陈乐，刘彤*，李中赫，马倩倩，韩志全，戴昱余，徐文斌，欧阳异能

(1 石河子大学生命科学学院，新疆 石河子 832003；2 石河子大学理学院，新疆 石河子 832003)

绿洲地表植被形态、温度、湿度、粗糙度等性质在空间上的异质性，能够引起大气的响应和影响大气的运动过程，形成一些特殊的气候特征，称为绿洲效应[1]。绿洲效应是绿洲生态系统在对抗干旱气候环境强迫的过程中所表现出来的，在干旱区普遍存在的一种气候效应[2]，是荒漠与绿洲地表能量收支差异直接作用的结果[3]，是人类赖以生存不可缺少的条件。其中，以冷岛效应和湿岛效应最为显著。绿洲与荒漠下垫面的异质性所产生的局部环流是绿洲效应存在的主要因素[4]，而土地利用/覆被变化引起的绿洲内部环境的异质性是引起绿洲效应变化的主要原因。

目前关于土地利用/覆被变化对绿洲效应的影响研究主要集中在3个方面：(1)基于气象站点资料并设置田间野外试验，通过测量树木的蒸腾速率[5-6]及气候变量[7-9]，以研究不同植被类型及下垫面的异质性对冷岛效应和湿岛效应的影响。但干旱区环境恶劣、生境脆弱极大的限制了气象站点的分布和试验设点。(2)通过MM5[10]、WRF[11]、RCM[12-13]和MLAIM[14]等区域气候模型，模拟绿洲与荒漠的温度场、环流场和能量场，研究土地利用类型对绿洲效应的影响。但数值模拟时间较短，难以表征连续变化时间段内土地利用/覆被变化对绿洲效应的影响。(3)目前也有学者借助遥感技术研究了于田绿洲[15]、乌鲁木齐市[16]、张掖绿洲[17-18]、格尔木绿洲[19]、石河子绿洲[20]和焉耆盆地[21]的冷岛效应和地表温度变化及其与NDVI和各土地利用类型的关系。但研究年份较少、研究内容不全，难以全面的反映绿洲效应的变化规律及其与土地利用/覆被变化的关系。

玛纳斯河流域绿洲是西北干旱区典型的农业灌溉绿洲[22]，灌溉面积达94.8%。受人类活动影响，土地利用/覆被变化极其显著。据统计，近40年来，人工绿洲面积增长了3873.3 km2，是干旱半干旱区绿洲发展的典范。故本文以玛纳斯河流域中游绿洲区为例，基于1993—2015年(涵盖了玛纳斯河流域绿洲开始大面积滴灌和快速绿洲化的阶段)的8期Landsat遥感影像，利用单窗法反演近地表温度，建立温度植被干旱指数模型(TVDI)反演近地表湿度，深入探讨了绿洲化过程中土地利用/覆被变化对绿洲效应的影响。希望对绿洲建设提供相应技术及理论支撑。

1 研究区概况

玛纳斯河流域绿洲(85°01'～86°32'E，43°27'～45°21'N)地处准噶尔盆地南缘，天山北端(图1)，总面积2.29×104km2。依托玛纳斯河、塔西河、宁家河、金沟河和巴音沟河，呈带状和片状分布在山前冲积—洪积扇、冲积扇边缘带和冲积平原上。

属于典型的温带大陆性干旱半干旱气候，近40年来，年平均气温在6～6.9 ℃之间，年降水总量在148.28～230 mm之间，年蒸发量1500～2000 mm之间。

海拔280～5100 m，地势差异显著，存在明显的地理分区。上游山区以冰川积雪、高山草甸及山前草原为主，中游绿洲区以旱地、低覆盖度草地为主；下游荒漠区以沙漠、沙地为主。

图1 研究区示意图Fig.1 The schematic diagram of the research area

2 数据收集与方法

2.1 数据收集

考虑到遥感卫星数据源的一致性、云量以及影像的分辨率，本研究采用最热季夏季(7月/8月)云量低于5%，条带号为144/29的1993—2015年的8期Landsat系列遥感数据为主要影像数据。辅以气象站点获得的平均温度、相对湿度、平均水汽压数据。其中，影像数据来源于国际科学数据服务平台与美国地质调查局(http://datamirror.csdb.cn/与http://www.usgs.gov/)，气象数据来源于石河子市气象局。

2.2 数据处理方法

2.2.1 地表温度反演

本文采用精度高的单窗算法对1993、1996、1999、2002、2006和2009年的6期TM/ETM+数据进行地温反演。采用针对Langsat8 TIRS10数据的单窗算法，对研究区2013年和2015年的夏季地表温度进行反演。其计算公式如下：

Ts=[ai(1-Ci-Di)+(bi(1-Ci-Di)+Ci+Di)Ti-DiTa]/Ci,(i=6,10)，

(1)

Ci=εiτi，

(2)

Di=(1-τi)[1+τi(1-εi)]，

(3)

式中，Ts是地表温度；ai、bi为回归系数，对于TM/ETM+Band6，a=-67.355351，b=0.458606；对于Landsat8 TIRS10，a=-70.1775，b=0.4581；Ta是大气平均作用温度；εi是地表比辐射率；τi是大气透射率；Ti是热辐射亮度值，详见[23-26]。

2.2.2 建立温度植被干旱指数模型(TVDI)反演地表湿度

温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index，TVDI)，常用于地表湿度估算和干旱监测[27]。本文利用TVDI通过提取的水分胁迫指标来估算陆面表层水分，以表征近地表湿度。0≤TVDI≤1，值越大越干旱。计算公式如下：

(4)

式中，TVDI为温度植被干旱指数；Ts为任意像元的地表温度；Tsmax为特征空间干边，表示某一NDVI对应的地表最大温度；Tsmin为特征空间湿边，表示某一NDVI对应的地表最小温度；a1、a2、b1、b2为干湿边拟合方程的系数；其中：

Tsmax=a1+b1NDVI，

(5)

Tsmin=a2+b2NDVI，

(6)

本文在NDVI(0～1)的值域范围内，以0.01为步长，提取植被指数对应的地表温度的最大值和最小值。将Tsmax和Tsmin代入公式(4)，即得:

(7)

2.2.3 地表温度标准化

为了消除季节变化对地表温度的影响，本文将Ts进行标准化处理，如下：

NLST=(Tsi-Tsmin)/(Tsmax-Tsmin)，

(8)

式中，NLST表示第i个像元标准化后的值；Tsi为第i个像元的地表温度；Tsmin表示地表温度最小值；Tsmax为地表温度最大值。

2.2.4 土地利用分类及精度验证

本文基于预处理后的遥感影像，利用中国科学院资源环境科学数据中心获得的已经经过精度验证的1990、1995、2000、2005、2010及2015年的分辨率30 m的土地分类数据，利用人机交互的目视判读获得1993、1996、1999、2002、2006、2009、2013和2015年的土地利用数据，采用随机抽样方法，进行分类结果精度评价，表明8期影像分类总体精度均在94%以上，Kappa系数均在0.9以上，符合分类的精度要求。

根据中国科学院资源环境遥感监测土地利用/覆盖分类体系和研究区的具体情况，将研究区的土地利用类型划分为：耕地、林地、高覆盖度草地、低覆盖度草地、湿地、建设用地以及荒漠7种土地利用类型(表1)，并计算了各土地利用类型的面积比例(图2)。

表1 研究区土地利用/覆盖分类类型Tab.1 Land use/land cover classes in the research area

2.3 数据分析方法

2.3.1 土地利用转移分析

根据影响研究区土地变化的主要因素，通过ArcGIS10.0叠加工具，分析了1993—2015年研究区主要土地利用类型耕地的空间变化(图3)，以分析近23 a来研究区的土地利用/覆被变化和变化原因。

2.3.2 地表温度、TVDI反演结果验证

基于10个气象站(炮台、莫索湾、石河子、沙湾、乌兰乌苏、玛纳斯、呼图壁、乌苏、克拉玛依、昌吉)获得的2 m处夏季空气平均温度和相对湿度日数据，通过Arcgis克里金插值和高程校正，得到研究区8个时期的平均温度和相对湿度插值数据，发现从绿洲到荒漠，平均温度逐渐升高、相对湿度逐渐降低。以地表温度、TVDI、平均温度和相对湿度数据为基础数据，随机布点300个，通过最小二乘法进行回归拟合，分析地表温度与空气平均温度、TVDI与空气相对湿度的相关关系。研究发现，地表温度与空气温度呈正相关关系，TVDI与空气相对湿度呈负相关，符合实际情况，可用于实验研究。

图2 1993—2015年研究区各土地利用类型面积比例变化Fig.2 Area ratio changes of land use types in the study area from 1993 to 2015

图3 1993—2015年研究区耕地变化Fig.3 Changes of farmland in the study area from 1993 to 2015

2.3.3 土地利用/覆被与地表温湿度的叠加分析

本文利用ArcGIS10.0分析工具，将地表温度、湿度数据与土地利用数据相叠加，得到研究区8个年份各土地利用类型的平均地表温度(LSTavg)和平均TVDI值(TVDIavg)(图4)。以分析土地利用/覆被变化对地表温湿度分布的影响。

2.3.4 构建绿洲冷岛比例指数与湿岛比例指数

依据城市热岛比例指数(URI)[28]，参照绿洲冷岛比例指数(OCIR)[20]，本文进一步计算得到研究区的冷岛指数和湿岛指数。

图4 1993—2015年研究区各土地利用类型的平均地表温度及TVDI值Fig.4 The average value of the LST and TVDI of each land use type in the study area from 1993 to 2015

2.3.5 定义冷岛、湿岛分布区

采用均值-标准差分类法，借助Ecognition8.9阈值分类工具，通过调整波段值将温度低于荒漠温度最小值区域定义为冷岛分布区，将TVDI值低于荒漠最小值的区域定义为湿岛分布区，并计算了湿岛面积比例和冷岛面积比例。

2.3.6 趋势分析

通过一元线性回归，分析耕地面积与冷岛面积、湿岛面积、冷岛比例指数及湿岛比例指数变化的关系(图5)。

图5 耕地面积与冷岛面积、湿岛面积、冷岛比例指数、湿岛比例指数关系的回归分析Fig.5 The regression analysis of the relationship between farmland area and cold island area,wet island area,cold island ratio index and wet island ratio index

基于标准化地表温度数据(NLST)和TVDI数据，通过最小二乘法线性回归方程的斜率(slope)分析监测时间段内每个栅格点温湿度的变化趋势(图6)，研究冷岛效应与湿岛效应的空间变化特征和各土地利用类型的温湿度空间变化趋势(表2)。slope<0，表示向降温、增湿方向发展，反之，则向增温、减湿方向发展。以NLST为例，其计算公式如下：

(9)

式中：n为研究时间序列的长度，即n=8；i代表第i年；NLSTi表示第i年的NLST值；slope表示趋势线的斜率。

图6 1993—2015年研究区NLST和TVDI的空间变化趋势Fig.6 Spatial change trends of NLST and TVDI in the study area from 1993 to 2015

TVDINLSTSlope<0Slope>0Slope<0Slope>0土地利用类型面积/km2面积比例/%面积/km2面积比例/%面积/km2面积比例/%面积/km2面积比例/%耕地5661.2565.76609.997.093828.5144.472440.5328.35林地32.010.3710.410.1222.620.2619.790.23高覆盖度草地34.930.4123.540.2718.080.2140.380.47低覆盖度草地853.199.91210.932.45456.195.30607.377.06湿地111.341.2967.790.7964.910.75114.071.33建设用地292.463.4136.051.58116.511.35311.93.62荒漠341.993.97222.722.59130.411.51433.485.04

3 结果与分析

3.1 土地利用/覆被变化及其对绿洲地表温湿度分布的影响

3.1.1 土地利用/覆被变化

玛纳斯河流域中游绿洲区土地利用类型以耕地为主且呈片状发展。低覆盖度草地和荒漠面积次之，主要分布于绿洲北部边缘和西部往南。林地、高覆盖度草地、湿地及建设用地面积较小且相间散布于耕地和低覆盖度草地之间。至2015年耕地、林地、高覆盖度草地、低覆盖度草地、湿地、建设用地和荒漠面积分别占研究区总面积的72.85%、0.49%、0.68%、12.36%、2.08 %、4.98%和6.56%，与1993年相比分别增长了26.75%、-3.59%、-3.78%、-15.98%、0.47%、2.51%和-6.38%(图2)。

研究区土地变化可分为2个阶段，1993—2006年期间缓慢扩张，2006—2015年期间急速扩张。由图2、3可知，1993—2006年，以耕地为中心，向东西两侧扩张，主要侵占低覆盖度草地。2006年之后，耕地呈片状，向东西两侧及北部外缘急速扩张，大面积侵占低覆盖度草地、高覆盖度草地及荒漠面积。

耕地扩张持续侵占其他土地利用类型是玛纳斯河流域中游绿洲区土地利用变化的主要原因。1993—2015年，除湿地外，其他土地利用类型均向耕地有较大的转入。林地、荒漠、建设用地、高覆盖度草地及低覆盖度草地分别向耕地转入了233.11、485.73、97.84、343.90和1302.46 km2。转入面积分别占各土地利用类型面积的66.37%、43.59%、40.24%、68.62% 和64.12%。即其他土地利用类型面积减少的区域大部分转为了耕地，使得耕地面积达到6274.71 km2，占研究区总面积的72.85%，其中新增耕地面积达到2471.35 km2，占研究区总面积的28.69%。

3.1.2 土地利用/覆被变化对绿洲地表温湿度分布的影响

研究区地表温湿度时空分异特征显著，存在明显的低温湿润及高温干燥区域。其中，低温湿润区域集中分布在中部水域和耕地，高温干燥区域集中分布在绿洲中部的建成区、北部荒漠及西南部的低覆盖度草地区域。

由图4可知，1993—2002年地表平均温度由低到高的顺序基本为湿地<耕地<高覆盖度草地<建设用地<林地<低覆盖度草地<荒漠，而地表湿度除1996年建设用地>高覆盖度草地外，其他年份地表湿度由高到低的基本顺序为湿地>耕地>高覆盖度草地>建设用地>林地>低覆盖度草地>荒漠。2006—2015年地表平均温度由低到高的顺序基本为耕地<湿地<高覆盖度草地<林地<建设用地<低覆盖度草地<荒漠。而地表湿度除2006年高覆盖度草地>林地，2015年湿地>耕地外，其他年份地表湿度由高到低的基本顺序为耕地>湿地>林地>高覆盖度草地>建设用地>低覆盖度草地>荒漠。

上述结果表明，湿地、耕地、林地、高覆盖度草地有重要的降温增湿的功能，其中耕地降温增湿的能力最显著。

3.2 土地利用/覆被变化对绿洲冷岛效应、湿岛效应时间变化的影响

1993—2015年玛纳斯河流域中游绿洲区冷岛效应和湿岛效应均呈波动增强趋势。与1993年相比，至2015年冷岛面积增加了25.15%，增加速率为0.1009/10a，冷岛比例指数增加了0.0895，增加速率为0.0389/10a。湿岛面积增加了26.5%，增加速率为0.1152/10a，湿岛比例指数增加了0.0859/10a，增加速率为0.0373/10a。说明绿洲效应的面积增长速率远大于其强度。

耕地扩张的速率和强度对绿洲冷岛效应和湿岛效应有重要影响。耕地面积与冷岛面积、湿岛面积、冷岛指数、湿岛指数存在显著的相关性，R2分别达到了0.9645、0.9523、0.7077和0.6710(图5)。冷岛面积与湿岛面积于2006年后增长迅速，结合图2可知。2006年后，耕地扩张极其迅速，至2015年耕地面积比例达到最大值72.58%，与2006年相比增长了22.01%。使得高温干燥区域迅速向低温湿润区转入加强了绿洲的冷岛效应和湿岛效应。

3.3 土地利用/覆被变化对绿洲冷岛效应、湿岛效应的空间变化的影响

地表温湿度降温增湿的方向与耕地扩张的方向相一致。由图6可知，NLST的slope取值范围最高达到0.2749，最低达到-0.2177，TVDI的slope取值范围最高达到0.3384，最低达到-0.3401。表明1993—2015年间，绿洲冷岛效应和湿岛效应的空间分布存在明显的区域差异且两者的空间变化趋势趋于相同。地表温湿度分布向低温、湿润方向发展且集中分布，绿洲中西部及西北部外缘的温度呈降低趋势、湿度呈增加趋势。而绿洲中部的建成区及部分水域、南部、东部和东北部的荒漠荒草及裸地区域地表温度呈增加趋势，湿度呈降低趋势。

1993—2015年，地表温度趋势变化明显且降温区域大于增温区域，其中降温区域的面积比例为53.89%，增温区域的面积比例为46.11%。地表湿度的趋势变化表明研究区增湿区域面积广大且增湿能力远大于降温能力，其中增湿区域面积达到85.11%，减湿区域面积为14.89%。说明研究区正在向低温湿润方向发展，降温增湿速度快，且湿岛发育的能力远大于冷岛。

耕地扩张是绿洲降温增湿区域扩大的关键因素。低温湿润区范围由绿洲向外扩张。绿洲中部及西部低温湿润区面积及扩大速度远大于南部及东部。其原因主要是，中部和西部是湿地和耕地集中分布的区域，且耕地向西扩张迅速，使得中部和西部植被覆盖度逐年增加，提高了地表土壤蓄水降温的能力。而绿洲北部和东部土地利用类型以荒漠荒草为主、耕地、林地、草地相间分布，植被覆盖度低且环境波段大，使得土壤涵养水源的能力远远低于中部和西部。结合表2可知，降温、增湿的区域分别有82.53%和77.28%的区域为耕地分布区，占研究区总面积的65.76%和44.47%。说明耕地是降温增湿集中分布的区域。

绿洲化加速了地表降温增湿的能力且有效的缓解了绿洲外缘荒漠的干旱程度。绿洲与荒漠交接带低温区、湿润区面积逐年增加，说明绿洲在扩张过程中有效的缓解了其外围荒漠的干旱程度。

4 讨论

玛纳斯河流域绿洲作为干旱区典型的内陆河绿洲，其耕地扩张持续侵占其他土地利用类型是绿洲土地变化的主要原因，也是绿洲扩张的主要方式和过程。农业生产的可持续发展取决于对整个流域水资源的集约高效利用，也决定了整个绿洲经济建设的规模、方向和水平。绿洲农业的开发，改变了流域水资源的自然分配格局，发挥了水资源利用的潜力，扩大了灌溉绿洲面积，创造了更适于农业生产和人类生活的绿洲小气候[29]。

我们研究发现湿地、耕地、林地、高覆盖度草地是冷岛效应和湿岛效应集中分布的区域，有重要的降温增湿的功能，其中耕地降温增湿的能力最显著。灌溉农业及耕地的规模化发展大幅度提高了耕地降温增湿的能力，且降低了地表温湿度的波动的幅度，使其趋于相对稳定。绿洲效应的时空变化规律和强度与绿洲化的方向和强度息息相关，与耕地的面积、扩张方向、强度、和规模化发展紧密相关。冷岛面积和湿岛面积于1996年和2006年后呈现2次快速增长，这与研究区1996年后开始大面积发展滴灌农业和2006年后快速绿洲化密切相关。

冷岛面积与冷岛指数、湿岛面积和湿岛指数变化不同步，且面积增长速率远大于其强度。其原因主要是，绿洲扩张主要以农业活动为主。耕地的迅速扩张，不断侵占低覆盖度草地和荒漠面积，使得地表植被覆盖度增大，加强了植被的蒸腾和遮蔽作用，有效的降低地表热辐射，拓展了低温湿润区面积。但因干旱区深居内陆，距海遥远，湿润水汽难以到达，蒸发量远大于降水量，使得有限的植被蒸腾难以形成高强度的降温蓄水作用，故冷岛面积和湿岛面积虽迅速增加，但冷岛强度和湿岛强度微弱且增长缓慢。

研究区降温增湿的区域主要分布在中西部和西北部。其原因主要是耕地向西及西北方向扩张，使的中西部及西北部外缘的荒漠荒草区不断向耕地和高覆盖度草地转入，增加了地表的植被覆盖度，拓展了低温区及湿润区的范围。而绿洲中部的建成区及部分水域、南部、东部和东北部的荒漠荒草及裸地区域地表温度呈增加趋势，湿度呈降低趋势，主要是受干旱区强蒸发、弱降水、低覆被及高耗水的生境特点影响。

绿洲化能有效的缓解绿洲外围荒漠的干旱程度。绿洲向沙漠的水汽输送是导致沙漠地表能量收支差异最重要的因子[14]。地表差异激发的绿洲风环流将在绿洲与沙漠交界带上形成逆湿[30-31]，为临近绿洲沙漠边缘的沙生植物的生长提供了有利条件。距离绿洲越近，逆湿范围越大、强度越强[32]。且绿洲化改变了下垫面的类型和结构，提高了地表植被覆盖度，加速了地表水文循环过程，减小陆面蒸散的变化。我们对玛纳斯河流域北部古尔班通古特沙漠植被调查发现，植被盖度沿绿洲向内逐渐降低，植物多样性逐渐减少[33-34]，所以合理的绿洲化能有效的缓解荒漠化加剧的趋势，有利于绿洲的良性发展。

5 结论

(1)玛纳斯河流域中游绿洲区土地利用类型以耕地为主，且耕地持续扩张侵占其他土地利用类型是其土地变化的主要原因。至2015年，耕地面积达到6274.71 km2，占研究区总面积的72.85%，其中新增耕地面积达到2471.35 km2，占研究区总面积的28.69%。耕地扩张前期缓慢主要侵占低覆盖度草地，后期扩张迅速，大面积侵占低覆盖度草地、高覆盖度草地和荒漠面积。

(2)冷岛效应和湿岛效应均呈波动增强趋势且面积增长速率远大于其强度。至2015年冷岛面积增加了25.15%，增加速率为0.1009/10a，冷岛比例指数增加了0.0895，增加速率为0.0389/10a。湿岛面积增加了26.5%，增加速率为0.1152/10a，湿岛比例指数增加了0.0859/10a，增加速率为0.0373/10a。

(3)冷岛效应和湿岛效应的空间分布存在明显的区域差异且向降温、增湿方向发展。绿洲中部和西部是湿地和耕地集中分布的区域，且耕地向西扩张迅速，使得中部和西部成为降温、增湿集中分布的区域。而绿洲北部和东部土地利用类型以荒漠荒草为主、耕地、林地、草地相间分布，植被覆盖度低且环境波动大，使得北部和东部呈增温减湿趋势。

(4)绿洲效应的时空变化规律和强度与绿洲化的方向和强度息息相关，与耕地的面积、扩张方向、强度和规模化发展紧密相关，其中耕地面积与冷岛面积、湿岛面积、冷岛指数、湿岛指数存在显著的相关性，R2分别达到了0.9645、0.9523、0.7077和0.6710。且绿洲化能有效的缓解绿洲外围荒漠的干旱程度。