新疆干旱時空動態及其對氣候變化的響應

程軍， 李云禎， 鄒渝

(1.渭南師范學院環境與生命科學學院，渭南 714099; 2.四川大學水利水電學院，成都 610065； 3.四川省生態環境科學研究院，成都 610041)

0 引言

新疆是“絲綢之路經濟帶”的核心區，但由于其特殊的地理位置，氣候環境惡劣、水資源短缺且時空分布不均、季節性降水供需矛盾大等，導致干旱事件頻繁發生，成為該地區21世紀面臨的最復雜的挑戰之一[1-3]。但干旱事件的發生是一個復雜的過程，受氣候變化、植被退化和人類活動等多種因素的影響。相對其他自然災害，其發生頻率高、持續時間長、影響范圍廣，成為影響農業生產和生態環境最嚴重的氣象災害[4-6]。因此，如何及時、有效、大范圍監測和預測新疆干旱發生和發展規律已成為亟待解決的重要科學課題。

傳統干旱監測主要是基于地面站點的土壤墑情數據，其準確性、代表性和完整性都存在局限。而遙感技術能利用傳感器獲取及時、客觀的大范圍綜合地表信息，同時監測地表溫度和植被生長狀態。目前已有諸多學者基于遙感對新疆干旱和水分狀況進行研究[7-11]，謝培等[7]發現1961—2015年新疆干旱由南向北依次增加。但有研究發現2000—2016年天山山脈以北及昆侖山脈地區較為濕潤，而在塔里木盆地較干旱[8]，2015年以塔里木盆地和準噶爾盆地為2個干旱中心，旱情狀況由嚴重逐步向周圍山區遞減至濕潤狀態[11]。同時，有學者發現1961—2015年新疆整體表現為干旱逐漸減弱趨勢，新疆西北部以變濕為主，東南部以變干為主[12-14]。21世紀以來，隨溫度躍升，蒸發需求加劇，而降水量增加趨勢減緩甚至微弱減少，導致新疆呈明顯暖干化趨勢，干旱化區域主要在新疆南部、東部和天山山區，而在新疆北部地區和西南部增濕特征明顯[12]。新疆夏季南疆地區干旱趨勢減弱最為突出，北疆和天山地區干旱表現為夏季減弱、秋季增強趨勢[11,14-16]。上述研究對新疆干旱時空動態和變化趨勢的研究存在差異，有研究指出這與新疆干旱動態變化與地形、降水量、太陽輻射和地表蒸散發及極端氣候事件等因素有關[17-21]。目前雖已有對新疆干旱的研究，但關于干旱變化動態及成因仍存在較大的爭議，且干旱監測是一項長期性、經常性的重要監測任務，仍需時刻關注新疆干旱的時空動態及主導因子。溫度植被干旱指數(temperature vegetation dryness index, TVDI)因考慮溫度與植被指數雙重特征，被證明可以有效地反映干旱特征[9-11]。

基于此，本文利用2001—2020年的TVDI數據，輔以Sen斜率法、重標極差法和偏相關分析法對新疆干旱時空動態、變化趨勢、未來變化趨勢及季節性氣候對干旱影響進行分析，以期揭示生態工程措施下新疆干旱的時空變化特征，為我國生態環境改善及未來生態環境建設提供科學依據。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

新疆維吾爾自治區地處中國西北邊陲(E73°29′54″～96°23′3″，N34°20′11″～49°10′55″)，是中國占地面積第一大省區，總面積達1.64×106km2。新疆遠離海洋，深居內陸，四周有高山阻隔，形成明顯的溫帶大陸性干旱氣候，干旱少雨，水資源緊缺，生態環境脆弱(圖1(a))。夏季短暫，冬季漫長而寒冷，冷熱差異大，降水量少而不均，從西北向東南逐漸減少，北疆一般多在150～200 mm，南疆則不足100 mm，多年平均蒸發量約2 000 mm。年均氣溫約為9.72 ℃，具有冬季嚴寒、夏季酷熱的特點，氣溫年較差和日較差大。干旱是新疆的主要經常性自然災害，1950—2000年新疆有記載的干旱災害共47次，平均每年1.06次[1-2]。

(a) 土地利用類型 (b) 高程及氣象站點空間分布注： 基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2016) 1549號的標準地圖制作，底圖無修改。圖1 研究區土地利用類型和海拔及氣象站點空間分布Fig.1 Spatial distribution of land use, altitude and meteorological stations in the study area

1.2 數據來源

歸一化差值植被指數(normalization difference vegetation index, NDVI)源于Google Earth Engine(GEE)平臺上提供的2001—2020年MOD13Q1產品的NDVI數據，空間分辨率為250 m，時間分辨率為16 d，經過幾何糾正和大氣校正的標準3級產品數據，數據經過最大值合成法合成為月值。

地表溫度(land surface temperature, LST)源于GEE平臺提供的2001—2020年的MOD11A2產品提供的空間分辨率為1 km、時間分辨率為8 d的LST數據，該數據經過地形校正和月最大值合成。

土地利用數據源于GEE平臺提供的MCD12Q1產品，該產品是根據IPGP進行分類的全球產品，土地覆蓋數據重分類為林地、草地、濕地、農用地、建筑用地和水體。

數字高程模型(digital elevation model, DEM)由資源環境數據與平臺網站(http: //www.resdc.cn/user)提供，空間分辨率為1 km。

氣象數據采用中國氣象數據網(http: //data.cma.cn/data/cdcindex) 提供的2001—2020年的月值數據得到新疆及其周圍的130個站點氣象數據(圖1(b))，將12—2月定義為冬季，3—5月定義為春季，6—8月定義為夏季，9—11月定義為秋季，最后利用ANUSPLINE 軟件插值為1 km空間分辨率的柵格數據。LST數據為0 cm位置的LST，本文采用該數據對LST的校正結果進行驗證。

2 研究方法

2.1 LST的地形校正

在不同高程下，LST會因氣溫和大氣湍流的影響而有較大變化。當研究區內地形有明顯起伏時，在高程較高的地區，氣溫較低，LST也會較低，若不經過高程校正，高程高區LST低，會造成對該區域土壤濕度的高估[22]。因此，LST數據需要使用DEM數據對其進行校正，公式為：

T=Ts+aH，

(1)

式中：T為經DEM校正后的LST值；Ts為原始的LST值；H為DEM值；a為校正系數，結合相關參考文獻[22]，本文a取值為-0.6/100 ℃。

通過采用中國氣象數據網提供的2002—2008年0 cm LST觀測數據(gradient surface temperature,GST)對校正前后的LST進行驗證(圖2)，發現通過DEM校正后的LST與GST的相關性較原始的高，因此本文采用校正后的LST。

(a) 校正前 (b) 校正后圖2 地表溫度站點實測數據與校正前后LST結果比較Fig.2 Comparison between measured data of surface temperature station and LST results before and after correction

2.2 TVDI

Price[23]和Sandholt等[24]研究發現植被覆蓋度與土壤含水量之間的變化范圍較大時，NDVI與LST間構成的散點圖是一個三角形，指出TVDI是利用T-NDVI特征空間提取的水分脅迫指標來估算陸面表層土壤水分的一種方法。Moran等[25]對T-NDVI特征空間的研究中發現地表最低溫度與植被覆蓋度和植被覆蓋類型存在一定的關系。TVDI 的計算公式為：

(2)

式中：Tmax為經DEM校正后的最高地表溫度；Tmin為經DEM校正后的最低地表溫度。

2.3 干旱變化趨勢分析

采用Sen斜率估計法分析2001—2020年間新疆TVDI的變化趨勢和變化速率。Sen斜率的計算公式為[26]：

(3)

式中：β為TVDI變化趨勢；Median()為取中值函數。當β>0時，TVDI呈增加趨勢；β<0時，TVDI呈減小趨勢。

2.4 干旱變化持續性分析

Hurst指數是根據長時間序列數據預測未來持續狀態時間序列信息長期依賴性的有效方法。研究基于Hurst中的重標極差法可以反映其變化趨勢的持續性[27]。若Hurst>0.5，表示TVDI時間序列是一個持續性序列，即未來物候變化趨勢與過去一致； 若Hurst=0.5，則說明TVDI序列為隨機序列，與過去沒有關系； 若Hurst<0.5，則表明TVDI時間序列數據具有反持續性，即TVDI過去變化趨勢與未來的變化趨勢相反[27]。

2.5 TVDI與氣溫、降水偏相關分析法

本研究采用偏相關分析法研究TVDI、氣溫和降水的關系，偏相關系數計算公式為[17]：

(4)

式中：x,y和z分別為TVDI、降水量與溫度；rxy為TVDI與降水量的相關系數；rxz為TVDI與溫度的相關系數；ryz為降水量與溫度的相關系數；rxy·z為將溫度固定后TVDI與降水量間的偏相關系數，以此類推。

3 結果與分析

3.1 干旱時空分布特征

參閱吳黎[28]對TVDI干旱指標的劃分標準和本研究區TVDI的分布特征(TVDI≤0.46，無旱； 0.46

圖3 TVDI的年際變化趨勢Fig.3 Interannual change trend of TVDI

從20 a新疆TVDI空間分布發現(圖4)，TVDI極小值集中在天山山脈以北及昆侖山脈地區，集中在0.57以下，屬輕旱等級。塔里木盆地和準噶爾盆地的TVDI基本在0.86以上，屬特旱等級，整體表現為南疆干旱程度高于北疆。從年際變化來看，2002年、2010年、2013年、2014年以及2016—2020年TVDI屬特旱的面積大于其他年份，在2001—2008年表現為特旱面積減少趨勢，尤其是2006年和2007年特旱面積比其他年份小。但除2012年和2009—2015年特旱面積較小，其他年份特旱面積呈明顯增加趨勢。

圖4 TVDI空間分布Fig.4 Spatial distribution of TVDI

3.2 干旱的空間變化趨勢

從20 a新疆TVDI變化特征發現(圖5)： 春季TVDI以減小趨勢為主(P<0.05)，減小速率集中在-0.005～0/a，占新疆總面積的74.25%。TVDI呈不顯著增加趨勢的區域集中在塔里木盆地和吐魯番盆地。夏季TVDI以增加趨勢為主，但在天山山脈以北地區的TVDI為減少趨勢。秋季91.59%表現為增加趨勢，增加速率在0～0.005/a的像元占89.32%，呈減小趨勢的區域零星分布在天山山脈。冬季TVDI為增加趨勢，呈較小趨勢的區域分布在柴達木盆地和吐魯番盆地。統計不同土地利用下各季節在不同變化速率下像元百分比發現(圖6)： 春季TVDI呈減小趨勢的像元數明顯多于其他三季，但不同土地利用覆蓋區域的差異較大； 秋季在整個區域均以增加趨勢為主，即土壤水分明顯在減少，不同土地利用類型的像元數的差異較??； 冬季不同土地利用類型覆蓋區域相差不大。

圖5 TVDI變化趨勢Fig.5 TVDI change trend

圖6 不同土地利用類型TVDI變化趨勢統計Fig.6 Statistics of different land use types of TVDI change trend

3.3 干旱變化的持續性分析

從新疆20 a變化持續性空間分布(圖7)發現： 春季Hurst指數均值為0.423，即未來一段時間內TVDI變化趨勢與2001—2020年變化趨勢相反，即大部分區域TVDI將呈增加趨勢。夏季Hurst集中在0.5以下的占比為90.23%，但在準噶爾盆地地區的Hurst集中在0.5以上，即這些區域TVDI未來變化趨勢與過去20 a趨勢相反。秋季TVDI的Hurst均值為0.440，結合趨勢分析表明未來秋季TVDI將在一段時間內呈減小趨勢。冬季Hurst均值為0.517，變化趨勢與過去20 a的相同。總體而言，不同季節未來TVDI變化趨勢均與過去趨勢存在一定的關系。

圖7 TVDI的Hurst指數空間分布Fig.7 Spatial distribution of Hurst index of TVDI

3.4 干旱對氣候變化的響應

從圖8可知，控制氣溫條件下，春季TVDI與降水間以負相關為主，占比為89.31%，相關系數集中在-0.5～0，TVDI與降水呈正相關的區域集中在柴達木盆地和準噶爾盆地。夏季TVDI與降水以正相關為主，尤其在昆侖山脈和天山山脈南北坡地區相關性較高，在塔里木盆地和準噶爾盆地以東地區的TVDI與降水呈負相關。秋季TVDI與降水以正相關為主，而在準噶爾盆地和大黑山地區，降水與TVDI以負相關為主。冬季TVDI與降水以負相關為主，尤其在塔里木盆地和阿爾泰山脈地區，負相關系數在0.5以下?？刂平邓畻l件下，春季TVDI與氣溫以正相關為主，但在阿爾泰山脈、天山山脈和昆侖山脈地區為負相關。夏季TVDI與氣溫的相關性從西向東相關性從負變為正。秋季TVDI與氣溫以負相關為主，尤其在天山北坡、昆侖山脈和阿爾泰山脈地區，負相關系數在-0.3以下，但在吐魯番盆地和塔里木盆地以正相關為主。冬季氣溫與TVDI以負相關為主，但在柴達木盆地、阿爾泰山脈、準噶爾盆地和吐魯番盆地為正相關，相關系數在0.3以上。

圖8 TVDI與季節性氣溫和的降水偏相關系數分布Fig.8 Distribution of partial correlation coefficient between TVDI and temperature and precipitation

統計不同土地利用覆蓋下的四季相關系數發現(圖9)，春季TVDI與降水均表現為顯著負相關，相關系數在-0.2～-0.1。夏季除林地的TVDI與降水為正相關，其他類型均與降水為負相關。秋季TVDI與降水在不同土地利用類型均為正相關，相關系數均在0.1以下。冬季不同土地利用類型下的TVDI與降水均為負相關。春季氣溫與TVDI均為正相關，但草地的相關性較低，農用地和建筑用地的相關性較高。夏季草地和林地的TVDI與氣溫為正相關，農用地和建筑用地的TVDI與氣溫為負相關。秋季不同土地類型的TVDI與氣溫均為負相關。冬季草地和建筑用地與氣溫為正相關，林地與農用地的TVDI與氣溫為負相關。

(a) 不同土地利用類型TVDI與季節性降水 (b) 不同土地利用類型TVDI與季節性氣溫圖9 不同土地利用類型TVDI與季節性降水和氣溫的相關系數Fig.9 Distribution of mean correlation coefficient between TVDI and seasonal precipitation and temperature in different land use types

4 結論與討論

4.1 討論

地處亞洲中部干旱區的新疆生態環境十分脆弱、干旱災害嚴重、土地荒漠化及抵御干旱災害的能力較低，目前我國開展了一系列水土保持工程、退耕還草工程改善新疆生態環境建設。在這一系列工程實施下，新疆生態環境得到很好的改善，尤其是夏季干旱程度比未實施前的干旱防治能力強很多。但實施工程之初，沒有考慮到新疆生態水文等自然因素，土地利用面積的變化使新疆部分地區土壤蒸發量加大，造成土地干旱程度增加。本文發現2001—2020年新疆整體為變旱趨勢，呈現出南疆高于北疆，以柴達木盆地、準噶爾盆地為干旱的中心區向周圍地區逐漸變濕分布特征，其中大部分地區屬特旱和重旱等級。這一研究結果與黃靜等[11]的結果一致。20 a間新疆干旱以不顯著增加趨勢的區域集中在柴達木盆地、塔里木河和孔雀河地區。未來一段時間內干旱將以不顯著減小趨勢變化，但在準噶爾盆地和塔里木盆地仍以增加趨勢為主，春、夏季大部分區域干旱程度有所緩解，但冬、春季會在大范圍變旱，尤其在天山山脈地區和柴達木盆地地區表現尤為顯著。降水和氣溫與TVDI均以呈正相關為主，究其原因可能是新疆太陽輻射較大，隨著近幾年氣候變暖，地表蒸散發逐漸增加，而降水并沒有顯著增加，沒有緩解新疆地表含水量，所以干旱程度逐漸嚴重。其次，全球氣候變暖導致植被蒸騰作用加快，使土壤水分減少，反過來抑制植被生長，導致干旱加重。

由于受季節性氣溫和降水及植被類型等多種因素影響，新疆不同季節干旱對氣溫和降水響應情況不同。春季TVDI與降水呈負相關，與氣溫為正相關，主要原因是春季氣溫逐漸回升，植被進入返青期，所需水分增加，導致土壤含水量減少，降水雖可以緩解地表的持續干燥化。但新疆海拔高，受太陽輻射、風速等因素較大，春季氣溫升高會導致蒸散發增加，從而進一步增加春季干旱。但在阿爾泰山脈、天山山脈和昆侖山脈等地區，春季氣溫升高會使高山積雪消融，給河流補給水源，使該地區水資源充裕，干旱減輕。夏季氣溫高，降水量少，且多為植被覆蓋密度較低的地區，水分蒸散發量大，是一年中干旱最為嚴重的季節，在較為干旱的盆地地區降水的增多有利于干旱的緩解，但在高海拔地區降水天氣會導致積雪消融速率減慢，使干旱加重，而氣溫與降水相反。秋季TVDI與降水為正相關，與氣溫為負相關，主要是因為氣溫下降，水分蒸散發量降低，植被生長所需水分減少，高海拔地區有降雪出現，補給水資源，山區土壤含水量增加，使得干旱程度降低。冬季氣溫最低，蒸騰作用弱，新疆部分地區受積雪補給水源，且植被多處于休眠狀態，所需水分較低，是一年中濕潤度最高且干旱范圍面積最小的季節，只有塔里木盆地的部分地區處于干旱狀態，但也由于較大的植被覆蓋度和較大的風速，較為干旱的盆地地區氣溫升高會導致進一步的干旱。

4.2 結論

本文基于TVDI指數分析了2001—2020年間新疆干旱時空格局和季節性氣候對干旱影響。研究結果表明：

1)TVDI最小值出現在天山山脈以北及昆侖山脈地區，TVDI值在0.57以下，屬輕旱等級，塔里木盆地和準格爾盆地TVDI值在0.86以上，均屬特旱等級。

2)TVDI以0.000 7/a速率增加。春季TVDI呈減小趨勢，減小速率為0.001 3/a，夏季TVDI增加速率為0.001 4/a，秋季TVDI增加速率最大(增加速率為0.002 0/a)，冬季TVDI增加速率最小(增加速率為0.000 8/a)。

3)Hurst指數均值為0.423，即未來一段時間內新疆TVDI可能呈現出不顯著的減小趨勢。春、冬季未來一段時間內大部分區域TVDI將呈增加趨勢，夏、秋季TVDI將在未來一段時間內大部分像元呈減小趨勢。

4)TVDI與降水以正相關為主，即降水量增多，TVDI增加。春、冬季TVDI與降水以負相關為主，夏、秋季TVDI與降水以正相關為主。春季TVDI與氣溫以正相關為主，夏季TVDI與氣溫的相關性從西向東從負相關逐漸變成正相關，秋、冬季TVDI與氣溫以負相關為主。