青土湖区植被与土壤盐渍化响应研究

2020-07-28杨志辉温媛媛

干旱地区农业研究 2020年3期

杨志辉，赵军，温媛媛

(西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃兰州 730070)

土壤盐渍化是各国所面临的主要生态环境问题之一[1]。科学获取土壤盐渍化信息、分析植被对土壤盐渍化的响应机制是土壤盐渍化研究的发展趋势，及时获取土壤盐渍化时空变化信息，对盐渍化防治、植被恢复及生态保护至关重要[2]。随着全球气候变暖，干旱和半干旱地区的蒸发量和矿物质积累增加[3]，盐渍化对植被覆盖度的影响已成为各国关注的生态问题[4]。土壤盐渍化信息遥感获取研究始于20世纪70年代，经历了定性向定量研究发展过程。20世纪80年代，人们主要利用多波段、多时相遥感图像结合盐碱土壤和盐生植被光谱特征进行目视解译。20世纪90年代后定量研究越来越多地得到应用，如许迪等[5]用Landsat卫星遥感影像数据，利用监督分类、NDVI指数等对黄河上游宁夏青铜峡灌区进行了土壤盐碱分布研究，Howari等采用Landsat ETM+、AVI RIS、彩红外航空像片(CIR)获取的数据提取了格兰德河地区的盐碱地信息，并进行了详细的比较[6-8]，魏娜等[9]利用高光谱遥感数据实现了对土壤特性的定量分析。近年来已有学者利用与土壤盐分密切相关的指标提取土壤盐分信息，如王飞等[10]认为NDVI-SI能较好地表征研究区实际的盐渍化程度，丁建丽等[11-12]提出盐渍化距离指数(SDI)对盐渍化信息提取精度高且与地表覆盖度密切相关，但这些研究皆侧重于对土壤盐渍化提取方法精度的提高，而在土壤盐渍化对植被覆盖度的影响方面关注较少。

近年来青土湖区盐渍化问题日益突出，严重影响到植被覆盖。本文利用Landsat OLI影像计算青土湖区植被覆盖度(FVC)和改进盐渍化指数(MSI)，通过分析干旱区内陆河尾闾湖区植被覆盖度时空变化与土壤盐渍化的联系，探究不同程度盐渍土及其变化对植被覆盖度的影响特征，以期对植被恢复、控制土壤盐渍化和生态环境保护提供科学依据。

1 研究数据与方法

1.1 研究区概况

青土湖是石羊河的尾闾湖，地处甘肃民勤县西渠镇境内，位于巴丹吉林沙漠东南部、腾格里沙漠西部,地理位置39°04′～39°09′N、103°36′～103°39′E(图1)。该区海拔1 292～1 310 m，属于典型的温带大陆性干旱气候，年平均气温7.8℃，年平均降水量110 mm，年平均风速为4.1 m·s-1。其中青土湖浅水区面积为16.6 km2，占研究区总面积的12.72%。研究区植被类型为荒漠植被，主要植物为白刺、芦苇、柽柳、黑果枸杞、盐爪爪、猪毛、砂蓝刺头、碟果虫实等。

图1 研究区位置概况Fig.1 Location of the study area

1.2 研究数据

本文采用2015—2017年7月和12月Landsat OLI影像数据，空间分辨率为30 m，合成影像分辨率15 m，时间分辨率16 d，来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)。利用ENVI和ArcGIS软件对数据做了几何校正、大气校正、裁剪和指标计算等处理。将手持光谱仪测得的实地样点数据与波段计算结果进行对比分析，检验了NDVI指标结果的准确度。

1.3 研究方法

1.3.1 植被覆盖度及其计算植被覆盖度(FVC)是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例[13]，植被覆盖度的估测采用像元二分模型，该模型假设一个像元的信息可分为植被与裸土两部分。青土湖周边植被主要以芦苇为主，土壤主要为沙土，地类单一，能够取一定置信区间内NDVI的方法计算FVC 。计算公式如下：

(1)

式中,NDVIv取99.5%置信区间内的平均最大值，代表纯植被覆盖像元值，NDVIs为取0.5%置信区间内的平均最小值，代表无植被覆盖的裸土像元值。FVC在一定程度上解决了NDVI对于覆盖度较高的植被易于饱和、而对覆盖度较低的植被难于区分的不足，更好地反映了研究区地表植被覆盖状况[14]。

1.3.2 改进盐渍化指数及其计算研究表明，盐分指数(SI)容易将盐碱地和裸土地混淆[15]，不能准确表示盐渍化程度。因此本文采用12月份Landsat OLI数据计算土壤盐渍化，这时像元内以裸土信息为主，改进盐渍化指数(modified salinization index，MSI)在提取盐渍化信息时具有明显优势。计算公式如下：

(2)

式中,ρgre表示绿光波段反射率，ρred表示红光波段反射率，ρblu表示蓝光波段反射率。

1.3.3 相关性分析为评估青土湖区土壤盐渍化对植被覆盖度的影响，逐像元计算了改进盐渍化指数值和植被覆盖度的Pearson’s相关系数，计算公式如下：

(3)

2 结果与分析

2.1 归一化植被指数结果验证

依据2017年7月野外手持光谱仪采集的25个观测样点数据对归一化植被指数计算结果进行验证。由图2可知，2017年研究区内实测光谱仪数据与归一化植被指数显著正相关(R2=0.9205)，表明NDVI计算结果与青土湖区实际状况极为接近，可进一步用于该区域植被覆盖度的计算。

图2 2017年NDVI样点值与计算结果Fig.2 NDVI sample values and calculation results in 2017

2.2 植被覆盖度时空特征

2015—2017年植被覆盖度空间分布如图3(见236页)所示，借鉴干旱区植被覆盖度分级标准[16]，结合青土湖区盐渍土条件及植被覆盖度得到适用于研究区的分级标准，将植被覆盖度分为四级：第一级，植被覆盖度≤0.1，属于极低覆盖度植被；第二级，植被覆盖度0.1～0.35，属于低覆盖度植被；第三级，植被覆盖度0.35～0.65，属于中高覆盖度植被；第四级，植被覆盖度≥0.65，属于高覆盖度植被。2015—2017年各等级植被覆盖度面积比例(表1)表明：中高和高覆盖度植被占比整体较低，2015—2017年中高和高覆盖度平均保持在4.3%和2.0%，且占比较为稳定。极低覆盖度占比最大，平均为50.0%；低覆盖度占比平均为44.3%。相比上一年，2016年极低覆盖度植被向低覆盖度植被转化了30.7%，2017年由低覆盖度植被向极低覆盖度植被退化了40.3%，可见极低和低覆盖度植被之间的变化较大。

图3 2015—2017年植被覆盖度空间分布Fig.3 FVC spatial distribution in 2015-2017

表1 2015—2017年各等级FVC面积统计

2.3 盐渍化分级分析

利用2017年影像计算的NDVI和改进盐渍化指数结果进行重采样，在SPSS中进行斯皮尔曼等级相关系数分析。结果表明：相关系数R为-0.626，通过显著性差异检验(P<0.01)，即NDVI和改进盐渍化指数为强相关关系。NDVI反演结果间接检验了改进盐渍化指数在青土湖区提取土壤盐渍化信息的准确性，盐渍化反演结果符合区域实际状况。目前，土壤盐渍化等级一般根据土壤含盐量、盐离子组成和土壤盐碱性划分[17]。本文基于研究区盐渍土特征和罗家雄[18]提出的干旱区盐渍土等级划分标准[18]，得到适用于研究区的盐渍土等级划分标准(表2)。青土湖区2015—2017年土壤盐渍化计算结果(图4)显示：研究区内盐渍化较高的区域主要分布在浅水区北部和东南部，其中西北部有小面积低盐渍化区域分散分布；东南部有盐渍化区域连片分布，除2016年略有降低外，其他两年皆表现为重盐渍化。依据图4计算结果和表2划分等级标准得到研究区2015—2017年MSI各等级面积比例(表3)。数据表明，非盐渍土和轻度盐渍土占比整体偏低，其中非盐渍土平均保持在25.9%，2015—2017年增长了2.5%。重度盐渍土占比最高，平均占研究区总面积的45.4%，致使该区域植物生长困难，严重影响植被覆盖度的增加。

图4 2015—2017年MSI反演结果Fig.4 MSI inversion results in 2015-2017

表3 2015—2017年不同MSI面积比例

表2 土壤盐渍化程度划分等级标准

2.4 植被覆盖度与土壤盐渍化相关性分析

2.4.1 植被覆盖度与土壤盐渍化的相关性分析采用SPSS计算2015—2017年青土湖区植被覆盖度(FVC)与改进盐渍化指数的皮尔森相关系数，结果表明：相关系数最高为2017年(R=-0.691,P<0.01)；2016相关系数(R=-0.651,P<0.01)；相关系数最低为2015年(R=-0.621,P<0.01)。数据显示：2015—2017年FVC和MSI相关系数的显著性差异检验结果均为显著相关。表明植被覆盖度与盐渍化评价指数结果具有负向高度相关关系，该区土壤盐渍化对植被覆盖度有明显的影响。

2.4.2 植被覆盖度与土壤盐渍化的空间相关分析采用空间相关性分析方法[19]，得到青土湖区植被覆盖度与土壤盐渍化空间相关性分布图(图5,见236页)。统计表明：植被覆盖度与土壤盐渍化呈显著负相关关系(r=-0.532,P<0.05)的面积为88.95 km2，占研究区面积的62.84%，主要分布在离青土湖浅水区较远的外围区域；植被覆盖度与土壤盐渍化呈正相关关系(r=0.092,P<0.05)的面积为20.69 km2，占研究区面积的14.62%，主要分布在青土湖浅水区邻近区域和湖中零星区域，分布离散且多呈条带状围绕浅水区分布，这一区域地下水位较高，减小了土壤盐渍化对植被生长的抑制作用，故植被覆盖度与土壤盐渍化呈正相关关系。王佺珍等[20]的研究也指出轻度盐渍土可以促进植被覆盖度的提高，高浓度则会明显抑制，且随浓度的升高，抑制作用增强，与本文结论一致。

图5 植被覆盖度和土壤盐渍化空间相关性Fig.5 Spatial correlation of vegetation coverage and soil salinization

2.4.3 不同植被覆盖度与不同等级盐碱土关系的定量分析依据植被覆盖度和改进盐渍化指数值分级结果，在ArcGIS中通过叠置分析统计不同植被覆盖度各等级盐渍土的面积，结果见表4。结果表明：高覆盖度植被主要分布在非盐渍土区域，2015年100.00%的高覆盖度植被分布在非盐渍土区域，2016年和2017年分别为94.44%和100.00%，占比极高且分布稳定。中高覆盖度植被同样集中分布在非盐渍土区域，2015—2017年中高覆盖度植被在非盐渍土分布的区域面积占比分别为99.73%、81.55%和99.92%，比例极高且比较稳定。低覆盖度植被在非盐渍土区域的面积占比在2015—2017年平均为46.6%，但低覆盖度植被不同年份在不同盐渍土上分布不稳定，变化较大。极低覆盖度植被主要分布在盐渍土区域，大部分分布在中度和重度盐渍土区域，2015—2017年极低覆盖度植被平均分布在中度盐渍土区域的面积比例为16.3%，分布在重度盐渍土区域的面积比例为51.4%。不同覆盖度植被在各等级盐渍土上的分布比例充分显示了盐渍土等级对植被覆盖度的影响程度，中高覆盖度和高覆盖度植被主要分布于非盐渍土区域，低覆盖度和极低覆盖度植被主要分布在盐渍土区域，且年际间面积变化较大、空间分布不稳定，对不同盐渍土响应更为敏感。

表4 不同覆盖度植被占各级盐渍土的面积统计

2.4.4 植被覆盖度与土壤盐渍化年际变化响应分析定义植被覆盖度和盐渍土降低为逆转，植被覆盖度升高和盐渍土浓度增加为发展。为进一步研究青土湖区植被覆盖度和土壤盐渍化的空间变化，将极低覆盖度、低覆盖度、中高覆盖度、高覆盖度植被和非盐渍土、轻度盐渍土、中度盐渍土、重度盐渍土的4个等级分别进行1～4赋值，将2015—2017年植被覆盖度和盐渍土的变化依据表5进行分级，通过ArcGIS栅格计算器，得到植被覆盖度和盐渍土变化图(图6，见236页)。

图6 2015—2017年青土湖区植被覆盖度(a) 和盐渍化程度(b)变化Fig.6 Vegetation coverage (a) and salinization (b) change in Qingtu Lake area in 2015-2017

表5 青土湖区植被覆盖度和土壤盐渍化变化分级

对植被覆盖度和盐渍土变化统计发现(表6)，80.36%植被覆盖度和82.53%盐渍土未发生变化，未变化的植被覆盖度和盐渍土分布于整个研究区但不连续，被逆转或发展的条带、斑块所分割。植被覆盖度明显逆转区域面积极小，占研究区面积的0.45%，逆转区域占研究区面积的15.34%；盐渍化明显逆转区域占研究区面积的7.24%，逆转区域占研究区面积的2.14%。植被覆盖度明显逆转和逆转区域主要分布在研究区南部，在小范围内连续分布，部分非连续区域分布于研究区西北部，整体来看研究区植被覆盖度发展和土壤盐渍化逆转区域在空间分布上基本一致，充分说明了盐渍土对植被覆盖度变化的巨大影响。植被覆盖度发展和快速发展区域面积较小，占比分别为3.69%和0.16%，主要分布于浅水区域，小部分零星分布在浅水区外围。同样，研究区盐渍化发展和快速发展区域比例较小，仅占研究区面积的3.36%和4.73%，浅水区域基本未出现盐渍化发展状况，仅在浅水区西北边缘出现小片盐渍化区域。结果表明，研究区植被覆盖度逆转区域和土壤盐渍化发展区域的占比与空间分布趋于一致。

表6 2015—2017年植被覆盖和盐渍化变化面积统计

2.5 植被覆盖度与盐渍土发展缓冲区分析

青土湖浅水区边界以间距500 m作多环缓冲区，对不同距离内植被覆盖度和土壤盐渍化的变化做统计发现(表7)：500 m范围内植被覆盖度发展较快，其中发展区域面积占9.63%，快速发展区域面积占0.68%，明显逆转区域面积占1.63%，逆转区域面积占18.15%，总体呈逆转趋势；而盐渍化发展区域面积占1.64%，快速发展区域面积占1.42%，明显逆转区域面积占12.68%，逆转区域面积占0.40%，总体也呈逆转趋势，所以在500 m范围内盐渍化对植被覆盖度变化无显著影响。在500 m之外植被覆盖度发展区域面积占比急剧下降，盐渍化发展和快速发展比例则逐渐增加，说明浅水区外部区域土壤盐渍化是影响植被覆盖度的重要因素之一，且随着距离的增加植被覆盖度对土壤盐渍化响应愈加显著。气候、土壤是影响植被覆盖度发展的重要因素，但前人研究发现青土湖区降水量小、蒸散发量高，30年来该区域气候变化波动较小，且随着气候的变化植被覆盖变化不明显，气候因子对植被覆盖度的影响较弱[21]。所以盐渍化对该区域植被覆盖度影响更加重要。