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        沙化土地整治背景下的沙漠化監(jiān)測預(yù)警

        2017-07-07 00:43:38韓已文于學(xué)謙王佳瑩
        農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2017年10期
        關(guān)鍵詞:模型研究

        韓已文,劉 忠,于學(xué)謙,王佳瑩

        (中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100193)

        ·土地整理工程·

        沙化土地整治背景下的沙漠化監(jiān)測預(yù)警

        韓已文,劉 忠※,于學(xué)謙,王佳瑩

        (中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100193)

        為保障中國糧食及生態(tài)安全,對沙化土地整治開發(fā)過程進行沙漠化監(jiān)測預(yù)警尤為必要。該文以科爾沁左翼后旗為例,基于Landsat 8 OLI影像,利用決策樹分類實現(xiàn)沙漠化監(jiān)測,并將監(jiān)測結(jié)果引入“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”模型,綜合沙漠化影響因素和人為響應(yīng)措施,實現(xiàn)沙漠化預(yù)警,最后與各類土地整治項目標準進行比對分析,對研究區(qū)土地整治項目實施的效果進行評價。1)研究區(qū)沙漠化形勢較為嚴峻,沙漠化面積占研究區(qū)總面積的88%,其中以輕度和重度沙漠化為主,兩者占研究區(qū)總面積的61%,另外極重度沙漠化占6%,主要位于科左后旗西部;2)沙漠化預(yù)警警度分為重警、中警、輕警和無警,其中沙漠化中警面積最大,沙漠化重警與極重度沙漠化空間分布大致相同,但前者更趨向于研究區(qū)西北方向的牧區(qū),沙漠化無警和輕警則主要位于科左后旗東部的農(nóng)區(qū);3)在土地整治項目中,高標準基本農(nóng)田建設(shè)項目和農(nóng)用地整治項目以沙漠化無警面積最大。宜農(nóng)后備土地開發(fā)項目、土地復(fù)墾項目以沙漠化輕警和中警為主,而沙漠化重警則主要零星分布于農(nóng)用地整治項目、宜農(nóng)后備土地開發(fā)項目和飼草料基地建設(shè)項目中??傮w來看,研究區(qū)在土地整治背景下,進一步沙漠化的風(fēng)險不高,但局部沙漠化重警區(qū)須加以關(guān)注。研究結(jié)果可為研究區(qū)后續(xù)土地整治規(guī)劃調(diào)整提供決策依據(jù)。

        土地利用;整治;遙感;沙漠化監(jiān)測預(yù)警;決策樹分類;PSR模型

        韓已文,劉 忠,于學(xué)謙,王佳瑩. 沙化土地整治背景下的沙漠化監(jiān)測預(yù)警[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2017,33(10):271-277. doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.036 http://www.tcsae.org

        Han Yiwen, Liu Zhong, Yu Xueqian, Wang Jiaying. Desertification monitoring and early warning in context of sandy land consolidation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(10): 271-277. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.036 http://www.tcsae.org

        0 引 言

        土地沙漠化既是一個嚴峻的生態(tài)環(huán)境問題,也是一個脆弱生態(tài)區(qū)失去平衡后急需解決的國土整治問題[1]。目前,中國有近40萬km2的沙漠化土地,隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展,耕地資源卻日趨緊張,對沙漠化土地進行合理的土地整治開發(fā)成為解決中國環(huán)境與耕地問題的必要措施[2-3]。與此同時,沙化地區(qū)具有沙漠化已發(fā)生的特點,屬于生態(tài)環(huán)境脆弱帶,整治開發(fā)過程中土地退化風(fēng)險較大[4]。為規(guī)避風(fēng)險,科學(xué)開發(fā),對整治土地進行沙漠化監(jiān)測預(yù)警尤為必要。

        遙感技術(shù)是沙漠化大面積監(jiān)測的主要手段。利用單一植被指數(shù)進行沙漠化監(jiān)測,存在同譜異物或同物異譜等問題,難以獲得準確結(jié)果[5-6]。選取植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)、歸一化裸露指數(shù)(normalized difference built-up index,NDBI)、鹽分指數(shù)(salt index,SI)等多指標組合方式進行沙漠化土地分類,簡單易行但分類精度較低[7-8]。同樣基于多指標數(shù)據(jù),利用決策樹分類模型進行沙漠化監(jiān)測評價,則可以大大提高分類精度[9-12]。

        沙漠化預(yù)警的研究遠少于沙漠化遙感監(jiān)測研究[13],將二者相結(jié)合的研究更少?,F(xiàn)有的沙漠化預(yù)警模型多從沙漠化影響因素入手進行構(gòu)建,忽視了研究區(qū)沙漠化現(xiàn)狀和響應(yīng)因素的作用,使得預(yù)警結(jié)果略顯單薄,且缺乏時效性和針對性?!皦毫?狀態(tài)-響應(yīng)”模型(pressure-stateresponse,PSR)綜合壓力、狀態(tài)和響應(yīng)3方面因素,被廣泛地應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境預(yù)警領(lǐng)域并取得很好的效果[14-17],可為本研究構(gòu)建沙漠化預(yù)警模型提供方法框架。

        本文以科左后旗大規(guī)模土地整治可能引起的土地進一步沙化為背景,基于Landsat 8 OLI影像和當(dāng)?shù)刈匀患吧鐣?jīng)濟數(shù)據(jù),利用決策樹分類實現(xiàn)沙漠化監(jiān)測評價,并將沙漠化監(jiān)測結(jié)果引入PSR模型實現(xiàn)沙漠化預(yù)警,通過將預(yù)警結(jié)果與土地整治項目特點進行比對,為當(dāng)?shù)赝恋卣我?guī)劃調(diào)整和沙地的可持續(xù)開發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況

        科爾沁左翼后旗(以下簡稱科左后旗)是科爾沁沙地的主要組成部分,地理坐標:121°30¢~123°42¢E,42°40¢~43°42¢N(圖 1),國土面積 11 481 km2。該區(qū)屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候,降水量259~596 mm,呈東多西少,南多北少之態(tài);大風(fēng)天數(shù)(≥5 m/s)平均為80 d/a。風(fēng)沙土和草甸土是本區(qū)的主要土壤類型,兩者合計占總面積的 90%以上,裸地和裸巖數(shù)量極少。本區(qū)地形地貌以沙丘、沙地為主,另有部分沖積平原分布在東部,沙地開發(fā)潛力巨大。研究區(qū)于2011年開始實施大規(guī)模土地整治開發(fā)項目,涉及土地面積達1 826 km2,占科左旗總面積的16%。

        圖1 研究區(qū)區(qū)位及土地整治項目分布圖Fig.1 Location of study area and distribution of land consolidation projects

        2 數(shù)據(jù)及方法

        2.1 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

        本文選用Landsat 8 OLI(operational land imager)影像,可見光波段的空間分辨率為30 m。Landsat8影像覆蓋科左后旗的軌道號為119/30和120/30,兩景影像選取的時間分別為2013年6月1日和2013年5月23日,科左后旗在5月底6月初,自然植被已經(jīng)返青,同時地表遮蓋物相對較少,可以充分利用各個沙漠化評價指標,避免影響沙漠化監(jiān)測評價精度。

        利用 ENVI5.2軟件對研究區(qū)影像進行輻射定標和FLAASH大氣校正,以消除遙感圖像中由大氣散射引起的輻射誤差。然后進行鑲嵌和裁剪,得到研究區(qū)沙漠化監(jiān)測預(yù)警所需影像。

        PSR模型構(gòu)建時需要風(fēng)速、降雨量、土壤類型、人均耕地和牲畜密度數(shù)據(jù)。風(fēng)速和降雨量是空間分辨率為1 km的柵格數(shù)據(jù),來源于地理科學(xué)與資源研究中心。土壤數(shù)據(jù)為矢量數(shù)據(jù),來源于科左后旗水資源可持續(xù)利用規(guī)劃成果。人均耕地和牲畜密度為基于鎮(zhèn)的矢量數(shù)據(jù),根據(jù)2013年科左后旗統(tǒng)計年鑒中的數(shù)據(jù)進行空間化后獲得。科左后旗土地整治開發(fā)項目數(shù)據(jù)為矢量圖,來源于科左后旗政府。

        2.2 基于決策樹分類的沙漠化監(jiān)測評價

        決策樹分類是遙感圖像分類中的一種分層次處理結(jié)構(gòu),其基本思想是針對某種分類選定一個相應(yīng)的分類指標從原始影像中將該類分離并掩膜出來作為一個圖層,同時還可以避免對其他目標提取時造成干擾及影響,最終復(fù)合所有的圖層以實現(xiàn)圖像的自動分類[12]。本研究將多個沙漠化評價指標融入到?jīng)Q策樹中,通過人機交互選擇最佳經(jīng)驗性閾值。

        2.2.1 沙漠化評價分級

        本研究采用國內(nèi)外較多使用的“四分法”,將沙漠化程度劃分為輕度、中度、重度和極重度 4個等級[18]。加上非沙漠化土地,將科左后旗土地分為 5類。非沙漠化土地為植被覆蓋度大于 60%的土地;輕度沙漠化土地是大部分土地尚未出現(xiàn)沙漠化,偶見有流沙斑點的土地;中度沙漠化為片狀流沙,灌叢沙堆及風(fēng)蝕相結(jié)合區(qū)域;重度沙漠化,流沙大面積分布,灌叢沙堆密集;極重度沙漠化,土地裸露,密集流動沙丘占絕對優(yōu)勢的地區(qū)[19]。

        2.2.2 沙漠化評價特征變量的選取

        1)修正型土壤調(diào)整植被指數(shù)(modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI):與歸一化植被指數(shù)NDVI相比,MSAVI能較好的消除土壤及植被冠層背景的影響[12],比較適用于科爾沁沙地這類植被覆蓋度較低的地區(qū)。其公式為:

        式中Nred為紅外波段,Nnir為近紅外波段,分別對應(yīng)Landsat8影像的Band 4和Band 5。

        2)歸一化差異水體指數(shù)(normalized difference water index ,NDWI):NDWI可以很好的突出遙感影像中的水體信息,其公式為:

        式中Green為綠光波段,Nnir近紅外波段,分別對應(yīng)Landsat 8影像的Band3和Band 5。

        3)纓帽變換(kanth-thomils transform):纓帽變換獲得的亮度指數(shù)(soil brightness index,SBI)主要反映地表總體反射值,可以很好的將裸露沙地提取出來;濕度指數(shù)(wetness vegetation index,WVI)反映土壤含水量,可用以區(qū)分沙漠化的不同程度[11]。

        4)地表反照率(albedo):研究發(fā)現(xiàn),沙漠化加重導(dǎo)致地表植被覆蓋度降低和土壤濕度減少,地表反照率得到相應(yīng)的增強[7]。Liang[20-21]針對ETM(enhanced thematic mapper)所建立的數(shù)據(jù)反演公式為:

        式中Albedo為地表反照率,r為影像反射率。由于目前還沒有Landsat 8 OLI影像的Albedo公式,故而計算時先將OLI影像轉(zhuǎn)換為ETM數(shù)據(jù)。

        2.2.3 構(gòu)建沙漠化評價決策樹模型

        決策樹構(gòu)建時,通過多次人機交互來確定不同沙漠化等級的特征變量閾值,本研究設(shè)定修正型土壤調(diào)整植被指數(shù)(MSAVI)大于0.4的為非沙漠化土地,歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)大于0的為水體,纓帽變換的亮度值(SBI)大于280的為極重度沙漠化土地,纓帽變換的濕度值(WVI)大于-45為輕度沙漠化。地表反照率(albedo)大于0.25為重度沙漠化,小于0.25為中度沙漠化。選定閾值后,借助ENVI5.2的Decision tree 模塊建立提取沙漠化土地信息決策樹模型(圖2)。

        圖2 基于專家決策樹分類的沙漠化提取評價流程Fig.2 Evaluation process of desertification extraction based on expert decision tree classification

        2.3 基于PSR模型構(gòu)建沙漠化生態(tài)安全預(yù)警體系

        PSR模型由聯(lián)合國經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)和環(huán)境署(UNEP)提出[22]。該模型思維體現(xiàn)了人類與環(huán)境之間的相互作用關(guān)系,其內(nèi)涵是人類活動或自然條件對環(huán)境產(chǎn)生影響(壓力)[15];環(huán)境改變了其原有的性質(zhì)或自然資源的數(shù)量(狀態(tài))[17];人類社會采取一定的措施對這些變化做出反應(yīng),以防止環(huán)境退化(響應(yīng))。本研究選取沙漠化自然和人為影響因素作為壓力指標,將沙漠化遙感監(jiān)測評價結(jié)果用作狀態(tài)指標,以土地整治措施作為響應(yīng)指標,構(gòu)建出沙漠化生態(tài)安全預(yù)警體系。

        2.3.1 生成沙漠化預(yù)警圖斑

        本研究將面狀矢量格式的土壤類型圖、土地整治項目分布圖和牲畜密度圖、人均耕地圖利用ArcGIS的圖層聯(lián)合(union)功能進行合并,形成新的面狀圖斑,并統(tǒng)計圖斑內(nèi)部的平均風(fēng)力、平均降雨量和平均地下水埋深。最終獲得具有相同屬性背景的沙漠化預(yù)警圖斑單元。

        2.3.2 構(gòu)建沙漠化PSR預(yù)警模型

        本研究遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、獨立性、可操作性和可對比性的原則[23],以沙漠化所占研究區(qū)面積比例作為沙漠化PSR預(yù)警模型的“狀態(tài)”指標,以沙漠化自然和人為影響因子作為沙漠化的“壓力”指標,以人類結(jié)合研究區(qū)現(xiàn)狀所做的土地整治開發(fā)作為 PSR預(yù)警模型的“響應(yīng)”指標,共選取 9個評價指標,構(gòu)建起科左后旗沙漠化生態(tài)安全評價體系,如圖3。

        圖3 科左后旗沙漠化PSR模型Fig.3 PSR model of desertification of Kezuohouqi

        專家打分法是利用主觀賦權(quán)法來確定指標權(quán)重的主要方式,其依據(jù)專家對研究區(qū)域多年積累的經(jīng)驗,有較高的準確性,尤其在環(huán)境評價領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[23-25]。本文通過該方法確定沙漠化PSR模型的指標權(quán)重。其中,圖斑內(nèi)極重度沙漠化比例和重度沙漠化比例的權(quán)重分別為0.3和 0.2,風(fēng)力、土壤類型、牲畜密度和土地整治項目類型權(quán)重均為0.1,降雨量和人均耕地權(quán)重均為0.05。

        2.3.3 指標數(shù)據(jù)標準化

        為消除量綱的影響,需進行指標的標準化處理。在PSR模型各指標中,土壤類型和土地整治項目屬于定性數(shù)據(jù),根據(jù)它們對沙漠化的影響及反應(yīng)程度,同樣采用專家打分的方式進行量化,打分結(jié)果均在0~1之間。其中,土壤類型的打分中,草甸沼澤土和泥炭土為 1分,草甸土、草甸堿土、固定風(fēng)沙土、半固定風(fēng)沙土和流動風(fēng)沙土依次為0.8、0.6、0.4、0.2和0分;土地整治項目打分中,高標準基本農(nóng)田建設(shè)項目和限制建設(shè)保護區(qū)均為 1分,農(nóng)用地整治項目、飼草料基地、宜農(nóng)后備土地開發(fā)項目、土地復(fù)墾項目和其它土地類型依次為0.8、0.6、0.4、0.2和0分。

        風(fēng)力、降雨量、地下水埋深、牲畜密度、人均耕地和沙漠化所占圖斑比例等定量指標采用公式 4進行數(shù)據(jù)標準化,其標準化結(jié)果均在0~1之間。分值越高,該圖斑的沙漠化風(fēng)險越小。數(shù)據(jù)標準化公式如下:

        式中N為標準化值,D為原值,Min為數(shù)據(jù)最小值,Max為數(shù)據(jù)最大值。

        2.3.4 沙漠化生態(tài)安全預(yù)警

        基于PSR模型,采用沙漠化生態(tài)安全指數(shù)來衡量科左后旗沙漠化生態(tài)安全狀況,沙漠化生態(tài)安全指數(shù)(desertification ecological security index,DESI)的計算公式為:

        式中DESI為沙漠化生態(tài)安全指數(shù);Ai為PSR模型中選定的各指標的標準化值;Wi為PSR模型確定的各指標的權(quán)重;n為指標總數(shù)量。DESI值越大,沙漠化造成的生態(tài)安全風(fēng)險越小。

        本研究將沙漠化預(yù)警警度分為 4級,依次為重警,中警,輕警和無警。預(yù)警閾值的劃分選用自然斷點法,該方法以類內(nèi)差異最小和類間差異最大為目標,既可拉大不同警度間的差異,又能實現(xiàn)同一警度柵格間的相對一致性。最終通過自然斷點法選定 DESI≤0.6為沙漠化重警,0.60.77為沙漠化無警。

        2.4 科左后旗土地整治項目評價

        根據(jù)科左后旗土地整治項目報告,項目規(guī)劃是基于廣泛公眾參與調(diào)查的基礎(chǔ)上確定的,其規(guī)劃結(jié)果可以看作是人類對當(dāng)前土地狀況的直接響應(yīng)。但在實踐過程中由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)范性政策,并受到地方經(jīng)濟發(fā)展與城鎮(zhèn)建設(shè)的影響,使得土地整治規(guī)劃工作存在一定的隨意性和盲目性[26-27]。為保證土地整治項目的科學(xué)性和規(guī)范性,本研究通過統(tǒng)計各類土地整治項目內(nèi)不同沙漠化預(yù)警的面積,結(jié)合各類土地整治項目的特點,進行評價分析。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 沙漠化監(jiān)測及精度驗證結(jié)果

        根據(jù)沙漠化監(jiān)測結(jié)果(圖 4a)和沙漠化監(jiān)測統(tǒng)計結(jié)果(圖5a)可知,沙漠化面積占研究區(qū)總面積的88%。其中以輕度和重度沙漠化為主,兩者占研究區(qū)總面積的61%。輕度沙漠化面積最大,占研究區(qū)總面積的31%,多呈條帶狀分布,重度沙漠化則呈塊狀或小塊狀散布。中度沙漠化占研究區(qū)總面積的 21%,且空間聚集性較弱,呈星點狀或小斑塊狀分布,多與輕度沙漠化和重度沙漠化區(qū)毗鄰,是兩者的過渡區(qū)域。非沙漠化區(qū)域占研究區(qū)總面積的 11%,呈塊狀分布或零星分布。極重度沙漠化面積占研究區(qū)總面積的6%,呈團狀集中分布于科左后旗的西部地區(qū),其中甘旗卡鎮(zhèn)、努古斯臺鎮(zhèn)和阿古拉鎮(zhèn)分布最廣。另外,從空間分布上還可以看出極重度沙漠化區(qū)域與非沙漠化區(qū)域多緊鄰共存,這與人為防沙治沙及自然保護區(qū)的建設(shè)密切相關(guān)。

        本研究基于亞米級的谷歌地球歷史影像,通過目視解譯選取精度驗證樣本,采用混淆矩陣分析法獲得沙漠化決策樹分類的總體精度為89%,Kappa系數(shù)為0.866,說明沙漠化分類評價結(jié)果與驗證樣本具有高度的一致性,分類結(jié)果可信。

        3.2 沙漠化預(yù)警結(jié)果分析

        從沙漠化預(yù)警空間分布(圖4b)與統(tǒng)計結(jié)果(圖5b)來看,沙漠化無警-中警-輕警-中警-重警-中警由東向西相間分布。沙漠化重警區(qū)域占研究區(qū)總面積的 16%,集中在科左后旗中西部的牧區(qū),以甘旗卡鎮(zhèn)西部,努古斯臺鎮(zhèn)大部和阿古拉鎮(zhèn)、茂道吐蘇木的局部地區(qū)為主。沙漠化無警占研究區(qū)總面積的 12%,主要位于科左后旗東部的農(nóng)區(qū),其中雙勝鎮(zhèn)面積最大。沙漠化輕警和沙漠化中警呈大面積連片分布,兩者分別占研究區(qū)總面積的 27%和 45%,輕警集中分布在海魯吐鎮(zhèn)和阿都沁蘇木;中警占據(jù)了科左后旗西部的甘旗卡鎮(zhèn)、朝魯吐鎮(zhèn)和茂道吐蘇木的大面積區(qū)域。

        3.3 土地整治項目評價分析

        本研究將各類土地整治項目與沙漠化預(yù)警結(jié)果進行統(tǒng)計(表1),分析如下。

        圖4 科左后旗沙漠化監(jiān)測預(yù)警空間分布狀況Fig.4 Desertification monitoring and early warning spatial distribution of Kezuohouqi

        圖5 科左后旗沙漠化監(jiān)測預(yù)警統(tǒng)計結(jié)果Fig.5 Kezuohouqi desertification monitoring and early warning statistical results

        表1 土地整治項目沙漠化預(yù)警面積統(tǒng)計Table 1 Statistics on area of desertification early warning in land consolidation projects

        農(nóng)用地整治項目通過實施土地平整、建立完善水利設(shè)施等工程舉措,來增加有效耕地面積,提高耕地質(zhì)量[28]。在本研究中,農(nóng)用地整治項目面積最大,包含了所有沙漠化警度,其中沙漠化無警面積最大,達到62 740 hm2;沙漠化重警面積最小,為846 hm2。此類項目投入完備,充分挖掘了宜耕沙漠化土地的農(nóng)耕潛力,在防治沙漠化的同時實現(xiàn)增產(chǎn),整體實施效果良好,風(fēng)險可控。

        依據(jù)《高標準基本農(nóng)田建設(shè)標準(TD/T1033-2012)》,該類項目需達到布局合理化、農(nóng)田規(guī)?;?、環(huán)境生態(tài)化等標準[29]。在本研究區(qū)中,高標準基本農(nóng)田建設(shè)項目在空間分布上以塊狀形式連片存在,達到規(guī)?;臉藴?;所占土地主要是沙漠化無警和輕警等生態(tài)良好區(qū)域,有利于環(huán)境生態(tài)化建設(shè)。但另有沙漠化重警區(qū)121 hm2,且分布零散,不符合高標準農(nóng)田建設(shè)標準,需另行規(guī)劃。

        宜農(nóng)后備土地開發(fā)類型主要為荒草地,土地質(zhì)量較低,空間分布不均,以零星小塊為主[30]。在本研究區(qū)中,阿拉古鎮(zhèn)東南部有較大面積宜農(nóng)后備土地,其余均零星分布于研究區(qū)全境,以沙漠化輕警和中警為主,土地質(zhì)量較差,用作宜農(nóng)后備土地比較合理。

        科左后旗礦藏豐富,工礦活動損毀的土地面積較大,具有土地復(fù)墾潛力。目前土地復(fù)墾項目在沙漠化輕警、中警和重警區(qū)均有分布。說明研究區(qū)礦區(qū)土地復(fù)墾沙漠化風(fēng)險較大,需進行系統(tǒng)的可墾性分析及較高的復(fù)墾技術(shù)方案設(shè)計,避免因主觀規(guī)劃導(dǎo)致復(fù)墾工程失敗[31]。

        飼草料基地建設(shè)項目可充分利用科左后旗西部較高的地下水位對草場進行人工養(yǎng)護,雖然沙漠化程度以中警為主,但考慮到其利用強度不大,在空間形態(tài)上又為大面積塊狀,既能防止沙漠化中警土地進一步惡化,又能滿足飼草料基地建設(shè)對大面積連片土地的需求。需特別關(guān)注飼草料基地內(nèi)765 hm2的沙漠化重警區(qū),應(yīng)采取相應(yīng)措施,防止其因沙漠化加劇而危及周圍草地。

        限制建設(shè)保護區(qū)沙漠化無警面積最大,為18 306 hm2,包含了大青溝國家級自然保護區(qū)、烏旦塔拉林場自治區(qū)級自然保護區(qū)等生態(tài)環(huán)境最穩(wěn)定的區(qū)域。另外沙漠化輕警和中警面積也很大,分別為9 913 hm2和13 000 hm2,主要是查金臺、孟根達壩、朝魯吐等牧場和林場,這說明上述牧場和林場的生態(tài)環(huán)境不穩(wěn)定,開發(fā)利用需要提高警惕。

        4 結(jié) 論

        本文基于 Landsat 8遙感影像,通過決策樹分類和PSR模型分別對科左后旗的沙漠化狀況進行監(jiān)測預(yù)警,并結(jié)合科左后旗正在實施的土地整治項目進行分析,得到以下結(jié)論:

        1)科左后旗沙漠化形勢較為嚴峻,以輕度沙漠化和重度沙漠化為主,兩者面積占科左后旗總面積的 61%。另外極重度沙漠化占科左后旗總面積的6%,呈團狀集中分布,主要位于研究區(qū)西部。

        2)科左后旗沙漠化預(yù)警結(jié)果顯示,沙漠化中警面積最大,占科左后旗總面積的 45%;沙漠化重警面積占科左后旗總面積的 16%,其分布與極重度沙漠化空間分布相似,但面積更大且趨向集中于西北方向的牧區(qū),沙漠化無警和輕警則主要位于科左后旗東部的農(nóng)區(qū)。

        3)通過將各類土地整治項目的特點與沙漠化預(yù)警結(jié)果進行比對,科左后旗土地整治規(guī)劃總體合理,部分需要調(diào)整。其中沙漠化重警區(qū)是各類土地整治項目調(diào)整的重點區(qū)域,沙漠化中警區(qū)作為不穩(wěn)定的過渡區(qū)也需要在開發(fā)過程中提高警惕,防止惡化,以達到沙漠化土地的可持續(xù)開發(fā)利用。

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        Desertification monitoring and early warning in context of sandy land consolidation

        Han Yiwen, Liu Zhong※, Yu Xueqian, Wang Jiaying
        (College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing100193,China)

        In order to ensure China’s food and ecological security, it’s particularly necessary to perform desertification monitoring and early warning during the land consolidation projects execution. The study area was located in Kezuohouqi which is famous for the sandy land. Based on Landsat 8 OLI image data, desertification monitoring was achieved by the decision tree classification method. The desertification early warning system was constructed by PSR (pressure-state-response)model; the natural and human influencing factors of desertification were regarded as “pressure”, the desertification monitoring results were regarded as “state”, and the land consolidation projects were regarded as “response”. The weight of each factor in the PSR model was set by expert scoring method, and DESI (desertification ecological security index) was adopted in this paper; the greater the index, the lower the risks of desertification. Based on the DESI, the results of desertification early warning were divided into 4 different levels through natural breakpoint method, namely, no desertification warning, slight desertification warning, medium desertification warning and severe desertification warning. In the end, the validity of land consolidation could be evaluated through calculating the area of different desertification early warning results in the land consolidation projects and conducting the comparison. The results showed that: 1) The area of desertification accounted for 88% of study area. To be exact, the area of medium and severe desertification accounted for 61% of the total area, and the extremely severe desertification was mainly concentrated in the western part of the study area whose area accounted for 6% of the total area. 2) The zonal differentiation of desertification early warning results was clear; the spatial distribution from east to west in Kezuohouqi in turn was no desertification warning, medium desertification warning, slight desertification warning,medium desertification warning, severe desertification warning, and then medium desertification warning. The area of medium desertification warning was the largest, and the distribution laws of severe warning desertification and extremely severe desertification were similar, but the severe warning desertification tended to gather in the northwest pastoral areas of Kezuohouqi, the slight warning and no warning areas were located in the eastern part of Kezuohouqi, and the land use pattern was mainly agricultural land. 3) In the land consolidation projects, high quality capital farmland construction and arable land consolidation were mainly distributed in the areas with no desertification warning. The potential land suitable for agriculture and the project of land reclamation were mainly distributed in slight desertification warning area and medium desertification warning area. There was the sever desertification warning land among the farmland consolidation, the potential land resources suitable for agriculture, and forage grass base construction projects, whose distribution style was sporadic. However, the severe desertification warning area in high quality capital farmland was not up to the mark and should be eliminated from the projects.Overall, in the context of land consolidation, the risk of further desertification is small. The severe desertification warning area would be a key point for land consolidation projects, and the government must put a high premium on the sever warning area.The results of desertification early warning in this paper can provide the reference for land consolidation and adjustment.

        land use; consolidation; remote sensing; desertification monitoring and early warning; decision tree classification;PSR model

        10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.036

        S127; S288; F301.24

        A

        1002-6819(2017)-10-0271-07

        2016-09-06

        2017-03-21

        國土資源部公益性行業(yè)科研專項(201411009)

        韓已文,男,博士生,主要研究方向為土地利用與信息技術(shù)。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,100193。Email:hywcau@163.com

        ※通信作者:劉 忠,男,副教授,主要從事土地利用與信息技術(shù)研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,100193。Email:lzh@cau.edu.cn

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