植被覆蓋。中度沙化土地主要分布于東北部，呈片狀分布，以固定半固定沙丘為主。非沙化土地主要為地下水溢出帶沼澤濕地，受河流直接或側向補給，夏季水量充沛面積較大，冬季萎縮，易受風沙影響轉為沙化土地。潛在沙化區位于西南與東南部人工綠洲灌溉區，農作物長勢良好、覆蓋率高，能夠在一定程度上，削減風沙移動速度，限制沙化面積的擴大。其余土地為輕度沙化區，分布較廣，位于中部綠洲與中、重度沙化過渡地帶，地勢較平，紅柳、蘆葦等天然植被發育，易被人工改造為作物種植區，地表干旱，缺水條件下易轉化為中、重度沙化土地。

整體來看，研究區土地沙化程度，自東南向西北梯次狀逐漸加重，東南部人工綠洲在一定程度上遏制了沙化程度和面積的擴大，改善了區域環境，中部形成以天然耐旱、耐鹽堿植被為主的緩沖區域有效阻擋了西北部沙漠的南侵。

3.2 沙化土地空間變化和發展趨勢

1973-2019年，分類統計各年份間不同程度土地沙化面積結果如圖所示。由統計圖4可知，在過去46 a間研究區沙漠化土地整體呈逆轉趨勢，沙漠化土地總面積從1973年373.91 km2，減少到2019年311.98 km2，凈減少61.93 km2，年平均減少率1.35 km2/a，面積占比從91.3%降低到76.2%。從類型來看，重、中度沙化土地明顯降低，潛在、輕度沙化土地面積存在不同程度的升高。

圖4 1973-2019年土地沙化統計圖(單位km2)

整體表現為重、中沙化土地向輕度、潛在和非沙化區域轉化，各年間沙化土地年均轉化速率大小依次為：2011-2016年>2000-2011年>2016-2019年>1973-1999年，可以看出人工活動對研究區沙化進程影響遠高于自然因素。2011-2016年，重、中度沙化土地逆轉，總面積36.98 km2，速率7.4 km2/a，潛在與非沙化土地顯著增加。主要表現為南部人工綠洲區進一步擴大，局部小沙地人工改造為農田，植被覆蓋度提高，同時，杜瓦河人工向北改道，河道水量充沛，兩側植被發育，尾閭漫灘多地下水溢出帶。1973-1993年，重度、潛在沙化土地逆轉，總面積24.6 km2，速率1.24 km2/a，中度、輕度、非沙化土地增加。主要表現是重度沙化土地的快速逆轉和中度沙化土地的增加。主要變化區域是東北部，地表天然植被增多。

3.3 沙漠化土地重心轉移

為研究沙漠化土地在空間上的變化過程，基于ArcGIS平臺，利用重心遷移模型對不同類型沙漠化土地的重心坐標進行計算，并根據各重心的投影坐標繪制1993-2019年各類型沙漠化土地重心的空間遷移圖。

從圖5可知，各類沙化土地聚集度高、空間位置清晰，無混雜交錯，大致自東南向西北方向逐級加重，與2019年土地沙化程度現狀分布圖位置一致，說明沙漠化土地重心變化能夠較好反應沙化土地空間變化。研究區人沙交互活動頻繁，各類沙化土地重心均有不同程度遷移。其中，遷移距離由大到小為潛在(6.1 km)>中度(5.6 km)>輕度(5.2 km)>重度(4.4 km)，遷移方向除潛在沙化由于農業種植區的發展向西拓展外，其余各級沙化逐年向西北部遷移。

圖5 1993-2019年各類沙漠化土地重心遷移平面圖

4 沙漠化驅動因素分析

土地沙漠化的形成原因是一個較為復雜的生態環境問題和土地退化過程。綜合各種研究和實地踏勘成果，分析認為，研究區土地沙漠化，是以疏松多沙的土壤作為物質基礎，在自然因素和人為活動因素雙重作用下形成的。

研究區沙漠化形成過程中，自然因素為主導因素，是沙漠化形成的背景，具體包括氣候因素、風蝕因素以及水文因素等。

4.1 自然因素

4.1.1 氣候條件

研究區位于塔里木盆地塔克拉瑪干沙漠西南緣，受昆侖山、天山、青藏高原等屏障作用影響，暖濕空氣不易進入，水汽來源極少，形成了極度干燥的大陸沙漠性氣候。在早更新世晚期由于氣候干旱，塔里木盆地出現了沙漠。全新世以來，氣候繼續變干，盆地沙漠擴大[5]。研究區春季多大風，沙暴和浮塵天氣；夏季高溫干燥；光熱資源非常豐富，蒸發量大，降水稀少而且分配極不均勻。特殊的氣候條件，促進了土地沙漠化進程。

4.1.2 風蝕作用

研究區超過90%的地區被第四系松散堆積物覆蓋，為沙漠化提供了豐富的物源條件。其中，流動、固定、半固定沙丘地貌309.6 km2，面積占比75.59%。地表巖性多為粉細沙、質地疏松、植被稀少，一級風即可起沙，沙暴、浮塵天氣多，風沙危害比較嚴重，為沙漠化擴張提供動力條件。

4.1.3 水文特征

研究區地表水資源量匱乏，隨著農牧業發展，上游綠洲迅速擴大，水資源需求變大，下游引水量減少，天然綠洲萎縮，分布稀疏，是形成土地沙漠化的原因之一。由此導致研究區中北部地區，地表嚴重缺水，植被發育不良，農業發展受阻，土地撂荒，風沙侵襲，進一步加速了沙漠化發展。

4.2 人為因素

人為因素是沙漠化變化的催化因素，對于小區域自然環境影響較大，能夠在一定程度上影響沙漠化發展進程，是促進沙漠化發展的可控因素，主要包括兩方面：

4.2.1 土地資源不合理利用

隨著人口增加，農田開墾速度加快，一定程度上增加了地表植被覆蓋，改善了沙漠化現狀，但是同時土地資源有限，也改變了部分原始植被生態環境，局部地區沙漠化有加重趨勢。另一方面，土地資源利用規劃中存在粗放式發展，集約經營意識不強的特點，過快的資源增長與相對滯后的農業技術導致的土地承載力低下、潛在沙化范圍擴張問題也凸顯了出來。

4.2.2 水資源不合理利用

研究區部分地區水資源不合理利用，導致了一定范圍內沙漠化的發展。中北部土地開墾后，因水資源緊缺，導致已耕種土地撂荒，沙化土地反噬。中東部地下水溢出帶和湖泊附近娛樂項目開發呈增長趨勢，需水量增加，一定程度上打破這一地區水平衡生態關系，導致局部小湖泊干涸甚至消失，天然植被退化，沙漠化進一步發展。

5 結語

(1)基于修正土壤調節植被指數、地表反照率和裸土指數建立沙漠化程度評價指標，并通過CART決策樹模型參與分類，可應用于長時間序列遙感影像區域性沙漠化信息提取中，并取得良好監測效果。

(2)研究區現狀土地沙化程度，自東南向西北梯次狀逐漸加重，土地沙化形式嚴峻。輕度沙化土地分布最廣，中部以天然耐旱、耐鹽堿植被為主的緩沖區域是阻擋了西北部沙漠的南侵的重要屏障。

(3)過去46 a間研究區沙漠化土地整體呈逆轉趨勢，沙漠化土地總面積從1973年373.91 km2，減少到2019年311.98 km2。整體表現為重、中沙化土地向輕度、潛在和非沙化區域轉化，各年間沙化土地年均轉化速率大小依次為：2011-2016年>2000-2011年>2016-2019年>1973-1999年，人工活動對研究區沙化進程影響遠高于自然因素。

(4)研究區沙漠化形成過程中，自然因素為主導因素，是沙漠化形成的背景，具體包括氣候因素、風蝕因素以及水文因素等。人為因素是沙漠化變化的催化因素，對于小區域自然環境影響較大，能夠在一定程度上影響沙漠化發展進程，是促進沙漠化發展的可控因素