趙 劍，鄧成軍，李文利，趙 金，公延明,2，李凱輝,2

（1.中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所，新疆 烏魯木齊 830011；2.中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所巴音布魯克草原生態(tài)系統(tǒng)研究站，新疆 巴音布魯克 841314；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.新疆巴音郭楞蒙古自治州草原工作站，新疆 庫(kù)爾勒 841000）

草原是我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，占國(guó)土面積的41.67%［1］，其中各類(lèi)天然草地約有4×108hm2，可利用面積為3.9×108hm2，集中分布在中西部地區(qū)［2］。新疆是我國(guó)五大草原畜牧業(yè)省份之一，天然草地毛面積5.6×107hm2，可利用面積4.8×107hm2，位居全國(guó)第三位，草地面積約占新疆總面積的34.44%［3］。然而，受自然和人為因素影響，我國(guó)草原正發(fā)生不同程度的退化［1］。新疆天然草地已有85%出現(xiàn)不同程度的退化［4］，與20 世紀(jì)60 年代相比，巴音布魯克草原草地植被覆蓋度由原來(lái)89.4%下降到30%～50%［5］，巴音布魯克草原退化面積達(dá)到30.48×104hm2，占草地總面積的19.61%［5］。2000 年以來(lái)，我國(guó)實(shí)施了包括退牧還草和草原生態(tài)獎(jiǎng)補(bǔ)機(jī)制在內(nèi)的一系列重大生態(tài)工程［6-7］，重點(diǎn)進(jìn)行退化草原修復(fù)治理工作。

草原幅員遼闊，僅采用野外調(diào)查手段不能滿足大尺度評(píng)價(jià)要求，且監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)工作量大，因此3S技術(shù)被廣泛應(yīng)用到草地監(jiān)測(cè)方面［8］。草原生態(tài)系統(tǒng)研究中，學(xué)者們大多選用植被指數(shù)、植被覆蓋度、植被生產(chǎn)力等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)草地狀況。吳曉全等［9］利用CASA 模型估算了新疆天山地區(qū)的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力的時(shí)空分布并分析其驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)果表明天山地區(qū)植被-凈初級(jí)生產(chǎn)力空間上呈西高東低、由北向南遞減的特征；針對(duì)草原退化或健康狀況評(píng)價(jià)問(wèn)題，杜自強(qiáng)等［10］選取植被覆蓋度、牧草地上生物量和牧草可食率3個(gè)指標(biāo)加權(quán)平均構(gòu)建了草地退化指數(shù)，通過(guò)TM 影像遙感監(jiān)測(cè)黑河中上游草地1986—2003 年的退化情況，結(jié)果表明草地退化加劇、局部改善、整體惡化的變化格局；趙玉婷等［11］基于“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”（PSR）模型，從壓力、狀態(tài)、響應(yīng)3個(gè)層面選取17 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了甘南藏族自治州高寒牧區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)體系，并表明13 a來(lái)該地區(qū)高寒草地健康狀況負(fù)向變化趨勢(shì)明顯；陸均等［12］通過(guò)CVOR 指數(shù)研究表明，巴音布魯克高寒草原生態(tài)系統(tǒng)健康狀況由2004 年的一般病態(tài)逐漸恢復(fù)為2012年健康狀態(tài)，且退化狀況由強(qiáng)度退化恢復(fù)為中度退化；吳志豐等［13］探究了一種基于遙感的參照覆蓋度提取及草地退化評(píng)價(jià)研究的方法，在一定程度上解決了目前大范圍草地退化評(píng)估過(guò)程中面臨的缺乏參照系統(tǒng)及遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用誤區(qū)等問(wèn)題；李霞等［14］選取蓋度、總產(chǎn)量和可食草產(chǎn)量3個(gè)指標(biāo)并結(jié)合GIS中的空間插值法反演甘肅省草地退化狀況，結(jié)果顯示甘肅省退化草原面積1.79×107hm2，占全省草原總面積的69.65%。草原退化程度反映在植被覆蓋度、地上生物量、可食草比例、草地退化指示物種以及土壤有機(jī)質(zhì)含量等指標(biāo)的變化上，諸多研究對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行了分析，但退化表征指標(biāo)復(fù)雜且受限于各種調(diào)查技術(shù)，各個(gè)分指標(biāo)相互獨(dú)立，綜合評(píng)估指標(biāo)的建立是面臨的問(wèn)題。

目前，對(duì)草原退化程度的分級(jí)方法種類(lèi)繁多，各退化評(píng)價(jià)指標(biāo)差異大且難統(tǒng)一，缺乏綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)計(jì)算分指標(biāo)的權(quán)重值，實(shí)現(xiàn)不同指標(biāo)的有機(jī)綜合是提高草原監(jiān)測(cè)精度的關(guān)鍵［15］。因此，本研究選取植被覆蓋度、總產(chǎn)草量以及草層平均高度3 個(gè)指標(biāo)，并引入了Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)分指標(biāo)進(jìn)行處理，進(jìn)一步構(gòu)建草地退化指數(shù)（Grassland Degradation Index，GDI），以1986年野外調(diào)查數(shù)據(jù)作為未退化參照，通過(guò)中高分辨率的Landsat影像反演并計(jì)算得出GDI 的變化率來(lái)表征草原退化情況，旨在建立草原退化遙感綜合評(píng)估指標(biāo)，解決草原退化大尺度監(jiān)測(cè)效率低的問(wèn)題，評(píng)估20 世紀(jì)80 年代以來(lái)巴音布魯克草原的退化情況。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

巴音布魯克草原位于新疆維吾爾族自治區(qū)巴音郭楞蒙古自治州和靜縣西北天山南麓，東西長(zhǎng)292 km，南北寬108 km，主要由大尤爾都斯盆地和小尤爾都斯盆地以及天山山脈中段組成，海拔為1624～4606 m。其氣候?yàn)榈湫透吆畾夂蝾?lèi)型，雨雪天氣多，冬季漫長(zhǎng)夏季短暫，年均氣溫-4.8 ℃，全年積雪日約137 d，積雪深度45 cm［16］。草地類(lèi)型以沼澤類(lèi)、高寒草甸類(lèi)和高寒草原類(lèi)為主，地表優(yōu)勢(shì)植物有線葉嵩草（Kobresia capillifolia）、珠芽蓼（Polygonum viviparum）、紫花針茅（Stipa purpurea）、寒生羊茅（Festuca kryloviana）等。

地面調(diào)查樣地點(diǎn)數(shù)據(jù)共52個(gè)，其中建模集樣點(diǎn)35個(gè)，驗(yàn)證集樣點(diǎn)17個(gè)（圖1）。

圖1 研究區(qū)位置及樣地點(diǎn)位Fig.1 Location and sample points of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文采用與研究相關(guān)的遙感數(shù)據(jù)和地面調(diào)查數(shù)據(jù)。其中20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)和2021年地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)均來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院巴音布魯克草原生態(tài)系統(tǒng)研究站；選取的遙感影像為2000年7 月6 日Landsat ETM+、2009 年7 月31 日Landsat ETM+和2021 年7 月24 日Landsat OLI 共3 期影像，云量低于20%且與實(shí)地采樣時(shí)間最為接近，數(shù)據(jù)間隔控制在10 a 左右，保持一定的邏輯；數(shù)字高程DEM 數(shù)據(jù)來(lái)自于地理空間數(shù)據(jù)云（https://www.gscloud.cn）。

預(yù)處理：

（1）遙感影像（ENVI 5.3軟件）：Radiometric Calibration、QUAC、Seamless Mosaic、邊界裁剪。

（2）地面調(diào)查數(shù)據(jù)（ArcGIS 10.6）：Add Data 工具添加坐標(biāo)點(diǎn)，Extraction Values to Points模型構(gòu)建。

（3）數(shù)字高程數(shù)據(jù)（ArcGIS 10.6）：拼接、邊界裁剪和格式轉(zhuǎn)換。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

1.3.1 回歸分析 回歸分析（Regression）是一種試圖以一個(gè)或多個(gè)自變量來(lái)解釋另一個(gè)因變量的統(tǒng)計(jì)方法，在非線性回歸模型中，一種類(lèi)型是可以通過(guò)變量變換，化為線性模型進(jìn)行分析，即曲線回歸（曲線擬合），一般形式為：

式中：yi為因變量（被解釋變量）；f(x,θ)為參數(shù)估計(jì)方程；ei為誤差的函數(shù)，擬合后取最小值。

1.3.2 Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化 由于不同的數(shù)據(jù)有不同的量綱，而進(jìn)行綜合指標(biāo)構(gòu)建時(shí)需要有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)首先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以消除不同數(shù)據(jù)之間不同量綱的影響，解決數(shù)據(jù)不匹配的問(wèn)題，常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化（Min-Max Normalization）［17］、z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法等，考慮數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理的便捷性，本研究采用的方法為Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化方法，標(biāo)準(zhǔn)化處理之后數(shù)據(jù)在［-1,1］范圍內(nèi)。

式中：X*為歸一化處理后的數(shù)據(jù)；X為原始數(shù)據(jù)；Xmin為數(shù)據(jù)的最小值；Xmax為數(shù)據(jù)的最大值。

1.3.3 主成分分析法 指標(biāo)權(quán)重常用的確定方法有專(zhuān)家打分法［14］、主成分分析法［18］、聚類(lèi)分析法［19］等。但專(zhuān)家打分法摻雜了太多的主觀意識(shí)，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一種通過(guò)正交變換將一組存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)變量的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，將數(shù)據(jù)的大部分信息以貢獻(xiàn)程度靠前的變量集中表示。已有多項(xiàng)學(xué)者的研究表明，主成分分析法應(yīng)用于草地退化分指標(biāo)的權(quán)重確定具有一定的科學(xué)性和準(zhǔn)確性［20-21］。

1.3.4 精度評(píng)價(jià) GDI 模型的精度采用驗(yàn)證點(diǎn)位的遙感擬合值與地面點(diǎn)位實(shí)際計(jì)算值的均方根誤差結(jié)果來(lái)進(jìn)行衡量，均方根誤差（RMSE）是用來(lái)衡量觀測(cè)值同真值之間的偏差，RMSE 對(duì)相差較大的數(shù)據(jù)相關(guān)性更高，所以其針對(duì)異常值更為敏感，計(jì)算公式為：

式中：RMSE 表示均方根誤差；n表示樣本的個(gè)數(shù)；GDIg表示地面調(diào)查點(diǎn)位實(shí)際計(jì)算值；GDIrs表示遙感擬合值。在用于評(píng)價(jià)反演模型的精度時(shí)，RMSE值越小表示模型的精度越好。

1.4 草原退化分級(jí)方法

1.4.1 植被指數(shù) 歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，可以有效反映植被狀況，且計(jì)算簡(jiǎn)單，研究也最深入［22］。此外，本文又引入了其他植被指數(shù)，差值植被指數(shù)（Difference Vegetation Index，DVI）、比值植被指數(shù)（Ratio Vegetation Index，RVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced vegetation index，EVI）、土壤植被指數(shù)（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）（表1），并給出其計(jì)算公式。

表1 植被指數(shù)及計(jì)算公式Tab.1 Vegetation index and calculation formula

1.4.2 草地退化指數(shù)（GDI）草地退化指數(shù)（Grassland Degradation Index，GDI）是大尺度上用于評(píng)價(jià)草原退化程度的常用指標(biāo)［15］。本文草地退化指數(shù)是植被覆蓋度、總產(chǎn)草量和草層平均高度3 個(gè)因子的加權(quán)綜合，是草原植被狀況的數(shù)字化表示，取值范圍為0～1，計(jì)算公式為：

式中：GDIg表示地面調(diào)查點(diǎn)位草地退化指數(shù)；n表示指標(biāo)的個(gè)數(shù)；vi表示i指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；wi表示i指標(biāo)的分權(quán)重。

1.4.3 草原退化分級(jí)標(biāo)準(zhǔn) 以1986 年草原樣方調(diào)查資料作為未退化參照標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)《天然草地退化、沙化、鹽漬化的分級(jí)指標(biāo)》（GB 19377-2003）［29］和前人的研究［21］，參考了植被覆蓋度減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～30%、重度退化＞30%）,草層平均高度減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～50%、重度退化＞50%）和總產(chǎn)草量減少率（未退化＜10%、輕度退化11%～20%、中度退化21%～50%、重度退化＞50%）的單指標(biāo)分級(jí)閾值，加權(quán)平均得到了綜合指標(biāo)草地退化指數(shù)的分級(jí)閾值，將研究區(qū)草原退化程度分為4 個(gè)等級(jí)：未退化（GDI 的減少率＜10%）、輕度退化（GDI的減少率為10%～20%）、中度退化（GDI的減少率為20%～40.8%）、重度退化（GDI 的減少率＞40.8%）。

2 結(jié)果與分析

2.1 20世紀(jì)80年代草地退化指數(shù)的計(jì)算結(jié)果

草原退化的參考基準(zhǔn)值根據(jù)20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)確定，新疆天山巴音布魯克草原分為高寒草甸類(lèi)、高寒草原類(lèi)、沼澤草地類(lèi)3 種草地類(lèi)，地表植被包含19種植物（表2）。

表2 主要植物種類(lèi)Tab.2 Main plant species

結(jié)合遙感影像和野外實(shí)測(cè)樣地精細(xì)劃分29 個(gè)草地類(lèi)型，計(jì)算20 世紀(jì)80 年代草原普查數(shù)據(jù)形成了退化背景的GDIg參考值（表3）。GDIg最大值出現(xiàn)在高寒草甸類(lèi)的線葉嵩草、雜類(lèi)草類(lèi)型，表明該類(lèi)型植被狀況最好，GDIg最小值出現(xiàn)在高寒草原類(lèi)寒生羊茅、冰草，該類(lèi)型植被狀態(tài)最差，整體來(lái)看，高寒草甸類(lèi)和沼澤類(lèi)植被要好于高寒草原類(lèi)。

表3 20世紀(jì)80年代草原普查數(shù)據(jù)集Tab.3 Grassland census data set in 1980s

2.2 2021年草地退化指數(shù)的計(jì)算結(jié)果

2021年地面調(diào)查點(diǎn)位的70%作為建模集樣本，共35 個(gè)樣地點(diǎn)位，即高寒草甸類(lèi)樣本點(diǎn)6 個(gè)，高寒草原類(lèi)樣本點(diǎn)24個(gè)，沼澤類(lèi)樣本點(diǎn)5個(gè)（表4），采樣時(shí)間為7月10—31日，植被覆蓋度主要通過(guò)目視估測(cè)法得到，每個(gè)樣地包含3個(gè)1 m×1 m的小樣方，通過(guò)刈割法獲取總產(chǎn)草量鮮重，草層平均高度是樣地內(nèi)多個(gè)物種的高度平均值。

表4 2021年建模樣地?cái)?shù)據(jù)集Tab.4 Data set of construction points in 2021

2.3 草地退化指數(shù)的遙感模型

將歸一化處理后的植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量3個(gè)變量通過(guò)SPSS提取出1個(gè)主成分，通過(guò)成分矩陣和分指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率計(jì)算得到綜合得分模型中的系數(shù)（表5），最后對(duì)其進(jìn)行歸一化處理和求平均值。

表5 指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Tab.5 Index weight coefficient

植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量的權(quán)重分別為：0.46、0.30 和0.24（表5）。草地退化指數(shù)GDIg計(jì)算公式如下：

式中：GDIg表示地面調(diào)查點(diǎn)位的草地退化指數(shù)；Ci表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的植被覆蓋度；Hi表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的草層平均高度；Yi表示i群落標(biāo)準(zhǔn)化的總產(chǎn)草量。

建模樣地GDIg與6 種植被指數(shù)相關(guān)性最高的為NDVI，皮爾遜相關(guān)性系數(shù)為0.743，sig＜0.01，在0.01 水平上相關(guān)性顯著，優(yōu)于DVI 的0.694**、RVI的0.568**、EVI 的0.642**、SAVI 的0.637**及TGDVI的-0.435**，其中，*代表在0.05 級(jí)別（雙尾）相關(guān)性顯著，**在0.01 級(jí)別（雙尾）相關(guān)性顯著。在GDIg為因變量NDVI 為自變量的5 種回歸模型（線性、指數(shù)、對(duì)數(shù)、二次、冪函數(shù)）中，線性函數(shù)模型顯示出了最佳擬合（R2=0.553）。草地退化指數(shù)GDIrs的計(jì)算方程如下所示：

式中：GDIrs表示草地退化指數(shù)的遙感擬合值；NDVI2021表示2021年的NDVI值。

為了測(cè)試GDIrs回歸模型遙感擬合值的準(zhǔn)確性，采用剩余30%的樣地點(diǎn)位（17個(gè)樣地點(diǎn)位）用于模型精度驗(yàn)證，GDIg與GDIrs之間RMSE 為0.140，RMSE值較小，說(shuō)明反演模型精度較高，可用于草原退化程度評(píng)價(jià)。

2.4 巴音布魯克草原的退化現(xiàn)狀

相比于20 世紀(jì)80 年代，2021 年巴音布魯克草原退化分級(jí)以未退化為主，未退化面積占總面積的比例為60.51%，退化面積占總面積的比例為39.49%，其中重度退化面積、中度退化面積和輕度退化面積分別占總面積的比例為14.71%、12.55%和12.23%。

在3 種草地類(lèi)型中，高寒草甸類(lèi)草地面積最大。高寒草甸類(lèi)重度退化面積占該類(lèi)草地總面積的比例為21.19%，大于高寒草原類(lèi)的0.67%和沼澤草地類(lèi)的14.39%，高寒草原類(lèi)未退化面積占該類(lèi)草地總面積的91.54%，大于高寒草甸類(lèi)的49.06%和沼澤草地類(lèi)的41.61%。高寒草甸類(lèi)草地退化現(xiàn)狀比高寒草原類(lèi)和沼澤類(lèi)更為嚴(yán)重，高寒草原類(lèi)草地植被退化狀況最輕。

由于巴音布魯克草原山間盆地地形特殊，海拔相差大，草地主要集中分布在2347～2663 m、2663～2980 m、2980～3322 m 的3 個(gè)海拔梯度內(nèi)（圖2）。1624～2347 m、3698～4606 m海拔梯度內(nèi)重度退化草地面積占該梯度草地總面積的比例分別為63.03%、57.32%，山地和平原地區(qū)草地退化現(xiàn)狀嚴(yán)重；2347～2663 m、2663～2980 m 海拔梯度內(nèi)未退化草地面積占該梯度草地總面積的比例為75.03%、73.40%，中高海拔地區(qū)尤其是盆地內(nèi)草地退化狀況較輕。

圖2 不同海拔梯度退化面積Fig.2 Degradation area map of different altitude gradients

2.5 GDI模型的草原退化評(píng)價(jià)應(yīng)用

GDIrs模型可以應(yīng)用于前期年份的草原退化程度評(píng)價(jià)，由于缺乏歷史年份的地面調(diào)查數(shù)據(jù)，又不能將2021 年GDIrs模型直接應(yīng)用于其他年份，故需要通過(guò)2021 年NDVI 值對(duì)2000 年、2009 年的NDVI值做輻射配準(zhǔn)，提取2021 年52 個(gè)樣地點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的2000 年、2009 年 和2021 年 的NDVI 值，通 過(guò)SPSS 25.0完成回歸分析獲得輻射配準(zhǔn)模型。

根據(jù)公式（7）、公式（8）對(duì)2000年和2009年NDVI 值進(jìn)行波段運(yùn)算，將計(jì)算結(jié)果代入公式（6）計(jì)算2 a 的GDIrs值，最后通過(guò)GDIrs的變化率分級(jí)確定2000年和2009年草原退化程度，評(píng)價(jià)近20 a的草原退化變化特征。

通過(guò)2000年、2009年和2021年3期退化結(jié)果明顯看出（表6），2000年以來(lái)，巴音布魯克退化情況有了一定的改善，2000—2009 年重度退化、中度退化和輕度退化面積占總面積的比例分別下降了5.58%、15.84%、4.4%，未退化面積占總面積的比例增加了25.82%，退化情況得到了明顯的改善；2009—2021 年變化幅度不大，重度退化、輕度退化面積占總面積的比例提高了3.82%、0.45%，中度退化的面積占總面積的比例下降了0.27%，未退化面積占總面積的比例降低了4%，草原退化程度有輕微波動(dòng)，但未退化面積仍大于退化面積。

表6 2000年、2009年和2021年草原退化情況Tab.6 Vegetation degradation in 2000,2009 and 2021

3 討論

巴音布魯克草原海拔較高，通過(guò)遙感手段監(jiān)測(cè)時(shí)難以找到無(wú)云干擾的多期影像，長(zhǎng)時(shí)間序列研究比較困難，本文盡量保證了每10 a 評(píng)估1 次的邏輯性。與其他學(xué)者草地退化遙感評(píng)估的區(qū)別在于本文形成了20世紀(jì)80年代草原背景值，以GDIrs的變化率來(lái)表征了退化程度。目前存在3點(diǎn)問(wèn)題需要深入討論：

3.1 草原退化遙感評(píng)估的誤差分析

本研究中GDIrs模型擬合度為0.553，相關(guān)性一般，主要有3個(gè)方面的原因?qū)е拢海?）由于巴音布魯克遙感影像云量較大，選擇和地面采樣點(diǎn)時(shí)間最為接近的Landsat 數(shù)據(jù)，二者之間仍然存在時(shí)間異質(zhì)性，時(shí)間上不能做到完全匹配；（2）Landsat 影像分辨率為30 m，但樣方為1 m×1 m，空間異質(zhì)性會(huì)導(dǎo)致草原退化評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生誤差；（3）樣方點(diǎn)位過(guò)少，過(guò)擬合現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生誤差。針對(duì)草原退化的本底參照系統(tǒng)，以評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值［30］或平均值作為理想樣地參數(shù)也是一種重要思路，但會(huì)有退化評(píng)估程度過(guò)低的問(wèn)題，還有學(xué)者選取起始年份作為背景值［31］，但起始年份草原的退化情況難以準(zhǔn)確把握。為了更接近草原未退化實(shí)際情況，本研究的巴音布魯克參照系統(tǒng)按照20世紀(jì)80年代草地類(lèi)型大類(lèi)賦值，將退化背景值控制在合適范圍內(nèi)。

3.2 GDI模型草原退化評(píng)估的適用性

目前，應(yīng)用于草地生態(tài)系統(tǒng)的遙感應(yīng)用研究中，存在定量反演精度不高的問(wèn)題［32］，本文構(gòu)建的GDI 模型可以解決草原退化定量評(píng)估的科學(xué)問(wèn)題；并且通過(guò)輻射配準(zhǔn)可以完成GDI 模型在前期年份的應(yīng)用，填補(bǔ)由于歷史數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致連續(xù)時(shí)間序列研究的空白，時(shí)間尺度上模型更具優(yōu)勢(shì)，可以用于指導(dǎo)草原生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間序列草原退化評(píng)估該模型普適性更高。并且通過(guò)引入權(quán)重可以實(shí)現(xiàn)多指標(biāo)的綜合，提高遙感草原退化評(píng)估的效率，滿足草原生態(tài)系統(tǒng)管理的應(yīng)用需要。

2000年未退化面積占總面積的比例為38.69%，2009年未退化面積占總面積的比例為64.51%，2021年未退化面積占總面積的比例為60.51%，本文結(jié)果與焦阿永等［33］通過(guò)NDVI值計(jì)算得出的2000—2019年北疆地區(qū)草地覆蓋顯著增加的結(jié)論相符；但其中2000—2009年草原退化程度相差較大，新疆草地植被-凈初級(jí)生產(chǎn)力與降水呈正相關(guān)關(guān)系［34］，通過(guò)輻射配準(zhǔn)方法完成前期年份的草原退化評(píng)估存在氣象背景值不統(tǒng)一的誤差，優(yōu)先完成研究區(qū)不同降水年份的分類(lèi)，可以提高模型的精度［35］，后期工作需要把巴音布魯克草原分為降水平年、澇年和旱年，比較相同降水背景下的草原變化情況。

3.3 草原退化的影響因素

植被長(zhǎng)勢(shì)好壞與氣候因素密切相關(guān)，F(xiàn)u等［36］研究顯示，1961—2009年新疆天山開(kāi)都河流域氣溫以0.167 ℃·(10a)-1的趨勢(shì)增加，降水以0.167 ℃·(10a)-1的趨勢(shì)增加；劉濛濛等［37］對(duì)巴音布魯克氣候的研究結(jié)果表明，20 世紀(jì)90 年代中期以后，巴音布魯克氣溫升高、降水增多，因此本文研究時(shí)間段內(nèi)的1986—2015年巴音布魯克草原氣候總體呈現(xiàn)“暖濕化”；Gang 等［34］研究表明，新疆1981—2010 年的草地NPP 同降水和氣溫呈正相關(guān)關(guān)系，巴音布魯克草原溫度回暖和降水增加趨勢(shì)使得當(dāng)?shù)夭莸刂脖坏靡曰謴?fù)，這與趙鵬等［38］研究發(fā)現(xiàn)，1982—2015 年氣候要素導(dǎo)致新疆草地NPP增加的結(jié)果相似，與本文研究得出2000—2009 年草原退化程度明顯改善的結(jié)果相符，而對(duì)于2009—2021年草原退化程度輕微波動(dòng)的結(jié)果，姚俊強(qiáng)等［39］研究結(jié)果指出，20 世紀(jì)90年代之后新疆氣候多呈暖濕配置，但在2022年時(shí)段內(nèi)有所減緩，“暖濕化”趨勢(shì)減緩導(dǎo)致了2021年草原植被狀態(tài)的非線性增加結(jié)果。此外，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)草原的影響復(fù)雜多變，曹永香等［40］通過(guò)主成分分析法研究發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)活動(dòng)是策勒綠洲-沙漠過(guò)渡帶植被變化的主導(dǎo)影響因素。除了牲畜量的增加導(dǎo)致草原退化外，退牧還草工程下的圍欄封育、季節(jié)性休牧、劃區(qū)輪牧、牧草補(bǔ)播等［41］是目前人類(lèi)保護(hù)草原生態(tài)的主要措施，人類(lèi)活動(dòng)在草原退化程度改善中起到了多大的作用需要選取合適的科學(xué)方法進(jìn)一步分析。

4 結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建GDIrs模型和Landsat影像對(duì)巴音布魯克草原多年退化程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，提高了草原退化遙感監(jiān)測(cè)效率，主要結(jié)論有：

（1）GDIg綜合指標(biāo)為植被覆蓋度、草層平均高度、總產(chǎn)草量的加權(quán)平均，引入該指標(biāo)可以提高草原退化遙感評(píng)價(jià)的效率；GDIg與NDVI 的相關(guān)性最好，且GDIrs模型方程的擬合度為0.553，RMSE 為0.140，適用于巴音布魯克草原退化程度遙感評(píng)估。

（2）2021年巴音布魯克草原未退化面積占總面積的比例為60.51%，高寒草甸類(lèi)草地退化最嚴(yán)重，高寒草原類(lèi)草地退化狀況最輕，空間分布上表現(xiàn)為由盆地向山地退化加重的趨勢(shì)。

（3）利用輻射配準(zhǔn)方法對(duì)前期年份草原退化程度進(jìn)行評(píng)估，研究的時(shí)間尺度更長(zhǎng)，結(jié)果表明2000—2009年巴音布魯克草原退化程度明顯改善，2009—2021年草原退化程度輕微波動(dòng)。