馬素潔，花 蕊，張飛宇，賈生海(.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利水電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070； .甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 草業(yè)學(xué)院/草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/甘肅省草業(yè)工程實(shí)驗(yàn)室/中-美草地畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究中心，甘肅 蘭州 730070)

生態(tài)退化是指人類對自然的過度索取和干擾引起的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)破壞、功能衰退、生物多樣性減少等生態(tài)惡化現(xiàn)象[1]，其本質(zhì)是生物生產(chǎn)力以及恢復(fù)能力隨時(shí)間推移而降低、衰退的過程和狀態(tài)[2]。目前生態(tài)退化已經(jīng)成為全球普遍現(xiàn)象[3]，我國90%的草地出現(xiàn)了不同程度的退化[4]，盡管因生態(tài)建設(shè)而出現(xiàn)局部改善，但總體仍處于持續(xù)惡化狀態(tài)[4]，嚴(yán)重阻礙了社會的可持續(xù)發(fā)展。草地是我國最大的陸地生態(tài)系統(tǒng)，是生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)[5]。因此，科學(xué)識別草地生態(tài)退化范圍、趨勢以及客觀評價(jià)草地生態(tài)建設(shè)效果對進(jìn)一步的生態(tài)建設(shè)尤為重要。

目前草地生態(tài)退化評價(jià)方法仍處于探索階段，既有主成分分析法、模糊綜合評價(jià)法、層次分析法、綜合指標(biāo)評價(jià)法等統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)方法，也有景觀分析法、計(jì)算植被重要值等景觀生態(tài)學(xué)方法以及模型模擬方法等[6]。這些方法都忽略了草地生態(tài)退化的地域性和相對性的特點(diǎn)[2]，沒有形成統(tǒng)一具有代表性和時(shí)空尺度性的評價(jià)指標(biāo)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，以長時(shí)間序列、大范圍覆蓋的遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的生態(tài)評價(jià)方法得到廣泛應(yīng)用[7-9]。草地退化指標(biāo)是評價(jià)草地退化狀況的基本度量標(biāo)準(zhǔn)，指標(biāo)的選取很大程度上決定了評價(jià)成果的準(zhǔn)確性[7]，其中，NDVI植被指數(shù)作為植被生長狀態(tài)和植被覆蓋度的最佳指標(biāo)因子在草地生態(tài)評價(jià)中應(yīng)用最為廣泛[8]。但有研究報(bào)道，在低覆蓋度植被區(qū)域，NDVI與植被地上凈初級生產(chǎn)力(ANPP)模擬精度偏低，無法滿足生態(tài)評價(jià)需求[9]，且受降水影響較難客觀反映植被生態(tài)狀況[11]。作為直接測量景觀尺度的生態(tài)指標(biāo)，降水利用效率(RUE)可去除降水年際波動影響，是評價(jià)生態(tài)退化的可靠指標(biāo)[11-12]。但由于RUE與年降水量的強(qiáng)相關(guān)性[13]，存在因降水量快速增加或降低而引起偽“生態(tài)退化”或“生態(tài)恢復(fù)”的可能[14]。采用RUE和NDVI結(jié)合的方法已有探討，但尚未形成明確的評級指標(biāo)體系，應(yīng)用實(shí)例較少。

三江源區(qū)作為“中華水塔”，長江、黃河、瀾滄江的發(fā)源地，是我國西北部重要的生態(tài)屏障，維系著國家的生態(tài)安全[15]。在氣候變化和人類不合理活動的共同影響下，三江源區(qū)在過去30年(1970～2004)出現(xiàn)了大范圍的草地生態(tài)退化現(xiàn)象，生態(tài)環(huán)境日益惡化[16]。進(jìn)入2000年后三江源草地退化趨勢得到遏制，但退化趨勢依然嚴(yán)重[17]，因此，采用RUE和NDVI變化趨勢相結(jié)合的方法對三江源區(qū)2001～2015年的草地生態(tài)退化和恢復(fù)狀況進(jìn)行評價(jià)，以形成一套有效的指標(biāo)評價(jià)體系，為該區(qū)域下一步草地合理規(guī)劃和生態(tài)建設(shè)、調(diào)整工程格局等提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)域和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

三江源區(qū)河流密布，湖泊、沼澤眾多，地理位置N 89°24′～102°23′，E 31°39′～36°16′，平均海拔4 583 m，研究區(qū)總面積36.28×104km2，行政區(qū)域涉及包括玉樹、果洛、海南、黃南4個(gè)藏族自治州的16個(gè)縣和格爾木市的唐古拉鄉(xiāng)。地勢西高東低，土壤類型以高山草甸土為主。區(qū)內(nèi)氣候?qū)偾嗖馗咴瓪夂蛳到y(tǒng)，為典型的高原大陸性氣候。三江源區(qū)以草地生態(tài)系統(tǒng)為主，占源區(qū)總面積的65.37%，包括高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠、溫性草原、高寒荒漠、沼澤草地等。其中，高寒草甸占全區(qū)草地面積的76%，廣泛分布于整個(gè)三江源地區(qū)；高寒草原占全區(qū)草地面積的23.38%，主要分布于北部的曲麻萊、瑪多，以及西部的治多和唐古拉山鄉(xiāng)[18]。由于嚴(yán)酷的自然條件和惡劣的氣候影響，研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對簡單，生態(tài)系統(tǒng)十分脆弱和敏感。

圖1 三江源研究區(qū)Fig.1 Map of the research area

1.2 研究方法

采用RUE變化趨勢和NDVI變化趨勢作為評價(jià)草地生態(tài)退化和恢復(fù)狀況的指標(biāo)。

1.2.1 RUE反演 RUE是植被生長季末，草地地上凈初級生產(chǎn)力與年降水量的比值[19]。由于生長季最大NDVI與ANPP具有較強(qiáng)的相關(guān)性[20]，普遍認(rèn)為可利用生長季最大NDVI代替ANPP來計(jì)算RUE，記為RUENDVI[21]。

式中：RUENDVI為植被降水利用效率；NDVImax為生長季最大NDVI，P為年降水量。

1.2.2 時(shí)間趨勢分析模型 時(shí)間變化趨勢采用變化趨勢線法，對2001～2015年的年降水量、NDVImax和RUENDVI進(jìn)行回歸分析，變化斜率計(jì)算公式[22]：

1.2.3 相關(guān)分析模型 采用Pearson相關(guān)系數(shù)作為尺度對各因素和年份分別進(jìn)行線性相關(guān)程度分析[23]。

顯著性檢驗(yàn)采用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法。研究樣本數(shù)為15，根據(jù)相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)表得到，在0.1的顯著性水平下，相關(guān)系數(shù)的臨界值R=0.441；在0.05的顯著性水平下，相關(guān)系數(shù)的臨界值R=0.514；在0.01的顯著性水平下，相關(guān)系數(shù)的臨界值R=0.641。即當(dāng)︱R︱>0.441時(shí)，兩樣本相關(guān)的概率達(dá)到90%；當(dāng)︱R︱>0.514時(shí)，兩樣本相關(guān)的概率達(dá)到95%；當(dāng)︱R︱>0.641時(shí)，兩樣本相關(guān)的概率達(dá)到99%。

1.3 數(shù)據(jù)來源及處理

1.3.1 數(shù)據(jù)來源 研究采用的遙感數(shù)據(jù)是2001～2015年生長季最大NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)，來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)MODND1M中國NDVI月合成產(chǎn)品，空間分辨率為500 m；研究采用的降水?dāng)?shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.nmic.cn/home.do)2001～2013年的年值降水?dāng)?shù)據(jù)和2014～2015年的月值降水?dāng)?shù)據(jù)，共選取三江源區(qū)及周邊65個(gè)氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)。

1.3.2 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)疊加運(yùn)算。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括利用ArcGIS對NDVI數(shù)據(jù)的裁剪、降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同克里金插值。數(shù)據(jù)疊加運(yùn)算包括利用ArcGIS進(jìn)行RUENDVI計(jì)算、2001～2015年共15年的年降水量、NDVImax和RUENDVI進(jìn)行時(shí)間趨勢分析和相關(guān)性分析以及顯著性檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 年降水量變化趨勢

三江源區(qū)2001～2015年共15年的年降水量在79.14%的地區(qū)呈增加趨勢，廣泛分布在中部和東部區(qū)域，年降水量呈減少趨勢的地區(qū)主要分布在唐古拉鄉(xiāng)、治多縣和雜多縣的西部、澤庫縣的東部和河南蒙古族自治縣北部。年降水量的增長趨勢最大可達(dá)到11.31 mm，減少趨勢最大可達(dá)到4.72 mm。從年降水量與年份的相關(guān)分析可知(圖2)，顯著性達(dá)到0.05水平的年降水量增加區(qū)域主要位于治多縣和曲麻萊縣北部相接處、稱多縣的大部分和瑪多縣的小部分區(qū)域；顯著性達(dá)到0.05水平的年降水量增加區(qū)域主要位于治多縣的中北部和稱多縣的中部，分布范圍較小。由此說明，三江源區(qū)年降水量以增加趨勢為主。

圖2 研究區(qū)域2001～2015年的年降水量及其與年份相關(guān)系數(shù)的顯著性水平Fig.2 The trend of annual precipitation and its significance level with the year during 2001～2015 in research area

2.2 NDVImax變化趨勢

研究區(qū)2001～2015年15年間生長季NDVImax隨時(shí)間延長呈增加趨勢的區(qū)域主要分布在三江源區(qū)西部的唐古拉鄉(xiāng)、治多縣的中西部、曲麻萊縣西北部、瑪多縣、興?？h東部、同德縣北部以及達(dá)日縣，占三江源區(qū)域面積的73.56%，其中，部分區(qū)域顯著性水平達(dá)到了0.05水平；生長季NDVImax呈減少趨勢的區(qū)域主要分布在治多縣的東部、曲麻萊縣、雜多縣、囊謙縣、玉樹縣、稱多縣、久治縣、甘德縣、瑪沁縣以及河南蒙古族自治縣，多呈點(diǎn)狀分布，占三江源區(qū)域面積的26.44%。顯著性達(dá)到0.05水平的增加區(qū)域占三江源區(qū)域面積的9.22%，顯著性達(dá)到0.05水平的減少區(qū)域僅占三江源區(qū)域面積的0.76%。因此，從空間尺度和年際時(shí)間尺度分析，植被蓋度顯著減少區(qū)域占三江源區(qū)總面積的比例較小(圖3)。

圖3 生長季NDVImax變化趨勢及其與年份相關(guān)系數(shù)的顯著性水平Fig.3 Trend of NDVImax change in growing season and its significance level with the year

2.3 RUENDVI變化趨勢

利用生長季NDVImax和年降水量的比值計(jì)算研究區(qū)每一個(gè)像元內(nèi)的RUENDVI，并計(jì)算其變化趨勢(圖4)。研究區(qū)域的RUENDVI在中東部呈現(xiàn)減少趨勢，分布在曲麻萊縣、稱多縣、班瑪縣、達(dá)日縣、甘德縣、久治縣等縣；在西部和東部邊緣呈現(xiàn)增加趨勢，分布在唐古拉鄉(xiāng)、治多縣西北部、興?？h、同德縣和澤庫縣北部等。RUENDVI呈增長趨勢的區(qū)域面積大于呈減少趨勢的區(qū)域面積，占總面積的59.58%。顯著性達(dá)到0.05水平的增加區(qū)域占三江源區(qū)域面積的3.48%，主要分布在唐古拉鄉(xiāng)等少部分區(qū)域；顯著性達(dá)到0.05水平的減少區(qū)域僅占三江源區(qū)域面積的5.11%，分布在三江源區(qū)中部的曲麻萊縣和治多縣。

2.4 三江源區(qū)草地生態(tài)綜合評價(jià)

2.4.1 基于RUE和NDVI的草地生態(tài)綜合評價(jià)方法 采用RUE指標(biāo)表征土地生產(chǎn)能力，NDVI指標(biāo)表征植被生產(chǎn)能力，兩指標(biāo)變化趨勢都表征草地生態(tài)變化趨勢(表1)。

2.4.2 三江源區(qū)草地生態(tài)退化及恢復(fù) 利用三江源區(qū)2001～2015年NDVImax和RUENDVI變化趨勢分布圖，利用綜合評價(jià)方法開展對三江源區(qū)草地的生態(tài)評價(jià)，獲得15年間三江源區(qū)草地生態(tài)退化及恢復(fù)的空間分布(圖5)。在氣候變化和人類活動影響下，15年三江源區(qū)有1.97×104km2發(fā)生草地退化，僅占三江源區(qū)總面積的5.85%，同時(shí)期內(nèi)草地恢復(fù)面積達(dá)到5.3×104km2，占總面積的15.76%。從空間分布上分析草地退化主要分布在三江源區(qū)中東部，呈明顯的西北—東南條帶狀分布。在三江源區(qū)東部，草地退化呈點(diǎn)狀分布格局。

從三江源區(qū)各縣域草地生態(tài)評價(jià)水平上的分析(表2)，草地退化情況最嚴(yán)重的縣是曲麻萊縣，全縣有18.25%的區(qū)域正發(fā)生草地退化，占草地退化總面積的34.87%。另外，治多縣、稱多縣、久治縣也發(fā)生了大面積的草地退化。唐古拉鄉(xiāng)和治多縣草地生態(tài)恢復(fù)狀況最好，唐古拉鄉(xiāng)草地中度改善和明顯改善區(qū)域占草地恢復(fù)總面積的比例最大，分別為55.64%、48.93%；治多縣草地輕度改善面積占草地恢復(fù)總面積的比例最大，為39.55%。另外，瑪多縣、興?？h、同德縣草地也出現(xiàn)了較大面積的輕度恢復(fù)現(xiàn)象，而曲麻萊縣東北部草地也有較大區(qū)域出現(xiàn)輕度恢復(fù)現(xiàn)象。

圖4 研究區(qū)域RUENDVI變化趨勢及其與年份相關(guān)系數(shù)的顯著性水平Fig.4 Trend of rainfall use efficiency and its significance level with the year

圖5 三江源區(qū)草地生態(tài)退化及恢復(fù)空間分布Fig.5 Spatial distribution of grassland ecological degradation and restoration in research area

表1 草地生態(tài)綜合評價(jià)指標(biāo)Table 1 Comprehensive evaluation index of grassland ecological status

注：HD表示嚴(yán)重退化，MD表示中度退化，LD表示輕度退化，C表示無變化，HR表示明顯改善，MR表示中度改善，LR表示輕度改善，“/”表示異常值

表2 三江源區(qū)各縣草地生態(tài)退化及恢復(fù)狀況Table 2 Ecological degradation and restoration of grassland in different counties %

2.5 年降水量、NDVImax與RUENDVI相關(guān)性

為避免數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)，在三江源區(qū)2001～2015年14個(gè)氣象站點(diǎn)附近10 km有效范圍內(nèi)各取3個(gè)柵格的年降水量、NDVImax與RUENDVI分析其相關(guān)性。由圖6可知，降水利用效率隨年降水量的增加呈顯著減少趨勢(P<0.05)，隨NDVImax增加呈極顯著增加趨勢(P<0.01)。

圖6 研究區(qū)域氣象站點(diǎn)的RUENDVI與年降水量、NDVImax的關(guān)系Fig.6 Relationship between RUENDVI and annual precipitation as well as RUENDVI

3 討論

生態(tài)評級是以區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)為評價(jià)對象，運(yùn)用科學(xué)的方法和手段來評價(jià)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r和趨勢[24]，為指導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)的管理和生態(tài)建設(shè)項(xiàng)目的實(shí)施提供決策依據(jù)。生態(tài)退化指標(biāo)體系是生態(tài)評價(jià)的理論基礎(chǔ)，決定了評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可行性[7]。研究綜合考慮植被和降水因素，以RUENDVI和NDVImax變化趨勢為指標(biāo)，建立了一個(gè)綜合的評價(jià)區(qū)域生態(tài)退化的指標(biāo)體系，采用RS和GIS技術(shù)對三江源區(qū)2001～2015年草地生態(tài)退化進(jìn)行評價(jià)，獲得15年內(nèi)不同程度的草地退化空間分布，并對年降水量、NDVImax與RUENDVI進(jìn)行相關(guān)分析。研究為草地生態(tài)退化評價(jià)提供了一種可行性方法，并為三江源區(qū)下一步開展生態(tài)恢復(fù)建設(shè)提供了科學(xué)依據(jù)。

由于全球氣候的劇烈變化對植被產(chǎn)生了巨大影響，特別是降水對植被的影響，年際NDVImax變化趨勢與生態(tài)退化關(guān)系具有不確定性，NDVImax正的趨勢或存在生態(tài)退化，負(fù)的趨勢也有可能存在生態(tài)恢復(fù)趨勢[25]。而RUENDVI由于與降水的強(qiáng)相關(guān)性(圖6-A)，年際間變化隨降水的變化劇烈波動，指標(biāo)具有一定的不穩(wěn)定性[14]。而兩者的結(jié)合將克服不足，杜加強(qiáng)等[14]等對這兩種指標(biāo)的綜合評價(jià)方法進(jìn)行了初步探討，但尚未確定明確的評價(jià)體系。此次研究確定的評價(jià)體系綜合考慮了RUENDVI和NDVImax年際變化趨勢Slope和與年份相關(guān)的置信水平P，形成了重度到輕度的草地退化和改善、保持不變以及異常值的評價(jià)體系。若僅依據(jù)RUENDVI指標(biāo)進(jìn)行草地生態(tài)評價(jià)，曲麻萊縣、稱多縣大部分區(qū)域都位于中度或重度退化過程，但該區(qū)域絕大部分NDVImax未出現(xiàn)顯著減少趨勢(P>0.05)，甚至部分區(qū)域呈增長趨勢(圖3)，因此，這兩縣草地生態(tài)退化應(yīng)以輕度退化為主。結(jié)果與徐新良等[26]以2004年和2012年兩期遙感影像為數(shù)據(jù)源采用草地退化遙感分類體系得出的曲麻萊縣、稱多縣草地處于輕微好轉(zhuǎn)態(tài)勢的結(jié)果不同。主要是評價(jià)指標(biāo)和研究方法的不同造成，基于RUE和NDVI的綜合評價(jià)方法不僅考慮植被因素還將降水量變化納入評價(jià)體系，比僅利用植被變化來評價(jià)生態(tài)退化更加可靠。曲麻萊縣西北與治多縣交接處RUENDVI變化趨勢呈明顯下降態(tài)勢，由圖3可知，該地區(qū)NDVImax呈顯著增長趨勢(P<0.05)，說明該區(qū)域植被生長狀態(tài)良好，草地生態(tài)處于中度或明顯改善過程。RUENDVI的明顯降低是由于該地區(qū)降水量的顯著增加所引起的(P<0.05)(圖2)。而稱多縣中部部分區(qū)域RUENDVI變化趨勢顯著降低，降水量也呈顯著性增加趨勢，但NDVImax呈顯著減少趨勢，說明該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)遭到嚴(yán)重破壞，失去自我恢復(fù)能力，處于嚴(yán)重或中度生態(tài)退化過程。三江源西部唐古拉鄉(xiāng)及周邊大部分區(qū)域，NDVImax呈顯著增加趨勢，而年降水量呈顯著減小趨勢，說明NDVImax未受年降水量的影響，該區(qū)域處于中度或明顯生態(tài)改善過程，但引起生態(tài)改善的因素仍需進(jìn)一步探討。與大多數(shù)學(xué)者研究結(jié)果[26-27]相同的是近15年間三江源區(qū)整體呈明顯好轉(zhuǎn)態(tài)勢，NDVImax呈顯著減少趨勢所占面積極小(圖3)，大部分區(qū)域草地生態(tài)處于保持不變和輕度改善過程(圖5)。

針對特定的生態(tài)系統(tǒng)類型，RUENDVI與年降水量、NDVImax的長時(shí)間尺度的動態(tài)變化關(guān)系受到較多學(xué)者關(guān)注[7,14]，研究中RUENDVI與年降水量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，與NDVImax呈極顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。高志海等[28]人研究發(fā)現(xiàn)RUE隨降水量的增加而增加，而杜加強(qiáng)等[14]發(fā)現(xiàn)RUE隨降水量的增加而減小。研究結(jié)果不同有可能是因?yàn)檠芯繀^(qū)域的差異造成的。RUE與降水量的關(guān)系呈拋物線線型關(guān)系，三江源區(qū)的降水量水平使RUENDVI與年降水量的關(guān)系位于拋物線的右側(cè)，呈現(xiàn)降低趨勢。三江源區(qū)伍道梁氣象站點(diǎn)的平均年降水量最低，但該區(qū)域RUENDVI與年降水量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(圖2、4)也證明三江源生態(tài)系統(tǒng)RUE與降水量的關(guān)系位于拋物線的右側(cè)。三江源區(qū)陡峭的地勢增加徑流，減少了植被可利用的有效水分也是一個(gè)重要原因。因此，利用NDVImax變化趨勢對RUENDVI變化趨勢進(jìn)行約束，可消除降水量快速增加或減少引起的差異，有利于生態(tài)退化或改善區(qū)的明確。對于RUE與降水量拋物線型關(guān)系的“拐點(diǎn)”問題還需進(jìn)一步探索。

4 結(jié)論

(1)研究明確了基于降水利用效率RUE和歸一化植被指數(shù)NDVI變化趨勢的綜合評價(jià)指標(biāo)，利用Slope和與年份的置信水平P確定草地生態(tài)嚴(yán)重、中度、輕度退化或改善、保持不變以及異常值標(biāo)準(zhǔn)。

(2)基于RUE和NDVI綜合評價(jià)方法獲得的三江源區(qū)草地生態(tài)退化空間分布與大多數(shù)研究相同。近15年間三江源區(qū)整體呈明顯好轉(zhuǎn)態(tài)勢，中部年降水量呈增長趨勢，NDVImax呈顯著減少趨勢所占面積極小，大部分區(qū)域草地生態(tài)處于保持不變和輕度改善過程。

(3)三江源區(qū)RUENDVI隨年降水量的增加呈顯著減少趨勢(P<0.05)，隨NDVImax增加呈極顯著增加趨勢(P<0.01)。

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