摘要 针对气候变化背景下，阿拉善盟气候生态环境进行研究分析。结果表明：全盟主要气象要素变化存在明显的变化特征，年平均气温、降水量、积温呈明显上升趋势，年平均相对湿度、风速、沙尘日数、大风日数呈下降趋势。全盟NDVI总体上呈现片状分布特征，且存在显著的地区差异。1997—2021年全盟NDVI总体呈增长趋势，有3个明显的衰退阶段和增长阶段。植被衰退期发生在1998—2001年、2002—2005年及2012—2015年，NDVI呈现下降趋势，研究区域植被覆盖减少。但在衰退期之后，出现5个明显的增长期，分别为2001—2002年、2006—2007年、2009—2012年、2015—2016年及2017—2018年，NDVI呈现上升趋势，研究区域植被覆盖增加。

关键词 植被覆盖；植被指数；遥感；回归分析

中图分类号：X171.1 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）02–0105-03

气候变化对生态环境的影响研究是一个重要的世纪课题，也是当前的科学热点之一、国际关注的焦点，更是当今人类生存和发展面临的严峻挑战，事关国民经济、能源、生态、粮食安全和经济社会发展全局，气候变化已经或即将对全球环境造成严重影响[1]。

阿拉善盟生态环境脆弱，沙漠、戈壁、荒漠草原各占1/3，适宜人类生产生活的面积仅占6%，干旱缺水，植被稀疏，自然生态系统适应能力有限，更容易受到严重的，甚至不可恢复的破坏。科学认识和应对阿拉善盟气候变化，保护和改善阿拉善盟的生态环境，将是一项长期而艰巨的任务。因此，开展气候变化背景下阿拉善盟生态环境监测评估的分析与研究，对合理开发气候资源、改善生态环境、推动地方社会经济与生态环境协调和可持续发展具有非常重要的意义。

1 气候变化

1.1 资料来源与站点分布

根据阿拉善盟气象台站资料的均一性、资料年代完整性以及分布均匀性，在全盟选取了8个代表站，分析时段为1962—2021年。采用滑动平均、累计距平以及SPSS统计等方法，分析阿拉善盟地区气候变化特征（如未特别说明，全盟平均值为1962—2021年8个代表站合计的平均；由于迁站和便于观测资料连续统计的原因，孪井滩气象站1962—2001年资料来源于头道湖气象站，两站直线距离约为30.3 km，海拔高度相差37.3 m，氣象要素观测资料具有均一性）。

1.2 基本气候要素的变化特征

1.2.1 气温 1962—2021年阿拉善盟

年平均气温为8.8 ℃，呈明显上升趋势，平均每10年上升0.38 ℃。20世纪60年代至90年代中期，年平均气温总体低于历年值，之后气温总体高于历年值。从空间分布来看，阿左旗年平均气温8.5 ℃、阿右旗9.0 ℃、额济纳旗9.2 ℃；东部地区8.7 ℃、西部地区9.3 ℃、南部地区9.2 ℃，北部地区均为8.9 ℃。气温的分布特征表现为阿右旗、额济纳旗平均气温高于阿左旗；西部和南部地区高于东部和北部地区。

从气温空间变化趋势来看，阿左旗中部偏南、额济纳旗大部的地区升温幅度最大，平均每10年升温0.4 ℃～0.5 ℃；阿左旗偏南部升温幅度最小，平均每10年升温在0.2 ℃以下。

1.2.2 降水 1962—2021年阿拉善盟年平均降水量为108.5 mm，呈增多趋势，平均每10年增多4.0 mm。降水无明显的变化规律，20世纪80年代为降水的低谷期，降水偏少；1977年是近55年间降水量最多的年份，达到165.0 mm；1965年降水量最少，仅有62.6 mm，两者相差2.6倍。从空间分布来看，阿左旗年平均降水量143.2 mm、阿右旗101.9 mm、额济纳旗40.7 mm；东部地区143.2 mm、西部地区71.3 mm、南部地区142.4 mm、北部地区71.9 mm。降水量分布特征表现为从东南到西北逐渐减少；阿左旗降水量最多，依次为阿右旗、额济纳旗；东部地区多于西部地区，南部地区多于北部地区。年平均降水日数为34.3 d，年代际变化较明显。

从降水量空间变化趋势来看，达来呼布和拐子湖地区降水量变化呈减少趋势，其余地区均呈增多趋势，阿左旗诺日公地区增多最明显；阿左旗南部、阿右旗南部、额济纳旗大部年降水日数以增多趋势为主，其余地区以减少趋势为主。

1.2.3 风速 1962—2021年阿拉善盟年平均风速为3.5 m/s，呈减小趋势，平均每10年减小0.1 m/s。20世纪60～80年代风速偏大，之后逐年减小，21世纪00年代中期之后，减小趋势变缓。从空间分布来看，阿左旗年平均风速3.2 m/s、阿右旗3.4 m/s、额济纳旗3.8 m/s；东部地区3.2 m/s、西部地区3.6 m/s、南部地区3.2 m/s、北部地区3.6 m/s。风速分布特征表现为额济纳旗平均风速最大，依次为阿右旗、阿左旗；东部地区小于西部地区，南部地区小于北部地区。从风速空间变化趋势来看，拐子湖地区呈增大趋势，其余地区均呈减小趋势，减幅较大区域主要位于阿左旗偏南部、阿右旗偏南部和达来呼布的地区，平均每10年减小0.2～0.3 m/s。

1.2.4 积温 1962—2021年阿拉善盟年平均积温为3 532.4 ℃·d，呈显著上升趋势，平均每10年增长83.2 ℃·d。尤其是20世纪90年代末期以来，年平均积温整体高于历年值，且增长较为明显。额济纳旗积温增幅最大，阿左旗偏南部增幅最小。从空间分布来看，阿左旗年平均积温3 374.8 ℃·d、阿右旗3 552.4 ℃·d、额济纳旗3 362.3 ℃·d；东部地区3 374.8 ℃·d、西部地区3 607.1 ℃·d、南部地区3 419.2 ℃·d、北部地区3 563.1 ℃·d。积温分布特征表现为额济纳旗平均积温最大，依次为阿右旗、阿左旗；东部地区小于西部地区，南部地区小于北部地区。

1.2.5 沙尘天气 1962—2021年阿拉善盟年平均沙尘暴日数、年平均扬沙日数、年平均浮尘日数均呈显著减少趋势，且变化趋势较一致。表现为20世纪80年代之前年平均值整体高于历年值，尤其是70年代处于高值期，从90年代开始年平均值整体低于历年值，进入21世纪之后，年平均值达到最低。全盟年平均沙尘暴日数为10.7 d，呈显著减少趋势，平均每10年减少2.3 d。从空间分布来看，阿左旗年平均沙尘暴日数9 d、阿右旗8 d、额济纳旗14 d；东部地区9 d、西部地区13 d、南部地区7 d、北部地区14 d。沙尘暴分布特征表现为额济纳旗日数最多，依次为阿左旗、阿右旗；东部地区少于西部地区，南部地区少于北部地区。

1.2.6 大风 1962—2021年阿拉善盟年平均大风日数为32.1 d，呈减少趋势，平均每10年减少3.3 d。20世纪80年代之前，大风日数整体高于历年值，尤其是70年代至80年代中期处于大风高值期，从90年代开始大风日数整体低于历年值。从空间分布来看，阿左旗年平均大风日数28 d、阿右旗31 d、额济纳旗38 d；东部地区28 d、西部地区37 d、南部地区25 d、北部地区40 d。大风分布特征表现为额济纳旗日数最多，依次为阿右旗、阿左旗；东部地区少于西部地区，南部地区少于北部地区。从大风日数空间变化趋势来看，阿左旗东北部、额济纳旗北部的地区减少幅度最明显，平均每10年减少5 d。

3 生态环境的监测评估

3.1 数据源与数据预处理

选用1997年5月—2021年10月MODIS遥感影像数据，对阿拉善盟植被动态变化进行评估分析。该数据由NASA数据分发中心发布，经过预处理（辐射校正、几何校正）生成了旬最大化合成的NDVI数据，空间分辨率为250 m，共计750幅影像。每月NDVI值通过国际通用的最大合成法（Maximum Value Composites，MVC）获得，其计算公式为：

NDVIi=Max（NDVIij）（1）

式（1）中，NDVIi为第i月的NDVI值，NDVIij为第i月第j旬的NDVI值，而每年的NDVI值采用当年各个月份NDVI的最大值，即

NDVIy=max（NDVIi）（2）

式（2）中，NDVIy为第y年的NDVI值，NDVIi为第i月的NDVI值。

3.2 研究方法

回歸趋势线是对一组随时间变化的变量进行回归分析的方法[2]。为掌握1997—2021年阿拉善盟地区植被的整体演变与变化趋势，采用一元线性回归分析每栅格点的NDVI变化情况，对研究区域内不同地区的植被长势与变化趋势进行空间定量分析，进而探讨该变化对气候的响应[3]。

通过计算每个像元的年NDVI值，采用趋势线分析方法模拟1997—2021年植被NDVI的空间变化趋势，其计算公式为：

θslope=（3）

式（3）中，n为监测时间序列的长度，取n=25；MNDVIi为第i年NDVI的均值；θslope为趋势线增加的斜率；θslope>0，说明研究区域的NDVI在该时间段内呈增加趋势；θslope<0，说明NDVI呈减少趋势；θslope=0，则说明研究区域的NDVI未发生变化。

3.3 结果与分析

3.3.1 植被指数的时间变化特征 1997—2021年阿拉善盟地区的NDVI总体呈增长趋势，有3个明显的衰退阶段和5个增长阶段。植被衰退期发生在1998—2001年、2002—2005年及2012—2015年，NDVI呈现下降趋势，研究区域植被覆盖减少。但在衰退期之后，出现5个明显的增长期，分别为2001—2002年、2006—2007年、2009—2012年、2015—2016年及2017—2018年，NDVI呈现出上升趋势，研究区域植被覆盖增加（图1）。

3.3.2 植被指数的空间变化特征 1997—2021年阿拉善盟NDVI总体上呈片状分布特征，且存在显著的地区差异。植被覆盖度较高的区域主要分布在贺兰山沿山、温都尔图镇中南部、阿拉腾朝克苏木东南部、巴丹吉林镇南部及黑河流域，而其余大部区域土地类型以荒漠、戈壁、沙漠为主，植被覆盖度较稀疏（图2）。

根据公式（3）对阿拉善盟的每个像元进行趋势分析，研究阿拉善盟地区植被退化、增长或保持不变的趋势。利用ArcGIS（地理信息系统）对近25年遥感影像数据进行重新分类，将研究区域划分为5个等级，依次计算出不同变化程度区域所占的面积比例和空间分布变化趋势（图3）。

由图4可以看出，1997—2021年阿拉善盟地表覆盖度整体得到改善的区域面积明显大于退化的区域面积，其中，显著退化（显著减少）的区域仅占总面积的0.76%，轻度退化（轻度减少）区域占总面积的5.23%；轻度增加区域占总面积的5.93%，显著增加的区域占总面积1.11%。

植被退化区域主要分布在额济纳旗西北部和西部戈壁，并零星分布于阿拉善左旗部分地区；全盟大部地区植被基本不变，占总面积的86.97%，尤其是巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠植被状态较稳定；植被改善区域占总面积的7.04%，主要集中在植被覆盖状态较好的地区。此外，阿左旗和阿右旗东部植被稀疏区域的植被具有转好趋势。整体来看，近年来，地方政府采取的各项措施有效地改善了阿拉善盟的生态环境。

4 结论

阿拉善盟生态环境的改善与气候因子变化的相关性不明显，主要与人为因素有关，表现为地方政府实施退牧还草、天然林保护、三北防护林建设、自然保护区保护建设、航空护林站建设等重点生态工程，以及调整产业发展布局和种养结构、加大生态环境改善资金投入、草原生态补奖和森林生态效益补偿政策等一系列生态恢复和生态保护措施，实现草原植被盖度和森林覆盖率双增长，推动生态环境持续好转。由于阿拉善盟地理环境恶劣、生态环境脆弱，极端天气事件和重大气象灾害时有发生，恢复和保护好阿拉善盟生态环境将是一项长期而又艰巨的任务。

参考文献

[1] 毛留喜，李朝生，侯英雨，等.2006年上半年全国生态气象监测与评估研究[J].气象，2006（11）：105-112.

[2] 吳先赋，贾宏亮，李永树.基于遥感技术的植被覆盖度估算与变化实验分析[J].测绘，2016，39（6）：247-251.

[3] 赵艳华，苏德，包扬，等.阴山北麓草原生态功能区植被覆盖度遥感动态监测[J].环境科学研究，2017，30（2）：240-248.

责任编辑：黄艳飞

Monitoring and Assessment of Ecological Environment in Alxa League under the Background of Climate Change

Yang Zong-ying （Alxa League Meteorological Bureau， Alxa League， Inner Mongolia 750306）

Abstract Studied and analyzed the climate and ecological environment of Alxa League under the background of climate change. The results showed that there were obvious changes in the main meteorological elements of the League. The annual average temperature， precipitation and accumulated temperature show a significant upward trend， while the average relative humidity， wind speed， sand dust days and gale days in ordinary years show a downward trend. The NDVI of the whole league showed a patchy distribution characteristics in general， and there were significant regional differences. From 1997 to 2021， the NDVI of the whole league showed an overall growth trend， and there were three obvious recession stages and growth stages. Vegetation recession occurred in 1998—2001， 2002—2005 and 2012—2015. NDVI showed a downward trend， and vegetation coverage in the study area decreased. However， after the recession， there are five obvious growth periods， namely， 2001—2002， 2006—2007， 2009—2012， 2015—2016 and 2017—2018. NDVI shows an upward trend， and the vegetation coverage in the study area increases.

Key words Vegetation coverage; Vegetation index; Remote sensing; Regression analysis

作者简介 杨宗英（1980—），女，内蒙古赤峰人，高级工程师，主要从事气象信息技术工作。

收稿日期 2022-12-03